给定一个无向图G=(V,E)。若,且对任意的,都有边,则称U是图G的一个完全子图。G的完全子图U是一个图，当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中。G的最大团是指包含顶点数最多的团。对给定的无向图，找出最大团中定点的个数。

这是一个NP完全问题，目前还没有已知的多项式时间算法可以解决。但是可以使用一些启发式算法来求解，如回溯算法、分支界限算法、模拟退火算法等。

其中，回溯算法是最朴素的求解最大团问题的方法，其思路是穷举所有可能的团，然后从中找出顶点数最多的团。在实现时，可以采用剪枝策略来避免不必要的搜索。

分支界限算法是一种更加高效的算法，它利用了最优化问题的性质，在搜索过程中动态维护一个上界和一个下界，并根据当前的上下界来剪枝不必要的搜索分支，从而加速搜索过程。

模拟退火算法则是一种随机化的启发式算法，它模拟了金属退火的过程，通过随机化来跳出局部最优解，从而找到更优的解。在实现时，需要设置合适的参数和降温策略，以便找到最优解。

总之，最大团问题是一个非常困难的问题，需要根据实际情况选择合适的算法来求解。

相关问题

给定一个无向图 G=(V,E)。若 U  V ,且对任意的,都有边(u, v) E ,则称 U 是图 G 的一个完全子图。G 的完全子图 U 是一个图，当且仅当 U 不包含在 G 的更大的完全子图中。G 的最大 团是指包含顶点数最多的团。对给定的无向图，找出最大团中定点的个数。

这是一个NP完全问题，目前还没有有效的多项式时间算法可以解决。可以使用搜索算法来解决，如回溯算法。

回溯算法的基本思想是从一个候选解开始，逐步扩展该解，如果发现不能扩展了，则回溯到上一步，继续尝试其他的扩展方案。

具体地，可以按照以下步骤进行回溯：

1. 从图中任选一个顶点作为起点，将其加入当前团中。
2. 遍历与该顶点相邻的所有顶点，判断是否可以加入当前团中，如果可以，则将其加入，继续遍历其相邻的顶点；如果不可以，则回溯到上一步，尝试其他相邻的顶点。
3. 当所有的相邻顶点都被遍历过，或者当前团已经包含了所有与起点相邻的顶点时，回溯到上一步，将该顶点从当前团中删除，尝试其他相邻的顶点。
4. 重复步骤2和3，直到所有的顶点都被遍历过为止。
5. 记录下团中顶点的个数，与之前找到的最大团进行比较，更新最大团。

时间复杂度为指数级别，因此对于大规模的图来说，该算法并不实用。

无向图的边连通性是指使图变为非连通图所需要删除的最少边数k。例如，树的边通性为1，所有结点形成的环路的边连通性为2。请说明如何在最多|V|个流网络上连行最大流算法来确定无向图G=(V,E)的边连通性,这里的每个流网络的结点数为O(V)，边的条数为O(E)

要确定无向图的边连通性，可以使用最大流算法和二分找相结合的方法。具体步骤如下：

1. 对于给定的无向图G=(V,E)，首先要求出最小割的值。可以使用最大流算法求解，将每条边的容量设置为1，源点为任意一个顶点，汇点为另外一个顶点（可以是任意一个顶点），求出最大流即为最小割。最大流算法的时间复杂度为O(|V||E|^2)。

2. 然后，对于任意一个k值（1<=k<=|E|），判断是否存在一种方案，使得删除k条边之后，无向图变为非连通图。可以使用二分查找来确定k的范围，即在[1,|E|]范围内二分查找最小的k值，满足删除k条边后无向图变为非连通图。

3. 对于每个k值，可以建立一个流网络来判断是否存在一种方案，使得删除k条边之后无向图变为非连通图。建立流网络的方法如下：

- 将每条边拆成两个点，分别表示这条边的两个端点。
- 对于每个点，设其对应的两个点的容量为1，表示只能选择其中一个点。
- 对于每条边(u,v)，在对应的两个点之间连一条容量为1的边，表示只能选择其中一个点作为(u,v)的一个端点。
- 对于源点s和汇点t，分别与所有起点和终点对应的点连一条容量为1的边，表示只能选择其中一个点作为源点或汇点。

4. 求出流网络的最大流，如果最大流小于k，则说明无法删除k条边使得无向图变为非连通图；如果最大流大于等于k，则说明可以删除k条边使得无向图变为非连通图。

5. 重复步骤3和步骤4，直到找到最小的k值，满足删除k条边后无向图变为非连通图。每次建立流网络的时间复杂度为O(|V||E|^2)，总时间复杂度为O(|V||E|^3log|E|)。