Twaalfde college complexiteit. 11 mei Overzicht, MST

Transcriptie

1 College 12 Twaalfde college complexiteit 11 mei 2012 Overzicht, MST 1

2 Agenda voor vandaag Minimum Opspannende Boom (minimum spanning tree) als voorbeeld van greedy algoritmen Overzicht: wat voor technieken hebben we behandeld, wat zijn de voor en nadelen van de verschillende technieken, wat pas je wanneer toe? Vraag en antwoord - wat voor stof willen jullie nog herhaald zien 2

3 Een kabelprobleem Stel, een kabelmaatschappij (zoals Ziggo) wil in een nieuwbouwwijk kabels aanleggen om de woningen met elkaar te verbinden. Vanwege allerlei beperkingen (riolering, gasleidingen e.d.) kunnen niet tussen alle woningen kabels getrokken worden. Waar dit wel kan, zijn de kosten verschillend: bijvoorbeeld door de afstand, type ondergrond en dergelijke). Bepaal voor de kabelmaatschappij een zo voordelig mogelijke oplossing die alle woningen verbindt, en die minimale kosten heeft. 3

4 Minimum Opspannende Boom Dit probleem kun je vertalen naar het vinden van een minimum opspannende boom oftewel minimum spanning tree in een gewogen ongerichte graaf. Een opspannende boom is een subset van de edges in de graaf, die onderling een boom vormt (dus: alles is met elkaar verbonden en er zijn geen cycles) en die alle knopen onderling verbindt. In een gewogen graaf is de minimaal opspannende boom degene met het laagste gewicht. 4

5 Eigenschappen MOB Een opspannende boom over n knopen heeft precies n 1 kanten (want?) Er kunnen meerdere opspannende bomen zijn met hetzelfde gewicht. In het bijzonder, als alle gewichten identiek zijn is iedere opspannende boom een minimum opspannende boom Aan de andere kant: een graaf met unieke gewichten heeft precies één MOB (gaan we bewijzen) Als een graaf een cycle heeft, zit de edge met het hoogste gewicht nooit in de MOB (gaan we bewijzen). 5

6 Unieke gewichten = unieke MOB -1- Stelling: een graaf met alle gewichten verschillend heeft precies één minimum opspannende boom Bewijs: dit bewijzen we met een bewijs uit het ongerijmde: we nemen aan dat er twee MOB s zijn in dit geval, en leiden daar een logische inconsistentie uit af. De aanname (er zijn twee MOB s) kan daarom niet juist zijn, ergo, er is maar één MOB Laat A en B de twee verschillende MOBs zijn van een graaf G 6

7 Unieke gewichten = unieke MOB -2- A en B zijn verschillend, dus niet alle kanten die in A zitten, zitten ook in B. Neem e 1 als een kant die wel in A zit, maar niet in B. B is een MOB, en e 1 zit niet in B. Het toevoegen van e 1 aan B introduceert een cycle C Op deze cycle C ligt minimaal één edge e 2 die niet in A ligt - anders was B geen opspannende boom! 7

8 Unieke gewichten = unieke MOB -3- e 1 en e 2 hebben niet hetzelfde gewicht - alle gewichten waren immers verschillend in G Neem aan dat het gewicht van e 1 lager is dan dat van e 2. Dan leidt het vervangen van e 2 door e 1 in B tot de opspannende boom B {e 1 } {e 2 } met een lager gewicht als B B was dus geen MOB! Neem aan dat het gewicht van e 1 hoger is dan dat van e 2. Dan leidt het vervangen van e 1 door e 2 in A tot de opspannende boom A {e 2 } {e 1 } met een lager gewicht als A A was dus geen MOB! Conclusie: er kunnen geen twee MOB s bestaan! 8

9 Zwaarste/lichtste edge op cycle Als een graaf G een cycle C heeft, kan de edge met het hoogste gewicht nooit in een MOB zitten. Immers, in een cycle met m kanten behoren maximaal m 1 kanten tot de MOB (anders introduceren we een cycle in de MOB). Stel dat e 1 de edge met het hoogste gewicht op C is, en behoort tot een opspannende boom. Dan kunnen we e 1 vervangen door een andere edge op C met lager gewicht en dus een lager totaalgewicht voor de MOB krijgen. In de graaf hiernaast is (B, C) weliswaar de edge met het laagste gewicht op de cycle A, B, C, maar deze zal niet in de MOB terecht komen: het is immers ook de edge met het hoogste gewicht op de cycle B, C, D. A C 3 B 3 D 9

10 Algoritmen Hoe vinden we nu een MOB in een gegeven gewogen ongerichte graaf? Hiervoor zijn twee bekende algoritmen: het algoritme van Kruskal (Joseph Kruskal, 1956) en het algoritme van Prim (Robert Prim, 1957, maar al eerder (in 1930) onafhankelijk door de Tsjech Vojtěch Jarník). Beide algoritmen zijn greedy. De looptijd is vergelijkbaar (met optimale datastructuren), namelijk O(E lg V ). Deze looptijden gaan we overigens niet bewijzen. Intuitief: Kruskal groeit meerdere sub-boompjes tegelijkertijd, Prim groeit één subboom. Prim is iets simpeler. 10

11 Algoritme van Prim Initieel beginnen we met een lege tree, d.w.z. een lege set met knopen V en lege set met edges E. We kiezen een random startknoop X, zodat V = {X}. Bij iedere stap in het algoritme, kiezen we een edge (u, v) met u in V die minimum gewicht heeft. We voegen v toe aan V en (u, v) aan E. Het algoritme eindigt wanneer alle knopen in V zitten. Voorbeeld: op het bord. 11

12 Eindresultaat 12

13 Algoritme van Kruskal We beginnen met een set F van sub-bomen, waarbij iedere knoop in de graaf een losse boom vormt, en een set S van alle edges in de graaf. Bij iedere stap in het algoritme halen we de edge (u, v) met de laagste waarde uit S, en als (u, v) twee verschillende sub-bomen in F verbindt, voegen we deze sub-bomen samen tot één sub-boom. Anders gooien we de edge gewoon weg. Het algoritme stopt als F precies één sub-boom bevat. Voorbeeld: op het bord. 13

14 Eindresultaat 14

15 Greedy Beide methoden zijn greedy: kies de snelst te bereiken knoop, kies de kortste edge. Beide geven een opspannende boom terug. Het bewijs dat deze minimaal is, is wat bewerkelijk (omdat er meerdere MOB s kunnen zijn) maar wat eenvoudiger als we aannemen dat alle waarden uniek zijn en er dus maar één MOB is. Stel: A is een MOB. Het toevoegen van een willekeurige edge e 1 = (u, v) introduceert ergens een cycle C. Omdat A een MOB is, is e 1 op C de edge met de hoogste waarde. Prim zal e 1 nooit kiezen, omdat v (of u) vanuit een ander punt op de cycle (via e 2 = (w, v)) sneller te bereiken is. Kruskal zal e 1 nooit kiezen, omdat er een andere edge op C is die een lagere waarde heeft en dus eerder gekozen wordt. 15

16 Overzicht methoden Brute Force, Exhaustive Search Backtracking, Branch-and-Bound Divide and Conquer Greedy Dynamisch Programmeren 16

17 Brute Force Te gebruiken bij: problemen waarbij deeloplossingen niet bestaan of je geen inzicht geven in een volledige oplossing. Voordeel: Werkt altijd: is altijd toepasbaar, vindt altijd een oplossing als deze bestaat. Implementatie vaak triviaal: volgt de definitie van het probleem. Nadeel: Bijna per definitie exponentieel zonder veel mogelijkheden om de looptijd te bekorten (maar: let op definitie van het zoekprobleem, b.v. 8-queens puzzel: één Q per rij en kolom). 17

18 Backtracking Te gebruiken bij: problemen waarbij je bij deeloplossingen vaak al kunt zien of een pad in de zoekboom naar een niet-toegestane oplossing leidt, zodat je soms snel kunt stoppen. Voordeel: Soms grote winst als er flinke stukken van de zoekboom gesnoeid kunnen worden. Als je een optimale oplossing zoekt (in plaats van een oplossing) kun je soms ook snoeien als de maximaal te bereiken score lager is dan wat je al had. Nadeel: Hangt af van mate waarin deeloplossingen inzicht geven in de eindoplossing. 18

19 Branch-and-Bound Te gebruiken bij: Optimalisatieproblemen, waarbij je deeloplossingen kunt genereren en waarbij je snel een heuristiek voor een onder/bovengrens kunt berekenen. Voordeel: Als de onder/bovengrens dicht bij het te bereiken optimum zit, is zeer grote snelheidswinst bereikbaar. De ondergrens kan ook gebruikt worden om slim de eerstvolgende tak in de zoekboom te selecteren. Nadeel: Alleen voor optimalisatieproblemen. Met slechte ondergrens weinig winst te boeken. Kost extra tijd/geheugen om alle nog te onderzoeken deeloplossingen te berekenen en in het geheugen te houden. 19

20 Divide-and-Conquer Te gebruiken bij: Problemen die een hoge mate van parallellisatie mogelijk maken, zoals sorteren van een array, en waarbij oplossingen voor een deelprobleem eenvoudig gecombineerd kunnen worden tot een oplossing voor een groter probleem. Voordeel: Vaak sneller dan iteratieve methoden. Nadeel: Het probleem moet zich er toe lenen. Soms veel overhead in het verdelen en mergen, wat de snelheidswinst in de praktijk teniet doet. 20

21 Dynamisch Programmeren Te gebruiken bij: Problemen waarbij deeloplossingen overlappen, en een zuiver recursief algoritme (zoals bij divide-and-conquer) veel werk dubbel doet. Voordeel: Minder werk doordat je deeloplossingen maar één keer uitrekent. Nadeel: Geheugengebruik: de te vullen tabel, zeker als er meer dan twee dimensies zijn, kan erg groot worden. Hangt af van geschikte combinatie van deeloplossing naar eindoplossing. 21

22 Greedy algoritmen Te gebruiken bij: Problemen waarbij lokale keuzes voldoen om een globaal beste oplossing te vinden (lange halen, snel thuis). Voordeel: Snelle en eenvoudige algoritmen. Nadeel: De techniek werkt lang niet altijd om een optimale oplossing te vinden. Bij sommige problemen vind je dan een suboptimale, of zelfs geen oplossing. Je zult moeten bewijzen dat de aanname (lokale beste keuze zorgt voor globale beste oplossing) correct is. 22

23 Nog vragen op dit moment? Als er nog tijd beschikbaar is, is dit een mooi moment om onduidelijkheden uit de weg te ruimen... 23

24 Werkcollege Volgende week is er geen hoor- of werkcollege in verband met Hemelvaart. De week erna is het laatste werkcollege op donderdag 24 mei (over branch-and-bound en heapsort) Op vrijdag 25 mei bespreken we het oefententamen van augustus Probeer het eerst zelf te maken! Deadline laatste practicumopgave is 18 mei (online). Je mag de papieren versie t/m maandag 21 mei inleveren. 24