kernighan lin算法

本文介绍了一种用于网络节点分割的Kernighan-Lin算法,该算法的目标是将网络节点图分割成两个相等的节点集合,使得连接两个社区的边权最小。文章详细描述了算法步骤,并提供了伪代码。

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这个算法主要用在网络节点的分割。他的思想是将一个网络节点图分割成两个相等的节点集合。为了连接两个社区的边权最小。

step1:随机产生两个节点的集合A和B.

step2:计算A和B中的每个节点的internal cost and external cost

step3:将A中的节点与B中的节点进行交换,计算两个损失权重的差值,也就是原先图的内外权重差,减去转表后的内外权重差。使这个值最后为负为止。

 1  function Kernighan-Lin(G(V,E)):
 2      determine a balanced initial partition of the nodes into sets A and B
 3      A1 := A; B1 := B
 4      do
 5         compute D values for all a in A1 and b in B1
 6         for (n := 1 to |V|/2)
 7            find a[i] from A1 and b[j] from B1, such that g[n] = D[a[i]] + D[b[j]] - 2*c[a[i]][b[j]] is maximal
 8            move a[i] to B1 and b[j] to A1
 9            remove a[i] and b[j] from further consideration in this pass
 10           update D values for the elements of A1 = A1 \ a[i] and B1 = B1 \ b[j]
 11        end for
 12        find k which maximizes g_max, the sum of g[1],...,g[k]
 13        if (g_max > 0) then
 14           Exchange a[1],a[2],...,a[k] with b[1],b[2],...,b[k]
 15     until (g_max <= 0)
 16  return G(V,E)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liangliangdetianxia/p/4027252.html

Kernighan-Lin算法是一种图划分算法,用于将一个图分割成两个部分,使得两个部分内的边权重之和达到最小。该算法通过迭代的方式不断优化节点的划分,最终得到一个具有最小切割代价的划分结果。 Kernighan-Lin算法的主要思想是贪心策略。首先,随机选择一种初始划分,将图中的节点分为两部分。然后,计算两个部分的切割代价,即两个部分之间所有边的权重之和。接下来,对于每个节点,计算将其移动到另一个部分所能带来的切割代价的变化量。选择能够得到最大变化量的节点移动,并更新两个部分的切割代价。 为了避免遍历所有节点的组合,节省计算时间,Kernighan-Lin算法使用了一种基于顶点移动的启发式策略。首先,将节点按照某种顺序排列。然后,通过逐个移动两个部分的节点,计算切割代价的变化量。每次移动选取能够使切割代价变化量达到最大的节点,直到切割代价无法进一步改善为止。 Kernighan-Lin算法的步骤如下: 1. 初始化划分:将节点随机分成两个部分。 2. 计算切割代价:计算两个部分之间边的权重之和。 3. 按照某种顺序排列节点。 4. 选择最大变化量的节点移动:逐个移动两个部分的节点,计算切割代价的变化量,并选择最大变化量的节点移动。 5. 更新划分和切割代价:更新节点的划分情况,并更新两个部分的切割代价。 6. 重复步骤4和步骤5,直到切割代价无法进一步改善。 Kernighan-Lin算法的时间复杂度为O(n^3),其中n为图中节点的数量。实际应用中,也有一些优化的改进算法,如Fiduccia-Mattheyses算法和Spectral Bi-Partitioning算法,用于提高计算效率和切割质量。
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