Metoda z zastosowaniem przepływu blokującego
Metoda z zastosowaniem przepływu blokującego – algorytm wyznaczający maksymalny przepływ w sieci przepływowej. W algorytmie tym przepływ zwiększany jest iteracyjnie, w każdej iteracji wyznaczony przepływ jest powiększany o przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej.
Warstwowa sieć residualna
Warstwowa sieć residualna to taka sieć residualna, w której każda ścieżka ze źródła do dowolnego innego wierzchołka jest ścieżką najkrótszą (pod względem liczby krawędzi). Można ją wyznaczyć na podstawie zwykłej sieci residualnej poprzez usunięcie z niej:
- Wszystkich wierzchołków, które są bardziej odległe od źródła, niż ujście (wraz z krawędziami, które do nich prowadzą lub z nich wychodzą).
- Wszystkich łuków (krawędzi), które prowadzą z wierzchołka dalszego od źródła do wierzchołka bliższego (lub o równej odległości).
Pojęcie sieci residualnej zostało objaśnione w artykule na temat metody Forda-Fulkersona.
Przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej to taki przepływ, którego nie da się powiększyć poprzez zwiększanie przepływu w łukach (na każdej ścieżce ze źródła do ujścia jest co najmniej jeden łuk nasycony, czyli taki, dla którego nie da się już zwiększyć przepływu). Należy pamiętać, że mówimy tutaj o łukach warstwowej sieci residualnej, a nie o sieci przepływowej! Przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej nie musi być więc maksymalnym przepływem w sieci przepływowej.
Przebieg algorytmu
- Wyznacz sieć residualną.
- Przekształć sieć residualną do warstwowej sieci residualnej.
- Jeśli warstwowa sieć residualna nie zawiera żadnej ścieżki prowadzącej ze źródła do ujścia, zakończ działanie algorytmu.
- Wyznacz przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej.
- Powiększ przepływ w sieci przepływowej o przepływ blokujący.
- Wróć do punktu 1.
Wyznaczanie przepływu blokującego
Metoda opisana w tym artykule nie definiuje, w jaki sposób powinien być wyznaczony przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej (podobnie, jak w metodzie Forda-Fulkersona nie jest określony sposób wyznaczania ścieżki powiększającej. Do wyznaczenia ścieżki powiększającej można wykorzystać m.in. algorytm Dinica lub algorytm MKM (występujący również pod nazwą algorytm trzech Hindusów).Złożoność obliczeniowa
Algorytm wykona maksymalnie v−1 iteracji, gdzie v jest liczbą wierzchołków w sieci przepływowej. Wyznaczenie warstwowej sieci residualnej można wykonać w czasie O(e), gdzie e jest liczbą łuków w sieci przepływowej. Zwiększenie przepływu w sieci również można wykonać w czasie O(e). Złożoność obliczeniowa metody zależy od złożoności obliczeniowej algorytmu wyznaczającego przepływ blokujący. Jeśli oznaczymy tę złożoność jako T, to złożoność czasowa metody z wykorzystaniem przepływu blokującego wyniesie O(e⋅max(T,m)).
Bibliografia
- A. Debudaj-Grabysz, S. Deorowicz, J. Widuch, Algorytmy i struktury danych. Wybór zaawansowanych metod, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2012, ISBN 9788373359383.
Liczba głosów: 0.
- Algorytm Edmondsa-Karpa
- Metoda Forda-Fulkersona
- Metoda z zastosowaniem przepływu blokującego
Dodano: 29 grudnia 2017 13:58, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:59.
Zobacz też
Ten artykuł opisuje algorytm zachłanny rozwiązujący problem wydawania reszty. Algorytm ten polega na wybieraniu zawsze największej dostępnej monety, tzn. takiej, która nie jest większa od kwoty pozostałej do wydania.
Algorytm nie zawsze znajduje rozwiązanie optymalne. Przykładowo, dla zbioru nominałów {1, 3, 4} i kwoty 6 algorytm użyje najpierw monety o nominale 4 (pozostaje do wydania kwota 2), potem monety o nominale 1 (pozostaje kwota 1) i jeszcze raz monety o nominale 1. Łącznie algorytm użyje więc trzech monet, podczas gdy rozwiązanie optymalne wymaga użycia tylko dwóch (dwie monety o nominale 3).
Algorytm Bellmana-Forda – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafie. Wyznacza najkrótsze ścieżki z jednego wierzchołka (zwanego wierzchołkiem źródłowym) do pozostałych wierzchołków. W odróżnieniu od algorytmu Dijkstry, algorytm Bellmana-Forda dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, nie mogą istnieć jednak ujemne cykle osiągalne z wierzchołka źródłowego. Algorytm może być również wykorzystywany do sprawdzania, czy w grafie występują ujemne cykle.
Algorytm występuje również pod nazwą algorytm Bellmana-Forda-Moore’a.
Notacja dużego O – notacja przedstawiająca asymptotyczne tempo wzrostu, wykorzystywana do zapisywania złożoności obliczeniowej algorytmu. Za pomocą tej notacji zapisywany jest rząd wielkości funkcji wyrażającej liczbę operacji dominujących (w przypadku złożoności czasowej) lub rozmiar wymaganej pamięci (w przypadku złożoności pamięciowej) w zależności od liczby danych wejściowych.
Wykorzystując notację dużego O nie podajemy dokładnego wzoru funkcji, a jedynie jej najbardziej znaczący składnik, w dodatku z pominięciem stałego współczynnika. Przykładowo, funkcję postaci f(n)=5n2+20n+100 możemy zapisać jako O(n2). Zakładamy bowiem, że dla dostatecznie dużych n wpływ pomijanych elementów jest znikomy. Choć oczywiście dla małych n może się zdarzyć, że funkcja o gorszej złożoności będzie się wykonywała szybciej.
Weźmy dla przykładu funkcje f(n) = 1000n+2000 i g(n) = n2. Choć pierwsza funkcja ma pozornie bardzo duże stałe współczynniki, to dla n ≥ 1002 będzie ona przyjmowała wartości mniejsze. Im większe n, tym ta różnica będzie wyraźniejsza. Dla n = 10000 (w przypadku danych przetwarzanych komputerowo nie jest to wielka wartość) f(n) = 10002000 (ok. 10 mln), a g(n) = 100000000 (100 mln), czyli blisko 10 razy więcej.
Możliwe jest również wykorzystanie notacji dużego O dla funkcji wielu zmiennych. Wówczas zapis może wyglądać tak: O(v2e). Znajduje to zastosowanie np. dla algorytmów operujących na grafach, gdzie złożoność zależy zarówno od liczby wierzchołków, jak i liczby krawędzi w grafie.