分支限界法最大团问题java代码

分支限界法是一种求解优化问题的方法之一，可以用来解决最大团问题。最大团问题是在一个无向图中寻找一个完全子图，使得这个子图中的任意两个顶点都是相邻的。

下面是使用Java实现的分支限界法最大团问题的代码：

import java.util.ArrayList;

public class BranchAndBound {
    private int maxCliqueSize;
    private int[] maxClique;
    
    public void findMaxClique(int[][] graph) {
        maxCliqueSize = 0;
        maxClique = new int[graph.length];
        ArrayList<Integer> candidate = new ArrayList<>();
        ArrayList<Integer> currentClique = new ArrayList<>();
        
        for (int i = 0; i < graph.length; i++) {
            candidate.add(i);
        }
        
        branchAndBound(graph, candidate, currentClique);
    }
    
    private void branchAndBound(int[][] graph, ArrayList<Integer> candidate, ArrayList<Integer> currentClique) {
        if (candidate.isEmpty()) {
            if (currentClique.size() > maxCliqueSize) {
                maxCliqueSize = currentClique.size();
                for (int i = 0; i < currentClique.size(); i++) {
                    maxClique[i] = currentClique.get(i);
                }
            }
            return;
        }
        
        while (!candidate.isEmpty()) {
            int vertex = candidate.get(0);
            ArrayList<Integer> newCandidate = new ArrayList<>();
            for (int i : candidate) {
                if (graph[vertex][i] == 1) {
                    newCandidate.add(i);
                }
            }
            
            ArrayList<Integer> newClique = new ArrayList<>(currentClique);
            newClique.add(vertex);
            
            branchAndBound(graph, newCandidate, newClique);
            candidate.remove(0);
            currentClique.add(vertex);
        }
    }
    
    public void printMaxClique() {
        System.out.println("Max Clique:");
        for (int i = 0; i < maxCliqueSize; i++) {
            System.out.print(maxClique[i] + " ");
        }
        System.out.println();
    }
}

在主函数中，你可以创建一个图的邻接矩阵并调用`findMaxClique`方法来获得最大团的解。最后，你可以使用`printMaxClique`方法打印出找到的最大团。

请注意，这只是一个简单的分支限界法的示例，实际应用中可能需要进行更多的优化。