Алгоритм двух китайцев
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.
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