|
|
Строка 17: |
Строка 17: |
| <tex> \mathtt{F}\ =\ \mathtt{F} \bigcup \mathtt{vu}\</tex> | | <tex> \mathtt{F}\ =\ \mathtt{F} \bigcup \mathtt{vu}\</tex> |
| <tex>\mathtt{Unite}(v, u)\ </tex> | | <tex>\mathtt{Unite}(v, u)\ </tex> |
− |
| |
− | Очевидно, что максимальное ребро в MST минимально. Пусть мы построили алгоритмом Краскала минимальное остовное дерево и его максимальное ребро не минимально. Иначе говоря, в разрезе, который пересекает максимальное ребро, есть ребро с меньшим весом, но это противоречит тому, что алгоритм Краскала строит MST.
| |
| | | |
| ==Пример== | | ==Пример== |
Версия 10:42, 15 ноября 2014
Алгоритм Краскала(англ. Kruskal's algorithm) — алгоритм поиска минимального остовного дерева (англ. minimum spanning tree, MST) во взвешенном неориентированном связном графе.
Идея
Будем последовательно строить подграф [math]F[/math] графа [math]G[/math] ("растущий лес"), поддерживая следующий инвариант: на каждом шаге [math]F[/math] можно достроить до некоторого MST. Начнем с того, что включим в [math]F[/math] все вершины графа [math]G[/math]. Теперь будем обходить множество [math]EG[/math] в порядке увеличения веса ребер. Добавление очередного ребра [math]e[/math] в [math]F[/math] может привести к возникновению цикла в одной из компонент связности [math]F[/math]. В этом случае, очевидно, [math]e[/math] не может быть включено в [math]F[/math]. В противном случае [math]e[/math] соединяет разные компоненты связности [math]F[/math], тогда существует разрез [math] \langle S, T \rangle [/math] такой, что одна из компонент связности составляет одну его часть, а оставшаяся часть графа - вторую. Тогда [math]e[/math] и есть минимальное ребро, пересекающее этот разрез. Значит, из леммы о безопасном ребре следует, что [math]F+e[/math] можно продолжить до MST, поэтому добавим это ребро в [math]F[/math].
Несложно понять, что после выполнения такой процедуры получится остовное дерево, при этом его минимальность вытекает из леммы о безопасном ребре.
Реализация
// [math]G[/math] — исходный граф
// [math]F[/math] — минимальный остов
function [math]\mathtt{kruskalFindMST}():[/math]
[math] \mathtt{F}\ =\ \varnothing [/math]
for [math]v \in V(G)[/math]
[math]\mathtt{makeSet}(v)\[/math]
[math]\mathtt{sort}(E(G))\[/math]
for [math]vu \in E(G)[/math] в отсортированном порядке
if [math]\mathtt{findSet}(v)\ \ne \mathtt{findSet}(u)[/math]
[math] \mathtt{F}\ =\ \mathtt{F} \bigcup \mathtt{vu}\[/math]
[math]\mathtt{Unite}(v, u)\ [/math]
Пример
Задан неориентированный связный граф, требуется построить в нём минимальное остовное дерево.
Создадим новый граф, содержащий все вершины из заданного графа, но не содержащий рёбер.
Этот новый граф будет ответом, в него будут добавлены рёбра из заданного графа по ходу выполнения алгоритма.
Отсортируем рёбра заданного графа по их весам и рассмотрим их в порядке возрастания.
Рёбра (в порядке их просмотра) |
ae |
cd |
ab |
be |
bc |
ec |
ed
|
Веса рёбер |
[math]1[/math] |
[math]2[/math] |
[math]3[/math] |
[math]4[/math] |
[math]5[/math] |
[math]6[/math] |
[math]7[/math]
|
Изображение |
Описание
|
|
Первое ребро, которое будет рассмотрено — ae, так как его вес минимальный.
Добавим его к ответу, так как его концы соединяют вершины из разных множеств (a — красное и e — зелёное).
Объединим красное и зелёное множество в одно (красное), так как теперь они соединены ребром.
|
|
Рассмотрим следующие ребро — cd.
Добавим его к ответу, так как его концы соединяют вершины из разных множеств (c — синее и d — голубое).
Объединим синее и голубое множество в одно (синее), так как теперь они соединены ребром.
|
|
Дальше рассмотрим ребро ab.
Добавим его к ответу, так как его концы соединяют вершины из разных множеств (a — красное и b — розовое).
Объединим красное и розовое множество в одно (красное), так как теперь они соединены ребром.
|
|
Рассмотрим следующие ребро — be.
Оно соединяет вершины из одного множества, поэтому перейдём к следующему ребру bc
Добавим его к ответу, так как его концы соединяют вершины из разных множеств (b — красное и c — синее).
Объединим красное и синее множество в одно (красное), так как теперь они соединены ребром.
|
|
Рёбра ec и ed соединяют вершины из одного множества,
поэтому после их просмотра они не будут добавлены в ответ
Всё рёбра были рассмотрены, поэтому алгоритм завершает работу.
Полученный граф — минимальное остовное дерево
|
Асимптотика
Сортировка [math]E[/math] займет [math]O(E\log E)[/math].
Работа с DSU займет [math]O(E\alpha(V))[/math], где [math]\alpha[/math] - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.
Алгоритм работает за [math]O(E(\log E+\alpha(V))) = O(E\log E) = O(E\log V^2) = O(E\log V)[/math].
См. также
Источники информации