algoritmo di riduzione transitiva: pseudocode?

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Sono stato alla ricerca di un algoritmo per eseguire una riduzione transitiva su un grafico, ma senza successo. Non c'è niente nei miei algoritmi bibbia (Introduzione agli algoritmi di Cormen et al) e mentre ho visto un sacco di chiusura transitiva pseudocodice, non sono stato in grado di rintracciare qualsiasi cosa per una riduzione. Il più vicino che ho è che ci sia uno in Algorithmische Graphentheorie di Volker Turau (ISBN: 978-3-486-59057-9), ma purtroppo non hanno accesso a questo libro! Wikipedia è inutile e Google deve ancora alzare nulla. : ^ (

Qualcuno sa di un algoritmo per l'esecuzione di una riduzione transitiva?

È pubblicato 06/11/2009 alle 23:33
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7 risposte

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L' articolo Wikipedia su punti di riduzione transitivi a un'implementazione entro GraphViz (che è open source). Non esattamente pseudocodice, ma forse un posto per iniziare?

LEDA comprende un algoritmo di riduzione transitiva . Non ho una copia del libro LEDA più, e questa funzione potrebbe essere stato aggiunto dopo che il libro è stato pubblicato. Ma se è in là, allora ci sarà una buona descrizione dell'algoritmo.

Google punta a un algoritmo che qualcuno ha suggerito per l'inclusione in Boost. Non ho provato a leggerlo, quindi forse non è corretta?

Inoltre, questo potrebbe essere la pena dare un'occhiata.

Risposto il 07/11/2009 a 16:42
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La sostanza di base dell'algoritmo di riduzione transitiva che ho usato è


foreach x in graph.vertices
   foreach y in graph.vertices
      foreach z in graph.vertices
         delete edge xz if edges xy and yz exist

L'algoritmo chiusura transitiva ho usato nello stesso script è molto simile, ma l'ultima riga è


         add edge xz if edges xy and yz OR edge xz exist
Risposto il 03/03/2010 a 15:49
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L'algoritmo di "girlwithglasses" dimentica che un bordo ridondante potrebbe estendersi una catena di tre spigoli. Per correggere, calcolare Q = R x R + dove R + è la chiusura transitiva e quindi eliminare tutti i bordi da R che appaiono in Q. Vedere anche l'articolo di Wikipedia.

Risposto il 08/12/2010 a 20:42
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Vedere Harry Hsu. "Un algoritmo per trovare un grafico equivalente minimo di un grafo orientato.", Journal of the ACM, 22 (1): 11-16, gennaio 1975. La semplice algoritmo cubico inferiore (usando una matrice percorso x N N) è sufficiente per DAG, ma Hsu generalizza ai grafici ciclici.

// reflexive reduction
for (int i = 0; i < N; ++i)
  m[i][i] = false;

// transitive reduction
for (int j = 0; j < N; ++j)
  for (int i = 0; i < N; ++i)
    if (m[i][j])
      for (int k = 0; k < N; ++k)
        if (m[j][k])
          m[i][k] = false;
Risposto il 15/07/2011 a 03:47
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Profondità-primo algoritmo in pseudo-python:

for vertex0 in vertices:
    done = set()
    for child in vertex0.children:
        df(edges, vertex0, child, done)

df = function(edges, vertex0, child0, done)
    if child0 in done:
        return
    for child in child0.children:
        edge.discard((vertex0, child))
        df(edges, vertex0, child, done)
    done.add(child0)

L'algoritmo è sub-ottimale, ma affronta il problema multi-bordo-portata delle soluzioni precedenti. I risultati sono molto simile a quello che tred da graphviz produce.

Risposto il 28/06/2012 a 03:04
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Basato sul riferimento fornito da Alan Donovan, che dice è necessario utilizzare la matrice percorso (che ha un 1 se v'è un percorso dal nodo i al nodo j) invece della matrice di adiacenza (che ha un 1 solo se esiste un arco dal nodo i al nodo j).

Alcuni esempi di codice python segue qui sotto per mostrare le differenze tra le soluzioni

def prima(m, title=None):
    """ Prints a matrix to the terminal """
    if title:
        print title
    for row in m:
        print ', '.join([str(x) for x in row])
    print ''

def path(m):
    """ Returns a path matrix """
    p = [list(row) for row in m]
    n = len(p)
    for i in xrange(0, n):
        for j in xrange(0, n):
            if i == j:
                continue
            if p[j][i]:
                for k in xrange(0, n):
                    if p[j][k] == 0:
                        p[j][k] = p[i][k]
    return p

def hsu(m):
    """ Transforms a given directed acyclic graph into its minimal equivalent """
    n = len(m)
    for j in xrange(n):
        for i in xrange(n):
            if m[i][j]:
                for k in xrange(n):
                    if m[j][k]:
                        m[i][k] = 0

m = [   [0, 1, 1, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 1],
        [0, 0, 0, 0, 1],
        [0, 1, 0, 0, 0]]

prima(m, 'Original matrix')
hsu(m)
prima(m, 'After Hsu')

p = path(m)
prima(p, 'Path matrix')
hsu(p)
prima(p, 'After Hsu')

Produzione:

Adjacency matrix
0, 1, 1, 0, 0
0, 0, 0, 0, 0
0, 0, 0, 1, 1
0, 0, 0, 0, 1
0, 1, 0, 0, 0

After Hsu
0, 1, 1, 0, 0
0, 0, 0, 0, 0
0, 0, 0, 1, 0
0, 0, 0, 0, 1
0, 1, 0, 0, 0

Path matrix
0, 1, 1, 1, 1
0, 0, 0, 0, 0
0, 1, 0, 1, 1
0, 1, 0, 0, 1
0, 1, 0, 0, 0

After Hsu
0, 0, 1, 0, 0
0, 0, 0, 0, 0
0, 0, 0, 1, 0
0, 0, 0, 0, 1
0, 1, 0, 0, 0
Risposto il 03/05/2013 a 12:16
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portato su java / JGraphT, il campione pitone in questa pagina da @ Michael Clerx:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Set;

import org.jgrapht.DirectedGraph;

public class TransitiveReduction<V, E> {

    final private List<V> vertices;
    final private int [][] pathMatrix;

    private final DirectedGraph<V, E> graph;

    public TransitiveReduction(DirectedGraph<V, E> graph) {
        super();
        this.graph = graph;
        this.vertices = new ArrayList<V>(graph.vertexSet());
        int n = vertices.size();
        int[][] original = new int[n][n];

        // initialize matrix with zeros
        // --> 0 is the default value for int arrays

        // initialize matrix with edges
        Set<E> edges = graph.edgeSet();
        for (E edge : edges) {
            V v1 = graph.getEdgeSource(edge);
            V v2 = graph.getEdgeTarget(edge);

            int v_1 = vertices.indexOf(v1);
            int v_2 = vertices.indexOf(v2);

            original[v_1][v_2] = 1;
        }

        this.pathMatrix = original;
        transformToPathMatrix(this.pathMatrix);
    }

    // (package visible for unit testing)
    static void transformToPathMatrix(int[][] matrix) {
        // compute path matrix 
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < matrix.length; j++) { 
                if (i == j) {
                    continue;
                }
                if (matrix[j][i] > 0 ){
                    for (int k = 0; k < matrix.length; k++) {
                        if (matrix[j][k] == 0) {
                            matrix[j][k] = matrix[i][k];
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    // (package visible for unit testing)
    static void transitiveReduction(int[][] pathMatrix) {
        // transitively reduce
        for (int j = 0; j < pathMatrix.length; j++) { 
            for (int i = 0; i < pathMatrix.length; i++) {
                if (pathMatrix[i][j] > 0){
                    for (int k = 0; k < pathMatrix.length; k++) {
                        if (pathMatrix[j][k] > 0) {
                            pathMatrix[i][k] = 0;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    public void reduce() {

        int n = pathMatrix.length;
        int[][] transitivelyReducedMatrix = new int[n][n];
        System.arraycopy(pathMatrix, 0, transitivelyReducedMatrix, 0, pathMatrix.length);
        transitiveReduction(transitivelyReducedMatrix);

        for (int i = 0; i <n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) { 
                if (transitivelyReducedMatrix[i][j] == 0) {
                    // System.out.println("removing "+vertices.get(i)+" -> "+vertices.get(j));
                    graph.removeEdge(graph.getEdge(vertices.get(i), vertices.get(j)));
                }
            }
        }
    }
}

unit test:

import java.util.Arrays;

import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;

public class TransitiveReductionTest {

    @Test
    public void test() {

        int[][] matrix = new int[][] {
            {0, 1, 1, 0, 0},
            {0, 0, 0, 0, 0},
            {0, 0, 0, 1, 1},
            {0, 0, 0, 0, 1},
            {0, 1, 0, 0, 0}
        };

        int[][] expected_path_matrix = new int[][] {
            {0, 1, 1, 1, 1},
            {0, 0, 0, 0, 0},
            {0, 1, 0, 1, 1},
            {0, 1, 0, 0, 1},
            {0, 1, 0, 0, 0}
        };

        int[][] expected_transitively_reduced_matrix = new int[][] {
            {0, 0, 1, 0, 0},
            {0, 0, 0, 0, 0},
            {0, 0, 0, 1, 0},
            {0, 0, 0, 0, 1},
            {0, 1, 0, 0, 0}
        };

        System.out.println(Arrays.deepToString(matrix) + " original matrix");

        int n = matrix.length;

        // calc path matrix
        int[][] path_matrix = new int[n][n];
        {
            System.arraycopy(matrix, 0, path_matrix, 0, matrix.length);

            TransitiveReduction.transformToPathMatrix(path_matrix);
            System.out.println(Arrays.deepToString(path_matrix) + " path matrix");
            Assert.assertArrayEquals(expected_path_matrix, path_matrix);
        }

        // calc transitive reduction
        {
            int[][] transitively_reduced_matrix = new int[n][n];
            System.arraycopy(path_matrix, 0, transitively_reduced_matrix, 0, matrix.length);

            TransitiveReduction.transitiveReduction(transitively_reduced_matrix);
            System.out.println(Arrays.deepToString(transitively_reduced_matrix) + " transitive reduction");
            Assert.assertArrayEquals(expected_transitively_reduced_matrix, transitively_reduced_matrix);
        }
    }
}

Test ouput

[[0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0]] original matrix
[[0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0]] path matrix
[[0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0, 0]] transitive reduction
Risposto il 25/07/2015 a 14:31
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