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stoer-wagner算法小记

时间:2017-08-20 14:58:40      阅读:317      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:width   bool   bin   顺序   最小   有一个   most   nim   没有   

首先是当年stoer和wagner两位大佬发表的关于这个算法的论文:A Simple Min-Cut Algorithm

直接上算法部分:

                          分割线                          begin

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在这整篇论文中,我们假设一个普通无向图G=(V,E),其中每条边e都有一个正实数权值w(e)。

  如果我们知道:怎样找到两个节点s,t,以及怎样得到对于s-t的最小割,我们就几乎解决了整个问题:

  定理2.1:

    设s和t是图G中的两个节点,设G/{s,t}是合并s和t后得到的图,

    则图G的全局最小割可以通过“图G对于s-t的最小割”和“图G/{s,t}的全局最小割”得到。

 

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定理说明:

  若图G存在一个全局最小割,使得s和t被分割,那么,图G的s-t最小割就等于图G的全局最小割。

  否则(即全局最小割没有分割s和t),图G的全局最小割就等于图G/{s,t}的全局最小割。

因此,我们可以使用一个寻找任意s-t最小割的程序来构建一个递归算法,从而寻找一个图的全局最小割。

下面的算法(使用一些骚操作搜索方法),可以产生我们想得到的s-t最小割。

MinimumCutPhase(G,w,a)  //分阶段(phase),每个阶段都产生相应的当前阶段最小割

{

  A←{a}

  while( A ≠ V )

  {

    选取“最紧密相连的点”加入A

  }

  记录当前阶段的割,并且合并最后加入的两个点

}

呵,听起来就很玄乎,什么玩意儿呢,下面有解释。

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A是作为V的一个子集,开始时是空集,我们任取一个点,加入到A中,然后通过某个规则不断地往A中加入点,直到A == V为止,那是什么规则呢?

  在每一步的加点操作中,我们选择集合(V - A)中和A“最紧密相连的点”加入A,那什么是“最紧密相连的点”呢?

    设:点y∈ V - A ,且点y为与集合A直接相连的点,所有点y的集合为Y;

      所有与集合A直接相连的边的权重总和为w(A,y);

    则:“最紧密相连的点” z 满足: z ∈ Y,并且w(A,z)为所有w(A,y)中最大的。

    通俗的说,就是V - A集合里,找一个直接与A相连的点,这个点是 Σ(该点所有与A直接相连的边的权值) 最大的那个。

(不难看出,这是一种类似于prim算法生成类似最大生成树的算法)

 

在我们不断往A加点的过程中,记录下最后加入A的两个点,记为s和t,对这两个点进行合并操作(merge):

  删除点s和点t,加入新的点u作为代替,所有原本从s或t点出发的边(edge< s , t >除外,这条边删除;并且设这些边到达的点为x),都用一条新的edge< u , x >代替;

  并且 edge< u , x >.weight = edge< s , x >.weight + edge< t , x >.weight ;  (若某条边不存在,则定义其weight=0)

  (当然需要注意的是,所有讨论都是建立在无向图上,故这里的出发、到达不代表这条边的方向,只是单纯描述该边的两个端点)

然后,我们把当前分割s和t的割(cut),叫做阶段割the-cut-of-phase),不难得到,阶段割等于w(A,t) (注意,此处的集合A表示加入点t前的集合A);

then,所有阶段割中最小的,即本算法的结果,即我们想求的全局最小割。

MinimumCut(G,w,a)

{

  while(|V| > 1)

  {

    MinimumCutPhase(G,w,a) 

    if(阶段割 < 当前全局最小割) 当前全局最小割 = 阶段割

  }

}

最后,注意到节点a在本算法整个过程中是一直不变的,实际上它也可以在每个阶段(phase)进行任意选择。

                            分割线                          end

 

然后是论文中的example部分:

                            分割线                          begin

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这是第一次MinimumCutPhase(G,w,a)操作前和操作后的样子,

在此次MinimumCutPhase(G,w,a)操作中,进入集合A的点的顺序为: 2 → 3 → 4 → 7 → 8 → 6 → 5(s) → 1(t) ;

显然,此次的阶段割cut-of-the-phase.weight = w(A,t) = edge<1,2>.w + edge<1,5>.w = 5 ;

之后的操作与此类似,不再赘述,可以自行对照论文中的FIG。

                            分割线                          end

 

当然,上stoer和wagner两位巨老当初的论文,装逼成分多余实际效用= =,感觉自己翻译也翻译的像一坨shit一样;

更多细节更深理解还请看中文:http://files.cnblogs.com/files/dilthey/stoer-wagner%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf

 

算法模板:

 1 #define MAXN 500+5
 2 #define INF 0x3f3f3f3f
 3 int n;//1~n共n个点 
 4 int edge[MAXN][MAXN],dist[MAXN];
 5 bool vis[MAXN],bin[MAXN];
 6 void init()
 7 {
 8     memset(edge,0,sizeof(edge));
 9     memset(bin,0,sizeof(bin));
10 }
11 void addedge(u,v,w)
12 {
13     edge[u][v]=w;
14     edge[v][u]=w;
15 } 
16 int merge(int &s,int &t)//对应论文中的MinimumCutPhase()
17 {
18     memset(dist,0,sizeof(dist));
19     memset(vis,0,sizeof(vis));
20     int k,mincut,maxc;
21     for(int i=1;i<=n;i++)
22     {
23         k=-1, maxc=-1;
24         for(int j=1;j<=n;j++) if(!bin[j] && !vis[j] && dist[j] > maxc) {k=j;maxc=dist[j];}
25             //寻找"the most tightly connected vertex" 
26         if(k == -1) return mincut;
27         vis[k]=true;//点k加入集合A 
28         s=t; t=k;//不断移动s和t,保证他们是最后进入集合A的两个点 
29         mincut=maxc;//不断更新mincut为w(A,t)
30         for(int j=1;j<=n;j++) if(!bin[j] && !vis[j]) dist[j]+=edge[k][j];//计算所有的w(A,y) 
31     }
32     return mincut;
33 }
34 int stoer_wagner()
35 {
36     int mincut=INF,s,t,ans;
37     for(int i=1;i<=n-1;i++)//merge(s,t)一次减少一个点,|V|要从n减少到1,故要进行n-1次 
38     {
39         ans=merge(s,t);
40         bin[t]=1;//把t合并到s中 
41         if(ans<mincut) mincut=ans;
42         if(mincut==0) return 0;
43         for(int j=1;j<=n;j++) if(!bin[j]) edge[s][j]=(edge[j][s]+=edge[j][t]);//更新所有从s出发的边 
44     }
45     return mincut;
46 }

 

stoer-wagner算法小记

标签:width   bool   bin   顺序   最小   有一个   most   nim   没有   

原文地址:http://www.cnblogs.com/dilthey/p/7399281.html

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