查找有向图中 Universal Sink

本文探讨了在图中寻找具有特定属性的UniversalSink节点的算法,该节点的入度为顶点总数减一,出度为零。通过分析算法流程,解释了其时间复杂度为O(V),并提供了实现细节。

问题

Exercises  22.1-6 - 算法导论 (英文第3版) 

看到该问题:"以邻接矩阵表示的图的多数算法, 时间需求都是O(V2),但有一些例外,查找有向图中是否存在 

Universal Sink(顶点入度|V|-1, 出度0), 时间需求是O(V)."

int i = 1;
int j = 1;

while (j <= n)
{
	if (G(i, j))
		i++;
	else
		j++;
}

int universalSink = i;

n 代表图中顶点数量

i,  j 范围是[1,n]


分析

如果顶点 i 是 Universal Sink, 根据定义可得出: 

(1) 邻接矩阵 i 行应该全部为 0.

(2) i 列除了G(i, i)为 0, 其他全部为 1.

(3) 有向图中只可能存在 1 个 Unversal Sink, 或者没有.


此算法假设存在 Unversal Sink, 然后对该点再进行验证. 从G(1, 1)开始, 如果G(i, j)为 0, 则 j 自增. 如果G(i, j)为 1, 则 i 自增. 

该方法有比较细致的地方, 如果自己构建几个不同的邻接矩阵, 可能更容易理解.

最终得到 i 的过程时间需求为O(V), 而验证 i 是否为 Universal Sink 同样为 O(V),  所以总时间需求为 O(V).

### 带权有向图的中国邮路问题算法及实现 带权有向图上的中国邮路问题可以归结为寻找一条经过每条边至少一次且总权值最小的回路。解决该问题的关键在于将原问题转化为网络流问题,并通过最小费用最大流算法求解。 #### 1. 问题分析 在带权有向图中,若存在一个点的入度或出度为零,则无法形成回路[^2]。此外,若原图的基图不连通,同样无解。因此,需要首先验证图是否满足这些基本条件。 对于每个点 \(i\),定义其入度与出度之差为 \(D_i = \text{出度}(i) - \text{入度}(i)\)。根据 \(D_i\) 的值,构造辅助网络: - 对于 \(D_i > 0\) 的点 \(i\),添加源点 \(s\) 到点 \(i\) 的边 \((s, i, D_i, 0)\)。 - 对于 \(D_i < 0\) 的点 \(i\),添加点 \(i\) 到汇点 \(t\) 的边 \((i, t, -D_i, 0)\)。 - 对于原图中的每条边 \((i, j)\),在网络中添加边 \((i, j, \infty, D_{ij})\),其中 \(D_{ij}\) 是边 \((i, j)\) 的权值。 #### 2. 算法步骤 通过上述建模方法,问题转化为求解最小费用流问题。具体实现如下: - **输入**:带权有向图 \(G(V, E)\),其中 \(V\) 表示顶点集合,\(E\) 表示边集合。 - **输出**:最小总权值和对应的欧拉回路(如有需求)。 #### 3. 实现代码 以下是一个基于 Python 的实现示例,使用 `networkx` 库来处理图和最小费用流问题。 ```python import networkx as nx def chinese_postman_directed(graph): # Step 1: 验证图是否连通 if not nx.is_weakly_connected(graph): return None # 图不连通,无解 # Step 2: 计算每个节点的入度和出度差异 degree_diff = {} for node in graph.nodes: out_degree = graph.out_degree(node) in_degree = graph.in_degree(node) degree_diff[node] = out_degree - in_degree # 检查是否存在入度或出度为零的孤立点 if any(degree_diff[node] != 0 and (graph.in_degree(node) == 0 or graph.out_degree(node) == 0) for node in graph.nodes): return None # 存在孤立点,无解 # Step 3: 构造辅助网络 flow_graph = nx.DiGraph() total_cost = 0 for u, v, data in graph.edges(data=True): weight = data.get('weight', 1) flow_graph.add_edge(u, v, capacity=float('inf'), weight=weight) total_cost += weight # 累加原始图的边权值 # 添加源点和汇点的边 source = 'source' sink = 'sink' for node, diff in degree_diff.items(): if diff > 0: flow_graph.add_edge(source, node, capacity=diff, weight=0) elif diff < 0: flow_graph.add_edge(node, sink, capacity=-diff, weight=0) # Step 4: 求解最小费用流 min_cost_flow = nx.min_cost_flow(flow_graph) min_cost = nx.cost_of_flow(flow_graph, min_cost_flow) # Step 5: 计算最终结果 result = total_cost + min_cost return result # 示例用法 if __name__ == "__main__": G = nx.DiGraph() G.add_edge(0, 1, weight=2) G.add_edge(1, 2, weight=3) G.add_edge(2, 0, weight=4) print(chinese_postman_directed(G)) ``` #### 4. 结果解释 上述代码实现了带权有向图的中国邮路问题求解。通过最小费用流算法,计算出所有额外路径的最小权值,并将其加到原图的所有边权值上,得到最终结果。 ####
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