The maximum clique problem is an important NP complete problem in graph theory. Prebious algorithms are either applicable only to some particular graphs or in need of exponential time cost.
最大团问题是图论中重要的NP完全问题，目前求解最大团问题的方法只适合某些特殊的图，活则消耗时间长，求解效率低。
参考来源 - 关于最大团问题的一种新算法—《电脑知识与技术·学术交流》—2008年第22期—龙源期刊网Therefore, this paper brings forward frequent-pattern growth algorithm based on maximum clique that resolves problem of memory insufficiency by dividing item set into several subsets, then computing frequent-pattern for each subset.
因此，本文提出了基于极大团划分的模式增长算法，将事务项目集分解成若干子集，对每个子集分别使用频繁模式增长算法找出它们的频繁模式，从而解决了内存不足的矛盾。
参考来源 - 基于兴趣度的关联规则挖掘算法的研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Research on effect of vertex encoding method to maximum clique algorithm;
开发了一种基于浮点编码遗传算法的模拟移动床色谱优化方法。
The maximum clique problem is one of the classical NP-complete problems from combinatorial optimization.
最大团问题是组合优化中的一个经典的NP -完全问题。
The maximum clique problem (MCP) is a classical graph-theoretic problem, which aims to find the maximum complete subgraph of a given graph G.
最大团问题是一个经典的图论问题，其目标是找出给定的某个图的最大完全子图。
应用推荐