最长反链=最小链覆盖(证明+解析)

本文介绍了Dilworth定理,即在有向无环图中,最长反链的长度等于最小链覆盖的数量,并通过数学归纳法进行了证明。此外,还提到了该定理的应用场景。

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最长反链与最小链覆盖  

转自:http://vfleaking.blog.163.com/blog/static/1748076342012918105514527/

膜拜!

大前提:在有向无环图中

链是一个点的集合,这个集合中任意两个元素v、u,要么v能走到u,要么u能走到v。
反链是一个点的集合,这个集合中任意两点谁也不能走到谁。
最长反链是反链中最长的那个。

那么最长反链怎么求呢?

另一个东西叫:最小链覆盖。就是用最少的链,经过所有的点至少一次(为什么不叫最少链覆盖啊囧……)
于是啥啥定理来了:最长反链长度 = 最小链覆盖数
下面来证明:

首先,最长反链中的每个点,一定在不同的链中,所以得到:最长反链长度 ≤ 最小链覆盖数
下面关心的是,最长反链长度 ≥ 最小链覆盖数吗?
用数学归纳法。
首先空的图显然成立。
假设对于所有点数小于图G的图都成立,现在来证G也满足条件。

两个定义:源:没有一个点能走到它的点。(入度为0)  汇:不能走到任何一个点的点。(出度为0)
设:
这个图点集为V
这个图的最长反链为A
能走到A中某个点的点的集合为B,A中某个点能走到的点构成的集合为C。
(1)若A中至少有一个点既不是源也不是汇
则:
1. B ≠ V (否则反链的点全是汇)
2. C ≠ V (否则反链的点全是源)
3. B ∪ C = V:反证法,假设有一个点v既不属于B也不属于C,那么说明反链上任何一点不能到v,v也不能到反链上任何一个点,反链加上v之后能成为更长的反链,与假设矛盾。
 4. B ∩ C = A:反证法,假设有一个点v既属于B也属于C但不属于A,那么说明反链上某点a能到v,v能到反链上某点b。若a = b,则与图是有向无环图矛盾。若a ≠ b,则a能先到v,在从v到达b,与a、b都在反链上矛盾。

设B构成的子图、C构成的子图的最小链覆盖的链的集合分别为C[B]和C[C]。因为|B| < |V|,|C| < |V|,由归纳假设,C[B]、C[C]大小分别等于B构成的子图和C构成的子图的最长反链的大小。
考虑一条链c ∈ C[B],则c中必然存在一个在最长反链上的点v,不然最小链覆盖会大于最长反链,与归纳假设矛盾。因为B ∩ C = A,所以C[B]中v不能到任何一个点。所以v必为c的汇。
于是得到:A中的点都是C[B]中某条链的汇。
同理:A中的点都是C[C]中某条链的源。
又B ∪ C = V,B ∩ C = A,C[B]中某条链的汇必为C[C]中某条链的源,于是把C[B]和C[C]拼起来,就得到一个原图G的一种可行的链覆盖了!
考虑这个链覆盖,发现这个链覆盖大小 = 最长反链长度,得到最小链覆盖大小 ≤ 最长反链长度。又由前面的最小链覆盖大小 ≥ 最长反链长度,所以G中最小链覆盖大小 = 最长反链长度

(2)若A是所有源的集合或所有汇的集合 
若A是所有源的集合,那么从A中随便取一个元素v(这个可以随便找到吧)
再从V中随便找一个汇u,使得v可以到u(这个也可以随便找到吧)(u可以等于v)
然后G中去掉v、u形成图G'。则G'的最长反链大小一定小于等于|A| - 1,不然的就可以在G中找到一条不选v、u的最长反链,利用(1)的结论可以证明正确性。
由于归纳假设,则G'中一定可以找到一个数量为|A| - 1的链覆盖。再加上{v} ∪ {u}这条链,则可以在G中找到一个数量为|A|的链覆盖,所以G的最小链覆盖 ≤ 最长反链长度。
又由前面的最小链覆盖大小 ≥ 最长反链长度,所以G中最小链覆盖大小 = 最长反链长度。

证完了,这就是传说中的Dilworth定理: 最小链覆盖数 = 最长反链长度
其对偶定理:最长链长度 = 最小反链覆盖数 就不证了,网上的证明烂大街了。

那么求最小链覆盖数的方法,就是首先传递闭包,然后就变成了最小路径覆盖。拆点,用二分图匹配解决之。这是后话,不说了。

应用:
NOIP 1999 导弹拦截
CTSC2008 祭祀
Topcoder SRM 557 550-point problem

<think>好的,用户问的是关于“最小可重合覆盖”的概念和算法,以及相关的数据结构和实现。首先我需要确定这个术语的准确性,因为在我的知识库中可能没有直接对应的内容。可能用户指的是某种特定类型的覆盖问题,比如在图中寻找覆盖,允许之间有重叠,但覆盖所有顶点或边,同时最小化的数量。 首先,我需要回顾相关领域的知识。根据用户提供的引用内容,他们提到了图的最小生成树算法,比如Kruskal和Prim算法,以及最短路径算法。但这些可能不直接相关。覆盖可能涉及图论中的路径覆盖问题。路径覆盖通常是在有向无环图(DAG)中,用尽可能少的路径覆盖所有顶点,每个顶点恰好属于一条路径,这称为不相交路径覆盖。而“可重合”可能允许路径之间有重叠的顶点,所以可能是指允许顶点被多次访问的覆盖方式。 接下来,我需要确认是否存在这样的概念。在文献中,路径覆盖问题有不同的变种。例如,最小路径覆盖问题通常分为不相交和允许相交的情况。如果允许路径之间共享顶点,则称为相交路径覆盖,但通常最小化的目标可能不同。例如,在DAG中,不相交路径覆盖可以通过二分图匹配来解决,而可重合的情况可能需要不同的方法。 用户提到的“覆盖”可能指的是路径覆盖中的“”,即图中的一条路径。因此,最小可重合覆盖可能是在图中找到最少数量的(路径),使得每个顶点至少被一条覆盖,且允许之间有重叠。这种情况可能需要不同的算法策略,比如贪心算法或动态规划,或者转化为其他问题,如网络流问题。 我需要考虑是否有相关的标准算法或数据结构适用于这种情况。例如,在DAG中,若允许覆盖有重叠,可能需要考虑如何高效地覆盖所有顶点,同时最小化的数量。这种情况下,可能需要将问题建模为某种覆盖问题,并寻找相应的近似算法或精确算法。 根据引用内容中的数据结构,用户提到了邻接矩阵、邻接表,以及Kruskal和Prim算法中使用的并查集结构。在处理路径覆盖问题时,可能需要使用图的遍历算法(如BFS或DFS)来生成路径,或者使用动态规划来合并路径。此外,如果涉及到最小化的数量,可能需要优先选择覆盖更多顶点的长,减少总数。 可能的算法思路是:在DAG中,通过拓扑排序,每次选择最长的路径作为一条,然后移除已覆盖的顶点,重复直到所有顶点被覆盖。这种方法类似于贪心算法,可能无法保证最优,但可以作为一个启发式方法。或者,将问题转化为匹配问题,使用匈牙利算法等。 另一个角度是,如果允许顶点被多次覆盖,但要求每条是简单路径(无重复顶点),那么问题可能变得更加复杂。此时,可能需要使用网络流中的边覆盖或顶点覆盖技术,或者转化为整数线性规划问题。 关于数据结构的选择,邻接表可能更适合处理动态的图结构,方便遍历和修改。同时,可能需要优先队列来选择最优的下一个顶点或边,或者使用并查集来管理已覆盖的顶点集合。 总结来说,用户的问题可能需要结合图论中的路径覆盖问题,考虑允许重叠的情况,并寻找最小链数的方法。需要进一步明确问题定义,例如是否允许顶点重复、是否可以重复顶点、是否是有向图还是无向图等。假设是DAG中的可重合覆盖,可能需要拓扑排序结合贪心策略,或者转化为其他问题如流网络中的最小路径覆盖。 最后,根据用户提供的引用内容,他们可能对图的相关算法比较熟悉,因此回答时可以参考这些已有的算法结构,比如邻接表或矩阵的存储方式,并提到可能的算法步骤,如拓扑排序、动态规划或贪心选择。同时,需要指出该问题的可能应用场景,如任务调度、依赖解析等。</think>### 最小可重合覆盖的概念与算法 #### 概念定义 **最小可重合覆盖**(Minimum Overlapping Chain Cover)属于图论中的路径覆盖问题,其目标是用**最少数量的**(路径)覆盖图中的所有顶点或边,允许之间存在**顶点重叠**。该问题常见于有向无环图(DAG)中,应用场景包括任务调度、依赖关系解析等[^1]。 #### 算法思路 1. **问题建模** 将图视为有向无环图(DAG),每条为一条路径。若允许顶点重叠,则需设计策略合并路径以减少总数。 2. **贪心策略** - **最长路径优先**:每次选择当前未被覆盖最长路径作为一条,移除已覆盖的顶点,重复直至覆盖全图。 - **拓扑排序结合合并**:通过拓扑排序生成顶点序列,合并可重叠的路径以减少数。 3. **动态规划优化** - 记录每个顶点的覆盖状态,逐步扩展路径并合并重叠部分。 4. **转化为网络流问题** - 将顶点拆分为入点和出点,构建流网络,求最小路径覆盖。允许重叠时需调整边的容量约束[^2]。 #### 数据结构与实现 1. **邻接表存储图** 适用于动态遍历和路径搜索: ```python class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.adj = [[] for _ in range(vertices)] ``` 2. **拓扑排序辅助** 用于确定顶点处理顺序: ```python def topological_sort(graph): in_degree = [0] * graph.V for u in range(graph.V): for v in graph.adj[u]: in_degree[v] += 1 queue = deque([u for u in range(graph.V) if in_degree[u] == 0]) order = [] while queue: u = queue.popleft() order.append(u) for v in graph.adj[u]: in_degree[v] -= 1 if in_degree[v] == 0: queue.append(v) return order ``` 3. **动态规划表记录覆盖状态** 使用数组或哈希表记录每个顶点的覆盖情况。 #### 示例算法步骤(贪心法) 1. 输入DAG,初始化未覆盖顶点集合。 2. 通过拓扑排序生成顶点序列。 3. 从序列中选择最长未被覆盖的路径作为一条。 4. 标记该路径上的顶点为已覆盖。 5. 重复步骤3-4,直至所有顶点被覆盖。 #### 复杂度分析 - **时间**:贪心策略为$O(V + E)$(若使用高效路径选择),动态规划或网络流方法可能达到$O(V^3)$。 - **空间**:邻接表存储占用$O(V + E)$,动态规划表为$O(V)$。 --- ###
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