无向图最大团问题的伪代码

以下是求解无向图最大团的一种基本算法，使用了回溯法：

max_clique_size = 0
clique = []

def max_clique(graph, candidates):
    global max_clique_size, clique
    if not candidates and len(clique) > max_clique_size:
        max_clique_size = len(clique)
        return
    for vertex in candidates.copy():
        if len(candidates) + len(clique) <= max_clique_size:
            return
        if all(vertex in graph[neighbour] for neighbour in clique):
            clique.append(vertex)
            max_clique(graph, candidates.intersection(graph[vertex]))
            clique.pop()

graph = {
    1: {2, 3, 4},
    2: {1, 3},
    3: {1, 2, 4},
    4: {1, 3}
}

max_clique(graph, set(graph.keys()))
print(max_clique_size)  # 输出最大团的大小
print(clique)  # 输出最大团的节点集合

其中，`graph`是一个字典，表示无向图中每个节点的相邻节点；`candidates`是一个集合，表示当前仍然可以被加入最大团的节点。在算法运行过程中，我们不断从`candidates`中选取节点加入当前团中，并递归地搜索剩余节点中可能加入团的节点，直到`candidates`为空或者已经无法再加入任何节点。如果当前团的大小比之前找到的最大团还要大，我们就更新最大团的大小和节点集合。