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グラフの分散をエッジの重みの分散として定義しましょう。私が解決しようとしているタスクは、与えられたグラフ G が最小分散のスパニング ツリー T を構築するアルゴリズムを設計することです。

これでボールを転がすのに苦労しています。これまでのところ、このようなスパニング ツリーのエッジの平均重みがわかっている場合、すべてのエッジの重みを平均重みの偏差の 2 乗に置き換え、グラフを MST の結果に入力することで問題を解決できることに気付きました。アルゴリズム。

明らかに、構築しようとしているツリーの平均エッジの重みについては何も知りませんが、平均は G の 2 つのエッジの間にある必要があり、おそらくこの情報を利用できる可能性があることに気付きました。

私は修正された辺の重みで G の MST を見つけることに問題を軽減しようとしています。G の各エッジに対してアルゴリズムを実行することを考えました。毎回、最初のエッジが T の平均に最も近く、重み 0 が与えられていると仮定し、他のエッジは最初のエッジの重みからの偏差の 2 乗に等しい重みを取得します。 . 平均がエッジの 1 つの重みと等しくない場合、2 つの最も近いエッジの重みの間のどこにあるかに応じて、重みに基づくエッジの順序が異なり、異なるスパンが生成されるため、このアプローチはどこにも行きませんでした。 MST 発見アルゴリズムに供給されたときのツリー。これは、私が処理する方法がわからないものです (または、処理できるかどうかさえわかりません)。

これは宿題なので、解決策ではなく、正しい方向に導くための小さなヒントが欲しい.

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アイデア 1: 最小重みスパニング ツリーを構築するときに、エッジをペアごとに比較できればよいだけです。

アイデア 2:

重み x のエッジと重み y のエッジのペアごとの比較は、重みと推測 g の差を二乗すると、g=(x+y)/2 でのみ変化します。

アイデア 3:

|E|があれば エッジの場合、最大で (|E| 2 を選択)+1 個の本質的に異なる平均重みの推測 g があります。これらのそれぞれについて最小重みスパニング ツリーを計算します。これらの木の分散を比較します。

もっと速い方法があるはずですが、これは多項式時間アルゴリズムです。

于 2015-03-28T23:14:00.947 に答える