- •Элементарные алгоритмы для работы с графами
- •Работа алгоритма[править | править вики-текст]
- •Неформальное описание[править | править вики-текст]
- •Формальное описание[править | править вики-текст]
- •Алгоритм поиска в глубину[править | править вики-текст]
- •Нерекурсивные варианты[править | править вики-текст]
- •Общая идея
- •[Править]Пошаговое представление
- •[Править]Реализация
- •[Править]Время работы
- •[Править]Цвета вершин
- •Топологическая сортировка и сильно связные компоненты
- •↑ Пример ориентированного неотсортированного графа, к которому применима топологическая сортировка
- •Пример работы алгоритма[править | править вики-текст]
- •Алгоритмы[править | править вики-текст]
- •Минимальные остовные деревья (мst)
- •Введение
- •Постановка задачи
- •Кратчайшие пути
- •Давайте придумаем что-нибудь простое
- •А если я педант?
- •Задача о максимальном потоке
- •[Править]Определение потока
- •[Править]Пример
- •Увеличивающие пути. Теорема Бержа
- •Алгоритм Эдмондса. Сжатие цветков
- •Эффективная реализация
- •Оптимизация: предварительное построение паросочетания
- •Случай двудольного графа
- •Дальнейшая оптимизация
- •[Править]Реализация
- •[Править]Оценка производительности
- •[Править]Пример несходящегося алгоритма
- •[Править]Оценка быстродействия
- •[Править]Литература
- •Максимальные паросочетания[править | править вики-текст]
- •Описание алгоритма Необходимые определения
- •Теорема Бержа
- •Алгоритм Куна
- •Время работы
- •Реализация
- •Улучшенная реализация
- •[Править]Постановка задачи
- •[Править]Решение
- •[Править]Псевдокод
- •Префиксы и суффиксы строки
- •Прямые переходы
- •[Править]Суффиксные ссылки
- •Основные определения и описание структуры[править | править вики-текст]
- •Свойства суффиксных деревьев[править | править вики-текст]
- •Требования суффиксного дерева к памяти[править | править вики-текст]
- •[Править]Недостатки
- •Метод хеширования
- •[Править]Алгоритм
- •[Править]Псевдокод
- •[Править]Время работы
- •[Править]Надёжность
- •Автоматные модели в программировании
- •[Править]Переходы между состояниями [править]Прямые переходы
- •[Править]Суффиксные ссылки
- •[Править]Псевдокод
- •[Править]Пример использования
- •[Править]Псевдокод
- •[Править]Пример
- •[Править]Время работы
- •[Править]Эффективный алгоритм
- •[Править]Псевдокод
- •[Править]Время работы
- •[Править]Построение префикс-функции по z-функции [править]Постановка задачи
- •[Править]Описание алгоритма
- •Приближенные алгоритмы решения np-трудных задач
[Править]Литература
Максимальное паросочетание в двудольном графе, сведение к поиску максимального потока
Пусть дан граф G = (V,E), паросочетание M в G это множество попарно несмежных рёбер, то есть рёбер, не имеющих общих вершин.
Максимальное паросочетание — это такое паросочетание M в графе G, которое не содержится ни в каком другом паросочетании этого графа, то есть к нему невозможно добавить ни одно ребро, которое бы являлось несмежным ко всем ребрам паросочетания. Другими словами, паросочетание M графа Gявляется максимальным, если любое ребро в G имеет непустое пересечение по крайней мере с одним ребром из M. Ниже приведены примеры максимальных паросочетаний (красные рёбра) в трёх графах.
Максимальные паросочетания[править | править вики-текст]
Максимальное паросочетание можно найти простым жадным алгоритмом. Наибольшее паросочетание является также максимальным, и, поэтому, имеется возможность найти самое большое максимальное паросочетание за полиномиальное время. Однако неизвестно никакого полиномиального по времени алгоритма для нахождения минимального максимального паросочетания, то есть максимального паросочетания, содержащего минимально возможное число рёбер.
Заметим, что наибольшее паросочетание из k рёбер является рёберным доминирующим множеством[en] с k рёбрами. И обратно, если задано минимальное рёберное доминирующее множество с k рёбрами, мы можем построить наибольшее паросочетание с k рёбрами за полиномиальное время. Таким образом, задача нахождения минимального по размеру максимального паросочетания эквивалентна задаче нахождения минимального рёберного доминирующего множества[10]. Обе эти задачи оптимизации известны как NP-трудные и являются классическими примерами NP-полных задач[11]. Обе задачи могут быть апроксимированы с коэффициентом 2 с полиномиальным временм — просто находим произвольное максимальное паросочетаниеM[12].
Дан двудольный граф , содержащий вершин и рёбер. Требуется найти наибольшее паросочетание, т.е. выбрать как можно больше рёбер, чтобы ни одно выбранное ребро не имело общей вершины ни с каким другим выбранным ребром.
Описание алгоритма Необходимые определения
Паросочетанием называется набор попарно несмежных рёбер графа (иными словами, любой вершине графа должно быть инцидентно не более одного ребра из множества ). Мощностью паросочетания назовём количество рёбер в нём. Наибольшим (или максимальным) паросочетанием назовём паросочетание, мощность которого максимальна среди всех возможных паросочетаний в данном графе. Все те вершины, у которых есть смежное ребро из паросочетания (т.е. которые имеют степень ровно один в подграфе, образованном ), назовём насыщенными этим паросочетанием.
Цепью длины назовём некоторый простой путь (т.е. не содержащий повторяющихся вершин или рёбер), содержащий рёбер.
Чередующейся цепью (в двудольном графе, относительно некоторого паросочетания) назовём цепь, в которой рёбра поочередно принадлежат/не принадлежат паросочетанию.
Увеличивающей цепью (в двудольном графе, относительно некоторого паросочетания) назовём чередующуюся цепь, у которой начальная и конечная вершины не принадлежат паросочетанию.
