Effiziente Algorithmen

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1 Effiziente Algorithmen
Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS 06 23.5.

2 Minimale Spannbäume Definition
In einem ungerichteten, zusammenhängenden Graphen G heisse eine Teilmenge von Kanten ein spannender Baum, wenn Die Kanten einen Baum bilden Jeder Knoten von G in dem Baum liegt Wenn die Kanten von G mit nichtnegativen Gewichten belegt sind ist ein minimaler Spannbaum ein spannender Baum mit minimaler Summe der Kantengewichte

3 Minimale Spannbäume Motivation: Maß für Verbindungskosten in Netzwerken Verlege Kabel etc. an den Kanten des minimalen Spannbaums Problem wurde zuerst von Boruvka 1926 untersucht Weitere Algorithmen: Kruskal, Prim Eingabeformat: Adjazenzliste mit Gewichten

4 Minimale Spannbäume Generischer Algorithmus:
Fange an mit leerer Menge von Kanten Füge Kanten ein, wobei die aktuelle Kantenmenge immer eine Teilmenge eines minimalen Spannbaums ist Eine Kante, die so eingefügt werden kann, nennen wir sicher

5 Generischer Algorithmus
Setze A=; Solange wie A noch kein spannender Baum ist, finde eine sichere Kante e und füge sie ein Ausgabe A

6 Sichere Kanten Schwierigkeit besteht darin, sichere Kanten zu finden
Definition: Ein Schnitt S, V-S ist eine Partition der Knotenmenge V Eine Kantenmenge respektiert den Schnitt, wenn keine der Kante den Schnitt kreuzt Eine Kante heisst leicht für einen Schnitt, wenn sie die Kante mit kleinstem Gewicht ist, welche den Schnitt kreuzt Eine Kante heisst leicht, wenn sie leicht für eine Menge von Schnitten ist (z.B. alle Schnitte, die A respektiert)

7 Sichere Kanten Theorem 11.1: Sei G ungerichtet, zusammenhängend, mit Kantengewichten. Sei A eine Teilmenge eines minimalen Spannbaums in G. Sei (S, V-S) irgendein Schnitt, den A respektiert. Dann ist eine leichte Kante e für (S, V-S) auch sicher. Beweis: Sei T ein minimaler Spannbaum, der A enthält T enthalte e nicht (sonst sind wir fertig) Wir konstruieren einen anderen Spannbaum, der A und e enthält, und ebenfalls minimal ist.

8 Sichere Kanten Die Kante e={u,v} , in T eingefügt ergibt einen Kreis p in T[{e}. u und v liegen auf verschiedenen Seiten des Schnitts Es gibt also noch eine Kante e‘ in T, die den Schnitt kreuzt. e‘ liegt nicht in A, da A den Schnitt respektiert Entferne e‘, dadurch bricht T in zwei Teile Zufügen von e verbindet T wieder, zu einem Baum T‘ W(e)=W(e‘) für die Gewichtsfunktion W, daher ist T‘ minimal Somit ist A[ {e} eine Teilmenge von T ‘ D.h. e ist sicher für A

9 Welche Kanten liegen nicht in min. Spannbäumen?
Theorem 11.2: G sei ein Graph mit Gewichten W. Seien alle Kantengewichte unterschiedlich. Sei C ein Kreis in G und e={u,v} die teuerste Kante in C. Dann liegt C in keinem minimalen Spannbaum in G. Beweis: Angenommen e liegt auf einem minimalen Spannbaum T Entferne e aus T Wir erhalten zwei Bäume Die Knoten der Bäume bilden einen Schnitt in G Folge C-{e} von u nach v Dieser Weg kreuzt irgendwann den Schnitt mit einer Kante e‘ T-{e}[{e‘} ist ein Spannbaum mit geringerem Gewicht als T, Widerspruch

10 Algorithmen Wir füllen zunächst das Skelett des generischen Algorithmus‘ auf zwei Arten Prim: A ist immer ein Baum Kruskal: A ist ein Wald (Menge von Bäumen), der „zusammenwächst“

11 Datenstruktur Union-Find
Wir verwenden eine Datenstruktur für Mengen mit den folgenden Operationen: Make-Set(v): erzeugt eine Menge {v}, indiziert durch v Find-Set(v): zu einem Element v finde den Index der Menge, die es enthält Union(u,v): Als Ergebnis ist die Vereinigung der Mengen, die durch u und v indiziert sind jetzt mit u oder mit v indiziert

12 Kruskal Eingabe: Graph G, Gewichte W A=; Für jeden Knoten v
Make-Set(v) Sortiere die Kanten in E aufsteigend nach Gewicht Für jede Kante (u,v), aufsteigend nach Gewicht Wenn Find-Set(u) Find-Set(v), dann A:=A[ {(u,v)} Union (u,v) Ausgabe A

13 Implementierung Union Find
Einfache Implementierung der Datenstruktur Universum mit n Elementen Array M mit n Einträgen Mengen sind durch Bäume repräsentiert, als Pointer zur Wurzel im Array gespeichert. MakeSet(v) für alle v: M(v)=v für alle v Union(u,v): Setze M(v)=u, wenn die Menge von u grösser als die Menge von v ist. Find(v): Folge den Pointern ab M(v), bis M(u)=u erreicht, gebe u aus Zusätzlich speichern wie für jeden Knoten, der eine Wurzel ist die Grösse seiner Menge in einem Array G(v), bei Union entsprechend update

14 Laufzeiten Union Find MakeSet: O(n) insgesamt Union: O(1)
Find: entspricht maximaler Tiefe der Bäume Tiefe ist O(log n): Behauptung: Bei Grösse g ist die Tiefe · log g: Beweis: Zu Beginn klar. Wenn Menge von u und Menge von v mit Grössen a und b und Tiefen q· log a und r· log b zusammenkommen: Neuer Baum hat Grösse a+b Gelte O.B.d.A. a · b. 3 Fälle: r < q, dann neue Tiefe q · log a · log (a+b) r = q, dann neue Tiefe q+1, aber a¸ 2q, b¸ 2q, a+b¸ 2r+2q=2q+1, also neue Tiefe · log (a+b) r>q, es gilt a¸ b¸ 2r, neue Tiefe ist r+1, a+b¸ 2r+1, also neue Tiefe · log (a+b)

15 Kruskal Eingabe: Graph G, Gewichte W A=; Für jeden Knoten v
Make-Set(v) Sortiere die Kanten in E aufsteigend nach Gewicht Für jede Kante (u,v), aufsteigend nach Gewicht Wenn Find-Set(u) Find-Set(v), dann A:=A[ {(u,v)} Union (u,v) Ausgabe A

16 Laufzeit Kruskal Wir erhalten so: bis 3: O(n) 4: O(m log n)
Insgesamt O(n+m log n)

17 Korrektheit Wir müssen nur zeigen, dass die Kanten, die eingefügt werden immer sicher sind. Wähle einen Schnitt, der A respektiert, und den die neue Kante kreuzt Neue Kante ist Kante mit minimalen Gewicht unter allen Kanten, die noch keinen Kreis bilden Also ist neue Kante sicher.

18 Prim In Prim‘s Algorithmus bilden Kanten in A immer einen Baum
Wir verwenden eine Prioritätswarteschlange wie in Dijkstra: Operationen: Init: initialisiert Datenstruktur ExtractMin: Entfernt minimalen Schlüssel DecreaseKey(v,k): Verringere einen Schlüssel Einfache Implementierung mit Heap: Init: O(n) Extract Min: O(log n) DecreaseKey: O(log n)

19 Prim Eingabe: Graph G, Gewichte W, Wurzel r
Ausgabe: minimaler Spannbaum als Array A={(v, (v)): v=1,…,n} von Vorgängern Für alle v2 V setze key(v)=1 und (v)=NIL key(r)=0 Init: Bilde Priority Queue Q Während Q nichtleer: u=ExtractMin Für alle Nachbarn v von u: Wenn v in Q liegt, und key(v) > W(u,v) dann (v)=u und key(v):=W(u,v)

20 Laufzeit Prim Einmal Init, n mal ExtractMin und m mal DecreaseKey
Insgesamt O( (n+m) log n) bei Heap Implementierung Prioritätswarteschlange kann auch so implementiert werden, dass m DecreaseKey Operationen O(m) Zeit brauchen [amortisierte Analyse] Dann Laufzeit O(n log n +m) Insbesondere, wenn m¸ n log n, dann Linearzeit

21 Korrektheit Es gilt: A bildet immer einen Baum
Für Knoten v in Q entspricht key(v) dem Gewicht einer leichten Kante, die in den Baum A führt (wenn key(v)<1) Zu Beginn ist dies wahr Die Einfügung von r ist korrekt Wenn u eingefügt wird ist key (u) nach IV eine leichte Kante, d.h. sicher Zusätzlich bildet A Baum, und u noch nicht in A, also nach Zufügung der Kante nach u immer noch Die Nachbarn v von u werden durchlaufen, wenn key(v)· 1, dann ist key(v) Gewicht einer leichten Kanten nach A-{u}, ist eine Kanten von v nach u besser: update, d.h. nachher gilt IV