Kruskal's algorithm

This commit is contained in:
Antti H S Laaksonen 2017-01-08 13:28:52 +02:00
parent 2d74407966
commit b0f75a819e
1 changed files with 135 additions and 145 deletions

View File

@ -1,17 +1,15 @@
\chapter{Spanning trees}
\index{virittxvx puu@virittävä puu}
\index{spanning tree}
\key{Virittävä puu} on kokoelma
verkon kaaria,
joka kytkee kaikki
verkon solmut toisiinsa.
Kuten puut yleensäkin,
virittävä puu on yhtenäinen ja syklitön.
Virittävän puun muodostamiseen
on yleensä monia tapoja.
A \key{spanning tree} is a set of edges of a graph
such that there is a path between any two nodes
in the graph using only the edges in the spanning tree.
Like trees in general, a spanning tree is
connected and acyclic.
Usually, there are many ways to construct a spanning tree.
Esimerkiksi verkossa
For example, in the graph
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
\node[draw, circle] (1) at (1.5,2) {$1$};
@ -30,7 +28,7 @@ Esimerkiksi verkossa
\path[draw,thick,-] (3) -- node[font=\small,label=left:3] {} (6);
\end{tikzpicture}
\end{center}
yksi mahdollinen virittävä puu on seuraava:
one possible spanning tree is as follows:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
\node[draw, circle] (1) at (1.5,2) {$1$};
@ -47,13 +45,16 @@ yksi mahdollinen virittävä puu on seuraava:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Virittävän puun paino on siihen kuuluvien kaarten painojen summa.
Esimerkiksi yllä olevan puun paino on $3+5+9+3+2=22$.
The weight of a spanning tree is the sum of the edge weights.
For example, the weight of the above spanning tree is
$3+5+9+3+2=22$.
\key{Pienin virittävä puu}
on virittävä puu, jonka paino on mahdollisimman pieni.
Yllä olevan verkon pienin virittävä puu
on painoltaan 20, ja sen voi muodostaa seuraavasti:
\index{minimum spanning tree}
A \key{minimum spanning tree}
is a spanning tree whose weight is as small as possible.
The weight of a minimum spanning tree for the above graph
is 20, and a tree can be constructed as follows:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -75,10 +76,12 @@ on painoltaan 20, ja sen voi muodostaa seuraavasti:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Vastaavasti \key{suurin virittävä puu}
on virittävä puu, jonka paino on mahdollisimman suuri.
Yllä olevan verkon suurin virittävä puu on
painoltaan 32:
\index{maximum spanning tree}
Correspondingly, a \key{maximum spanning tree}
is a spanning tree whose weight is as large as possible.
The weight of a maximum spanning tree for the
above graph is 32:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -99,53 +102,46 @@ painoltaan 32:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Huomaa, että voi olla monta erilaista
tapaa muodostaa pienin tai
suurin virittävä puu, eli puut eivät ole yksikäsitteisiä.
Note that there may be several different ways
for constructing a minimum or maximum spanning tree,
so the trees are not unique.
Tässä luvussa tutustumme algoritmeihin,
jotka muodostavat verkon pienimmän tai suurimman
virittävän puun.
Osoittautuu, että virittävien puiden etsiminen
on siinä mielessä helppo ongelma,
että monenlaiset ahneet menetelmät tuottavat
optimaalisen ratkaisun.
This chapter discusses algorithms that construct
a minimum or maximum spanning tree for a graph.
It turns out that it is easy to find such spanning trees
because many greedy methods produce an optimal solution.
Käymme läpi kaksi algoritmia, jotka molemmat valitsevat
puuhun mukaan kaaria painojärjestyksessä.
Keskitymme pienimmän virittävän puun etsimiseen,
mutta samoilla algoritmeilla voi muodostaa myös suurimman virittävän
puun käsittelemällä kaaret käänteisessä järjestyksessä.
We will learn two algorithms that both construct the
tree by choosing edges ordered by weights.
We will focus on finding a minimum spanning tree,
but the same algorithms can be used for finding a
maximum spanning tree by processing the edges in reverse order.
\section{Kruskalin algoritmi}
\section{Kruskal's algorithm}
\index{Kruskalin algoritmi@Kruskalin algoritmi}
\index{Kruskal's algorithm}
\key{Kruskalin algoritmi} aloittaa pienimmän
virittävän
puun muodostamisen tilanteesta,
jossa puussa ei ole yhtään kaaria.
Sitten algoritmi alkaa lisätä
puuhun kaaria järjestyksessä
kevyimmästä raskaimpaan.
Kunkin kaaren kohdalla
algoritmi ottaa kaaren mukaan puuhun,
jos tämä ei aiheuta sykliä.
In \key{Kruskal's algorithm}, the initial spanning tree
is empty and doesn't contain any edges.
Then the algorithm adds edges to the tree
one at a time
in increasing order of their weights.
At each step, the algorithm includes an edge in the tree
if it doesn't create a cycle.
Kruskalin algoritmi pitää yllä
tietoa verkon komponenteista.
Aluksi jokainen solmu on omassa
komponentissaan,
ja komponentit yhdistyvät pikkuhiljaa
algoritmin aikana puuhun tulevista kaarista.
Lopulta kaikki solmut ovat samassa
komponentissa, jolloin pienin virittävä puu on valmis.
Kruskal's algorithm maintains the components
in the tree.
Initially, each node of the graph
is in its own component,
and each edge added to the tree joins two components.
Finally, all nodes will be in the same component,
and a minimum spanning tree has been found.
\subsubsection{Esimerkki}
\subsubsection{Example}
\begin{samepage}
Tarkastellaan Kruskalin algoritmin toimintaa
seuraavassa verkossa:
Let's consider how Kruskal's algorithm processes the
following graph:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
\node[draw, circle] (1) at (1.5,2) {$1$};
@ -167,13 +163,13 @@ seuraavassa verkossa:
\end{samepage}
\begin{samepage}
Algoritmin ensimmäinen vaihe on
järjestää verkon kaaret niiden painon mukaan.
Tuloksena on seuraava lista:
The first step in the algorithm is to sort the
edges in increasing order of their weights.
The result is the following list:
\begin{tabular}{ll}
\\
kaari & paino \\
edge & weight \\
\hline
5--6 & 2 \\
1--2 & 3 \\
@ -187,11 +183,11 @@ kaari & paino \\
\end{tabular}
\end{samepage}
Tämän jälkeen algoritmi käy listan läpi
ja lisää kaaren puuhun,
jos se yhdistää kaksi erillistä komponenttia.
After this, the algorithm goes through the list
and adds an edge to the tree if it joins
two separate components.
Aluksi jokainen solmu on omassa komponentissaan:
Initially, each node is in its own component:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -211,9 +207,9 @@ Aluksi jokainen solmu on omassa komponentissaan:
%\path[draw,thick,-] (3) -- node[font=\small,label=left:3] {} (6);
\end{tikzpicture}
\end{center}
Ensimmäinen virittävään puuhun lisättävä
kaari on 5--6, joka yhdistää
komponentit $\{5\}$ ja $\{6\}$ komponentiksi $\{5,6\}$:
The first edge to be added to the tree is
edge 5--6 that joins components
$\{5\}$ and $\{6\}$ into component $\{5,6\}$:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}
@ -234,8 +230,7 @@ komponentit $\{5\}$ ja $\{6\}$ komponentiksi $\{5,6\}$:
%\path[draw,thick,-] (3) -- node[font=\small,label=left:3] {} (6);
\end{tikzpicture}
\end{center}
Tämän jälkeen algoritmi lisää puuhun vastaavasti
kaaret 1--2, 3--6 ja 1--5:
After this, edges 1--2, 3--6 and 1--5 are added in a similar way:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -257,18 +252,18 @@ kaaret 1--2, 3--6 ja 1--5:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Näiden lisäysten jälkeen monet
komponentit ovat yhdistyneet ja verkossa on kaksi
komponenttia: $\{1,2,3,5,6\}$ ja $\{4\}$.
After those steps, many components have been joined
and there are two components in the tree:
$\{1,2,3,5,6\}$ and $\{4\}$.
Seuraavaksi käsiteltävä kaari on 2--3,
mutta tämä kaari ei tule mukaan puuhun,
koska solmut 2 ja 3 ovat jo samassa komponentissa.
Vastaavasta syystä myöskään kaari 2--5 ei tule mukaan puuhun.
The next edge in the list is edge 2--3,
but it will not be included in the tree because
nodes 2 and 3 are already in the same component.
For the same reason, edge 2--5 will not be added
to the tree.
\begin{samepage}
Lopuksi puuhun tulee kaari 4--6,
joka luo yhden komponentin:
Finally, edge 4--6 will be included in the tree:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -291,29 +286,26 @@ joka luo yhden komponentin:
\end{center}
\end{samepage}
Tämän lisäyksen jälkeen algoritmi päättyy,
koska kaikki solmut on kytketty toisiinsa kaarilla
ja verkko on yhtenäinen.
Tuloksena on verkon pienin virittävä puu,
jonka paino on $2+3+3+5+7=20$.
After this, the algorithm terminates because
there is a path between any two nodes and
the graph is connected.
The resulting graph is a minimum spanning tree
with weight $2+3+3+5+7=20$.
\subsubsection{Miksi algoritmi toimii?}
\subsubsection{Why does this work?}
On hyvä kysymys, miksi Kruskalin algoritmi
toimii aina eli miksi ahne strategia tuottaa
varmasti pienimmän mahdollisen virittävän puun.
It's a good question why Kruskal's algorithm works.
Why does the greedy strategy guarantee that we
will find a minimum spanning tree?
Voimme perustella algoritmin toimivuuden
tekemällä vastaoletuksen, että pienimmässä
virittävässä puussa ei olisi verkon keveintä kaarta.
Oletetaan esimerkiksi, että äskeisen verkon
pienimmässä virittävässä puussa ei olisi
2:n painoista kaarta solmujen 5 ja 6 välillä.
Emme tiedä tarkalleen, millainen uusi pienin
virittävä puu olisi, mutta siinä täytyy olla
kuitenkin joukko kaaria.
Oletetaan, että virittävä puu olisi
vaikkapa seuraavanlainen:
Let's see what happens if the lightest edge in
the graph is not included in the minimum spanning tree.
For example, assume that a minimum spanning tree
for the above graph would not contain the edge
between nodes 5 and 6 with weight 2.
We don't know exactly how the new minimum spanning tree
would look like, but still it has to contain some edges.
Assume that the tree would be as follows:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -332,12 +324,12 @@ vaikkapa seuraavanlainen:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Ei ole kuitenkaan mahdollista,
että yllä oleva virittävä puu olisi todellisuudessa
verkon pienin virittävä puu.
Tämä johtuu siitä, että voimme poistaa siitä
jonkin kaaren ja korvata sen 2:n painoisella kaarella.
Tuloksena on virittävä puu, jonka paino on \emph{pienempi}:
However, it's not possible that the above tree
would be a real minimum spanning tree for the graph.
The reason for this is that we can remove an edge
from it and replace it with the edge with weight 2.
This produces a spanning tree whose weight is
\emph{smaller}:
\begin{center}
\begin{tikzpicture}[scale=0.9]
@ -356,55 +348,53 @@ Tuloksena on virittävä puu, jonka paino on \emph{pienempi}:
\end{tikzpicture}
\end{center}
Niinpä on aina optimaalinen ratkaisu valita pienimpään
virittävään puuhun verkon kevein kaari.
Vastaavalla tavalla voimme perustella
seuraavaksi keveimmän kaaren valinnan, jne.
Niinpä Kruskalin algoritmi toimii oikein ja
tuottaa aina pienimmän virittävän puun.
For this reason, it is always optimal to include the lightest edge
in the minimum spanning tree.
Using a similar argument, we can show that we
can also add the second lightest edge to the tree, and so on.
Thus, Kruskal's algorithm works correctly and
always produces a minimum spanning tree.
\subsubsection{Toteutus}
\subsubsection{Implementation}
Kruskalin algoritmi on mukavinta toteuttaa
kaarilistan avulla. Algoritmin ensimmäinen vaihe
on järjestää kaaret painojärjestykseen,
missä kuluu aikaa $O(m \log m)$.
Tämän jälkeen seuraa algoritmin toinen vaihe,
jossa listalta valitaan kaaret mukaan puuhun.
Kruskal's algorithm can be conveniently
implemented using an edge list.
The first phase of the algorithm sorts the
edges in $O(m \log m)$ time.
After this, the second phase of the algorithm
builds the minimum spanning tree.
Algoritmin toinen vaihe rakentuu seuraavanlaisen silmukan ympärille:
The second phase of the algorithm looks as follows:
\begin{lstlisting}
for (...) {
if (!sama(a,b)) liita(a,b);
if (!same(a,b)) union(a,b);
}
\end{lstlisting}
Silmukka käy läpi kaikki listan kaaret
niin, että muuttujat $a$ ja $b$ ovat kulloinkin kaaren
päissä olevat solmut.
Koodi käyttää kahta funktiota:
funktio \texttt{sama} tutkii,
ovatko solmut samassa komponentissa,
ja funktio \texttt{liita}
yhdistää kaksi komponenttia toisiinsa.
The loop goes through the edges in the list
and always processes an edge $a$--$b$
where $a$ and $b$ are two nodes.
The code uses two functions:
the function \texttt{same} determines
if the nodes are in the same component,
and the function \texttt{unite}
joins two components into a single component.
Ongelmana on, kuinka toteuttaa tehokkaasti
funktiot \texttt{sama} ja \texttt{liita}.
Yksi mahdollisuus on pitää yllä verkkoa tavallisesti
ja toteuttaa funktio \texttt{sama} verkon läpikäyntinä.
Tällöin kuitenkin funktion \texttt{sama}
suoritus veisi aikaa $O(n+m)$,
mikä on hidasta, koska funktiota kutsutaan
jokaisen kaaren kohdalla.
The problem is how to efficiently implement
the functions \texttt{same} and \texttt{unite}.
One possibility is to maintain the graph
in a usual way and implement the function
\texttt{same} as graph traversal.
However, using this technique,
the running time of the function \texttt{same} would be $O(n+m)$,
and this would be slow because the function will be
called for each edge in the graph.
Seuraavaksi esiteltävä union-find-rakenne
ratkaisee asian.
Se toteuttaa molemmat funktiot
ajassa $O(\log n)$,
jolloin Kruskalin algoritmin
aikavaativuus on vain $O(m \log n)$
kaarilistan järjestämisen jälkeen.
We will solve the problem using a union-find structure
that implements both the functions in $O(\log n)$ time.
Thus, the time complexity of Kruskal's algorithm
will be only $O(m \log n)$ after sorting the edge list.
\section{Union-find-rakenne}