1 / 20

Algoritmul lui Kruskal

Algoritmul lui Kruskal. Este un algoritm care returneaza un arbore de acoperire minim pentru un graf ponderat (graf in care fiecare arc are asociat un cost)

Leo
Download Presentation

Algoritmul lui Kruskal

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Algoritmul lui Kruskal Este un algoritm care returneaza un arbore de acoperire minim pentru un graf ponderat (graf in care fiecare arc are asociat un cost) Un arbore de acoperire pentru un graf este un subgraf alcatuit din toate nodurile grafului initial dar nu din toate arcele, ci doar din atatea arce cat sa nu apara cicluri (altfel nu ar fi arbore) Algoritmul lui Kruskal

  2. Algoritmul lui Kruskal • Trebuie sa conectam 3 orase la o retea telefonica: Bucuresti, Timisoara si Arad • Necesar cablu: 1300 km 640 60 600 Algoritmul lui Kruskal

  3. Algoritmul lui Kruskal • E inutil sa executam toate cele trei conexiuni, numai doua din ele sunt suficiente pentru o comunicare in bune conditii intre oricare 2 orase • De exemplu, legatura Timisoara – Arad ar putea lipsi, caz in care necesarul de cablu devine 1240 km 640 600 Algoritmul lui Kruskal

  4. Algoritmul lui Kruskal • Sau legatura Timisoara – Bucuresti ar putea lipsi, necesarul de cablu devenind 700 km 640 60 Algoritmul lui Kruskal

  5. Algoritmul lui Kruskal • Oricare 2 legaturi sunt suficiente, deoarece semnalul electric circula suficient de rapid ca un abonat din Timisoara care doreste sa vorbeasca cu unul din Arad (de exemplu) sa nu-si dea seama ca nu exista legatura directa intre Timisoara si Arad si ca apelul sau este rutat prin Bucuresti • Din punctul de vedere al necesarului de cablu, lucrurile nu mai stau la fel • Conteaza foarte mult care legaturi vor fi realizate si care nu • Cel mai ieftin ar fi sa alegem legaturile Arad – Timisoara si Timisoara – Bucuresti si sa evitam legatura Arad - Bucuresti, necesarul de cablu ajungand in acest caz la 660 km; aceasta este situatia optima – sau “acoperirea minima” a retelei Algoritmul lui Kruskal

  6. Algoritmul lui Kruskal • Se observa ca trebuie determinat un arbore de acoperire pentru graful initial, adica un subgraf continand toate nodurile grafului insa doar atatea arce cat sa ramana un arbore (trebuie evitate ciclurile) • Pentru un graf conex cu N noduri, un arbore de acoperire va avea N-1 arce (2 arce in cazul grafului Arad – Timisoara – Bucuresti discutat) 640 60 600 Algoritmul lui Kruskal

  7. Algoritmul lui Kruskal • Cazurile cele mai simple sunt cele ale grafurilor conexe, adica acelea in care din orice nod se poate ajunge in orice alt nod • In figura de mai jos este prezentat un graf neconex alcatuit din 2 componente conexe, care n-au legatura una cu alta • Cu alte cuvinte, in graful de mai jos nu se poate ajunge din orice nod in orice alt nod (daca nodurile sunt in componente conexe diferite) Algoritmul lui Kruskal

  8. Algoritmul lui Kruskal • Pentru un graf conex pot fi gasiti mai multi arbori de acoperire, in functie de arcele care sunt alese pentru a forma arborele • Costul total al arborelui de acoperire este dat de suma costurilor arcelor alese, deci vom avea arbori “mai scumpi” si arbori “mai ieftini” • Algoritmul lui Kruskal gaseste arborele de acoperire cel mai ieftin pentru un graf conex ponderat, pe care-l vom numi “arborele de acoperire minim” (acesta poate sa nu fie unic) • Daca graful nu este conex, el este alcatuit din subgrafuri (componente) conexe • In cazul unui astfel de graf, algoritmul lui Kruskal gaseste cate un arbore de acoperire minim pentru fiecare componenta conexa a grafului (neconex) dat, adica o “padure de arbori de acoperire minimi” Algoritmul lui Kruskal

  9. Algoritmul lui Kruskal • Se lucreaza cu mai multe multimi de noduri • Initial, se porneste de la N multimi a cate un nod, astfel incat fiecare nod al grafului sa faca parte din cate o multime (N este numarul de noduri din graf) • La fiecare pas se selecteaza cel mai ieftin arc din graf care conecteaza noduri din multimi diferite • Daca un astfel de arc nu exista, algoritmul se incheie • Dupa selectia arcului, cele doua multimi din care fac parte extremitatile sale se inlocuiesc cu reuniunea lor, numarul total de multimi scazand cu o unitate • Consecinta este ca algoritmul se va opri atunci cand numarul de multimi ajunge egal cu numarul de componente conexe ale grafului (o singura multime in cazul grafurilor conexe) Algoritmul lui Kruskal

  10. Algoritmul lui Kruskal • Fie graful din figura • Cel mai ieftin arc din graf care leaga noduri din multimi diferite este D-H de cost 1 Multimile sunt in numar de 8: {A} {E} {B} {F} {C} {G} {D} {H} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  11. Algoritmul lui Kruskal • Sunt 3 arce viabile: A-B, D-G si G-H • Se alege arbitrar arcul A-B Multimile sunt in numar de 7: {A} {E} {B} {F} {C} {G} {D, H} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  12. Algoritmul lui Kruskal • Sunt 2 arce viabile: D-G si G-H • Se alege arbitrar arcul D-G Multimile sunt in numar de 6: {A, B} {E} {C} {F} {D, H} {G} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  13. Algoritmul lui Kruskal • Arcul G-H, desi cel mai ieftin din graf, este ignorat, deoarece uneste noduri din aceeasi multime • Se alege arcul A-D Multimile sunt in numar de 5: {A, B} {E} {C} {F} {D, G, H} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  14. Algoritmul lui Kruskal • Se alege arcul C-F Multimile sunt in numar de 4: {A, B, D, G, H} {E} {C} {F} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  15. Algoritmul lui Kruskal • Se alege arcul B-E Multimile sunt in numar de 3: {A, B, D, G, H} {E} {C, F} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  16. Algoritmul lui Kruskal • Se alege arcul F-H Multimile sunt in numar de 2: {A, B, D, E, G, H} {C, F} 3 D A 6 2 1 9 G 2 C 3 8 2 H 5 F 4 B 4 E 7 Algoritmul lui Kruskal

  17. Algoritmul lui Kruskal • Algoritmul se incheie deoarece nu se mai poate gasi un arc care conecteaza noduri din multimi diferite (fiind o singura multime) Multimile sunt in numar de 1: {A, B, C, D, E, F, G, H} Arborele de acoperire este cel din figura alaturata, costul sau fiind 19 Nu exista un arbore de acoperire mai ieftin pentru graful dat 3 D A 2 1 G 2 C 3 H F 4 B 4 E Algoritmul lui Kruskal

  18. Algoritmul lui Kruskal • Conditia de oprire a algoritmului este imposibilitatea gasirii unui arc care conecteaza noduri din multimi diferite • Aceasta conditie este indeplinita implicit atunci cand s-a ajuns la o singura multime • Daca graful nu este conex, atunci nu se va ajunge niciodata la o singura multime • Totusi, cand numarul de multimi ajunge egal cu numarul de componente conexe din graf (>1 pentru un graf neconex), atunci nu se mai poate gasi un arc care conecteaza noduri din multimi diferite, deci algoritmul se incheie in conformitate cu conditia de oprire enuntata • Se recomanda studierea exemplului urmator pentru edificare Algoritmul lui Kruskal

  19. Algoritmul lui Kruskal • Aplicand algoritmul lui Kruskal pentru graful neconex din figura, se ajunge in situatia prezentata: 2 arbori de acoperire (o padure), cate unul pentru fiecare componenta conexa a grafului • Multimile sunt: {A, B, C, E} {D, F, G, H} – 2 multimi, tot atatea cate componente conexe are graful D A 2 1 9 G 2 C 8 2 H 5 F 4 B 4 E Algoritmul lui Kruskal

  20. Algoritmul lui Kruskal • Prin insasi natura neconexa a grafului, algoritmul nu mai poate gasi nici un arc (cu atat mai mult nu poate gasi un arc minim) care conecteaza noduri din multimi diferite • Daca un astfel de arc ar exista, graful nu ar fi neconex, ci acel arc ar fi legatura intre cele doua grupuri de noduri care formeaza acum cele doua componente conexe ale grafului • Neexistand arcul necesar continuarii algoritmului, acesta se opreste si rezultatul este dat de arcele ingrosate din figura de pe slide-ul anterior Algoritmul lui Kruskal

More Related