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  • poj Minimum( CutStoer Wagner算法)

                                       Minimum Cut

     

    题目:

      给出一张图。要求你删除最小割权和图。

    算法分析:

    ////////////////////     转载 ——— ylfdrib   //////////////////////////////////////////////

    一个无向连通网络,去掉一个边集能够使其变成两个连通分量则这个边集就是割集;

    最小割集当然就权和最小的割集

     

    能够用最小分割最大流定理:

    1.min=MAXINT,确定一个源点

    2.枚举汇点

    3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比min小更新min

    4.转到2直到枚举完成

    5.min即为所求输出min

        不难看出复杂度非常高:枚举汇点要O(n)。最短增广路最大流算法求最大流是O((n^2)m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n^2),算法总复杂度就是O(n^5)。哪怕採用最高标号预进流算法求最大流O((n^2)(m^0.5)),算法总复杂度也要O(n^4)

        所以用网络流算法求解最小割集复杂度不会低于O(n^4)。

    ---------

        prim算法不只能够求最小生成树,也能够求“最大生成树”。

    最小割集Stoer-Wagner算法就是典型的应用实例。

        求解最小割集普遍採用Stoer-Wagner算法,不提供此算法证明和代码,仅仅提供算法思路:

    1.min=MAXINT。固定一个顶点P

    2.从点P用“类似”prim的s算法扩展出“最大生成树”,记录最后扩展的顶点和最后扩展的边

    3.计算最后扩展到的顶点的分割值(即与此顶点相连的全部边权和),若比min小更新min

    4.合并最后扩展的那条边的两个端点为一个顶点(当然他们的边也要合并,这个好理解吧?)

    5.转到2,合并N-1次后结束

    6.min即为所求,输出min

    prim本身复杂度是O(n^2),合并n-1次,算法复杂度即为O(n^3)

    假设在prim中加堆优化,复杂度会降为O((n^2)logn)

    这个Stoer-Wagner算法能够參见这篇paper(http://docs.google.com/fileview?id=0BwxLvD9mcDNtMjk3MWVkMTAtZjMzNi00ZWE3LTkxYjQtYTQwNzcyZTk3Njk2&hl=en), 其核心思想是迭代缩小规模, 算法基于这样一个事实:

     

    对于图中随意两点s和t, 它们要么属于最小割的两个不同集中, 要么属于同一个集.

     

    假设是后者, 那么合并s和t后并不影响最小割. 基于这么个思想, 假设每次能求出图中某两点之间的最小割, 然后更新答案后合并它们再继续求最小割, 就得到终于答案了. 算法过程例如以下:

     

    1. 设最小割cut=INF, 任选一个点s到集合A中, 定义W(A, p)为A中的全部点到A外一点p的权总和.

    2. 对刚才选定的s, 更新W(A,p)(该值递增).

    3. 选出A外一点p, 且W(A,p)最大的作为新的s, 若A!=G(V), 则继续2.

    4. 把最后进入A的两点记为s和t, 用W(A,t)更新cut.

    5. 新建顶点u, 边权w(u, v)=w(s, v)+w(t, v), 删除顶点s和t, 以及与它们相连的边.

    6. 若|V|!=1则继续1.

     

    看起来非常easy, 每次像做最大生成树一样选最大"边"(注意, 这里事实上不是边, 而是已经累计的权值之和, 就当是加权的度好了), 然后把最后进入的两个点缩到一块就能够了. 合并点最多有n-1次, 而不加堆优化的prim是O(n^2)的, 所以终于复杂度O(n^3), 要是你有心情敲一大坨代码, 还能够在稀疏图上用Fibonacci Heap优化一下, 只是网上转了一圈, 大多都是说能用Fibonacci Heap优化到如何如何的复杂度, 真正能自己写出来的恐怕也没几个, 看看uoregon(俄勒冈大学)的一大坨代码就有点寒. (http://resnet.uoregon.edu/~gurney_j/jmpc/fib.html)

     

    特别注意几个地方, 网上的好几个Stoer-Wagner版本号都存在一些小错误:

     

    1. 算法在做"最大生成树"时更新的不是普通意义上的最大边, 而是与之相连的边的权值和, 当全部边都是单位权值时就是累计度.

    2. "最后进入A的两点记为s和t", 网上对s有两种解释, 一是在t之前一个加进去的点, 二是t的前趋节点, 也就是最后选择的那条边的还有一端. 正解是第一种!

    3. 对于稠密图, 比方这题, 我用堆, 映射二分堆, 或者STL的优先队列都会TLE, 还不如老老实实O(n^3).

     

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    #include <iostream>
    #include <algorithm>
    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    
    const int INF = 1 << 30;
    const int MAXN = 500 + 10;
    int vst[MAXN];
    int wet[MAXN];
    int combine[MAXN];
    int map[MAXN][MAXN];
    
    int S,T,minCut,N;
    
    //最大生成树
    void Search(){
        int i,j,Max,x,y;
        memset(vst,0,sizeof(vst));
        memset(wet,0,sizeof(wet));
        S = T = -1;
        for(i = 0;i < N;++i){
            Max = -INF;
            for(j = 0;j < N;++j){
                if(!combine[j] && !vst[j] && wet[j] > Max)
                    Max = wet[x = j];
            }
            if(T == x) return;  //有环
            S = T; T = x;
            minCut = Max;
            vst[x] = 1;
            for(j = 0;j < N;++j){
                if(!combine[j] && !vst[j]){
                    wet[j] += map[x][j];
                }
            }
        }
    }
    
    int Stoer_Wagner(){
        int i,j;
        memset(combine,0,sizeof(combine));
        int ans = INF;
        for(i = 0;i < N - 1;++i){
            Search();         
            if(minCut < ans) ans = minCut;    //最小割     
            if(0 == ans) return 0;
            combine[T] = 1;
            for(j = 0;j < N;++j){           //合并
                if(!combine[j]){
                    map[S][j] += map[T][j];
                    map[j][S] += map[j][T];
                }
            }
        }
        return ans;
    }
    
    int main()
    {
        int a,b,c,M;
        while(~scanf("%d%d",&N,&M)){
            memset(map,0,sizeof(map));
            while(M--){
                scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
                map[a][b] += c;
                map[b][a] += c;
            }
    
            printf("%d
    ",Stoer_Wagner());
        }
        return 0;
    }
    
    


     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zsychanpin/p/7351479.html
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