Odwróć algorytm usuwania dla minimalnego drzewa opinającego
Wypróbuj w praktyce GfG 
#practiceLinkDiv { display: none !important; }
#practiceLinkDiv { display: none !important; } Algorytm odwrotnego usuwania jest ściśle powiązany z Algorytm Kruskala . W algorytmie Kruskala robimy to następująco: Sortujemy krawędzie według rosnącej kolejności ich wag. Po sortowaniu wybieramy krawędzie po kolei w kolejności rosnącej. Uwzględniamy aktualnie wybraną krawędź, jeśli włączając ją do drzewa opinającego, nie tworzymy żadnego cyklu, dopóki w drzewie opinającym nie znajdą się krawędzie V-1, gdzie V = liczba wierzchołków.
W algorytmie Reverse Delete sortujemy wszystkie krawędzie malejące kolejność ich wag. Po sortowaniu wybieramy krawędzie po kolei w kolejności malejącej. My uwzględnij aktualnie wybraną krawędź, jeśli wykluczenie bieżącej krawędzi powoduje rozłączenie na bieżącym wykresie . Główną ideą jest usunięcie krawędzi, jeśli jej usunięcie nie prowadzi do rozłączenia grafu.
Algorytm:
- Posortuj wszystkie krawędzie grafu w kolejności nierosnącej według wag krawędzi.
- Zainicjuj MST jako oryginalny wykres i usuń dodatkowe krawędzie, wykonując krok 3.
- Wybierz krawędź o najwyższej wadze spośród pozostałych krawędzi i sprawdź, czy usunięcie krawędzi rozłącza wykres, czy nie .
Jeśli się rozłączy, nie usuwamy krawędzi.
W przeciwnym razie usuwamy krawędź i kontynuujemy.
Ilustracja:
Wyjaśnijmy to na następującym przykładzie:
Jeśli usuniemy najwyższą wagę krawędzi wagi 14, wykres nie zostanie rozłączony, więc go usuwamy.
Następnie usuwamy liczbę 11, ponieważ jej usunięcie nie powoduje rozłączenia wykresu.
Następnie usuwamy 10, ponieważ usunięcie jej nie powoduje rozłączenia wykresu.
Następny jest 9. Nie możemy usunąć 9, ponieważ jego usunięcie powoduje rozłączenie.
Kontynuujemy w ten sposób, a kolejne krawędzie pozostają w końcowym MST.
Edges in MST
(3 4)
(0 7)
(2 3)
(2 5)
(0 1)
(5 6)
(2 8)
(6 7)
Notatka : W przypadku krawędzi o tej samej wadze możemy wybrać dowolną krawędź o tej samej wadze.
Zalecana praktyka Odwróć algorytm usuwania dla minimalnego drzewa opinającego Spróbuj!Realizacja:
C++Java// C++ program to find Minimum Spanning Tree // of a graph using Reverse Delete Algorithm #includeusing namespace std ; // Creating shortcut for an integer pair typedef pair < int int > iPair ; // Graph class represents a directed graph // using adjacency list representation class Graph { int V ; // No. of vertices list < int > * adj ; vector < pair < int iPair > > edges ; void DFS ( int v bool visited []); public : Graph ( int V ); // Constructor // function to add an edge to graph void addEdge ( int u int v int w ); // Returns true if graph is connected bool isConnected (); void reverseDeleteMST (); }; Graph :: Graph ( int V ) { this -> V = V ; adj = new list < int > [ V ]; } void Graph :: addEdge ( int u int v int w ) { adj [ u ]. push_back ( v ); // Add w to v’s list. adj [ v ]. push_back ( u ); // Add w to v’s list. edges . push_back ({ w { u v }}); } void Graph :: DFS ( int v bool visited []) { // Mark the current node as visited and print it visited [ v ] = true ; // Recur for all the vertices adjacent to // this vertex list < int >:: iterator i ; for ( i = adj [ v ]. begin (); i != adj [ v ]. end (); ++ i ) if ( ! visited [ * i ]) DFS ( * i visited ); } // Returns true if given graph is connected else false bool Graph :: isConnected () { bool visited [ V ]; memset ( visited false sizeof ( visited )); // Find all reachable vertices from first vertex DFS ( 0 visited ); // If set of reachable vertices includes all // return true. for ( int i = 1 ; i < V ; i ++ ) if ( visited [ i ] == false ) return false ; return true ; } // This function assumes that edge (u v) // exists in graph or not void Graph :: reverseDeleteMST () { // Sort edges in increasing order on basis of cost sort ( edges . begin () edges . end ()); int mst_wt = 0 ; // Initialize weight of MST cout < < 'Edges in MST n ' ; // Iterate through all sorted edges in // decreasing order of weights for ( int i = edges . size () -1 ; i >= 0 ; i -- ) { int u = edges [ i ]. second . first ; int v = edges [ i ]. second . second ; // Remove edge from undirected graph adj [ u ]. remove ( v ); adj [ v ]. remove ( u ); // Adding the edge back if removing it // causes disconnection. In this case this // edge becomes part of MST. if ( isConnected () == false ) { adj [ u ]. push_back ( v ); adj [ v ]. push_back ( u ); // This edge is part of MST cout < < '(' < < u < < ' ' < < v < < ') n ' ; mst_wt += edges [ i ]. first ; } } cout < < 'Total weight of MST is ' < < mst_wt ; } // Driver code int main () { // create the graph given in above figure int V = 9 ; Graph g ( V ); // making above shown graph g . addEdge ( 0 1 4 ); g . addEdge ( 0 7 8 ); g . addEdge ( 1 2 8 ); g . addEdge ( 1 7 11 ); g . addEdge ( 2 3 7 ); g . addEdge ( 2 8 2 ); g . addEdge ( 2 5 4 ); g . addEdge ( 3 4 9 ); g . addEdge ( 3 5 14 ); g . addEdge ( 4 5 10 ); g . addEdge ( 5 6 2 ); g . addEdge ( 6 7 1 ); g . addEdge ( 6 8 6 ); g . addEdge ( 7 8 7 ); g . reverseDeleteMST (); return 0 ; } Python3// Java program to find Minimum Spanning Tree // of a graph using Reverse Delete Algorithm import java.util.* ; // class to represent an edge class Edge implements Comparable < Edge > { int u v w ; Edge ( int u int v int w ) { this . u = u ; this . w = w ; this . v = v ; } public int compareTo ( Edge other ) { return ( this . w - other . w ); } } // Class to represent a graph using adjacency list // representation public class GFG { private int V ; // No. of vertices private List < Integer >[] adj ; private List < Edge > edges ; @SuppressWarnings ({ 'unchecked' 'deprecated' }) public GFG ( int v ) // Constructor { V = v ; adj = new ArrayList [ v ] ; for ( int i = 0 ; i < v ; i ++ ) adj [ i ] = new ArrayList < Integer > (); edges = new ArrayList < Edge > (); } // function to Add an edge public void AddEdge ( int u int v int w ) { adj [ u ] . add ( v ); // Add w to v’s list. adj [ v ] . add ( u ); // Add w to v’s list. edges . add ( new Edge ( u v w )); } // function to perform dfs private void DFS ( int v boolean [] visited ) { // Mark the current node as visited and print it visited [ v ] = true ; // Recur for all the vertices adjacent to // this vertex for ( int i : adj [ v ] ) { if ( ! visited [ i ] ) DFS ( i visited ); } } // Returns true if given graph is connected else false private boolean IsConnected () { boolean [] visited = new boolean [ V ] ; // Find all reachable vertices from first vertex DFS ( 0 visited ); // If set of reachable vertices includes all // return true. for ( int i = 1 ; i < V ; i ++ ) { if ( visited [ i ] == false ) return false ; } return true ; } // This function assumes that edge (u v) // exists in graph or not public void ReverseDeleteMST () { // Sort edges in increasing order on basis of cost Collections . sort ( edges ); int mst_wt = 0 ; // Initialize weight of MST System . out . println ( 'Edges in MST' ); // Iterate through all sorted edges in // decreasing order of weights for ( int i = edges . size () - 1 ; i >= 0 ; i -- ) { int u = edges . get ( i ). u ; int v = edges . get ( i ). v ; // Remove edge from undirected graph adj [ u ] . remove ( adj [ u ] . indexOf ( v )); adj [ v ] . remove ( adj [ v ] . indexOf ( u )); // Adding the edge back if removing it // causes disconnection. In this case this // edge becomes part of MST. if ( IsConnected () == false ) { adj [ u ] . add ( v ); adj [ v ] . add ( u ); // This edge is part of MST System . out . println ( '(' + u + ' ' + v + ')' ); mst_wt += edges . get ( i ). w ; } } System . out . println ( 'Total weight of MST is ' + mst_wt ); } // Driver code public static void main ( String [] args ) { // create the graph given in above figure int V = 9 ; GFG g = new GFG ( V ); // making above shown graph g . AddEdge ( 0 1 4 ); g . AddEdge ( 0 7 8 ); g . AddEdge ( 1 2 8 ); g . AddEdge ( 1 7 11 ); g . AddEdge ( 2 3 7 ); g . AddEdge ( 2 8 2 ); g . AddEdge ( 2 5 4 ); g . AddEdge ( 3 4 9 ); g . AddEdge ( 3 5 14 ); g . AddEdge ( 4 5 10 ); g . AddEdge ( 5 6 2 ); g . AddEdge ( 6 7 1 ); g . AddEdge ( 6 8 6 ); g . AddEdge ( 7 8 7 ); g . ReverseDeleteMST (); } } // This code is contributed by Prithi_DeyC## Python3 program to find Minimum Spanning Tree # of a graph using Reverse Delete Algorithm # Graph class represents a directed graph # using adjacency list representation class Graph : def __init__ ( self v ): # No. of vertices self . v = v self . adj = [ 0 ] * v self . edges = [] for i in range ( v ): self . adj [ i ] = [] # function to add an edge to graph def addEdge ( self u : int v : int w : int ): self . adj [ u ] . append ( v ) # Add w to v’s list. self . adj [ v ] . append ( u ) # Add w to v’s list. self . edges . append (( w ( u v ))) def dfs ( self v : int visited : list ): # Mark the current node as visited and print it visited [ v ] = True # Recur for all the vertices adjacent to # this vertex for i in self . adj [ v ]: if not visited [ i ]: self . dfs ( i visited ) # Returns true if graph is connected # Returns true if given graph is connected else false def connected ( self ): visited = [ False ] * self . v # Find all reachable vertices from first vertex self . dfs ( 0 visited ) # If set of reachable vertices includes all # return true. for i in range ( 1 self . v ): if not visited [ i ]: return False return True # This function assumes that edge (u v) # exists in graph or not def reverseDeleteMST ( self ): # Sort edges in increasing order on basis of cost self . edges . sort ( key = lambda a : a [ 0 ]) mst_wt = 0 # Initialize weight of MST print ( 'Edges in MST' ) # Iterate through all sorted edges in # decreasing order of weights for i in range ( len ( self . edges ) - 1 - 1 - 1 ): u = self . edges [ i ][ 1 ][ 0 ] v = self . edges [ i ][ 1 ][ 1 ] # Remove edge from undirected graph self . adj [ u ] . remove ( v ) self . adj [ v ] . remove ( u ) # Adding the edge back if removing it # causes disconnection. In this case this # edge becomes part of MST. if self . connected () == False : self . adj [ u ] . append ( v ) self . adj [ v ] . append ( u ) # This edge is part of MST print ( '( %d %d )' % ( u v )) mst_wt += self . edges [ i ][ 0 ] print ( 'Total weight of MST is' mst_wt ) # Driver Code if __name__ == '__main__' : # create the graph given in above figure V = 9 g = Graph ( V ) # making above shown graph g . addEdge ( 0 1 4 ) g . addEdge ( 0 7 8 ) g . addEdge ( 1 2 8 ) g . addEdge ( 1 7 11 ) g . addEdge ( 2 3 7 ) g . addEdge ( 2 8 2 ) g . addEdge ( 2 5 4 ) g . addEdge ( 3 4 9 ) g . addEdge ( 3 5 14 ) g . addEdge ( 4 5 10 ) g . addEdge ( 5 6 2 ) g . addEdge ( 6 7 1 ) g . addEdge ( 6 8 6 ) g . addEdge ( 7 8 7 ) g . reverseDeleteMST () # This code is contributed by # sanjeev2552JavaScript// C# program to find Minimum Spanning Tree // of a graph using Reverse Delete Algorithm using System ; using System.Collections.Generic ; // class to represent an edge public class Edge : IComparable < Edge > { public int u v w ; public Edge ( int u int v int w ) { this . u = u ; this . v = v ; this . w = w ; } public int CompareTo ( Edge other ) { return this . w . CompareTo ( other . w ); } } // Graph class represents a directed graph // using adjacency list representation public class Graph { private int V ; // No. of vertices private List < int > [] adj ; private List < Edge > edges ; public Graph ( int v ) // Constructor { V = v ; adj = new List < int > [ v ]; for ( int i = 0 ; i < v ; i ++ ) adj [ i ] = new List < int > (); edges = new List < Edge > (); } // function to Add an edge public void AddEdge ( int u int v int w ) { adj [ u ]. Add ( v ); // Add w to v’s list. adj [ v ]. Add ( u ); // Add w to v’s list. edges . Add ( new Edge ( u v w )); } // function to perform dfs private void DFS ( int v bool [] visited ) { // Mark the current node as visited and print it visited [ v ] = true ; // Recur for all the vertices adjacent to // this vertex foreach ( int i in adj [ v ]) { if ( ! visited [ i ]) DFS ( i visited ); } } // Returns true if given graph is connected else false private bool IsConnected () { bool [] visited = new bool [ V ]; // Find all reachable vertices from first vertex DFS ( 0 visited ); // If set of reachable vertices includes all // return true. for ( int i = 1 ; i < V ; i ++ ) { if ( visited [ i ] == false ) return false ; } return true ; } // This function assumes that edge (u v) // exists in graph or not public void ReverseDeleteMST () { // Sort edges in increasing order on basis of cost edges . Sort (); int mst_wt = 0 ; // Initialize weight of MST Console . WriteLine ( 'Edges in MST' ); // Iterate through all sorted edges in // decreasing order of weights for ( int i = edges . Count - 1 ; i >= 0 ; i -- ) { int u = edges [ i ]. u ; int v = edges [ i ]. v ; // Remove edge from undirected graph adj [ u ]. Remove ( v ); adj [ v ]. Remove ( u ); // Adding the edge back if removing it // causes disconnection. In this case this // edge becomes part of MST. if ( IsConnected () == false ) { adj [ u ]. Add ( v ); adj [ v ]. Add ( u ); // This edge is part of MST Console . WriteLine ( '({0} {1})' u v ); mst_wt += edges [ i ]. w ; } } Console . WriteLine ( 'Total weight of MST is {0}' mst_wt ); } } class GFG { // Driver code static void Main ( string [] args ) { // create the graph given in above figure int V = 9 ; Graph g = new Graph ( V ); // making above shown graph g . AddEdge ( 0 1 4 ); g . AddEdge ( 0 7 8 ); g . AddEdge ( 1 2 8 ); g . AddEdge ( 1 7 11 ); g . AddEdge ( 2 3 7 ); g . AddEdge ( 2 8 2 ); g . AddEdge ( 2 5 4 ); g . AddEdge ( 3 4 9 ); g . AddEdge ( 3 5 14 ); g . AddEdge ( 4 5 10 ); g . AddEdge ( 5 6 2 ); g . AddEdge ( 6 7 1 ); g . AddEdge ( 6 8 6 ); g . AddEdge ( 7 8 7 ); g . ReverseDeleteMST (); } } // This code is contributed by cavi4762
WyjścieEdges in MST (3 4) (0 7) (2 3) (2 5) (0 1) (5 6) (2 8) (6 7) Total weight of MST is 37Złożoność czasowa: O((E*(V+E)) + E log E) gdzie E jest liczbą krawędzi.
Złożoność przestrzenna: O(V+E) gdzie V to liczba wierzchołków, a E to liczba krawędzi. Do przechowywania wykresu używamy listy sąsiedztwa, więc potrzebujemy miejsca proporcjonalnego do O(V+E).
Uwagi:
- Powyższa implementacja jest prostą/naiwną implementacją algorytmu Reverse Delete i można ją zoptymalizować do O(E log V (log log V) 3 ) [Źródło : Tydzień ] Ale ta zoptymalizowana złożoność czasowa jest wciąż mniejsza niż Sztywny I Kruskala Algorytmy dla MST.
- Powyższa implementacja modyfikuje oryginalny wykres. Możemy utworzyć kopię wykresu, jeśli konieczne jest zachowanie oryginalnego wykresu.
Utwórz quiz
