差分约束系统

信息学技术系统

如果一个系统由n个变量和m个约束条件组成,形成m个形如ai-aj≤k的不等式(i,j∈[1,n],k为常数),则称其为差分约束系统(system of difference constraints)。亦即,差分约束系统是求解关于一组变量的特殊不等式组的方法。

求解差分约束系统,可以转化成图论的单源最短路径(或最长路径)问题。
观察xj-xi≤bk,会发现它类似最短路中的三角不等式d[v]≤d[u]+w[u,v],即d[v]-d[u]≤w[u,v]。因此,以每个变量xi为结点,对于约束条件xj-xi≤bk,连接一条边(i,j),边权为bk。我们再增加一个源点s,s与所有定点相连,边权均为0。对这个图,以s为源点运行Bellman-Ford算法,最终{d[i]}即为一组可行解。
例如,考虑这样一个问题,寻找一个5维向量x=(xi)以满足:
这一问题等价于找出未知量xi,i=1,2,…,5,满足下列8个差分约束条件:x1-x2≤0
x1-x5≤-1
x2-x5≤1
x3-x1≤5
x4-x1≤4
x4-x3≤-1
x5-x3≤-3
x5-x4≤-3
该问题的一个解为x=(-5,-3,0,-1,-4),另一个解y=(0,2,5,4,1),这2个解是有联系的:y中的每个元素比x中相应的元素大5。
引理:设x=(x1,x2,…,xn)是差分约束系统Ax≤b的一个解,d为任意常数。则x+d=(x1+d,x2+d,…,xn+d)也是该系统Ax≤b的一个解。
bellman-ford算法伪代码
for each v V do d[v] <- 无限大; d[s] <- 0
Relaxation
for i =1,...,|V|-1 do
for each edge (u,v) 属于 E do
d[v] <- min{d[v], d[u]+w(u,v)}
Negative cycle checking
for each v 属于V do if d[v]> d[u] + w(u,v) then no solution
在实际的应用中,一般使用Bellman-Ford算法来实现。
差分约束系统中源点到每个点的距离确定。
关于Dist的初始化:
1.如果将源点到各点的距离初始化为0,最终求出的最短路满足 它们之间相互最接近了;
2.如果将源点到各点的距离初始化为INF(无穷大),其中之1为0,最终求出的最短路满足 它们与该点之间相互差值最大;
3.差分约束系统的确立要根据自己确定的约束条件,从约束点走向被约束点。
连边一般有两种方法,第一种是连边后求最长路的方法,第二种是连边后求最短路的方法。
例:d[x]-d[y]≥Z
如果想连边后求最长路 那么将不等式变形为这种形式 d[x]≥d[y]+z y到x连一条权值为z的边
求最短路则变形成d[y]≤d[x]-z x到y连一条权值为-z的边。
如果是别的不等式,也可以根据情况变形。但是要保证的是 两个变量(x,y)的系数一定要是正的。而常量则不一定。
定理:将如上差分约束系统转换成图后,以为源点得到的最短路径序列为(如果有解),则满足且若为任意解,则有。
证明:首先由,则显然有满足,这是因为每条边对应一个不等式且由图的构造法可知。其次考察到的最短路径,我们有与直接相连且由路径最短知,其中为不等式的常量即为边的权,所以有。对k做归纳,由,又,所以即所以后者成立。证毕
例:设有n个盒子标号为1...n,每个盒子最多放1个球。放法满足(0<i≤m)约束,其中表示区间最多可放个球,求这n个盒子最多可放多少个球。
令前k个盒子放的数目为,则有,(1 ≤ i ≤ n ),(1 ≤ i ≤ m)。以此约束条件用如上算法给出最短路径序列,由定理知是合法的放法,且为最大值。
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