Алгоритм Борувки
Алгоритм Борувки — алгоритм поиска минимального остовного дерева (minimum spanning tree, MST) во взвешенном неориентированном связном графе. Впервые был опубликован в 1926 году Отакаром Борувкой.
Описание алгоритма
Пусть
подграф графа . Изначально содердит все вершины из и не содержит ребер.Будем добавлять в
ребра следующим образом:Пока
не является деревом- Для каждой компоненты связанности находим минимальное по весу ребро, которое связывает вершину из данной компоненты с вершиной, не принадлежащей данной компоненте.
- Добавим в все ребра, которые хотя бы для одной компоненты оказались минимальными.
Получившийся граф
является минимальным остовным деревом графа .Доказательство корректности
Лемма: |
Рассмотрим связный неориентированный взвешенный граф с весовой функцией .
Тогда после первой итерации алгоритма Борувки получившийся подграф можно достроить до MST. |
Доказательство: |
Предположим обратное: пусть любое MST графа | не содержит . Рассмотрим какое-нибудь MST.Тогда существует ребро x из такое что не принадлежит MST. Добавив ребро в MST получаем цикл в котором не максимально т.к оно было минимальным. Тогда, исходя из критерия тарьяна, получаем противоречие.
Теорема: |
Алгоритм Борувки строит MST. |
Доказательство: |
Очевидно, что агоритм Борувки строит дерево.Будем доказывать что после каждой итерации главного цикла в алгоритме Борувки мы можем текущий подграф до MST.Докажем это по индукции. База: Переход: Пусть лес = 1(Лемма 1). получившийся после итераций алгоритма можно достроить до MST. Докажем что после -й итерации получившийся лес можно достроить до MST.Предположим обратное: нельзя достроить до MST. Тогда существует = MST графа , содержащее и не содержащее . Тогда рассмотрим цикл получающийся добавлением в какого-нибудь ребра из - . На этом цикле имеется ребро большее по весу чем ребро , иначе компонента для которой было минимальным ни с кем больше ни связана.Следовательно исходя из критерия тарьяна мы получили противоречие. |
Реализация
Graph Boruvka(Graph G) while T.size < n init() // у вершины есть поле comp(компонента которой принадлежит вершина) findComp(T) // разбиваеv граф T на компоненты связынности обычным dfs-ом for uvE if u.comp != v.comp if minEdge[u.comp].w < uv.w minEdge[u.comp] = uv if minEdge[v.comp].w < uv.w minEdge[v.comp] = uv) for k Comp // Comp — множество компонент связанности в T T.addEdge(minEdge[k]) return T; |
Асимптотика
Время работы внутри главного цикла будет равно
.Количество итераций которое выполняется главным циклом равно
так как на каждой итерации количество компонент связанности уменьшается в 2 раза (изначально количество компонент равно , в итоге должна стать одна компонента).Общее время работы алгоритма получается