首页 > 代码库 > 最小割Stoer-Wagner算法
最小割Stoer-Wagner算法
最小割Stoer-Wagner算法
割:在一个图G(V,E)中V是点集,E是边集。在E中去掉一个边集C使得G(V,E-C)不连通,C就是图G(V,E)的一个割;
最小割:在G(V,E)的所有割中,边权总和最小的割就是最小割。
求G的任意s-t最小割Min-C(s,t):
设s,t是途中的两个点且边(s,t)∈E(即s,t之间存在一条边)。如果G的最小割Cut把G分成M,N两个点集
①:如果s∈M,t∈N则Min-C(s,t)= Cut(不讨论)
②:如果s,t∈M(或者s,t∈N)则Min-C(s,t)<= Cut
我们来定义一个Contract(a,b)操作,即把a,b两个点合并,表示为删除节点b,把b的节点信息添加到a上,如下图是做了Contract(5,6)
对于所点v有w(v,5)+=w(v,6)
求s-t最小割的方法
定义w(A,x) = ∑w(v[i],x),v[i]∈A
定义Ax为在x前加入A的所有点的集合(不包括x)
1.令集合A={a},a为V中任意点
2.选取V-A中的w(A,x)最大的点x加入集合
3.若|A|=|V|,结束,否则更新w(A,x),转到2
令倒数第二个加入A的点为s,最后一个加入A的点为t,则s-t最小割为w(At,t)
以Poj (pku) 2914 Minimum Cut
的第三个case为例,图为
G(V,E)
我们设法维护这样的一个w[],初始化为0;
我们把V-A中的点中w[i]最大的点找出来加入A集合;
V-A直到为空
w[]的情况如下
w[i] | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
初始值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{0} | --- | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{1} |
| --- | 2 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{2} |
|
| --- | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{3} |
|
|
| --- | 1 | 0 | 0 | 1 |
A=A∪{4} |
|
|
|
| --- | 1 | 1 | 2 |
A=A∪{7} |
|
|
|
|
| 2 | 2 | --- |
A=A∪{5} |
|
|
|
|
| --- | 3 |
|
A=A∪{6} |
|
|
|
|
|
| --- |
|
每次w[i]+=∑(i,a)的权值a∈A
记录最后加入A的节点为t=6,倒数第二个加入A的为s=5,则s-t的最小割就为w[s],在图中体现出来的意思就是5-6的最小割为w[s]=3
然后我们做Contract(s,t)操作,得到下图
G(V’,E’)
重复上述操作
w[i] | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 7 |
初始值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{0} | --- | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
A=A∪{1} |
| --- | 2 | 2 | 1 | 0 | 0 |
A=A∪{2} |
|
| --- | 3 | 1 | 0 | 0 |
A=A∪{3} |
|
|
| --- | 1 | 0 | 1 |
A=A∪{4} |
|
|
|
| --- | 2 | 2 |
A=A∪{5} |
|
|
|
|
| --- | 4 |
A=A∪{7} |
|
|
|
|
|
| --- |
s=5,t=7 s-t最小割是4
Contract(s,t)得到
w[i] | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
初始值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{0} | --- | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
A=A∪{1} |
| --- | 2 | 2 | 1 | 0 |
A=A∪{2} |
|
| --- | 3 | 1 | 0 |
A=A∪{3} |
|
|
| --- | 1 | 1 |
A=A∪{4} |
|
|
|
| --- | 4 |
A=A∪{5} |
|
|
|
|
| --- |
s=4,t=5 s-t最小割是4
Contract(s,t)得到
w[i] | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
初始值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
A=A∪{0} | --- | 1 | 1 | 1 | 1 |
A=A∪{1} |
| --- | 2 | 2 | 1 |
A=A∪{2} |
|
| --- | 3 | 1 |
A=A∪{3} |
|
|
| --- | 2 |
A=A∪{4} |
|
|
|
| --- |
s=3,t=4 s-t最小割是2,(此时已经得出答案,以下省略)
AC代码
1 #include <iostream> 2 #include <cstdio> 3 #include <cstring> 4 #include <cmath> 5 #include <algorithm> 6 #include <climits> 7 #include <vector> 8 #include <queue> 9 #include <cstdlib>10 #include <string>11 #include <set>12 #include <stack>13 #define LL long long14 #define pii pair<int,int>15 #define INF 0x3f3f3f3f16 using namespace std;17 const int maxn = 510;18 int e[maxn][maxn],n,m;19 bool comb[maxn];20 int Find(int &s,int &t){21 bool vis[maxn];22 int w[maxn];23 memset(vis,false,sizeof(vis));24 memset(w,0,sizeof(w));25 int tmp = INF;26 for(int i = 0; i < n; ++i){27 int theMax = -INF;28 for(int j = 0; j < n; j++)29 if(!vis[j] && !comb[j] && w[j] > theMax)30 theMax = w[tmp = j];31 if(t == tmp) break;32 s = t;33 vis[t = tmp] = true;34 for(int j = 0; j < n; j++)35 if(!vis[j] && !comb[j])36 w[j] += e[t][j];37 }38 return w[t];39 }40 int solve(){41 int ans = INF,s,t;42 memset(comb,0,sizeof(comb));43 for(int i = 1; i < n; i++){44 s = t = -1;45 ans = min(ans,Find(s,t));46 for(int j = 0; j < n; j++){47 e[s][j] += e[t][j];48 e[j][s] += e[j][t];49 }50 comb[t] = true;51 }52 return ans;53 }54 int main() {55 int u,v,w;56 while(~scanf("%d %d",&n,&m)){57 memset(e,0,sizeof(e));58 while(m--){59 scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);60 e[u][v] += w;61 e[v][u] += w;62 }63 printf("%d\n",solve());64 }65 return 0;66 }
转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_700906660100v7vb.html
最小割Stoer-Wagner算法