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グラフ理論における最短経路問題（さいたんけいろもんだい、英: shortest path problem）とは、重み付きグラフの与えられた2つのノード間を結ぶ経路の中で、重みが最小の経路を求める最適化問題である。 2頂点対最短経路問題 特定の2つのノード間の最短経路問題。一般的に単一始点最短経路問題のアルゴリズムを使用する。
最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を
最小費用流問題の特殊ケースと見ることもできる。 最小カット問題（英: Minimum cut problem）とは、辺の重みが非負値の有向グラフにおいて、始点から終点までのパスが存在しなくなるように辺を除去した時に、除去した辺の重みの総和を最小にする
{\displaystyle x} が集合 A {\displaystyle A} に含まれるという条件のことを制約条件、制約関数(英: constraint,constraint function)と呼ぶ。制約条件の集合 A を実行可能領域(英: feasible region)あるいは許容領域と呼び、そ
ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。 問題 問題（もんだい、英: problem）とは、（問題解決の分野では）現状と目標との間にある障害（差、ギャップ）のことである。 その他に、一般には次のような意味をもつ。 問い(英: question) - 試験における問題(question) 課題 -
のグラフ）の場合は無向ハミルトン閉路問題と呼ばれる。 この問題はどちらも、NP完全問題であることが知られている。また、無向ハミルトン閉路問題は巡回セールスマン問題の特殊ケースでもある。 始点と終点が一致するという閉路の条件を取り去ると、ハミルトン路問題になる。 ハミルトン閉路問題は NP完全問題の
最も短いこと。
特定の問題を中心とした歴史の分析・叙述の方法。
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