Уровень алгоритма

Алгоритм Гопкрофта-Карпа

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску


1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Гопкрофта-Карпа[1] предназначен для решения задачи о назначениях в случае единичных цен. По заданному двудольному графу алгоритм находит максимальное паросочетание за время O(m \sqrt{n}).

1.2 Математическое описание алгоритма

Граф G = (V, E) называется двудольным, если его вершины можно разделить на две части V = X \sqcup Y, так что каждое ребро e \in E соединяет вершины из X и Y. Набор рёбер M \subseteq E называется паросочетанием, если каждая вершина v \in V принадлежит не более чем одному ребру из M. Требуется найти максимальное паросочетание – паросочетание с максимально возможным числом рёбер.

Вершина v \in V называется свободной, если она не принадлежит ни одному ребру из M. Простой путь

P: e_1 = (v_1, v_2), e_2 = (v_2, v_3), \ldots, e_{2k-1} = (v_{2k-1}, v_{2k})

называется увеличивающей цепью, если его концы v_1 и v_{2k} – свободные вершины, а каждое второе ребро принадлежит текущему паросочетанию:

e_2, e_4, \ldots, e_{2k-2} \in M.

Паросочетание M является максимальным, если для него не существует увеличивающей цепи.

Множество M', полученное заменой в M рёбер e_2, e_4, \ldots, e_{2k-2} на рёбра e_1, e_3, \ldots, e_{2k-1}, является паросочетанием и содержит на одно ребро больше, чем M. Множество M' = M \mathop{\Delta} P, где \mathop{\Delta} обозначает операцию симметрической разности множеств.

На каждом шаге алгоритма Гопкрофта-Карпа строится максимальное по включению множество кратчайших увеличивающих цепей \{ P_1, \ldots, P_q \}, не пересекающихся по вершинам, и текущее паросочетание M заменяется на M = M \mathop{\Delta} P_1 \mathop{\Delta} P_2 \mathop{\Delta} \dots \mathop{\Delta} P_q. Гарантируется, что число шагов не превышает 2 (\sqrt{\mu} + 1) = O(\sqrt{n}), где \mu – число рёбер максимального паросочетания.

Для поиска максимального множества кратчайших увеличивающих цепей применяется поиск в ширину с последующим поиском в глубину.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Основная вычислительная сложность алгоритма приходится на операции поиска в ширину и поиска в глубину.

1.4 Макроструктура алгоритма

  1. Выбрать начальное паросочетание M_0 (например, M_0 = \emptyset или паросочетание, полученное жадным алгоритмом).
  2. Вычислить максимальное по включение множество кратчайших увеличивающих цепей \{ P_1, \ldots, P_q \}, не пересекающихся по вершинам. Если улучшающих цепей не существует, остановиться: текущее паросочетание M_i является максимальным.
  3. Составить новое паросочетание M_{i + 1} = M_i \mathop{\Delta} P_1 \mathop{\Delta} P_2 \mathop{\Delta} \dots \mathop{\Delta} P_q и перейти к шагу 2.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Опишем, каким образом ищется максимальное множество кратчайших увеличивающих цепей на втором шаге алгоритма.

Пусть G = (V, E) – двудольный граф с разбиением вершин V = X \sqcup Y, а M – текущее паросочетание в нём. Обозначим через X_f \subseteq X и Y_f \subseteq Y соответствующие множества свободных вершин.

  1. Если одно из множеств X_f или Y_f пусто, то увеличивающих цепей не существует.
  2. Ориентируем рёбра G следующим образом:
    • рёбра из M идут из X в Y;
    • все остальные рёбра идут из Y в X.
  3. Выполним один поиск в ширину на полученном ориентированном графе, двигаясь от множества вершин X_f в обратном направлении.
    • Поиск останавливается на том шаге, на котором будет посещена хотя бы одна из вершин в Y_f.
    • Если поиск будет завершён без посещения одной из вершин Y_f, то увеличивающих цепей не существует.
    • Пометим вершины и рёбра, посещённые в ходе поиска в ширину.
  4. Для каждой из свободных вершин y \in Y_f выполним поиск в глубину в прямом направлении, двигаясь только по помеченным рёбрам и вершинам.
    • Снимем пометку с посещённых рёбер и вершин.
    • Если на очередном шаге посещена вершина x \in X_f, то поиск останавливается, а текущее содержимое стека определяет кратчайшую увеличивающую цепь от y к x.
    • Если поиск в глубину завершается без посещения множества X_f, то для данной вершины y увеличивающей цепи не существует, и необходимо перейти к следующей свободной вершине.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Алгоритм выполняет не более O(\sqrt{n}) шагов, на каждом из которых производятся поиск в ширину и поиск в глубину сложностью O(m). Таким образом, общая сложность составляет O(m \sqrt{n}).

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.3 Результаты прогонов

2.4 Выводы для классов архитектур

3 Литература

  1. Hopcroft, John E, and Richard M Karp. “An $N^{5/2} $ Algorithm for Maximum Matchings in Bipartite Graphs.” SIAM Journal on Computing 2, no. 4 (1973): 225–31. doi:10.1137/0202019.