Algorithme efficace pour récupérer la fermeture transitive d'un graphe acyclique dirigé


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J'essaie de résoudre un problème de graphique (ce n'est pas pour les devoirs, juste pour pratiquer mes compétences). Un DAG est donné, où est l'ensemble des sommets et les arêtes. Le graphe est représenté comme une liste d'adjacence, donc est un ensemble contenant toutes les connexions de . Ma tâche est de trouver quels sommets sont accessibles à partir de chaque sommet . L'utilisation de la solution I a une complexité de , avec fermeture transitive, mais je lis que dans un blog , il peut être plus rapide, mais il n'a pas révélé comment. Quelqu'un pourrait-il me dire une autre façon (avec une meilleure complexité) pour résoudre le problème de fermeture transitive dans un DAG?g(V,E)E A v v v V O ( V 3 )VEUNEvvvVO(V3)




Cependant, ma suggestion est de garder le . mais essayez simplement de diminuer le nombre de comparaisons en moyenne. Autrement dit, faites des suppositions et ajoutez des règles simples à votre algorithme. Vous pouvez utiliser la multiplication matricielle - mais si vous l'utilisez pour de petits graphiques - alors c'est juste un gâchis et en fait, votre méthode est meilleure. O(|V|3)
AJed

@AJed Dans ce problème particulier, dépassera la limite de temps. O(V3)
Rontogiannis Aristofanis

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@RondogiannisAristophanes Lorsque vous dites limite de temps, voulez-vous dire que c'est un problème dans certains défis de programmation / algorithme comme topcoder, etc.? Si tel est le cas et si vous êtes sûr d'avoir correctement implémenté une solution , vous souhaiterez peut-être réexaminer le problème. Il peut y avoir une autre propriété cachée qui pourrait simplifier les choses, ou il pourrait y avoir une meilleure façon d'exprimer le problème afin qu'une fermeture transitive ne soit pas nécessaire. Parce que la fermeture transitive est aussi difficile que la multiplication matricielle. Lire student.cs.uwaterloo.ca/~cs466/Old_courses/F08/…O(V3)
Paresh

Réponses:


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Le fait que notre graphique soit acyclique rend ce problème beaucoup plus simple.

Le tri topologique peut nous donner un ordre des sommets tels que, si i < j , alors il n'y a pas d'arête de v j vers v i . Nous avons répertorié les sommets de manière à ce que toutes les arêtes soient "avancées" dans notre liste.v1,v2,,vnje<jvjvi

(édité pour corriger l'analyse et donner un algorithme légèrement plus rapide)

Nous allons maintenant revenir en arrière dans cette liste, en commençant par le dernier sommet . La fermeture transitive de v n est juste elle-même. Ajoutez également v n à la fermeture transitive de chaque sommet avec une arête à v n .vnvnvnvn

Pour chaque autre sommet , en allant de la fin vers l'arrière, ajoutez d'abord v i à sa propre fermeture transitive, puis ajoutez tout dans la fermeture transitive de v i à la fermeture transitive de tous les sommets avec une arête à v i .vivivivi

Le temps d'exécution est dans le pire des cas, avec n le nombre de sommets et m O ( n 2 ) le nombre d'arêtes. Le tri topologique prend le temps O ( n + m ) . Ensuite, nous effectuons un autre travail O ( m n ) dans la passe arrière: Lorsque nous revenons en arrière dans la liste, pour chaque bord, nous devons additionner à nO(n+m+nm)=O(n3)nmO(n2)O(n+m)O(mn)n sommets à la fermeture transitive de quelqu'un.

Notez que vous pouvez obtenir une belle accélération à facteur constant en représentant la fermeture transitive de tout le monde par des tableaux de bits. Disons que vous n'aviez que ; alors vous utiliseriez un seul entier 64 bits où le bit i est 1 si i est dans ma fermeture transitive et 0 sinon. Ensuite , la partie où l' on ajoute tout i « s fermeture transitive j » s est vraiment rapide: Nous prenons juste c j | = c i . (Opération binaire OU.)n=64iiijcjci

Pour , vous devez les conserver dans des tableaux et faire de l'arithmétique, mais ce serait beaucoup plus rapide qu'un ensemble d'objets.n>64

OO(n3)


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Vous pourriez probablement utiliser une représentation de liste liée pour les ensembles et ils finiraient par partager des queues communes.
Kyle Butt
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