Алгоритм двух китайцев — различия между версиями
Yurik (обсуждение | вклад) (→Реализация) |
Yurik (обсуждение | вклад) (→Реализация) |
||
Строка 80: | Строка 80: | ||
Ребро - структура из трех чисел - {откуда ребро, куда ребро, вес ребра}. | Ребро - структура из трех чисел - {откуда ребро, куда ребро, вес ребра}. | ||
root - текущий корень. | root - текущий корень. | ||
+ | особенность реал | ||
проверяем, можно ли дойти из <tex>v</tex> до остальных вершин. Если можно - запускаем <tex>findMST</tex> | проверяем, можно ли дойти из <tex>v</tex> до остальных вершин. Если можно - запускаем <tex>findMST</tex> | ||
Строка 86: | Строка 87: | ||
int minEdge[n]; // создаем массив минимумов, входящих в каждую компоненту, инициализируем бесконечностью. | int minEdge[n]; // создаем массив минимумов, входящих в каждую компоненту, инициализируем бесконечностью. | ||
for each <tex>e \in E</tex> | for each <tex>e \in E</tex> | ||
− | + | minEdge[e.to] = min(e.w, minEdge[e.to]) | |
for each <tex>v \in V, v != root</tex> | for each <tex>v \in V, v != root</tex> | ||
res += minEdge[v] //веса минимальных ребер точно будут в результате | res += minEdge[v] //веса минимальных ребер точно будут в результате | ||
edge zeroEdges[] //создаем массив нулевых ребер | edge zeroEdges[] //создаем массив нулевых ребер | ||
for each <tex>e \in E</tex> | for each <tex>e \in E</tex> | ||
− | + | if (текущее ребро равно по весу минимальному, входящему в эту вершину) | |
zeroEdges.pushback(e); | zeroEdges.pushback(e); | ||
− | + | dfs(root, zeroEdges) // проверяем, можно ли дойти до всех вершин по нулевым ребрам | |
− | + | if (можно дойти) | |
− | + | return res | |
− | + | int newComponents[n]; // будущие компоненты связности | |
− | + | newComponents = Сondensation(zeroEdges) | |
− | + | edge newEdges[] //создаем массив ребер в новом графе с вершинами в сконденсированными компонентами | |
− | + | vector<pair<pair<int, int>, long long>> Edges = vector<pair<pair<int, int>, long long>>(); | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
for (int i = 0; i < G.r.size(); i++){ | for (int i = 0; i < G.r.size(); i++){ | ||
if (comp1[G.r[i].first.first] != comp1[G.r[i].first.second]) | if (comp1[G.r[i].first.first] != comp1[G.r[i].first.second]) |
Версия 17:57, 11 декабря 2012
Алгоритм двух китайцев — алгоритм построения минимального остовного дерева во взвешенном ориентированном графе с корнем в заданной вершине. Был разработан математиками Чу Йонджином и Лю Цзенхонгом.
Содержание
Постановка задачи
Дан взвешенный ориентированный граф
и начальная вершина . Требуется построить корневое остовное дерево в с корнем в вершине , сумма весов всех ребер которого минимальна.Алгоритм
Описание
Если хотя бы одна вершина графа
|
Пример
Корректность
Замечания:
- После перевзвешивания в каждую вершину, кроме
- Пусть
Лемма: |
Кратчайшее дерево путей в графе можно получить, найдя кратчайшее дерево путей в графе , а затем заменив в нем каждую компоненту сильной связности деревом, построенным из дуг нулевой длинны. |
Доказательство: |
Зафиксируем любое дерево путей и покажем, что в графе | найдется дерево не большей длины, имеющее такую структуру, как сказано в лемме. Для такой структуры дерева необходимо и достаточно, чтобы в каждое из подмножеств входило только по одному ребру. Меньше быть не может, иначе получится отдельная компонента связности. Если же в какое-то подмножество входит больше чем одно ребро, то все ребра кроме одного можно заменить ребрами нулевой длины, лежащими внутри подмножества, что разве лишь уменьшит длину дерева и не нарушит связности. Повторяя это преобразование нужное число раз мы добьемся искомой структуры дерева.
Из сделанных замечаний и леммы следует, что дерево
— MST в .Реализация
обозначения: Граф хранится в виде множества ребер + индекс корня. Множество ребер - список смежности. Ребро - структура из трех чисел - {откуда ребро, куда ребро, вес ребра}. root - текущий корень. особенность реал проверяем, можно ли дойти издо остальных вершин. Если можно - запускаем findMST: int result = 0; int minEdge[n]; // создаем массив минимумов, входящих в каждую компоненту, инициализируем бесконечностью. for each minEdge[e.to] = min(e.w, minEdge[e.to]) for each res += minEdge[v] //веса минимальных ребер точно будут в результате edge zeroEdges[] //создаем массив нулевых ребер for each if (текущее ребро равно по весу минимальному, входящему в эту вершину) zeroEdges.pushback(e); dfs(root, zeroEdges) // проверяем, можно ли дойти до всех вершин по нулевым ребрам if (можно дойти) return res int newComponents[n]; // будущие компоненты связности newComponents = Сondensation(zeroEdges) edge newEdges[] //создаем массив ребер в новом графе с вершинами в сконденсированными компонентами
vector<pair<pair<int, int>, long long>> Edges = vector<pair<pair<int, int>, long long>>(); for (int i = 0; i < G.r.size(); i++){ if (comp1[G.r[i].first.first] != comp1[G.r[i].first.second]) Edges.push_back(make_pair(make_pair(comp1[G.r[i].first.first], comp1[G.r[i].first.second]), G.r[i].second - minEdge[G.r[i].first.second])); } int compon(0); for (int i = 0; i < G.n; i++){ compon = max(compon, comp1[i]); } graph G2 = graph(compon + 1, comp1[G.root], Edges); Edges.clear(); res += findMST(G2); return res;
Сложность
Всего будет построено не более
конденсаций. Конденсацию можно построить за . Значит, алгоритм можно реализовать за .Источники
- Романовский И. В. Дискретный анализ, 3-е изд., перераб. и доп. - СПб.:Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2003. - 320 с.: ил. - ISBN 5-7940-0114-3
- http://is.ifmo.ru