帶寬 (圖論)
圖論中,圖帶寬問題是用不同整數給圖G的n個頂點貼上標籤,使得量最小化的問題(其中E是G的邊集)。[1] 這問題可以形象理解為,將圖的頂點置於沿x軸的不同整數點上,使最長邊最短的問題。這种放置稱作線性圖排列(linear graph arrangement)、線性圖布局(linear graph layout)或線性圖放置(linear graph placement)。[2]
加權圖帶寬問題是廣義化,其中邊被賦權,需要最小化的損失函數為
就矩陣而言,(無權)圖帶寬是對稱矩陣(圖的鄰接矩陣)的最小帶寬。帶寬也可定義為比給定圖的緊合區間超圖的最大團大小小1,其中超圖最小化了團大小。(Kaplan & Shamir 1996)
某些圖的帶寬公式
編輯對部分圖族,帶寬 有明確公式給出。
n頂點上的路徑圖 的帶寬是1,對於完全圖 我們有 。對完全二分圖 ,有
- ,其中
由Chvátal證明。[3]星圖 是此公式的特例, 個頂點上的星圖帶寬為 。
個頂點上的超立方圖 的帶寬,Harper (1966)確定為
界
編輯圖的帶寬可用各種圖參數約束。例如,令 表示G的色數:
其中n是G中頂點數。
k帶寬圖G的徑寬不大於k(Kaplan & Shamir 1996),其樹深不大於 (Gruber 2012)。如上節所述,星圖 作為結構非常簡單的樹,帶寬相對較大。注意 的徑寬為1,樹深為2。
一些度有界圖族具有亞線性帶寬:Chung (1988)證明,若T是最大度不大於∆的樹,則
更一般地說,對最大度不大於∆的平面圖,類似約束也成立(參Böttcher et al. 2010):
計算帶寬
編輯加與不加權的兩類帶寬計算問題都是二次瓶頸分配問題的特例。 帶寬問題是NP困難的,即便對特例也如此。[6]眾所周知,帶寬在任何常數範圍內的近似都是NP難的,對最大毛長為2的毛蟲樹也如此(Dubey, Feige & Unger 2010)。 對稠密圖,Karpinski, Wirtgen & Zelikovsky (1997)設計了一種3近似算法。 另一方面,我們也知道一些多項式可解的特例。[2]Cuthill–McKee算法就是獲得低帶寬線圖布局的啟發式算法。圖帶寬計算的快速多層算法是在[7]中提出的。
應用
編輯對帶寬問題的興趣來自一些應用領域。
例如稀疏矩陣/帶狀矩陣處理與此領域的一般算法,如Cuthill–McKee算法,可用於尋找圖帶寬問題的近似解。
還有電子設計自動化。標準單元設計方法中,標準單元一般具有相同的高度,布局為若干行。這時,圖帶寬問題建模了將一組標準單元放置在單行中的問題,其目標是使最大傳播延遲(假定與導線長度成正比)最小化。
另見
編輯參考文獻
編輯- ^ (Chinn et al. 1982)
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- ^ A remark on a problem of Harary. V. Chvátal, Czechoslovak Mathematical Journal 20(1):109–111, 1970. http://dml.cz/dmlcz/100949 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
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- Chinn, P. Z.; Chvátalová, J.; Dewdney, A. K.; Gibbs, N. E. The bandwidth problem for graphs and matrices—a survey. Journal of Graph Theory. 1982, 6 (3): 223–254. doi:10.1002/jgt.3190060302.
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- Kaplan, Haim; Shamir, Ron, Pathwidth, bandwidth, and completion problems to proper interval graphs with small cliques, SIAM Journal on Computing, 1996, 25 (3): 540–561, doi:10.1137/s0097539793258143
- Karpinski, Marek; Wirtgen, Jürgen; Zelikovsky, Aleksandr. An Approximation Algorithm for the Bandwidth Problem on Dense Graphs. Electronic Colloquium on Computational Complexity. 1997, 4 (17) [2024-01-31]. (原始內容存檔於2013-06-19).
外部連結
編輯- Minimum bandwidth problem (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), in: Pierluigi Crescenzi and Viggo Kann (eds.), A compendium of NP optimization problems. Accessed May 26, 2010.