1632
правки
Изменения
м
== Задача Рассмотрим алгоритм нахождения гамильтонова цикла на примере задачи о коммивояжере ==коммивояжёре.
====== Динамическое программирование по подмножествам (по маскам) ======
==== Оптимизация решения ====
'''bool''' findPath(i, mask): '''if''' d[i][mask] '''return''' true '''for''' j = 0 .. n - 1 '''if''' w(i, j) существует '''and''' j-ый бит mask == 1 '''if''' findPath(j, mask - 2 ** j) d[i][mask] = true '''return''' d[i][mask] '''for''' i Алгоритм нахождения гамильтонова пути = 0 .. n - 1 '''for''' mask = 0 .. 2 ** n - 1 d[i][mask] = false d[0][0] = true; ans = findPath(0Алгоритм нахождения гамильтонова пути легко получить, 2 ** n - 1) '''if''' ans == false exitДальше ищем сам путь: i = 0 mask = 2 ** n - 1 '''while''' mask != 0 '''for''' j = 0 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. n - 1 '''if''' w(i, j) существует '''and''' j-ый бит mask == 1 '''and''' d[i][mask] == d[j][mask - 2 ** j] == true pathИ далее запустить алгоритм поиска цикла от новой вершины.push(j) i = j mask = mask - 2 ** j '''continue'''Длину В восстановлении пути можно узнать как path.sizeучтем, что эта вершина лишняя, и не будем записывать её в путь.
rollbackEdits.php mass rollback
{{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.
}}
== Задача о коммивояжере ==
==== Описание задачи ====
{{Задача
|definition =
}}
==== Варианты решения: ====
Задача о коммивояжере относится к классу [[NP-полнота задач о гамильтоновом цикле и пути в графах]] Задача о коммивояжере относится к классу | NP-полных задач]]. Рассмотрим два варианта решения с экспоненциальным временем работы.
===== Перебор перестановок =====
Можно решить задачу перебором всевозможных [[Метод генерации случайной перестановки, алгоритм Фишера-Йетса | 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>.
Задача о коммивояжере представляет собой поиск кратчайшего гамильтонова цикла в графе.
Обозначим <tex>d[i][mask]</tex> как наименьшую стоимость пути из вершины <tex>i</tex> в вершину <tex>0</tex>, проходящую (не считая вершины <tex>i</tex>) единожды по всем тем и только тем вершинам <tex>j</tex>, для которых <tex>mask_j = 1</tex> (т.е. <tex>d[i][mask]</tex> уже найденный оптимальный путь от <tex>i</tex>-ой вершины до <tex>0</tex>-ой, проходящий через те вершины, где <tex>mask_j=1</tex>. Если <tex>mask_j=0</tex>,то эти вершины еще не посещены).
Алгоритм поиска цикла будет выглядеть следующим образом: *Начальное состояние — когда находимся в <tex>0</tex>-й вершине, ни одна вершина не посещена, а пройденный путь равен <tex>0</tex> (т.е. <tex>i = 0</tex> и <tex>mask = 0</tex>).
*Для остальных состояний (<tex>i \ne 0</tex> или <tex>mask \ne 0</tex>) перебираем все возможные переходы в <tex>i</tex>-ую вершину из любой посещенной ранее и выбираем минимальный результат.
*Если возможные переходы отсутствуют, решения для данной подзадачи не существует (обозначим ответ для такой подзадачи как <tex>\infty</tex>).
Для того, чтобы восстановить сам путь, воспользуемся соотношением <tex> d[i][mask] = w(i, j) + d[j][mask - 2^j] </tex>, которое выполняется для всех ребер, входящих в минимальный цикл . Начнем с состояния <tex> i = 0 </tex>, <tex> mask = 2^n - 1</tex>, найдем вершину <tex>j</tex>, для которой выполняется указанное соотношение, добавим <tex>j</tex> в ответ, пересчитаем текущее состояние как <tex>i = j</tex>, <tex> mask = mask - 2^j </tex>. Процесс заканчивается в состоянии <tex>i = 0</tex>, <tex> mask = 0 </tex>.
===== Поиск любого гамильтонова пути 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.
</tex>
Особое внимание следует уделить выражению <tex>d'[mask \oplus 2^i] \& M_i</tex> . Первая часть выражения содержит подмножество вершин, для которых существует гамильтонов путь, заканчивающихся в соответствующих вершинах в подмножестве <tex>mask</tex> без вершины <tex>i</tex>, а вторая — подмножество вершин, связанных с <tex>i</tex> ребром. Если эти множества пересекаются хотя бы по одной вершине (их <tex>\&</tex> не равен <tex>0</tex>), то, как нетрудно понять, в <tex>mask</tex> существует гамильтонов путь, заканчивающийся в вершине <tex>i</tex>.
Окончательная проверка состоит в сравнении <tex>d'[2^n - 1]</tex> c <tex>0</tex>.
Это решение использует <tex>O(2^n)</tex> памяти и имеет асимптотику <tex>O(2^nn)</tex>.
==Алгоритм нахождения гамильтового цикла== 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
Однако если использовать рекурсию, об этом можно не беспокоиться (и сэкономить немало кода, времени и памяти).
<span style="color:Green">//Все все переменные используются из описания алгоритма, <tex>\infty</tex> = бесконечность</span>
'''function''' findCheapest(i, mask):
'''if''' d[i][mask] != <tex>\infty</tex>
'''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) '''ifreturn''' ans == <tex>\infty</tex> exit
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 гамильтового путигамильтонова цикла ====Алгоритм нахождения гамильтонова пути 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.
== См. также ==
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
[[Категория:Динамическое программирование]]
[[Категория:Классические задачи динамического программирования]]
