浅谈最大生成树

浅谈最大生成树一、什么是最大生成树: 在一个图的所有生成树中边权值和最大的生成树即为最大生成树。 二、怎么生成: 1、将图中所有边的边权变为相反数,再跑一遍最小生成树算法。相反数最小,原数就最大。 2、修改一下最小生成树算法:对于kruskal,将“从小到大排序”改为“从大到小排序”; 对于prim,将“每次选到

浅谈最大生成树

一、什么是最大生成树:

  在一个图的所有生成树中边权值和最大的生成树即为最大生成树。

二、怎么生成:

  1、将图中所有边的边权变为相反数,再跑一遍最小生成树算法。相反数最小,原数就最大。

  2、修改一下最小生成树算法:对于kruskal,将“从小到大排序”改为“从大到小排序”;

                对于prim,将“每次选到所有蓝点代价最小的白点”改为“每次选到所有蓝点代价最大的点”。

   证明:对于修改后的kruskal,可以参照:kruskal算法证明及实现,下面是我个人应“最大生成树”的修改版: 

证明如下:

 

假设最大生成树树为U。先做出如下假设:

 

1)按照算法得到的树为T。

 

2)U和T中不同的边的条数为k,其它n-1-k条边相同,这n-1-k条边构成边集E;

 

3)在T中而不在U中的边按代价从大到大依次为a1,a2,…,ak。

 

4)在U中而不在T中的边按代价从大到小依次为x1,x2,…,xk。

 

现在我们通过把U转换为T(把T的边依次移入U中),来证明U和T具有相同代价。

 

首先,我们将a1移入U中,由于U本身是一棵树,此时任意加一条边都构成回路,所以a1的加入必然产生一条回路,且这条回路必然包括x1,x2,…,xk中的边。(否则a1与E中的边构成回路,而E也在T中,这与T中无回路矛盾。)

 

在这个回路中删除属于x1,x2,…,xk且代价最小边xi构成一个新的生成树V。

 

假设a1代价大于xi,则V的代价大于U,这与U是最大代价树矛盾,所以a1不可能大于xi。

 

假设a1代价小于xi,按照修改版的Kruskal算法,首先考虑代价大的边,则执行算法时,xi应该是在a1之前考虑,而a1又在a2,…,ak之前考虑,所以考虑xi之前,T中的边只能是E中的边,而xi既然没加入树T,就说明xi必然与E中的某些边构成回路,但xi和E又同时在U中,这与U是生成树矛盾,所以a1也不可能小于xi。

 

因此,新得到的树V与U具有相同代价。即V也为最小生成树,不过V比U更“靠近”T(不同的边更少),这时让U代表现在的V,再走一遍上面的流程,把a1,a2,…,ak的边逐渐加到U中,最终得到的树即为T,且与U代价相同。

 

证明结束。

 

      对于修改后的prim,可以参照:Prim算法和Kruskal算法的正确性证明(参照一下就好),下面是我个人的简单证明:

prim算法之所以可行,是基于这样一个判断:对于任意一个顶点vi,连接到该顶点的所有边中的一条最短边(最大生成树则为最长边)(vi, vj)必然属于最小生成树(最长边必然属于最大生成树)(该判断也可以扩展成:任意一个属于最小(或大)生成树的连通子图(子树),从外部连接到该连通子图的所有边中的一条最短边(或最长边)必然属于最小(或大)生成树
 证明如下(这里以最大生成树为例):设当前点为u,连接到该点所有边中最长边的一条为a,用反证法证明,假设最长边不在最大生成树U中:
        若把a再加到最大生成树中,必然会成环。此时在这个环上必然有两条边连接着u,一条边为a(刚加进去),设另一条边为b,显然b的权值小于a(因为b不是最长边,所以b的权值不会等于a),那么把b从环中删去,得到的生成树的权值和会比U更大,与U是最大生成树矛盾。
        对于一个已知点的连通子图(子图点之间的边不重要,因为不会影响子图与外部链接的最长边),仍用反证法证明,假设与外部连接的最长边不在最大生成树U中:
        设该子图与外部连接的最长边的一条为a,把a加到最大生成树中,必然会形成环,环上必然有两条边连接着这个子图,一条边为a,设另一条为b,则b的权值小于a,那么把b从环里删去,新得到一个生成树的权值比U更大,与U是最大生成树矛盾。
 
  
  
 
 
 
 

 

 

 

 

 

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