简介
匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。这个算法在1955年由库恩（W.W.Kuhn）利用匈牙利数学家康尼格（D.Kőnig）的一个定理构造而成，因此得名。
算法原理：
该算法从当前匹配（如果没有匹配，则初始匹配为0）出发，检查每一个未盖点，然后从它出发寻找可增广路。如果找到可增广路，则沿着这条可增广路进行扩充，直到不存在可增广路为止。根据从未盖点出发寻找可增广路搜索的方法，可以分为DFS增广、BFS增广以及多增广路（Hopcroft-Karp算法）。
应用场景：
基于匈牙利算法，不仅可以实现定位，更能够实现路径的规划。设G=(V，E)是一个无向图，如果顶点集V可分割为两个互不相交的子集V1，V2，选择这样的子集中边数最大的子集称为图的最大匹配问题（maximal matching problem)。如果一个匹配中，|V1|≤|V2|且匹配数|M|=|V1|，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。特别的当|V1|=|V2|称为完美匹配。而匈牙利算法正是解决这类问题的有效工具。
算法特点：
时间复杂度：匈牙利算法的时间复杂度为O(VE)，其中V是顶点数，E是边数。
优缺点：该算法实现简单，易于理解和实现，但在稀疏图中可能会遍历大量的边，导致算法效率较低。适用于小规模问题的求解。
总的来说，匈牙利算法是一种有效的组合优化算法，特别适用于解决任务分配和路径规划等问题。然而，在处理大规模或特殊结构的问题时，可能需要结合其他算法或进行改进以提高效率。