Участник:Anastasy/Алгоритм Диница

Алгоритм Диница

Автор: Киреева Анастасия, группа 416

1 Постановка задачи

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Диница — 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, 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:

• поиск в ширину (для построения слоистой сети)
• обход в глубину (для построения блокирующего потока)

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

• С помощью поиска в ширину слоистая сеть строится за время $O(m)$.
• 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 $O(mn)$.
• Можно показать, что после каждой итерации расстояние между стоком и истоком строго увеличивается (то есть ${\rm level'}[t] \gt {\rm level}[t]$, где ${\rm level'}[t]$ — расстояние до стока, полученное на следующей итерации). Так как длина кратчайшего $s-t$ пути не может превосходить $n - 1$, то и количество фаз алгоритма не превосходит $n - 1$. Таким образом, весь алгоритм Диница выполняется за $O(n^2m)$.

1.7 Информационный граф

• 

  Информационный граф для алгоритма Диница
• 

  Информационный граф для параллельной реализации поиска в ширину

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Граф $G(V, E)$. $n$ вершин $v_i$ и $m$ ребер $e_j = (v_j^{(1)}, v_j^{(2)})$ с заданной пропускной способностью $c_j$, а также исток $s$ и сток $t$.

Объем входных данных: $O(m + n)$.

Выходные данные: величина максимального потока.

Объем выходных данных: $O(1)$.