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我读过可以在多项式时间内找到完美图的最大独立集。是否有任何多项式时间算法可以找到完美图的所有独立集的列表？

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是否有任何软件或算法描述可以让我们找到具有约17000个加权顶点和〜75％密度的已知图顶点数的最大团（大约）？我尝试使用Cliquer，但速度太慢（让我花了几天的时间才得到结果）。有关我的问题，以防万一 - 这是一个sceduling问题，我有18个时间段，每个时间段可以由不同数量的替代品填充。每个变量表示一个插槽的一个替代方案。所以，一个插槽的所有替代方案是互相排斥的，并且对于不同插槽的

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如何找到最大的边缘加权派系？

最大集团问题（MC-problem）是一个经典的NP问题，我们可以使用分支边界来有效地解决这个问题。最近，我们尝试开发一种算法来找出图中具有最大边加权集的集团，我们知道，最大边加权集团问题（MEC-问题）。我发现了一些关于此问题的特性。首先，派系必须是不属于任何更大派系的最大派系。那么派系边缘的总和必须是所有极大派系中最大的。然而，MC-问题的传统算法不会对MEC-问题的有效。因此，我想在ME

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在Netlogo上提取图表中的子图（集合）

我有一个netlogo问题。我有一些连接（无向）链接的节点图结构。我需要弄清楚哪一个是这些结构中最小的子图。基本上，子图表示哪个节点全部相互连接。因此，如果我有5个节点的结构，并且节点1连接到2和3;节点2到3,1和4;节点3到1,2和5我需要检测节点1,2和3的子图，因为它们都是互连的。有没有一种简单的方法来做到这一点，或者它基本上不可计算？编辑：我想如果我使用netlogo扩展nw我可以使

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查找包含某个顶点的最大团体

我想查找包含连接图形中某个顶点的最大团体。在wiki中，它表示可以通过贪婪搜索找到最大派系。但是，这不能确保你找到最大的国际海事组织。例如， enter image description here 如果我想找到包含A的最大集团，并且我通过贪婪搜索来做到这一点，那么我最终可能会找到（A，B），这比另一个集团（A，C， d）。我想出了一种天真的方式来避免小派系：首先找到所有与您的起点相邻的顶点，

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使用R igraph库打印cliques

我想使用R包的igraph打印图形的派系。我想打印的 ABC的数据格式（显示RES1，的Res2，RES3格式此数据...）数据： RES1的Res2重量 AB 10 AC 1 CB 10 SB 1 LA 2 library(igraph) file <- read.table("GraphDemo.net", header=TRUE) graph <- graph.data.frame(f

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R中识别拉帮结派

我有这样一个数据帧： wt=read.table("NP7.txt") wt1=matrix(nrow=nrow(wt), ncol=2) wt1=data.frame(wt1) wt1[,1:2]=wt[,1:2] write.table(wt1,"test.txt") library(igraph) wt=read.table("test.txt") wg7 <- graph

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如何在布尔数组中找到模式组？

给定一个布尔值的二维数组我想查找所有由至少2列和至少2行组成的模式。这个问题有点接近于找到cliques in a graph。在下面的例子中，绿色单元表示“真”位，灰色是“假”。模式1包含列1,3,4和5以及行1和2.模式2仅包含列2和列4以及行2,3,4。这背后经营思路是寻找社交网络用户的不同群体之间的类似图形。在现实世界中，行数可以达到3E7，并且列数可以达到300. 无法真正找出除蛮力

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依次计算图中k个顶点的所有派系

是否存在一个连续算法计算全部 k-cliques在无向图中？对于k-cliques，我的意思是：无向图中所有由边连接的顶点集的数目。下面是在哪里可以找到更详细的描述。 https://en.wikipedia.org/wiki/Clique_(graph_theory)

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在ELKI中使用CLIQUE进行子空间聚类

我试图从高维数据集中检测稠密子空间。为此，我想使用ELKI库。但是ELKI库的文档和例子很少。我尝试了以下事项 Database db=makeSimpleDatabase("D:/sample.csv", 600); ListParameterization params = new ListParameterization(); params.addParameter(