1、在信息學(xué)競(jìng)賽中，applicationsofminimumcutmodelininformatics，hubertao AmberADN.cn福州一中學(xué)FuzhouNo.1MiddleSchool，1，最小切削定義，網(wǎng)絡(luò)切削，t是點(diǎn)集其中，源s屬于s，同步t屬于t。邊配置切削容量切削(從s指向t)中，所有邊的容量和最小切削容量最小切削容量最小切削容量、1、2、3、4、t、s、2、最小切削解決方案、最大流最小切削清除網(wǎng)絡(luò)的不直觀，模型被隱藏。說(shuō)明了最小切削模型應(yīng)用的巧妙構(gòu)造方法和獨(dú)特的思維方法，網(wǎng)絡(luò)流首次說(shuō)明了noi，4，noi 2006最大利潤(rùn)問(wèn)題，簡(jiǎn)單地有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，可以構(gòu)建m個(gè)全向邊。創(chuàng)建節(jié)

2、點(diǎn)u需要一定程度的pu。在創(chuàng)建無(wú)向邊緣方面有一些非負(fù)收益。要?jiǎng)?chuàng)建無(wú)方向邊(u，v)，必須先創(chuàng)建點(diǎn)u，點(diǎn)v。求最大利益。5，NOI2006最大利潤(rùn)分析，目的：選擇側(cè)集e，點(diǎn)集v。最大化：對(duì)于約束：e的每個(gè)邊(u、v)，其端點(diǎn)u、v必須在v上。提出了解決事件相關(guān)性的強(qiáng)圖論工具：閉圖。必要條件，從屬，點(diǎn)，6，定義最大活動(dòng)閉合圖形，閉合圖形：閉合圖形中任意點(diǎn)的所有后速度必須仍在閉合圖形中。物理語(yǔ)義之間的相關(guān)性：事件必須發(fā)生所有必需的前提條件。最大列閉合圖是點(diǎn)權(quán)重之和和和最大的閉合圖。其中3，4，5是閉合的圖。3的后界4，4的后界5都在閉合的圖中。1，2，3，4，5，5，-6，7，0，-3，1，4，5不

3、是閉合地物，因?yàn)辄c(diǎn)2是點(diǎn)1的后半部分，但不在閉合圖中。7，求解最大組合圖，復(fù)雜度，跳過(guò)解，8，配置最大組合圖，源s sing t源s連接原始圖的正權(quán)重點(diǎn)增量，該點(diǎn)權(quán)重的原始圖的負(fù)權(quán)重連接系數(shù)t，容量是該點(diǎn)權(quán)重的一半原始圖邊的容量是無(wú)限的。1，2，3，4，5，5，-6，7，0，-3，S，T，6，3，9，000，最大阻塞圖解決方案，10，NOI2006最大收益標(biāo)準(zhǔn)算法將原始問(wèn)題的邊和點(diǎn)視為事件。邊事件從屬于邊的兩個(gè)結(jié)束事件的發(fā)生。這類似于閉合地物的特性。將構(gòu)造、邊轉(zhuǎn)換為點(diǎn)事件。2，1，e，11，noi 2006使用最大利潤(rùn)標(biāo)準(zhǔn)算法將所有邊轉(zhuǎn)換為事件點(diǎn)，將原始貼圖轉(zhuǎn)換為2幅圖表。這樣新構(gòu)造的二分法的

4、封閉圖，相當(dāng)于原來(lái)問(wèn)題的一種解法。解決二分度的最大閉合圖表后，將轉(zhuǎn)換為4，1，3，2，E1，E2，E4，E4，1，2，3，4，e1，E2，E3，E4，二分度，(普適)在最大獲利能力解決方案1中，求解子圖模型的最大大權(quán)特寫圖。(特殊性)，牛屠宰雞，癥狀藥，13，改進(jìn)算法建議，必要條件，邊，依賴，點(diǎn)，充分條件，邊，生成，點(diǎn)，積極思考(手動(dòng))，反向思考(主動(dòng))，14，V，V之間的邊E和V的所有邊V和V集之間的邊，改進(jìn)算法分析，首先選擇點(diǎn)集V，然后選擇V之間的邊集E，E，1，3，4，2，8，7，6，5，互補(bǔ)變換反向，V，E，切削，最小切削，最大化，15，改進(jìn)算法嘗試構(gòu)圖，并為每個(gè)點(diǎn)選擇點(diǎn)集V。也就是說(shuō)

5、，選中或取消選中球體是從源到每個(gè)點(diǎn)的邊連接，1、2、s、t、V是每個(gè)點(diǎn)剪切到源邊或同步邊的兩條邊中的一條，匯款邊被剪切的點(diǎn)構(gòu)成的V是V的每個(gè)點(diǎn)連接的邊在切削中為V的、16、 改進(jìn)算法分析，V，3，2，V，4，5，最小切割，精細(xì)，V的中點(diǎn)V關(guān)聯(lián)的所有e內(nèi)的各個(gè)邊調(diào)查=(與V關(guān)聯(lián)的所有切割邊和與V關(guān)聯(lián)的所有邊)，與點(diǎn)V關(guān)聯(lián)的總邊和V，s，t V之間的邊E(V和V補(bǔ)充集之間的邊和連接到V的所有邊)，最小切割算法只能處理非負(fù)邊權(quán)重，因此，為每條邊的容量添加足夠的u即可。改進(jìn)算法配置，1，2，s，t，每個(gè)點(diǎn)-水槽邊的容量考慮因素：每個(gè)點(diǎn)-水槽邊容量增加相應(yīng)點(diǎn)權(quán)重的兩倍，最后保持原始圖片的邊，容量是原始邊

6、權(quán)重。最小割，18，解決改進(jìn)算法，通過(guò)上述公式變形，答案是cS，T最小割，證明有點(diǎn)，復(fù)雜性是，19，改進(jìn)算法比較，最大力閉圖，改進(jìn)算法，點(diǎn)數(shù)，n，不僅給了魚，還給了肉。分析過(guò)程在數(shù)學(xué)思想方法學(xué)中，以波利亞的本質(zhì)如何解決問(wèn)題為一致思維的主線。剛剛制作的結(jié)構(gòu)過(guò)程充分顯示了這一特點(diǎn)。22，論文研究?jī)?nèi)容，主要基于四個(gè)應(yīng)用的最小割定義，直接應(yīng)用最大對(duì)圈閉圖最大密度子圖二分圖最小點(diǎn)加權(quán)套和最大點(diǎn)權(quán)獨(dú)立套，剛才討論的示例最大收益包括最大對(duì)圈閉圖、最大密度子圖兩個(gè)方面。這里改進(jìn)的算法可以作為求解最大密度子圖的子進(jìn)程。23，論文研究?jī)?nèi)容，Sorryforpoortime。24，謝謝。越南的ThanhVy謝謝。謝

7、謝九郭華洋的原始提問(wèn)。感謝王欣的測(cè)試實(shí)驗(yàn)。謝謝CCF在我的舞臺(tái)上提供演示。25，謝謝。thankinyouall，amberadn，26，改進(jìn)算法證明，27，提高效率，我實(shí)現(xiàn)的PreflowPush40.41s0.71s Wang Xin提供的Dinic測(cè)試：1.7s0.3s，28PropertyofCut沒(méi)有S-T路徑。將點(diǎn)集分為兩種類型。利用正無(wú)限容量不參與排除決策的邊使用切削的定義，證明了最佳分析源或同步相關(guān)邊容量處理點(diǎn)的使用，29，最大權(quán)限阻止圖通過(guò)上述網(wǎng)絡(luò)的最小切削解決方案，可以獲得原始問(wèn)題的答案。概念：如果切割不包含正無(wú)限邊緣，則稱為簡(jiǎn)單切割。最小切削必須是簡(jiǎn)單切削。閉合圖V1與簡(jiǎn)

8、單切削S，T存在一對(duì)一對(duì)應(yīng)關(guān)系。這是因?yàn)樵诤?jiǎn)單切削中，s和t之間的邊不是正無(wú)限邊，也不是原始插圖的邊。因此，一對(duì)一對(duì)應(yīng)關(guān)系成立。，30，最大閉合圖形證明，由最小切削定義，因此得到：樣式(1)，31，最大閉合圖形證明和閉合圖形的定義獲得：樣式(目標(biāo)是一組子圖形點(diǎn)的派生子圖形，由于最大大小，可以將其重定義為子圖形。其中，虛線內(nèi)的點(diǎn)和邊是由最大密度子圖、密度5/4，33、最大密度子圖主算法0-1分?jǐn)?shù)組成的模型響應(yīng)值的二次查詢。將分?jǐn)?shù)計(jì)劃轉(zhuǎn)換為一個(gè)答案的一般計(jì)劃的估計(jì)值g，新函數(shù)，正式再次描述此模型34，最大密度子圖形主算法，特性：1。單調(diào)；單調(diào)。2.此外，根據(jù)Dinkelbach定理，函數(shù)圖像和x軸的交點(diǎn)是目標(biāo)解。把答案分成2等分。如果將2等分查找數(shù)設(shè)置為k，則總復(fù)雜性為35，最大密度子圖形初步算法，默認(rèn)約束條件：邊(u，v)存在于子圖形中的必要條件為點(diǎn)u，v存在于子圖形中。根據(jù)此必要條件的關(guān)系，考慮使用最大的力關(guān)閉圖形的方法。還是把棱角當(dāng)成亮點(diǎn)就行了。復(fù)雜性，需要改進(jìn)！36，最大密度子圖改進(jìn)算法，(1)，2，37，最大密度子圖改進(jìn)算法，整理上述想法以根據(jù)原始點(diǎn)集添加源和水槽；使用容量為1的兩條方向的邊替換每個(gè)