Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 1
Algoritmul lui Kruskal
Este un algoritm care returneaza un arbore de acoperire minim pentru un graf ponderat (graf in care fiecare arc are asociat un cost)
Un arbore de acoperire pentru un graf este un subgraf alcatuit din toate nodurile grafului initial dar nu din toate arcele, ci doar din atatea arce cat sa nu apara cicluri (altfel nu ar fi arbore)
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 2
Algoritmul lui Kruskal
Trebuie sa conectam 3 orase la o retea telefonica: Bucuresti, Timisoara si Arad
Necesar cablu: 1300 km
60
600
640
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 3
Algoritmul lui Kruskal
E inutil sa executam toate cele trei conexiuni, numai doua din ele sunt suficiente pentru o comunicare in bune conditii intre oricare 2 orase
De exemplu, legatura Timisoara – Arad ar putea lipsi, caz in care necesarul de cablu devine 1240 km
600
640
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 4
Algoritmul lui Kruskal
Sau legatura Timisoara – Bucuresti ar putea lipsi, necesarul de cablu devenind 700 km
60640
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 5
Algoritmul lui Kruskal
Oricare 2 legaturi sunt suficiente, deoarece semnalul electric circula suficient de rapid ca un abonat din Timisoara care doreste sa vorbeasca cu unul din Arad (de exemplu) sa nu-si dea seama ca nu exista legatura directa intre Timisoara si Arad si ca apelul sau este rutat prin Bucuresti
Din punctul de vedere al necesarului de cablu, lucrurile nu mai stau la fel
Conteaza foarte mult care legaturi vor fi realizate si care nu
Cel mai ieftin ar fi sa alegem legaturile Arad – Timisoara si Timisoara – Bucuresti si sa evitam legatura Arad - Bucuresti, necesarul de cablu ajungand in acest caz la 660 km; aceasta este situatia optima – sau “acoperirea minima” a retelei
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 6
Algoritmul lui Kruskal
Se observa ca trebuie determinat un arbore de acoperire pentru graful initial, adica un subgraf continand toate nodurile grafului insa doar atatea arce cat sa ramana un arbore (trebuie evitate ciclurile)
Pentru un graf conex cu N noduri, un arbore de acoperire va avea N-1 arce (2 arce in cazul grafului Arad – Timisoara –Bucuresti discutat)
60
600
640
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 7
Algoritmul lui Kruskal
Cazurile cele mai simple sunt cele ale grafurilor conexe, adica acelea in care din orice nod se poate ajunge in orice alt nod
In figura de mai jos este prezentat un graf neconex alcatuit din 2 componente conexe, care n-au legatura una cu alta
Cu alte cuvinte, in graful de mai jos nu se poate ajunge din orice nod in orice alt nod (daca nodurile sunt in componente conexe diferite)
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 8
Algoritmul lui Kruskal
Pentru un graf conex pot fi gasiti mai multi arbori de acoperire, in functie de arcele care sunt alese pentru a forma arborele
Costul total al arborelui de acoperire este dat de suma costurilor arcelor alese, deci vom avea arbori “mai scumpi” si arbori “mai ieftini”
Algoritmul lui Kruskal gaseste arborele de acoperire cel mai ieftin pentru un graf conex ponderat, pe care-l vom numi “arborele de acoperire minim” (acesta poate sa nu fie unic)
Daca graful nu este conex, el este alcatuit din subgrafuri (componente) conexe
In cazul unui astfel de graf, algoritmul lui Kruskal gaseste cate un arbore de acoperire minim pentru fiecare componenta conexa a grafului (neconex) dat, adica o “padure de arbori de acoperire minimi”
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 9
Algoritmul lui Kruskal
Se lucreaza cu mai multe multimi de noduri
Initial, se porneste de la N multimi a cate un nod, astfel incat fiecare nod al grafului sa faca parte din cate o multime (N este numarul de noduri din graf)
La fiecare pas se selecteaza cel mai ieftin arc din graf care conecteaza noduri din multimi diferite
Daca un astfel de arc nu exista, algoritmul se incheie
Dupa selectia arcului, cele doua multimi din care fac parte extremitatile sale se inlocuiesc cu reuniunea lor, numarul total de multimi scazand cu o unitate
Consecinta este ca algoritmul se va opri atunci cand numarul de multimi ajunge egal cu numarul de componente conexe ale grafului (o singura multime in cazul grafurilor conexe)
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 10
Algoritmul lui Kruskal
Fie graful din figura
Cel mai ieftin arc din graf care leaga noduri din multimi diferite este D-H de cost 1
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 8:
{A} {E}
{B} {F}
{C} {G}
{D} {H}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 11
Algoritmul lui Kruskal
Sunt 3 arce viabile: A-B, D-G si G-H
Se alege arbitrar arcul A-B
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 7:
{A} {E}
{B} {F}
{C} {G}
{D, H}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 12
Algoritmul lui Kruskal
Sunt 2 arce viabile: D-G si G-H
Se alege arbitrar arcul D-G
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 6:
{A, B} {E}
{C} {F}
{D, H} {G}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 13
Algoritmul lui Kruskal
Arcul G-H, desi cel mai ieftin din graf, este ignorat, deoarece uneste noduri din aceeasi multime
Se alege arcul A-D
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 5:
{A, B} {E}
{C} {F}
{D, G, H}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 14
Algoritmul lui Kruskal
Se alege arcul C-F
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 4:
{A, B, D, G, H} {E}
{C} {F}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 15
Algoritmul lui Kruskal
Se alege arcul B-E
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 3:
{A, B, D, G, H} {E}
{C, F}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 16
Algoritmul lui Kruskal
Se alege arcul F-H
29
4
6
3
1
5
3
7
4
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 2:
{A, B, D, E, G, H} {C, F}
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 17
Algoritmul lui Kruskal
Algoritmul se incheie deoarece nu se mai poate gasi un arc care conecteaza noduri din multimi diferite (fiind o singura multime)
2
4
3
1
3
4
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Multimile sunt in numar de 1:
{A, B, C, D, E, F, G, H}
Arborele de acoperire este cel din figura alaturata, costul sau fiind 19
Nu exista un arbore de acoperire mai ieftin pentru graful dat
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 18
Algoritmul lui Kruskal
Conditia de oprire a algoritmului este imposibilitatea gasirii unui arc care conecteaza noduri din multimi diferite
Aceasta conditie este indeplinita implicit atunci cand s-a ajuns la o singura multime
Daca graful nu este conex, atunci nu se va ajunge niciodata la o singura multime
Totusi, cand numarul de multimi ajunge egal cu numarul de componente conexe din graf (>1 pentru un graf neconex), atunci nu se mai poate gasi un arc care conecteaza noduri din multimi diferite, deci algoritmul se incheie in conformitate cu conditia de oprire enuntata
Se recomanda studierea exemplului urmator pentru edificare
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 19
Algoritmul lui Kruskal
Aplicand algoritmul lui Kruskal pentru graful neconex din figura, se ajunge in situatia prezentata: 2 arbori de acoperire (o padure), cate unul pentru fiecare componenta conexa a grafului
Multimile sunt: {A, B, C, E} {D, F, G, H} – 2 multimi, tot atatea cate componente conexe are graful
29
4
1
54
8 2
A
B
C
D
E
F
G
H
2
Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 20
Algoritmul lui Kruskal
Prin insasi natura neconexa a grafului, algoritmul nu mai poate gasi nici un arc (cu atat mai mult nu poate gasi un arc minim) care conecteaza noduri din multimi diferite
Daca un astfel de arc ar exista, graful nu ar fi neconex, ci acel arc ar fi legatura intre cele doua grupuri de noduri care formeaza acum cele doua componente conexe ale grafului
Neexistand arcul necesar continuarii algoritmului, acesta se opreste si rezultatul este dat de arcele ingrosate din figura de pe slide-ul anterior