Алгоритм Борувки

Алгоритм Борувки (англ. Borůvka's algorithm) — алгоритм поиска минимального остовного дерева во взвешенном неориентированном связном графе. Впервые был опубликован в 1926 году Отакаром Борувкой.

Описание алгоритма

Алгоритм состоит из нескольких шагов:

1. Изначально каждая вершина графа [math] G [/math]— тривиальное дерево, а ребра не принадлежат никакому дереву.
2. Для каждого дерева [math] T [/math] найдем минимальное инцидентное ему ребро. Добавим все такие ребра.
3. Повторяем шаг [math] 2 [/math] пока в графе не останется только одно дерево [math] T [/math].

Данный алгоритм может работать неправильно, если в графе есть ребра равные по весу. Например, полный граф из трех вершин, вес каждого ребра равен один. В [math]T[/math] могут быть добавлены все три ребра. Избежать эту проблему можно, например, выбирая в первом пункте среди ребер, равных по весу, ребро с наименьшим номером.

Доказательство корректности

Теорема:

Алгоритм Борувки строит MST

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Очевидно, что в результате работы алгоритма получается дерево. Пусть [math] T [/math] — минимальное остовное дерево графа [math] G [/math], а [math] T' [/math] — дерево полученное после работы алгоритма. Покажем, что [math] T = T'[/math]. Предположим обратное [math] T \neq T' [/math]. Пусть ребро [math] e' [/math] — первое окрашенное ребро дерева [math] T' [/math], не принадлежащее дереву [math] T [/math]. Пусть [math] P [/math] — путь, соединяющий в дереве [math] T [/math] вершины ребра [math] e' [/math]. Понятно, что в момент, когда ребро [math] e' [/math] красили, какое-то ребро [math] P [/math] (назовем его [math] e [/math]) не было покрашено. По алгоритму [math] w(e) \geqslant w(e') [/math]. Однако тогда [math] T - e + e' [/math] — остовное дерево веса не превышающего вес дерева [math] T [/math]. Получили противоречение. Следовательно [math] T = T'[/math].

[math]\triangleleft[/math]

Реализация

У вершины есть поле [math]\mathtt{comp}[/math] — компонента связности, которой принадлежит эта вершина.

// [math]G[/math] — исходный граф // [math]w[/math] — весовая функция function [math]\mathtt{boruvkaMST}():[/math] while [math]T\mathtt{.size} \lt n - 1[/math] for [math]k \in [/math] Component // Component — множество компонент связности в [math]T[/math] [math]w(\mathtt{minEdge}[k])=\infty[/math] // для каждой компоненты связности вес минимального ребра = [math]\infty[/math] [math]\mathtt{findComp(}T\mathtt{)}[/math] // разбиваем граф [math]T[/math] на компоненты связности обычным dfs-ом for [math]\mathtt{(u,v)} \in E [/math] if [math]\mathtt{u.comp} \neq \mathtt{v.comp}[/math] if [math]w(\mathtt{minEdge}[\mathtt{u.comp}]) \lt w(u,v)[/math] [math]\mathtt{minEdge}[\mathtt{u.comp}] = (u,v)[/math] if [math]w(\mathtt{minEdge}[\mathtt{v.comp}]) \lt w(u,v)[/math] [math]\mathtt{minEdge}[\mathtt{v.comp}] = (u,v)[/math] for [math]k \in [/math] Component [math]T\mathtt{.addEdge}(\mathtt{minEdge}[k])[/math] // добавляем ребро если его не было в [math]T[/math] return [math]T[/math]

Пример

Изображение	Компоненты связности	Описание
	[math]\{A\}[/math] [math]\{B\}[/math] [math]\{C\}[/math] [math]\{D\}[/math] [math]\{E\}[/math] [math]\{F\}[/math] [math]\{G\}[/math]	Начальный граф [math]G[/math]. Каждая вершина является компонентой (синие окружности).
	[math]\{ABDF\}[/math] [math]\{CEG\}[/math]	На первой итерации внешнего цикла для каждой компоненты были добавлены минимальные сопряженные ребра. Некоторые ребра добавлены несколько раз ([math]AD[/math] и [math]CE[/math]). Осталось две компоненты.
	[math]\{ABCDEFG\}[/math]	На последней итерации внешнего цикла было добавлено минимальное ребро, соединяющее две оставшиеся компоненты (ребро [math]BE[/math]). Осталась одна компонента. Минимальное остовное дерево графа [math]G[/math] построено.

Асимптотика

Внешний цикл повторяется [math]\log{V}[/math] раз, так как количество компонент связности каждый раз уменьшается как минимум в двое(потому что в худшем случае будут объединятся пары компонент) и изначально равно количеству вершин. Что же касается внутреннего цикла, то он выполняется за [math]E[/math], где [math]E[/math] — количество рёбер в исходном графе. Следовательно конечное время работы алгоритма [math]O(E\log{V})[/math].

См. также

• Алгоритм Прима
• Алгоритм Краскала
• Алгоритм двух китайцев

Источники информации

• Визуализатор алгоритма
• Minimum Spanning Trees
• Алгоритм Борувки— Википедия