Поиск кратчайшего пути, который проходит через некоторую произвольную последовательность узлов?
В этот более ранний вопрос ОП спросил, как найти кратчайший путь в графе, который идет от u до v, а также проходит через некоторый node w. Принятый ответ, который довольно хорош, заключался в том, чтобы дважды запустить алгоритм Дейкстры - один раз, чтобы получить от u до w и один раз, чтобы получить от w до v. У этого есть временная сложность, равная двум вызовам алгоритма Дейкстры, который равен O (m + n log n).
Теперь рассмотрим связанный вопрос: вам задана последовательность узлов u 1, u 2,..., u k и хотите найти кратчайший путь от u 1 до u k, чтобы путь проходил через u 1, u 2,..., u k по порядку. Ясно, что это можно сделать, запустив k-1 экземпляров алгоритма Дейкстры, по одному для каждой пары смежных вершин, а затем объединив кратчайшие пути вместе. Это занимает время O (km + k n log n). В качестве альтернативы вы можете использовать алгоритм кратчайших путей всех пар, такой как алгоритм Джонсона, для вычисления всех кратчайших путей, а затем объединить соответствующие кратчайшие пути вместе в O (mn + n 2 log n) времени, что хорошо для k много больше n.
Мой вопрос заключается в том, существует ли алгоритм решения этой задачи, который быстрее, чем приведенный выше подход, когда k мало. Существует ли такой алгоритм? Или повторяется Дейкстра так хорошо, как это получается?
Ответы
Ответ 1
Вместо того, чтобы запускать изолированные экземпляры алгоритма Дейкстры для поиска путей u(k) -> u(k+1) по одному пути за один раз, может ли быть запущен один экземпляр модифицированного Dijkstra-подобного поиска в каждом node в последовательности одновременно с путями формируется, когда области поиска встречаются "посередине".
Это потенциально сократило бы общее количество посещенных ребер и уменьшило бы повторный обход ребер по сравнению с проведением серии изолированных вызовов алгоритму Дейкстры.
Простым примером может быть поиск пути между двумя узлами. Было бы лучше расширить области поиска по обоим узлам, чем просто расширять примерно один. В случае равномерного графика второй вариант даст область поиска с радиусом, равным расстоянию между узлами, первый вариант даст две области с половиной радиуса - меньше общей области поиска.
Просто мысль.
EDIT: Я думаю, что я говорю о многонаправленном варианте двунаправленного поиска, с таким количеством направлений, как есть узлов в последовательности {u(1), u(2), ..., u(m)}.
Ответ 2
Я не вижу, как мы можем сделать намного лучше, вот все, о чем я могу думать. Предполагая, что граф неориентирован, кратчайший путь от любого node u до node v будет таким же, как и от v до u (наоборот).
Теперь, для вашего случая кратчайшего пути в порядке u1 u2 u3.. un, мы могли бы запустить алгоритм Джикстры на u2 (и найти кратчайшие пути u1-u2, u2-u3 за один проход), то на u4 (для u3-u4 и u4-u5), то u6.. и так далее. Это уменьшает количество раз, когда вы применяете Djikstra примерно наполовину. Обратите внимание, что сложность мудрая, это идентично исходному решению.
Ответ 3
Рассматривая вашу проблему с точки зрения "разделяй и властвуй", учитывая график G с n узлами, k которых [1 <= k <= n], мы хотим пройти по порядку от 1-k (i1, i2,..., ик),
Скажем, что f (j) - кратчайший путь от i1 до ij. Проблема хорошо подразделяется (вы уже видите, где это происходит) на более мелкие экземпляры поиска кратчайших путей, в конечном итоге превращаясь в суммирование f (j), когда j переходит от 1 к k. Поэтому ваша задача минимально ограничена k-1 итерациями алгоритма Джикстры. Единственный способ улучшить это - найти более быстрый алгоритм, чем Djikstra, чтобы обнаружить самый короткий путь между двумя точками.
По крайней мере, я беру на себя это. /grad student
Ответ 4
Вы получаете кратчайший путь из одной вершины ко всем остальным в графе одним вызовом алгоритма Дейкстры. Таким образом, вам нужно выполнить поиск только для каждой уникальной начальной вершины, поэтому повторяющиеся вершины не затрудняют задачу.
