【分配问题】linear_sum_assignment 极速教程

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• 👉 底层算法指路 Jonker-Volgenant algorithm

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from scipy.optimize import linear_sum_assignment

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函数输入输出解析：

• 主要 Parameters：
  • cost_matrix ：[array] → \to → 代价矩阵
• 返回 Returns：
  • row_ind, col_ind ：[array] → \to → 行列 idx 序列

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代码参考：

import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment


## 构造输入：cost_matrix
cost_matrix = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]])


## 获取输出：row_ind, col_ind
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost)
print(row_ind)  # array([0, 1, 2]): 0 ~ 行列维度较小值
print(col_ind)  # array([1, 0, 2]): 优化得到的匹配的列 idx	

# 基于 row_ind, col_ind 可获取最优分配对应的代价
sum_of_cost = cost[row_ind, col_ind].sum()
print(sum_of_cost)  # 5