最大割問題

最大割問題（）是 NP完备 问题。給定一張圖，求一種分割方法，將所有頂點（）分割成两群，同时使得被切斷的邊（）數量最大。

此問題還有另一個變形的版本：每條邊上有各自的權重，要使得被切斷的邊的權重之和最大。

多項式時間的演算法 
雖然最大割問題是 NP-hard 問題，但如果圖本身滿足一些條件之下，是存在多項式時間的演算法的。

圖沒有正邊時（權重都是負的）
可以將圖中所有邊都變號（乘上-1），將最大割問題轉成。再使用求解

圖是平面圖（planar graphs）時
Hadlock在1975提出一個演算法，可將最大割問題轉化成郵遞員問題求解。

近似演算法 
由於 max cut 的問題屬 於 NP-hard 問題，為了確保其效率，Nguyen 等人提出了一套根據 Maximum Spanning Tree(MST)的演算法來處理，不過使用 MST 大多只能找到相對平均高的切割數，而非真正的最大切割數。

應用

壓縮圖訊號（Compress Graph Signals）
定義在圖（）上的資料，因為圖的連結方法可以十分的複雜以及不規則，使得要處理這樣的一種資料時，不像傳統的 1-D 或 2-D 訊號的結構固定，必須根據其圖的結構，進而分析其資料。一種方法是將任意的圖轉換為二分圖（Bipartite Graph）,而後有人提出了證明，如果可以在轉換後保留越多的邊（Edges），這二分圖就與原先的圖性質越相近。如果可以解決最大割問題，就能使得二分圖與原始圖性質變相近。

通孔最小化問題（Via Minimization Problem）

理論物理學（Theoretical Physics）

二次最佳化（Optimization）

引用

外部連結 
Quadratic 0–1 Optimization 

组合优化
NP完全问题