]> mj.ucw.cz Git - ads2.git/blob - 2-toky/2-toky.tex
06259d88de7028ca460823f176354e369a5b34c0
[ads2.git] / 2-toky / 2-toky.tex
1 \input lecnotes.tex
2
3 \prednaska{2}{Toky v sítích}{}
4
5 \s{První motivaèní úloha:} {\I Rozvod èajovodu do~v¹ech uèeben.}
6 \smallskip
7
8 Pøedstavme si, ¾e~by v~budovì fakulty na~Malé Stranì existoval èajovod, který
9 by rozvádìl èaj do~ka¾dé uèebny. Znázornìme si to orientovaným grafem, kde by
10 jeden významný vrchol pøedstavoval èajovar a~druhý uèebnu, ve~které sedíme.
11 Hrany mezi vrcholy by pøedstavovaly vìtvící se trubky, které mají èaj rozvádìt.
12 Jak rozvést co nejefektivnìji dostatek èaje do~dané uèebny?
13
14 \figure{toky01.eps}{Èajovod}{2in}
15
16 \s{Druhá motivaèní úloha:} {\I Pøenos dat.}
17 \smallskip
18
19 Jiným pøíkladem mù¾e být poèítaèová sí» na~pøenos dat, která se sestává z~pøenosových linek
20 spojených pomocí routerù. Data se sice obvykle pøená¹ejí po~paketech, ale to
21 mù¾eme pøi dne¹ních rychlostech pøenosu zanedbat a pova¾ovat data za spojitá.
22 Jak pøená¹et data mezi dvìma poèítaèi v~síti co nejrychleji?
23
24 \s{Definice:} {\I Sí»} je uspoøádaná pìtice $(V,E,z,s,c)$, pro ní¾ platí:
25 \itemize\ibull
26 \:$(V,E)$ je orientovaný graf.
27 \:$c:E\to{\bb R}_{0}^{+}$ je {\I kapacita} hran.
28 \:$z,s \in V$ jsou dva vrcholy grafu, kterým øíkáme {\I zdroj} a~{\I stok} (spotøebiè).
29 \:Graf je symetrický, tedy $\forall u,v \in V: uv \in E \Leftrightarrow vu \in E$ (tuto podmínku si~mù¾eme zvolit bez~újmy na~obecnosti, nebo» v¾dy mù¾eme do~grafu pøidat hranu, která v~nìm je¹tì nebyla, a~dát jí nulovou kapacitu).
30 \endlist
31
32 \figure{sit.eps}{Pøíklad sítì. Èísla pøedstavují kapacity jednotlivých hran.}{2.5in}
33
34 \s{Konvence:} Nebude-li hrozit nedorozumìní, budeme hranu z~vrcholu~$u$ do vrcholu~$v$
35 znaèit $uv$ namísto formálnìj¹ího, ale ménì pøehledného $(u,v)$. Podobnì pro neorientovaný
36 pí¹eme $uv$ namísto $\{u,v\}$.
37
38 \s{Definice:} {\I Tok} je funkce $f:E \to {\bb R}_{0}^{+}$ taková, ¾e~platí:
39 \numlist{\ndotted}
40 \:Tok po~ka¾dé hranì je omezen její kapacitou: $\forall e \in E : f(e)\le c(e)$.
41 \:Kirchhoffùv zákon: $$\forall v \in V \setminus \{z,s\}: \sum_{u: uv \in E}{f(uv)}=\sum_{u: vu \in E}{f(vu)}.$$ Neboli pro~ka¾dý vrchol kromì zdroje a~stoku platí, ¾e~to, co do~nìj pøitéká, je stejnì velké jako to, co z~nìj odtéká (\uv{sí» tìsní}).
42 \endlist
43
44 \s{Definice:} Pro libovolnou funkci $f:E \to {\bb R}$ se nám bude hodit následující znaèení:
45 \itemize\ibull
46 \:$f^+(v) =  \sum_{u: uv \in E}{f(uv)}$ (celkový pøítok do vrcholu)
47 \:$f^-(v) =  \sum_{u: vu \in E}{f(vu)}$ (celkový odtok)
48 \:$f^\Delta(v) = f^+(v) - f^-(v)$ (pøebytek ve~vrcholu)
49 \endlist
50
51 \>(Kirchhoffùv zákon pak øíká prostì to, ¾e $f^\Delta(v)=0$ pro v¹echna $v\ne z,s$.)
52
53 \figure{tok.eps}{Pøíklad toku. Èísla pøedstavují toky po~hranách, v~závorkách jsou kapacity.}{4in}
54
55 \s{Pozorování:} Nìjaký tok v¾dy existuje. V libovolné síti mù¾eme v¾dy zvolit
56 konstantnì nulovou funkci (po~¾ádné hranì nic nepoteèe). To je korektní tok,
57 ale sotva u¾iteèný. Budeme chtít najít tok, který pøepraví co nejvíce tekutiny
58 ze~zdroje do~spotøebièe.
59
60 \s{Definice:} {\I Velikost toku} $f$ budeme znaèit $\vert f\vert$ a polo¾íme ji
61 rovnou rozdílu souètu velikostí toku na~hranách vedoucích do~$s$ a~souètu velikostí
62 toku na~hranách vedoucích z~$s$. Neboli $\vert f\vert:=f^\Delta(s).$
63
64 \s{Pozorování:} Jeliko¾ sí» tìsní, mìlo by být jedno, zda velikost toku mìøíme
65 u~spotøebièe nebo u~zdroje. Vskutku, krátkým výpoètem ovìøíme, ¾e tomu tak je:
66 $$
67 f^\Delta(z) - f^\Delta(s) = \sum_v f^\Delta(v) = 0.
68 $$
69 První rovnost platí proto, ¾e podle Kirchhoffova zákona jsou zdroj a spotøebiè jediné
70 dva vrcholy, jejich¾ pøebytek mù¾e být nenulový. Druhou rovnost získáme tak, ¾e si
71 uvìdomíme, ¾e tok na ka¾dé hranì pøispìje do celkové sumy jednou s~kladným znaménkem
72 a jednou se záporným. Zjistili jsme tedy, ¾e pøebytek zdroje a spotøebièe se li¹í
73 pouze znaménkem.
74 \qed
75
76 \s{Poznámka:} Rádi bychom nalezli v~zadané síti tok, jeho¾ velikost je maximální.
77 Máme ale zaruèeno, ¾e maximum bude existovat? V¹ech mo¾ných tokù je nekoneènì mnoho
78 a v~nekoneèné mno¾inì se mù¾e snadno stát, ¾e aèkoliv existuje supremum, není maximem
79 (pøíklad: $\{1-1/n \mid n\in{\bb N}^+\}$).
80 Odpovìï nám poskytne matematická analýza: mno¾ina v¹ech tokù je kompaktní podmno¾inou
81 prostoru ${\bb R}^{\vert E\vert}$, velikost toku je spojitá (dokonce lineární) funkce
82 z~této mno¾iny do~$\bb R$, tak¾e musí nabývat minima i maxima.
83
84 Nám ale bude staèít studovat sítì s~racionálními kapacitami, kde existence maximálního
85 toku bude zjevná u¾ z~toho, ze sestrojíme algoritmus, který takový tok najde.
86
87 \s{První pokus:} Hledejme cestu $P$ ze~$z$ do~$s$ takovou, ¾e~$\forall e \in
88 P: f(e) < c(e)$ (po~v¹ech jejích hranách teèe ostøe ménì, ne¾ jim dovolují
89 jejich kapacity). Pak zjevnì mù¾eme tok upravit tak, aby se~jeho velikost
90 zvìt¹ila. Zvolme $$\varepsilon := \min_{e \in P} \left(c(e) - f(e)\right).$$ Nový tok $f'$
91 pak definujme jako $f'(e):=f(e) + \varepsilon$. Kapacity nepøekroèíme ($\varepsilon$
92 je nejvìt¹í mo¾ná hodnota, abychom tok zvìt¹ili, ale nepøekroèili kapacitu ani
93 jedné z~hran cesty $P$) a~Kirchhoffovy zákony zùstanou neporu¹eny, nebo» zdroj
94 a~stok neomezují a~ka¾dému jinému vrcholu na~cestì $P$ se~pøítok $f^+(v)$
95 i~odtok $f^-(v)$ zvìt¹í pøesnì o~$\varepsilon$.
96
97 Opakujme tento proces tak dlouho, dokud existují zlep¹ující cesty. A¾ se algoritmus
98 zastaví (co¾ by obecnì nemusel, ale nás je¹tì chvíli trápit nemusí), získáme maximální tok?
99 Pøekvapivì nemusíme. Napø. na~obrázku je vidìt, ¾e~kdy¾ najdeme nejdøíve cestu
100 pøes hranu s~kapacitou 1 (na obrázku tuènì) a~u¾ hodnotu toku na~této hranì
101 nesní¾íme, tak dosáhneme velikost toku nejvý¹e 19. Ale maximální tok této sítì
102 má velikost 20.
103
104 \figure{toky02.eps}{Èísla pøedstavují kapacity jednotlivých hran.}{1.5in}
105
106 Zde by ov¹em situaci zachránilo, kdybychom poslali tok velikosti 1 proti smìru
107 prostøední hrany -- to mù¾eme udìlat tøeba odeètením jednièky od toku po smìru
108 hrany. Roz¹íøíme tedy ná¹ algoritmus tak, aby umìl posílat tok i proti smìru
109 hran. O~kolik mù¾eme tok hranou zlep¹it (a» u¾ pøiètením po~smìru nebo odeètením
110 proti smìru) nám bude øíkat její {\I rezerva:}
111
112 \s{Definice:} {\I Rezerva hrany} $uv$ je $r(uv):=c(uv) - f(uv) + f(vu).$
113
114 \smallskip
115 Algoritmus bude vypadat následovnì. Postupnì doká¾eme, ¾e je koneèný a ¾e v~ka¾dé
116 síti najde maximální tok.
117
118 \s{Algoritmus (Fordùv-Fulkersonùv)}
119
120 \algo
121 \:$f \leftarrow$ libovolný tok, napø. v¹ude nulový.
122 \:Dokud $\exists P$ cesta ze $z$ do $s$ taková, ¾e~$\forall e \in P: r(e) > 0$, opakujeme:
123 \::$\varepsilon \leftarrow \min \{r(e) \mid e \in P\}$.
124 \::Pro v¹echny hrany $uv \in P$:
125 \:::$\delta \leftarrow \min \{f(vu),\varepsilon\}$
126 \:::$f(vu) \leftarrow f(vu) - \delta$
127 \:::$f(uv) \leftarrow f(uv) + \varepsilon - \delta$
128 \:Prohlásíme $f$ za~maximální tok.
129 \endalgo
130
131 \s{Koneènost:} Zastaví se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus?
132
133 \itemize\ibull
134
135 \:Pro~celoèíselné kapacity se~v~ka¾dém kroku zvìt¹í velikost toku alespoò o~1.
136 Algoritmus se~tedy zastaví po~nejvíce tolika krocích, kolik je nìjaká horní
137 závora pro~velikost maximálního toku -- napø. souèet kapacit v¹ech hran
138 vedoucích do~stoku (tedy $c^+(s)$).
139
140 \:Pro~racionální kapacity vyu¾ijeme jednoduchý trik. Nech» $M$ je nejmen¹í
141 spoleèný násobek jmenovatelù v¹ech kapacit. Spustíme-li algoritmus na sí»
142 s~kapacitami $c'(e) = c(e)\cdot M$, bude se rozhodovat stejnì jako v~pùvodní
143 síti, proto¾e bude stále platit $f'(e) = f(e)\cdot M$. Nová sí» je pøitom
144 celoèíselná, tak¾e se algoritmus jistì zastaví.
145
146 \:Na~síti s~iracionálními kapacitami se~algoritmus chová mnohdy divoce, nemusí
147 se~zastavit, ba ani konvergovat ke~správnému výsledku. (Zkuste vymyslet pøíklad
148 takové sítì.)
149
150 \endlist
151
152 \s{Maximalita:} Kdy¾ se algoritmus zastaví, je tok~$f$ maximální? K~tomu se
153 bude hodit zavést øezy.
154
155 \s{Definice:} Pro libovolné dvì mno¾iny vrcholù $A$ a~$B$ budeme znaèit $E(A,B)$
156 mno¾inu hran vedoucích z~$A$ do~$B$, tedy $E(A,B) = E\cap (A\times B)$.
157 Je-li dále $f$ nìjaká funkce pøiøazující hranám èísla, oznaèíme:
158
159 \itemize\ibull
160 \:$f(A,B) = \sum_{e\in E(A,B)} f(e)$ (prùtok z~$A$ do~$B$)
161 \:$f^\Delta(A,B) = f(A,B) - f(B,A)$ (èistý prùtok z~$A$ do~$B$)
162 \endlist
163
164 \s{Definice:} {\I Øez} je uspoøádaná dvojice mno¾in vrcholù ($A,B$) taková, ¾e
165 $A$ a $B$ jsou disjunktní, pokrývají v¹echny vrcholy, $A$ obsahuje zdroj a $B$
166 obsahuje stok. Neboli $A \cap B = \emptyset$, $A \cup B = V$, $z \in A$, $s \in B$.
167 Mno¾inì~$A$ budeme øíkat {\I levá mno¾ina,} mno¾inì~$B$ {\I pravá.}
168
169 \>{\I Kapacitu øezu} definujeme jako souèet kapacit hran zleva doprava, tedy $c(A,B)$.
170
171 \s{Poznámka:} Øezy se~dají definovat více zpùsoby. Jiná obvyklá definice øezu øíká,
172 ¾e øez je mno¾ina hran grafu, po~jejím¾ odebrání se~graf rozpadne na~více
173 komponent. Tuto vlastnost mají i na¹e øezy, ale opaènì to nemusí platit.
174
175 \s{Lemma:} Pro ka¾dý øez $(A,B)$ a ka¾dý tok~$f$ platí, ¾e $f^\Delta(A,B)
176 = \vert f\vert$. (Jinými slovy velikost toku mù¾eme mìøit na libovolném øezu,
177 nejen na triviálních øezech kolem zdroje nebo kolem spotøebièe.)
178
179 \proof
180 Opìt ¹ikovným seètením pøebytkù vrcholù:
181 $$
182 f^\Delta(A,B) = \sum_{v\in B} f^\Delta(v) = f^\Delta(s).
183 $$
184 První rovnost získáme poèítáním pøes hrany: ka¾dá hrana vedoucí z~vrcholu v~$B$
185 do~jiného vrcholu v~$B$ pøispìje jednou kladnì a jednou zápornì; hrany le¾ící
186 celé mimo~$B$ nepøispìjí vùbec; hrany s~jedním koncem v~$B$ a druhým mimo pøispìjí
187 jednou, pøièem¾ znaménko se bude li¹it podle toho, který konec je v~$B$. Druhá
188 rovnost je snadná: v¹echny vrcholy v~$B$ mimo spotøebièe mají podle Kirchhoffova
189 zákona nulový pøebytek.
190 \qed
191
192 \s{Dùsledek:} Pro ka¾dý tok~$f$ a ka¾dý øez $(A,B)$ platí $\vert f \vert \le c(A,B)$.
193 (Velikost ka¾dého toku je shora omezena kapacitou ka¾dého øezu.)
194
195 \proof
196 $f^\Delta(A,B) = f(A,B) - f(B,A) \le f(A,B) \le c(A,B)$.
197 \qed
198
199 \s{Dùsledek:} Pokud $\vert f\vert = c(A,B)$, pak je tok~$f$ maximální a øez~$(A,B)$
200 minimální. Jinými slovy pokud najdeme dvojici tok a stejnì velký øez, mù¾eme øez pou¾ít
201 jako certifikát maximality toku. Následující vìta nám zaruèí, ¾e je to mo¾né v¾dy:
202
203 \s{Vìta:} Pokud se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus zastaví, tak vydá maximální tok.
204
205 \proof
206 Nech» se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus zastaví. Definujme mno¾inu vrcholù $A
207 := \{v \in V \mid \hbox{existuje cesta ze~$z$ do~$v$ jdoucí po~hranách s~$r
208 > 0$}\}$ a~$B := V \setminus A$.
209
210 Dvojice $(A,B)$ je øez, nebo» $z \in A$ (ze~$z$ do~$z$ existuje cesta délky 0)
211 a~$s \in B$ (kdyby $s \not\in B$, tak by musela existovat cesta ze~$z$ do~$s$
212 s~kladnou rezervou, tudí¾ by algoritmus neskonèil, nýbr¾ tuto cestu vzal
213 a~stávající tok vylep¹il).
214
215 Dále víme, ¾e~v¹echny hrany øezu mají nulovou rezervu, èili $\forall uv \in
216 E(A,B) : r(uv) = 0$ (kdyby mìla hrana $uv$ rezervu nenulovou, tedy kladnou,
217 tak by vrchol $v$ patøil do~$A$). Proto po~v¹ech hranách øezu vedoucích z~$A$
218 do~$B$ teèe tolik, kolik jsou kapacity tìchto hran, a~po~hranách vedoucích
219 z~$B$ do~$A$ neteèe nic, tedy $f(uv) = c(uv)$ a $f(vu) = 0$. Máme øez $(A,B)$
220 takový, ¾e~$f^\Delta(A,B) = c(A,B)$. To znamená, ¾e~jsme na¹li maximální tok
221 a~minimální øez. \qed
222
223 Dokázali jsme tedy následující:
224
225 \s{Vìta:} Pro~sí» s~racionálními kapacitami se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus
226 zastaví a~vydá maximální tok a~minimální øez.
227
228 \s{Vìta:} Sí» s~celoèíselnými kapacitami má aspoò jeden z~maximálních tokù
229 celoèíselný a~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus takový tok najde.
230
231 \proof
232 Kdy¾ dostane Fordùv-Fulkersonùv algoritmus celoèíselnou sí», tak najde maximální tok a~ten bude zase celoèíselný (algoritmus nikde nedìlí).
233 \qed
234
235 To, ¾e~umíme najít celoèíselné øe¹ení není úplnì samozøejmé. (U~jiných problémù takové ¹tìstí mít nebudeme.) Uka¾me si rovnou jednu aplikaci, která právì celoèíselný tok vyu¾ije.
236
237 \h{Hledání nejvìt¹ího párování v~bipartitních grafech}
238
239 \s{Definice:} Mno¾ina hran $F \subseteq E$ se~nazývá {\I párování}, jestli¾e
240 ¾ádné dvì hrany této mno¾iny nemají spoleèný ani jeden vrchol. Neboli $\forall
241 e,f \in F : e \cap f = \emptyset$. {\I Velikostí} párování myslíme poèet jeho
242 hran.
243
244 \s{Øe¹ení:}
245 Mìjme bipartitní graf $G = (V,E)$. V~nìm hledáme nejvìt¹í párování. Sestrojme
246 si~sí» takovou, ¾e~vezmeme vrcholy $V$ grafu $G$ a~pøidáme k~nim dva speciální
247 vrcholy $z$ (zdroj) a~$s$ (stok) a~ze~zdroje pøidáme hrany do~v¹ech vrcholù
248 levé partity a~ze~v¹ech vrcholù pravé partity povedeme hrany do~stoku. V¹echny
249 kapacity nastavme na~1. Hrany bipartitního grafu zorientujme z levé partity do
250 pravé. Nyní staèí jen na~tuto sí» spustit Fordùv-Fulkersonùv algoritmus (nebo
251 libovolný jiný algoritmus, který najde maximální celoèíselný tok) a~a¾~dobìhne,
252 tak prohlásit hrany s~tokem 1 za~maximální párování.
253
254 \figure{toky04.eps}{Hledání maximálního párování v~bipartitním grafu.}{2in}
255
256 Existuje toti¾ bijekce mezi párováním a~celoèíselnými toky, je¾ zachovává
257 velikost. Z ka¾dého celoèíselného toku na~vý¹e zmínìném grafu (viz obrázek) lze sestrojit
258 párování o~stejné velikosti (velikost toku zde odpovídá poètu hran bipartitního
259 grafu, po~kterých poteèe 1) a~naopak. Dùle¾ité je uvìdomit si, ¾e~definice toku
260 (omezení toku kapacitou a~Kirchhoffovy zákony) nám zaruèují, ¾e~hrany
261 s~nenulovým tokem (tedy jednièkovým) budou tvoøit párování (nestane se, ¾e~by
262 dvì hrany zaèínaly nebo konèily ve~stejném vrcholu, nebo» by se~nutnì poru¹ila
263 jedna ze~dvou podmínek definice toku). Potom i~maximální tok bude odpovídat
264 maximálnímu párování a~naopak.
265
266 V~bipartitním grafu najdeme maximální párování v~èase $\O(n \cdot (m+n))$.
267 Fordùv-Fulkersonùv algoritmus stráví jednou iterací èas $\O(m+n)$
268 (za~prohledání do~¹íøky) a~pøi~jednotkových kapacitách bude iterací
269 nejvý¹e~$n$, proto¾e ka¾dou se~tok zvìt¹í alespoò o~1 a v¹echny toky jsou
270 omezené øezem kolem zdroje, který má kapacitu nejvý¹e~$n$. Výsledná èasová
271 slo¾itost hledání maximálního párování bude tedy $\O(n \cdot (m+n))$.
272
273 \bye