В теории графов доминирующее множество для графа G — это подмножество D его вершин, такое, что любая вершина G принадлежит D или имеет соседа в D. Число доминирования γ ( G ) — это число вершин в наименьшем доминирующем множестве для G .
Задача доминирующего множества касается проверки того, что γ( G ) ≤ K для заданного графа G и входного K ; это классическая NP-полная задача принятия решений в теории сложности вычислений . [1] Поэтому считается, что не может быть эффективного алгоритма , который может вычислить γ( G ) для всех графов G . Однако существуют эффективные алгоритмы приближения , а также эффективные точные алгоритмы для определенных классов графов.
Доминирующие наборы представляют практический интерес в нескольких областях. В беспроводных сетях доминирующие наборы используются для поиска эффективных маршрутов в мобильных сетях ad-hoc. Они также использовались в реферировании документов и в проектировании защищенных систем для электрических сетей .
Для неориентированного графа G = ( V , E ) подмножество вершин называется доминирующим множеством , если для каждой вершины существует вершина такая, что .
Каждый граф имеет по крайней мере одно доминирующее множество: если множество всех вершин, то по определению D является доминирующим множеством, поскольку вершины нет . Более интересная задача — найти небольшие доминирующие множества. Число доминирования графа G определяется как: .
Связный доминирующий набор — это доминирующий набор, который также является связным . Если S — связный доминирующий набор, можно сформировать остовное дерево G , в котором S образует множество нелистовых вершин дерева; наоборот, если T — любое остовное дерево в графе с более чем двумя вершинами, нелистовые вершины T образуют связный доминирующий набор. Поэтому нахождение минимальных связных доминирующих наборов эквивалентно нахождению остовных деревьев с максимально возможным числом листьев.
Полный доминирующий набор (или сильно доминирующий набор ) — это набор вершин, такой что все вершины в графе, включая вершины в самом доминирующем наборе, имеют соседа в доминирующем наборе. [2] То есть: для каждой вершины , существует вершина такая, что . На рисунке (c) выше показано доминирующее множество, которое является связанным доминирующим набором и полным доминирующим набором; примеры на рисунках (a) и (b) не являются ни тем, ни другим. В отличие от простого доминирующего набора, полный доминирующий набор может не существовать. Например, граф с одной или несколькими вершинами и без ребер не имеет полного доминирующего набора. Число сильного доминирования G определяется как: ; очевидно, .
Доминирующий набор рёбер — это набор рёбер (пар вершин), объединение которых является доминирующим набором; такой набор может не существовать (например, граф с одной или несколькими вершинами и без рёбер не имеет его). Если он существует, то объединение всех его рёбер является сильно доминирующим набором. Поэтому наименьший размер набора с доминирующим рёбрами составляет не менее .
Напротив, множество с доминирующими ребрами — это множество D ребер, такое, что каждое ребро, не входящее в D , смежно по крайней мере с одним ребром в D ; такое множество всегда существует (например, множество всех ребер является множеством с доминирующими ребрами).
k -доминирующий набор — это набор вершин, такой, что каждая вершина, не входящая в набор, имеет по крайней мере k соседей в наборе (стандартный доминирующий набор — это 1-доминирующий набор). Аналогично, k -кортежный доминирующий набор — это набор вершин, такой, что каждая вершина в графе имеет по крайней мере k соседей в наборе (полный доминирующий набор — это 1-кортежный доминирующий набор). (1 + log n ) -аппроксимация минимального k -кортежного доминирующего набора может быть найдена за полиномиальное время. [3] Каждый граф допускает k -доминирующий набор (например, набор всех вершин); но только графы с минимальной степенью k − 1 допускают k -кортежный доминирующий набор. Однако, даже если граф допускает k -кортежный доминирующий набор, минимальный k -кортежный доминирующий набор может быть почти в k раз больше минимального k -доминирующего набора для того же графа; [4] (1,7 + log Δ) -аппроксимацию минимального k -доминирующего множества можно также найти за полиномиальное время.
Звездно -доминирующее множество — это подмножество D множества V , такое, что для каждой вершины v в V звезда v (множество ребер, смежных с v ) пересекает звезду некоторой вершины в D . Очевидно, что если G имеет изолированные вершины , то у него нет звездно-доминирующих множеств (поскольку звезда изолированных вершин пуста). Если G не имеет изолированных вершин, то каждое доминирующее множество является звездно-доминирующим множеством и наоборот. Различие между звездно-доминированием и обычным доминированием становится более существенным, когда рассматриваются их дробные варианты. [5]
Доматическое разбиение — это разбиение вершин на непересекающиеся доминирующие множества. Доматическое число — это максимальный размер доматического разбиения.
Вечное доминирующее множество — это динамическая версия доминирования, в которой вершина v в доминирующем множестве D выбирается и заменяется соседом u ( u не входит в D ) таким образом, что измененное D также является доминирующим множеством, и этот процесс может быть повторен для любой бесконечной последовательности выборов вершин v .
Доминирующие множества тесно связаны с независимыми множествами : независимое множество также является доминирующим множеством тогда и только тогда, когда оно является максимальным независимым множеством , поэтому любое максимальное независимое множество в графе обязательно является также минимальным доминирующим множеством.
Доминирующий набор может быть или не быть независимым набором. Например, рисунки (a) и (b) выше показывают независимые доминирующие наборы, в то время как рисунок (c) иллюстрирует доминирующий набор, который не является независимым набором.
Независимое доминирующее число i ( G ) графа G — это размер наименьшего доминирующего множества, которое является независимым множеством. Эквивалентно, это размер наименьшего максимального независимого множества. Минимум в i ( G ) берется по меньшему числу элементов (рассматриваются только независимые множества), поэтому γ ( G ) ≤ i ( G ) для всех графов G .
Неравенство может быть строгим — существуют графы G, для которых γ ( G ) < i ( G ) . Например, пусть G — граф двойной звезды , состоящий из вершин , где p , q > 1 . Ребра графа G определяются следующим образом: каждый x i смежно с a , a смежно с b , а b смежно с каждым y j . Тогда γ( G ) = 2 , поскольку { a , b } — наименьшее доминирующее множество. Если p ≤ q , то i ( G ) = p + 1 , поскольку — наименьшее доминирующее множество, которое также независимо (это наименьшее максимальное независимое множество).
Существуют семейства графов, в которых γ( G ) = i ( G ) , то есть каждое минимальное максимальное независимое множество является минимальным доминирующим множеством. Например, γ( G ) = i ( G ) , если G является графом без клешней . [6]
Граф G называется графом с совершенным доминированием, если γ ( H ) = i ( H ) в каждом индуцированном подграфе H графа G. Поскольку индуцированный подграф графа без клешней является графом без клешней, то каждый граф без клешней также является графом с совершенным доминированием. [7]
Для любого графа G его линейный граф L ( G ) не имеет клешней, и, следовательно, минимальное максимальное независимое множество в L ( G ) также является минимальным доминирующим множеством в L ( G ) . Независимое множество в L ( G ) соответствует паросочетанию в G , а доминирующее множество в L ( G ) соответствует множеству, доминирующему по ребру, в G . Поэтому минимальное максимальное паросочетание имеет тот же размер, что и минимальное доминирующее по ребру множество.
Число доминирования независимости iγ ( G ) графа G — это максимум среди всех независимых множеств A графа G наименьшего множества, доминирующего над A . [8] Доминирование подмножеств вершин требует потенциально меньше вершин, чем доминирование над всеми вершинами, поэтому iγ ( G ) ≤ γ ( G ) для всех графов G .
Неравенство может быть строгим — существуют графы G, для которых iγ ( G ) < γ ( G ) . Например, для некоторого целого числа n пусть G будет графом, в котором вершинами являются строки и столбцы доски n -на- n , и две такие вершины связаны тогда и только тогда, когда они пересекаются. Единственными независимыми множествами являются множества, состоящие только из строк или множества, состоящие только из столбцов, и каждое из них может доминироваться одной вершиной (столбцом или строкой), поэтому iγ ( G ) = 1 . Однако, чтобы доминировать над всеми вершинами, нам нужны по крайней мере одна строка и один столбец, поэтому γ ( G ) = 2 . Более того, отношение между γ ( G ) / iγ ( G ) может быть сколь угодно большим. Например, если вершины G являются всеми подмножествами квадратов доски n на n , то все равно iγ ( G ) = 1 , но γ ( G ) = n . [8]
Число двунезависимого доминирования iγi ( G ) графа G — это максимум среди всех независимых множеств A графа G наименьшего независимого множества, доминирующего над A . Для любого графа G справедливы следующие соотношения :
Проблема доминирования изучалась с 1950-х годов, но темпы исследований доминирования значительно возросли в середине 1970-х годов. В 1972 году Ричард Карп доказал, что задача покрытия множеств является NP-полной . Это имело непосредственные последствия для задачи доминирующего множества, поскольку между этими двумя задачами существуют прямые биекции вершина-множество и ребро-неразъединяющееся-пересечение. Это доказало, что задача доминирующего множества также является NP-полной . [9]
Задача покрытия множеств является хорошо известной NP-трудной задачей — версия решения покрытия множеств была одной из 21 NP-полных задач Карпа . Существует пара полиномиальных по времени L-редукций между задачей минимального доминирующего множества и задачей покрытия множеств . [10] Эти редукции (см. ниже) показывают, что эффективный алгоритм для задачи минимального доминирующего множества обеспечит эффективный алгоритм для задачи покрытия множеств, и наоборот. Более того, редукции сохраняют отношение аппроксимации : для любого α, полиномиальный по времени алгоритм α-аппроксимации для минимальных доминирующих множеств обеспечит полиномиальный по времени алгоритм α-аппроксимации для задачи покрытия множеств, и наоборот. Обе задачи фактически являются Log-APX-полными . [11]
Аппроксимируемость покрытия множеств также хорошо понятна: логарифмический фактор аппроксимации может быть найден с помощью простого жадного алгоритма , а нахождение сублогарифмического фактора аппроксимации является NP-трудной задачей. Более конкретно, жадный алгоритм обеспечивает фактор 1 + log| V | аппроксимации минимального доминирующего множества, и никакой алгоритм с полиномиальным временем не может достичь фактора аппроксимации лучше, чем c log| V | для некоторого c > 0 , если только P = NP . [12]
Следующие два сведения показывают, что задача минимального доминирующего множества и задача покрытия множества эквивалентны относительно L-редукций : имея экземпляр одной задачи, мы можем построить эквивалентный экземпляр другой задачи. [10]
Для данного графа G = ( V , E ) с V = {1, 2, ..., n } построим экземпляр покрытия множеств ( U , S ) следующим образом: вселенная U — это V , а семейство подмножеств — это S = { S1 , S2 , ..., Sn } , такое, что Sv состоит из вершины v и всех вершин , смежных с v в G.
Теперь, если D является доминирующим множеством для G , то C = { S v : v ∈ D } является допустимым решением задачи покрытия множеств, при этом | C | = | D | . Обратно, если C = { S v : v ∈ D } является допустимым решением задачи покрытия множеств, то D является доминирующим множеством для G , при этом | D | = | C | .
Следовательно, размер минимального доминирующего множества для G равен размеру минимального покрытия множества для ( U , S ) . Более того, существует простой алгоритм, который отображает доминирующее множество в покрытие множества того же размера и наоборот. В частности, эффективный алгоритм α-аппроксимации для покрытия множества обеспечивает эффективный алгоритм α-аппроксимации для минимальных доминирующих множеств.
Пусть ( S , U ) — пример задачи покрытия множеств с универсумом U и семейством подмножеств S = { S i : i ∈ I }; мы предполагаем, что U и множество индексов I не пересекаются. Построим граф G = ( V , E ) следующим образом: множество вершин равно V = I ∪ U , между каждой парой i , j ∈ I есть ребро { i , j } ∈ E , а также есть ребро { i , u } для каждого i ∈ I и u ∈ S i . То есть G — это разделенный граф : I — клика , а U — независимое множество .
Теперь, если C = { S i : i ∈ D } является допустимым решением задачи покрытия множеств для некоторого подмножества D ⊆ I , то D является доминирующим множеством для G , причем | D | = | C | : Во-первых, для каждого u ∈ U существует i ∈ D такой, что u ∈ S i , и по построению u и i смежны в G ; следовательно, u доминируется i . Во-вторых, поскольку D должно быть непустым, каждое i ∈ I смежно с вершиной в D .
Обратно, пусть D — доминирующее множество для G. Тогда можно построить другое доминирующее множество X , такое что | X | ≤ | D | и X ⊆ I : просто замените каждый u ∈ D ∩ U соседним i ∈ I элемента u . Тогда C = { S i : i ∈ X } — допустимое решение задачи покрытия множеств, при этом | C | = | X | ≤ | D | .
Если граф имеет максимальную степень Δ, то алгоритм жадной аппроксимации находит O (log Δ) -аппроксимацию минимального доминирующего множества. Также, пусть d g будет мощностью доминирующего множества, полученного с помощью жадной аппроксимации, тогда выполняется следующее соотношение, , где N — число узлов, а M — число ребер в данном неориентированном графе. [13] Для фиксированного Δ это квалифицируется как доминирующее множество для членства в APX ; на самом деле, оно является APX-полным. [14]
Задача допускает схему аппроксимации за полиномиальное время (PTAS) для особых случаев, таких как графы единичных дисков и планарные графы . [15] Минимальное доминирующее множество может быть найдено за линейное время в последовательно-параллельных графах . [16]
Минимальное доминирующее множество n -вершинного графа может быть найдено за время O (2 n n ) путем проверки всех подмножеств вершин. Фомин, Грандони и Кратч (2009) показывают, как найти минимальное доминирующее множество за время O (1,5137 n ) и экспоненциальное пространство, а также за время O (1,5264 n ) и полиномиальное пространство. Более быстрый алгоритм, использующий время O (1,5048 n ) был найден ван Ройем, Недерлофом и ван Дейком (2009), которые также показывают, что количество минимальных доминирующих множеств может быть вычислено за это время. Количество минимальных доминирующих множеств не превышает 1,7159 n , и все такие множества могут быть перечислены за время O (1,7159 n ) . [17]
Нахождение доминирующего множества размера k играет центральную роль в теории параметризованной сложности. Это наиболее известная задача, полная для класса W[2], и она используется во многих редукциях для демонстрации неразрешимости других задач. В частности, задача не является разрешимой с фиксированными параметрами в том смысле, что не существует алгоритма со временем выполнения f ( k ) n O(1) для любой функции f , если только W-иерархия не схлопнется до FPT=W[2].
С другой стороны, если входной граф плоский , задача остается NP-трудной, но известен алгоритм с фиксированными параметрами. Фактически, задача имеет ядро линейного размера по k [18] , а время выполнения, экспоненциальное по √ k и кубическое по n, может быть получено путем применения динамического программирования к разложению ветвей ядра. [19] В более общем смысле, задача доминирующего множества и многие варианты задачи являются разрешимыми с фиксированными параметрами, если параметризованы как размером доминирующего множества, так и размером наименьшего запрещенного полного двудольного подграфа ; то есть задача является FPT на графах без бикли , очень общем классе разреженных графов, который включает планарные графы. [20]
Дополнительный набор к доминирующему набору, неблокирующий , может быть найден с помощью алгоритма с фиксированными параметрами на любом графе. [21]
{{citation}}
: CS1 maint: постскриптум ( ссылка ).