全局最小割

【Stoer_Wagner】算法学习 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 阅读详情

一个无向连通网络,去掉一个边集可以使其变成两个连通分量则这个边集就是割集;最小割集当然就权和最小的割集。

可以用最小切割最大流定理:

1.min=MAXINT,确定一个源点

2.枚举汇点

3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比min小更新min

4.转到2直到枚举完毕

5.min即为所求输出min

    不难看出复杂度很高:枚举汇点要O(n),最短增广路最大流算法求最大流是O((n^2)m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n^2),算法总复杂度就是O(n^5);哪怕采用最高标号预进流算法求最大流O((n^2)(m^0.5)),算法总复杂度也要O(n^4)

    所以用网络流算法求解最小割集复杂度不会低于O(n^4)。

---------

    prim算法不仅仅可以求最小生成树,也可以求“最大生成树”。最小割集Stoer-Wagner算法就是典型的应用实例。

    求解最小割集普遍采用S

全局最小割Stoer-Wagner算法 时间复杂度(o^3) 以前做过一道全局最小割,今天复习时看到了,先记录下来。 给你一个N个点M条边的无向图,问它的最小割。 全局最小割Stoer-Wagner算法实现 时间复杂度O(N^3) 优化后可以达到O(N^2log(N))用wage数组记录点的连通度,vis数组标记点是否在集合里面,In数组表示点被其它点合并。 分两步一:找到S - T的最小割Mincut,其中S 和 T为最后并入集 阅读详情

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