Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 1

Algoritmul lui KruskalEste 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 KruskalTrebuie sa conectam 3 orase la o retea telefonica: Bucuresti, Timisoara si AradNecesar cablu: 1300 km

60

600

640

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 3

Algoritmul lui KruskalE inutil sa executam toate cele trei conexiuni, numai doua din ele sunt suficiente pentru o comunicare in bune conditii intre oricare 2 oraseDe 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 KruskalSau legatura Timisoara – Bucuresti ar putea lipsi, necesarul de cablu devenind 700 km

60 640

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 5

Algoritmul lui KruskalOricare 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 BucurestiDin punctul de vedere al necesarului de cablu, lucrurile nu mai stau la felConteaza foarte mult care legaturi vor fi realizate si care nuCel 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 KruskalSe 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 KruskalCazurile cele mai simple sunt cele ale grafurilor conexe, adica acelea in care din orice nod se poate ajunge in orice alt nodIn figura de mai jos este prezentat un graf neconex alcatuit din 2 componente conexe, care n-au legatura una cu altaCu 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 KruskalPentru un graf conex pot fi gasiti mai multi arbori de acoperire, in functie de arcele care sunt alese pentru a forma arboreleCostul 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) conexeIn 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 KruskalSe lucreaza cu mai multe multimi de noduriInitial, 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 incheieDupa selectia arcului, cele doua multimi din care fac parte extremitatile sale se inlocuiesc cu reuniunea lor, numarul total de multimi scazand cu o unitateConsecinta 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 KruskalFie graful din figuraCel mai ieftin arc din graf care leaga noduri din multimi diferite este D-H de cost 1

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 8:

{A} {E}{B} {F}{C} {G}{D} {H}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 11

Algoritmul lui KruskalSunt 3 arce viabile: A-B, D-G si G-HSe alege arbitrar arcul A-B

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 7:

{A} {E}{B} {F}{C} {G}{D, H}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 12

Algoritmul lui KruskalSunt 2 arce viabile: D-G si G-HSe alege arbitrar arcul D-G

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 6:

{A, B} {E}{C} {F}{D, H} {G}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 13

Algoritmul lui KruskalArcul G-H, desi cel mai ieftin din graf, este ignorat, deoarece uneste noduri din aceeasi multimeSe alege arcul A-D

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 5:

{A, B} {E}{C} {F}{D, G, H}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 14

Algoritmul lui KruskalSe alege arcul C-F

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 4:

{A, B, D, G, H} {E}{C} {F}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 15

Algoritmul lui KruskalSe alege arcul B-E

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 3:

{A, B, D, G, H} {E}{C, F}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 16

Algoritmul lui KruskalSe alege arcul F-H

29

4

63

1

53

74

8 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Multimile sunt in numar de 2:

{A, B, D, E, G, H} {C, F}

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 17

Algoritmul lui KruskalAlgoritmul se incheie deoarece nu se mai poate gasi un arc care conecteaza noduri din multimi diferite (fiind o singura multime)

2

4

31

34

A

B

C

D

EF

GH

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 19Nu exista un arbore de acoperire mai ieftin pentru graful dat

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 18

Algoritmul lui KruskalConditia de oprire a algoritmului este imposibilitatea gasirii unui arc care conecteaza noduri din multimi diferiteAceasta conditie este indeplinita implicit atunci cand s-a ajuns la o singura multimeDaca graful nu este conex, atunci nu se va ajunge niciodata la o singura multimeTotusi, 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 enuntataSe recomanda studierea exemplului urmator pentru edificare

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 19

Algoritmul lui KruskalAplicand 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 grafuluiMultimile sunt: {A, B, C, E} {D, F, G, H} – 2 multimi, tot atatea cate componente conexe are graful

29

4

1

5 48 2

A

B

C

D

EF

GH

2

Calin Jebelean Algoritmul lui Kruskal 20

Algoritmul lui KruskalPrin 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 diferiteDaca 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 grafuluiNeexistand arcul necesar continuarii algoritmului, acesta se opreste si rezultatul este dat de arcele ingrosate din figura de pe slide-ul anterior