Алгоритм Форда-Фалкерсона для поиска максимального паросочетания — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Корректность алгоритма)
(Идея алгоритма)
Строка 1: Строка 1:
 
==Идея алгоритма==
 
==Идея алгоритма==
 
Пусть дан неориентированный двудольный граф <tex>G(V, E)</tex> и требуется найти [[Теорема о максимальном паросочетании и дополняющих цепях|максимальное паросочетание]] в нём. Обозначим доли исходного графа как  
 
Пусть дан неориентированный двудольный граф <tex>G(V, E)</tex> и требуется найти [[Теорема о максимальном паросочетании и дополняющих цепях|максимальное паросочетание]] в нём. Обозначим доли исходного графа как  
[[Файл:GrafG.png|thumb|200px|right|граф G]]
+
[[Файл:GrafG.png|thumb|200px|right|пример графа G]]
[[Файл:GrafG2.png|thumb|200px|right|граф G']]
+
[[Файл:GrafG2.png|thumb|200px|right|соответствующий граф G']]
 
<tex>L</tex> и <tex>R</tex>. Построим граф <tex>G'(V', E')</tex> следующим образом:  
 
<tex>L</tex> и <tex>R</tex>. Построим граф <tex>G'(V', E')</tex> следующим образом:  
  

Версия 22:26, 12 января 2012

Идея алгоритма

Пусть дан неориентированный двудольный граф [math]G(V, E)[/math] и требуется найти максимальное паросочетание в нём. Обозначим доли исходного графа как

пример графа G
соответствующий граф G'

[math]L[/math] и [math]R[/math]. Построим граф [math]G'(V', E')[/math] следующим образом:

[math]V' = V \cup \{s, t\}[/math] (т.е. добавим новый исток [math]s[/math] и сток [math]t[/math]);

[math]E' = \{(s, u): u \in L\} \cup \{(u, v): u \in L, v \in R\} \cup \{(v, t): v \in R\} [/math].

Изначально максимальное паросочетание пусто. На каждом шаге алгоритма в него входят ребра, ведущие из [math]R[/math] в [math]L[/math].

  1. Ищем в графе [math]G'[/math] путь из [math]s[/math] в [math]t[/math] поиском в глубину.
  2. Если путь найден, инвертируем все рёбра на пути (ребро [math](u, v)[/math] становится ребром [math](v, u)[/math] ). После этого перезаписываем текущее паросочетание.
  3. Если путь не был найден, значит текущее паросочетание является максимальным, и алгоритм завершает работу. Иначе переходим к пункту 1.

Корректность алгоритма

Пусть путь из [math]s[/math] в [math]t[/math] является дополняющей цепью для исходного графа [math]G[/math]. Тогда из теоремы - если мы на каждом шаге можем найти новый путь, т.е. находим новую дополняющую цепь, то мы увеличиваем текущее паросочетание. Если путь найти мы уже не можем, то текущее паросочетание - искомое. Осталось доказать, что путь из [math]s[/math] в [math]t[/math] действительно является дополняющей цепью.

В этом пути два конца свободны, т.к. они не являются ребрами графа [math]G[/math] и, значит, не входят в паросочетание. По построению графа [math]G'[/math] этот путь содержит нечетное число ребер (т.к. в [math]G'[/math] нет ребер из [math]s[/math] в [math]y \in R[/math], а так же ребер из [math]x \in L[/math] в [math]t[/math], то попасть из истока в сток можно только через какие-либо две вершины [math]x \in L[/math] и [math]y \in R[/math], расстояние между которыми в двудольном графе (в ребрах) - нечетная величина). В таком случае ребра пути [math]s-t[/math] можно пронумеровать так, чтобы нечетные ребра были свободными, а четные - покрытыми. Тогда этот путь - дополняющая цепь для графа [math]G[/math].

Оценка производительности

Поиск в глубину запускается от вершины [math]s[/math] не более чем [math]L[/math] раз, т.к. из [math]s[/math] ведет ровно [math]L[/math] ребер, и при каждом запуске одно из них инвертируется. Сам поиск работает за [math]O(E)[/math], каждая инвертация и перезапись паросочетания так же занимает [math]O(E)[/math] времени. Тогда все время алгоритма ограничено [math]O(VE)[/math].

Псевдокод

В массиве [math]px[/math] хранятся вершины [math]y \in R[/math], инцидентные [math]x_i \in L[/math] в текущем паросочетании, для [math]py[/math] аналогично. Максимальное паросочетание - такие ребра [math](x, y)[/math], что [math]x \in L, y \in R, px[x] == y[/math].

 bool  dfs(x)
   if vis[x]
     return false
   vis[x] = true
   for [math]xy \in E[/math]
     if py[y] = -1
       py[y] = x
       px[x] = y
       return true
     else 
       if dfs(py[y])
         py[y] = x
         px[x] = y
         return true
   return false
 px[] = -1
 py[] = -1
 is_path = true;
 while (is_path)
   is_path = false
   vis[] = false
   for [math]x \in L[/math]
     if (px[x] == -1) 
       if dfs(x)
         is_path = true