stringtranslate.com

Algoritmo de Borůvka

El algoritmo de Borůvka es un algoritmo codicioso para encontrar un árbol de expansión mínimo en un gráfico, o un bosque de expansión mínimo en el caso de un gráfico que no esté conectado.

Fue publicado por primera vez en 1926 por Otakar Borůvka como un método para construir una red eléctrica eficiente para Moravia . [1] [2] [3] El algoritmo fue redescubierto por Choquet en 1938; [4] nuevamente por Florek, Łukasiewicz , Perkal, Steinhaus y Zubrzycki en 1951; [5] y nuevamente por Georges Sollin en 1965. [6] Este algoritmo se denomina frecuentemente algoritmo de Sollin , especialmente en la literatura de computación paralela .

El algoritmo comienza encontrando la arista de peso mínimo incidente en cada vértice del grafo y agregando todas esas aristas al bosque. Luego, repite un proceso similar de encontrar la arista de peso mínimo de cada árbol construido hasta el momento en un árbol diferente y agregando todas esas aristas al bosque. Cada repetición de este proceso reduce el número de árboles, dentro de cada componente conectado del grafo, a la mitad de este valor anterior como máximo, por lo que después de muchas repeticiones logarítmicas, el proceso termina. Cuando lo hace, el conjunto de aristas que ha agregado forma el bosque de expansión mínima.

Pseudocódigo

El siguiente pseudocódigo ilustra una implementación básica del algoritmo de Borůvka. En las cláusulas condicionales, cada arista uv se considera más barata que "Ninguna". El propósito de la variable completada es determinar si el bosque F todavía es un bosque expansivo.

Si las aristas no tienen pesos distintos, entonces se debe utilizar una regla de desempate consistente, por ejemplo, basada en algún orden total en vértices o aristas. Esto se puede lograr representando vértices como números enteros y comparándolos directamente; comparando sus direcciones de memoria ; etc. Una regla de desempate es necesaria para asegurar que el grafo creado es de hecho un bosque, es decir, no contiene ciclos. Por ejemplo, considere un grafo triangular con nodos { a , b , c } y todas las aristas de peso 1. Entonces se podría crear un ciclo si seleccionamos ab como la arista de peso mínimo para { a }, bc para { b } y ca para { c }. Una regla de desempate que ordena las aristas primero por origen, luego por destino, evitará la creación de un ciclo, lo que dará como resultado el árbol de expansión mínimo { ab , bc }.

El algoritmo Borůvka tiene  como entrada: un grafo no dirigido ponderado G = ( V , E ). Salida:  F , un bosque de expansión mínimo de G . Inicializar un bosque F a ( V , E  ) donde E  = {}. completado  := false  mientras no completado  do Encuentra los componentes conectados de F y asigna a cada vértice su componente Inicialice el borde más barato para cada componente en "Ninguno" para cada arista uv en E , donde u y v están en diferentes componentes de F : sea ​​wx la arista más barata para el componente de u  si es-preferido-sobre( uv , wx ) entonces Establezca uv como la arista más barata para el componente de u sea yz la arista más barata para el componente de v  si es-preferido-sobre( uv , yz ) entonces Establezca uv como la arista más barata para el componente de v  si todos los componentes tienen la arista más barata establecida en "Ninguno" entonces  // no se pueden fusionar más árboles -- hemos terminado  completado  := verdadero  de lo contrario  completado  := falso  para cada componente cuya arista más barata no sea "Ninguno" agregar su arista más barata a E'La función is-preferred-over( edge1 , edge2 ) retorna ( edge2 es "Ninguno") o (peso( borde1 ) < peso( borde2 )) o (peso( borde1 ) = peso( borde2 ) y regla de desempate( borde1 , borde2 ))función tie-breaking-rule( edge1 , edge2 ) es la regla de desempate; devuelve verdadero si y solo si se prefiere edge1 sobre edge2 en caso de empate.

Como optimización, se podría eliminar de G cada arista que se encuentre que conecta dos vértices en el mismo componente, de modo que no contribuya al tiempo de búsqueda de las aristas más baratas en componentes posteriores.

Complejidad

Se puede demostrar que el algoritmo de Borůvka requiere O (log V ) iteraciones del bucle externo hasta que termina y, por lo tanto, se ejecuta en un tiempo O ( E log V ) , donde E es el número de aristas y V es el número de vértices en G (suponiendo que EV ). En grafos planos y, más generalmente, en familias de grafos cerrados bajo operaciones de grafos menores , se puede hacer que se ejecute en tiempo lineal, eliminando todos los componentes excepto la arista más barata entre cada par de componentes después de cada etapa del algoritmo. [7]

Ejemplo

Otros algoritmos

Otros algoritmos para este problema incluyen el algoritmo de Prim y el algoritmo de Kruskal . Se pueden obtener algoritmos paralelos rápidos combinando el algoritmo de Prim con el de Borůvka. [8]

Un algoritmo de árbol de expansión mínimo aleatorio más rápido basado en parte en el algoritmo de Borůvka debido a Karger, Klein y Tarjan se ejecuta en el tiempo esperado O( E ) . [9] El algoritmo de árbol de expansión mínimo (determinista) más conocido de Bernard Chazelle también se basa en parte en Borůvka y se ejecuta en el tiempo O( E α( E , V )) , donde α es la función inversa de Ackermann . [10] Estos algoritmos aleatorios y deterministas combinan pasos del algoritmo de Borůvka, reduciendo el número de componentes que quedan por conectar, con pasos de un tipo diferente que reducen el número de aristas entre pares de componentes.

Notas

  1. ^ Borůvka, Otakar (1926). "O jistém problému minimálním" [Sobre cierto problema mínimo]. Práce Mor. Přírodověd. Spol. V Brně III (en checo y alemán). 3 : 37–58.
  2. ^ Borůvka, Otakar (1926). "Příspěvek k řešení otázky ekonomické stavby elektrovodních sítí (Contribución a la solución de un problema de construcción económica de redes eléctricas)". Elektronický Obzor (en checo). 15 : 153-154.
  3. ^ Nešetřil, Jaroslav ; Milková, Eva; Nešetřilová, Helena (2001). "Otakar Borůvka sobre el problema del árbol de expansión mínima: traducción de los artículos de 1926, comentarios e historia". Matemáticas Discretas . 233 (1–3): 3–36. doi :10.1016/S0012-365X(00)00224-7. hdl : 10338.dmlcz/500413 . SEÑOR  1825599.
  4. ^ Choquet, Gustave (1938). "Étude de sures réseaux de route". Comptes Rendus de l'Académie des Sciences (en francés). 206 : 310–313.
  5. ^ Florek, K.; Łukaszewicz, J .; Perkal, J.; Steinhaus, Hugo ; Zubrzycki, S. (1951). "Sur la liaison et la division des point d'un ensemble fini". Coloquio Mathematicum (en francés). 2 (3–4): 282–285. doi :10.4064/cm-2-3-4-282-285. SEÑOR  0048832.
  6. ^ Sollin, Georges (1965). "Le tracé de canalisation". Programación, juegos y redes de transporte (en francés).
  7. ^ Eppstein, David (1999). "Árboles de expansión y llaves de expansión". En Sack, J.-R. ; Urrutia, J. (eds.). Manual de geometría computacional . Elsevier. págs. 425–461.; Mareš, Martín (2004). "Dos algoritmos de tiempo lineal para MST en clases de gráficos cerrados menores" (PDF) . Archivo matemático . 40 (3): 315–320..
  8. ^ Bader, David A.; Cong, Guojing (2006). "Algoritmos rápidos de memoria compartida para calcular el bosque de expansión mínima de grafos dispersos". Journal of Parallel and Distributed Computing . 66 (11): 1366–1378. CiteSeerX 10.1.1.129.8991 . doi :10.1016/j.jpdc.2006.06.001. S2CID  2004627. 
  9. ^ Karger, David R.; Klein, Philip N.; Tarjan, Robert E. (1995). "Un algoritmo de tiempo lineal aleatorio para encontrar árboles de expansión mínimos". Revista de la ACM . 42 (2): 321–328. CiteSeerX 10.1.1.39.9012 . doi :10.1145/201019.201022. S2CID  832583. 
  10. ^ Chazelle, Bernard (2000). "Un algoritmo de árbol de expansión mínimo con complejidad de tipo Ackermann inverso" (PDF) . J. ACM . 47 (6): 1028–1047. CiteSeerX 10.1.1.115.2318 . doi :10.1145/355541.355562. S2CID  6276962.