Изменения

'''func''' findMinCycleBinarySearch('''int''' l, '''int''' r)

m = (l + r) / 2

'''for''' e '''in''' edges

e.weight -= m

'''while''' l > r - 1

<!-----<font color="green">// добавляем мнимую вершину <tex>s</tex> и проводим рёбра нулевого веса в каждую вершину графа</font>--------->

'''if''' <tex>\exists</tex>C : M(C) < 0 <!--- cho-t xz za4em C: mb exists? eee ugadala)0))--->

findMinCycleBinarySearch (l, m)

'''else'''

findMinCycleBinarySearch (m, r)

===Продвинутый алгоритм===

Запустим [[алгоритм Форда-Беллмана]] и попросим его построить нам квадратную матрицу со следующим условием: <tex>d[i][u]</tex> {{---}} длина минимального пути от <tex>s</tex> до <tex>u</tex> ровно из <tex>i</tex> ребер.

Тогда длина оптимального цикла <tex>\mu^{*}</tex> минимального среднего веса вычисляется как <tex>\min\limits_{u} {\max\limits_{k} {\dfrac{d[n][u]-d[k][u]}{n-k}}}</tex>.

====Псевдокод====

'''func''' findMinCycle('''Graph''' G)

'''Node''' s

'''Edge[]''' e

insert(s)

i = 0

'''for''' u '''in''' G

e[i].begin = s

e[i].end = u

e[i].weight = 0

i++

fordBellman(s)

m = <tex>\min\limits_{u} {\max\limits_{k} }</tex>((d[n][u] - d[k][u]) / (n - k))

<!----чуть не забыла про отступы, дура тупая----->