使用Python的Munkres库中的make_cost_matrix()函数构建成本矩阵

Munkres库是一个用于解决最小权匹配问题的Python库。它实现了Munkres算法，该算法解决了加权二分图的最小权匹配问题，也被称为匈牙利算法。

在Munkres库中，make_cost_matrix()函数用于根据输入的二维矩阵创建成本矩阵。成本矩阵是一个二维矩阵，其中的每个元素表示从一个源点到目标点的成本。

下面是一个使用make_cost_matrix()函数的示例：

from munkres import make_cost_matrix

# 创建一个二维矩阵
matrix = [
  [4, 2, 8],
  [3, 6, 7],
  [5, 8, 1]
]

# 使用make_cost_matrix()函数创建成本矩阵
cost_matrix = make_cost_matrix(matrix, lambda cost: sys.maxsize - cost)

# 打印成本矩阵
for row in cost_matrix:
    print(row)

在上面的示例中，我们首先定义了一个二维矩阵matrix，它包含了一些成本值。然后，我们使用了make_cost_matrix()函数来创建一个成本矩阵cost_matrix。在这个函数中，我们使用了lambda函数来将每个元素的值映射为最大整数减去成本值，以便获取最小权匹配。最后，我们简单地打印了成本矩阵的每一行。

输出将会是：

[sys.maxsize-4, sys.maxsize-2, sys.maxsize-8]
[sys.maxsize-3, sys.maxsize-6, sys.maxsize-7]
[sys.maxsize-5, sys.maxsize-8, sys.maxsize-1]

输出的成本矩阵是一个与输入矩阵相同大小的矩阵，其中的每个元素被转换为距离值。这样，我们就可以将其作为最小权匹配问题的输入。

使用Munkres库的make_cost_matrix()函数，我们可以轻松地创建成本矩阵，为解决最小权匹配问题提供输入。这是一个非常有用的工具，尤其是在任务分配、路线规划等领域的优化问题中。