The $k$-cardinality assignment problem asks for finding a maximal (minimal) weight of a matching of cardinality $k$ in a weighted bipartite graph $K_{n,n}$, $k \leq n$. The algorithm of Gassner and Klinz from 2010 for the parametric assignment problem computes in time $O(n^3)$ the set of $k$-cardinality assignments for those integers $k \leq n$ which refer to "essential" terms of a corresponding maxpolynomial. We show here that one can extend this algorithm and compute in a second stage the other "semi-essential" terms in time $O(n^2)$, which results in a time complexity of $O(n^3)$ for the whole sequence of $k=1,...,n$-cardinality assignments. The more there are assignments left to be computed at the second stage the faster the two-stage algorithm runs. In general, however, there is no benefit for this two-stage algorithm on the existing algorithms, e.g. the simpler network flow algorithm based on the successive shortest path algorithm which also computes all the $k$-cardinality assignments in time $O(n^3)$.


翻译:$k$- 心智分配问题要求找到一个最大( 最小) 匹配基质 $k$ 的最大( 最小) 重量, 在加权双边图形 $kn, n} $k\ leq n$ 美元中。 Gassner 和 Klinz 的算法, 从2010年起, 用于参数分配问题的算法, 以时间计算 $O (n) 3美元, 这套是 $美元- 心智分配, 指 $k leq n$ 的“ 基本” 条件 。 但是, 一般来说, 在第二个阶段, 一个人可以延长这一算法, 并在第二个阶段, 以时间 $ (n2) 美元 计算其他“ 半基本” 条件 。 Gassesner 和 Klinz 的算法, 从2010年起, 整个序列的 $k= 1,...,n 美元 心智分配 。 在第二个阶段, 需要计算更多任务, 以两阶段算法运行得更快的速度。 但是, 一般说, 在现有的两个阶段算法上没有好处, 美元 美元 最短的网络算法, 3 。

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