🌟超详细匈牙利算法流程+Python实现 | 🌟通俗易懂✨

匈牙利算法，也称KM算法，主要用于解决二分图的最大匹配问题，听起来复杂？别担心！本文用简单语言为你梳理整个流程，并附上Python代码实现，让你轻松掌握！👀

首先，算法的核心在于寻找增广路径。简单来说，就是不断调整匹配关系，直到无法再优化为止。整个过程分为以下几步：✅

1️⃣ 初始化：为每个节点设置标记。

2️⃣ 匹配尝试：从左侧节点开始，尝试与右侧节点匹配。

3️⃣ 调整权重：若匹配失败，则通过调整权值缩小差距。

4️⃣ 重复操作：直至所有节点匹配完成。

代码实现部分同样简洁明了，只需几行逻辑即可完成。以下是核心代码片段：

```python

def hungarian_algorithm(graph):

初始化变量

n = len(graph)

match = [-1] n

visited = [False] n

...

```

无论是学习还是应用，这份指南都能助你一臂之力！💪快收藏起来，从此告别匹配难题吧！✨