Drzewa Gomory-Hu Wprowadzenie. Drzewa Gomory-Hu. Jakub Š cki. 14 pa¹dziernika 2009

Podobne dokumenty
c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach

Algorytmy grafowe 2. Andrzej Jastrz bski. Akademia ETI. Politechnika Gda«ska Algorytmy grafowe 2

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie

Teoria grafów i sieci 1 / 58

Teoria grafów i sieci 1 / 188

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

Wykład 8. Drzewo rozpinające (minimum spanning tree)

Wykªad 1. Wprowadzenie do teorii grafów

Szeregowanie zada« Wykªad nr 6. dr Hanna Furma«czyk. 11 kwietnia 2013

Minimalne drzewa rozpinaj ce

Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

Przekroje Dedekinda 1

Mosty królewieckie, chi«ski listonosz i... kojarzenie maª»e«stw

TEORIA GRAFÓW. Graf skierowany dla ka»dej kraw dzi (oznaczanej tutaj jako ªuk) para wierzchoªków incydentnych jest par uporz dkowan {u, v}.

Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi

Omówienie zada«potyczki Algorytmiczne 2015

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Grafy. 3. G = (V, E ) jest podgrafem G = (V, G), je±li V V i E E. 4. G = (V, G) jest sum grafów G = (V, E ), G = (V, E ), je±li V = V V, E = E E.

Grafy. Andrzej Jastrz bski. Akademia ET I. Politechnika Gda«ska

Minimalne drzewo rozpinaj ce

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Podstawowepojęciateorii grafów

Notatki z AiSD. Nr 2. 4 marca 2010 Algorytmy Zachªanne.

10a: Wprowadzenie do grafów

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

c Marcin Sydow Wst p Grafy i Zastosowania Wierzchoªki 8: Kolorowanie Grafów Mapy Kraw dzie Zliczanie Podsumowanie

Uogólnione drzewa Humana

Wektory w przestrzeni

Metody dowodzenia twierdze«

Grafy i Zastosowania. 11: Twierdzenia Minimaksowe. c Marcin Sydow. Wst p: Tw. Halla. Dualno± Zbiory niezale»ne. Skojarzenia c.d.

Algorytmiczna teoria grafów Przepływy w sieciach.

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Stereometria (geometria przestrzenna)

Elementy teorii grafów, sposoby reprezentacji grafów w komputerze

Szybkie mno»enie wielomianów i macierzy

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wstp. Warto przepływu to

Minimalne drzewo rozpinaj ce

Grafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow. Digrafy. Porz dki cz ±ciowe * Euler i Hamilton. Turnieje

Grafy i Zastosowania. 6: Najkrótsze ±cie»ki. c Marcin Sydow. Najkrótsze cie»ki. Warianty. Relaksacja DAG. Algorytm Dijkstry.

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

Informacje pomocnicze

Wykªad 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

Metodydowodzenia twierdzeń

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Zbiory i odwzorowania

Elementy teorii grafów, sposoby reprezentacji grafów w komputerze

Grafy i Zastosowania. 1: Wprowadzenie i poj cia podstawowe. c Marcin Sydow. Wprowadzenie. Podstawowe poj cia. Operacje na grafach.

Najkrótsze drogi w grafach z wagami

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych

12: Znajdowanie najkrótszych ±cie»ek w grafach

Podstawy matematyki dla informatyków

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Algorytmy i struktury danych

Ekstremalna teoria grafów Filip Lurka V Liceum ogólnoksztaªc ce w Krakowie

Bilansowanie systemu dystrybucyjnego (w zakresie punktów WR, czyli punktów z dobową rejestracją poboru) 16 października 2014 r.

Graf. Definicja marca / 1

Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinaj ce. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinaj ce. Cykle i rozci cia fundamentalne. Zastosowania

*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza

Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew

Algorytmika Problemów Trudnych

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

Najkrótsze drogi w grafach z wagami

Minimalne drzewa rozpinające

c Marcin Sydow Podstawy Grafy i Zastosowania Kod Prüfera 3: Drzewa Drzewa ukorzenione * Drzewa binarne Zastosowania Podsumowanie

Algorytmiczna teoria grafów

Stereometria. Zimowe Powtórki Maturalne. 22 lutego 2016 r.

Wnioskowanie Boolowskie i teoria zbiorów przybli»onych

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

Podstawowe algorytmy grafowe i ich zastosowania

Geometria Algebraiczna

Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Indeksowane rodziny zbiorów

gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

c Marcin Sydow Grafy i Zastosowania BFS DFS 4: Przeszukiwanie Grafów (BFS, DFS i zastosowania) DFS nieskierowane DFS skierowane Podsumowanie

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Algorytmy i Struktury Danych

Podstawy matematyki dla informatyków. Funkcje. Funkcje caªkowite i cz ±ciowe. Deniowanie funkcji. Wykªad pa¹dziernika 2012

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ

Znajdowanie skojarzeń na maszynie równoległej

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Macierze i Wyznaczniki

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 2 POZIOM ROZSZERZONY. S x 3x y. 1.5 Podanie odpowiedzi: Poszukiwane liczby to : 2, 6, 5.

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8

Transkrypt:

Wprowadzenie Drzewa Gomory-Hu Jakub Š cki 14 pa¹dziernika 2009

Wprowadzenie 1 Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty 2 Istnienie drzew Gomory-Hu 3 Algorytm budowy drzew 4 Problemy otwarte

Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty Podstawowe poj cia i fakty Niech G = (V, E, c) b dzie grafem nieskierowanym z funkcj przepustowo±ci. Przez f ij oznaczamy maksymalny przepªyw mi dzy wierzchoªkami i oraz j. Denicja (przekrój) Przekrojem nazywamy dowolny podzbiór wierzchoªków grafu G. Wag przekroju C okre±lamy jako e1e2 E,e1 C,e2 / C c(e 1, e 2 )

Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty Podstawowe poj cia i fakty Niech G = (V, E, c) b dzie grafem nieskierowanym z funkcj przepustowo±ci. Przez f ij oznaczamy maksymalny przepªyw mi dzy wierzchoªkami i oraz j. Denicja (przekrój) Przekrojem nazywamy dowolny podzbiór wierzchoªków grafu G. Wag przekroju C okre±lamy jako e1e2 E,e1 C,e2 / C c(e 1, e 2 ) Twierdzenie o maksymalnym przepªywie i minimalnym przekroju Niech G = (V, E, c) b dzie grafem nieskierowanym z funkcj przepustowo±ci. Warto± maksymalnego przepªywu z s do t jest równa minimalnej wadze przekroju rozdzielaj cego s od t.

Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty Drzewo Gomory-Hu Drzewo Gomory-Hu Drzewem Gomory-Hu dla grafu G = (V, E, c) nazywamy takie wa»one drzewo T = (V, F, w),»e po usuni ciu kraw dzi e 1 e 2 F powstaªe spójne skªadowe wyznaczaj minimalny przekrój rozdzielaj cy e 1 i e 2, za± wag tego przekroju jest w(e 1 e 2 ).

Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty Drzewo Gomory-Hu Drzewo Gomory-Hu Drzewem Gomory-Hu dla grafu G = (V, E, c) nazywamy takie wa»one drzewo T = (V, F, w),»e po usuni ciu kraw dzi e 1 e 2 F powstaªe spójne skªadowe wyznaczaj minimalny przekrój rozdzielaj cy e 1 i e 2, za± wag tego przekroju jest w(e 1 e 2 ). Twierdzenie Niech T = (V, F, w) b dzie drzewem Gomory-Hu dla grafu G = (V, E, c) oraz niech uv b dzie kraw dzi o minimalnej wadze na ±cie»ce od s do t w drzewie T. Oznaczmy przez K przekrój grafu wyznaczony prez spójne skªadowe drzewa T po usuni ciu kraw dzi uv. Wtedy K jest minimalnm przekrojem rozdzielaj cym u i v.

Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty Chcemy pokaza,»e: f st = w(uv) Korzystamy z nierówno±ci trójk ta dla przepªywu. Dla a b oraz c a, c b: f ab min{f ac, f cb } Z nierówno±ci tej otrzymujemy: f st w(uv) Z drugiej strony, K to przekrój grafu, który rozdziela s i t, zatem f st w(uv)

Istnienie drzew Gomory-Hu Lemat o zawieraniu przekrojów Niech U b dzie minimalnym przekrojem rozdzielaj cym s i t w grae G oraz niech u, v U, u v. Wtedy istnieje minimalny przekrój rozdzielaj cy u i v zawarty w U. Stwierdzenie Niech A i B b d przekrojami w grae G. Wtedy c(a) + c(b) c(a B) + c(a B). Dowód: wystarczy narysowa.

Istnienie drzew Gomory-Hu Dowód lematu o zawieraniu przekrojów Niech X to dowolny spo±ród minimalnych przekrojów rozdzielaj cych u i v. Zachodzi jeden z dwóch przypadków.

Istnienie drzew Gomory-Hu Dowód lematu o zawieraniu przekrojów (2) Przypadek I, t / X Skoro c(x ) + c(u) c(x U) + c(x U)(ze stwierdzenia) oraz c(x U) c(u)(z minimalno±ci U), to c(x ) + c(u) c(x U) + c(x U) c(x U) + c(u), czyli c(x ) c(x U)

Istnienie drzew Gomory-Hu Dowód lematu o zawieraniu przekrojów (3) Przypadek II, t X Stosuj c stwierdzenie dla U oraz V \ X c(u) + c(x ) c(x \ U) + c(u \ X ) oraz c(x \ U) c(u)(z minimalno±ci U), to c(u) + c(x ) c(x \ U) + c(u \ X ) c(u) + c(u \ X ) czyli c(x ) c(u \ X )

Algorytm budowy drzew Budowa drzewa algorytm Zaczynamy od T = (V,, c), gdzie V = {V }, w ka»dym kroku dzielimy wierzchoªek z V, maj cy co najmniej 2 elementy, na 2 mniejsze wierzchoªki, algorytm ko«czy si, gdy V skªada si z V jednoelementowych wierzchoªków.

Algorytm budowy drzew Jeden krok algorytmu: 1 Niech v to taki wierzchoªek w drzewie T,»e s, t v, s t. Ukorzeniamy T w v. 2 Na podstawie grafu G budujemy graf G poprzez zwini cie wierzchoªków z ka»dego poddrzewa v. 3 Znajdujemy minimalny przekrój rozdzielaj cy s od t w G (W ). 4 Rozbijamy v na v W i v \ W, ª czymy te wierzchoªki kraw dzi i podpinamy do nich odpowiednio drzewa zawarte w W i te spoza W

Algorytm budowy drzew Dowód poprawno±ci Drzewo Gomory-Hu Drzewem Gomory-Hu dla grafu G = (V, E, c) nazywamy takie wa»one drzewo T = (V, F, w),»e po usuni ciu kraw dzi e 1 e 2 F powstaªe spójne skªadowe wyznaczaj minimalny przekrój rozdzielaj cy e 1 i e 2, za± wag tego przekroju jest w(e 1 e 2 ). 1 Z lematu o zawieraniu przekrojów, mo»emy rozpatrywa maksymalny przepªyw w grae ze zwini tymi zbiorami wierzchoªków. 2 Aby pokaza,»e drzewo jest skonstruowane poprawnie, udowadniamy niezmiennik: drzewo T jest drzewem Gomory-Hu, dla grafu G, w którym zwini to wierzchoªki zawarte w wierzchoªkach T.

Problemy otwarte Problemy otwarte Opisana metoda daje algorytm dziaªaj cy w czasie n-krotnego uruchomienia algorytmu znajdowania maksymalnego przepªywu. Hariharan, Kavitha oraz Panigrahi: randomizowany algorytm konstrukcji drzewa Gomory-Hu dla grafu bez wag w czasie O(nm polylog(n)) Czy da si uzyska taki czas dla grafów z dowolnymi wagami? Czy istnieje algorytm deterministyczny?

Problemy otwarte Bibliograa A. Schrijver, Combinatorial optimization: polyhedra and eciency, Volume 1 Springer, 2008 R. E. Gomory, T. C. Hu, Multi-terminal network ows, SIAM Journal 9, 1961 M. Kao Encyclopedia of Algorithms Springer, 2008