Boost图形库中的stoer_wagner_min_cut算法实现了基于Stoer-Wagner最小割树算法的最小割计算

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

我的小星星

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

阅读量160

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法数据库 C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevScript/article/details/132486517

C/C++ 专栏收录该内容

90 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在Boost图形库中利用stoer_wagner_min_cut算法进行最小割计算，该算法广泛应用于图像处理和网络流量管理。通过安装配置Boost库，创建测试程序并定义无向图，展示了如何运用该算法找到将图分成两个不相交子集的最小边权合计值。示例代码中，最小割权重为3，将图分割为{0,1,2}和{3,4}两个集合。" 122999877,12239832,2022-2028年中国美容仪市场深度调研与投资前景预测分析报告,"['美容仪器', '市场研究', '行业预测', '投资分析', '消费者行为']

Boost图形库中的stoer_wagner_min_cut算法实现了基于Stoer-Wagner最小割树算法的最小割计算。该算法在图像处理、网络流量管理等领域有着广泛的应用。在本文中，将介绍如何使用Boost库中的stoer_wagner_min_cut算法实现最小割计算。

首先，我们需要安装并配置好Boost库。对于Linux系统，可以使用以下命令进行安装：

sudo apt-get install libboost-all-dev

接下来，我们创建一个测试程序，包含以下头文件：

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/stoer_wagner_min_cut.hpp>

然后，定义一个简单的无向图，例如：

typedef boost::adjacency_list <boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS,
    boost::no_property, boost::property<boost::edge_weight_t, int> > Graph;
    
const int num_nodes = 5;

int main() {
    Graph G(num_nodes);
    
    // add edges to graph
    boost::add_edge(0, 1, 2, G);
    boost::add_ed

了解本专栏