Алгоритм Борувки — различия между версиями
Watson (обсуждение | вклад) (→Описание алгоритма) |
Watson (обсуждение | вклад) (→Доказательство корректности) |
||
Строка 21: | Строка 21: | ||
|id=lemma1 | |id=lemma1 | ||
|statement=Рассмотрим связный неориентированный взвешенный граф <tex> G = (V, E) </tex> с инъективной весовой функцией <tex>w : E \to \mathbb{R}</tex> . | |statement=Рассмотрим связный неориентированный взвешенный граф <tex> G = (V, E) </tex> с инъективной весовой функцией <tex>w : E \to \mathbb{R}</tex> . | ||
− | Тогда после первой итерации алгоритма Борувки получившийся подграф можно достроить до MST. | + | Тогда после первой итерации главного цикла алгоритма Борувки получившийся подграф можно достроить до MST. |
|proof=Предположим обратное: пусть любое MST графа <tex>G</tex> не содержит <tex>T</tex>. Рассмотрим какое-нибудь MST. Тогда существует ребро <tex>x</tex> из <tex>T</tex> такое что <tex>x</tex> не принадлежит MST. Добавив ребро <tex>x</tex> в MST, получаем цикл в котором <tex>x</tex> не максимально, т.к оно было минимальным. Тогда, исходя из [[Критерий Тарьяна минимальности остовного дерева|критерия Тарьяна]], получаем противоречие. | |proof=Предположим обратное: пусть любое MST графа <tex>G</tex> не содержит <tex>T</tex>. Рассмотрим какое-нибудь MST. Тогда существует ребро <tex>x</tex> из <tex>T</tex> такое что <tex>x</tex> не принадлежит MST. Добавив ребро <tex>x</tex> в MST, получаем цикл в котором <tex>x</tex> не максимально, т.к оно было минимальным. Тогда, исходя из [[Критерий Тарьяна минимальности остовного дерева|критерия Тарьяна]], получаем противоречие. | ||
}} | }} |
Версия 23:36, 15 декабря 2012
Алгоритм Борувки — алгоритм поиска минимального остовного дерева (minimum spanning tree, MST) во взвешенном неориентированном связном графе. Впервые был опубликован в 1926 году Отакаром Борувкой.
Содержание
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 связанности оказались минимальными.
Получившийся граф
является минимальным остовным деревом графа .Данный алгоритм может работать неправильно если в графе есть ребра, равные по весу. Например полный граф из 3-х вершин, вес каждого ребра равен 1. Избежать эту проблему можно, выбирая в пункте 1 среди ребер, равных по весу ребро с наименьшим номером.
Доказательство будем производить, считая веса всех ребер различными.
Доказательство корректности
Лемма: |
Рассмотрим связный неориентированный взвешенный граф с инъективной весовой функцией .
Тогда после первой итерации главного цикла алгоритма Борувки получившийся подграф можно достроить до MST. |
Доказательство: |
Предположим обратное: пусть любое MST графа критерия Тарьяна, получаем противоречие. | не содержит . Рассмотрим какое-нибудь MST. Тогда существует ребро из такое что не принадлежит MST. Добавив ребро в MST, получаем цикл в котором не максимально, т.к оно было минимальным. Тогда, исходя из
Теорема: |
Алгоритм Борувки строит MST. |
Доказательство: |
Очевидно, что агоритм Борувки строит дерево.Будем доказывать что после каждой итерации главного цикла в алгоритме Борувки текущий подграф можно достроить до MST.Докажем это по индукции.
|
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 Component // Component — множество компонент связанности в T T.addEdge(minEdge[k]) // добавляем ребро если его не было в T 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
.