Алгоритм масштабирования потока — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Оценка времени работы)
(Оценка времени работы)
Строка 29: Строка 29:
 
Максимальный поток в сети <tex> G </tex> ограничен сверху значением <tex> |f_k| + 2^k E </tex>, где <tex> |f_k| </tex> - значение потока при масштабе <tex> \Delta = 2^k </tex>.
 
Максимальный поток в сети <tex> G </tex> ограничен сверху значением <tex> |f_k| + 2^k E </tex>, где <tex> |f_k| </tex> - значение потока при масштабе <tex> \Delta = 2^k </tex>.
 
|proof=
 
|proof=
 +
[[Файл: scaling.jpg|250px|thumb|Разрез <tex> C_k </tex>]]
  
 +
В конце итерации с масштабом <tex> \Delta = 2^k </tex>, сеть <tex> G_{f_k} </tex> может быть разбита на два непересекающихся множества <tex> A_k </tex> и <tex> \overline{A_k} </tex>. То есть образуется [[Разрез,_лемма_о_потоке_через_разрез|разрез]] <tex> C_k = \langle A_k, \overline{A_k} \rangle </tex>.
 +
 +
При этом остаточная пропускная способность каждого ребра, идущего из <tex> A_k </tex> в <tex> \overline{A_k} </tex>, не превосходит масштаба <tex> \Delta </tex>, а количество таких ребер не превосходит <tex> E </tex>.
 +
Значит, значение остаточного потока не может превосходить <tex> \Delta E = 2^k E </tex>.
 
}}
 
}}
  

Версия 02:25, 29 февраля 2012

Алгоритм

Пусть дана сеть [math] G [/math], все ребра которой имеют целочисленную пропускную способность. Обозначим за [math] U [/math] максимальную пропускную способность: [math] U = \max\limits_{(u, v) \in E} c(u, v) [/math].

Идея алгоритма заключается в нахождении путей с высокой пропускной способностью в первую очередь, чтобы сразу сильно увеличивать поток по ним, а затем по всем остальным. Для этого воспользуемся масштабом [math] \Delta [/math]. Изначально положим [math] \Delta = 2^{\lfloor \log_2 U \rfloor} [/math].

На каждой итерации в дополняющей сети находим дополняющие пути с пропускной способностью не меньшей [math] \Delta [/math], увеличиваем поток вдоль них.
Уменьшив масштаб [math] \Delta [/math] в [math] 2 [/math] раза, переходим к следующей итерации.

Количество необходимых дополнений путей, основанных на кратчайших путях, может быть много больше количества дополнений, основанных на путях с высокой пропускной способностью.

Выбор дополняющих путей в порядке длины
Выбор пути с высокой пропускной способностью в первую очередь

Корректность алгоритма

Заметим, что при [math] \Delta = 1 [/math] алгоритм вырождается в алгоритм Эдмондса-Карпа, вследствие чего является корректным.

Оценка времени работы

Утверждение:
Время работы алгоритма — [math] O(E^2 \log U) [/math].
[math]\triangleright[/math]

Пусть [math] S = \{2^{\lfloor \log_2 U \rfloor}, \ldots, 2^k, \ldots, 2, 1, 0\} [/math] — множество масштабов. Тогда [math] |S| [/math] — количество итераций алгоритма.

Лемма (1):
Максимальный поток в сети [math] G [/math] ограничен сверху значением [math] |f_k| + 2^k E [/math], где [math] |f_k| [/math] - значение потока при масштабе [math] \Delta = 2^k [/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Разрез [math] C_k [/math]

В конце итерации с масштабом [math] \Delta = 2^k [/math], сеть [math] G_{f_k} [/math] может быть разбита на два непересекающихся множества [math] A_k [/math] и [math] \overline{A_k} [/math]. То есть образуется разрез [math] C_k = \langle A_k, \overline{A_k} \rangle [/math].

При этом остаточная пропускная способность каждого ребра, идущего из [math] A_k [/math] в [math] \overline{A_k} [/math], не превосходит масштаба [math] \Delta [/math], а количество таких ребер не превосходит [math] E [/math].

Значит, значение остаточного потока не может превосходить [math] \Delta E = 2^k E [/math].
[math]\triangleleft[/math]
Лемма (2):
Количество дополняющих путей с масштабом [math] 2^k [/math] не превосходит [math] 2E [/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Каждый дополняющий путь имеет пропускную способность не меньше [math] 2^k [/math].

На предыдущей итерации дополняющий поток ограничен значением [math] 2^{k + 1} E [/math] по предыдущей лемме. Следовательно, количество дополняющих путей не превосходит [math] 2E [/math].
[math]\triangleleft[/math]
Лемма (3):
Общее количество увеличивающих путей не превышает [math] O(E \log U) [/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Следует из предыдущей леммы и факта, что количество итераций — [math] O(\log U) [/math].
[math]\triangleleft[/math]
С помощью обхода в ширину каждый дополняющий путь можно найти за время [math] O(E) [/math]. Следовательно, суммарное время работы алгоритма — [math] O(E^2 \log U) [/math].
[math]\triangleleft[/math]

Псевдокод

Max_Flow_By_Scaling(G,s,t)
    [math] f \leftarrow 0 [/math]
    [math] \Delta \leftarrow 2^{\lfloor\log_2U\rfloor} [/math]
    while [math] \Delta \geq 1 [/math]
        do while в [math] G_f [/math] существует увеличивающий путь [math] p [/math] с пропускной способностью не меньшей [math] \Delta [/math]
               do [math] \delta \leftarrow \min\{c(u, v) \colon(u, v) \in p\} [/math]
                  увеличить поток по рёбрам [math] p [/math] на [math] \delta [/math]
                  обновить [math] G_f [/math]
                  [math] f \leftarrow f + \delta [/math]
           [math] \Delta \leftarrow \Delta / 2 [/math]
    return [math] f [/math]

Литература