在 CSP-S 备考的 2 - 3 个月强化训练阶段，图论算法中的最小割是一个重要的知识点。
一、Stoer-Wagner 算法求解无向图全局最小割
Stoer-Wagner 算法是解决无向图全局最小割问题的有效方法。其基本思想是通过不断合并顶点来逐步逼近最小割。首先，任选一个顶点放入集合 A，然后重复以下步骤：从集合 A 向未收录的顶点引一条最短边，将对应的顶点收录进集合 A，并更新收录顶点的边权；重复上述操作，直到所有顶点都被收录进集合 A。此时，集合 A 形成的最后一条边的边权就是当前图的一个割。不断重复这个过程，记录最小的割值，即为全局最小割。
学习方法：
1. 理解算法的核心步骤，通过画图来直观感受顶点的合并和边权的更新过程。
2. 多做练习题，熟悉不同图形的运算，提高运用算法解决问题的能力。
二、最小割与最大流的转化关系
最小割和最大流之间存在着密切的联系。对于一个网络流图，其最大流的值等于最小割的容量。这意味着如果我们能求出网络的最大流，也就知道了最小割的值；反之亦然。
学习要点：
1. 掌握最大流算法，如 Edmonds-Karp 算法或 Dinic 算法。
2. 通过实例分析，理解如何从最大流的结果推导出最小割，以及从最小割的角度思考最大流问题。
三、在点权图中通过拆点转化为边权图的技巧
在处理点权图的最小割问题时，通常需要将点权转化为边权。具体做法是，对于每个顶点，将其拆分为两个顶点，并在它们之间连接一条容量为该顶点权值的边。这样就将点权图转化为了边权图，从而可以运用求解边权图最小割的方法来解决问题。
学习建议：
1. 熟悉这种转化的思路和具体操作步骤。
2. 做一些针对性的练习，巩固转化技巧的应用。
总之，在备考过程中，要深入理解最小割相关的知识点，通过大量的练习来提高解题能力和速度，为 CSP-S 考试做好充分准备。
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