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1. 图

1.1. 概念

顶
顶点的度 d
边
相邻
重边
环
完全图: 所有顶都相邻
二分图: $V(G) = X \cup Y, X\cap Y = \varnothing$ , X中, Y 中任两顶不相邻
轨道
圈

1.1.1. 性质

$\sum_{v\in V} d(v) = 2|E|$
G是二分图 $\Leftrightarrow$ G无奇圈
树是无圈连通图
树中, $|E| = |V| -1$

1.2. 图的表示

邻接矩阵
邻接链表

1.3. 树

无圈连通图, $E = V-1$ , 详细见树,

2. 搜索

求图的生成树¹

2.1. BFS

for v in V:
    v.d = MAX
    v.pre = None
    v.isFind = False
root. isFind = True
root.d = 0
que = [root]
while que !=[]:
    nd = que.pop(0)
    for v in Adj(nd):
        if not v.isFind :
            v.d = nd.d+1
            v.pre = nd
            v.isFind = True
            que.append(v)

时间复杂度 $O(V+E)$

2.2. DFS

$\Theta(V+E)$

def dfs(G):
    time = 0
    for v in V:
        v.pre = None
        v.isFind = False
    for v in V : # note this, 
        if not v.isFind:
            dfsVisit(v)
    def dfsVisit(G,u):
        time =time+1
        u.begin = time
        u.isFind = True
        for v in Adj(u):
            if not v.isFind:
                v.pre = u
                dfsVisit(G,v)
        time +=1
        u.end = time

begin, end 分别是结点的发现时间与完成时间

2.2.1. DFS 的性质

其生成的前驱子图 $G_{pre}$ 形成一个由多棵树构成的森林, 这是因为其与 dfsVisit 的递归调用树相对应
括号化结构
括号化定理: 考察两个结点的发现时间与结束时间的区间 [u,begin,u.end] 与 [v.begin,v.end]
- 如果两者没有交集, 则两个结点在两个不同的子树上(递归树)
- 如果 u 的区间包含在 v 的区间, 则 u 是v 的后代

2.3. 拓扑排序

利用 DFS, 结点的完成时间的逆序就是拓扑排序

同一个图可能有不同的拓扑排序

2.4. 强连通分量

在有向图中, 强连通分量中的结点互达定义 $Grev$ 为 $G$ 中所有边反向后的图

将图分解成强连通分量的算法在 Grev 上根据 G 中结点的拓扑排序来 dfsVisit, 即

compute Grev
initalization
for v in topo-sort(G.V):
    if not v.isFind: dfsVisit(Grev,v)

然后得到的DFS 森林(也是递归树森林)中每个树就是一个强连通分量

3. 最小生成树

利用了贪心算法,

3.1. Kruskal 算法

总体上, 从最开始每个结点就是一颗树的森林中(不相交集合, 并查集), 逐渐添加不形成圈的(两个元素不再同一个集合),最小边权的边.

edges=[]
for  edge as u,v in sorted(G.E):
    if find-set(u) != find-set(v):
        edges.append(edge)
        union(u,v)
return edges

如果并查集的实现采用了按秩合并与路径压缩技巧, 则 find 与 union 的时间接近常数所以时间复杂度在于排序边, 即 $O(ElgE)$ , 而 $E< V^2$ , 所以 $lgE = O(lgV)$ , 时间复杂度为 $O(ElgV)$

3.2. Prim 算法

用了 BFS, 类似 Dijkstra 算法从根结点开始 BFS, 一直保持成一颗树

for v in V: 
    v.minAdjEdge = MAX
    v.pre = None
root.minAdjEdge = 0
que = priority-queue (G.V)  # sort by minAdjEdge
while not que.isempty():
    u = que.extractMin()
    for v in Adj(u):
        if v in que and v.minAdjEdge>w(u,v):
            v.pre = u
            v.minAdjEdge = w(u,v)

建堆 $O(V)$ //note it's v, not vlgv
主循环中
- extractMin: $O(VlgV)$
- in 操作可以另设标志位, 在常数时间完成, 总共 $O(E)$
- 设置结点的 minAdjEdge, 需要 $O(lgv)$ , 循环 E 次,则总共 $O(ElgV)$

综上, 时间复杂度为 $O(ElgV)$ 如果使用的是斐波那契堆, 则可改进到 $O(E+VlgV)$

4. 单源最短路

求一个结点到其他结点的最短路径, 可以用 Bellman-Ford算法, 或者 Dijkstra算法.
定义两个结点u,v间的最短路 $\delta(u,v) = \begin{cases} min(w(path)),\quad u\xrightarrow{path} v\ MAX, \quad u rightarrow v \end{cases}$ 问题的变体

单目的地最短路问题: 可以将所有边反向转换成求单源最短路问题
单结点对的最短路径
所有结点对最短路路径

4.1. 负权重的边

Dijkstra 算法不能处理负权边, 只能用 Bellman-Ford 算法, 而且如果有负值圈, 则没有最短路, bellman-ford算法也可以检测出来

4.2. 初始化

def initialaize(G,s):
    for v in G.V:
        v.pre = None
        v.distance = MAX
    s.distance = 0

4.3. 松弛操作

def relax(u,v,w):
    if v.distance > u.distance + w:
        v.distance = u.distance + w:
         v.pre = u

性质

三角不等式: $\delta(s,v) \leqslant \delta(s,u) + w(u,v)$
上界: $v.distance \geqslant \delta(s,v)$
收敛: 对于某些结点u,v 如果s->...->u->v是图G中的一条最短路径，并且在对边，进行松弛前任意时间有 $u.distance=\delta(s,u)$ 则在之后的所有时间有 $v.distance=\delta(s,v)$
路径松弛性质: 如果 $p=v_0 v_1 \ldots v_k$ 是从源结点下v0到结点vk的一条最短路径，并且对p中的边所进行松弛的次序为 $(v_0,v_1),(v_1,v_2), \ldots ,(v_{k-1},v_k)$ , 则 $v_k.distance = \delta(s,v_k)$ 该性质的成立与任何其他的松弛操作无关，即使这些松弛操作是与对p上的边所进行的松弛操作穿插进行的。

证明

4.4. 有向无环图的单源最短路问题

def dag-shortest-path(G,s):
    initialize(G,s)
    for u in topo-sort(G.V):
        for v in Adj(v):
            relax(u,v,w(u,v))

4.5. Bellman-Ford 算法

def bellman-ford(G,s):
    initialize(G,s)
    for ct in range(|V|-1): # v-1times
        for u,v as edge in E:
            relax(u,v,w(u,v))
    for u,v as edge in E:
        if v.distance > u.distance + w(u,v):
            return False
    return True

第一个 for 循环就是进行松弛操作, 最后结果已经存储在结点的distance 和 pre 属性中了, 第二个 for 循环利用三角不等式检查有不有负值圈.

下面是证明该算法的正确性

4.6. Dijkstra 算法

def dijkstra(G,s):
    initialize(G,s)
    paths=[]
    q = priority-queue(G.V) # sort by distance
    while not q.empty():
        u = q.extract-min()
        paths.append(u)
        for v in Adj(u):
            relax(u,v,w(u,v))

5. 所有结点对的最短路问题

5.1. 矩阵乘法

使用动态规划算法, 可以得到最短路径的结构设 $l_{ij}^{(m)}$ 为从结点i 到结点 j 的至多包含 m 条边的任意路径的最小权重,当m = 0, 此时i=j, 则为0, 可以得到递归定义 $l_{ij}^{(m)} =\min( l_{ij}^{(m-1)}, \min_{1\leqslant k\leqslant n}( l_{ik}^{(m-1)}+w_{kj})) = \min_{1\leqslant k\leqslant n}( l_{ik}^{(m-1)}+w_{kj})$ &space;) 由于是简单路径, 则包含的边最多为 |V|-1 条, 所以 $\delta(i,j) = l_{ij}^{(|V|-1)} = l_{ij}^{(|V|)} =l_{ij}^{(|V| + 1)}= ...$ 所以可以自底向上计算, 如下输入权值矩阵 $W(w_{ij})$ ,&space;L^{(m-1)}),输出 $L^{(m)}$ , 其中 $L^{(1)} = W$ ,

n = L.rows
L' = new matrix(nxn)
for i in range(n):
    for j in range(n):
        l'[i][j] = MAX
        for k in range(n):
            l'[i][j] = min(l'[i][j], l[i][k]+w[k][j])
return L'

可以看出该算法与矩阵乘法的关系 $L^{(m)} = W^m$ , 所以可以直接计算乘法, 每次计算一个乘积是 $O(V^3)$ , 计算 V 次, 所以总体 $O(V^4)$ , 使用矩阵快速幂可以将时间复杂度降低为 $O(V^3lgV)$

def f(W):
    L = W
    i = 1
    while i<W.rows:
        L = L*L
        i*=2
    return L

5.2. Floyd-Warshall 算法

同样要求可以存在负权边, 但不能有负值圈. 用动态规划算法: 设 $d_{ij}^{(k)}$ 为从 i 到 j 所有中间结点来自集合 ${{1,2,\ldots,k}}$ 的一条最短路径的权重. 则有 $d_{ij}^{(k)} = \begin{cases} w_{ij},\quad k=0\ min(d_{ij}^{(k-1)},d_{ik}^{(k-1)}+d_{kj}^{(k-1)}),\quad k\geqslant 1 \end{cases}$ 而且为了找出路径, 需要记录前驱结点, 定义如下前驱矩阵 $\Pi$ , 设 $\pi_{ij}^{(k)}$ 为从 i 到 j 所有中间结点来自集合 ${{1,2,\ldots,k}}$ 的最短路径上 j 的前驱结点则 $\pi_{ij}^{(0)} = \begin{cases} nil,\quad i=j or w_{ij}=MAX\ i, \quad i eq j and w_{ij}<MAX \end{cases}$ 对 $k\geqslant 1$ $\pi_{ij}^{(k)} = \begin{cases} \pi_{ij}^{(k-1)} ,\quad d_{ij}^{(k-1)}\leqslant d_{ik}^{(k-1)}+d_{kj}^{(k-1)}\ \pi_{kj}^{(k-1)} ,\quad otherwise \end{cases}$

由此得出此算法

def floyd-warshall(w):
    n = len(w)
    d= w
    initial pre # 0
    for k in range(n):
        d2 = d.copy()
        pre2 = pre.copy()
        for j in range(n):
            for i in range(v)
                if d[i][j] > d[i][k]+d[k][j]:
                    d2[i][j] = min(d[i][j], d[i][k]+d[k][j])
                    pre2[i][j] = pre[k][j]
        pre = pre2
        d = d2
return d,pre

5.3. Johnson 算法

思路是通过重新赋予权重, 将图中负权边转换为正权,然后就可以用 dijkstra 算法(要求是正值边)来计算一个结点到其他所有结点的, 然后对所有结点用dijkstra

首先构造一个新图 G' 先将G拷贝到G', 再添加一个新结点 s, 添加 G.V条边, s 到G中顶点的, 权赋值为 0
用 Bellman-Ford 算法检查是否有负值圈, 如果没有, 同时求出 $\delta(s,v) Recorded-as h(v)$
求新的非负值权, w'(u,v) = w(u,v)+h(u)-h(v)
对所有结点在新的权矩阵w'上用 Dijkstra 算法

JOHNSON (G, u) 

s = newNode
G' = G.copy()
G'.addNode(s)
for v in G.V: G'.addArc(s,v,w=0)

if BELLMAN-FORD(G' , w, s) ==FALSE 
    error "the input graph contains a negative-weight cycle" 

for v in G'.V:
    # computed by the bellman-ford algorithm, delta(s,v) is the shortest distance from s to v
    h(v) = delta(s,v) 
for edge(u,v) in G'.E:
    w' = w(u,v)+h(u)-h(v)
d = matrix(n,n)
for u in G:
    dijkstra(G,w',u) # compute delta' for all v in G.V
    for v in G.V:
        d[u][v] = delta'(u,v) + h(v)-h(u)
return d

6. 最大流

G 是弱连通严格有向加权图, s为源, t 为汇, 每条边e容量 c(e), 由此定义了网络N(G,s,t,c(e)),

流函数 $f(e):E \rightarrow R$ $\begin{aligned} (1)\quad & 0\leqslant f(e) \leqslant c(e),\quad e \in E\ (2)\quad & \sum_{e\in \alpha(v)} f(e)= \sum_{e\in \beta(v)}f(e),\quad v \in V-{s,t} \end{aligned}$ 其中 $\alpha(v)$ 是以 v 为头的边集, $\beta(v)$ 是以 v 为尾的边集
流量: $F = \sum_{e\in \alpha(t)} f(e)- \sum_{e\in -\beta(t)}f(e),$
截 $(S,\overline S)$ : $S\subset V,s\in S, t\in \overline S =V-S$
截量 $C(S) = \sum_{e\in(S,\overline S)}c(e)$

6.1. 定理

参考图论²

对于任一截 $(S,\overline S)$ , 有 $F = \sum_{e\in (S,\overline S)} f(e)- \sum_{e\in(\overline S,S)}f(e),$
$F\leqslant C(S)$ 证明: 由上面定理 $F = \sum_{e\in (S,\overline S)} f(e)- \sum_{e\in(\overline S,S)}f(e),$ 而 $0\leqslant f(e) \leqslant c(e)$ , 则 $F\leqslant \sum_{e\in (S,\overline S)} f(e) \leqslant \sum_{e\in (S,\overline S)} c(e) = C(S)$
最大流,最小截: 若 $F= C(S)$ , 则F'是最大流量, C(S) 是最小截量

6.2. 多个源,汇

可以新增一个总的源,一个总的汇,

6.3. Ford-Fulkerson 方法

由于其实现可以有不同的运行时间, 所以称其为方法, 而不是算法. 思路是循环增加流的值, 在一个关联的"残存网络" 中寻找一条"增广路径", 然后对这些边进行修改流量. 重复直至残存网络上不再存在增高路径为止.

def ford-fulkerson(G,s,t):
    initialize flow f to 0
    while exists an augmenting path p in residual network Gf:
        augment flow f along p
    return f

6.3.1. 残存网络

6.3.2. 增广路径

6.3.3. 割

6.4. 基本的 Ford-Fulkerson算法

def ford-fulkerson(G,s,t):
    for edge in G.E: edge.f = 0
    while exists path p:s->t  in Gf:
        cf(p) = min{cf(u,v):(u,v) is in p}
        for edge in p:
            if edge  in E:
                edge.f +=cf(p)
            else: reverse_edge.f -=cf(p)

6.5. TBD

7. 参考资料

算法导论 ↩︎
图论, 王树禾 ↩︎

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