最小生成树算法的两个重要属性Cycle Property和Partition Property
2010-02-17 16:25
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Cycle Property:
T是一个带权图的一个最小生成树,如果存在一条边e后,在T中形成了一个环C。
则e必须比这个环中任何一条边都大。
证明:
反证法:如果存在一条边比e大,则去掉这条边,加入e后,得到的新的最小生成树的权重
比T还要小,矛盾。
Partition Property(严蔚敏的书称作MST性质,也称作cut property)
将图G的顶点集合X,分为U和V,|U| + |V| = |X|。在最后生成的最小生成树中,必然存在
一条贯通这两条边的边e,且这条边是所有这样的边中权值最小的。
证明:
依然用反证法,假设T是G的一个最小生成树,如果T不包含e,T必然包含另外一条大于e的边e'【weight(e')>weight(e)】,用以沟通U和V。
如果将e加入到T中,则构成一个环,注意这个环一定也包含e',根据最小生成树的Cycle Property性质,则e'必然小于环中的任何一条边,
即weight(e')<=weight(e),这样与此前假设矛盾。
推荐阅读资料:http://ww3.algorithmdesign.net/handouts/MST.pdf
T是一个带权图的一个最小生成树,如果存在一条边e后,在T中形成了一个环C。
则e必须比这个环中任何一条边都大。
证明:
反证法:如果存在一条边比e大,则去掉这条边,加入e后,得到的新的最小生成树的权重
比T还要小,矛盾。
Partition Property(严蔚敏的书称作MST性质,也称作cut property)
将图G的顶点集合X,分为U和V,|U| + |V| = |X|。在最后生成的最小生成树中,必然存在
一条贯通这两条边的边e,且这条边是所有这样的边中权值最小的。
证明:
依然用反证法,假设T是G的一个最小生成树,如果T不包含e,T必然包含另外一条大于e的边e'【weight(e')>weight(e)】,用以沟通U和V。
如果将e加入到T中,则构成一个环,注意这个环一定也包含e',根据最小生成树的Cycle Property性质,则e'必然小于环中的任何一条边,
即weight(e')<=weight(e),这样与此前假设矛盾。
推荐阅读资料:http://ww3.algorithmdesign.net/handouts/MST.pdf
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