Схема алгоритма Диница — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Постановка задачи)
Строка 1: Строка 1:
== Постановка задачи ==
 
Пусть дана [[Определение сети, потока | сеть]]. Требуется найти в этой сети [[Определение сети, потока |поток]] <tex>f(u,v)</tex> из <tex>s</tex> в <tex>t</tex> максимальной величины.
 
 
 
== Используемые определения ==  
 
== Используемые определения ==  
 
#[[Дополняющая сеть, дополняющий путь]]
 
#[[Дополняющая сеть, дополняющий путь]]
Строка 10: Строка 7:
  
 
== Алгоритм ==
 
== Алгоритм ==
 +
Пусть дана [[Определение сети, потока | сеть]]. Требуется найти в этой сети [[Определение сети, потока |поток]] <tex>f(u,v)</tex> из <tex>s</tex> в <tex>t</tex> максимальной величины.
 
=== Схема алгоритма ===
 
=== Схема алгоритма ===
 
#Для каждого ребра <tex>(u,v)</tex> данной сети <tex>G</tex> зададим <tex>f(u,v) = 0</tex>.
 
#Для каждого ребра <tex>(u,v)</tex> данной сети <tex>G</tex> зададим <tex>f(u,v) = 0</tex>.

Версия 07:39, 24 декабря 2011

Используемые определения

  1. Дополняющая сеть, дополняющий путь
  2. Блокирующий поток
  3. Вспомогательная (слоистая) сеть.
Для начала определим для каждой вершины [math]v[/math] данной сети [math]G[/math] длину кратчайшего [math]s \leadsto v[/math] пути и обозначим ее [math]d[v][/math] (для этого можно воспользоваться обходом в ширину). Тогда во вспомогательную сеть включают все те ребра [math](u,v)[/math] исходной сети, для которых [math]d[u] + 1 = d[v][/math].
Очевидно, полученная сеть ациклична. При этом любой [math]s \leadsto t[/math] путь во вспомогательной сети является кратчайшим путём в исходной.

Алгоритм

Пусть дана сеть. Требуется найти в этой сети поток [math]f(u,v)[/math] из [math]s[/math] в [math]t[/math] максимальной величины.

Схема алгоритма

  1. Для каждого ребра [math](u,v)[/math] данной сети [math]G[/math] зададим [math]f(u,v) = 0[/math].
  2. Построим вспомогательную сеть [math]G_L[/math] из дополняющей сети [math]G_f[/math] данного графа [math]G[/math]. Если [math]d[t] = \infty[/math], остановиться и вывести [math]f[/math].
  3. Найдем блокирующий поток [math]f'[/math] в [math]G_L[/math]. См. Алгоритм поиска блокирующего потока в ациклической сети.
  4. Дополним поток [math]f[/math] найденным потоком [math]f'[/math] и перейдем к шагу 2.

Корректность алгоритма

Покажем, что если алгоритм завершается, то на выходе у него получается поток именно максимальной величины.

В самом деле, предположим, что в какой-то момент во вспомогательной сети, построенной для остаточной сети, не удалось найти блокирующий поток. Это означает, что сток вообще не достижим во вспомогательной сети из истока. Но поскольку она содержит в себе все кратчайшие пути из истока в остаточной сети, это в свою очередь означает, что в остаточной сети нет пути из истока в сток. Следовательно, применяя теорему Форда-Фалкерсона, получаем, что текущий поток в самом деле максимален.

Асимптотика алгоритма

Утверждение:
Расстояние между истоком и стоком строго увеличивается после каждой фазы алгоритма, т.е. [math]d'[t] \gt d[t][/math], где [math]d'[t][/math] — значение, полученное на следующей фазе алгоритма.
[math]\triangleright[/math]
От противного. Рассмотрим кратчайший путь из истока в сток; по предположению, его длина должна сохраниться неизменной. Однако остаточная сеть на следующей фазе содержит только рёбра остаточной сети перед выполнением текущей фазы, либо обратные к ним. Таким образом, пришли к противоречию: нашёлся [math]s \leadsto t[/math] путь, который не содержит насыщенных рёбер и имеет ту же длину, что и кратчайший путь. Этот путь должен был быть «заблокирован» блокирующим потоком, чего не произошло, в чём и заключается противоречие, что и требовалось доказать.
[math]\triangleleft[/math]

Поскольку длина кратчайшего [math]s \leadsto t[/math] пути не может превосходить [math]n - 1[/math], то, следовательно, алгоритм Диница совершает не более [math]n - 1[/math] фазы. Таким образом, в зависимости от того, каким алгоритмом нахождения блокирующего потока мы пользовались, весь алгоритм Диница может выполняться за [math]O(VE^2)[/math] или за [math]O(V^2E)[/math]. Также возможно достичь асимптотики [math]O(VE\log V)[/math], если использовать динамические деревья Слетора и Тарьяна.

Источники