Участник:Qtr/2 — различия между версиями
(→Алгоритм) |
|||
Строка 6: | Строка 6: | ||
== Алгоритм == | == Алгоритм == | ||
− | Пусть у нас есть множество <tex>I\in\mathcal{I}</tex>, где <tex>\mathcal{I}</tex> | + | 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>. | 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>. | ||
Строка 29: | Строка 29: | ||
<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\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> ( | + | :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. 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 | :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 | ||
\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>. | \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 | + | :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) \leqslant (|(I + s)\setminus T| + \sum\limits_{k=1}^{n}r_i(T))</tex> | :<tex>r_M(I + s) \leqslant (|(I + s)\setminus T| + \sum\limits_{k=1}^{n}r_i(T))</tex> | ||
Строка 51: | Строка 51: | ||
*<tex>\mathtt{res}</tex> — возвращаемая база в объединении матроидов. <tex>res_1, res_2 \dots res_n</tex> содержат элементы, содержащиеся в полученной базе. | *<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[][]''' unionBase('''int''' <tex>s | + | '''int[][]''' unionBase('''int[n]''' <tex>s</tex>, '''int[n]''' <tex>\mathtt{base}</tex>): |
− | '''int[][]''' <tex>\mathtt{res} | + | '''int[n][]''' <tex>\mathtt{res}</tex> <font color="darkgreen">// На каждом шаге алгоритма заполняем очередным элементом </font> |
− | '''bool''' <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' | + | '''bool''' <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' <font color="darkgreen">// Индикатор окончания работы цикла. Если true, то не нашли подходящую вершину</font> |
'''while''' <tex>!\mathtt{reached}</tex> | '''while''' <tex>!\mathtt{reached}</tex> | ||
<tex>\mathtt{reached}</tex> = ''true'' | <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''true'' | ||
− | '''int''' <tex>f[n]</tex> | + | '''int''' <tex>f[n]</tex> <font color="darkgreen">// Соответствует <tex>F</tex> </font> |
'''Graph''' <tex>d[n]</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>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>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>f[i]</tex> = <tex> \{ x \in s[i] \setminus \mathtt{res[i]} : \mathtt{res}[i] + x \in base[i] \}</tex> | + | <tex>f[i]</tex> = <tex> \{ x \in s[i] \setminus \mathtt{res[i]} : \mathtt{res}[i] + x \in base[i] \}</tex> |
'''for''' <tex>\mathtt{elem} \in s\setminus \mathtt{base}</tex> | '''for''' <tex>\mathtt{elem} \in s\setminus \mathtt{base}</tex> | ||
− | '''List''' <tex>p</tex> = | + | '''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>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' <font color="darkgreen">// Нашли очередную вершину, цикл можно продолжить </font> | <tex>\mathtt{reached}</tex> = ''false'' <font color="darkgreen">// Нашли очередную вершину, цикл можно продолжить </font> | ||
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 == |
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