Какой самый быстрый алгоритм поиска всех кратчайших путей в разреженном графе?

24

В невзвешенном неориентированном графе с вершинами и ребрами, такими, что , каков самый быстрый способ найти все кратчайшие пути в графе? Можно ли сделать это быстрее, чем Флойд-Варшалл, который является но очень быстро за итерацию?E 2 V > E O ( V 3 )VE2V>EO(V3)

Как насчет того, если график взвешен?

Якоб Вайсблат
источник

Ответы:

32

Поскольку это невзвешенный граф, вы можете запустить поиск в ширину (BFS) по каждой вершине в графе. Каждый прогон BFS дает вам кратчайшие расстояния (и пути) от начальной вершины до любой другой вершины. Временная сложность для одной BFS равна так как в вашем разреженном графе. Запуск его раз дает вам время сложность.O ( V + E ) = O ( V ) E = O ( V ) V O ( V 2 )vO(V+E)=O(V)E=O(V)VO(V2)

Для взвешенного ориентированного графа алгоритм Джонсона, предложенный Ювалом, является самым быстрым для разреженных графов. Требуется которое в вашем случае оказывается . Для взвешенного неориентированного графа вы можете либо запустить алгоритм Дейкстры из каждого узла, либо заменить каждое неориентированное ребро двумя противоположно направленными ребрами и запустить алгоритм Джонсона. И то и другое даст то же самое асимптотическое время, что и алгоритм Джонсона выше для вашего разреженного случая. Также обратите внимание, что упомянутый выше подход BFS работает как для ориентированных, так и для неориентированных графов.O ( V 2 log V )O(V2logV+VE)O(V2logV)

Paresh
источник
7

Вы можете попробовать сделать версию Floyd-Warshall более быстрой на разреженных матрицах.

Во-первых, давайте вспомним, что делает этот алгоритм:

Пусть - матрица расстояний. В начале алгоритма - вес ребра . Если это ребро не существует, то .M i , j i j M i , j = MMi,jijMi,j=

Алгоритм имеет шагов. На шаге алгоритма для каждой пары узлов мы устанавливаемk i , jVki,j

Mi,jmin{Mi,j,Mi,k+Mk,j}.

Ясно, что если или обновление не требуется. Таким образом, на первых этапах алгоритма нам нужно только приблизительно выполнить где и обозначают количество входящих и исходящих ребер узла соответственно. По мере развития алгоритма заполняется все больше и больше элементов матрицыСледовательно, последние шаги могут занять гораздо больше времени.Mi,k=Mk,j=degin(k)degout(k)degin(k)degout(k)kM

Обратите внимание, что нам нужен эффективный способ итерации только по бесконечным ячейкам в строке и столбце матрицы. Это можно сделать, сохранив набор входящих и исходящих ребер для каждого узла.k

Похоже, что первые шаги алгоритма могут значительно выиграть от разреженности. Например, случайно построенный граф с предполагает, что первая итерация ( ) состоит всего из шагов. Если график разбит на множество связанных компонентов, то матрица будет оставаться относительно разреженной по всему алгоритму, а общее время выполнения может составлять всего . С другой стороны, если граф содержит только одну связную компоненту, то последняя итерациякак ожидается, предпримет шагов. В этом случае общее время выполнения может быть . Столь же, как не разреженная версия.k = 0 O ( 1 ) M O ( V ) k = | V | O ( V 2 ) O ( V 3 )E=O(V)k=0O(1)MO(V)k=|V|O(V2)O(V3)

Амит Москович
источник