Алгоритм нахождения Гамильтонова цикла в условиях теорем Дирака и Оре — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Описание алгоритма)
(Псевдокод)
Строка 12: Строка 12:
 
|-
 
|-
 
|  
 
|  
   g[][] - булевская матрица смежности
+
   <font color = "green">// g[][] - булевская матрица смежности</font>
   Queue queue                                          // создаем очередь
+
   '''Queue''' queue                                          <font color = "green">// создаем очередь</font>
   for i = 0 to n - 1                                     
+
   '''for''' i = 0 '''to''' n - 1                                     
     queue.pushBack(v[i])                                // добавляем в очередь все вершины графа
+
     queue.pushBack(v[i])                                <font color = "green">// добавляем в очередь все вершины графа</font>
   for k = 0 to n*(n - 1)                                   // пока не проделано нужное количество итераций
+
   '''for''' k = 0 '''to''' n*(n - 1)                               <font color = "green">// пока не проделано нужное количество итераций</font>
     if not g[queue.at(0), queue.at(1)]                  // проверяем существования ребра между первой и второй вершинами очереди
+
     '''if''' '''not''' g[queue.at(0), queue.at(1)]                  <font color = "green">// проверяем существования ребра между первой и второй вершинами очереди</font>
 
       i = 2                                             
 
       i = 2                                             
       while not g[queue.at(0), queue.at(i)]  
+
       '''while''' '''not''' g[queue.at(0), queue.at(i)]  
         or not g[queue.at(1), queue.at(i + 1)]          // ищем индекс удовлетворяющую условию вершины
+
         '''or''' '''not''' g[queue.at(1), queue.at(i + 1)]          <font color = "green">// ищем индекс удовлетворяющую условию вершины</font>
 
           i++                                             
 
           i++                                             
       queue.swapSubQueue(2, i)                          // разворачиваем часть перестановки от 2-й до найденной позиции включительно
+
       queue.swapSubQueue(2, i)                          <font color = "green">// разворачиваем часть перестановки от 2-й до найденной позиции включительно</font>
     queue.pushBack(queue.top())                        // Добавляем первую вершину в конец очереди
+
     queue.pushBack(queue.top())                        <font color = "green">// Добавляем первую вершину в конец очереди</font>
     queue.pop()                                        // а из начала очереди удаляем
+
     queue.pop()                                        <font color = "green">// а из начала очереди удаляем</font>
 
    
 
    
|width = "310px" |
 
 
|}
 
|}
  

Версия 17:55, 8 ноября 2015

Описание алгоритма

Пусть у нас есть граф [math]G = \left \langle {V, E} \right \rangle[/math], удовлетворяющий условию теоремы Оре или теоремы Дирака, и требуется найти в нем гамильтонов цикл. Поступим следующим образом: заведем очередь и положим в нее все вершины нашего графа(не важно в каком порядке). Теперь [math]n(n -1)[/math], где [math] n = \left | V \right |[/math], раз будем делать следующую операцию:

  • Если между первой (здесь и далее первая вершина - вершина в голове очереди) и второй вершиной в очереди есть ребро в графе [math]G[/math], то перемещаем первую вершину в конец очереди и переходим к следующей итерации.
  • Если между первой и второй вершиной в очереди ребра нет, то найдем вершину [math]v_i[/math], где [math]i \gt 2[/math], такую что, ребра [math]v_1v_i, v_2v_{i+1} \in E[/math] (так как у нас для графа выполнена либо теорема Оре, либо теорема Дирака, то такая вершина обязательно найдется; чуть позже мы это докажем явно). После чего поменяем в очереди местами вершины [math]v_2[/math] и [math]v_i[/math], [math]v_3[/math] и [math]v_{i-1}[/math], [math]v_{2+j} [/math] и [math]v_{i-j}[/math], и так далее, пока [math]2 + j \lt i - j[/math] (то есть [math]j[/math] пробегает все значения от 0 до значения заданного неравенством). Теперь у нас появилось ребро между первой и второй вершинами в очереди (теперь вторая вершина, это та, которая была до разворота на [math]i[/math]-й позиции), а также, гарантированно существует ребро между [math]i[/math]-й и [math](i+1)[/math]-й вершинами очереди. После этого, так же как и в первом случае, оправляем первую вершину в конец очереди.

Таким образом после [math]n[/math] итераций, мы получаем последовательность (вершины лежащие в очереди), где любые 2 соседние вершины соединены ребром, все вершины графа находятся в этой последовательности, и более того, каждая ровно один раз, а также существует ребро между последней и первой вершинами очереди, а это и значит, что мы решили поставленную задачу.

Псевдокод

 // g[][] - булевская матрица смежности
 Queue queue                                           // создаем очередь
 for i = 0 to n - 1                                     
   queue.pushBack(v[i])                                // добавляем в очередь все вершины графа
 for k = 0 to n*(n - 1)                                // пока не проделано нужное количество итераций
   if not g[queue.at(0), queue.at(1)]                  // проверяем существования ребра между первой и второй вершинами очереди
     i = 2                                             
     while not g[queue.at(0), queue.at(i)] 
       or not g[queue.at(1), queue.at(i + 1)]          // ищем индекс удовлетворяющую условию вершины
         i++                                             
     queue.swapSubQueue(2, i)                          // разворачиваем часть перестановки от 2-й до найденной позиции включительно
   queue.pushBack(queue.top())                         // Добавляем первую вершину в конец очереди
   queue.pop()                                         // а из начала очереди удаляем
 

Доказательство алгоритма

Для доказательства корректности алгоритма достаточно показать:

  • Каждый раз, когда нам надо искать вершину [math]v_i[/math], где [math]i \gt 2[/math], такую что [math]v_1v_i, v_2v_{i+1} \in \mathbb{E}[/math], такая вершина действительно существует.
  • После [math]n * (n - 1)[/math] итераций между каждой парой соседних вершин очереди существует ребро.

Докажем первое. Рассмотрим множество [math]S = \{i\mid v_1v_i \in \mathbb{E}\}[/math], состоящее из индексов вершин, смежных с [math]v_1[/math], и множество [math]T = \{i+1 \mid v_2v_{i+1} \in \mathbb{E}\}[/math], индексов вершин смежных с [math]v_2[/math]. Заметим, что [math]S \subset \{3, 4,...,n\}[/math], а [math]T \subset \{2, 3,...,n - 1\}[/math], тогда [math]S\cup T\subset \{2, 3,...,n\} [/math], а значит [math]\left\vert S\cup T\right\vert \le n-1[/math], в то же время [math]\left\vert S \right\vert + \left\vert T \right\vert = \operatorname{deg} v_1 + \operatorname{deg} v_2 \ge n[/math] (по условию теоремы Оре или теоремы Дирака). Из этого следует, что [math]S\cap T\ne \varnothing[/math], а это и значит, что искомая вершина существует.

Для доказательства второй части, достаточно заметить, что каждую итерацию алгоритма, мы, в случае отсутствия ребра, между [math]v_1[/math] и [math]v_{2}[/math] увеличиваем количество пар соседних в очереди вершин, между которыми есть ребро, как минимум на 1 (это прямое следствие условия поиска нужной вершины, в случае отсутствия ребра), для поиска такой пары требуется не более [math]n[/math] итераций. Таких пар изначально не более [math]n[/math], откуда следует, что после [math]n[/math] итераций, второе условие будет выполнено.

Сложность алгоритма

Алгоритм работает за [math]O(n^2)[/math]. Действительно, количество итераций внешнего цикла [math]\mathrm{for}[/math] всегда равно [math]O(n^2)[/math]. Поиск вершины, удовлетворяющей заданному условию тоже работает за [math]O(n)[/math], а таких поисков будет осуществлено не более чем [math]n[/math], итого время работы [math]O(n^2)[/math].

См.также