最小产品生成树不同于最小总和生成树



最小产品生成树与最小生成树不同吗?请解释(如果可能,请举例说明)。我的意思是,添加到最小值的边缘也应该(?)具有最小乘积。

对于所有边缘权重(正、负和零):

它们可能不一样。

举个例子:

       -10
    □______□
   / 
1 |   | 0
    /
    □

在这里,我们有:

Minimum product spanning tree:         Minimum sum spanning tree:
       -10                                -10
    □______□                           □______□
   /                                    
1 |                                      | 0
                                       /
    □                                  □

对于非零边权重(正和负):

它们可能不一样。

偶数个负值的乘积会产生正值,因此在这种情况下,最好为最小积生成树选择一个正值。

举个例子:

       -5
    □______□
   / 
5 |   | -5
    /
    □

在这里,我们有:

Minimum product spanning tree:         Minimum sum spanning tree:
       -5                                 -5
    □______□                           □______□
   /                                    
5 |                                      | -5
                                       /
    □                                  □
最好

选择较高的正值,而不是较小的负值,只要我们最终得到奇数个负值。

对于非负边权重(正和零):

可能有多个最小产品生成树,其中一些可能不是最小生成树的总和

(我还没有找到证明/反例,但目前看起来至少有一个最小产品生成树将具有最小总和)。

举个例子:

       0
    □______□
   / 
1 |   | 10
    /
    □

这里,10-01-0 都是最小积生成树,但只有 1-0 是最小生成树。

仅使用正边权重和不同的边权重:

它们将是一样的。

证明:

考虑在树的其余部分ab之间挑选c的总和。

假设 a,b,c> 0...

Assume ca    < cb
then   a     < b      (since c > 0)
then   a + c < b + c

因此,如果拣选a导致最小的产品,它也将导致最小的总和。

因此,获得最小的产品和最小的总和将包括拾取所有相同的边缘。

因此,它们将具有相同的生成树。

仅使用正边权重

和非明显边权重:

上面假设了不同的边权重,如果不是这种情况,则任何一个都可能有多个生成树,它们显然不一定相同,但是两者的生成树选择将是相同的,因为它们都具有相同的乘积和相同的总和,因为唯一的区别是在具有相同权重的 2 条边之间进行拾取。

考虑:

       10
    □______□
   / 
5 |   | 5
    /
    □

两个可能的生成树是:

       10              10
    □______□        □______□
   /                 
5 |                   | 5
                    /
    □               □

两者都是最小乘积和生成树(唯一的区别是我们选择哪 5,但 5 = 5,因此它不会改变总和或乘积)。

如果所有边权重都是严格正的,那么它们将是同一棵树。 看到这一点的一种简单方法是检查 MST 算法,并注意 不做任何实际的加法,它们只在每一步中从某个集合中挑选最小边。

如果边权重严格为正,则权重Wi的最小积生成树将与权重log(Wi)的最小和生成树相同,并且由于log函数是单调的,因此任何 MST 算法对权重log(Wi)的行为都将与权重Wi的行为相同。

一个更数学的证明是注意(假设所有边权重都是不同的),图形的 MST 将包含穿过图形每个切割的最小成本边缘。 很明显,MST在边权重的单调变换下是不变的。

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