最小顶点覆盖算法的Python实现

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本文探讨了最小顶点覆盖问题,将其转化为二分图的最大匹配问题,并提供了Python代码实现。通过创建图,添加边,然后寻找最小顶点覆盖集合,展示了算法的具体应用。

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最小顶点覆盖算法的Python实现

最小顶点覆盖(Minimum Vertex Cover)是图论中的一个经典问题,旨在找到一个顶点集合,使得该集合中的顶点能够覆盖图中的所有边,同时保持集合的大小最小。在本文中,我们将介绍如何使用Python实现最小顶点覆盖算法。

算法思想:
最小顶点覆盖问题可以通过二分图的最大匹配问题来解决。给定一个无向图G=(V,E),其中V是顶点集合,E是边集合。首先,将图G转换为一个二分图,使得每个顶点都对应于二分图中的两个顶点。然后,通过寻找二分图的最大匹配,可以得到最小顶点覆盖集合。

算法实现:
下面是使用Python实现最小顶点覆盖算法的代码:

class Graph:
    def __init__(self, vertices
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