Венгерский алгоритм решения задачи о назначениях — различия между версиями
Sementry (обсуждение | вклад) (бета-версия) |
|||
Строка 12: | Строка 12: | ||
Если веса всех ребер графа, инцидентных какой-либо вершине, изменить на одно и то же число, то в новом графе оптимальное паросочетание будет состоять из тех же ребер, что и в старом. | Если веса всех ребер графа, инцидентных какой-либо вершине, изменить на одно и то же число, то в новом графе оптимальное паросочетание будет состоять из тех же ребер, что и в старом. | ||
|proof= | |proof= | ||
− | Полное паросочетание для каждой вершины содержит ровно одно ребро, инцидентное этой вершине. | + | Полное паросочетание для каждой вершины содержит ровно одно ребро, инцидентное этой вершине. При изменении весов всех ребер, инцидентных ей, на одно и то же число, выбранное ребро останется оптимальным. |
}} | }} | ||
− | Далее будем рассматривать только графы с неотрицательной весовой функцией, так задачу о назначениях на остальных графах можно свести к | + | Далее будем рассматривать только графы с неотрицательной весовой функцией, так как, согласно этой лемме, задачу о назначениях на остальных графах можно свести к задаче о назначениях на них. |
{{Лемма | {{Лемма | ||
|statement= | |statement= | ||
− | Выделим в множествах <tex>X</tex> и <tex>Y</tex> подмножества <tex>X', Y'</tex>. Если прибавить ко всем весам ребер, инцидентных вершинам из <tex>X</tex>, прибавить, а потом от всех весов ребер, инцидентных вершинам из <tex>Y</tex>, отнять <tex>d = \min{c(x, y)|x \in X', y \in Y\backslash Y'}</tex>, то: | + | Выделим в множествах <tex>X</tex> и <tex>Y</tex> подмножества <tex>X', Y'</tex>. Если прибавить ко всем весам ребер, инцидентных вершинам из <tex>X</tex>, прибавить, а потом от всех весов ребер, инцидентных вершинам из <tex>Y</tex>, отнять <tex>d = \min \{c(x, y)|x \in X', y \in Y\backslash Y'\}</tex>, то: |
# веса всех ребер графа останутся неотрицательными; | # веса всех ребер графа останутся неотрицательными; | ||
# Веса ребер вида <tex>xy</tex>, где <tex>x \in X', y \in Y'</tex> или <tex>x \in X \backslash X', y \in Y \backslash Y'</tex>, не изменятся. | # Веса ребер вида <tex>xy</tex>, где <tex>x \in X', y \in Y'</tex> или <tex>x \in X \backslash X', y \in Y \backslash Y'</tex>, не изменятся. | ||
|proof= | |proof= | ||
− | + | Рассмотрим матрицу весов графа. Не умаляя общности, можно сказать, что множества <tex> X' </tex> и <tex> Y' </tex> состоят из первых элементов множеств <tex> X </tex> и <tex> Y </tex> соответственно (мы упорядочиваем множества по номерам вершин). Тогда вся матрица делится на 4 блока: | |
+ | |||
+ | <table border = '1' bordercolor = 'black' rules = 'rows' cellpadding = '5'> | ||
+ | <tr> | ||
+ | <td> </td> | ||
+ | <td> <tex> X' </tex> </td> | ||
+ | <td> <tex> X \backslash X' </tex> </td> | ||
+ | </tr> | ||
+ | <tr> | ||
+ | <td> <tex> Y' </tex> </td> | ||
+ | <td> <tex> A + d - d </tex> </td> | ||
+ | <td> <tex> B - d </tex> </td> | ||
+ | </tr> | ||
+ | <tr> | ||
+ | <td> <tex> Y \backslash Y' </tex> </td> | ||
+ | <td> <tex> C + d </tex> </td> | ||
+ | <td> <tex> D </tex> </td> | ||
+ | </tr> | ||
+ | </table> | ||
+ | |||
+ | Веса группы <tex> A </tex> будут сначала увеличены, а потом уменьшены на <tex> d </tex>, поэтому они не изменятся, веса группы <tex> D </tex> вообще изменяться не будут. Все веса группы <tex> B </tex> будут уменьшены на <tex> d </tex>, но <tex> d </tex> - минимум среди этих весов, поэтому они останутся неотрицательными. | ||
+ | |||
}} | }} | ||
{{Лемма | {{Лемма | ||
|statement= | |statement= | ||
− | Если веса всех ребер графа неотрицательны и некоторое полное паросочетание состоит из ребер нулевого веса, то оно является оптимальным | + | Если веса всех ребер графа неотрицательны и некоторое полное паросочетание состоит из ребер нулевого веса, то оно является оптимальным. |
|proof= | |proof= | ||
Действительно, паросочетание с какими-то другими весами ребер имеет больший вес и оптимальным не является. | Действительно, паросочетание с какими-то другими весами ребер имеет больший вес и оптимальным не является. | ||
Строка 42: | Строка 63: | ||
# Вычитаем из каждого столбца значение его минимального элемента. Теперь в каждом столбце есть хотя бы один нулевой элемент. | # Вычитаем из каждого столбца значение его минимального элемента. Теперь в каждом столбце есть хотя бы один нулевой элемент. | ||
# Ищем в текущем графе полное паросочетание из ребер нулевого веса: | # Ищем в текущем графе полное паросочетание из ребер нулевого веса: | ||
− | ## Если оно найдено, то желаемый результат достигнут. | + | # |
+ | ## Если оно найдено, то желаемый результат достигнут, алгоритм закончен. | ||
## В противном случае, покроем нули матрицы весов минимальным количеством строк и столбцов (это не что иное, как нахождение минимального контролирующего множества в двудольном графе). Теперь применим преобразование из леммы 2, взяв в качестве <tex> X' </tex> и <tex> Y' </tex> вершины левой и правой долей минимального контролирующего множества. Очевидно, после его выполнения в матрице весов появится новый нуль. После этого перейдем к шагу 1. | ## В противном случае, покроем нули матрицы весов минимальным количеством строк и столбцов (это не что иное, как нахождение минимального контролирующего множества в двудольном графе). Теперь применим преобразование из леммы 2, взяв в качестве <tex> X' </tex> и <tex> Y' </tex> вершины левой и правой долей минимального контролирующего множества. Очевидно, после его выполнения в матрице весов появится новый нуль. После этого перейдем к шагу 1. | ||
== Анализ времени работы == | == Анализ времени работы == | ||
− | <tex> O(n^3) </tex> | + | Поиск максимального паросочетания или минимального контролирующего множества в двудольном графе совершается за <tex> O(n^2) </tex> операций. При каждом повторении шагов 1-3 в матрице весов появляется новый нуль, который увеличивает размер максимального паросочетания хотя бы на 1, поэтому всего будет совершено <tex> O(n) </tex> итераций внешнего цикла. Поэтому суммарная асимптотика работы данного алгоритма - <tex> O(n^3) </tex>. |
== Ссылки == | == Ссылки == | ||
− | * [http://acm.mipt.ru/twiki/bin/view/Algorithms/HungarianAlgorithmCPP?sortcol=5&table=2&up=0 | + | * [http://acm.mipt.ru/twiki/bin/view/Algorithms/HungarianAlgorithmCPP?sortcol=5&table=2&up=0 Реализация венгерского алгоритма на C++] |
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Венгерский_алгоритм w:Венгерский алготитм] | * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Венгерский_алгоритм w:Венгерский алготитм] | ||
* [http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/graph-flow-match/hungarian-2002 Визуализатор алгоритма] | * [http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/graph-flow-match/hungarian-2002 Визуализатор алгоритма] | ||
== Литература == | == Литература == | ||
− | * Асанов М., Баранский В., Расин В. - Дискретная математика: Графы, матроиды, алгоритмы — | + | * Асанов М., Баранский В., Расин В. - Дискретная математика: Графы, матроиды, алгоритмы — 2010, 368 стр. |
[[Категория: Задача о потоке минимальной стоимости]] | [[Категория: Задача о потоке минимальной стоимости]] |
Версия 02:24, 5 января 2012
Венгерский алгоритм, придуманный Х. Куном в 1955 году, решает задачу о назначениях за
операций.Содержание
Постановка задачи
Пусть дан взвешенный полный двудольный граф
, нужно найти в нем полное паросочетание минимального веса. Вес паросочетания определяется как сумма весов его ребер.
Некоторые полезные соображения
Лемма: |
Если веса всех ребер графа, инцидентных какой-либо вершине, изменить на одно и то же число, то в новом графе оптимальное паросочетание будет состоять из тех же ребер, что и в старом. |
Доказательство: |
Полное паросочетание для каждой вершины содержит ровно одно ребро, инцидентное этой вершине. При изменении весов всех ребер, инцидентных ей, на одно и то же число, выбранное ребро останется оптимальным. |
Далее будем рассматривать только графы с неотрицательной весовой функцией, так как, согласно этой лемме, задачу о назначениях на остальных графах можно свести к задаче о назначениях на них.
Лемма: | |||||||||
Выделим в множествах и подмножества . Если прибавить ко всем весам ребер, инцидентных вершинам из , прибавить, а потом от всех весов ребер, инцидентных вершинам из , отнять , то:
| |||||||||
Доказательство: | |||||||||
Рассмотрим матрицу весов графа. Не умаляя общности, можно сказать, что множества и состоят из первых элементов множеств и соответственно (мы упорядочиваем множества по номерам вершин). Тогда вся матрица делится на 4 блока: | |||||||||
Лемма: |
Если веса всех ребер графа неотрицательны и некоторое полное паросочетание состоит из ребер нулевого веса, то оно является оптимальным. |
Доказательство: |
Действительно, паросочетание с какими-то другими весами ребер имеет больший вес и оптимальным не является. |
Алгоритм
Доказанные ранее утверждения позволяют придумать схему алгоритма, решающего задачу о назначениях: нужно найти полное паросочетание из ребер нулевого веса в графе, полученном из исходного преобразованиями, описанными в первых двух леммах.
Алгоритм, решающий задачу, работает с графом, как с матрицей весов.
- Вычитаем из каждой строки значение ее минимального элемента. Теперь в каждой строке есть хотя бы один нулевой элемент.
- Вычитаем из каждого столбца значение его минимального элемента. Теперь в каждом столбце есть хотя бы один нулевой элемент.
- Ищем в текущем графе полное паросочетание из ребер нулевого веса:
-
- Если оно найдено, то желаемый результат достигнут, алгоритм закончен.
- В противном случае, покроем нули матрицы весов минимальным количеством строк и столбцов (это не что иное, как нахождение минимального контролирующего множества в двудольном графе). Теперь применим преобразование из леммы 2, взяв в качестве и вершины левой и правой долей минимального контролирующего множества. Очевидно, после его выполнения в матрице весов появится новый нуль. После этого перейдем к шагу 1.
Анализ времени работы
Поиск максимального паросочетания или минимального контролирующего множества в двудольном графе совершается за
операций. При каждом повторении шагов 1-3 в матрице весов появляется новый нуль, который увеличивает размер максимального паросочетания хотя бы на 1, поэтому всего будет совершено итераций внешнего цикла. Поэтому суммарная асимптотика работы данного алгоритма - .Ссылки
Литература
- Асанов М., Баранский В., Расин В. - Дискретная математика: Графы, матроиды, алгоритмы — 2010, 368 стр.