Stoer-Wagner 算法求无向图上的全局最小割。
任取两点 \(s\), \(t\), 考虑这个无向图上的最小割, 有下面两种情况：
- \(s\), \(t\) 在割的同一侧
- \(s\), \(t\) 在割的两侧
对于第二种情况, 普通的s-t最小割就是这个全局最小割。对于第一种情况, 已知 \(s\), \(t\) 在割的同一侧, 把他们看成一个点对结果没有影响, 于是把 \(s\) , \(t\) 两个点缩成一个点, 再任取两点, 重复这个过程, 直到图中只有一个点。
1 cut-of-the-phase
求任意两点的s-t割如果使用网络流速度有些慢。 cut-of-the-phase 可以求出某两点之间的s-t最小割。既然Stoer-Wagner中的 \(s\) , \(t\) 是任取的, 自然可以选择cut-of-the-phase能求出最小割的那两点。
Min Cut Phase(G,w,a)
A <- {a}
while(A!=V)
add A the most tightly connected vertex
store cut of the phase
shrink G by merging the two vertices added last图中 most tightly connected vertex 指的是\(\underset{v}{\operatorname{arg max}} \sum_{u\in A} d(v,u)\) (if there is no edge e(v,u), d(v,u)=0), cut-of-the-phase指的是最后加入\(A\)的点\(t\)与倒数第二个加入\(A\)的点\(s\)的s-t割就是\(\sum_{u\in A} d(t,u)\)
下面最后加入\(A\)的点是 \(t\), 倒数第二个加入的是\(s\)。令\(X,Y\subset V\),\(w(X,Y)=\sum_{x\in X}\sum_{y\in Y} d(x,y)\) (if there is no edge e(x,y), d(x,y)=0),
要证明\(s\)与\(t\)之间的最小割是这样的：
而不是这样的：
\(A_t\)表示\(t\)之前加入\(A\)的所有点的集合,\(X,Y\)为上图中的第二种情况（任意一个不是第一种情况的割,t在Y中）。下面用归纳法证明\(w(t,A_t)\leq w(X,Y)\)
对于n=1,2, \(w(t,A_t)=w(X,Y)\)
假设n=k时满足\(w(t,A_t)\leq w(X,Y)\), n=k+1, 最后加入\(A\)的点是\(t'\).
\[w(t',A_{t'})=w(t',t)+w(t',A_t)\]
由于\(t'\)加入\(A\)晚于\(t\), 有
\(w(t',A_t)\leq w(t,A_t)\)
带入, \(w(t',A_{t'})=w(t',t)+w(t',A_t)\leq w(t',t)+w(t,A_t) \leq w(t',t)+w(X,Y)\)
得到
\[ w(t',t)+w(X,Y)+w(t',Y)=w(X',Y') \]
\[w(t',A_{t'})\leq w(X',Y')\]