今天学习了下二分图，算是进来的比较新的一块内容了吧。
关于匈牙利算法之前也看过一些，但一直没怎么搞懂，今天看了个很好的博客，茅塞顿开啊。
一看就懂的匈牙利算法：http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547
关于二分图的东西我也不是太懂（自行百度）。再说一些很专业的东西知道了也没什么用（假的），所以很多证明类的东西也不会，也就讲讲板子吧。
最大匹配：
匈牙利算法——这是整个二分图中最有用的算法了，也是最基本的算法。
主要是一个增广路的过程（我乱编的）。
每次寻找时，如果目标点还没被占用就直接连上。如果被占用了就把目标点和它之前相连的点的边先拆掉，再递归看看原来的匹配点有没有其它的目标点可供选择。
还是建议看上面的博客（实在是讲不清楚）
模板CODE
inline bool find(int now) { for (int i=head[now];i!=-1;i=e[i].next) if (!vis[e[i].to]) { vis[e[i].to]=1; if (!from[e[i].to]||find(from[e[i].to])) { from[e[i].to]=now; return 1; } } return 0; }
在主程序中只要（注意要清零vis数组，因为它是记录当次是否匹配成功的），最后ans就是最大匹配
for (i=1;i<=n;++i)
{ memset(vis,0,sizeof(vis)); ans+=find(i); }
关于二分图其它性质的东西（结论及证明等参考http://blog.csdn.net/flynn_curry/article/details/52966283）
概念：
最小顶点覆盖：用最少的点，让每条边都至少和其中一个点关联；
最小边覆盖：用尽量少的不相交简单路径覆盖有向无环图(DAG)G的所有顶点；
最大独立集：在Ｎ个点的图G中选出m个点，使这m个点两两之间没有边的点中，m的最大值。
结论：
(a)、对于不存在孤立点的图，最大匹配+最小边覆盖=顶点数；
(b)、最大独立集+最小顶点覆盖=顶点数；
二分图中：
(c)、最大匹配=最小顶点覆盖。
（其实像我这样的蒟蒻只用记记结论就好了，证明可以看上面的博客，讲的很详细）
另外有些板子题：
Luogu 3386：二分图最大匹配的板子题；
POJ 3041：最小顶点覆盖的板子题；
POJ 3020：最小边覆盖的板子题；