问题描述：无向图G=(V,E)的顶点覆盖是它的顶点集V的一个子集V’包含于V，使得若(u,v)是G的一条边，则v∈V’或u∈V’。顶点覆盖V’的大小是它所包含的顶点个数|V’|。 下面的近似算法以无向图G为输入，并计算出G的近似最优顶点覆盖，可以保证计算出的近似最优顶点覆盖大小不会超过最小 ...

1. 集合覆盖问题 集合覆盖问题是一个最优化问题，其原型是多资源选择问题。集合覆盖问题可以看作是图的顶点覆盖问题的推广，因此也是一个NP难问题。 给定一个有n个元素的集合，U的一个子集的集合为，目标是找到一个子集能够覆盖U的所有元素。测量函数为计算选择子集的总成本 ...

TSP问题—近似算法 ...

二分图的最小顶点覆盖 定义：假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边。最小顶点覆盖就是选择最少的点来覆盖所有的边。 方法：最小顶点覆盖等于二分图的最大匹配。 我们用二分图来构造最小顶点覆盖。 对于上面这个二分图，顶点分为左右两个集合，X集合包含1,2,3,4，Y集合包含 ...

一、二分图的基本概念 【二分图】 二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图 ...

首先，回顾一下二分图最小点覆盖的定义： 二分图中，选取最少的点数，使这些点和所有的边都有关联（把所有的边的覆盖），叫做最小点覆盖。最少点数=最大匹配数 结合昨天看的介绍，，今天按照我的理解给出自己的证明（原创，仅作参考，欢迎讨论） 从最大匹配数到底能不能覆盖所有的边入手。 因为已知了最大 ...

1. 近似算法的基本概念 很多实际应用问题都是NP-完全问题，这类问题很可能不存在多项式时间算法。一般而言，NP-完全问题可采用以下三种方式处理。如果问题的输入规模较小，则可以利用搜索策略在指数时间内求解问题。如果输入规模较大，既可以利用随机算法在多项式时间内“高概率”地精确求解 ...

参考：北大算法设计与分析公开课 ...