Сопоставление (теория графов)

Из Википедии, бесплатной энциклопедии

В математической дисциплине теории графов в совпадающее или независимое множество ребер неориентированном графе представляет собой множество ребер без общих вершин . [1] Другими словами, подмножество ребер является паросочетанием, если каждая вершина встречается не более чем в одном ребре этого паросочетания. Поиск соответствия в двудольном графе можно рассматривать как задачу сетевого потока .

Определения [ править ]

Для данного графа G = ( V , E ) паросочетание представляет собой M в G набор попарно несмежных ребер, ни одно из которых не является петлей ; то есть никакие два ребра не имеют общих вершин.

Вершина считается сопоставленной (или насыщенной ), если она является конечной точкой одного из ребер сопоставления. В противном случае вершина несовпадающая (или ненасыщенная ).

Максимальное паросочетание — это паросочетание M графа G , которое не является подмножеством какого-либо другого паросочетания. Паросочетание M графа G является максимальным, если каждое ребро в G имеет непустое пересечение хотя бы с одним ребром из M . На следующем рисунке показаны примеры максимальных паросочетаний (красные) в трех графах.

( Максимальное сопоставление также известное как сопоставление максимальной мощности) [2] ) — паросочетание, содержащее максимально возможное количество ребер. Максимальных совпадений может быть много. Соответствующий номер графа G — размер максимального паросочетания. Каждое максимальное паросочетание является максимальным, но не каждое максимальное паросочетание является максимальным паросочетанием. На следующем рисунке показаны примеры максимальных совпадений на тех же трех графах.

Идеальное паросочетание — это паросочетание, которому соответствуют все вершины графа. То есть паросочетание является совершенным, если каждая вершина графа инцидентна ребру паросочетания. Соответствие является идеальным, если . Каждое совершенное паросочетание является максимальным и, следовательно, максимальным. термин полное совпадение В некоторой литературе используется . На приведенном выше рисунке только часть (b) показывает идеальное совпадение. Идеально сочетается также боковая крышка минимального размера . Таким образом, размер максимального паросочетания не больше размера минимального реберного покрытия: . Граф может содержать идеальное паросочетание только в том случае, если в графе четное число вершин.

Почти идеальное совпадение — это совпадение, при котором ровно одна вершина не совпадает. Очевидно, что граф может содержать почти идеальное паросочетание только в том случае, если граф имеет нечетное число вершин, а почти идеальные паросочетания являются максимальными паросочетаниями. На рисунке выше часть (c) показывает почти идеальное совпадение. Если каждой вершине не соответствует какое-то почти идеальное сопоставление, то граф называется факторно-критическим .

Учитывая совпадение M , альтернативный путь — это путь, который начинается с несовпадающей вершины. [3] и чьи ребра принадлежат поочередно паросочетанию, а не паросочетанию. Дополняющий путь — это альтернативный путь, который начинается и заканчивается в свободных (несовпадающих) вершинах. Лемма Бержа утверждает, что паросочетание M является максимальным тогда и только тогда, когда не существует расширяющего пути относительно M .

Индуцированное паросочетание это паросочетание, которое является множеством ребер индуцированного подграфа . [4]

Свойства [ править ]

В любом графе без изолированных вершин сумма числа совпадений и числа покрытия ребер равна количеству вершин. [5] Если существует идеальное совпадение, то и номер совпадения, и номер покрытия края равны | В | / 2 .

Если A и B — два максимальных паросочетания, то | А | ≤ 2| Б | и | Б | ≤ 2| А | . Чтобы убедиться в этом, заметим, что каждое ребро в B \ A может быть смежным не более чем с двумя рёбрами в A \ B , поскольку A — паросочетание; при этом каждое ребро в A \ B смежно с ребром в B \ A по максимальности B , следовательно,

Далее мы делаем вывод, что

В частности, это показывает, что любое максимальное паросочетание является 2-приближением максимального паросочетания, а также 2-приближением минимального максимального паросочетания. Это неравенство строгое: например, если G — путь с 3 ребрами и 4 вершинами, размер минимального максимального паросочетания равен 1, а размер максимального паросочетания равен 2.

Спектральная характеристика числа согласования графа дана Хассани Монфаредом и Малликом следующим образом: Пусть быть графиком на вершины и быть отдельные ненулевые чисто мнимые числа , где . Тогда соответствующее число является тогда и только тогда, когда (а) существует действительная кососимметричная матрица с графиком и собственные значения и нули и (б) все вещественные кососимметричные матрицы с графиком иметь максимум ненулевые собственные значения . [6] Обратите внимание, что (простой) график вещественной симметричной или кососимметричной матрицы порядка имеет вершины и ребра, заданные ненулевыми недиагональными элементами .

Соответствующие полиномы [ править ]

Производящая функция количества паросочетаний k -ребер в графе называется согласующим полиномом. Пусть G — граф, а m k — количество паросочетаний k -ребер. Один совпадающий полином G — это

Другое определение дает соответствующий полином как

где n — количество вершин в графе. Каждый тип имеет свое применение; дополнительную информацию см. в статье о сопоставлении полиномов.

Алгоритмы и вычислительная сложность [ править ]

Сопоставление по максимальной мощности [ править ]

Фундаментальной проблемой комбинаторной оптимизации является поиск максимального паросочетания . Эта задача имеет разные алгоритмы для разных классов графов.

В невзвешенном двудольном графе задача оптимизации состоит в нахождении соответствия максимальной мощности . Задача решается алгоритмом Хопкрофта-Карпа за время O ( √VE . плоские ) времени, и существуют более эффективные рандомизированные алгоритмы , алгоритмы аппроксимации и алгоритмы для специальных классов графов, таких как двудольные графы , как описано в основной статье .

Соответствие максимального веса [ править ]

Во взвешенном двудольном графе задача оптимизации состоит в том, чтобы найти паросочетание с максимальным весом; двойная задача — найти паросочетание с минимальным весом. Эту проблему часто называют максимальным взвешенным двусторонним сопоставлением или проблемой назначения . Венгерский алгоритм решает задачу назначения и положил начало алгоритмам комбинаторной оптимизации. Он использует модифицированный поиск кратчайшего пути в алгоритме увеличения пути. Если алгоритм Беллмана-Форда , время работы венгерского алгоритма становится на этом этапе используется или стоимость края может быть смещена с возможностью достижения время работы с алгоритмом Дейкстры и кучей Фибоначчи . [7]

В недвудольном взвешенном графе задача сопоставления максимального веса может быть решена за время используя алгоритм цветения Эдмондса .

Максимальные совпадения [ править ]

Максимальное соответствие можно найти с помощью простого жадного алгоритма . Максимальное паросочетание также является максимальным паросочетанием, и, следовательно, можно найти наибольшее максимальное паросочетание за полиномиальное время. Однако не известен ни один алгоритм с полиномиальным временем для поиска минимального максимального паросочетания , то есть максимального паросочетания, содержащего наименьшее возможное количество ребер.

Максимальное паросочетание с k ребрами — это множество с доминирующими ребрами, состоящее из k ребер. И наоборот, если нам задан минимальный набор доминирующих ребер с k ребрами, мы можем построить максимальное паросочетание с k ребрами за полиномиальное время. Следовательно, задача нахождения минимального максимального паросочетания по существу равна проблеме нахождения минимального доминирующего множества ребер. [8] Обе эти две задачи оптимизации известны как NP-трудные ; варианты решения этих задач являются классическими примерами NP-полных задач. [9] Обе задачи можно аппроксимировать с коэффициентом 2 за полиномиальное время: просто найдите произвольное максимальное паросочетание M . [10]

Задачи со счетом [ править ]

Количество паросочетаний в графе известно как индекс Хосоя графа. , даже для двудольных графов. #P-полно Вычислить эту величину [11] Подсчет идеальных паросочетаний также является #P-полным , даже в двудольных графах , поскольку вычисление перманента произвольной матрицы 0–1 (еще одна #P-полная задача) — это то же самое, что вычисление количества идеальных паросочетаний в двудольном графе. имея данную матрицу в качестве матрицы двусмежности . Однако существует полностью полиномиальная рандомизированная по времени аппроксимационная схема для подсчета количества двудольных паросочетаний. [12] Замечательная теорема Кастелейна утверждает, что количество идеальных паросочетаний в плоском графе можно вычислить точно за полиномиальное время с помощью алгоритма FKT .

Количество идеальных паросочетаний в полном графе K n четным n ) определяется двойным факториалом ( n − 1)!!. [13] Количество паросочетаний в полных графах, без ограничения на идеальность паросочетаний, задается телефонными номерами . [14]

Число идеальных паросочетаний в графе также известно как гафниан его матрицы смежности .

Нахождение всех максимально совпадающих ребер [ править ]

Одна из основных задач теории паросочетания — найти в заданном графе все ребра, которые можно расширить до максимального паросочетания в графе (такие ребра называются максимально сопоставляемыми ребрами или разрешенными ребрами). Алгоритмы решения этой задачи включают в себя:

  • Для общих графов детерминированный алгоритм по времени и рандомизированный алгоритм по времени . [15] [16]
  • Для двудольных графов, если найдено одно максимальное совпадение, детерминированный алгоритм выполняется во времени. . [17]

Двустороннее сопоставление онлайн [ править ]

Проблема разработки онлайн-алгоритма сопоставления была впервые рассмотрена Ричардом М. Карпом , Умешем Вазирани и Виджаем Вазирани в 1990 году. [18]

В онлайн-режиме узлы на одной стороне двудольного графа поступают по одному и должны быть либо немедленно сопоставлены с другой стороной графа, либо отброшены. Это естественное обобщение задачи о секретаре , которое можно применить к онлайн-аукционам рекламы. Лучший онлайн-алгоритм для случая невзвешенной максимизации с моделью случайного поступления достигает конкурентоспособности 0,696 коэффициента . [19]

Характеристики [ править ]

Теорема Кенига утверждает, что в двудольных графах максимальное паросочетание равно размеру минимального вершинного покрытия . Благодаря этому результату задачи о минимальном покрытии вершин, максимальном независимом множестве и биклике максимальных вершин могут быть решены за полиномиальное время для двудольных графов.

Теорема Холла о браке дает характеристику двудольных графов, имеющих идеальное паросочетание, а теорема Тутта дает характеристику произвольных графов.

Приложения [ править ]

Соответствие в общих графиках [ править ]

Сопоставление в двудольных графах [ править ]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ "is_matching" . Документация NetworkX 2.8.2 . Проверено 31 мая 2022 г. Каждый узел инцидентен не более чем одному ребру сопоставления. Говорят, что ребра независимы.
  2. ^ Алан Гиббонс, Алгоритмическая теория графов, издательство Кембриджского университета, 1985, Глава 5.
  3. ^ «Предварительный просмотр» .
  4. ^ Кэмерон, Кэти (1989), «Индуцированные сопоставления», специальный выпуск Первой Монреальской конференции по комбинаторике и информатике, 1987, Дискретная прикладная математика , 24 (1–3): 97–102, doi : 10.1016/0166-218X(92) )90275-Ф , МР   1011265
  5. ^ Галлай, Тибор (1959), «О наборах крайних точек и ребер», Ann. Университет наук. Будапешт. Секта Этвёша. Математика , 2 : 133–138 .
  6. ^ Кейван Хассани Монфаред и Судипта Маллик, Теорема 3.6, Спектральная характеристика паросочетаний в графах, Линейная алгебра и ее приложения 496 (2016) 407–419, https://doi.org/10.1016/j.laa.2016.02.004 , https ://arxiv.org/abs/1602.03590
  7. ^ Фредман, Майкл Л.; Тарьян, Роберт Эндре (1987), «Кучи Фибоначчи и их использование в улучшенных алгоритмах сетевой оптимизации», Journal of the ACM , 34 (3): 596–615, doi : 10.1145/28869.28874 , S2CID   7904683
  8. ^ Яннакакис, Михалис; Гаврил, Фаника (1980), «Множества с доминирующими краями в графах» (PDF) , SIAM Journal on Applied Mathematics , 38 (3): 364–372, doi : 10.1137/0138030 .
  9. ^ Гэри, Майкл Р .; Джонсон, Дэвид С. (1979), Компьютеры и трудноразрешимые проблемы: Руководство по теории NP-полноты , WH Freeman, ISBN  0-7167-1045-5 . Множество с доминирующим ребром (версия решения) обсуждается в рамках проблемы доминирующего множества, которая представляет собой проблему GT2 в Приложении A1.1. Минимально-максимальное сопоставление (вариант решения) — это задача GT10 в Приложении A1.1.
  10. ^ Аузиелло, Джорджо; Крещенци, Пьерлуиджи; Гамбози, Джорджио; Канн, Вигго; Маркетти-Спаккамела, Альберто; Протаси, Марко (2003), Сложность и аппроксимация: задачи комбинаторной оптимизации и их свойства аппроксимации , Springer . Минимальный набор доминирующих ребер (версия оптимизации) — это задача GT3 в Приложении B (стр. 370). Минимальное максимальное соответствие (версия оптимизации) — это задача GT10 в Приложении B (стр. 374). См. также «Минимальный набор доминирующих ребер» и «Минимальное максимальное соответствие» в веб-справочнике .
  11. ^ Лесли Валиант , Сложность проблем перечисления и надежности , SIAM J. Comput., 8 (3), 410–421
  12. ^ Безакова, Ивона; Штефанкович, Даниэль; Вазирани, Виджай В .; Вигода, Эрик (2008). «Ускорение моделирования отжига для решения постоянных и комбинаторных задач счета». SIAM Journal по вычислительной технике . 37 (5): 1429–1454. CiteSeerX   10.1.1.80.687 . дои : 10.1137/050644033 . S2CID   755231 .
  13. ^ Каллан, Дэвид (2009), Комбинаторный обзор тождеств для двойного факториала , arXiv : 0906.1317 , Bibcode : 2009arXiv0906.1317C .
  14. ^ Тичи, Роберт Ф.; Вагнер, Стефан (2005), «Экстремальные задачи для топологических индексов в комбинаторной химии» (PDF) , Journal of Computational Biology , 12 (7): 1004–1013, doi : 10.1089/cmb.2005.12.1004 , PMID   16201918 .
  15. ^ Рабин, Майкл О.; Вазирани, Виджай В. (1989), «Максимальные совпадения в общих графах посредством рандомизации», Journal of Algorithms , 10 (4): 557–567, CiteSeerX   10.1.1.228.1996 , doi : 10.1016/0196-6774(89)90005 -9
  16. ^ Чериян, Джозеф (1997), «Рандомизированный алгоритмы для задач теории сопоставления», SIAM Journal on Computing , 26 (6): 1635–1655, doi : 10.1137/S0097539793256223
  17. ^ Тасса, Тамир (2012), «Нахождение всех максимально совпадающих ребер в двудольном графе», Theoretical Computer Science , 423 : 50–58, doi : 10.1016/j.tcs.2011.12.071
  18. ^ Карп, Ричард М .; Вазирани, Умеш В. ; Вазирани, Виджай В. (1990). «Оптимальный алгоритм двустороннего сопоставления в режиме онлайн» (PDF) . Материалы 22-го ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений (STOC, 1990) . стр. 352–358. дои : 10.1145/100216.100262 . ISBN  0-89791-361-2 .
  19. ^ Махдиан, Мохаммед; Ян, Цици (2011). «Двустороннее онлайн-сопоставление со случайными поступлениями: подход, основанный на сильно выявляющих факторах ЛП». Труды сорок третьего ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений . стр. 597–606. дои : 10.1145/1993636.1993716 .
  20. ^ См., например, Тринайстич, Ненад ; Кляйн, Дуглас Дж.; Рандич, Милан (1986), «О некоторых решенных и нерешенных проблемах химической теории графов», International Journal of Quantum Chemistry , 30 (S20): 699–742, doi : 10.1002/qua.560300762 .

Дальнейшее чтение [ править ]

  1. Ловас, Ласло ; Пламмер, доктор медицинских наук (1986), Теория соответствия , Анналы дискретной математики, том. 29, Северная Голландия, ISBN  0-444-87916-1 МР  0859549
  2. Томас Х. Кормен , Чарльз Э. Лейзерсон , Рональд Л. Ривест и Клиффорд Стейн (2001), Введение в алгоритмы (второе изд.), MIT Press и McGraw – Hill, глава 26, стр. 643–700, ISBN  0-262-53196-8 {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  3. Андраш Франк (2004). О венгерском методе Куна – дань уважения Венгрии (PDF) (Технический отчет). Исследовательская группа Эгервари.
  4. Майкл Л. Фредман и Роберт Э. Тарьян (1987), «Кучи Фибоначчи и их использование в улучшенных алгоритмах сетевой оптимизации», Journal of the ACM , 34 (3): 595–615, doi : 10.1145/28869.28874 , S2CID   7904683 .
  5. С. Дж. Сайвин и Иван Гутман (1988), Структуры Кекуле в бензоидных углеводородах , Springer-Verlag
  6. Марек Карпински и Войцех Риттер (1998), Быстрые параллельные алгоритмы для задач сопоставления графов , Oxford University Press, ISBN  978-0-19-850162-6

Внешние ссылки [ править ]