Stoer Wagner演算法（最小割集）

演算法步驟：

設最小割cut=inf, 任選乙個點s到集合a中, 定義w(a, p)為a中的所有點到a外一點p的權總和.

對剛才選定的s, 更新w(a,p)(該值遞增).

選出a外一點p, 且w(a,p)最大的作為新的s, 若a!=g(v), 則繼續2.

把最後進入a的兩點記為s和t, 用w(a,t)更新cut.

合併st，即新建頂點u, 邊權w(u, v)=w(s, v)+w(t, v), 刪除頂點s和t, 以及與它們相連的邊.

若|v|!=1則繼續1.

#include

#include
#include
#include
#define n 505
#define inf 0x3f3f3f3f
using
namespace
std;
int g[n][n];
int v[n];
int w[n];
bool used[n];
int stoerwagner(int n)
int main()
printf("%d\n",stoerwagner(n));
}return
0;}

最小割（Stoer Wagner演算法）

簡介 割 在乙個圖g v，e 中v是點集，e是邊集。在e中去掉乙個邊集c使得g v，e c 不連通，c就是圖g v，e 的乙個割 最小割 在g v，e 的所有割中，邊權總和最小的割就是最小割。例題 minimum cut 描述 n個頂點。下面是m行，a，b，c，這意味著有c個邊連線頂點a和b。inc...

Stoer Wagner演算法（全域性最小割）

題解 全域性最小割stoer wagner演算法 附上 關於證明 的證明寫得非常詳細，在此不再贅述 關於時間複雜度 最大鄰接搜尋是來求任意非固定兩點的最小割，做完一次最大鄰接搜尋之後還要縮點重做，直到全圖只剩乙個點 所以使用堆優化的複雜度大概是o n 2logn 關於實現 初寫stoer wagne...

全域性最小割Stoer Wagner演算法

借鑑 提到無向圖的最小割問題，首先想到的就是ford fulkerson演算法解s t最小割，通過edmonds karp實現可以在o nm2 時間內解決這個問題 n 為圖中的頂點數，m 為圖中的邊數 但是全域性最小割和s t最小割不同，並沒有給定的指定的源點s和匯點t，如果通過ford fulke...