一、引入
在计算机科学中,团问题指的是在给定的图中找到团(顶点的子集,都彼此相邻,也称为完全子图)的计算问题。
团的问题在现实生活中也有体现。例如我们考虑一个社交网络,其中图的点代表用户,图的边代表其所连接的两个用户互相认识。那么我们找到了一个团,也就找到了一群互相认识的人。
我们如果想要找到这个社交网络中最大的一群互相认识的人,那么就需要用到最大团搜索算法,最大团指的是点数量最多的极大团。
二、解释
想法是利用递归和回溯,用一个列表存储点,每次加入点进来都检查这些点是否仍在一个团中。如果加入进来这个点后就无法还是一个团了,就回溯到满足条件的位置,重新加入别的点。
采用回溯策略的原因是,我们并不知道某个顶点 v 最终是否是最大团中的成员。如果递归算法选择 v 作为最大团的成员时,并没有找到最大团,那么应该回溯,并查找最大团中没有 v 的解。
三、过程
Bron-Kerbosch 算法对于这种想法进行了优化实现。它的基础形式是通过给定三个集合:R、P、X 来递归地进行搜索。步骤如下:
(1)初始化集合R,X分别为空,集合P是图中所有点的集合。
(2)每次从集合P中取顶点 v,当集合中没有顶点时,有两种情况:
a. 集合R是最大团,此时集合X为空;
b. 无最大团,此时回溯。
(3)对于每一个从集合P中取得的顶点 v,有如下处理:
a. 将顶点 v 加到集合R中,之后递归集合R,P,X;
b. 从集合P中删除顶点 v,并将顶点 v 添加到集合X中;
c. 若集合P,X都为空,则集合R即为最大团。
此方法也可继续优化。为了节省时间让算法更快的回溯,可以通过设定关键点(pivot vertex)来进行搜索。另一种优化思路是在开始时把所有点排序,枚举时按照下标顺序,防止重复。
伪代码:
R := {} P := node set of G X := {} BronKerbosch1(R, P, X): if P and X are both empty: report R as a maximal clique for each vertex v in P: BronKerbosch1(R ⋃ {v}, P ⋂ N(v), X ⋂ N(v)) P := P \ {v} X := X ⋃ {v}
C++代码实现:
#include <algorithm> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> using namespace std; const int MAXN = 105; struct MaxClique { bool g[MAXN][MAXN]; int n, dp[MAXN], st[MAXN][MAXN], ans; // dp[i]表示第i个点之后能组成的最大团的大小, // st[i][j]表示算法中第i层dfs所需要的点的集合,保存有可能是最大团其中之一的点 void init(int n) { this->n = n; memset(g, false, sizeof(g)); } void addedge(int u, int v, int w) { g[u][v] = w; } bool dfs(int sz, int num) { if (sz == 0) { if (num > ans) { ans = num; return true; } return false; } for (int i = 0; i < sz; i++) { // 在第num层的集合中枚举一个点i if (sz - i + num <= ans) return false; // 剪枝1 int u = st[num][i]; if (dp[u] + num <= ans) return false; // 剪枝2 int cnt = 0; for ( int j = i + 1; j < sz; j++) { // 在第num层遍历在i之后的且与i所相连的点,并且加入第num+1层集合 if (g[u][st[num][j]]) st[num + 1][cnt++] = st[num][j]; } if (dfs(cnt, num + 1)) return true; } return false; } int solver() { ans = 0; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = n; i >= 1; i--) { int cnt = 0; for (int j = i + 1; j <= n; j++) { // 初始化第1层集合 if (g[i][j]) st[1][cnt++] = j; } dfs(cnt, 1); dp[i] = ans; } return ans; } } maxclique; int main() { int n; while (scanf("%d", &n), n) { maxclique.init(n); for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { int x; scanf("%d", &x); maxclique.addedge(i, j, x); } } printf("%d\n", maxclique.solver()); } return 0; }
知识点标签:图论
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