Алгоритм Крускала: различия между версиями

[непроверенная версия]

Версия 15:41, 8 июля 2015

Содержание

1 Свойства и структура алгоритмов
2 Программная реализация алгоритмов
3 Литература

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Крускала^[1] предназначен для решения задачи о построении минимального остовного дерева во взвешенном неориентированном графе. Последовательная сложность алгоритма [math]O(m \ln n)[/math].

В отличие от алгоритмов Прима и Борувки, алгоритм Крускала не требует информации о рёбрах конкретной вершины, вместо этого на его вход подаётся общий список рёбер графа в произвольном порядке. Кроме этого, каждое (ненаправленное) ребро достаточно представить лишь одной из его направленных дуг, что на практике означает в два раза меньший объём вычислений. Последовательная версия алгоритма Крускала работает, как правило, быстрее последовательной версии алгоритма Борувки, а при условии предварительной сортировки списка рёбер по весу сложность алгоритма снижается до [math]O(m \alpha(m, n))[/math].

1.2 Математическое описание

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Время работы алгоритма складывается из сортировки рёбер и поддержания информации о фрагментах. В базовом варианте рёбра вначале сортируются за время [math]m \ln n[/math] (например, с помощью быстрой сортировки), затем просматриваются в порядке увеличения веса за время [math]O(m)[/math], при этом для хранения информации о текущих фрагментах используется система непересекающихся множеств^[2] с общим временем работы [math]O(m \alpha(m, n))[/math]. Итоговая сложность алгоритма [math]O(m \ln n)[/math].

Как видно, наибольшую сложность имеет этап сортировки, при этом большая часть рёбер сортируется напрасно: они всё равно будут отброшены, как принадлежащие одному фрагменту. Использование инкрементальной быстрой сортировки^[3] (англ. IQS: Incremental Quick Sort) позволяет снизить затраты на сортировку, так что среднее время работы алгоритма составляет [math]O(m + n \ln^2 n)[/math].

В случае, если рёбра графа изначально отсортированы по весу рёбер, сложность алгоритма снижается до [math]O(m \alpha(m, n))[/math].

1.7 Информационный граф

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

1.9 Описание входных и выходных данных

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритмов

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Описание локальности данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного 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

C++: Boost Graph Library (функция kruskal_min_spanning_tree), сложность [math]O(m \ln m)[/math].
C++, MPI: Parallel Boost Graph Library
- функция merge_local_minimum_spanning_trees реализует алгоритм Крускала;
- функции dense_boruvka_minimum_spanning_tree, boruvka_then_merge, boruvka_mixed_merge сочетают алгоритм Борувки и алгоритм Крускала.
Python: NetworkX (функция minimum_spanning_tree).
Java: JGraphT (класс KruskalMinimumSpanningTree).

3 Литература

↑ Kruskal, Joseph B. “On the Shortest Spanning Subtree of a Graph and the Traveling Salesman Problem.” Proceedings of the American Mathematical Society 7, no. 1 (January 1956): 48–50. doi:10.1090/S0002-9939-1956-0078686-7.
↑ Tarjan, Robert Endre. “Efficiency of a Good but Not Linear Set Union Algorithm.” Journal of the ACM 22, no. 2 (April 1975): 215–25. doi:10.1145/321879.321884.
↑ Navarro, Gonzalo, and Rodrigo Paredes. “On Sorting, Heaps, and Minimum Spanning Trees.” Algorithmica 57, no. 4 (March 23, 2010): 585–620. doi:10.1007/s00453-010-9400-6.

[1] Kruskal, Joseph B. “On the Shortest Spanning Subtree of a Graph and the Traveling Salesman Problem.” Proceedings of the American Mathematical Society 7, no. 1 (January 1956): 48–50. doi:10.1090/S0002-9939-1956-0078686-7.

[2] Tarjan, Robert Endre. “Efficiency of a Good but Not Linear Set Union Algorithm.” Journal of the ACM 22, no. 2 (April 1975): 215–25. doi:10.1145/321879.321884.

[3] Navarro, Gonzalo, and Rodrigo Paredes. “On Sorting, Heaps, and Minimum Spanning Trees.” Algorithmica 57, no. 4 (March 23, 2010): 585–620. doi:10.1007/s00453-010-9400-6.

[1]

[2]

[3]

@@ Строка 12: / Строка 12: @@
 === Последовательная сложность алгоритма ===
-Время работы алгоритма складывается из сортировки рёбер и поддержания информации о фрагментах. В базовом варианте рёбра вначале сортируются за время <math>m \ln m</math>, затем просматриваются в порядке увеличения веса за время <math>O(m)</math> (например, с помощью быстрой сортировки), при этом для хранения информации о текущих фрагментах используется [[система непересекающихся множеств]]<ref>Tarjan, Robert Endre. “Efficiency of a Good but Not Linear Set Union Algorithm.” Journal of the ACM 22, no. 2 (April 1975): 215–25. doi:10.1145/321879.321884.</ref> с общим временем работы <math>O(m \alpha(m, n))</math>. Итоговая сложность алгоритма <math>O(m \ln m)</math>.
+Время работы алгоритма складывается из сортировки рёбер и поддержания информации о фрагментах. В базовом варианте рёбра вначале сортируются за время <math>m \ln n</math> (например, с помощью быстрой сортировки), затем просматриваются в порядке увеличения веса за время <math>O(m)</math>, при этом для хранения информации о текущих фрагментах используется [[система непересекающихся множеств]]<ref>Tarjan, Robert Endre. “Efficiency of a Good but Not Linear Set Union Algorithm.” Journal of the ACM 22, no. 2 (April 1975): 215–25. doi:10.1145/321879.321884.</ref> с общим временем работы <math>O(m \alpha(m, n))</math>. Итоговая сложность алгоритма <math>O(m \ln n)</math>.
 Как видно, наибольшую сложность имеет этап сортировки, при этом большая часть рёбер сортируется напрасно: они всё равно будут отброшены, как принадлежащие одному фрагменту. Использование инкрементальной быстрой сортировки<ref>Navarro, Gonzalo, and Rodrigo Paredes. “On Sorting, Heaps, and Minimum Spanning Trees.” Algorithmica 57, no. 4 (March 23, 2010): 585–620. doi:10.1007/s00453-010-9400-6.</ref> (англ. IQS: Incremental Quick Sort) позволяет снизить затраты на сортировку, так что среднее время работы алгоритма составляет <math>O(m + n \ln^2 n)</math>.