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diff --git a/graph/graph.tex b/graph/graph.tex index 9232090..9a0dc24 100644 --- a/graph/graph.tex +++ b/graph/graph.tex @@ -1,12 +1,5 @@ \section{Graphen} -\begin{algorithm}{Kruskal} - \begin{methods}[ll] - berechnet den Minimalen Spannbaum & \runtime{\abs{E}\cdot\log(\abs{E})} \\ - \end{methods} - \sourcecode{graph/kruskal.cpp} -\end{algorithm} - \begin{algorithm}{Minimale Spannbäume} \paragraph{Schnitteigenschaft} Für jeden Schnitt $C$ im Graphen gilt: @@ -16,6 +9,12 @@ \paragraph{Kreiseigenschaft} Für jeden Kreis $K$ im Graphen gilt: Die schwerste Kante auf dem Kreis ist nicht Teil des minimalen Spannbaums. + + \subsection{\textsc{Kruskal}} + \begin{methods}[ll] + berechnet den Minimalen Spannbaum & \runtime{\abs{E}\cdot\log(\abs{E})} \\ + \end{methods} + \sourcecode{graph/kruskal.cpp} \end{algorithm} \begin{algorithm}{Heavy-Light Decomposition} @@ -28,7 +27,7 @@ \sourcecode{graph/hld.cpp} \end{algorithm} -\begin{algorithm}{Lowest Common Ancestor} +\begin{algorithm}[optional]{Lowest Common Ancestor} \begin{methods} \method{init}{baut DFS-Baum über $g$ auf}{\abs{V}\*\log(\abs{V})} \method{getLCA}{findet LCA}{1} @@ -37,6 +36,17 @@ \sourcecode{graph/LCA_sparse.cpp} \end{algorithm} +\begin{algorithm}{Binary Lifting} + % https://codeforces.com/blog/entry/74847 + \begin{methods} + \method{Lift}{constructor}{\abs{V}} + \method{depth}{distance to root of vertex $v$}{1} + \method{lift}{vertex above $v$ at depth $d$}{\log(\abs{V})} + \method{lca}{lowest common ancestor of $u$ and $v$}{\log(\abs{V})} + \end{methods} + \sourcecode{graph/binary_lifting.cpp} +\end{algorithm} + \begin{algorithm}{Centroids} \begin{methods} \method{find\_centroid}{findet alle Centroids des Baums (maximal 2)}{\abs{V}} @@ -99,7 +109,7 @@ Sei $a_{ij}$ die Adjazenzmatrix von $G$ \textcolor{gray}{(mit $a_{ii} = 1$)}, da \sourcecode{graph/connect.cpp} \end{algorithm} -\begin{algorithm}{Erd\H{o}s-Gallai} +\begin{algorithm}{\textsc{Erd\H{o}s-Gallai}} Sei $d_1 \geq \cdots \geq d_{n}$. Es existiert genau dann ein Graph $G$ mit Degreesequence $d$ falls $\sum\limits_{i=1}^{n} d_i$ gerade ist und für $1\leq k \leq n$: $\sum\limits_{i=1}^{k} d_i \leq k\cdot(k-1)+\sum\limits_{i=k+1}^{n} \min(d_i, k)$ \begin{methods} \method{havelHakimi}{findet Graph}{(\abs{V}+\abs{E})\cdot\log(\abs{V})} @@ -169,7 +179,7 @@ Sei $a_{ij}$ die Adjazenzmatrix von $G$ \textcolor{gray}{(mit $a_{ii} = 1$)}, da \sourcecode{graph/virtualTree.cpp} \end{algorithm} -\begin{algorithm}{Maximal Cardinatlity Bipartite Matching} +\begin{algorithm}{Maximum Cardinality Bipartite Matching} \label{kuhn} \begin{methods} \method{kuhn}{berechnet Matching}{\abs{V}\*\min(ans^2, \abs{E})} @@ -195,7 +205,7 @@ Sei $a_{ij}$ die Adjazenzmatrix von $G$ \textcolor{gray}{(mit $a_{ii} = 1$)}, da \subsection{Max-Flow} \optional{ -\subsubsection{Capacity Scaling} +\subsubsection{Capacity Scaling \opthint} \begin{methods} \method{maxFlow}{gut bei dünn besetzten Graphen.}{\abs{E}^2\*\log(C)} \method{addEdge}{fügt eine \textbf{gerichtete} Kante ein}{1} @@ -204,7 +214,7 @@ Sei $a_{ij}$ die Adjazenzmatrix von $G$ \textcolor{gray}{(mit $a_{ii} = 1$)}, da } \optional{ -\subsubsection{Push Relabel} +\subsubsection{Push Relabel \opthint} \begin{methods} \method{maxFlow}{gut bei sehr dicht besetzten Graphen.}{\abs{V}^2\*\sqrt{\abs{E}}} \method{addEdge}{fügt eine \textbf{gerichtete} Kante ein}{1} @@ -212,24 +222,23 @@ Sei $a_{ij}$ die Adjazenzmatrix von $G$ \textcolor{gray}{(mit $a_{ii} = 1$)}, da \sourcecode{graph/pushRelabel.cpp} } +\subsubsection{\textsc{Dinic}'s Algorithm mit Capacity Scaling} +\begin{methods} + \method{maxFlow}{doppelt so schnell wie \textsc{Ford-Fulkerson}}{\abs{V}^2\cdot\abs{E}} + \method{addEdge}{fügt eine \textbf{gerichtete} Kante ein}{1} +\end{methods} +\sourcecode{graph/dinicScaling.cpp} + \begin{algorithm}{Min-Cost-Max-Flow} \begin{methods} \method{mincostflow}{berechnet Fluss}{\abs{V}^2\cdot\abs{E}^2} \end{methods} \sourcecode{graph/minCostMaxFlow.cpp} \end{algorithm} - -\subsubsection{Dinic's Algorithm mit Capacity Scaling} -\begin{methods} - \method{maxFlow}{doppelt so schnell wie Ford Fulkerson}{\abs{V}^2\cdot\abs{E}} - \method{addEdge}{fügt eine \textbf{gerichtete} Kante ein}{1} -\end{methods} -\sourcecode{graph/dinicScaling.cpp} -\vfill\null \columnbreak \optional{ -\subsubsection{Anwendungen} +\subsubsection{Anwendungen \opthint} \begin{itemize} \item \textbf{Maximum Edge Disjoint Paths}\newline Finde die maximale Anzahl Pfade von $s$ nach $t$, die keine Kante teilen. |