C++给定一个图的邻接矩阵，使用分支限界算法求出该图的所有最大团集合。

分支限界算法求解最大团问题的基本思路是：从初始节点出发，通过扩展节点不断地搜索解空间树，剪去不满足约束条件的子树，直到找到最优解或者无解为止。具体实现过程如下：

1. 首先将初始节点压入搜索队列中。

2. 对于每个节点，都有两种情况：

a. 选择该节点加入当前团中，继续搜索下一层节点；

b. 不选择该节点，直接跳过该节点，搜索下一个节点。

3. 对于选择当前节点的情况，需要判断当前团是否依然是团，如果不是，则该子树不满足约束条件，需要剪枝。

4. 对于不选择当前节点的情况，直接跳过该节点，搜索下一个节点。

5. 当搜索到叶子节点时，判断当前团的大小是否大于已知的最大团大小，如果是，则更新最大团大小。

6. 搜索队列中的节点按照团大小进行排序，每次从队列头部取出节点进行扩展。

7. 如果搜索队列为空，则搜索结束，返回最大团大小。

具体实现可以参考以下代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 100;

int n;  // 图的大小
int g[MAXN][MAXN];  // 图的邻接矩阵
int ans;  // 最大团大小
vector<int> cur;  // 当前团

// 判断是否为团
bool is_clique(vector<int>& v) {
    for (int i = 0; i < v.size(); i++) {
        for (int j = i + 1; j < v.size(); j++) {
            if (!g[v[i]][v[j]]) {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}

// 分支限界搜索
void dfs(int idx) {
    if (idx == n) {
        if (cur.size() > ans && is_clique(cur)) {
            ans = cur.size();
        }
        return;
    }
    if (cur.size() + n - idx <= ans) {
        return;
    }
    cur.push_back(idx);
    if (is_clique(cur)) {
        dfs(idx + 1);
    }
    cur.pop_back();
    dfs(idx + 1);
}

int main() {
    // 读入图的邻接矩阵
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> g[i][j];
        }
    }
    // 分支限界搜索
    dfs(0);
    // 输出结果
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

该算法的时间复杂度为 $O(2^n)$，通常情况下只能用于小规模的图，对于大规模的图需要使用其他更加高效的算法来求解。