Drake-Hougardy算法java

我正在尝试实现一个Java算法来计算最大权重匹配。我发现这篇有趣的文章

-德雷克，霍格迪

基于近似解，但我很难理解。首先，我不理解：

“我们算法的主要思想是从最大匹配M开始，并增加 其重量由局部变化决定“

要找到最大匹配M，是否需要像Edmond算法那样的算法（复杂度为n^3）？我该怎么做

此外，我不了解b-增强程序。有人能更清楚地解释一下吗（也许举个例子）？很抱歉，我还年轻，对出版没有太多经验。我希望有人能帮助我

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提前谢谢你。

他们在第2节中定义了一个最大匹配：“a匹配M哦，我明白了。对于b-增广过程呢？那个过程（特别是引理2）这似乎是本文的核心。除非你真的是这些主题的大师，否则在第一次阅读时不理解这些细节是完全正常的。在第二次阅读时；-）我能给你的最好建议是：不要放弃。像这样的论文会被重写很多次，每次都会被浓缩（以适应期刊/会议的页数限制）。因此，它们的信息非常密集。首先尝试快速阅读整篇论文，以获得大致的想法。然后尝试逐行理解细节。没有更简单的方法。。。