Kager min cut图的最小切分算法实现
2018-08-06 本文已影响0人
Faustest
图的定义与一般算法教材一致,分为无向图和有向图,一般有临接矩阵和临接表的表示法,包含两个具体参数,用V来指代图的节点(vertices)个数 和 E指代图的边(edge)的数目(Graph(V, E)), 具体介绍参见《算法导论》或着《算法第四版》。
图的最小切分:
一个图graph(V, E)的切分: 将图按结点分隔成两个非空集A和B----cut(A, B)。
cut(A, B)的crossing edge: 对无向图,两个端点各在两个点集内; 对有向图:边的尾结点在A, 首结点在B
总的切分个数(可能性):最终有两个非空点集,那么假设总共有n个点,这n个点每一个都等可能在A 或B内,两种可能,故总共有2^n种切分方式。
最小切分:图的一种切分有数量最少的的crossing edge。
问题:
输入: 一个无向图G = (V, E), 允许存在平行边(最小切分的本质不变)
输出: 计算一个图的最小切分(有最少个数的crossing edge的切分的crossing edge个数)
算法:一种概率算法, 多次计算取最小值
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;
public class KargerMinCut {
public static void main(String[] args) throws IOException {
KargerMinCut mc = new KargerMinCut();
int min = mc.mincut();
for (int i = 0; i < 1000; i++){
mc = new KargerMinCut();
int ans = mc.mincut();
if ( ans < min) {
min = ans;
}
}
System.out.println(min);
}
// 图的数据结构,存储每一条边
List<HashSet<Integer>> vergroups = new LinkedList<>();
HashSet<ArrayList<Integer>> Graph = new HashSet<>();
public int mincut() throws IOException {
Random r = new Random();
HashSet<Integer> vertices = new HashSet<>();
int vsize = 0;
Scanner in1 = new Scanner(Paths.get("")); // 文件路径
while (in1.hasNextLine()) {
vsize++;
String line = in1.nextLine();
Scanner readInt = new Scanner(line);
int v = readInt.nextInt();
while (readInt.hasNextInt()) {
Graph.add(new ArrayList<Integer>() {{ add(v); add(readInt.nextInt());}});
}
readInt.close();
}
in1.close();
for (int i=1; i<=vsize; i++) {
vertices.add(i);
}
while (true) {
if ((vergroups.size()==2 && vertices.size()==0) ||
((vergroups.size()==1) && vertices.size()==1)) {
break;
}
ArrayList[] a = new ArrayList[0];
ArrayList<Integer>[] g = Graph.toArray(a);
ArrayList<Integer> pair = g[r.nextInt(g.length)];
int v = pair.get(0);
int u = pair.get(1);
Iterator<HashSet<Integer>> i = vergroups.iterator();
HashSet<Integer> conV = new HashSet<Integer>();
HashSet<Integer> conU = new HashSet<Integer>();
if (!i.hasNext()) {
vergroups.add(new HashSet<Integer>(pair));
vertices.remove(u);
vertices.remove(v);
}
else
while (i.hasNext()) {
HashSet<Integer> h = i.next();
if (h.contains(v)) {
conV = h;
}
else if (h.contains(u)) {
conU = h;
}
}
if (conV.contains(v) && !conU.contains(u)) {
conV.add(u);
vertices.remove(u);
removeloop(conV, v, u);
}
else if (!conV.contains(v) && conU.contains(u)) {
conU.add(v);
vertices.remove(v);
removeloop(conU, u, v);
}
else if (!conV.contains(v) && !conU.contains(u) && !vergroups.contains(new HashSet<Integer>(pair))) {
vergroups.add(new HashSet<Integer>(pair));
vertices.remove(u);
vertices.remove(v);
}
else if (conV.contains(v) && conU.contains(u)) {
conV.addAll(conU);
vergroups.remove(conU);
removeloop(conV, conU, v, u);
}
deledge(v, u);
}
return Graph.size()/2;
}
public void deledge(int v, int u) {
List<Integer> t1 = new ArrayList<Integer>(2);
t1.add(v); t1.add(u);
List<Integer> t2 = new ArrayList<Integer>(2);
t2.add(u); t2.add(v);
Graph.remove(t1);
Graph.remove(t2);
}
public HashSet<Integer> preprocess(int v, int u) {
for (HashSet<Integer> h : vergroups) {
if (h.contains(v)) return h;
else if (h.contains(u)) return h;
}
return null;
}
public void removeloop(HashSet<Integer> h, int v, int u) {
for (Integer l : h) {
if (l != u && l != v) {
deledge(l, u);
System.out.println("l:" + l + " " + "u:" + u);
}
}
}
public void removeloop(HashSet<Integer> V, HashSet<Integer> U, int v, int u) {
for (Integer exu : U) {
if (exu != u)
for (Integer j : V) {
deledge(exu, j);
}
}
}
}