Алгоритм Краскала — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Ссылки)
Строка 59: Строка 59:
 
Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</tex> - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br>
 
Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</tex> - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br>
 
Алгоритм работает за <tex>O(E(\log E+\alpha(V))) = O(E\log E) = O(E\log V^2) = O(E\log V)</tex>.
 
Алгоритм работает за <tex>O(E(\log E+\alpha(V))) = O(E\log E) = O(E\log V^2) = O(E\log V)</tex>.
 
==Литература==
 
* ''Кормен, Томас Х., Лейзерсон, Чарльз И., Ривест, Рональд Л., Штайн Клиффорд'' '''Алгоритмы: построение и анализ''', 2-е издание. Пер. с англ. — М.:Издательский дом "Вильямс", 2010. — 1296 с.: ил. — Парал. тит. англ. — ISBN 978-5-8459-0857-5 (рус.)
 
  
 
==См. также==
 
==См. также==
 
* [[Алгоритм Прима]]
 
* [[Алгоритм Прима]]
 
* [[Алгоритм Борувки]]
 
* [[Алгоритм Борувки]]
 +
 +
==Источники информации==
 +
* Кормен, Томас Х., Лейзерсон, Чарльз И., Ривест, Рональд Л., Штайн Клиффорд — Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. Пер. с англ. — М.:Издательский дом "Вильямс", 2010. — 1296 с.: ил. — Парал. тит. англ. — ISBN 978-5-8459-0857-5 (рус.)
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%9A%D1%80%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D0%B0 Википедия - Алгоритм Крускала]
 +
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Kruskal's_algorithm Wikipedia - Kruskal's algorithm]
 +
* [http://e-maxx.ru/algo/mst_kruskal MAXimal :: algo :: Минимальное остовное дерево. Алгоритм Крускала]
 +
 +
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 +
[[Категория: Остовные деревья ]]

Версия 18:53, 1 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

Вход: граф [math]G = (V, E)[/math]
Выход: минимальный остов [math]F[/math] графа [math]G[/math]
1) [math]F := (V, \varnothing)[/math]
1) Отсортируем [math]E[/math] по весу ребер.
2) Заведем систему непересекающихся множеств (DSU) и инициализируем ее множеством [math]V[/math].
3) Перебирая ребра [math]uv \in EG[/math] в порядке увеличения веса, смотрим, принадлежат ли [math]u[/math] и [math]v[/math] одному множеству. Если нет, то объединяем множества, в которых лежат [math]u[/math] и [math]v[/math], и добавляем ребро [math]uv[/math] к [math]F[/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
Mst kruskal 1.png 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.

Mst kruskal 2.png Рассмотрим следующие ребро - cd.

Добавим его к ответу, так как его концы соединяют вершины из разных множеств (c - синие и d - голубое).
Объединим синие и голубое множество в одно (синие), так как теперь они соединены ребром.

Mst kruskal 3.png 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.

Mst kruskal 4.png 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 - синие).
Объединим красное и синие множество в одно (красное), так как теперь они соединены ребром.

Mst kruskal 5.png Рёбра ec и ed соединяют вершины из одного множества,

поэтому после их рассмотра 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