4551
правка
Irina (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Irina (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== Ключевые слова и синонимы == | == Ключевые слова и синонимы == | ||
[[Минимальная задача заполнения]] | [[Минимальная задача заполнения]] | ||
== Постановка задачи == | == Постановка задачи == | ||
Строка 27: | Строка 26: | ||
Быстрая минимальная триангуляция, рис. 1 | Быстрая минимальная триангуляция, рис. 1 | ||
Алгоритм быстрой минимальной триангуляции | Алгоритм быстрой минимальной триангуляции | ||
== Основные результаты == | == Основные результаты == | ||
Строка 60: | Строка 58: | ||
Несмотря на то, что все подзадачи на одном и том же уровне могут решаться независимо, у них могут быть общие вершины и дуги, но не антидуги (т.е. пары вершин, не являющиеся смежными). Поскольку процесс триангуляции включает в себя добавление дуг, число антидуг на каждом уровне снижается, и сумма числа антидуг для всех подзадач на одном и том же уровне не может превышать n2. Алгоритм разбиения на рис. 2 использует этот факт; он имеет время исполнения O(n2 _ m), что в сумме для каждого уровня дает O(n2). Таким образом, каждый уровень алгоритма быстрой минимальной триангуляции, приведенного на рис. 1, может быть выполнен за время O(n2 + n˛), где O(n˛) – время, необходимое для вычисления MMT. Алгоритм разбиения на рис. 2 фактически находит множество A, которое определяет множество независимых разделителей, такое, что ни одна подзадача не содержит более четырех пятых всех антидуг исходного графа. В результате количество уровней алгоритма быстрой минимальной триангуляции не превышает log4/5(n2) = 2log4/5(n), чем достигается время исполнения O(n˛ log n). | Несмотря на то, что все подзадачи на одном и том же уровне могут решаться независимо, у них могут быть общие вершины и дуги, но не антидуги (т.е. пары вершин, не являющиеся смежными). Поскольку процесс триангуляции включает в себя добавление дуг, число антидуг на каждом уровне снижается, и сумма числа антидуг для всех подзадач на одном и том же уровне не может превышать n2. Алгоритм разбиения на рис. 2 использует этот факт; он имеет время исполнения O(n2 _ m), что в сумме для каждого уровня дает O(n2). Таким образом, каждый уровень алгоритма быстрой минимальной триангуляции, приведенного на рис. 1, может быть выполнен за время O(n2 + n˛), где O(n˛) – время, необходимое для вычисления MMT. Алгоритм разбиения на рис. 2 фактически находит множество A, которое определяет множество независимых разделителей, такое, что ни одна подзадача не содержит более четырех пятых всех антидуг исходного графа. В результате количество уровней алгоритма быстрой минимальной триангуляции не превышает log4/5(n2) = 2log4/5(n), чем достигается время исполнения O(n˛ log n). | ||
== Применение == | == Применение == | ||
Строка 68: | Строка 65: | ||
Возможно, из-за связи с первоначальной задачей первые алгоритмы минимальной триангуляции были основаны на упорядочении и давали в результате порядок, называемый минимальным порядком удаления. С тех пор задача нахождения минимальной триангуляции получила широкое распространение; были опубликованы несколько новых вариантов применения и характеризаций, касающихся свойств разделителей вершин. В числе таких новых вариантов применения – нахождение древесной ширины графа и реконструкция эволюционной истории при помощи филогенетических деревьев [6]. Новые характеризации минимальной триангуляции на основе разделителей вершин повысили уровень знаний о минимальных триангуляциях [1,7,9]. Одним из результатов, основанных на этих характеризациях, является алгоритм вычисления древесной ширины графа за полиномиальное время в случае, когда количество минимальных разделителей полиномиально ограничено [2]. Другим вариантом применения являются более быстрые точные алгоритмы вычисления древесной ширины графа с полиномиальным временем исполнения [4]. | Возможно, из-за связи с первоначальной задачей первые алгоритмы минимальной триангуляции были основаны на упорядочении и давали в результате порядок, называемый минимальным порядком удаления. С тех пор задача нахождения минимальной триангуляции получила широкое распространение; были опубликованы несколько новых вариантов применения и характеризаций, касающихся свойств разделителей вершин. В числе таких новых вариантов применения – нахождение древесной ширины графа и реконструкция эволюционной истории при помощи филогенетических деревьев [6]. Новые характеризации минимальной триангуляции на основе разделителей вершин повысили уровень знаний о минимальных триангуляциях [1,7,9]. Одним из результатов, основанных на этих характеризациях, является алгоритм вычисления древесной ширины графа за полиномиальное время в случае, когда количество минимальных разделителей полиномиально ограничено [2]. Другим вариантом применения являются более быстрые точные алгоритмы вычисления древесной ширины графа с полиномиальным временем исполнения [4]. | ||
== Открытые вопросы == | == Открытые вопросы == | ||
Приведенный алгоритм позволяет найти минимальную триангуляцию за время O((n2 + и") log n), где O(n˛) – время, необходимое для проведения бинарного матричного умножения n х n. В результате любое улучшение алгоритма бинарного матричного умножения позволит повысить скорость алгоритма нахождения минимальной триангуляции. Интересный вопрос заключается в том, верно ли обратное: существует ли алгоритм бинарного матричного умножения с временем O((n2 + n^)f(n)), где O(n˛) – время, необходимое для нахождения минимальной триангуляции и f(n) = о{па~2) или по меньшей мере f(n) = O(n). Более простой и релевантный вопрос был ранее задан в [8]: сложнее ли вычислить минимальную триангуляцию, чем определить, содержит ли граф хотя бы один треугольник? Более алгоритмический вопрос выглядит следующим образом: существует ли алгоритм нахождения минимальной триангуляции за время O(n2 + na). | Приведенный алгоритм позволяет найти минимальную триангуляцию за время O((n2 + и") log n), где O(n˛) – время, необходимое для проведения бинарного матричного умножения n х n. В результате любое улучшение алгоритма бинарного матричного умножения позволит повысить скорость алгоритма нахождения минимальной триангуляции. Интересный вопрос заключается в том, верно ли обратное: существует ли алгоритм бинарного матричного умножения с временем O((n2 + n^)f(n)), где O(n˛) – время, необходимое для нахождения минимальной триангуляции и f(n) = о{па~2) или по меньшей мере f(n) = O(n). Более простой и релевантный вопрос был ранее задан в [8]: сложнее ли вычислить минимальную триангуляцию, чем определить, содержит ли граф хотя бы один треугольник? Более алгоритмический вопрос выглядит следующим образом: существует ли алгоритм нахождения минимальной триангуляции за время O(n2 + na). | ||
== См. также == | == См. также == | ||
* ''[[Древесная ширина графов]] | * ''[[Древесная ширина графов]] | ||
== Литература == | == Литература == |
правка