这是个很经典的二分图模型。以行为二分图的x部，列为二分图的y部。若格子(x, y)需要被消除，则连一条从x到y的边。最少次数即为二分图的最小点覆盖数。易证最小点覆盖数等于二分图的最大匹配数。
　　但是题目还要求代价尽量小。那么怎么办呢？实际上，最大匹配也可以当做最小割做。从源s向每个x部点连一条容量为1的边，从每个y部点向汇t连一条容量为1的边，而二分图的每条边容量设为+∞。一个割会使得s和t不连通，也就使得二分图的每条边的两个端点中至少有一个被选出。同时最小割是所有割中代价最小的。
　　提出这个模型的意义在于可以通过修改边的容量使得它能解决此题。我们考虑修改这个最小割模型的边的容量。将原来容量为1的边修改容量为10^6+ai(或bj)。由于数据范围中ai, bj<=100且n <= 100，所以∑ai+∑bj仍然远小于10^6。所以最小割必然是先满足删去的边尽量少，然后满足附加的容量和尽量小。
　　最小次数即等于新图最小割除以10^6的商，最小代价等于最小割模10^6的余数。如果用Dinic计算最小割，则时间复杂度是O(n4)。实际上最短增广路算法一般远远达不到理论复杂度，因此可以完美地解决这道题。