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贪心法求树的最小支配集,最小点覆盖,最大独立集

2017-02-27 20:38 225 查看
定义:

最小支配集:对于图G = (V, E) 来说,最小支配集指的是从 V 中取尽量少的点组成一个集合, 使得 V 中剩余的点都与取出来的点有边相连.也就是说,设 V' 是图的一个支配集,则对于图中的任意一个顶点 u ,要么属于集合 V', 要么与 V' 中的顶点相邻. 在 V' 中除去任何元素后 V' 不再是支配集, 则支配集 V' 是极小支配集.称G 的所有支配集中顶点个数最少的支配集为最小支配集,最小支配集中的顶点个数称为支配数.

最小点覆盖:对于图G = (V, E) 来说,最小点覆盖指的是从 V 中取尽量少的点组成一个集合, 使得 E 中所有边都与取出来的点相连.也就是说设 V' 是图 G 的一个顶点覆盖,则对于图中任意一条边(u, v), 要么 u 属于集合 V', 要么 v 属于集合 V'. 在集合 V' 中除去任何元素后 V' 不再是顶点覆盖, 则 V' 是极小点覆盖. 称 G 的所有顶点覆盖中顶点个数最小的覆盖为最小点覆盖.

最大独立集: 对于图G = (V, E) 来说,最大独立集指的是从 V 中取尽量多的点组成一个集合,使得这些点之间没有边相连.也就是说设 V' 是图 G 的一个独立集,则对于图中任意一条边(u, v), u 和 v 不能同时属于集合 V', 甚至可以 u 和 v 都不属于集合 V'. 在 V' 中添加任何不属于 V' 元素后 V' 不再是独立集,则 V' 是极大独立集.称 G 的所有顶点独立集中顶点个数最多的独立即为最大独立集.

求解:

  对于任意图 G 来说,最小支配集, 最小点覆盖, 最大独立集问题是不存在多项式时间的解法,即属于NP问题.但是这里所要求的图 G 是一棵树.可以在多项式的时间内给予解决.在这里利用贪心的思想来解决树上的这三个问题.

(1)最小支配集

贪心策略:首先选择一点为树根,再按照深度优先遍历得到遍历序列,按照所得序列的反向序列的顺序进行贪心,对于一个即不属于支配集也不与支配集中的点相连的点来说,如果他的父节点不属于支配集,将其父节点加入到支配集.

伪代码:

  第一步:以根节点深度优先遍历整棵树,求出每个点在深度优先遍历序列中的编号和每个点的父节点编号.

  第二步:按照深度优先遍历的反向顺序检查每个点,如果当前点不属于支配集也不与支配集的点相连,且它的父节点不属于支配集,将其父节点加入到支配集,支配集中点的个数加 1, 标记当前节点, 当前节点的父节点, 当前节点的父节点的父节点,因为这些节点要么属于支配集(当前点的父节点),要么与支配集中的点相连(当前节点 和 当前节点的父节点的父节点).

具体实现:

  采用链式前向星存储整棵树.整形数组newpos[i] 表示深度优先遍历序列的第 i 个点是哪个点, now 表示当前深度优先遍历序列已经有多少个点了. bool形数组visit[]用于深度优先遍历的判重,整形pre[i]表示点 i 的父节点编号,  bool型数组s[i]如果为 true, 表示第 i 个点被覆盖, bool型数组set[i]如果为 true,表示点 i 属于要求的点的集合.

代码:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 1000;
int pre[maxn];//存储父节点
bool visit[maxn];//DFS标记数组
int newpos[maxn];//遍历序列
int now;
int n, m;

int head[maxn];//链式前向星
struct Node
{
int to;
int next;
};
Node edge[maxn];

void DFS(int x)
{
newpos[now ++] = x;//记录遍历序列
for(int k = head[x]; k != -1; k = edge[k].next)
{
if(!visit[ edge[k].to ])
{
visit[ edge[k].to ] = true;
pre[edge[k].to] = x;//记录父节点
DFS(edge[k].to);
}
}
}

int MDS()
{
bool s[maxn] = {0};
bool set[maxn] = {0};
int ans = 0;
for(int i = n - 1; i >= 0; i--) //逆序进行贪心
{
int t = newpos[i];
if(!s[t]) //如果当前点没被覆盖
{
if(! set[ pre[t] ]) //当前点的父节点不属于支配集
{
set[ pre[t] ] = true;//当前点的父节点加入支配集
ans ++; //支配集节点个数加 1
}
s[t] = true; //标记当前点已被覆盖
s[ pre[t] ] = true;// 标记当前点的父节点被覆盖
s[ pre[ pre[t] ] ] = true;//标记当前点的父节点的父节点被覆盖
}
}
return ans;
}

int main()
{
/* read Graph message*/ //建图
memset(visit, false, sizeof(visit));//初始化
now = 0;
visit[1] = true;
pre[1] = 1;
DFS(1);//从根节点开始寻摘遍历序列
MDS();
return 0;
}


 (2)最小点覆盖

贪心策略:同样需要按照反方向的深度优先遍历序列来进行贪心.每检查一个结点,如果当前点和当前点的父节点都不属于顶点覆盖集合,则将父节点加入到顶点覆盖集合,并标记当前节点和其父节点都被覆盖.注意此贪心策略不适用于根节点,所以要把根节点排除在外.

具体实现:实现上基本和求最小支配集差不多,仅仅需要改动贪心部分即可.

代码:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 1000;
int pre[maxn];//存储父节点
bool visit[maxn];//DFS标记数组
int newpos[maxn];//遍历序列
int now;
int n, m;

int head[maxn];//链式前向星
struct Node
{
int to;
int next;
};
Node edge[maxn];

void DFS(int x)
{
newpos[now ++] = x;//记录遍历序列
for(int k = head[x]; k != -1; k = edge[k].next)
{
if(!visit[ edge[k].to ])
{
visit[ edge[k].to ] = true;
pre[edge[k].to] = x;//记录父节点
DFS(edge[k].to);
}
}
}

int MVC()
{
bool s[maxn] = {0};
bool set[maxn] = {0};
int ans = 0;
for(int i = n - 1; i >= 1; i--) //逆序进行贪心,排除掉其根节点
{
int t = newpos[i];
if(!s[t] && !s[ pre[t] ]) //如果当前节点和其父节点都不属于顶点覆盖集合
{
set[ pre[t] ] = true;//把其父节点加入到顶点覆盖集合
ans ++; //集合内顶点个数加 1
s[t] = true;//标记当前节点被覆盖
s[ pre[t] ] = true;//标记其父节点被覆盖
}
}
return ans;
}

int main()
{
/* read Graph message*/ //建图
memset(visit, false, sizeof(visit));//初始化
now = 0;
visit[1] = true;
pre[1] = 1;
DFS(1);//从第一个根节点开始寻找遍历序列
MDS();
return 0;
}


(3)最大独立集

贪心策略:同样和以上两个贪心问题的贪心方法差不多,需要反向遍历DFS的遍历序列,检查每一个点,如果当前节点没有被覆盖,则将当前节点加入独立集,并标记当前点和其父节点都被覆盖.

代码:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 1000;
int pre[maxn];//存储父节点
bool visit[maxn];//DFS标记数组
int newpos[maxn];//遍历序列
int now;
int n, m;

int head[maxn];//链式前向星
struct Node
{
int to;
int next;
};
Node edge[maxn];

void DFS(int x)
{
newpos[now ++] = x;//记录遍历序列
for(int k = head[x]; k != -1; k = edge[k].next)
{
if(!visit[ edge[k].to ])
{
visit[ edge[k].to ] = true;
pre[edge[k].to] = x;//记录父节点
DFS(edge[k].to);
}
}
}

int MIS()
{
bool s[maxn] = {0};
bool set[maxn] = {0};
int ans = 0;
for(int i = n - 1; i >= 0; i--) //按照DFS遍历序列的逆序进行贪心
{
int t = newpos[i];
if(!s[t]) //如果当前节点没有被覆盖
{
set[t] = true;//把当前节点加入到独立集
ans ++;//独立集中点的个数加 1
s[t] = true;//标记当前点已经被覆盖
s[ pre[t] ] = true;//标记当前点的父节点已经被覆盖
}
}
return ans;
}

int main()
{
/* read Graph message*/ //建图
memset(visit, false, sizeof(visit));//初始化
now = 0;
visit[1] = true;
pre[1] = 1;
DFS(1);//从第一个根节点开始寻找遍历序列
MDS();
return 0;
}


 

参考书籍<<图论及应用>>以及网上的其他资料.
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