4.2 Goldstein's分支切割算法
在本节中，我们将详细介绍戈尔茨坦(Goldstein's)、泽贝克尔和沃纳[2] 的经典路径跟踪算法。该算法能有效生成最优（即短）分支切分，而且速度极快。该算法的原理是用分支切割连接附近的残基，使残基平衡，即以极性相反的对或包含多个对的 "团块 "连接。残基也可以通过连接图像边界的分支切口来实现平衡。切口是通过一种试图最小化切口长度总和的方法产生的。
除了戈尔茨坦的方法外，还有其他生成分支切口的方法。Huntley [3] 通过简单的近邻算法将极性相反的残基对（称为偶极）连接起来。其目标是使偶极切割的长度之和最小。Cusack、Huntley 和 Goldrein[4]研究了几种寻找偶极子切割最佳配置的技术，包括两种近邻算法、一种 "稳定婚姻 "方法和一种模拟退火算法。巴克兰、亨特利和特纳[5]使用一种称为匈牙利算法的图论方法来寻找偶极子切割配置，使切割长度之和最小化。与其他方法不同的是，匈牙利算法找到了最小化问题的真正（而非近似）解决方案。
在继续描述和评估戈尔茨坦算法之前，我们要指出，上述算法在一个重要方面都与戈尔茨坦算法不同。与此相反，戈尔茨坦算法生成的分支切割类型更为普遍，可以将残基连接成 "团块 "而不是成对。在某些情况下，如图 4.3(a)-(c)所示，后一种分支切割比偶极切割更可取。因此，我们选择将戈尔茨坦算法作为 "分支切割 "算法的代表。
本节稍后我们将展