Algorithm 无向图最小割的确定性算法？
有没有人能说出一些确定的无向图最小割算法，以及它们的复杂性？ （顺便说一句，我了解到福特-富尔克森算法有一个无向版本，它为每个有向边添加了一条相反的平行边，有人能告诉我这条算法的时间复杂度是多少，也许能给我多一点参考阅读？）Algorithm 无向图最小割的确定性算法？,algorithm,graph,time-complexity,Algorithm,Graph,Time Complexity,有没有人能说出一些确定的无向图最小割算法，以及它们的复杂性？ （顺便说一句，我了解到福特-富尔克森算法有一个无向版本，它为每个有向边添加了一条相反的平行边，有人能告诉我这条算法的时间复杂度是多少，也许能给我多一点参考阅读？） 谢谢。通过计算多个最大流量来求解全局最小切割是可能的，但不太理想。使用已知最快的算法（Orlin用于稀疏图，King-Rao-Tarjan用于稠密图），maxflow可以在O（mn）中求解。通过选取一个固定的源顶点并计算所有其他顶点的最大流，我们（通过对偶性）得到O（mn²
谢谢。通过计算多个最大流量来求解全局最小切割是可能的，但不太理想。使用已知最快的算法（Orlin用于稀疏图，King-Rao-Tarjan用于稠密图），maxflow可以在O（mn）中求解。通过选取一个固定的源顶点并计算所有其他顶点的最大流，我们（通过对偶性）得到O（mn²）中的全局最小割 存在几种专门用于全局最小割的算法。对于独立于图结构的算法，最常用的是
- ，O（nm+n²对数（n））。不使用流并逐渐缩小图形
- ，也是O（nm+n²对数（n））。更容易实现。它是在美国实施的
有许多算法利用输入图的结构特性。我建议最近的算法运行在“O（n²max（log（n），min（m/n，δ/ε）），其中ε是最小边权重，δ是最小加权度”。特别是，当我们忽略权重时，对于输入，我们得到O（n²log（n）），对于密度更大的图，得到m In O（n log（n））和O（nm），这意味着无论输入如何，其时间复杂度都不会比n-I或S-W的时间复杂度差。如果我没有完全弄错的话，最大流的Ford-Fulkerson算法也可以用来确定最小切割，基于，这是LP对偶定理的一个特例。你已经在哪里检查过了？@Codor Yes找到最大流等于找到最小割。然而，Ford Fulkerson自然地应用于网络流问题，该问题用有向图表示。要将其扩展到无向图，还需要做更多的工作，但我找不到一个很好的参考（如果我能找到一些代码，那会更令人惊讶）来理解它，将每一个非定向边分割成两个有向边是很有必要的，或者修改算法来隐式地考虑这两个边。