使用boost库的stoer_wagner_min_cut算法进行最小割问题的求解

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文介绍了如何利用Boost库中的stoer_wagner_min_cut算法在C++中求解最小割问题。通过引入Boost头文件和命名空间，定义函数并创建无向图，然后调用stoer_wagner_min_cut算法计算最小割的权重之和。此外，还提供了一个测试函数来验证算法的正确性。

使用boost库的stoer_wagner_min_cut算法进行最小割问题的求解

最小割问题是图论中一个经典的问题，它涉及在一个带权重的无向图中找到一条割边，使得割边的权重之和最小。在C++中，我们可以使用Boost库中的stoer_wagner_min_cut算法来解决这个问题。本文将介绍stoer_wagner_min_cut算法的用法，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要引入Boost库的头文件和命名空间，以便使用stoer_wagner_min_cut算法和图的相关数据结构：

#include <iostream>
#include <vector>
#
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最小割集Stoer_wagner算法探究
08-29
关于最小割集Stoer_wagner算法方面的一些思考探究以及运用
使用boost::stoer_wagner_min_cut进行最小割的测试程序
TechO_O的博客
09-15 144
最后，使用stoer_wagner_min_cut对象进行最小割计算，并输出结果。Boost库提供了一个方便的函数boost::stoer_wagner_min_cut，用于计算一个无向图的最小割。本文将介绍boost::stoer_wagner_min_cut的用法，并提供相应的示例代码。接下来，使用boost::stoer_wagner_min_cut计算最小割，并将结果输出到控制台。接下来，我们将创建一个简单的示例程序，演示boost::stoer_wagner_min_cut的用法。
POJ 2914-Minimum Cut（Stoer_Wagner最小割算法）
Some.
07-26 799
Minimum Cut Time Limit: 10000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8853   Accepted: 3746 Case Time Limit: 5000MS Description Given an undirected graph, in whi
boost::boost::stoer_wagner_min_cut用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-05 430
boost::boost::stoer_wagner_min_cut用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::boost::stoer_wagner_min_cut用法的测试程序 C++实现代码 #if defined(_MSC_VER) && !defined(_CRT_SECURE_NO_WARNINGS) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #endif #include <fstream> #include <iost
【Stoer_Wagner】算法学习
Ai_Mijie的博客
10-19 1404
Stoer_Wagner算法用于求解全图最小割。复杂度为O(n3n^{3}n3)，其思路为： 1、 固定一个点P，定义mincut为inf。 2、 从点P出发，类似Prim扩展出“最大生成树”（事实上不是最大生成树，我们把这个树命名为“XJB树”，这里的最大“边”是一种累加的权值）。 注： 3、 记录最后一次扩展的两点，将扩展的最后一点的割“边”与mincut比较取最小。 4、 合并最后扩展的两点（最后一次扩展的点为t，倒数第二次扩展的点为s，将t合并到s中）。 5、 回到第2步，合并n-1次，即只剩下两点
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
DevScript的博客
08-25 160
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。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。stoer_wagner_min_cut算法是计算最小割的一种常用算法。通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用Boost库中的stoer_wagner_min_cut算法实现最小割计算。然后，我们使用stoer_wagner_min_cut算法计算最小割，并输出结果。
【BZOJ3345】Minimum Cut 全局最小割 【Stoer_Wagner算法】
辗转山河弋流歌
12-29 2394
Stoer_Wagner算法高速解决全局最小割。
割以咏志：Stoer–Wagner 算法求解全局最小割
weixin_40564375的博客
02-21 96
全局最小割问题（Global Min-Cut Problem）是图论中的一个经典问题，旨在通过切割图中的边来划分图的顶点集合。具体来说，给定一个加权无向图 G=(V,E) G = (V, E) G=(V,E)，图中每条边 e∈E e \in E e∈E 有一个权重 w(e) w(e) w(e)，全局最小割问题的目标是找到一个划分 (S,T) (S, T) (S,T) 使得从集合 S S S 到集...
最小割集stoer_wagner算法
wo的只属于我
11-21 2383
两个引理理解： 引理1.任意在无向图G中选出s和t. 最小割的值要么等于以s和t为源汇点的最小割，要么等于将s和t缩点之后的全局最小割。 简单说明，如果存在一个最小割，s和t分别在两个点集中， 那么s-t最小割就等于全局最小割，如果不是，那么s和t就在同一侧点集， 缩点之后肯定不影响最小割的求解。将s和t缩点的操作就是将新建一点 ，该点到任意点的边权等于s到该点的边权与t到该
POJ2914 Minimum Cut(全局最小割Stoer_Wagner算法：模板)
dechi5213的博客
10-08 148
全局最小割，这里有篇讲得很好的论文： http://www.cnblogs.com/ylfdrib/archive/2010/08/17/1801784.html 1 #include<algorithm> 2 #include<stdio.h> 3 #include<string.h> 4 using namespace s...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 338
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 441
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 875
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
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【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 270
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GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 226
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 504
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 700
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 774
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
最小割集Stoer-Wagner算法详解与应用实例
最小割集Stoer-Wagner算法是一种用于寻找无向加权图中最优分割问题的有效方法，其目标是将图分成两个互不相连的部分S和T，使得边的总权重尽可能小。该算法的名称源于其发明者Michael Stoer和Bernd Wagner，用于解决...
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