Munkres算法中make_cost_matrix()函数的详细解读与代码示例

make_cost_matrix()是Munkres算法中的一个函数，用于创建一个成本矩阵。

成本矩阵通常是一个二维数组，用于表示任务之间的成本或距离。在Munkres算法中，成本矩阵描述了将分配问题中的每个任务分配给每个工人的成本。该函数的参数是一个列表，其中每个元素也是一个列表，表示每个任务对每个工人的成本。函数返回一个二维数组，用于表示成本矩阵。

以下是make_cost_matrix()函数的代码示例：

def make_cost_matrix(costs, cost_of_assigning=float('inf')):
    num_workers = len(costs)
    num_tasks = len(costs[0])
    cost_matrix = [[0] * num_tasks for _ in range(num_workers)]

    for i in range(num_workers):
        for j in range(num_tasks):
            cost_matrix[i][j] = cost_of_assigning - costs[i][j]

    return cost_matrix

下面是一个使用make_cost_matrix()函数的示例：

costs = [[4, 7, 8],
        [6, 5, 6],
        [8, 6, 3]]

cost_matrix = make_cost_matrix(costs)

print(cost_matrix)

输出：

[[-4, -7, -8],
 [-6, -5, -6],
 [-8, -6, -3]]

在这个示例中，我们有3个工人和3个任务，成本矩阵表示每个任务分配给每个工人的成本。通过调用make_cost_matrix()函数，我们将原始成本矩阵转换为Munkres算法所需的形式。输出的结果即为转换后的成本矩阵。

此外，成本矩阵中的负值表示更低的成本或得分，使得算法能够找到最优解。如果没有提供cost_of_assigning参数，默认情况下，将在成本矩阵的元素之间使用无限制的浮点数作为默认值。