Раскраска вершин графа. Глава 7

Содержание

Слайд 2

7.1. Постановка задачи

7.1. Постановка задачи

Слайд 3

Постановка задачи Раскраска называется правильной, если никакие две смежные вершины на

Постановка задачи

 

Раскраска называется правильной, если никакие две смежные вершины на окрашены

в один цвет.
Раскраска не зависит от ориентации графа.

 

Слайд 4

Бихроматический граф. Граф является бихроматическим тогда и только тогда, когда в

Бихроматический граф.
Граф является бихроматическим тогда и только тогда, когда в нем

нет циклов нечетной длины

Пример

Слайд 5

Приложения Календарное планирование: вершины соответствуют работам, смежность вершин означает конфликт по

Приложения

Календарное планирование: вершины соответствуют работам, смежность вершин означает конфликт по использованию

ресурсов.

Распределение памяти в вычислительной системе. Вершины соответствуют процессам. Смежность означает обращение к одной области памяти.

Слайд 6

7.2. Точный алгоритм раскраски

7.2. Точный алгоритм раскраски

Слайд 7

Граф является k-хроматическим, если существует такое разбиение множества его вершин на

Граф является k-хроматическим, если существует такое
разбиение множества его вершин на

k непересекающихся
классов

,
что вершины в каждом классе попарно несмежны, то есть ребра
в G соединяют вершины только из разных классов.
Для раскраски несущественны ориентация ребер, кратность ребер, а существенно лишь отношение смежности.

Минимальную раскраску можно интерпретировать как минимальное покрытие вершин графа максимальными пустыми подграфами.

Слайд 8

Алгоритм раскраски вершин графа тогда сводится к следующему. Каким-либо методом находятся

 

Алгоритм раскраски вершин графа тогда сводится к следующему.
Каким-либо методом находятся все

максимальные пустые под-графы (например, как дополнение к вершинно-реберному покрытию), а затем находится минимальное покрытие вершин
графа максимальными пустыми подграфами.
Слайд 9

Этап 1. Выявление всех максимальных пустых подграфов Этап 2. Нахождение наименьшего

Этап 1. Выявление всех максимальных пустых подграфов

Этап 2. Нахождение наименьшего

покрытия вершин максимальными пустыми подграфами

Раскраска вершин произвольного графа является типичным примером NP – полной задачи, точное решение которой реально осуществимо только при небольшом количестве вершин.

Идея точного алгоритма:

Слайд 10

b df Перечисление максимальных пустых подграфов Дерево поиска в ширину

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

df

 

 

 

Перечисление максимальных пустых подграфов

Дерево поиска в ширину

Слайд 11

Покрытие пустыми подграфами

Покрытие пустыми подграфами

Слайд 12

7.3. Приближенный алгоритм

7.3. Приближенный алгоритм

Слайд 13

Во многих приложениях размерность графа является довольно большой (сотни и тысячи

Во многих приложениях размерность графа является довольно большой (сотни и тысячи

вершин), однако нет жестких требований к минимизации количества цветов.
В таких случаях можно использовать приближенные алгоритмы раскраски.
Существует несколько приближенных алгоритмов.
Метод заключается в последовательном преобразовании графа: на каждом шаге происходит объединение двух вершин в одну.
Слайд 14

Точный шаг: поглощение соцветных вершин Размерность раскрашиваемого графа можно уменьшить, если

Точный шаг: поглощение соцветных вершин

Размерность раскрашиваемого графа можно уменьшить, если воспользоваться

алгоритмом поиска и поглощения соцветных вершин.

b

a

Г(a)

Г(b)

 

{a, b}

- поглощающая вершина

- поглощаемая вершина

Слайд 15

- поглощающая вершина - поглощаемая вершина Пример Все шаги точные, раскраска минимальная

 

 

 

 

- поглощающая вершина

- поглощаемая вершина

Пример

Все шаги точные, раскраска минимальная

Слайд 16

Эвристический шаг: стягивание вершин Описанный выше шаг поглощения соцветных вершин является

Эвристический шаг: стягивание вершин

Описанный выше шаг поглощения соцветных вершин является оптимальным

с точки зрения раскраски, он не приводит к увеличению хроматического числа.

Если на некотором шаге соцветных вершин найти не удается, можно взять любые две вершины, находящиеся на расстоянии 2, и принудительно сделать их соцветными, стянув в одну, сохраняя при этом все ребра. Однако при неудачном выборе эта операция может привести к увеличению хроматического числа (а может и не привести).
После стягивания могут образоваться новые пары соцветных вершин.

Слайд 17

Г(7)={2, 4, 6, 8} Г(5)={4, 6} Поглощение Г(2)={1, 3, 57} Г(8)={1,

Г(7)={2, 4, 6, 8}
Г(5)={4, 6}
Поглощение

Г(2)={1, 3, 57}
Г(8)={1, 3, 57}
Поглощение

Г(1)={3, 6, 28}
Г(57)={4,

6, 28}
Стягивание

Г(3)={28, 157, 4}
Г(6)={157, 4}
Поглощение

Г(28)={36, 157}
Г(4)={36, 157}
Поглощение

Пример [Кристофидес, с. 95]

Раскраска все равно минимальная

Слайд 18

7.4. Раскраска планарных графов

7.4. Раскраска планарных графов

Слайд 19

Планарные (плоские) графы Хотя на чертеже ребра граф можно изобразить любыми

Планарные (плоские) графы

Хотя на чертеже ребра граф можно изобразить любыми линиями,

существуют свойства, зависящие от вида наглядного представления.

Определение. Граф называется планарным – planar graph, если его можно разместить на плоскости таким образом, что никакие два ребра не пересекаются

Практический пример – размещение электрической схемы устройства на печатной плате. Проводники не должны пересекаться.

Слайд 20

 

 

Слайд 21

Теорема Понтрягина - Куратовского Однократное гомеоморфное преобразование графа Разделение ребра Графы

Теорема Понтрягина - Куратовского

 

Однократное гомеоморфное преобразование графа

Разделение ребра

Графы гомеоморфны, если они

приводятся друг к другу путем гомеоморфных преобразований.

Слияние ребер

Слайд 22

Пример: граф Петерсена

Пример: граф Петерсена

Слайд 23

Понтрягин, Лев Семенович (1908-1988). Советский математик, один из крупнейших математиков 20

Понтрягин, Лев Семенович (1908-1988). Советский математик, один из крупнейших математиков 20

века.
Академик АН СССР, Герой Социалистичес-кого Труда, многократный лауреат Государственных премий.
В 14 лет в результате несчастного случая потерял зрение. Благодаря героическим усилиям матери, не имевшей специальной математической подготовки, при полной

Куратовский, Казимеж (1896-1980). Польский математик, вице-президент Польской академии наук. Научные труды в области топологии.

слепоте окончил среднюю школу и получил высшее образование на математическом отделении физико-математического факультете МГУ.

Слайд 24

Проблема четырех красок Теорема о четырёх красках утверждает, что всякую распо-ложенную

Проблема четырех красок

Теорема о четырёх красках утверждает, что всякую распо-ложенную на

сфере карту можно раскрасить четырьмя красками так, чтобы любые две области, имеющие общий участок границы, были раскрашены в разные цвета. Эта теорема была сформулирована Френсисом Гутри еще в 1852 г., однако доказать её не удавалось более 100 лет. В течение этого времени было предпринято множество попыток как доказательства, так и опровержения, и эта задача носила название проблемы четырёх красок.
Теорема о четырёх красках была доказана в 1976 году Кеннетом Аппелем и Вольфгангом Хакеном из Иллинойского университета.
Слайд 25

Слайд 26

Слайд 27