45
правок
Изменения
Новая страница: «{{Утверждение |statement=Минимальное остовное дерево является minimum bottleneck spanning tree. |proof=Предпол...»
{{Утверждение
|statement=Минимальное остовное дерево является minimum bottleneck spanning tree.
|proof=Предположим, если минимальное остовное не является MBST, значит в графе существует набор ребер которые мы не взяли в наш остов, при замене на которые, наше дерево станет MBST. Так же рёбра вне остова должны быть меньше рёбер из остова, чтобы уменьшить минимальное максимально ребро. Но по определению MST, сумма рёбер дерева минимальна, значит вне остова нету рёбер с меньшим весом. Так как наше предположение неверно, MST является MBST.
}}
{{Утверждение
|statement=Minimum bottleneck spanning tree не всегда является минимальным остовным деревом.
|proof=Рассмотрим пример, где MBST не является минимальным остовным деревом:
[[Файл:MBSTnotMST.png|left|thumb|200px|Пример MBST дерева.]]
[[Файл:MSTisMBST.png|left|thumb|200px|Пример MST дерева.]]
}}
{{Задача
|definition=Проверка остовного дерева на MBST.
}}
<h4>Алгоритм</h4>
Если у нас получится соединить все вершины графа, используя рёбра меньше максимального из нашего остова, значит мы сможем построить другой остов, в котором максимальное ребро меньше нашего максимального. Для этого найдём максимальное ребро в нашем дереве. Соединим все вершины, между которыми рёбра с весом меньше максимального при помощи [[СНМ (наивные реализации)|СНМ]]. Если в результате у нас все вершины лежат в одном множестве, значит наше дерево не является MBST, иначе оно MBST.
<h4>Асимптотика</h4>
Максимальное ребро мы ищем линейно за количество рёбер в дереве <tex>O(N)</tex>.<br>Работа с СНМ займет <tex>O(N\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</tex> — обратная функция Аккермана, которая не превосходит <tex>4</tex> во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br>В результате получаем алгоритм работающий за линейное время <tex>O(N)</tex>.
<h4>Псевдокод</h4>
<code>
'''function''' ifMBST():
'''int''' united = 0, maxEdge = -Inf
'''for''' i = 1 to tree.size
maxEdge = max(maxEdge, tree[i].cost)
'''for''' i = 1 to n
'''if''' e[i].cost >= maxEdge
'''continue'''
'''if''' find(e[i].from]) != find(e[i].to)
united++
'''if''' united == e.size - 1
'''return''' true
'''else'''
'''return''' false
</code>
|statement=Минимальное остовное дерево является minimum bottleneck spanning tree.
|proof=Предположим, если минимальное остовное не является MBST, значит в графе существует набор ребер которые мы не взяли в наш остов, при замене на которые, наше дерево станет MBST. Так же рёбра вне остова должны быть меньше рёбер из остова, чтобы уменьшить минимальное максимально ребро. Но по определению MST, сумма рёбер дерева минимальна, значит вне остова нету рёбер с меньшим весом. Так как наше предположение неверно, MST является MBST.
}}
{{Утверждение
|statement=Minimum bottleneck spanning tree не всегда является минимальным остовным деревом.
|proof=Рассмотрим пример, где MBST не является минимальным остовным деревом:
[[Файл:MBSTnotMST.png|left|thumb|200px|Пример MBST дерева.]]
[[Файл:MSTisMBST.png|left|thumb|200px|Пример MST дерева.]]
}}
{{Задача
|definition=Проверка остовного дерева на MBST.
}}
<h4>Алгоритм</h4>
Если у нас получится соединить все вершины графа, используя рёбра меньше максимального из нашего остова, значит мы сможем построить другой остов, в котором максимальное ребро меньше нашего максимального. Для этого найдём максимальное ребро в нашем дереве. Соединим все вершины, между которыми рёбра с весом меньше максимального при помощи [[СНМ (наивные реализации)|СНМ]]. Если в результате у нас все вершины лежат в одном множестве, значит наше дерево не является MBST, иначе оно MBST.
<h4>Асимптотика</h4>
Максимальное ребро мы ищем линейно за количество рёбер в дереве <tex>O(N)</tex>.<br>Работа с СНМ займет <tex>O(N\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</tex> — обратная функция Аккермана, которая не превосходит <tex>4</tex> во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br>В результате получаем алгоритм работающий за линейное время <tex>O(N)</tex>.
<h4>Псевдокод</h4>
<code>
'''function''' ifMBST():
'''int''' united = 0, maxEdge = -Inf
'''for''' i = 1 to tree.size
maxEdge = max(maxEdge, tree[i].cost)
'''for''' i = 1 to n
'''if''' e[i].cost >= maxEdge
'''continue'''
'''if''' find(e[i].from]) != find(e[i].to)
united++
'''if''' united == e.size - 1
'''return''' true
'''else'''
'''return''' false
</code>
