| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 国外密集子图查找算法研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 国内密集子图查找算法研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第20-21页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第2章 主要的基本概念 | 第22-38页 |
| 2.1 基本概念 | 第22-29页 |
| 2.1.1 图 | 第22-25页 |
| 2.1.2 子图 | 第25-26页 |
| 2.1.3 平均度 | 第26页 |
| 2.1.4 密集子图 | 第26-28页 |
| 2.1.5 最小割 | 第28-29页 |
| 2.2 相关算法 | 第29-37页 |
| 2.2.1 算法 | 第29-31页 |
| 2.2.2 近似算法 | 第31-33页 |
| 2.2.3 贪心算法 | 第33-34页 |
| 2.2.4 二分法查找 | 第34-35页 |
| 2.2.5 密集子图查询算法 | 第35-37页 |
| 2.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 顶点加权图的最密集子图多项式时间算法 | 第38-48页 |
| 3.1 算法设计思路 | 第38-41页 |
| 3.1.1 基于一个假设值g的无向图构建 | 第38-39页 |
| 3.1.2 建立g值与一个最小割的关系 | 第39-41页 |
| 3.1.3 二分法查找最密集子图 | 第41页 |
| 3.2 算法描述 | 第41-43页 |
| 3.3 算法时间复杂度 | 第43-44页 |
| 3.4 算法扩展：顶点和边都加权图的最密集子图问题 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 多项式时间算法的实验验证和分析 | 第48-56页 |
| 4.1 实验设置 | 第48-50页 |
| 4.1.1 实验环境及方案 | 第48页 |
| 4.1.2 实验数据 | 第48-50页 |
| 4.2 算法的代码实现 | 第50-52页 |
| 4.3 实验数据分析 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 顶点加权图的最密集子图近似算法 | 第56-60页 |
| 5.1 顶点加权图的最密集子图查找的一种近似算法 | 第56-59页 |
| 5.2 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 未来展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |