3 \prednaska{2}{Toky v sítích}{}
7 Pøedstavme si, ¾e~by v~budovì fakulty na~Malé Stranì existoval èajovod, který
8 by rozvádìl èaj do~ka¾dé uèebny. Znázornìme si to orientovaným grafem, v~nìm¾
9 jeden významný vrchol pøedstavuje èajovar a~druhý uèebnu, ve~které sedíme.
10 Hrany mezi vrcholy pak pøedstavují vìtvící se trubky, které mají èaj rozvádìt.
11 Jak dopravit co nejvíce èaje do~dané uèebny?
13 \figure{toky01.eps}{Èajovod}{2in}
15 Jiným pøíkladem mù¾e být poèítaèová sí» na~pøenos dat, která se sestává z~pøenosových linek
16 spojených pomocí routerù. Data se sice obvykle pøená¹ejí po~paketech, ale to
17 mù¾eme pøi dne¹ních rychlostech pøenosu zanedbat a pova¾ovat data za spojitá.
18 Jak pøená¹et data mezi dvìma poèítaèi v~síti co nejrychleji?
22 \s{Definice:} {\I Sí»} je uspoøádaná pìtice $(V,E,z,s,c)$, pro ní¾ platí:
24 \:$(V,E)$ je orientovaný graf.
25 \:$c:E\to{\bb R}_{0}^{+}$ je funkce pøiøazující hranám jejich {\I kapacity.}
26 \:$z,s \in V$ jsou dva vrcholy grafu, kterým øíkáme {\I zdroj} a~{\I stok} (spotøebiè).
27 \:Graf je symetrický, tedy $\forall u,v \in V: uv \in E \Leftrightarrow vu \in E$\foot{%
28 Nebude-li hrozit nedorozumìní, budeme hranu z~vrcholu~$u$ do vrcholu~$v$
29 znaèit $uv$ namísto formálnìj¹ího, ale ménì pøehledného $(u,v)$. Podobnì u~neorientovaných
30 hran pí¹eme $uv$ namísto $\{u,v\}$.}
31 (tuto podmínku si~mù¾eme zvolit bez~újmy na~obecnosti, nebo» v¾dy mù¾eme
32 do~grafu pøidat hranu, která v~nìm je¹tì nebyla, a~dát jí nulovou kapacitu).
36 \s{Definice:} {\I Tok} je funkce $f:E \to {\bb R}_{0}^{+}$ taková, ¾e~platí:
38 \:Tok po~ka¾dé hranì je omezen její kapacitou: $\forall e \in E : f(e)\le c(e)$.
39 \:{\I Kirchhoffùv zákon:}
40 $$\forall v \in V \setminus \{z,s\}: \sum_{u: uv \in E}{f(uv)}=\sum_{u: vu \in E}{f(vu)}.$$
41 Neboli pro~ka¾dý vrchol kromì zdroje a~stoku platí, ¾e~to, co do~nìj pøitéká,
42 je stejnì velké jako to, co z~nìj odtéká (\uv{sí» tìsní}).
45 \figure{sit.eps}{Pøíklad sítì. Èísla pøedstavují kapacity jednotlivých hran.}{2.5in}
47 %% \figure{tok.eps}{Pøíklad toku. Èísla pøedstavují toky po~hranách, v~závorkách jsou kapacity.}{4in}
49 Sumy podobné tìm v~Kirchhoffovì zákonì budeme psát èasto, zavedeme si pro nì tedy
52 \s{Definice:} Pro libovolnou funkci $f:E \to {\bb R}$ definujeme:
54 \:$f^+(v) := \sum_{u: uv \in E}{f(uv)}$ (celkový {\I pøítok} do vrcholu)
55 \:$f^-(v) := \sum_{u: vu \in E}{f(vu)}$ (celkový {\I odtok} z~vrcholu)
56 \:$f^\Delta(v) := f^+(v) - f^-(v)$ ({\I pøebytek} ve~vrcholu)
59 \>(Kirchhoffùv zákon pak øíká prostì to, ¾e $f^\Delta(v)=0$ pro v¹echna $v\ne z,s$.)
61 \s{Pozorování:} V~ka¾dé síti nìjaký tok existuje: tøeba funkce, která je v¹ude
62 nulová (po~¾ádné hranì nic neteèe). To je korektní tok, ale sotva u¾iteèný. Budeme
63 chtít najít tok, který pøepraví co nejvíce tekutiny ze~zdroje do~spotøebièe.
65 \s{Definice:} {\I Velikost toku} $f$ budeme znaèit $\vert f\vert$ a polo¾íme ji
66 rovnu souètu velikostí toku na hranách vedoucích do spotøebièe minus souèet
67 velikostí tokù na~hranách ze~spotøebièe ven. V~na¹í terminologii je to tedy
68 pøebytek ve~spotøebièi: $\vert f\vert:=f^\Delta(s).$
70 \s{Pozorování:} Jeliko¾ sí» tìsní, mìlo by být jedno, zda velikost toku mìøíme
71 u~spotøebièe nebo u~zdroje. Vskutku, krátkým výpoètem ovìøíme, ¾e tomu tak je:
73 f^\Delta(z) + f^\Delta(s) = \sum_v f^\Delta(v) = 0.
75 První rovnost platí proto, ¾e podle Kirchhoffova zákona jsou zdroj a spotøebiè jediné
76 dva vrcholy, jejich¾ pøebytek mù¾e být nenulový. Druhou rovnost získáme tak, ¾e si
77 uvìdomíme, ¾e tok na ka¾dé hranì pøispìje do celkové sumy jednou s~kladným znaménkem
78 a jednou se záporným. Zjistili jsme tedy, ¾e pøebytek zdroje a spotøebièe se li¹í
82 \s{Poznámka:} Rádi bychom nalezli v~zadané síti tok, jeho¾ velikost je maximální.
83 Máme ale zaruèeno, ¾e maximum bude existovat? V¹ech mo¾ných tokù je nekoneènì mnoho
84 a v~nekoneèné mno¾inì se mù¾e snadno stát, ¾e aèkoliv existuje supremum, není maximem
85 (pøíklad: $\{1-1/n \mid n\in{\bb N}^+\}$).
86 Odpovìï nám poskytne matematická analýza: mno¾ina v¹ech tokù je kompaktní podmno¾inou
87 prostoru ${\bb R}^{\vert E\vert}$, velikost toku je spojitá (dokonce lineární) funkce
88 z~této mno¾iny do~$\bb R$, tak¾e musí nabývat minima i maxima.
90 Nám ale bude staèít studovat sítì s~racionálními kapacitami, kde existence maximálního
91 toku bude zjevná u¾ z~toho, ze sestrojíme algoritmus, který takový tok najde.
93 \s{První pokus:} Hledejme cestu $P$ ze~$z$ do~$s$ takovou, ¾e~$\forall e \in
94 P: f(e) < c(e)$ (po~v¹ech jejích hranách teèe ostøe ménì, ne¾ jim dovolují
95 jejich kapacity). Pak zjevnì mù¾eme tok upravit tak, aby se~jeho velikost
97 $$\varepsilon := \min_{e \in P} \left(c(e) - f(e)\right).$$
98 Po ka¾dé hranì zvý¹íme prùtok o~$\varepsilon$, èili definujeme nový tok~$f'$ takto:
101 f(e) + \varepsilon &\hbox{pro $e\in P$} \cr
102 f(e) &\hbox{pro $e\not\in P$} \cr
105 To je opìt korektní tok: kapacity nepøekroèíme ($\varepsilon$~jsme zvolili
106 nejvy¹¹í mo¾né, aby se to je¹tì nestalo) a~Kirchhoffovy zákony zùstanou
107 neporu¹eny, nebo» zdroj a~stok neomezují a~ka¾dému jinému vrcholu na~cestì $P$
108 se~pøítok $f^+(v)$ i~odtok $f^-(v)$ zvìt¹í pøesnì o~$\varepsilon$.
110 Opakujme tento proces tak dlouho, dokud existují cesty, po nich¾ mù¾eme tok
111 zlep¹ovat. A¾ se algoritmus zastaví (co¾ by obecnì nemusel, ale to nás je¹tì chvíli
112 trápit nemusí), získáme maximální tok?
113 Pøekvapivì ne v¾dy. Uva¾ujme napøíklad síti nakreslenou pod tímto odstavcem.
114 Najdeme-li nejdøíve cestu pøes svislou hranu (na obrázku tuènì, zlep¹ujeme o~1),
115 potom jednu cestu po horní dvojici hran (zlep¹ujeme o~9) a jednu po spodní
116 dvojici (zlep¹ujeme také o~9), dostaneme tok o~velikosti 19 a ¾ádná dal¹í cesta
117 ho u¾ nemù¾e zlep¹it. Ov¹em maximální tok v~této síti má evidentnì velikost~20.
119 \figure{toky02.eps}{Èísla pøedstavují kapacity jednotlivých hran.}{1.5in}
121 Zde by ov¹em situaci zachránilo, kdybychom poslali tok velikosti 1 proti smìru
122 prostøední hrany -- to mù¾eme udìlat tøeba odeètením jednièky od toku po smìru
123 hrany. Roz¹íøíme tedy ná¹ algoritmus tak, aby umìl posílat tok i proti smìru
124 hran. O~kolik mù¾eme tok hranou zlep¹it (a» u¾ pøiètením po~smìru nebo odeètením
125 proti smìru) nám bude øíkat její {\I rezerva:}
127 \s{Definice:} {\I Rezerva hrany} $uv$ je $r(uv):=c(uv) - f(uv) + f(vu).$
129 \s{Definice:} Hranì budeme øíkat {\I nasycená,} pokud má nulovou rezervu.
130 Nenasycená cesta je taková, její¾ v¹echny hrany mají nenulovou rezervu.
133 Budeme tedy opakovanì hledat nenasycené cesty a tok po~nich zlep¹ovat.
134 Postupnì doká¾eme, ¾e tento postup je koneèný a v~ka¾dé síti najde maximální tok.
136 \s{Algoritmus (Fordùv-Fulkersonùv)}
139 \:$f \leftarrow$ libovolný tok, napø. v¹ude nulový.
140 \:Dokud existuje nenasycená cesta~$P$ ze $z$ do $s$, opakujeme:
141 \::$\varepsilon \leftarrow \min \{r(e) \mid e \in P\}$.
142 \::Pro v¹echny hrany $uv \in P$:
143 \:::$\delta \leftarrow \min \{f(vu),\varepsilon\}$
144 \:::$f(vu) \leftarrow f(vu) - \delta$
145 \:::$f(uv) \leftarrow f(uv) + \varepsilon - \delta$
146 \:Prohlásíme $f$ za~maximální tok.
149 \s{Koneènost:} Zastaví se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus?
153 \:Pro~celoèíselné kapacity se~v~ka¾dém kroku zvìt¹í velikost toku alespoò o~1.
154 Algoritmus se~tedy zastaví po~nejvíce tolika krocích, kolik je nìjaká horní
155 mez pro~velikost maximálního toku -- napø. souèet kapacit v¹ech hran
156 vedoucích do~stoku (tedy $c^+(s)$).
158 \:Pro~racionální kapacity vyu¾ijeme jednoduchý trik. Nech» $M$ je nejmen¹í
159 spoleèný násobek jmenovatelù v¹ech kapacit. Spustíme-li algoritmus na sí»
160 s~kapacitami $c'(e) = c(e)\cdot M$, bude se rozhodovat stejnì jako v~pùvodní
161 síti, proto¾e bude stále platit $f'(e) = f(e)\cdot M$. Nová sí» je pøitom
162 celoèíselná, tak¾e se algoritmus jistì zastaví.
164 \:Na~síti s~iracionálními kapacitami se~algoritmus chová mnohdy divoce, nemusí
165 se~zastavit, ba ani konvergovat ke~správnému výsledku. (Zkuste vymyslet pøíklad
170 \s{Maximalita:} Kdy¾ se algoritmus zastaví, je tok~$f$ maximální? K~tomu se
171 bude hodit zavést øezy.
173 \s{Definice:} Pro libovolné dvì mno¾iny vrcholù $A$ a~$B$ budeme znaèit $E(A,B)$
174 mno¾inu hran vedoucích z~$A$ do~$B$, tedy $E(A,B) = E\cap (A\times B)$.
175 Je-li dále $f$ nìjaká funkce pøiøazující hranám èísla, oznaèíme:
178 \:$f(A,B) = \sum_{e\in E(A,B)} f(e)$ (prùtok z~$A$ do~$B$)
179 \:$f^\Delta(A,B) = f(A,B) - f(B,A)$ (èistý prùtok z~$A$ do~$B$)
182 \s{Definice:} {\I Øez} je uspoøádaná dvojice mno¾in vrcholù ($A,B$) taková, ¾e
183 $A$ a $B$ jsou disjunktní, dohromady obsahují v¹echny vrcholy, $A$ obsahuje zdroj a $B$
185 Mno¾inì~$A$ budeme øíkat {\I levá mno¾ina øezu,} mno¾inì~$B$ {\I pravá.}
186 {\I Kapacitu øezu} definujeme jako souèet kapacit hran zleva doprava, tedy $c(A,B)$.
188 \s{Poznámka:} Jiná obvyklá definice øezu øíká,
189 ¾e øez je mno¾ina hran grafu, po~jejím¾ odebrání se~graf rozpadne na~více
190 komponent. Tuto vlastnost mají i na¹e øezy, ale opaènì to nemusí platit.
192 \s{Lemma:} Pro ka¾dý øez $(A,B)$ a ka¾dý tok~$f$ platí $f^\Delta(A,B)
196 Opìt ¹ikovným seètením pøebytkù vrcholù:
198 f^\Delta(A,B) = \sum_{v\in B} f^\Delta(v) = f^\Delta(s).
200 První rovnost získáme poèítáním pøes hrany: ka¾dá hrana vedoucí z~vrcholu v~$B$
201 do~jiného vrcholu v~$B$ pøispìje jednou kladnì a jednou zápornì; hrany le¾ící
202 celé mimo~$B$ nepøispìjí vùbec; hrany s~jedním koncem v~$B$ a druhým mimo pøispìjí
203 jednou, pøièem¾ znaménko se bude li¹it podle toho, který konec je v~$B$. Druhá
204 rovnost je snadná: v¹echny vrcholy v~$B$ mimo spotøebiè mají podle Kirchhoffova
205 zákona nulový pøebytek (zdroj toti¾ v~$B$ nele¾í).
208 \s{Poznámka:} Pùvodní definice velikosti toku coby pøebytku spotøebièe je speciálním
209 pøípadem pøedchozího lemmatu -- mìøí toti¾ prùtok pøes øez $(V\setminus\{s\},\{s\})$.
211 \s{Dùsledek:} Pro ka¾dý tok~$f$ a ka¾dý øez $(A,B)$ platí $\vert f \vert \le c(A,B)$.
212 (Velikost ka¾dého toku je shora omezena kapacitou ka¾dého øezu.)
215 $f^\Delta(A,B) = f(A,B) - f(B,A) \le f(A,B) \le c(A,B)$.
218 \s{Dùsledek:} Pokud $\vert f\vert = c(A,B)$, pak je tok~$f$ maximální a øez~$(A,B)$
219 minimální. Jinými slovy pokud najdeme dvojici tok a stejnì velký øez, mù¾eme øez pou¾ít
220 jako certifikát maximality toku. Následující vìta nám zaruèí, ¾e je to v¾dy mo¾né:
222 \s{Vìta:} Pokud se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus zastaví, tak vydá maximální tok.
225 Nech» se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus zastaví. Definujme mno¾iny vrcholù $A
226 := \{v \in V \mid \hbox{existuje nenasycená cesta ze~$z$ do~$v$}\}$ a~$B := V \setminus A$.
228 Dvojice $(A,B)$ je øez, nebo» $z \in A$ (ze~$z$ do~$z$ existuje cesta délky 0)
229 a~$s \in B$ (kdyby $s \not\in B$, musela by existovat nenasycená cesta ze~$z$ do~$s$,
230 tudí¾ by algoritmus neskonèil, nýbr¾ by po této cestì stávající tok vylep¹il).
232 Dále víme, ¾e~v¹echny hrany øezu mají nulovou rezervu: kdyby toti¾ pro nìjaké $u\in A$
233 a $v\in B$ mìla hrana $uv$ rezervu nenulovou (nebyla nasycená), spojením nenasycené
234 cesty ze zdroje do~$u$ s~touto hranou by vznikla nenasycená cesta ze~zdroje do~$v$, tak¾e
235 vrchol~$v$ by také musel le¾et v~$A$, co¾ není mo¾né.
237 Proto po~v¹ech hranách øezu vedoucích z~$A$ do~$B$ teèe tolik, kolik jsou
238 kapacity tìchto hran, a~po~hranách vedoucích z~$B$ do~$A$ neteèe nic. Nalezli
239 jsme tedy øez $(A,B)$ pro nìj¾ $f^\Delta(A,B) = c(A,B)$. To znamená, ¾e~tento
240 øez je minimální a tok~$f$ maximální.
243 Nyní ji¾ mù¾eme vyslovit vìtu o~chování Fordova-Fulkersonova algoritmu:
245 \s{Vìta:} Pro ka¾dou sí» s~racionálními kapacitami se~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus
246 zastaví a~vydá maximální tok a~minimální øez.
248 \s{Dùsledek:} Sí» s~celoèíselnými kapacitami má aspoò jeden z~maximálních tokù
249 celoèíselný a~Fordùv-Fulkersonùv algoritmus takový tok najde.
252 Kdy¾ dostane Fordùv-Fulkersonùv algoritmus celoèíselnou sí», najde v~ní maximální tok
253 a~ten bude zase celoèíselný (algoritmus nikde nevytváøí z~celých èísel necelá).
256 To, ¾e~umíme najít celoèíselné øe¹ení, není vùbec samozøejmé.
257 (U~jiných problémù takové ¹tìstí mít nebudeme.)
258 Uka¾me si rovnou jednu aplikaci, která celoèíselnost vyu¾ije.
260 \h{Hledání nejvìt¹ího párování v~bipartitních grafech}
262 \s{Definice:} Mno¾ina hran $F \subseteq E$ se~nazývá {\I párování}, jestli¾e
263 ¾ádné dvì hrany této mno¾iny nemají spoleèný ani jeden vrchol. Neboli $\forall
264 e,f \in F : e \cap f = \emptyset$. {\I Velikostí} párování myslíme poèet jeho
267 Chceme-li v~daném bipartitním grafu $(V,E)$ nalézt nejmen¹í párování,
268 pøetvoøíme graf nejprve na sí» $(V',E',c,z,s)$ takto:
271 \:Nalezneme partity grafu, budeme jim øíkat {\I levá} a {\I pravá.}
272 \:Pøidáme zdroj~$z$ a vedeme z~nìj hrany do v¹ech vrcholù levé partity.
273 \:Pøidáme spotøebiè~$s$ a vedeme do nìj hrany ze~v¹ech vrcholù pravé partity.
274 \:Hrany zadaného grafu zorientujeme zleva doprava.
275 \:V¹em hranám nastavíme jednotkovou kapacitu.
278 \figure{toky04.eps}{Hledání nejvìt¹ího párování v~bipartitním grafu.}{2in}
280 \>Nyní v~této síti najdeme maximální celoèíselný tok. Jeliko¾ v¹echny hrany
281 mají kapacitu~1, musí po ka¾dé hranì téci buï~0 nebo~1. Do~výsledného párování
282 vlo¾íme právì ty hrany pùvodního grafu, po~kterých teèe~1.
284 Dostaneme opravdu párování? Kdybychom nedostali, znamenalo by to, ¾e nìjaké
285 dvì hrany mají spoleèný vrchol. Ov¹em kdyby se setkaly ve~vrcholu z~pravé
286 partity, pøitekly by do tohoto vrcholu alespoò 2 jednotky toku a ty by nemìly
287 kam odtéci. Analogicky pokud by se setkaly nalevo, musely by z~vrcholu odtéci
288 alespoò 2 jednotky, ale ty se tam nemají kudy dostat.
290 Zbývá nahlédnout, ¾e nalezené párování je nejvìt¹í mo¾né. K~tomu si staèí v¹imnout,
291 ¾e z~toku vytvoøíme párování o~tolika hranách, kolik je velikost toku, a naopak
292 z~ka¾dého párování umíme vytvoøit celoèíselný tok odpovídající velikosti.
293 Jinými slovy nalezli jsme bijekci mezi mno¾inou v¹ech celoèíselných tokù
294 a mno¾inou v¹ech párování a tato bijekce zachovává velikost. Nejvìt¹í
295 tok tedy musí odpovídat nejvìt¹ímu párování.
297 Navíc doká¾eme, ¾e Fordùv-Fulkersonùv algoritmus na sítích tohoto druhu
298 pracuje pøekvapivì rychle:
300 \s{Vìta:} Pro sí», její¾ v¹echny kapacity jsou jednotkové, nalezne Fordùv-Fulkersonùv
301 algoritmus maximální tok v~èase $\O(nm)$.
304 Jedna iterace algoritmu bì¾í v~èase $\O(m)$: nenasycenou cestu najdeme prohledáním
305 grafu do ¹íøky, samotné zlep¹ení toku zvládneme v~èase lineárním s~délkou cesty.
306 Jeliko¾ ka¾dá iterace zlep¹í tok alespoò o~1,\foot{Mimochodem, mù¾e i o~2, proto¾e
307 pøi jednotkových kapacitách mohou rezervy být a¾ dvojky.}
308 poèet iterací je omezen velikostí maximálního toku, co¾ je nejvý¹e~$n$
309 (uva¾ujte øez tvoøený hranami okolo zdroje).
312 \s{Dùsledek:} Nejvìt¹í párování v~bipartitním grafu lze nalézt v~èase $\O(mn)$.
315 Pøedvedená konstrukce vytvoøí z~grafu sí» o~$n'=n+2$ vrcholech a~$m'=m+2n$
316 hranách a spotøebuje na to èas $\O(m'+n')$. Pak nalezneme maximální celoèíselný
317 tok Fordovým-Fulkersonovým algoritmem, co¾ trvá $\O(m'n')$. Nakonec tok v~lineárním
318 èase pøelo¾íme na~párování. V¹e dohromady trvá $\O(m'n') = \O(mn)$.