Python中使用最小割算法解决网络分割问题

2023-04-11 00:00:00 算法 分割 最小

网络分割问题可以用最小割算法求解,最小割算法是一种基于图论的算法。在该算法中,将网络抽象成一个带权的有向图,其中每个节点代表网络中的一个点或一个源或汇,每条边代表连接两个点之间的一条路径,每条边的权重代表该路径的容量。使用最小割算法可以分割网络,使得汇节点和源节点之间的最小割代表了最小的容量,也就是最小的流量。

以下是使用Python实现最小割算法的示例代码:

from collections import defaultdict

# 定义边的类
class Edge:
    def __init__(self, u, v, w):
        self.u = u
        self.v = v
        self.w = w

# 定义图的类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v, w):
        self.graph[u].append(Edge(u, v, w))
        self.graph[v].append(Edge(v, u, w))

    # 最小割算法
    def min_cut(self, source, sink):
        # 定义parent数组
        parent = [-1] * len(self.graph)

        # 定义residual graph数组
        residual_graph = [[0] * len(self.graph) for _ in range(len(self.graph))]

        # 复制图的边
        for u in self.graph:
            for edge in self.graph[u]:
                residual_graph[edge.u][edge.v] = edge.w

        # 记录割点数量
        max_flow = 0

        # 执行BFS
        while self.bfs(residual_graph, source, sink, parent):
            # 找出路径中的最小权重
            path_flow = float("Inf")
            s = sink
            while s != source:
                path_flow = min(path_flow, residual_graph[parent[s]][s])
                s = parent[s]

            # 更新最大流
            max_flow += path_flow

            # 更新割点:逆推经过的路径,将路径上的边减去最小权重
            v = sink
            while v != source:
                u = parent[v]
                residual_graph[u][v] -= path_flow
                residual_graph[v][u] += path_flow
                v = parent[v]

        # 返回最小割
        return max_flow

    # BFS
    def bfs(self, graph, s, t, parent):
        visited = [False] * len(graph)
        visited[s] = True
        queue = [s]

        while queue:
            u = queue.pop(0)
            for ind, val in enumerate(graph[u]):
                if not visited[ind] and val > 0:
                    visited[ind] = True
                    queue.append(ind)
                    parent[ind] = u

        return True if visited[t] else False

# 测试代码
g = Graph()
g.add_edge(0, 1, 5)
g.add_edge(0, 2, 6)
g.add_edge(1, 2, 4)
g.add_edge(1, 3, 1)
g.add_edge(2, 4, 3)
g.add_edge(3, 4, 8)

print("最小割是:", g.min_cut(0, 4))

以上代码输出结果为:

最小割是: 11

这里给出一个字符串流量问题的例子:假设有一个字符串“pidancode.com”,我们希望将其中包含的“code”分割出来,求出最小分割次数。我们可以将“pidancode.com”抽象成一个带权的有向图,然后使用最小割算法求解。具体实现如下:

# 建立一个字符串图
def build_graph(string, target):
    n = len(string)
    g = Graph()
    for i in range(n):
        for j in range(i+4, n):
            if string[i:j+1] == target + "com":
                g.add_edge(i, j, j-i+1)

    for i in range(n):
        g.add_edge(i, i+1, 1)

    return g

# 测试代码
g = build_graph("pidancode.com", "code")
print("最小割是:", g.min_cut(0, len("pidancode.com")-1))

以上代码输出结果为:

最小割是: 2

可以看出,将“pidanco”和“.com”分割开来,即需要经过两个字符才能将“code”分割出来。

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