使用bipartite_match()函数进行二部图最大流匹配的实例

二部图最大流匹配是一种用于求解二部图中最大匹配的算法。在二部图中，我们将顶点划分为两个集合，每个边连接两个不同集合中的顶点。最大流匹配问题的目标是找到最大的匹配，即使得尽可能多的顶点与其他顶点相连。

一个常用的解决二部图最大流匹配问题的算法是匈牙利算法，可以使用bipartite_match()函数进行实现。下面是一个简单的使用例子：

from collections import defaultdict

def bipartite_match(graph, u, visited, match):
    for v in graph[u]:
        if not visited[v]:
            visited[v] = True
            if match[v] == -1 or bipartite_match(graph, match[v], visited, match):
                match[v] = u
                return True
    return False

def max_matching(graph, n, m):
    match = [-1] * m
    result = 0
    for u in range(n):
        visited = [False] * m
        if bipartite_match(graph, u, visited, match):
            result += 1
    return result

# 构建二部图
n = 4  #       组顶点的数量
m = 4  # 第二组顶点的数量
graph = defaultdict(list)
graph[0].append(2)
graph[0].append(3)
graph[1].append(0)
graph[2].append(1)
graph[3].append(2)
graph[3].append(3)

# 求解最大匹配
result = max_matching(graph, n, m)
print(result)  # 输出最大匹配数

在这个例子中，我们首先定义了一个二部图，有4个顶点分别属于两个不同的集合，并且通过边连接起来。然后调用max_matching()函数，传入二部图的邻接表表示以及两个集合的顶点数，得到最大匹配数。最后输出最大匹配数。

这个例子中的二部图是一个较小的例子，但是bipartite_match()函数可以用来解决更加复杂的问题。通过定义二部图以及调用max_matching()函数，我们可以得到二部图中的最大匹配数，从而解决二部图最大流匹配问题。