Аноним

Минимальное остовное дерево: различия между версиями

Материал из WEGA
Строка 52: Строка 52:




Теорема 2. Пусть G равномерно выбирается случайным образом из множества всех графов, имеющих n вершин и m ребер. Тогда, независимо от весов ребер, MST(G) может быть найдено за время O(m + n) с вероятностью 1 2~^^т1а \, где a = a(m, n) – медленно растущая обратная функция Аккермана.
'''Теорема 2. Пусть G равномерно выбирается случайным образом из множества всех графов, имеющих n вершин и m ребер. Тогда, независимо от весов ребер, MST(G) может быть найдено за время O(m + n) с вероятностью <math>1 - 2^{- \Omega (m / \alpha^2)} \;</math>, где <math>\alpha = \alpha(m, n) \;</math> – медленно растущая обратная функция Аккермана.'''


Теорему 1 можно сопоставить с результатами исследований Карджера, Клейна и Тарьяна [ ], а также Шазеля [ ], посвященных рандомизированной и детерминированной сложности задачи MST.


Теорему 1 можно сопоставить с результатами исследований Карджера, Клейна и Тарьяна [9], а также Шазеля [2], посвященных рандомизированной и детерминированной сложности задачи MST.


Теорема 3 [9]. Минимальный остовный лес графа с m ребрами может быть вычислен при помощи рандомизированного алгоритма за время O(m) с вероятностью 1 - 2~Q(m\.


'''Теорема 3 [9]. Минимальный остовный лес графа с m ребрами может быть вычислен при помощи рандомизированного алгоритма за время O(m) с вероятностью <math>1 - 2^{- \Omega (m)} \;</math>.'''


Теорема 4 [2]. Минимальное остовное дерево графа может быть вычислено за время O(ma(m, n)) при помощи детерминированного алгоритма, где a – обратная функция Аккермана.
 
'''Теорема 4 [2]. Минимальное остовное дерево графа может быть вычислено за время <math>O(m \alpha(m, n)) \;</math> при помощи детерминированного алгоритма, где <math>\alpha \;</math> – обратная функция Аккермана.'''


== Применение ==
== Применение ==
4430

правок