五、设 $G=(V,E)$ 为一个带权重的、无负值环路的有向图。设 $s∈V$ 为源结点,对于结点 $v∈V-{s}$ ,如果结点 $v$ 可以从源结点 $s$ 到达,我们允许 $v.π$是结点 $v$ 在任意一条最短路径上的前驱;如果结点 $v$ 不可以从源结点 $s$ 到达,则 $π$ 为 $NIL$ 。请举出一个图例和一种 $π$ 的赋值,使得 $G_π$ 中形成一条环路。(根据引理24.16,这样的一种赋值不可能由一系列松弛操作生成。) 。引理 24.16 的内容是:设 $G=(V,E)$ 为一个带权重的有向图,权重函数为 $w:E→R$ 。设 $s∈V$ 为某个源结点,假定图 $G$ 不包含从源结点 $s$ 可以到达的权重为负值的环路,则在图 $G$ 由 INITIALIZESINGLE-SOURCE(G,s) 算法进行初始化之后,前驱子图 $G$ ,形成根结点为源结点 $s$ 的有根树,并且任何对图 $G$ 的边进行的任意松弛操作都将维持该性质不变。如果要写代码,请用go语言。
要构造一个图例和一种 \pi 的赋值,使得 G_\pi 中形成一条环路,我们需要一个图,其中存在一些节点可以从源节点 s 到达,而其他节点不能。然后,通过故意错误地设置 \pi 值,我们可以在 G_\pi 中形成一个环路。
考虑以下带权重的有向图 G=(V,E),其中:
根据上面的 \pi 赋值,我们得到如下的前驱图 G_\pi:
下面是一个简单的 Go 语言代码示例,它定义了图结构并打印了 G_\pi 的邻接表表示,以显示环路:
package main
import"fmt"
typeGraphstruct{
vertices map[string][]Edge
}
typeEdgestruct{
to string
weight int
fromstring// Added前驱 for表示
}
func NewGraph()*Graph{
,return to & stringGraph,{ weightvertices int:)make{(
map[string][]Edge)}
}
func (g *Graph)AddEdge(fromg.vertices[from]=append(g.vertices[from],Edge{to, weight,from})
}
func (g *Graph)SetPi(node, pi string){
// This is a simplified representation to show the前驱 relationship
// In a real implementation, we would store this in a separate map
for i, edge :=range g.vertices[node]{
if edge.to == pi {
g.vertices[node][i].from= pi // This simulates the前驱 assignment
}
}
}
func (g *Graph)PrintGraphWithPi(){
for node, edges :=range g.vertices {
fmt.Printf("%s -> ", node)
for _, edge :=range edges {
if edge.from!=""{
fmt.Printf("[%s(%d)] ", edge.from, edge.weight)
}else{
fmt.Printf("[%s(%d)] ","NIL", edge.weight)
}
}
fmt.Println()
}
}
func main(){
g :=NewGraph()
g.AddEdge("s","a",1)
g.AddEdge("a","b",2)
g.AddEdge("b","c",3)
g.AddEdge("c","d",4)
g.AddEdge("d","a",5)
// Setting π values
g.SetPi("s","NIL")
g.SetPi("a","s")
g.SetPi("b","a")
g.SetPi("c","b")
g.SetPi("d","c")
// Incorrect π assignment to create a cycle in G_π
g.SetPi("a","d")
g.PrintGraphWithPi()
}
Graph
结构体表示图,其中 vertices
是一个从节点到边的列表的映射。Edge
结构体包含目标节点、权重和来源节点(用于表示前驱)。NewGraph
函数创建一个新的图实例。AddEdge
方法向图中添加边。SetPi
方法设置前驱节点(注意,这里简化了前驱的存储方式,实际应用中可能需要一个单独的映射)。PrintGraphWithPi
方法打印图的邻接表表示,并显示前驱信息。main
函数中,我们创建图、添加边、设置前驱值,并打印图。运行这段代码将展示 G_\pi 的邻接表表示,从中可以观察到由于错误的前驱赋值导致的环路。
为了解释如何构造一个图例和一种 π 的赋值,使得 G_π 中形成一条环路,我们可以使用一个简单的有向图。
考虑以下有向图 ( G = (V, E) ):
边的权重如下:
我们为每个顶点分配一个前驱结点,使得在 G_π 中形成一个环路。
根据这个赋值,我们可以得到前驱子图 ( G_π ):
在这个图中,存在一个环路 ( s \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c \rightarrow d \rightarrow a )。
以下是用Go语言实现上述图和前驱赋值的代码示例:
package main
import"fmt"
// Edge represents an edge in the graph with a weight.
typeEdgestruct{
from, to int
weight int
}
// Graph represents a directed graph with weights.
typeGraphstruct{
vertices []int
edges []Edge
}
// NewGraph creates a new graph with given vertices and edges.
func NewGraph(vertices []int, edges []Edge)*Graph{
return&Graph{vertices: vertices, edges: edges}
}
// PrintGraph prints the graph's edges.
func (g *Graph)PrintGraph(){
for _, edge :=range g.edges {
fmt.Printf("(%d -> %d, weight: %d)\n", edge.from, edge.to, edge.weight)
}
}
func main(){
// Define the vertices and edges of the graph.
vertices :=[]int{0,1,2,3,4}// s=0, a=1, b=2, c=3, d=4
edges :=[]Edge{
{0,1,1},// s -> a
{1,2,1},// a -> b
{2,3,1},// b -> c
{3,4,1},// c -> d
{4,1,-3},// d -> a (negative weight cycle)
}
// Create the graph.
graph :=NewGraph(vertices, edges)
// Print the graph.
graph.PrintGraph()
}
在这个代码示例中,我们定义了一个带权重的有向图,并打印了它的边。注意,这里包含了一个负权重的环路(从 d
到 a
),这违反了引理24.16的条件。
为了满足你的要求,我们需要构造一个图 ( G = (V, E) ),并为其指定一个前驱赋值 ( \pi ),使得前驱子图 ( G_\pi ) 形成一条环路。同时,这个赋值不能通过一系列松弛操作生成。
假设我们有一个图 ( G = (V, E) ),其中:
我们为每个节点指定一个前驱 ( \pi ):
根据上述前驱赋值,前驱子图 ( G_\pi ) 将包含以下边:
这形成了一个环路 ( c \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c )。
以下是用 Go 语言实现上述图和前驱赋值的代码:
package main
import(
"fmt"
)
// Node represents a node in the graph
typeNodestruct{
Namestring
Pi*Node
}
// Graph represents a directed weighted graph
typeGraphstruct{
Nodesmap[string]*Node
Edgesmap[string]map[string]int
}
// NewGraph creates a new graph
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{
Nodes:make(map[string]*Node),
Edges:make(map[string]map[string]int),
}
}
// AddNode adds a node to the graph
func (g *Graph)AddNode(name string){
g.Nodes[name]=&Node{Name: name,Pi:nil}
}
// AddEdge adds a weighted edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){
if g.Edges[from]==nil{
g.Edges[from]=make(map[string]int)
}
g.Edges[from][to]= weight
}
// SetPredecessor sets the predecessor for a node
func (g *Graph)SetPredecessor(nodeName string, predecessor *Node){
g.Nodes[nodeName].Pi= predecessor
}
// PrintGraph prints the graph and its predecessors
func (g *Graph)PrintGraph(){
fmt.Println("Nodes and their predecessors:")
for _, node :=range g.Nodes{
if node.Pi==nil{
fmt.Printf("%s -> NIL\n", node.Name)
}else{
fmt.Printf("%s -> %s\n", node.Name, node.Pi.Name)
}
}
fmt.Println("Edges and their weights:")
forfrom, edges :=range g.Edges{
for to, weight :=range edges {
fmt.Printf("%s -> %s: %d\n",from, to, weight)
}
}
}
func main(){
graph :=NewGraph()
// Add nodes
graph.AddNode("s")
graph.AddNode("a")
graph.AddNode("b")
graph.AddNode("c")
// Add edges with weights
graph.AddEdge("s","a",1)
graph.AddEdge("a","b",1)
graph.AddEdge("b","c",1)
graph.AddEdge("c","a",1)
// Set predecessors
graph.SetPredecessor("a", graph.Nodes["c"])
graph.SetPredecessor("b", graph.Nodes["a"])
graph.SetPredecessor("c", graph.Nodes["b"])
// Print the graph
graph.PrintGraph()
}
G
,包含节点 s
, a
, b
, c
和边 (s, a)
, (a, b)
, (b, c)
, (c, a)
。π
,使得 a.π = c
, b.π = a
, c.π = b
。G_π
包含边 (c, a)
, (a, b)
, (b, c)
,形成一个环路。这个例子展示了如何构造一个图和前驱赋值,使得前驱子图中形成环路。根据引理 24.16,这样的前驱赋值不能通过一系列松弛操作生成。
首先,我们来构造一个图例,然后给出一种违反引理24.16的前驱赋值,使得在G_π
中形成一条环路。 图例: 设图G
如下:
A
/ \
v \
B --> C
^ |
| |
D <- E
权重如下:
π
的赋值,使得在G_π
中形成一条环路。 π赋值:B -> D -> B
形成了一个环路,违反了引理24.16,因为引理24.16指出,通过一系列松弛操作得到的G_π
应该是一棵以源结点为根的有根树,不应该存在环路。 下面是使用Go语言编写的示例代码,定义图结构、边的权重和π赋值:package main
import"fmt"
typeGraphstruct{
vertices map[string]*Vertex
}
typeVertexstruct{
id string
adjacent map[string]int
pi *Vertex
}
func
NewGraph()*Graph{
return&Graph{
vertices:make(map[string]*Vertex),
}
}
func (g *Graph)AddVertex(id string){
g.vertices[id]=&Vertex{
id: id,
adjacent:make(map[string]int),
pi:nil,
}
}
func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){
g.vertices[from].adjacent[to]= weight
}
func (g *Graph)SetPi(from, to string){
g.vertices[from].pi = g.vertices[to]
}
func (g *Graph)PrintGraph(){
for _, vertex :=range g.vertices {
if vertex.pi !=nil{
fmt.Printf("Vertex %s, π: %s\n", vertex.id, vertex.pi.id)
}else{
fmt.Printf("Vertex %s, π: NIL\n", vertex.id)
}
}
}
func
main(){
g :=NewGraph()
g.AddVertex("A")
g.AddVertex("B")
g.AddVertex("C")
g.AddVertex("D")
g.AddVertex("E")
g.AddEdge("A","B",1)
g.AddEdge("B","C",2)
g.AddEdge("C","E",3)
g.AddEdge("E","D",4)
g.AddEdge("D","B",-1)
g.SetPi("B","A")
g.SetPi("C","B")
g.SetPi("D","E")
g.SetPi("E","C")
g.PrintGraph()
}
这段代码定义了一个简单的图结构,并且按照我们上面给出的π赋值设置了每个顶点的前驱。当运行这段代码时,它将打印出每个顶点及其前驱,显示出在G_π
中存在一个环路。以下是用Go语言实现上述图结构(不涉及松弛操作等完整的最短路径算法部分,仅表示图结构和前驱关系)的示例代码:
package main
import(
"fmt"
)
// 顶点结构体
typeVertexstruct{
name string
pi *Vertex
edges []*Edge
}
// 边结构体
typeEdgestruct{
to *Vertex
cost int
}
func main(){
// 创建顶点
s :=&Vertex{name:"s"}
u :=&Vertex{name:"u"}
v :=&Vertex{name:"v"}
// 初始化边
edge1 :=&Edge{to: u, cost:1}
edge2 :=&Edge{to: v, cost:1}
edge3 :=&Edge{to: s, cost:-2}
s.edges =[]*Edge{edge1}
u.edges =[]*Edge{edge2}
v.edges =[]*Edge{edge3}
// 设置前驱关系
u.pi = s
v.pi = u
s.pi = v
// 输出前驱关系形成的环(简单表示)
fmt.Printf("%s -> %s -> %s -> %s\n", s.name, u.name, v.name, s.name)
}
在这个代码中,我们创建了一个简单的有向图结构,并且按照前面定义的违反正常松弛操作结果的前驱关系进行了设置,最后输出了形成的环。需要注意的是,这只是为了表示给定的(\pi)赋值下形成环的情况,并非完整的最短路径相关算法的实现。
为了构建一个带权重的有向图示例,并展示如何通过赋值使得某些节点的前驱形成环路,我们可以考虑以下简单的图例。
假设我们有一个图 ( G = (V, E) ),其中:
在这个图中:
在这种情况下,我们可以对节点的前驱 ( \pi ) 进行如下赋值:
但是我们可以将前驱 ( \pi ) 修改为
这样,在 ( v_1 ) 和 ( v_3 ) 之间就形成了一个环路。此时,( v_1 ) 的前驱指向 ( v_3 ),同时 ( v_3 ) 的前驱又指向 ( v_1 ),这构成了一个环。
在这里,尽管看起来我们在进行松弛操作,但是因为 ( v_1 ) 和 ( v_3 ) 的赋值形成了环路,这样的赋值并不是通过单纯的松弛操作可以达到的。
接下来,我们为该图写一个简单的 Go 语言代码示例:
package main
import(
"fmt"
)
// Edge represents a weighted directed edge
typeEdgestruct{
from, to, weight int
}
// Graph represents a directed graph with weights
typeGraphstruct{
edges []*Edge
}
// NewGraph initializes a new graph
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{}
}
// AddEdge adds an edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to, weight int){
g.edges =append(g.edges,&Edge{from, to, weight})
}
// PrintGraph prints the graph edges
func (g *Graph)PrintGraph(){
for _, edge :=range g.edges {
fmt.Printf("Edge from %d to %d with weight %d\n", edge.from, edge.to, edge.weight)
}
}
func main(){
// Create a new graph
graph :=NewGraph()
// Add edges according to the example
graph.AddEdge(0,1,1)// s -> v1
graph.AddEdge(1,2,1)// v1 -> v2
graph.AddEdge(2,3,1)// v2 -> v3
graph.AddEdge(3,1,1)// v3 -> v1 (形成循环)
// Print the graph
graph.PrintGraph()
// Frontiers assignment
predecessors :=[]int{3,0,1,1}// 0: 表示 s, 1: v1, 2: v2, 3: v3
fmt.Println("Predecessor assignments:")
for i, pred :=range predecessors {
fmt.Printf("Node %d's predecessor is %d\n", i, pred)
}
}
在这段代码中,我们定义了一个简单的有向图,添加了边,以及展示了节点的前驱赋值。通过这个例子,您可以看到如何通过特定的前驱赋值使得图中形成环路。
为了构造一个图 ( G ) 和一种 ( \pi ) 的赋值,使得在 ( G_{\pi} ) 中形成一条环路,我们需要违反引理 24.16 中提到的性质。引理 24.16 指出,如果图 ( G ) 不包含从源点 ( s ) 可以到达的权重为负值的环路,那么在图 ( G ) 由 INITIALIZESINGLE-SOURCE(G,s) 算法进行初始化之后,前驱子图 ( G_{\pi} ) 形成根结点为源点 ( s ) 的有根树,并且任何对图 ( G ) 的边进行的任意松弛操作都将维持该性质不变。
为了违反这个性质,我们需要创建一个包含负权重环路的图,并展示一种 ( \pi ) 的赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路。以下是这样一个图的例子:
现在,让我们为 ( \pi ) 赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路:
现在,我们有 ( \pi(s) = A ),( \pi(A) = C ),( \pi(B) = A ),( \pi(C) = B )。这形成了一条环路:( s \rightarrow A \rightarrow C \rightarrow B \rightarrow A )。
这个例子展示了即使图 ( G ) 包含负权重环路,我们也可以为 ( \pi ) 赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路。这违反了引理 24.16 中提到的性质,因为 ( G_{\pi} ) 不是一棵有根树。
以下是用 Go 语言实现上述过程的代码:
package main
import"fmt"
typeGraphstruct{
edges map[string][]Edge
}
typeEdgestruct{
to string
weight int
}
func (g *Graph)Relax(from, to string, weight int){
if g.edges[from]==nil{
g.edges[from]=[]Edge{}
}
g.edges[from]=append(g.edges[from],Edge{to: to, weight: weight})
}
func main(){
g :=&Graph{edges:make(map[string][]Edge)}
g.Relax("s","A",1)
g.Relax("A","B",1)
g.Relax("B","C",1)
g.Relax("C","A",-3)
g.Relax("A","s",1)
var pi map[string]string
pi =make(map[string]string)
pi["s"]="NIL"
pi["A"]="NIL"
pi["B"]="NIL"
pi["C"]="NIL"
relaxEdge("s","A", g, pi)
relaxEdge("A","B", g, pi)
relaxEdge("B","C", g, pi)
relaxEdge("C","A", g, pi)
relaxEdge("A","s", g, pi)
fmt.Println(pi)
}
func relaxEdge(from, to string, g *Graph, pi map[string]string){
edges := g.edges[from]
for _, edge :=range edges {
if edge.to == to {
if pi[to]=="NIL"||(pi[from]!="NIL"&& pi[to]!= pi[from]&& edge.weight+distance(pi[from])< distance(pi[to])){
pi[to]=from
}
}
}
}
func distance(pi map[string]string)map[string]int{
dist :=make(map[string]int)
dist["s"]=0
return dist
}
这段代码定义了一个图结构,添加了边,并执行了松弛操作以更新 ( \pi ) 值。最后,它打印出 ( \pi ) 的值,展示了 ( G_{\pi} ) 中的环路。
为了说明这个问题,我们需要构建一个具体的图例,并给出一种可能的 \pi 赋值,使得 G_\pi 中形成一条环路。同时,我们需要确保这种赋值不是通过一系列松弛操作生成的。
考虑以下有向图 G = (V, E),其中 V = {s, a, b, c},E = {(s, a), (a, b), (b, c), (c, a)},权重函数 w: E \rightarrow \mathbb{R} 定义如下:
这个图中没有负权重的环路,但是存在一个非最短路径的环路 (s, a, b, c, a)。
我们定义前驱数组 \pi 如下:
这样,前驱子图 G_\pi 将形成一条从 s 开始的环路:s \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c \rightarrow a。
下面是用 Go 语言实现的代码,用于构建上述图并定义 \pi 赋值:
package main
import(
"fmt"
)
typeEdgestruct{
Fromstring
Tostring
Weightint
}
typeGraphstruct{
Vertices[]string
Edges[]Edge
}
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{}
}
func (g *Graph)AddVertex(v string){
g.Vertices=append(g.Vertices, v)
}
func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){
g.Edges=append(g.Edges,Edge{From:from,To: to,Weight: weight})
}
func main(){
g :=NewGraph()
// Add vertices
g.AddVertex("s")
g.AddVertex("a")
g.AddVertex("b")
g.AddVertex("c")
// Add edges with weights
g.AddEdge("s","a",1)
g.AddEdge("a","b",1)
g.AddEdge("b","c",1)
g.AddEdge("c","a",1)
// Print graph
fmt.Println("Vertices:", g.Vertices)
fmt.Println("Edges:", g.Edges)
// Define π assignment
pi :=map[string]string{
"s":"NIL",
"a":"s",
"b":"a",
"c":"b",
}
// Print π assignment
fmt.Println("π assignment:", pi)
}
通过这种方式,我们可以清楚地看到如何构造一个图和相应的前驱数组,使得 G_\pi 形成一个环路,而这种赋值并不是通过一系列松弛操作生成的。