Участник:Qtr/2 — различия между версиями
Qtr (обсуждение | вклад) (→Псевдокод) |
|||
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Задача | {{Задача | ||
|definition= | |definition= | ||
− | Даны матроиды <tex>M_1 = \langle S_1, | + | Даны матроиды <tex>M_1 = \langle S_1, \mathcal{I}_1 \rangle \dots M_n = \langle S_n, \mathcal{I}_n \rangle</tex>. Необходимо найти максимальное по мощности независимое множество в [[Объединение_матроидов,_проверка_множества_на_независимость|объединении]] <tex>\bigcup\limits_{i=1}^{n}</tex> <tex>M_i</tex>. |
}} | }} | ||
== Алгоритм == | == Алгоритм == | ||
− | + | Пусть у нас есть множество <tex>I\in\mathcal{I}</tex>, где <tex> \mathcal{I} = \{ \bigcup\limits_{i=1}^{n} I_i \mid I_i \in \mathcal{I}_i\} </tex>, и разбиение <tex>I</tex> на <tex>\bigcup\limits_{i=1}^{n}I_i</tex>, такое, что <tex>I_i\in \mathcal{I}_i</tex>. То есть, <tex>I</tex> состоит из каких-то подмножеств семейства множеств <tex>\mathcal{I}_i</tex> для <tex>i</tex> от <tex>1</tex> до <tex>n</tex>. Рассмотрим элемент <tex>s\not \in I</tex>. Нужно определить, правда ли, что <tex>I+s\in \mathcal{I}</tex>. Если научиться это делать, то тогда можно решить задачу [[Теорема_Радо-Эдмондса_(жадный_алгоритм)|жадным алгоритмом]], добавляя в текущее множество по одному элементу <tex>s</tex> на каждом шаге. | |
− | + | Определим объединение матроидов как <tex>M</tex> = <tex>\langle S,\mathcal{I} \rangle</tex> = <tex>\bigcup\limits_{i=1}^{n}</tex> <tex>M_i</tex>, где <tex>M_i</tex> = <tex>\langle S_i,\mathcal{I}_i \rangle</tex>. | |
− | + | Для <tex>i</tex> от <tex>1</tex> до <tex>n</tex> возьмем <tex>M_i</tex> и построим [[Основные_определения_теории_графов#.D0.94.D0.B2.D1.83.D0.B4.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D1.80.D0.B0.D1.84|двудольный ориентированный граф]] <tex>D_{M_i}(I_i)</tex>, где <tex>I_i \in \mathcal{I}_i</tex>. Вершины графа — элементы из <tex>S</tex>, в левой доле находятся вершины из <tex>I_i</tex>, а в правой — элементы из <tex>S \setminus I_i</tex>. Проведем ориентированные ребра из <tex>y \in I_i</tex> в <tex>x \in S \setminus I_i</tex>, при условии, что <tex>(I_i \setminus y) \cup x \in \mathcal{I}_i</tex>. | |
− | + | Объединим все <tex>D_{M_i}(I_i)</tex> в один граф <tex>D</tex>, который будет наложением ребер из этих графов, то есть, будет содержать все рёбра всех графов <tex> D_{M_i}(I_i)</tex>. | |
− | |||
− | <tex> | ||
− | |||
− | + | Для каждого <tex>i</tex> определим множество <tex>F_i</tex> как множество вершин <tex>S_i\setminus I_i</tex> таких, что множество <tex>I_i+x</tex> также независимое. Формально: <tex>F_i = \{ x \in S_i \setminus I_i \mid I_i + x \in \mathcal{I}_i \}</tex>. | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
+ | Определим <tex>F</tex> = <tex>\bigcup\limits_{k=1}^{n}</tex> <tex>F_i</tex> | ||
{{Теорема | {{Теорема | ||
|statement= | |statement= | ||
− | Для какого-нибудь <tex>s \in S \setminus I</tex> выполняется: <tex>I + s \in | + | Для какого-нибудь <tex>s \in S \setminus I</tex> выполняется: <tex>I + s \in \mathcal{I} \Leftrightarrow </tex> существует ориентированный путь из <tex>F</tex> в <tex>s</tex> по ребрам <tex>D</tex>. |
|proof= | |proof= | ||
<tex>\Leftarrow</tex> | <tex>\Leftarrow</tex> | ||
− | Пусть существует путь из <tex>F</tex> в <tex>s</tex> и <tex>P</tex> — самый короткий такой путь. Запишем его вершины как <tex>\{s_0, s_1, \dots s_p\}</tex>. <tex>s_0 \in F</tex>, так что не умаляя общности можно сказать, что <tex>s_0 \in F_1</tex>. Для каждого <tex>j = 1 | + | :Пусть существует путь из <tex>F</tex> в <tex>s</tex> и <tex>P</tex> — самый короткий такой путь. Запишем его вершины как <tex>\{s_0, s_1, \dots s_p\}</tex>. Вершина <tex>s_0 \in F</tex>, так что не умаляя общности можно сказать, что <tex>s_0 \in F_1</tex>. Для каждого <tex>j = 1\dots n</tex> определим множество вершин <tex>S_j =</tex> <tex>\{s_i, s_{i+1}:(s_i, s_{i+1}) \in D_{M_j}(I_j)\}</tex>, где <tex>i</tex> пробегает от <tex>0</tex> до <tex>p - 1</tex>. |
− | Положим | + | :Положим <tex>I'_1 = (I_1 \oplus S_1) \cup \{s_0\}</tex>, для всех <tex>j > 1</tex> опеределим <tex>I'_j = (I_j \oplus S_j)</tex>. Ясно, что <tex>\cup _j I'_j = I + s</tex> (. Для того, чтобы показать независимость <tex>I + s</tex> в объединении матроидов нужно показать, что <tex>I'_j \in \mathcal{I}_j</tex> для всех <tex>j</tex>. Заметим, что так как мы выбирали путь <tex>P</tex> таким, что он будет наименьшим, для каждого <tex>j > 1</tex> существует единственное паросочетание между элементами, которые мы добавляли и удаляли, чтобы сконструировать <tex>I'_j = I_j \oplus S_j</tex>. Так как паросочетание единственно, <tex>I'_j \in \mathcal{I}_j</tex>. Аналогично <tex>s_0 \in F_1</tex>, значит <tex>I'_1 \in \mathcal{I}_1</tex> (см. [[Лемма_о_единственном_паросочетании_в_графе_замен#.D0.9B.D0.B5.D0.BC.D0.BC.D0.B0_.D0.BE_.D0.B5.D0.B4.D0.B8.D0.BD.D1.81.D1.82.D0.B2.D0.B5.D0.BD.D0.BD.D0.BE.D0.BC_.D0.BF.D0.B0.D1.80.D0.BE.D1.81.D0.BE.D1.87.D0.B5.D1.82.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D0.B8_.D0.B2_.D0.B3.D1.80.D0.B0.D1.84.D0.B5_.D0.B7.D0.B0.D0.BC.D0.B5.D0.BD|лемму]]). Следовательно, <tex>I + s</tex> независимо в объединении матроидов. |
<tex>\Rightarrow</tex> | <tex>\Rightarrow</tex> | ||
− | Пусть нет пути из <tex>F</tex> в <tex>s</tex> по ребрам <tex>D</tex>. Тогда пусть существует множество <tex>T</tex>, состоящее из вершин <tex>D</tex>, из которого мы можем достичь <tex>s</tex> : <tex>T = \{x | + | :Пусть нет пути из <tex>F</tex> в <tex>s</tex> по ребрам <tex>D</tex>. Тогда пусть существует множество <tex>T</tex>, состоящее из вершин <tex>D</tex>, из которого мы можем достичь <tex>s</tex> : <tex>T = \{x\mid \exists x \leadsto s\}</tex>, по допущению <tex>F\cap T = \varnothing</tex>. Утверждается, что для всех <tex>i : |I_i \cap T| = r_i(T)</tex> (из чего [[Ранговая_функция,_полумодулярность|следует]], что <tex>I_i \cap T</tex> — максимальное подмножество <tex>T</tex>, независимое в <tex>M_i</tex>). |
− | Предположим, что это не так. <tex>|I_i \cap T| = r_i(I_i\cap T) \ | + | :Предположим, что это не так. Так как <tex>|I_i \cap T| = r_i(I_i\cap T) \leqslant r_i(T)</tex>, остается возможным только случай <tex>|I_i \cap T| < r_i(T)</tex> (мы предположили, что утверждение в предыдущем абзаце неверно). Значит существует такой <tex>x \in T \cap (S \setminus I_i)</tex>, для которого <tex>(I_i \cap T) + x \in \mathcal{I}_i</tex>. Но <tex>x \notin F</tex> (по предположению в начале доказательства), значит <tex>I_i + x \notin |
− | У нас есть <tex>s \in T</tex> и <tex>(I + s) \cap T = (\cup I_i + s)\cap T = \cup(I_i \cap T) + s</tex>. Из | + | \mathcal{I}_i</tex>. Из этого следует, что <tex>I_i + x</tex> содержит единственный цикл. Значит существует <tex>y \in I_i - T</tex>, такой, что <tex>I_i + x - y \in \mathcal{I}_i</tex>. Получается, что <tex>(y, x)</tex> — ребро в <tex>D_{M_i}(I_i)</tex> и оно содержит этот <tex>y \in T</tex>, что противоречит тому как был выбран <tex>y \in I_i \setminus T</tex>. Следовательно для всех <tex>i</tex> нам известно : <tex>|I_i \cap T| = r_i(T)</tex>. |
+ | :У нас есть <tex>s \in T</tex> и <tex>(I + s) \cap T = (\cup I_i + s)\cap T = \cup(I_i \cap T) + s</tex>. Из определения функции ранга объединения матроидов имеем : | ||
− | <tex>r_M(I + s) \ | + | :<tex>r_M(I + s) \leqslant (|(I + s)\setminus T| + \sum\limits_{k=1}^{n}r_i(T))</tex> |
− | <tex>r_M(I + s) \ | + | :<tex>r_M(I + s) \leqslant |(I + s)\setminus T| + \sum\limits_{k=1}^{n} |I_i \cap T| = |I\setminus T| + \sum\limits_{k=1}^{n} |I_i \cap T| = |I| < |I + s|</tex> |
− | и значит <tex>(I + s) \notin | + | :и значит <tex>(I + s) \notin |
+ | \mathcal{I}</tex> — противоречие. | ||
}} | }} | ||
+ | |||
+ | Итак, теперь мы можем описать сам алгоритм. Изначально инициализируем <tex>I</tex> как семейство пустых множеств. На каждом шаге будем строить граф <tex>D</tex> из текущего <tex>I</tex> и <tex>S\setminus I</tex> и добавлять в <tex>I</tex> кандидата-вершину <tex>s</tex>, удовлетворяющую условию теоремы. При добавлении вершины нужно не забыть поменять местами вершины на пути <tex>F \leadsto s</tex>, так как ребра из <tex>I_i</tex> должны вести в <tex>S\setminus I_i</tex> (т.е. должен сохраняться инвариант). Когда вершины-кандидаты закончатся, по доказанной выше теореме получившееся множество <tex>I</tex> станет максимальным. | ||
==Псевдокод== | ==Псевдокод== | ||
− | *<tex> | + | В реализации алгоритма каждый элемент представлен целым числом. |
− | *<tex> | + | |
− | *<tex> | + | *<tex>s</tex> — принимаемое множество носитилей матроидов |
+ | *<tex>\mathtt{base}</tex> — принимаемое множество баз матроидов | ||
+ | *<tex>\mathtt{res}</tex> — возвращаемая база в объединении матроидов. <tex>res_1, res_2 \dots res_n</tex> содержат элементы, содержащиеся в полученной базе. | ||
− | '''int | + | '''int[][]''' unionBase('''int[n]''' <tex>s</tex>, '''int[n]''' <tex>\mathtt{base}</tex>): |
− | '''int''' | + | '''int[n][]''' <tex>\mathtt{res}</tex> <font color="darkgreen">// На каждом шаге алгоритма заполняем очередным элементом </font> |
− | '''bool''' <tex>reached</tex> = | + | '''bool''' <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' <font color="darkgreen">// Индикатор окончания работы цикла. Если true, то не нашли подходящую вершину</font> |
− | '''while''' | + | '''while''' <tex>!\mathtt{reached}</tex> |
− | <tex>reached</tex> = | + | <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''true'' |
− | '''int''' <tex> | + | '''int''' <tex>f[n]</tex> <font color="darkgreen">// Соответствует <tex>F</tex> </font> |
− | '''Graph''' <tex> | + | '''Graph''' <tex>d[n]</tex> |
'''for''' <tex>i</tex> = 1 '''to''' <tex>n</tex> | '''for''' <tex>i</tex> = 1 '''to''' <tex>n</tex> | ||
− | <tex> | + | <tex>d[i]</tex> = buildBipartiteGraph<tex>(\mathtt{res[i]} ,s[i] \setminus \mathtt{res}[i])</tex> <font color="darkgreen">// Строим двудольный граф d[i] </font> |
− | <tex> | + | <tex>f[i]</tex> = <tex> \{ x \in s[i] \setminus \mathtt{res[i]} : \mathtt{res}[i] + x \in base[i] \}</tex> |
− | '''for''' <tex> | + | '''for''' <tex>\mathtt{elem} \in s\setminus \mathtt{base}</tex> |
− | '''int | + | '''List<int>''' <tex>p</tex> = findShortestPath(<tex>f</tex>, <tex>\mathtt{elem}</tex>) |
− | '''if''' <tex>p\neq \varnothing </tex> | + | '''if''' <tex>p\neq \varnothing </tex> |
− | <tex>reached</tex> = | + | <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' <font color="darkgreen">// Нашли очередную вершину, цикл можно продолжить </font> |
− | '''int''' <tex>pos</tex> = | + | '''int''' <tex>\mathtt{pos}</tex> = getF(<tex>p[1]</tex>) <font color="darkgreen">// Находим <tex>f_i</tex>, которому принадлежит стартовая вершина в пути</font> |
− | '''int''' <tex>v[n]</tex> | + | '''int''' <tex>v[n]</tex> <font color="darkgreen">// i-й элемент <tex>v</tex> хранит множество вершин, соответствующее i-му входному матроиду </font> |
− | '''for''' <tex> j</tex> = 1 '''to''' <tex>p.len - 1</tex> | + | '''for''' <tex> j</tex> = 1 '''to''' <tex>p.len - 1</tex> |
− | '''int''' <tex>vertex | + | '''int''' <tex>\mathtt{vertex}</tex> = getDbyEdge<tex>(p[j],p[j+1])</tex> <font color="darkgreen">// Находим номер графа, соответствующего ребру <tex>(p[j],p[j+1])</tex></font> |
− | <tex>v[vertex | + | <tex>v[\mathtt{vertex}].add(j)</tex> <font color="darkgreen">// Добавляем в соответствующее вершинам множество концы ребра</font> |
− | <tex>v[vertex | + | <tex>v[\mathtt{vertex}].add(j + 1)</tex> |
− | '''for''' <tex>j</tex> = 1 '''to''' <tex>n</tex> | + | '''for''' <tex>j</tex> = 1 '''to''' <tex>n</tex> |
− | <tex> | + | <tex> \mathtt{res}[j]</tex> = <tex> \mathtt{res}[j] \oplus v[j]</tex> <font color="darkgreen"> // Удаляем и добавляем ребра на пути к конечной вершине </font> |
− | <tex> | + | <tex>\mathtt{res}[\mathtt{pos}]</tex> = <tex>res[\mathtt{pos}] \cup p[1] </tex> |
'''break''' | '''break''' | ||
− | '''return''' <tex> | + | '''return''' <tex>\mathtt{res}</tex> |
== См. также == | == См. также == | ||
Строка 81: | Строка 81: | ||
*[[Объединение_матроидов,_доказательство_того,_что_объединение_является_матроидом| Объединение матроидов, доказательство того, что объединение является матроидом]] | *[[Объединение_матроидов,_доказательство_того,_что_объединение_является_матроидом| Объединение матроидов, доказательство того, что объединение является матроидом]] | ||
* [[Пересечение матроидов, определение, примеры]] | * [[Пересечение матроидов, определение, примеры]] | ||
+ | |||
+ | == Асимптотика == | ||
+ | На каждом шаге алгоритма происходит построение графа D. Для того, чтобы его построить, нам нужно для <tex>i=1\dots n</tex> для каждого <tex>v</tex> из <tex>S</tex> и <tex>u</tex> из <tex>S\setminus I_i</tex>, где <tex>S</tex> — объединение матроидов, проверить условие <tex>(I_i \setminus u) \cup v \in \mathcal{I}_i</tex>. Построение графа занимает <tex>O(\sum\limits_{i=1}^{n}\vert (S_i\setminus I_i)\vert \vert I_i\vert </tex>) времени на каждой итерации. Нахождение кратчайшего пути для всех вершин занимает <tex>O(\vert E\vert )</tex> единиц времени, где <tex>E</tex> — множество ребер графа <tex>D</tex>, если использовать [[обход_в_ширину| поиск в ширину]], что в худшем случае будет равно <tex>O(\vert S \vert ^2)</tex>. Обновление <tex>res</tex> занимает <tex>O(n|I_{max}|)</tex> времени, что равно <tex>O(\vert S \vert)</tex>. В худшем случае требуется <tex>|S|</tex> итераций, и общая асимптотика будет <tex>O(|S|^3)</tex>. | ||
== Источники информации == | == Источники информации == | ||
− | [http://math.mit.edu/~goemans/18438F09/lec13.pdf Michel X. Goemans. Advanced Combinatorial Optimization. Lecture 13] | + | *[http://math.mit.edu/~goemans/18438F09/lec13.pdf Michel X. Goemans. Advanced Combinatorial Optimization. Lecture 13] |
[[Категория:Алгоритмы и структуры данных]] | [[Категория:Алгоритмы и структуры данных]] | ||
[[Категория:Матроиды]] | [[Категория:Матроиды]] | ||
[[Категория:Объединение матроидов]] | [[Категория:Объединение матроидов]] |
Текущая версия на 11:12, 9 июня 2016
Задача: |
Даны матроиды объединении . | . Необходимо найти максимальное по мощности независимое множество в
Алгоритм
Пусть у нас есть множество жадным алгоритмом, добавляя в текущее множество по одному элементу на каждом шаге.
, где , и разбиение на , такое, что . То есть, состоит из каких-то подмножеств семейства множеств для от до . Рассмотрим элемент . Нужно определить, правда ли, что . Если научиться это делать, то тогда можно решить задачуОпределим объединение матроидов как
= = , где = .Для двудольный ориентированный граф , где . Вершины графа — элементы из , в левой доле находятся вершины из , а в правой — элементы из . Проведем ориентированные ребра из в , при условии, что .
от до возьмем и построимОбъединим все
в один граф , который будет наложением ребер из этих графов, то есть, будет содержать все рёбра всех графов .Для каждого
определим множество как множество вершин таких, что множество также независимое. Формально: .Определим
=Теорема: |
Для какого-нибудь выполняется: существует ориентированный путь из в по ребрам . |
Доказательство: |
|
Итак, теперь мы можем описать сам алгоритм. Изначально инициализируем
как семейство пустых множеств. На каждом шаге будем строить граф из текущего и и добавлять в кандидата-вершину , удовлетворяющую условию теоремы. При добавлении вершины нужно не забыть поменять местами вершины на пути , так как ребра из должны вести в (т.е. должен сохраняться инвариант). Когда вершины-кандидаты закончатся, по доказанной выше теореме получившееся множество станет максимальным.Псевдокод
В реализации алгоритма каждый элемент представлен целым числом.
- — принимаемое множество носитилей матроидов
- — принимаемое множество баз матроидов
- — возвращаемая база в объединении матроидов. содержат элементы, содержащиеся в полученной базе.
int[][] unionBase(int[n], int[n] ): int[n][] // На каждом шаге алгоритма заполняем очередным элементом bool = false // Индикатор окончания работы цикла. Если true, то не нашли подходящую вершину while = true int // Соответствует Graph for = 1 to = buildBipartiteGraph // Строим двудольный граф d[i] = for List<int> = findShortestPath( , ) if = false // Нашли очередную вершину, цикл можно продолжить int = getF( ) // Находим , которому принадлежит стартовая вершина в пути int // i-й элемент хранит множество вершин, соответствующее i-му входному матроиду for = 1 to int = getDbyEdge // Находим номер графа, соответствующего ребру // Добавляем в соответствующее вершинам множество концы ребра for = 1 to = // Удаляем и добавляем ребра на пути к конечной вершине = break return
См. также
- Объединение матроидов, проверка множества на независимость
- Объединение матроидов, доказательство того, что объединение является матроидом
- Пересечение матроидов, определение, примеры
Асимптотика
На каждом шаге алгоритма происходит построение графа D. Для того, чтобы его построить, нам нужно для поиск в ширину, что в худшем случае будет равно . Обновление занимает времени, что равно . В худшем случае требуется итераций, и общая асимптотика будет .
для каждого из и из , где — объединение матроидов, проверить условие . Построение графа занимает ) времени на каждой итерации. Нахождение кратчайшего пути для всех вершин занимает единиц времени, где — множество ребер графа , если использовать