Изменения

'''Edge[]''' findMin('''Graph''' G)

<font color="green">// найдём M(C) {{---}} вес минимального цикла</font> C = c : M(c) = <tex>\min\limits_c</tex> M(c) '''if''' M(C) <tex>\geqslant</tex> 0 <font color="green">// Если величина M(C) положительна, то мы нашли f {{---}} поток минимальной стоимости, на этом алгоритм завершается</font> '''return''' f '''else''' <font color="green">// в противном случае отменяем цикл</font> f += c_f * f(C)

'''func''' findMinCycleBinarySearch ('''int''' l, '''int''' r) <font color="green">// находим среднюю величину <tex>m</tex></font>

e.weight -= m

<!-----<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))---> <font color="green">// если есть отрицательный цикл, то веса циклов находятся в диапазоне <tex>[l;m]</tex> // рассмотрим этот промежуток</font> findMinCycleBinarySearch (l, m) '''else''' <font color="green">// иначе запускаем двоичный поиск на отрезке <tex>[m;r]</tex></font> findMinCycleBinarySearch (m, r)

Добавим к нашему графу вершину <tex>s</tex> и ребра рёбра из нее неё во все остальные вершины.

'''func''' findMinCycle('''Graph''' G) <font color="green">// вводим мнимую вершину <tex>s</tex>, от которой проведём рёбра нулевого веса в каждую вершину графа</font>

e[i].begin = s e[i].end = u e[i].weight = 0 i++ <font color="green">// строим матрицу кратчайших расстояний, запустив алгоритм Форда-Беллмана из вершины <tex>s</tex></font>

<!-----<font color="green">// запомнив значения <tex>u</tex> и <tex>k</tex>, дающих оптимальный результат, найдём цикл</font>---------> <!----чуть не забыла про отступы, дура тупая----->