Algorithm 为什么blossom算法比Michali-Vazirani算法使用得更好
据了解，Michali-Vazirani算法（1980）在时间复杂度上明显优于blossom算法（1961）（Michali-Vazirani和blossom用于一般图中的最大基数匹配。然而，blossom似乎得到了更广泛的应用，即使是最近（）.即使是设计用来解决这些问题的软件包也在米卡利·瓦齐拉尼（Micali Vazirani）身上实现了开花（）。这是为什么？米卡利·瓦齐拉尼不支持权重，你从Algorithm 为什么blossom算法比Michali-Vazirani算法使用得更好,algorithm,math,graph-theory,graph-algorithm,Algorithm,Math,Graph Theory,Graph Algorithm,据了解，Michali-Vazirani算法（1980）在时间复杂度上明显优于blossom算法（1961）（Michali-Vazirani和blossom用于一般图中的最大基数匹配。然而，blossom似乎得到了更广泛的应用，即使是最近（）.即使是设计用来解决这些问题的软件包也在米卡利·瓦齐拉尼（Micali Vazirani）身上实现了开花（）。这是为什么？米卡利·瓦齐拉尼不支持权重，你从networkx链接的例程是为了找到最大权重匹配。如果你的图是二部图，你不需要权重，人们也会求助于更简
networkx如果你对近似法没意见，那么在2014年Ran Duan和Seth Pettie的论文中发现了一个有趣的复杂性（也包含了一个很好的算法调查），它可以在O（m/ɛlog（1/ɛ））时间内解决问题（1-ɛ）-近似值。也就是说，如果你同意匹配的重量是，比如说，匹配的最大重量的10%，你得到O（m）复杂性。Micali Vazirani不支持权重，您从
networkx如果你对近似法没意见，那么在2014年Ran Duan和Seth Pettie的论文中发现了一个有趣的复杂性（也包含了一个很好的算法调查），它可以在O（m/ɛlog（1/ɛ））时间内解决问题（1-ɛ）-近似值。也就是说，如果你同意匹配的权重比匹配的最大权重低10%，那么你得到的是O（m）复杂度。你说的“更好”是什么意思？@EJoshuaS在时间复杂度方面做了一些修改。我编辑了这个问题以使其更清晰。我明白了……这实际上是一个非常有趣的问题。我将继续回答这个问题。我想b/c我也想知道这个问题的答案。请注意，在实践中，易于实现是必不可少的。因此，时间复杂度始终不够时间。在实用主义和性能之间，这是一个痛苦和收获。当性能的权重变得更高时，你可以看到其他实现。有没有人研究出Micali Vazirani用于一般加权匹配的细节？作为原始-对偶框架中的原始算法，M-V可能不会比Blossom更快，我的非科学感觉是加权一般匹配比未加权更常见。你说的“更好”是什么意思？@EJoshuaS在时间复杂度方面做了一些修改。我编辑了这个问题以使其更清晰。我明白了……这实际上是一个非常有趣的问题。我将继续回答这个问题。我想b/c我也想知道这个问题的答案。请注意，在实践中，易于实现是必不可少的。因此，时间复杂度始终不够时间。在实用主义和性能之间，这是一个痛苦和收获。当性能的权重变得更高时，你可以看到其他实现。有没有人研究出Micali Vazirani用于一般加权匹配的细节？作为原始-对偶框架中的原始算法，M-V可能不会比Blossom更快，我的非科学感觉是加权一般匹配是一个比未加权更常见的问题。我假设由、由和由获得的结果具有类似的问题？Blum（1990）是未加权的，我无意中查看的Gabow和Tarjan（1990）是整数加权的最新技术（渐进性比Gabow（1990）好得多）但看起来非常复杂，不适用于非整数权重。该算法已得到进一步改进。如果你能实现它，并且你对整数权重没有问题，这是最先进的，但要做好准备。Mucha和Sankowski纯粹是理论上的，因为它是有效的（ω做了进一步的阅读，看起来Mucha和Sankowski（2006）目前在一些应用中是好的，但在实践中对大多数应用来说是更坏的。我认为，由、由和由取得的结果也有类似的问题？Blum（1990）未加权，Gabow和Tarjan（1990）我无意中看了一下整数权重的最新技术（比Gabow（1990）的渐进性好得多）但看起来非常复杂，不适用于非整数权重。该算法已得到进一步改进。如果你能实现它，并且你对整数权重没有问题，这是最先进的，但要做好准备。Mucha和Sankowski纯粹是理论上的，因为它是有效的（其中ω做了一些进一步的阅读，Mucha和Sankowski（2006）似乎目前对一些应用是好的，但实际上对大多数应用更糟。