首先要知道什么是割(cut)。割是把图的节点划分成两个集合S和T，那么有一些边的端点是分别处于S和T中的。所谓最小割就是使这种边的数目最少的划分。 理论分析 Karger算法是随机算法，它的描述很简单： 每次随机选择一条边，把边的两个端点合二为一。原来与这两个点邻接的点，现在把边连到合并后 ...

【定义】 【最大流】 从源点向连边流出流量 fi ,总计为 f，在到达汇点时，对每条边的流量限制ei都有，fi<ci 令 f 尽量大，这个 f 被称为最大流 【最小割】 有图 V，给出点 s，t，去掉一条边的代价为其流量限制，求使 s 无法到 t 的最小代价 ...

by http://blog.csdn.net/chinacoy/article/details/45040897 理解算法。 首先从最简单的开始，先看一幅图： 有3个节点S,a,T，边[S,a]的容量是10，边[a,T]的容量是5，假设从S处要传送数据到T，问最大传送数据量是多少？应该是 ...

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。 使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 ...

可行流 ： 能流过去就行，不一定是最大流。 最大流：能流到的最大流量。（可能不只一个） 解决最大流： 　　Ford-Fulkerson方法 　最小割：从图中去除一些边，使得源点S到汇点T不连通，去除的这些边权的权和最小,就是最小割 　　PS!!!这个权和可以证明等于网络的最大 ...

最小割浅谈 注：此浅谈中借用了一些博客和课件中的理论，模型描述。 一、最小割问题 　　最小割问题是指：给出一种有向图（无向图）和两个点$S$、$T$，以及图中的边的边权，求一个权值和最小的边集，使得删除这些边之后，$S$和$T$不连通。这类问题，一般运用最大流等于最小流定理，求出$S ...

1.点云分割的精度 　　在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间 ...

附近的模糊区域，然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界。算法主要包含以下4个步骤： 　　1 ...