Алгоритм Борувки

Алгоритм Борувки — алгоритм поиска минимального остовного дерева (minimum spanning tree, MST) во взвешенном неориентированном связном графе. Впервые был опубликован в 1926 году Отакаром Борувкой.

Описание алгоритма

Пока [math]F[/math] не является деревом

1. Для каждой компоненты связанности находим минимальное по весу ребро, которое связывает вершину из данной компоненты с вершиной, не принадлежащей данной компоненте.
2. Добавим в [math]F[/math] все ребра, которые хотя бы для одной компоненты оказались минимальными.

Получившееся множество [math]F[/math] является минимальным остовным деревом графа [math]G[/math].

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].

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].

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

• Алгоритм Прима