Участник:Anastasy/Алгоритм Диница: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 49: Строка 49:
  
 
=== Последовательная сложность алгоритма ===
 
=== Последовательная сложность алгоритма ===
 +
# С помощью поиска в ширину слоистая сеть строится за время <math>O(m)</math>
 +
# Если обход в глубину достигает стока, насыщается как минимум одно ребро, иначе как минимум один указатель продвигается вперед. Таким образом, один запуск обхода в глубину работает за <math>O(n + k)</math>, где <math>k</math> — число продвижения указателей. Ввиду того, что всего запусков обхода в глубину в рамках поиска одного блокирующего потока будет <math>O(p)</math>, где <math>p</math> — число рёбер, насыщенных этим блокирующим потоком, то весь алгоритм поиска блокирующего потока отработает за <math>O(pn + \sum\limits_i{k_i})</math>. Учитывая, что все указатели в сумме прошли расстояние <math>O(m)</math>, это дает асимптотику <math>O(pn + pk)</math>. В худшем случае, когда блокирующий поток насыщает все рёбра, асимптотика получается O(VE).
 
=== Информационный граф ===  
 
=== Информационный граф ===  
 
=== Ресурс параллелизма алгоритма ===  
 
=== Ресурс параллелизма алгоритма ===  

Версия 19:21, 9 ноября 2017

Алгоритм Диница

Автор: Киреева Анастасия, группа 416

1 Постановка задачи

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Диница [1] — полиномиальный алгоритм, предназначенный для поиска максимального потока в транспортной сети. Он был предложен советским учёным Ефимом Диницем в 1970 году. Временная сложность алгоритма O(nm^2), где m — число ребер, а n — число вершин.

Основная идея алгоритма состоит в том, чтобы итеративно увеличивать величину потока вдоль некоторых путей из истока в сток. Алгоритм Диница схож с алгоритмом Эдмондса-Карпа[2], но основное отличие можно понимать так: на каждой итерации поток увеличивается не вдоль одного кратчайшего пути из истока в сток, а вдоль целого набора таких путей.

1.2 Математическое описание алгоритма

Математическая постановка задачи приведена в статье "Поиск максимального потока в транспортной сети", мы будем использовать введённые в ней обозначения.

Введём необходимые определения.

Остаточной сетью G^R по отношению к сети G=(V, E) и некоторому потоку f в ней называется сеть, в которой каждому ребру (u,v) \in E с пропускной способностью c_{uv} и потоком f_{uv} соответствуют два ребра:

  • (u,v) с пропускной способностью c_{uv}^R = c_{uv} - f_{uv}
  • (v,u) с пропускной способностью c_{vu}^R = f_{uv}

Стоит отметить, что при таком определении в остаточной сети могут появляться кратные рёбра: если в исходной сети было как ребро (u,v), так и (v,u).

Блокирующим потоком в данной сети называется такой поток, что любой путь из истока s в сток t содержит насыщенное этим потоком ребро (то есть c_{uv} = f_{uv} для некоторых u,v \in V). Иными словами, в данной сети не найдётся такого пути из истока в сток, вдоль которого можно беспрепятственно увеличить поток.

Блокирующий поток не обязательно максимален. Согласно теореме Форда-Фалкерсона поток будет максимальным тогда и только тогда, когда в остаточной сети G^R не найдётся s-t пути; в блокирующем же потоке ничего не утверждается о существовании пути по рёбрам, появляющимся в остаточной сети.

Слоистая сеть для данной сети строится следующим образом. Сначала определяются длины кратчайших путей из истока s до всех остальных вершин; назовём уровнем {\rm level}[v] вершины её расстояние от истока. Тогда в слоистую сеть включают все те рёбра (u,v) исходной сети, для которых верно {\rm level}[u] + 1 = {\rm level}[v].

Слоистая сеть ациклична. Кроме того, любой s-t путь в слоистой сети является кратчайшим путём в исходной сети.

Алгоритм представляет собой несколько фаз. На каждой фазе сначала строится остаточная сеть, затем по отношению к ней строится слоистая сеть (обходом в ширину), а в ней ищется произвольный блокирующий поток. Найденный блокирующий поток прибавляется к текущему потоку, и на этом очередная итерация заканчивается. Алгоритм заканчивает свою работу, когда в построенной на некоторой итерации остаточной сети не найдётся s-t пути.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Наибольший объем вычислений приходится на:

1.4 Макроструктура алгоритма

Одним из важных шагов алгоритма является поиск блокирующего потока. Опишем, каким образом это можно сделать.

Ищем s-t пути по одному обходом в глубину, пока такие пути находятся, при этом удаляем те ребра, вдоль которых невозможно дойти до стока. Для этого достаточно удалять ребро после того, как мы просмотрели его в обходе в глубину (кроме того случая, когда мы прошли вдоль ребра и нашли путь до стока). С точки зрения реализации, надо просто поддерживать в списке смежности каждой вершины указатель на первое неудалённое ребро, и увеличивать этот указатель в цикле внутри обхода в глубину.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Структуру алгоритма можно описать следующим образом:

  1. Для всех ребер (u, v) \in E сети G присвоим f_{uv}=0.
  2. Построим остаточную сеть G^R по отношению к сети G и потоку f. Затем строим слоистую сеть G^L по отношению к сети G^R. Если {\rm level}[t]=∞, алгоритм завершает работу и выводит поток f.
  3. Ищем блокирующий поток f' в сети G^R
  4. Прибавим f' к потоку f и переходим к шагу 2.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

  1. С помощью поиска в ширину слоистая сеть строится за время O(m)
  2. Если обход в глубину достигает стока, насыщается как минимум одно ребро, иначе как минимум один указатель продвигается вперед. Таким образом, один запуск обхода в глубину работает за O(n + k), где k — число продвижения указателей. Ввиду того, что всего запусков обхода в глубину в рамках поиска одного блокирующего потока будет O(p), где p — число рёбер, насыщенных этим блокирующим потоком, то весь алгоритм поиска блокирующего потока отработает за O(pn + \sum\limits_i{k_i}). Учитывая, что все указатели в сумме прошли расстояние O(m), это дает асимптотику O(pn + pk). В худшем случае, когда блокирующий поток насыщает все рёбра, асимптотика получается O(VE).

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 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  1. Диниц, Е. А. “Алгоритм решения задачи о максимальном потоке в сети со степенной оценкой.” Доклады АН СССР 194, no. 4 (1970): 754–57
  2. Edmonds, Jack; Karp, Richard M. (1972). "Theoretical improvements in algorithmic efficiency for network flow problems". Journal of the ACM. Association for Computing Machinery