今天觀摩別人代碼的時候，出現了求無向圖最大團。
描述：團就是最大完全子圖。(極大團)
給定無向圖G=(V,E)。如果U包含於V，且對任意u，v屬於U且有(u，v)屬於E，則稱U是G的完全子圖。
G的完全子圖U是G的團當且僅當U不包含在G的更大的完全子圖中，即U就是最大完全子圖。
G的最大團是指G中所含頂點數最多的團。（團中的頂點兩兩互連）
// 最大團： V中取K個頂點，兩點間相互連接
// 最大獨立集： V中取K個頂點，兩點間不連接
// 最大團數量： 補圖中最大獨立集數
在看最大團，學習api的過程中，看到一個很有趣的問題:n個漢字兩兩組成常見詞語，求n的最大值，任意兩個字只要能組成一個常用詞語就行，不需要正反都能組成詞語。
解答：
作者：王贇 Maigo
鏈接：https://www.zhihu.com/question/50112280/answer/119428441
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。
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原問題可以抽象成一個圖論問題：把每個漢字看成無向圖中的一個頂點，若兩個字可以組成詞，則在兩個點之間連一條邊，求圖中最大的「團」（clique，即頂點全部兩兩相連的子圖）。
首先，構造圖的數據從哪兒來呢？我從網上找了一個《現代漢語常用詞匯表》，用其中的所有雙字詞建了一個圖。
然后，就要找圖中的團了。不幸的是，Clique problem是一個NP-complete問題，無法在多項式時間內求解。但是，我們的圖有它的特殊性，即里面不太可能有很大的團。為何不試試運氣呢？而且算法都不需要我親手實現，有現成的庫可以用：
Clique — NetworkX 1.9.1 documentation
# -*- coding: utf-8 -*- import codecs import networkx as nx DICT_FILE = u'現代漢語常用詞匯表.txt' G = nx.Graph() with codecs.open(DICT_FILE, 'r', encoding = 'utf-8') as f: for line in f: if len(line.strip()) == 2: G.add_edge(line[0], line[1]) cliques = list(nx.find_cliques(G)) N = max(len(c) for c in cliques) for c in sorted(''.join(sorted(c)) for c in cliques if len(c) == N): print c