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 | + | особенность реализации: алгоритму не важна кратность ребер. поэтому при составлении нового графа они могут появится - это уменьшает асимптотику с <tex>O(V^2)</tex> до <tex>O(E)</tex> |
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> | ||
− | findMST: | + | findMST(edges, n, root): |
int result = 0; | int result = 0; | ||
int minEdge[n]; // создаем массив минимумов, входящих в каждую компоненту, инициализируем бесконечностью. | int minEdge[n]; // создаем массив минимумов, входящих в каждую компоненту, инициализируем бесконечностью. | ||
Строка 93: | Строка 93: | ||
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) | if (текущее ребро равно по весу минимальному, входящему в эту вершину) | ||
− | zeroEdges.pushback(e | + | zeroEdges.pushback(<tex>e_1</tex>) // <tex>e_1</tex> - ребро е, уменьшенное на минимальный вес, входящий в e.to |
dfs(root, zeroEdges) // проверяем, можно ли дойти до всех вершин по нулевым ребрам | dfs(root, zeroEdges) // проверяем, можно ли дойти до всех вершин по нулевым ребрам | ||
if (можно дойти) | if (можно дойти) | ||
Строка 100: | Строка 100: | ||
newComponents = Сondensation(zeroEdges) | newComponents = Сondensation(zeroEdges) | ||
edge newEdges[] //создаем массив ребер в новом графе с вершинами в сконденсированными компонентами | edge newEdges[] //создаем массив ребер в новом графе с вершинами в сконденсированными компонентами | ||
− | + | for each <tex>e \in</tex> zeroEdges | |
− | + | if (концы e лежат в разных компонентах связности) | |
− | + | добавляем в newEdges ребро с концами в данных компонентах и весом e.w | |
− | + | res += findMST(zeroEdges, ComponentsCount, newComponents[root]) | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
=== Сложность === | === Сложность === |
Версия 18:21, 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 реализации: алгоритму не важна кратность ребер. поэтому при составлении нового графа они могут появится - это уменьшает асимптотику сдо проверяем, можно ли дойти из до остальных вершин. Если можно - запускаем findMST(edges, n, root): 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( ) // - ребро е, уменьшенное на минимальный вес, входящий в e.to 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 for each zeroEdges if (концы e лежат в разных компонентах связности) добавляем в newEdges ребро с концами в данных компонентах и весом e.w res += findMST(zeroEdges, ComponentsCount, newComponents[root])
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