Изменения
Исправление опечаток
{{Определение
|definition =
'''Гамильтоновым путём''' (англ. ''Hamiltonian path'') называется простой путь, приходящий проходящий через каждую вершину графа ровно один раз.
}}
{{Определение
|id = defCycle
|definition =
'''Гамильтоновым циклом''' (англ. ''Hamiltonian cycle'') называют замкнутый гамильтонов путь.
}}
==== Описание задачи ====
{{Задача
|definition =
==== Варианты решения ====
Задача о коммивояжере относится к классу [[NP-полнота задач о гамильтоновом цикле и пути в графах| NP-полных задач]]. Рассмотрим два варианта решения с экспоненциальным временем работы.
==== Перебор перестановок = Динамическое программирование по подмножествам (по маскам) =====Можно решить задачу перебором всевозможных перестановок. Для этого нужно сгенерировать все <tex> N! </tex> всевозможных перестановок вершин исходного графа, подсчитать для каждой перестановки длину маршрута и выбрать минимальный из них. Но тогда задача оказывается неосуществимой даже для достаточно небольших <tex>N</tex>. Сложность алгоритма <tex>O({N!}\times{N})</tex>.
===== Оптимизация решения методом динамического программирования =====
Пусть <tex>dpd[mask][i]</tex> содержит булево значение — существует ли в подмножества подмножестве <tex>mask</tex> гамильтонов путь, заканчивающийся в вершине <tex>i</tex>.
Сама динамика будет такая: <br>
Это решение требует <tex>O(2^nn)</tex> памяти и <tex>O(2^nn^2)</tex> времени. Эту оценку можно улучшить, если изменить динамику следующим образом.
Пусть теперь <tex>d'[mask]</tex> хранит маску подмножества всех вершин, для которых существует гамильтонов путь в подмножестве <tex>mask</tex>, заканчивающихся в этой вершине. Другими словами, сожмем предыдущую динамику: <tex>d'[mask]</tex> будет равно <tex>\sum_{i \in [0..n-1]}\limits d[mask][i] \cdot 2 ^i </tex>. Для графа <tex>G</tex> выпишем <tex>n</tex> масок <tex>M_i</tex>, для каждой вершины задающие множество вершин, которые связаны ребром в с данной вершиной. То есть <tex>M_i = \sum_{j \in [0..n-1]}\limits 2^i j \cdot ((i, j) \in E ? 1:0) </tex>.
Тогда динамика перепишется следующим образом: <br>
<tex>
d'[mask][i] = \left\{\begin{array}{llcl}2^imask &;\ |mask| = 1,\ mask_i = 1\\\sum_{j i \in [0..n-1]\& mask_i=1}\limits 2^i \cdot ((d[mask \oplus 2^i] \& M_i) \neq 0?1:0) &;\ |mask| > 1 \\
0&;\ otherwise\\
\end{array}\right.
Это решение использует <tex>O(2^n)</tex> памяти и имеет асимптотику <tex>O(2^nn)</tex>.
==== Псевдокод ====
Прежде чем писать код, скажем пару слов о порядке обхода состояний. Обозначим за <tex>|mask|</tex> количество единиц в маске (иначе говоря количество пройденных вершин не считая текущей). Тогда, поскольку при рассмотрении состояния <tex>\langle i, mask \rangle</tex> мы смотрим на состояния
<tex>\langle j, mask - 2^j \rangle</tex>, и <tex>|mask| = |mask - 2^j| + 1</tex>, то состояния с большим <tex>|mask|</tex> должны быть посещены позже, чтобы к моменту вычисления текущего состояния были вычислены все те, которые используются для его подсчёта.
Однако если использовать рекурсию, об этом можно не беспокоиться (и сэкономить немало кода, времени и памяти).
<span style="color:Green">// все переменные используются из описания алгоритма, <tex>\infty</tex> = бесконечность</span>
'''function''' findCheapest(i, mask):
'''if''' d[i][mask] != <tex>\infty</tex>
'''return''' d[i][mask]
'''for''' j = 0 .. n - 1
'''if''' w(i, j) существует '''and''' j-ый бит mask == 1
d[i][mask] = '''min'''(d[i][mask], findCheapest(j, mask - <tex>2^j</tex>) + w(i, j))
'''return''' d[i][mask]
'''function''' start():
'''for''' i = 0 .. n - 1
'''for''' mask = 0 .. <tex>2^n</tex> - 1
d[i][mask] = <tex>\infty</tex>
d[0][0] = 0
ans = findCheapest(0, <tex>2^n</tex> - 1)
'''return''' ans
Дальше ищем сам цикл:
'''function''' findWay():
i = 0
mask = <tex>2^n</tex> - 1
path.push(0)
'''while''' mask != 0
'''for''' j = 0 .. n - 1
'''if''' w(i, j) существует '''and''' j-ый бит mask == 1 '''and''' d[i][mask] == d[j][mask - <tex>2^j</tex>] + w(i, j)
path.push(j)
i = j
mask = mask - <tex>2^j</tex>
'''continue'''
==== Алгоритм нахождения гамильтонова цикла ====
Алгоритм нахождения гамильтонова цикла легко получить слегка изменив алгоритм нахождения минимального гамильтонова цикла.
В массиве <tex>d[i][mask]</tex> мы хранили расстояния, но сейчас нас не интересует какой длины будет это расстояние, так как главной задачей является нахождение цикла. В этом массиве мы теперь просто храним посещение вершин. И каждый раз, когда при запуске находим непосещенную вершину, то запускаем функцию рекурсивно от нее. Если она возвращает <tex> true</tex>, то есть до вершины можно добраться, то записываем, что мы можем посетить вершину. Проходы так же осуществляются по рёбрам.
==== Алгоритм нахождения гамильтонова пути ====
Алгоритм нахождения гамильтонова пути легко получить, используя алгоритм нахождения гамильтонова цикла. Нужно добавить в граф еще одну вершину и ребра от нее до всех остальных вершин и из всех остальных вершин до неё. И далее запустить алгоритм поиска цикла от новой вершины. В восстановлении пути учтем, что эта вершина лишняя, и не будем записывать её в путь.
== См. также ==
*[[Задача о рюкзаке]]
*[[Алгоритм нахождения Гамильтонова цикла в условиях теорем Дирака и Оре]]
==Источники информации==
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Гамильтонов_граф Гамильтонов граф]
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_коммивояжёра Задача коммивояжера в русской википедии]
*[http://de.wikipedia.org/wiki/Problem_des_Handlungsreisenden Задача коммивояжера в немецкой википедии]
*''Романовский И. В.'' Дискретный анализ. СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2003. ISBN 5-7940-0114-3
*''Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К.'' Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. ISBN 5-8459-0857-4
[[Категория:Алгоритмы и структуры данных]]
[[Категория: Обходы графов]]
[[Категория:Гамильтоновы графы]]
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
[[Категория:Динамическое программирование]]
[[Категория:Классические задачи динамического программирования]]