Дерево максимальной совместимости: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 37: Строка 37:
== Основные результаты ==
== Основные результаты ==


Точные алгоритмы
'''Точные алгоритмы'''


Было показано, что задача MCT является NP-полной для 6 деревьев ([9]) и для 2 деревьев [10]. NP-полнота появляется, когда по меньшей мере одно из входных деревьев имеет неограниченную степень. Для случая двух деревьев с ограниченной степенью Хайн и коллеги упоминают алгоритм с полиномиальным временем исполнения, основанный на выравнивании деревьев [10]. Ганапати и Уорноу [5] предложили экспоненциальный алгоритм для решения задачи MCT в общем виде. Они показали, как для двух деревьев <math>T_1, T_2 \;</math> вычислить бинарное дерево MCT для любой пары поддеревьев <math>(S_1 \in T_1, S_2 \in T_2) \;</math> при помощи динамических алгоритмов. Поддеревья, корни которых имеют высокую степень, обрабатываются путем рассмотрения каждого возможного разбиения потомков корня на два множества. Из-за этого в оценке сложности появляется экспоненциальный терм относительно d – максимальной степени вершин входных деревьев. Если имеются k входных деревьев, то рассматриваются кортежи из k поддеревьев и производится подобное же разбиение потомков корневых вершин на два множества для k поддеревьев. Следовательно, сложность по-прежнему является экспоненциальной относительно k.
Было показано, что задача MCT является NP-полной для 6 деревьев ([9]) и для 2 деревьев [10]. NP-полнота появляется, когда по меньшей мере одно из входных деревьев имеет неограниченную степень. Для случая двух деревьев с ограниченной степенью Хайн и коллеги упоминают алгоритм с полиномиальным временем исполнения, основанный на выравнивании деревьев [10]. Ганапати и Уорноу [5] предложили экспоненциальный алгоритм для решения задачи MCT в общем виде. Они показали, как для двух деревьев <math>T_1, T_2 \;</math> вычислить бинарное дерево MCT для любой пары поддеревьев <math>(S_1 \in T_1, S_2 \in T_2) \;</math> при помощи динамических алгоритмов. Поддеревья, корни которых имеют высокую степень, обрабатываются путем рассмотрения каждого возможного разбиения потомков корня на два множества. Из-за этого в оценке сложности появляется экспоненциальный терм относительно d – максимальной степени вершин входных деревьев. Если имеются k входных деревьев, то рассматриваются кортежи из k поддеревьев и производится подобное же разбиение потомков корневых вершин на два множества для k поддеревьев. Следовательно, сложность по-прежнему является экспоненциальной относительно k.
Строка 74: Строка 74:




Алгоритмы аппроксимации
'''Алгоритмы аппроксимации'''
Идея локализации и последующего успешного удаления всех конфликтов между входными деревьями также привела к созданию алгоритмов аппроксимации для дополнения задачи MCT, обозначаемого CMCT. Пусть L – множество листьев каждого дерева входного набора T. Целью задачи CMCT является выбор наименьшего числа листьев SCI, таких, что набор fTij(L - S) : Ti 2 Tg является совместимым.
 
Идея локализации и последующего успешного удаления всех конфликтов между входными деревьями также привела к созданию алгоритмов аппроксимации для ''дополнения'' задачи MCT, обозначаемого CMCT. Пусть L – множество листьев каждого дерева входного набора T. Целью задачи CMCT является выбор наименьшего числа листьев <math>S \subseteq I \;</math>, таких, что набор <math>\{ T_i | (L - S): T_i \in \mathcal{T} \} \;</math> является совместимым.




4501

правка

Навигация