计算复杂度NPC:组合优化问题的近似算法-顶点覆盖问题

本文探讨了组合优化问题中的顶点覆盖算法和旅行商问题(TSP)的近似解法,通过构造最小生成树实现TSP的2-约简,重点介绍了一个基于边独立集的顶点覆盖算法,展示了如何达到近似率2的效率。

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组合优化问题的近似算法

当问题规模为n,近似率ρ(n)满足:max(CC∗,C∗C)≤ρ(n)当问题规模为n,近似率\rho(n)满足:max(\frac{C}{C^*},\frac{C^* }{C})\leq \rho(n)n,ρ(n)max(CC,CC)ρ(n)

顶点覆盖问题

图的覆盖是一些顶点(或边)的集合,使得图中的每一条边(每一个顶点)都至少接触集合中的一个顶点(边)。图的覆盖是一些顶点(或边)的集合,使得图中的每一条边(每一个顶点)都至少接触集合中的一个顶点(边)。()使()()

一个顶点覆盖问题的解法

V=ϕ                    E′=E                    whileE′≠ϕ                                 V=V∪(u,v)                             E′除去与u或v关联的边return  V                ∣V∣=2∗挑出的边数 V =\phi \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ E' =E \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ while E'\neq \phi \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ V=V\cup(u,v) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ E' 除去与u或v关联的边 \\ return \ \ V \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \\ |V|=2*挑出的边数 V=ϕ                    E=E                    whileE=ϕ                                 V=V(u,v)                             Euvreturn  V                V=2
开始时令V’= 0.任取一条边(u,v), 把u和v加入V’并删去u和v及其关联的边.重复上述过程,直至删去所有的边为止.

设A是每次从E中挑出的边,A互不关联则∣V∗∣≥∣A∣,A边数不会共顶点,最少需要A个顶点才能覆盖挑出的边∴∣V∣=2∣A∣≤2∣V∗∣近似度为2 设A是每次从E中挑出的边,A互不关联\\ \color{red} 则|V^*|\geq |A|,A边数不会共顶点,\\ 最少需要A个顶点才能覆盖挑出的边\color{black}\\ \therefore |V|=2|A| \leq 2|V^*| \\ 近似度为2\\ AE,AVAA,AV=2A2V2

TSP 问题

对于将要TSP遍历的完全图,构造图的最小生成树,走FULL WALK 走两次最小生成树,是一条旅行路线。

最优的 2生成树最优的\ 2生成树 2

在这里插入图片描述

王晓东《算法设计与分析》第二版
https://baike.so.com/doc/5688800-5901497.html
顶点覆盖问题https://www.cnblogs.com/cy0628/p/14016608.html
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