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मैं दिए गए निर्देशित असीमित ग्राफ पर एक स्थलीय सॉर्टिंग करने का एक तरीका ढूंढ रहा हूं, जिसमें चक्र होते हैं। नतीजे में न केवल शिखर के क्रम को शामिल करना चाहिए, बल्कि किनारों का सेट भी होना चाहिए, जो दिए गए आदेश द्वारा उल्लंघन किए जाते हैं। किनारों का यह सेट न्यूनतम होगा।न्यूनतम संख्या में उल्लंघन किए गए किनारों के साथ चक्रीय ग्राफ का टॉपोलॉजिकल प्रकार

जैसा कि मेरा इनपुट ग्राफ संभावित रूप से बड़ा है, मैं घातीय समय एल्गोरिदम का उपयोग नहीं कर सकता। यदि बहुपद समय में इष्टतम समाधान की गणना करना असंभव है, तो दी गई समस्या के लिए क्या ह्युरिस्टिक उचित होगा?

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क्या यह [प्रतिक्रिया आर्क सेट] नहीं है (http://en.wikipedia.org/wiki/Feedback_arc_set)? आप अवशिष्ट डीएजी को टोपोलॉजिकल क्रमबद्ध करके ऑर्डर प्राप्त कर सकते हैं। –

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क्या आप भी एक न्यूनतम समाधान चाहते हैं (प्रत्येक और हटाई गई चाप डीएजी में एक चक्र पूरा करेगी) या न्यूनतम समाधान (जितना संभव हो उतना आर्क हटा दिया जाएगा)? –

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@ डेविडइसेनस्टैट वास्तव में मुझे बहुत ज्यादा परवाह नहीं है अगर यह एक चाप कम या ज्यादा है, तो मुझे बस उन्हें अलग से संभालना होगा। अगर कुछ एल्गोरिदम रनटाइम में दो बार लेता है और केवल कुछ आर्कों के साथ एक समाधान पाता है, तो यह आर्थिक नहीं होगा। समस्या फीडबैक आर्क सेट प्रतीत होती है, लेकिन इस मामले में एनपी मुश्किल है, इसलिए हमें एक अनुमान की आवश्यकता होगी। – orsg

उत्तर

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ईड्स, लिन और स्माइथ ने A fast and effective heuristic for the feedback arc set problem का प्रस्ताव दिया। मूल लेख पेवलवॉल के पीछे है, लेकिन एक मुफ्त प्रति here से उपलब्ध है।

टोपोलॉजिकल सॉर्टिंग के लिए एक एल्गोरिदम है जो किसी भी आने वाली चाप के साथ एक कशेरुक का चयन करके वर्टेक्स ऑर्डर बनाता है, ग्राफ़ माइनस वर्टेक्स पर रिकर्सिंग करता है, और ऑर्डर के लिए वर्टेक्स को प्रीपेड करता है। (मैं एल्गोरिदम को पुनरावर्ती रूप से वर्णित कर रहा हूं, लेकिन आपको इसे इस तरह कार्यान्वित करने की आवश्यकता नहीं है।) ईड्स-लिन-स्माइथ एल्गोरिदम भी आउटगोइंग आर्क के साथ शिखर के लिए दिखता है और उन्हें जोड़ता है। बेशक, ऐसा हो सकता है कि सभी शिखरों में आने वाली और जाने वाली चाप है। इस मामले में, इनकमिंग और आउटगोइंग के बीच उच्चतम अंतर वाले वर्टेक्स का चयन करें। यहां निस्संदेह प्रयोग के लिए जगह है।

साबित सबसे खराब केस व्यवहार वाले एल्गोरिदम रैखिक प्रोग्रामिंग और ग्राफ कट पर आधारित हैं। ये साफ हैं, लेकिन गारंटी आदर्श से कम हैं (लॉग^2 एन या लॉग एन लॉग लॉग एन बार आवश्यकतानुसार कई आर्क), और मुझे संदेह है कि कुशल कार्यान्वयन काफी परियोजना होगी।

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इस सवाल को अभी भी हर बार विचारों का एक गुच्छा प्राप्त होता है और मैं अभी पेपर के साथ हाथ में आया हूं, इसलिए अगर किसी को अनुमानित एल्गोरिदम में दिलचस्पी है तो डेविड पिछले अनुच्छेद में उल्लेख करता है, तो वह "विभाजन और" - स्प्रेडिंग मेट्रिक्स के माध्यम से जीत अनुमानित एल्गोरिदम "यहां तक ​​कि, नाओर, राव, शिची, एसीएम की जर्नल, वॉल्यूम। 47, संख्या 4, जुलाई 2000, पीपी 585-616, जो लॉग एन लॉग लॉग एन अनुमानित भी भारित digraphs के लिए करता है। –

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असीमित न्यूनतम फीडबैक आर्क सेट समस्या (जहां हम निकालने के लिए किनारों की संख्या को कम करते हैं) के लिए एक पूर्व लॉग^2 एन अनुमान, जो रैखिक प्रोग्रामिंग पर आधारित है "बहुसंख्यक मैक्स-फ्लो मिन-कट प्रमेय और उनके उपयोग में पाया जा सकता है डिजाइनिंग अनुमान एल्गोरिदम ", लीटन, राव, एसीएम की जर्नल, वॉल्यूम। 46, संख्या 6, नवंबर 1 999, पीपी 787-832। –

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