/// <summary>Dopełnienie grafu</summary>
/// <param name="g">Graf wejściowy</param>
/// <returns>Graf będący dopełnieniem grafu wejściowego</returns>
/// <remarks>
/// 0.5 pkt.
/// Dopełnienie grafu to graf o tym samym zbiorze wierzchołków i zbiorze krawędzi równym VxV-E-"pętle"
/// Graf wejściowy pozostaje niezmieniony.
/// Utworzony graf ma taką samą reprezentację jak graf wejściowy.
/// Uwaga 1 : w przypadku stwierdzenia ze graf wejściowy jest grafem ważonym zgłosić wyjątek ArgumentException
/// Uwaga 2 : W grafach nieskierowanych nie probować dodawawać po 2 razy tej samej krawędzi
/// </remarks>
public static Graph Complement(this Graph g)
{
Graph ret = g.IsolatedVerticesGraph();
HashSet <Edge> elist = new HashSet <Edge>();
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
for (int j = 0; j < g.VerticesCount; j++)
{
if (i == j)
{
continue;
}
if (g.GetEdgeWeight(i, j) == null)
{
Edge e = new Edge(i, j, 1);
if (!elist.Contains(new Edge(j, i, 1)) && !elist.Contains(e))
{
ret.AddEdge(i, j);
elist.Add(e);
}
}
else if (g.GetEdgeWeight(i, j) > 1)
{
throw new ArgumentException();
}
}
}
return(ret); // zmienic !
}
public void graphToFile(Graph g)
{
var edges = new List <Edge>();
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (!double.IsNaN(g.GetEdgeWeight(i, j)))
{
edges.Add(new Edge(i, j, g.GetEdgeWeight(i, j)));
}
}
}
using (StreamWriter sr = new StreamWriter(path))
{
sr.WriteLine(g.VerticesCount);
foreach (var edge in edges)
{
sr.WriteLine($"{edge.From} {edge.To} {edge.Weight}");
}
}
}
public static void Clique(int k, Graph g) // k - iteracja, g - graf
{
int n = g.VerticesCount;
if (k == n)
{
return;
}
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (!klika.Contains(i))
{
bool ok = true;
foreach (var j in klika)
{
if (g.GetEdgeWeight(i, j) == null || g.GetEdgeWeight(j, i) == null)
{
ok = false;
break;
}
}
if (ok && (i > klika[klika.Count - 1]))
{
klika.Add(i);
if (klika.Count > maxKlika.Count)
{
maxKlika = new List <int>(klika);
}
Clique(k + 1, g);
klika.Remove(i);
}
}
}
}
/// <summary>
/// Bada izomorfizm grafów metodą pełnego przeglądu (rekurencyjnie)
/// </summary>
/// <param name="vh">Aktualnie rozważany wierzchołek</param>
/// <param name="map">Mapowanie wierzchołków grafu h na wierzchołki grafu g</param>
/// <returns>Informacja czy znaleziono mapowanie definiujące izomotfizm</returns>
internal bool FindMapping(int vh, int[] map)
{
// Wskazówki
// 1) w sposób systematyczny sprawdzać wszystkie potencjalne mapowania
// 2) unikać wielokrotnego sprawdzania tego samego mapowania
// 3) zastosować algorytm z powrotami (backtracking)
// 4) do badania krawędzi pomiędzy wierzchołkami i oraz j użyć metody GetEdgeWeight(i,j)
if (vh == g.VerticesCount)
{
bool ok = true;
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
foreach (Edge e in g.OutEdges(i))
{
if (!h.GetEdgeWeight(map[e.From], map[e.To]).HasValue)
{
ok = false;
}
}
}
return(ok);
}
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (used[i] == false)
{
bool ok = true;
foreach (Edge e in g.OutEdges(i))
{
if (used[e.To] == true)
{
if (h.GetEdgeWeight(i, map[e.To]).HasValue == false)
{
ok = false;
break;
}
}
}
if (ok)
{
used[i] = true;
map[vh] = i;
if (FindMapping(vh++, map))
{
return(true);
}
used[i] = false;
}
}
}
return(false);
}
/// <summary>
/// Bada czy zadane grafy są jednakowe
/// </summary>
/// <param name="g">Pierwszy badany graf</param>
/// <param name="h">Drugi badany graf</param>
/// <returns>Informacja czy zadane grafy są jednakowe</returns>
/// <remarks>Badana jest struktura grafu, sposób reprezentacji nie ma znaczenia.</remarks>
/// <seealso cref="GraphHelperExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static bool IsEqual(this Graph g, Graph h)
{
if (g.VerticesCount != h.VerticesCount || g.EdgesCount != h.EdgesCount)
{
return(false);
}
if (g.Directed != h.Directed)
{
return(false);
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutDegree(i) != h.OutDegree(i) || g.InDegree(i) != h.InDegree(i))
{
return(false);
}
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutEdges(i).Any(edge => h.GetEdgeWeight(i, edge.To) != edge.Weight))
{
return(false);
}
}
return(true);
}
private static void CloseCycle(Graph g, ref Graph tree)
{
if (tree == null)
{
return;
}
int first = -1, last = -1;
for (int i = 0; i < tree.VerticesCount; i++)
{
if (tree.InDegree(i) == 0)
{
first = i;
}
if (tree.OutDegree(i) == 0)
{
last = i;
}
}
if (first == -1 || last == -1)
{
tree = null;
return;
}
int?weight = g.GetEdgeWeight(last, first);
if (weight.HasValue)
{
tree.AddEdge(last, first, weight.Value);
}
else
{
tree = null;
}
}
/// <summary>
/// Bada czy zadane grafy są jednakowe
/// </summary>
/// <param name="g">Pierwszy badany graf</param>
/// <param name="h">Drugi badany graf</param>
/// <returns>Informacja czy zadane grafy są jednakowe</returns>
/// <remarks>
/// Badana jest struktura grafu, sposób reprezentacji nie ma znaczenia.<para/>
/// Metoda wykonuje obliczenia równolegle w wielu wątkach.
/// </remarks>
/// <seealso cref="GraphHelperExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static bool IsEqualParallel(this Graph g, Graph h)
{
if (g.VerticesCount != h.VerticesCount || g.EdgesCount != h.EdgesCount)
{
return(false);
}
if (g.Directed != h.Directed)
{
return(false);
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutDegree(i) != h.OutDegree(i) || g.InDegree(i) != h.InDegree(i))
{
return(false);
}
}
var result = Parallel.For(0, g.VerticesCount, (i, state) =>
{
foreach (var edge in g.OutEdges(i))
{
if (h.GetEdgeWeight(i, edge.To) != edge.Weight)
{
state.Stop();
}
}
});
return(result.IsCompleted);
}
public static EdgesMinPriorityQueue getGraphEdgesMin(Graph graph)
{
EdgesMinPriorityQueue edges = new EdgesMinPriorityQueue();
int verticesCount = graph.VerticesCount;
for (int i = 0; i < verticesCount; i++)
{
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (!double.IsNaN(graph.GetEdgeWeight(i, j)))
{
edges.Put(new Edge(i, j, graph.GetEdgeWeight(i, j)));
}
}
}
return(edges);
}
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie dokładne problemu komiwojażera metodą pełnego przeglądu (backtracking)
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <returns>
/// Krotka (weight, cycle) składająca się z długości (sumy wag krawędzi)
/// znalezionego cyklu i tablicy krawędzi tworzących ten cykl)
/// </returns>
/// <exception cref="ArgumentException">Gdy uruchomiona dla grafu zawierającego krawędź o wadze ujemnej</exception>
/// <remarks>
/// Metoda przeznaczona jest dla grafów z nieujemnymi wagami krawędzi.<para/>
/// Uruchomiona dla grafu zawierającego krawędź o wadze ujemnej zgłasza wyjątek ArgumentException.
/// (Warunek ten sprawdzany jest w sposób przybliżony,
/// jedynie przy próbie dodania krawędzi o ujemnej wadze do konstruowanego cyklu).<para/>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy cycle
/// w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<para/>
/// Jeśli w badanym grafie nie istnieje cykl Hamiltona metoda zwraca krotkę (NaN,null).<para/>
/// Metodę można stosować dla grafów skierowanych i nieskierowanych.
/// </remarks>
/// <seealso cref="BacktrackingTSPGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double weight, Edge[] cycle) BacktrackingTSP(this Graph g)
{
if (g.VerticesCount <= (g.Directed ? 1 : 2))
{
return(double.NaN, null);
}
Edge[] bestCycle = null;
var bestWeight = double.PositiveInfinity;
var tempCycle = new Edge[g.VerticesCount];
var visited = new bool[g.VerticesCount];
void Rec(int currVertex, int i, double currWeight)
{
if (currWeight >= bestWeight)
{
return;
}
if (i == g.VerticesCount - 1)
{
var edgeWeight = g.GetEdgeWeight(currVertex, 0);
if (!(currWeight + edgeWeight < bestWeight))
{
return;
}
if (edgeWeight < 0.0)
{
throw new ArgumentException("Negative weights are not allowed");
}
bestWeight = currWeight + edgeWeight;
tempCycle[i] = new Edge(currVertex, 0, edgeWeight);
bestCycle = (Edge[])tempCycle.Clone();
return;
}
visited[currVertex] = true;
foreach (var edge in g.OutEdges(currVertex))
{
if (visited[edge.To])
{
continue;
}
if (edge.Weight < 0.0)
{
throw new ArgumentException("Negative weights are not allowed");
}
tempCycle[i] = edge;
Rec(edge.To, i + 1, currWeight + edge.Weight);
}
visited[currVertex] = false;
}
Rec(0, 0, 0.0);
return(double.IsPositiveInfinity(bestWeight) ? (double.NaN, null) : (bestWeight, bestCycle));
}
/// <summary>
/// Bada czy zadane mapowanie wierzchołków definiuje izomorfizm grafów
/// </summary>
/// <param name="g">Pierwszy badany graf</param>
/// <param name="h">Drugi badany graf</param>
/// <param name="map">Zadane mapowanie wierzchołków</param>
/// <returns></returns>
/// <exception cref="ArgumentException"></exception>
/// <remarks>
/// Mapowanie wierzchołków zdefiniowane jest w ten sposób,
/// że wierzchołkowi v w grafie g odpowiada wierzchołek map[v] w grafie h.<para/>
/// Badana jest struktura grafu, sposób reprezentacji nie ma znaczenia.<para/>
/// Metoda wykonuje obliczenia równolegle w wielu wątkach.
/// </remarks>
/// <seealso cref="IsomorphismGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static bool IsIsomorphicParallel(this Graph g, Graph h, int[] map)
{
if (g.VerticesCount != h.VerticesCount)
{
return(false);
}
if (g.EdgesCount != h.EdgesCount)
{
return(false);
}
if (g.Directed != h.Directed)
{
return(false);
}
if (map == null)
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
if (map.Length != g.VerticesCount)
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
var used = new bool[g.VerticesCount];
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (map[i] < 0 || map[i] >= g.VerticesCount || used[map[i]])
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
used[map[i]] = true;
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutDegree(i) != h.OutDegree(map[i]) || g.InDegree(i) != h.InDegree(map[i]))
{
return(false);
}
}
var result = Parallel.For(0, g.VerticesCount, (i, state) =>
{
foreach (var edge in g.OutEdges(i))
{
if (edge.Weight != h.GetEdgeWeight(map[edge.From], map[edge.To]))
{
state.Stop();
}
}
});
return(result.IsCompleted);
}
/// <summary>
/// Funkcja sprawdza, czy drugi argument jest poprawnym cyklem Hamiltona dla grafu w pierwszym argumencie.
/// Oczywiście chodzi o cykl Hamiltona utworzony z możliwością przeskoków.
/// </summary>
public static bool isCorrectHamiltonianCycle(Graph g, List <int> cycle)
{
// Cykl Hamiltona musi być tak długi, jak ilość wierzchołków w grafie
if (cycle.Count() != g.VerticesCount)
{
return(false);
}
// W cyklu Hamiltona wierzchołki nie mogą się powtarzać
bool isUnique = cycle.Distinct().Count() == cycle.Count();
if (!isUnique)
{
return(false);
}
var onesGraph = new AdjacencyMatrixGraph(false, g.VerticesCount);
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (!double.IsNaN(g.GetEdgeWeight(i, j)))
{
onesGraph.AddEdge(i, j);
}
}
}
List <PathsInfo[]> pathsFromVertices = new List <PathsInfo[]>();
for (int i = 0; i < onesGraph.VerticesCount; i++)
{
PathsInfo[] path;
onesGraph.DijkstraShortestPaths(i, out path);
pathsFromVertices.Add(path);
}
bool good = true;
for (int i = 0; i < cycle.Count - 1; i++)
{
if (pathsFromVertices[cycle[i]][cycle[i + 1]].Dist > 3)
{
good = false;
Console.WriteLine($"{cycle[i]}, {cycle[i + 1]}, cost: {pathsFromVertices[cycle[i]][cycle[i + 1]].Dist}");
}
}
return(good);
}
} // TSP_TreeBased
public static int?buildCycle(Graph g, out Edge[] cycle)
{
cycle = null;
int[] verticesOrder = new int[g.VerticesCount];
int orderCounter = 0;
Graph tree;
g.Kruskal(out tree);
Predicate <int> preVisit = delegate(int i)
{
verticesOrder[orderCounter++] = i;
return(true);
};
tree.DFSearchFrom(0, preVisit, null);
cycle = new Edge[g.VerticesCount];
int sum = 0;
int weight;
for (int i = 0; i < g.VerticesCount - 1; i++)
{
if (!g.GetEdgeWeight(verticesOrder[i], verticesOrder[i + 1]).HasValue)
{
cycle = null;
return(null);
}
weight = g.GetEdgeWeight(verticesOrder[i], verticesOrder[i + 1]).Value;
sum += weight;
cycle[i] = new Edge(verticesOrder[i], verticesOrder[i + 1], weight);
}
weight = g.GetEdgeWeight(verticesOrder[tree.VerticesCount - 1], verticesOrder[0]).Value;
sum += weight;
cycle[tree.VerticesCount - 1] = new Edge(verticesOrder[tree.VerticesCount - 1], verticesOrder[0], weight);
return(sum);
}
/// <summary>Domknięcie grafu</summary>
/// <param name="g">Graf wejściowy</param>
/// <returns>Graf będący domknięciem grafu wejściowego</returns>
/// <remarks>
/// 1.5 pkt.
/// Domknięcie grafu to graf, w którym krawędzią połączone są wierzchołki,
/// pomiędzy którymi istnieje ścieżka w wyjściowym grafie (pętle wykluczamy).
/// Graf wejściowy pozostaje niezmieniony.
/// Utworzony graf ma taką samą reprezentację jak graf wejściowy.
/// Uwaga 1 : w przypadku stwierdzenia ze graf wejściowy jest grafem ważonym zgłosić wyjątek ArgumentException
/// </remarks>
public static Graph Closure(this Graph g)
{
Graph ret = g.IsolatedVerticesGraph();
PathsInfo[] tab = new PathsInfo[g.VerticesCount];
HashSet <Edge> elist = new HashSet <Edge>();
// Dla każdego wierzchołka i znajdź ścieżki do pozostałych wierzchołków:
for (int i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.DijkstraShortestPaths(i, out tab))
{
for (int j = 0; j < g.VerticesCount; j++)
{
// Pomiń pętle:
if (i == j)
{
continue;
}
if (g.GetEdgeWeight(i, j) > 1)
{
throw new ArgumentException();
}
Edge e = new Edge(i, j, 1);
if (tab[j].Dist != null && elist.Contains(new Edge(j, i, 1)) == false && elist.Contains(e) == false)
{
//Console.WriteLine("Adding edge {0} - {1}", i, j);
elist.Add(e);
ret.AddEdge(e);
}
}
}
}
// n = |V|
/*
* for i=1 to n
* do for j = 1 to n
* do if i = j lub (i,j) e E(g)
* then t(i,j) = 1
* else t(i,j) = 0
* for k = 1 to n
* do for i = 1 to n
* do for j = 1 to n
* t(i,j) = t(i,j) lub (t(i,k) i t(k,j))
*/
return(ret); // zmienic !
}
/// <summary>
/// Bada czy zadane mapowanie wierzchołków definiuje izomorfizm grafów
/// </summary>
/// <param name="g">Pierwszy badany graf</param>
/// <param name="h">Drugi badany graf</param>
/// <param name="map">Zadane mapowanie wierzchołków</param>
/// <returns></returns>
/// <exception cref="ArgumentException"></exception>
/// <remarks>
/// Mapowanie wierzchołków zdefiniowane jest w ten sposób,
/// że wierzchołkowi v w grafie g odpowiada wierzchołek map[v] w grafie h.<para/>
/// Badana jest struktura grafu, sposób reprezentacji nie ma znaczenia.
/// </remarks>
/// <seealso cref="IsomorphismGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static bool IsIsomorphic(this Graph g, Graph h, int[] map)
{
if (g.VerticesCount != h.VerticesCount || g.EdgesCount != h.EdgesCount)
{
return(false);
}
if (g.Directed != h.Directed)
{
return(false);
}
if (map == null)
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
if (map.Length != g.VerticesCount)
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
var used = new bool[g.VerticesCount];
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (map[i] < 0 || map[i] >= g.VerticesCount || used[map[i]])
{
throw new ArgumentException("Invalid mapping");
}
used[map[i]] = true;
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutDegree(i) != h.OutDegree(map[i]) || g.InDegree(i) != h.InDegree(map[i]))
{
return(false);
}
}
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (g.OutEdges(i).Any(edge => edge.Weight != h.GetEdgeWeight(map[edge.From], map[edge.To])))
{
return(false);
}
}
return(true);
}
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera naiwnym algorytmem zachłannym
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <returns>Krotka (weight, cycle) składająca się z długości (sumy wag krawędzi) znalezionego cyklu i tablicy krawędzi tworzących ten cykl)</returns>
/// <remarks>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy cycle w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<para/>
/// Jeśli naiwny algorytm zachłanny nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona (co oczywiście nie znaczy, że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca krotkę (NaN,null).<para/>
/// Metodę można stosować dla grafów skierowanych i nieskierowanych.<para/>
/// Metodę można stosować dla dla grafów z dowolnymi (również ujemnymi) wagami krawędzi.
/// </remarks>
/// <seealso cref="AproxTSPGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double weight, Edge[] cycle) SimpleGreedyTSP(this Graph g)
{
if (g.VerticesCount <= (g.Directed ? 1 : 2))
{
return(double.NaN, null);
}
var edge = new Edge(-1, -1, 0.0);
var visited = new bool[g.VerticesCount];
var cycle = new Edge[g.VerticesCount];
var weight = 0.0;
var vertex = 0;
for (var i = 0; i < g.VerticesCount - 1;)
{
visited[vertex] = true;
edge = new Edge(vertex, -1, double.PositiveInfinity);
foreach (var e in g.OutEdges(vertex))
{
if (!visited[e.To] && edge.Weight > e.Weight)
{
edge = e;
}
}
if (edge.To == -1)
{
return(double.NaN, null);
}
cycle[i++] = edge;
weight += edge.Weight;
vertex = edge.To;
}
vertex = edge.To;
edge = new Edge(vertex, 0, g.GetEdgeWeight(vertex, 0));
if (edge.Weight.IsNaN())
{
return(double.NaN, null);
}
cycle[g.VerticesCount - 1] = edge;
weight += edge.Weight;
return(weight, cycle);
}
// Helper method so as not to duplicate code in the CliqueNumberRecursive method
private static void CheckNewCliqueVertex(Graph g, int v, int cliqueSize, ref bool[] isVertexInClique, ref bool[] biggestClique, ref int biggestCliqueSize)
{
// If vertex has a lower degree than there are already vertices in the clique
// it definitely cannot be added to the clique
if (g.OutDegree(v) < cliqueSize || g.InDegree(v) < cliqueSize)
{
return;
}
// Check if there are edges between this vertex (v) and all the vertices already in the clique
bool validVertex = true;
for (int cliqueVertex = 0; cliqueVertex < v; cliqueVertex++)
{
if (isVertexInClique[cliqueVertex] && (g.GetEdgeWeight(v, cliqueVertex).IsNaN() || g.GetEdgeWeight(cliqueVertex, v).IsNaN()))
{
validVertex = false;
break;
}
}
if (!validVertex)
{
return;
}
isVertexInClique[v] = true;
bool[] newClique = isVertexInClique.Clone() as bool[];
int newCliqueSize = CliqueNumberRecursive(g, ref newClique, cliqueSize + 1, v + 1);
if (newCliqueSize > biggestCliqueSize)
{
biggestClique = newClique;
biggestCliqueSize = newCliqueSize;
}
isVertexInClique[v] = false;
}
/// <summary>
/// Bada izomorfizm grafów metodą pełnego przeglądu (rekurencyjnie)
/// </summary>
/// <param name="currentV">Aktualnie rozważany wierzchołek</param>
/// <param name="map">Mapowanie wierzchołków grafu h na wierzchołki grafu g</param>
/// <returns>Informacja czy znaleziono mapowanie definiujące izomotfizm</returns>
internal bool FindMapping(int currentV, int[] map, bool[] isVertexInMapping)
{
// Wskazówki
// 1) w sposób systematyczny sprawdzać wszystkie potencjalne mapowania
// 2) unikać wielokrotnego sprawdzania tego samego mapowania
// 3) zastosować algorytm z powrotami (backtracking)
// 4) do badania krawędzi pomiędzy wierzchołkami i oraz j użyć metody GetEdgeWeight(i,j)
// We assume that vertices 0 - (currentV - 1) are already mapped
int n = g.VerticesCount;
if (currentV >= n)
{
return(true);
}
// I assume that map[i] = j means, that vertex i in graph G is isomorphic with vertex j in graph H
// We check every possible vertex from graph H that is not yet used
// and try to match it with currentV (from graph G)
for (int vH = 0; vH < n; vH++)
{
if (isVertexInMapping[vH])
{
continue;
}
if (g.OutDegree(currentV) != h.OutDegree(vH) || g.InDegree(currentV) != h.InDegree(vH))
{
continue;
}
// Check every neighbor of currentV that is already in mapping, if it matches neighbors of vH
map[currentV] = vH;
bool validMatch = true;
foreach (Edge eG in g.OutEdges(currentV))
{
// Edge leads to a neighbor that is not yet in the mapping (because we already analyzed vertices 0 - (currentVertex - 1))
if (eG.To > currentV)
{
continue;
}
// Edge weights should be equal in both graphs
double edgeWeightH = h.GetEdgeWeight(vH, map[eG.To]);
if (eG.Weight != edgeWeightH)
{
validMatch = false;
break;
}
// The same goes for reverse edges
double reverseEdgeWeightG = g.GetEdgeWeight(eG.To, currentV);
double reverseEdgeWeightH = h.GetEdgeWeight(map[eG.To], vH);
if ((!reverseEdgeWeightG.IsNaN() || !reverseEdgeWeightH.IsNaN()) && reverseEdgeWeightG != reverseEdgeWeightH)
{
validMatch = false;
break;
}
}
if (!validMatch)
{
continue;
}
// vH in H is isomorphic with currentV in G
isVertexInMapping[vH] = true;
bool isomorphismFound = FindMapping(currentV + 1, map, isVertexInMapping);
if (isomorphismFound)
{
return(true);
}
isVertexInMapping[vH] = false;
// Isomorphism with this matching not found, look for other possibilities of vertices isomorphic with currentV
}
// No isomorphism found
return(false);
}
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera algorytmem zachłannym "kruskalopodobnym"
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <param name="cycle">Znaleziony cykl (parametr wyjściowy)</param>
/// <returns>Długość znalezionego cyklu (suma wag krawędzi)</returns>
/// <remarks>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy <i>cycle</i> w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<br/>
/// <br/>
/// Jeśli algorytm "kruskalopodobny" nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona
/// (co oczywiście nie znaczy, że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca <b>null</b>,
/// parametr wyjściowy <i>cycle</i> również ma wówczas wartość <b>null</b>.<br/>
/// <br/>
/// Metodę można stosować dla grafów skierowanych i nieskierowanych.<br/>
/// <br/>
/// Metodę można stosować dla dla grafów z dowolnymi (również ujemnymi) wagami krawędzi.
/// </remarks>
public static double TSP_Kruskal(this Graph g, out Edge[] cycle)
{
// ToDo - algorytm "kruskalopodobny"
int n = g.VerticesCount;
EdgesMinPriorityQueue edgesQueue = new EdgesMinPriorityQueue();
for (int v = 0; v < n; v++)
{
foreach (Edge e in g.OutEdges(v))
{
// For undirected graphs only add edges once
if (!g.Directed && e.From >= e.To)
{
continue;
}
edgesQueue.Put(e);
}
}
UnionFind uf = new UnionFind(n);
Graph minSpanningTree = g.IsolatedVerticesGraph();
while (!edgesQueue.Empty && minSpanningTree.EdgesCount < n - 1)
{
Edge e = edgesQueue.Get();
if (uf.Find(e.From) == uf.Find(e.To)) // Edge would preemptively create a cycle
{
continue;
}
if (g.Directed)
{
if (minSpanningTree.OutDegree(e.From) != 0 || minSpanningTree.InDegree(e.To) != 0) // Two out edges or two in edges for some vertex
{
continue;
}
}
else
{
if (minSpanningTree.OutDegree(e.From) == 2 || minSpanningTree.OutDegree(e.To) == 2) // Edge would create a diversion on the path
{
continue;
}
}
minSpanningTree.AddEdge(e);
uf.Union(e.From, e.To);
}
if (minSpanningTree.EdgesCount < n - 1)
{
// Unable to construct a spanning path with n-1 edges
cycle = null;
return(double.NaN);
}
// Look for vertices at the beginning and end of the path
int cycleBeginV = -1,
cycleEndV = -1;
for (int v = 0; v < n; v++)
{
if (!minSpanningTree.Directed)
{
if (minSpanningTree.OutDegree(v) == 1)
{
if (cycleBeginV == -1)
{
cycleBeginV = v;
}
else
{
cycleEndV = v;
break;
}
}
}
else
{
if (minSpanningTree.OutDegree(v) == 0)
{
cycleBeginV = v;
}
if (minSpanningTree.InDegree(v) == 0)
{
cycleEndV = v;
}
if (cycleBeginV != -1 && cycleEndV != -1)
{
break;
}
}
}
if (cycleBeginV == -1 || cycleEndV == -1)
{
// This if is superfluous, but I'm leaving it just for clarity
cycle = null;
return(double.NaN);
}
// Closing the cycle
minSpanningTree.AddEdge(new Edge(cycleBeginV, cycleEndV, g.GetEdgeWeight(cycleBeginV, cycleEndV)));
cycle = new Edge[n];
int currentCycleV = 0;
double cycleLength = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
Edge?cycleEdge = minSpanningTree.OutEdges(currentCycleV).First();
if (!minSpanningTree.Directed && i > 0)
{
// Make sure the edge goes further into the cycle, not backwards (only for undirected graphs)
foreach (Edge e in minSpanningTree.OutEdges(currentCycleV))
{
if (e.To != cycle[i - 1].From)
{
cycleEdge = e;
break;
}
}
}
cycle[i] = cycleEdge.Value;
currentCycleV = cycleEdge.Value.To;
cycleLength += cycleEdge.Value.Weight;
}
return(cycleLength);
} // TSP_Kruskal
/// <summary>
/// Bada izomorfizm grafów metodą pełnego przeglądu (backtracking)
/// </summary>
/// <param name="g">Pierwszy badany graf</param>
/// <param name="h">Drugi badany graf</param>
/// <returns>Znalezione mapowanie wierzchołków</returns>
/// <remarks>
/// Jeśli grafy są izomorficzne metoda zwraca mapowanie wierzchołków grafu g na wierzchołki grafu h,
/// w przeciwnym przypadku metoda zwraca null<para/>
/// Odpowiedniość wierzchołków zdefiniowana jest w ten sposób,
/// że wierzchołkowi v w grafie g odpowiada wierzchołek map[v] w grafie h.<para/>
/// Badana jest struktura grafu, sposób reprezentacji nie ma znaczenia.
/// </remarks>
/// <seealso cref="IsomorphismGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static int[] Isomorphism(this Graph g, Graph h)
{
if (g.VerticesCount != h.VerticesCount || g.EdgesCount != h.EdgesCount ||
g.Directed != h.Directed)
{
return(null);
}
var vertCount = g.VerticesCount;
var mapping = new int[vertCount];
var mapped = new bool[vertCount];
var int_2 = new int[vertCount];
var int_3 = new int[vertCount];
for (var i = 0; i < vertCount; i++)
{
int_3[i] = -1;
}
var order = 0;
var visited = new bool[vertCount];
bool PreVisitVertex(int i)
{
visited[i] = true;
int_2[order++] = i;
return(true);
}
bool VisitEdge(Edge edge)
{
if (!visited[edge.To] && int_3[edge.To] == -1)
{
int_3[edge.To] = edge.From;
}
return(true);
}
g.GeneralSearchAll <EdgesStack>(PreVisitVertex, null, VisitEdge, out _);
bool FindIsomorphism(int vert)
{
(int int_0, int int_1)s;
s.int_1 = vert;
if (s.int_1 == vertCount)
{
return(true);
}
s.int_0 = int_2[s.int_1];
if (int_3[s.int_0] != -1)
{
return(h.OutEdges(mapping[int_3[s.int_0]]).Any(edge => Check(edge.To, ref s)));
}
for (var i = 0; i < vertCount; i++)
{
if (Check(i, ref s))
{
return(true);
}
}
return(false);
}
bool Check(int int_4, ref (int int_0, int int_1) pair)
{
if (mapped[int_4] || g.OutDegree(pair.int_0) != h.OutDegree(int_4) ||
g.InDegree(pair.int_0) != h.InDegree(int_4))
{
return(false);
}
for (var i = 0; i < pair.int_1; i++)
{
var w1 = g.GetEdgeWeight(int_2[i], pair.int_0);
var w2 = h.GetEdgeWeight(mapping[int_2[i]], int_4);
if (w1 != w2 && (!w1.IsNaN() || !w2.IsNaN()))
{
return(false);
}
w1 = g.GetEdgeWeight(pair.int_0, int_2[i]);
w2 = h.GetEdgeWeight(int_4, mapping[int_2[i]]);
if (w1 != w2 && (!w1.IsNaN() || !w2.IsNaN()))
{
return(false);
}
}
mapped[int_4] = true;
mapping[pair.int_0] = int_4;
if (FindIsomorphism(pair.int_1 + 1))
{
return(true);
}
mapped[int_4] = false;
return(false);
}
return(FindIsomorphism(0) ? mapping : null);
}
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera tworząc cykl Hamiltona na podstawie drzewa rozpinającego
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <param name="version">Wersja algorytmu (prosta, Christofidesa lub zmodyfikowana Christofidesa)</param>
/// <returns>Krotka (weight, cycle) składająca się z długości (sumy wag krawędzi) znalezionego cyklu i tablicy krawędzi tworzących ten cykl)</returns>
/// <remarks>
/// Parametr version opisany jest w wyliczeniu <see cref="TSPTreeBasedVersion"/>.<para/>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy cycle w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<para/>
/// Jeśli algorytm bazujący na drzewie rozpinającym nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona (co oczywiście nie znaczy,
/// że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca krotkę (NaN,null).<para/>
/// Metodę można stosować dla grafów nieskierowanych.<para/>
/// Zastosowana do grafu skierowanego zgłasza wyjątek <see cref="ArgumentException"/>>.<para/>
/// Dla wartości parametru <see cref="TSPTreeBasedVersion.Simple"/>) metodę można stosować dla dla grafów z dowolnymi (również ujemnymi) wagami krawędzi,
/// dla innych wartości parametru version wagi krawędzi powinny być z przedziału <float.MinValue,float.MaxValue>.<para/>
/// Dla grafu nieskierowanego spełniajacego nierówność trójkąta metoda realizuje 1.5-aproksymacyjny algorytm Christofidesa
/// (gdy parametr version ma wartość <see cref="TSPTreeBasedVersion.Christofides"/>) lub algorytm 2-aproksymacyjny (dla innych wartości parametru version).
/// </remarks>
/// <seealso cref="AproxTSPGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double weight, Edge[] cycle) TreeBasedTSP(this Graph g, TSPTreeBasedVersion version = TSPTreeBasedVersion.Simple)
{
if (g.Directed)
{
throw new ArgumentException("Directed graphs are not allowed");
}
if (g.VerticesCount <= 2)
{
return(double.NaN, null);
}
var tree = g.Prim().mst;
if (tree.EdgesCount != g.VerticesCount - 1)
{
return(double.NaN, null);
}
if (version != TSPTreeBasedVersion.Simple)
{
var oddDegreeVertices = new bool[g.VerticesCount];
if (version == TSPTreeBasedVersion.Christofides)
{
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
oddDegreeVertices[i] = (tree.OutDegree(i) % 2 == 1);
}
}
else
{
var count = 0;
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (tree.OutDegree(i) != 1)
{
continue;
}
oddDegreeVertices[i] = true;
count++;
}
if (count % 2 == 1)
{
var i = 0;
for (; tree.OutDegree(i) % 2 == 0 || tree.OutDegree(i) == 1; i++)
{
;
}
oddDegreeVertices[i] = true;
}
}
foreach (var edge in g.PerfectMatching(oddDegreeVertices))
{
tree.AddEdge(edge);
}
}
var weight = 0.0;
var lastVert = 0;
var cycleCounter = 0;
var cycle = new Edge[g.VerticesCount];
bool PreVisitVertex(int vert)
{
if (vert == 0)
{
return(true);
}
var w = g.GetEdgeWeight(lastVert, vert);
cycle[cycleCounter++] = new Edge(lastVert, vert, w);
weight += w;
lastVert = vert;
return(true);
}
tree.GeneralSearchAll <EdgesStack>(PreVisitVertex, null, null, out _);
var edgeWeight = g.GetEdgeWeight(lastVert, 0);
cycle[g.VerticesCount - 1] = new Edge(lastVert, 0, edgeWeight);
weight += edgeWeight;
return(!weight.IsNaN() ? (weight, cycle) : (double.NaN, null));
}
public static bool ContainsEdge(this Graph g, Edge e)
{
return(!double.IsNaN(g.GetEdgeWeight(e.From, e.To)));
}
private State SolveProblem(State state, int ii, int jj, double[,] tab)
{
var problemSize = state.tab.GetLength(0) - 1;
var naNColumns = new bool[problemSize - 1];
var naNRows = new bool[problemSize - 1];
var zeroColumns = new bool[problemSize - 1];
var zeroRows = new bool[problemSize - 1];
var m = 0;
var i = 0;
int j;
while (m <= problemSize)
{
if (m == ii)
{
i--;
}
else
{
var n = 0;
j = 0;
while (n <= problemSize)
{
if (n == jj)
{
j--;
}
else
{
tab[i, j] = state.tab[m, n];
if (m != problemSize && n != problemSize)
{
if (tab[i, j] == 0.0)
{
zeroRows[j] = true;
zeroColumns[i] = true;
}
if (tab[i, j].IsNaN())
{
naNRows[j] = true;
naNColumns[i] = true;
}
}
}
n++;
j++;
}
}
m++;
i++;
}
i = 0;
while (i < problemSize - 1 && naNColumns[i])
{
i++;
}
j = 0;
while (j < problemSize - 1 && naNRows[j])
{
j++;
}
if (tab[i, j] == 0.0)
{
zeroRows[j] = false;
zeroColumns[i] = false;
}
tab[i, j] = double.NaN;
var from = (int)state.tab[ii, problemSize];
var to = (int)state.tab[problemSize, jj];
state.edges[problemSize - 1] = new Edge(from, to, g.GetEdgeWeight(from, to));
for (var c = 0; c < problemSize - 1; c++)
{
if (!zeroColumns[c])
{
ProcessColumn(tab, c);
}
}
for (var r = 0; r < problemSize - 1; r++)
{
if (!zeroRows[r])
{
ProcessRow(tab, r);
}
}
return(new State(tab, state.edges));
}
} // TSP_Kruskal
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera tworząc cykl Hamiltona na podstawie drzewa rozpinającego
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <param name="cycle">Znaleziony cykl (parametr wyjściowy)</param>
/// <returns>Długość znalezionego cyklu (suma wag krawędzi)</returns>
/// <remarks>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy <i>cycle</i> w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<br/>
/// <br/>
/// Jeśli algorytm bazujący na drzewie rozpinającym nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona
/// (co oczywiście nie znaczy, że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca <b>null</b>,
/// parametr wyjściowy <i>cycle</i> również ma wówczas wartość <b>null</b>.<br/>
/// <br/>
/// Metodę można stosować dla grafów nieskierowanych.<br/>
/// Zastosowana do grafu skierowanego zgłasza wyjątek <see cref="System.ArgumentException"/>.<br/>
/// <br/>
/// Metodę można stosować dla dla grafów z dowolnymi (również ujemnymi) wagami krawędzi.<br/>
/// <br/>
/// Dla grafu nieskierowanego spełniajacego nierówność trójkąta metoda realizuje algorytm 2-aproksymacyjny.
/// </remarks>
public static double TSP_TreeBased(this Graph g, out Edge[] cycle)
{
if (g.Directed)
{
throw new System.ArgumentException("Graph is directed");
}
int n = g.VerticesCount;
EdgesMinPriorityQueue edgesQueue = new EdgesMinPriorityQueue();
for (int v = 0; v < n; v++)
{
foreach (Edge e in g.OutEdges(v))
{
// Only add edges once
if (e.From >= e.To)
{
continue;
}
edgesQueue.Put(e);
}
}
Graph minSpanningTree = g.IsolatedVerticesGraph();
UnionFind uf = new UnionFind(n);
while (!edgesQueue.Empty && minSpanningTree.EdgesCount < n - 1)
{
Edge e = edgesQueue.Get();
if (uf.Find(e.From) == uf.Find(e.To)) // Same component, would create a cycle
{
continue;
}
minSpanningTree.AddEdge(e);
}
if (minSpanningTree.EdgesCount < n - 1)
{
}
int[] preorderVertices = new int[n];
int i = 0;
minSpanningTree.GeneralSearchAll <EdgesQueue>(v =>
{
preorderVertices[i++] = v;
return(true);
}, null, null, out int cc);
cycle = new Edge[n];
double cycleLength = 0;
for (i = 1; i < n; i++)
{
int v1 = preorderVertices[i - 1],
v2 = preorderVertices[i];
Edge e = new Edge(v1, v2, g.GetEdgeWeight(v1, v2));
cycle[i - 1] = e;
cycleLength += e.Weight;
if (e.Weight.IsNaN())
{
break; // Added an edge that doesn't exist
}
}
if (cycleLength.IsNaN())
{
cycle = null;
return(double.NaN);
}
double closingEdgeWeight = g.GetEdgeWeight(preorderVertices[n - 1], preorderVertices[0]);
cycle[n - 1] = new Edge(preorderVertices[n - 1], preorderVertices[0], closingEdgeWeight);
cycleLength += closingEdgeWeight;
return(cycleLength);
} // TSP_TreeBased
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera algorytmem przyrostowym
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <param name="select">Metoda wyboru wstawianego wierzchołka</param>
/// <returns>Krotka (weight, cycle) składająca się z długości (sumy wag krawędzi) znalezionego cyklu i tablicy krawędzi tworzących ten cykl)</returns>
/// <remarks>
/// Znaczenia parametru select opisane jest w wyliczeniu <see cref="TSPIncludeVertexSelectionMethod"/>.<para/>
/// Jeśli algorytm przyrostowy nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona (co oczywiście nie znaczy,
/// że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca krotkę (NaN,null).<para/>
/// Przy wyborze wstawiania najbliższego i najdalszego wierzchołka metodę można stosować jedynie
/// dla grafów nieskierowanych.<para/>
/// Przy wyborze wstawiania kolejnego wierzchołka i wstawiania wierzchołka o
/// najniższym koszcie wstawiania metodę można stosować dla grafów skierowanych i nieskierowanych.<para/>
/// Metodę można stosować dla dla grafów z wagami krawędzi z przedziału <float.MinValue,float.MaxValue>.
/// </remarks>
/// <seealso cref="AproxTSPGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double weight, Edge[] cycle) IncludeTSP(this Graph g, TSPIncludeVertexSelectionMethod select = TSPIncludeVertexSelectionMethod.Sequential)
{
if (g.Directed && (select == TSPIncludeVertexSelectionMethod.Nearest || select == TSPIncludeVertexSelectionMethod.Furthest))
{
throw new ArgumentException(
"Directed graphs are not allowed for Nearest and Furthest selection methods");
}
if (g.VerticesCount <= (g.Directed ? 1 : 2))
{
return(double.NaN, null);
}
var solution = new LinkedList <Edge>();
var available = new HashSet <int>();
PriorityQueue <int, double> nearest = null;
double[] furthest = null;
solution.AddFirst(new Edge(0, 0, ClampDoubleToFloat(double.NaN)));
for (var i = 1; i < g.VerticesCount; i++)
{
available.Add(i);
}
switch (select)
{
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Nearest:
bool MinValueOrKey(KeyValuePair <int, double> kvp1, KeyValuePair <int, double> kvp2)
{
if (kvp1.Value != kvp2.Value)
{
return(kvp1.Value < kvp2.Value);
}
return(kvp1.Key < kvp2.Key);
}
nearest = new PriorityQueue <int, double>(MinValueOrKey, CMonDoSomething.Nothing);
for (var i = 1; i < g.VerticesCount; i++)
{
nearest.Put(i, ClampDoubleToFloat(double.PositiveInfinity));
}
foreach (var edge in g.OutEdges(0))
{
nearest.ImprovePriority(edge.To, ClampDoubleToFloat(edge.Weight));
}
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Furthest:
furthest = new double[g.VerticesCount];
for (var i = 1; i < g.VerticesCount; i++)
{
furthest[i] = ClampDoubleToFloat(double.PositiveInfinity);
}
foreach (var edge in g.OutEdges(0))
{
furthest[edge.To] = ClampDoubleToFloat(edge.Weight);
}
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Sequential:
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.MinimalCost:
break;
default:
throw new ArgumentException("Invalid vertex selection method");
}
for (var i = 1; i < g.VerticesCount; i++)
{
LinkedListNode <Edge> edgeNode = null;
int currVert;
switch (select)
{
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Sequential:
currVert = i;
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Nearest:
currVert = nearest.Get();
foreach (var edge in g.OutEdges(currVert))
{
if (available.Contains(edge.To))
{
nearest.ImprovePriority(edge.To, ClampDoubleToFloat(edge.Weight));
}
}
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.Furthest:
var max = double.NegativeInfinity;
currVert = available.First();
foreach (var vert in available)
{
if (max < furthest[vert])
{
currVert = vert;
max = furthest[vert];
}
}
foreach (var edge in g.OutEdges(currVert))
{
var w = ClampDoubleToFloat(edge.Weight);
if (furthest[edge.To] > w)
{
furthest[edge.To] = w;
}
}
break;
case TSPIncludeVertexSelectionMethod.MinimalCost:
var min = double.PositiveInfinity;
edgeNode = solution.First;
currVert = available.First();
foreach (var vert in available)
{
for (var k = solution.First; k != null; k = k.Next)
{
var dif = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(k.Value.From, vert)) +
ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(vert, k.Value.To)) -
ClampDoubleToFloat(k.Value.Weight);
if (!(min > dif))
{
continue;
}
edgeNode = k;
currVert = vert;
min = dif;
}
}
break;
default:
throw new ArgumentException("Invalid vertex selection method");
}
available.Remove(currVert);
if (edgeNode == null)
{
var min = double.PositiveInfinity;
edgeNode = solution.First;
for (var j = solution.First; j != null; j = j.Next)
{
var diff = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(j.Value.From, currVert)) +
ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(currVert, j.Value.To)) -
ClampDoubleToFloat(j.Value.Weight);
if (!(min > diff))
{
continue;
}
edgeNode = j;
min = diff;
}
}
solution.AddBefore(edgeNode, new Edge(edgeNode.Value.From, currVert, g.GetEdgeWeight(edgeNode.Value.From, currVert)));
solution.AddBefore(edgeNode, new Edge(currVert, edgeNode.Value.To, g.GetEdgeWeight(currVert, edgeNode.Value.To)));
solution.Remove(edgeNode);
}
var cycle = solution.ToArray();
var weight = 0.0;
for (var i = 0; i < cycle.Length; i++)
{
weight += cycle[i].Weight;
}
return(!weight.IsNaN() ? (weight, cycle) : (double.NaN, null));
}
/// <summary>
/// Znajduje rozwiązanie przybliżone problemu komiwojażera algorytmem 3-optymalnym
/// </summary>
/// <param name="g">Badany graf</param>
/// <param name="init">Cykl początkowy</param>
/// <returns>Krotka (weight, cycle) składająca się z długości (sumy wag krawędzi) znalezionego cyklu i tablicy krawędzi tworzących ten cykl)</returns>
/// <remarks>
/// Elementy (krawędzie) umieszczone są w tablicy cycle w kolejności swojego następstwa w znalezionym cyklu Hamiltona.<para/>
/// Jeśli algorytm 3-optymalny nie znajdzie w badanym grafie cyklu Hamiltona (co oczywiście nie znaczy, że taki cykl nie istnieje) to metoda zwraca krotkę (NaN,null).<para/>
/// Metodę można stosować dla grafów skierowanych i nieskierowanych.<para/>
/// Metodę można stosować dla dla grafów z wagami krawędzi z przedziału <float.MinValue,float.MaxValue>.<para/>
/// Metoda sprawdza poprawność cyklu początkowego (dopuszcza sztuczne krawędzie),
/// nie jest on poprawny lub nie został podany (ma wartość domyślną null),
/// to jako cykl początkowy przyjmuje cykl przechodzący przez wierzchołki w kolejności ich numeracji
/// (jeśli jakaś krawędź wchodząca w skład takiego "cyklu" nie istnieje przyjmowana
/// jest sztuczna krawędź z wagą <see cref="float.MaxValue"/>).<para/>
/// Element init[i] zawiera numer wierzchołka do którego przechodzimy z wierzchołka i-tego.<para/>
/// Metoda wykonuje obliczenia równolegle w wielu wątkach.
/// </remarks>
/// <seealso cref="AproxTSPGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double weight, Edge[] cycle) ThreeOptTSPParallel(this Graph g, int[] init = null)
{
if (g.VerticesCount <= (g.Directed ? 1 : 2))
{
return(double.NaN, null);
}
double weight;
if (g.VerticesCount == 2)
{
weight = g.GetEdgeWeight(0, 1) + g.GetEdgeWeight(1, 0);
if (weight.IsNaN())
{
return(double.NaN, null);
}
var c = new Edge[2];
c[0] = g.OutEdges(0).First();
c[1] = g.OutEdges(1).First();
return(weight, c);
}
int[] tempCycle;
var useInit = false;
var weights = new double[g.VerticesCount];
var newJ = new int[g.VerticesCount];
var newK = new int[g.VerticesCount];
var differences = new double[g.VerticesCount];
void Loop(int i)
{
differences[i] = 0.0;
if (tempCycle[i] == 0)
{
return;
}
for (var j = tempCycle[i]; tempCycle[j] != 0; j = tempCycle[j])
{
var w = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, tempCycle[j]));
for (var k = tempCycle[j]; k != 0; k = tempCycle[k])
{
var difference = weights[i] + weights[j] + weights[k] - w - ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(j, tempCycle[k])) - ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(k, tempCycle[i]));
if (!(differences[i] < difference))
{
continue;
}
differences[i] = difference;
newJ[i] = j;
newK[i] = k;
}
}
}
if (init != null && init.Length == g.VerticesCount && init[0] > 0 && init[0] < g.VerticesCount)
{
var visited = new bool[g.VerticesCount];
int vertCount;
var i = init[0];
for (vertCount = 2; vertCount < g.VerticesCount; vertCount++, i = init[i], visited[i] = true)
{
if (init[i] <= 0 || init[i] >= g.VerticesCount || init[i] == i || visited[i])
{
break;
}
}
if (vertCount == g.VerticesCount && init[i] == 0)
{
useInit = true;
}
}
if (useInit)
{
tempCycle = (int[])init.Clone();
}
else
{
tempCycle = new int[g.VerticesCount];
for (var i = 1; i < g.VerticesCount; i++)
{
tempCycle[i - 1] = i;
}
tempCycle[g.VerticesCount - 1] = 0;
}
while (true)
{
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
weights[i] = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, tempCycle[i]));
}
Parallel.For(0, g.VerticesCount, Loop);
var maxDifference = 0.0;
var newI = -1;
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (!(maxDifference < differences[i]))
{
continue;
}
maxDifference = differences[i];
newI = i;
}
if (maxDifference == 0.0)
{
break;
}
var temp = tempCycle[newI];
tempCycle[newI] = tempCycle[newJ[newI]];
tempCycle[newJ[newI]] = tempCycle[newK[newI]];
tempCycle[newK[newI]] = temp;
}
var cycle = new Edge[g.VerticesCount];
weight = 0.0;
{
int i;
int j;
for (i = 0, j = 0; j < g.VerticesCount; j++, i = tempCycle[i])
{
cycle[j] = new Edge(i, tempCycle[i], g.GetEdgeWeight(i, tempCycle[i]));
weight += cycle[j].Weight;
}
}
return(weight.IsNaN() ? (double.NaN, null) : (weight, cycle));
}
private static IEnumerable <Edge> PerfectMatching(this Graph g, IReadOnlyList <bool> oddVertices)
{
var array = new int[g.VerticesCount];
var oddVerticesCount = g.VerticesCount;
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (!oddVertices[i])
{
oddVerticesCount--;
}
}
if (oddVerticesCount % 2 != 0)
{
throw new ArgumentException("Invalid arguments in Matching");
}
for (var n = -1; ;)
{
var m = n + 1;
while (m < g.VerticesCount && !oddVertices[m])
{
m++;
}
if (m == g.VerticesCount)
{
break;
}
n = m + 1;
while (n < g.VerticesCount && !oddVertices[n])
{
n++;
}
array[m] = n;
array[n] = m;
var xD = -1;
var xDD = -1;
var flag1 = false;
var flag2 = false;
var floatWeight = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(m, n));
for (var i = 0; i < m; i++)
{
if (!oddVertices[i])
{
continue;
}
var num11 = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, m)) + ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(array[i], n)) - ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, array[i]));
if (!(floatWeight > num11))
{
continue;
}
floatWeight = num11;
xDD = i;
flag2 = true;
}
for (var i = 0; i < m; i++)
{
if (!oddVertices[i])
{
continue;
}
for (var j = 0; j < m; j++)
{
if (!oddVertices[j] || i == j || i == array[j] || j == array[i])
{
continue;
}
var num11 = ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, m)) + ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(j, n)) + ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(array[i], array[j])) - ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, array[i])) - ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(j, array[j]));
if (!(floatWeight > num11))
{
continue;
}
floatWeight = num11;
xDD = i;
xD = j;
flag1 = true;
}
}
if (flag1)
{
var x = array[xDD];
var d = array[xD];
array[xDD] = m;
array[m] = xDD;
array[xD] = n;
array[n] = xD;
array[x] = d;
array[d] = x;
}
else if (flag2)
{
array[n] = array[xDD];
array[array[xDD]] = n;
array[m] = xDD;
array[xDD] = m;
}
}
var matching = new Edge[oddVerticesCount / 2];
for (int i = 0, j = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
if (i < array[i])
{
matching[j++] = new Edge(i, array[i], ClampDoubleToFloat(g.GetEdgeWeight(i, array[i])));
}
}
return(matching);
}
/// <summary>
/// Wyznacza maksymalny przepływ o minimalnym koszcie
/// </summary>
/// <param name="g">Graf przepustowości</param>
/// <param name="c">Graf kosztów</param>
/// <param name="source">Wierzchołek źródłowy</param>
/// <param name="target">Wierzchołek docelowy</param>
/// <param name="parallel">Informacja czy algorytm ma korzystać z równoległej wersji algorytmu Forda-Bellmana</param>
/// <param name="mf">Metoda wyznaczania wstępnego maksymalnego przepływu (bez uwzględniania kosztów)</param>
/// <param name="af">Metoda powiększania przepływu</param>
/// <param name="matrixToAVL">Czy optymalizować sposób reprezentacji grafu rezydualnego</param>
/// <returns>
/// Krotka (value, cost, flow) składająca się z
/// wartości maksymalnego przepływu, jego kosztu i grafu opisującego ten przepływ
/// </returns>
/// <exception cref="ArgumentException"></exception>
/// <remarks>
/// Można wybrać metodę wyznaczania wstępnego maksymalnego przepływu (parametr mf).<para/>
/// Domyślna wartość mf (null) oznacza konstrukcję wstępnego przepływu z wykorzystaniem sztucznej krawędzi.<para/>
/// Można wybrać metodę powiększania przepływu (parametr pf).<para/>
/// Znaczenie tego parametru zależy od wybranej metody wyznaczania wstępnego maksymalnego przepływu
/// (parametr mf), dla niektórych wartości parametru mf
/// (np. <see cref="MaxFlowGraphExtender.FordFulkersonDinicMaxFlow"/>)
/// jawne wskazanie metody powiększania przepływu jest konieczne
/// (pozostawienie domyślnej wartości parametru pf (null)
/// spowoduje zgłoszenie wyjątku <see cref="ArgumentException"/>).<para/>
/// Metoda uruchomiona dla grafu nieskierowanego lub grafu
/// z ujemnymi przepustowościami krawędzi zgłasza wyjątek <see cref="ArgumentException"/>.<para/>
/// Gdy grafy przepustowości i kosztów mają różną strukturę lub parametry
/// source i target są równe metoda również zgłasza wyjątek <see cref="ArgumentException"/>.<para/>
/// Gdy w grafie przepustowości istnieją krawędzie w obu kierunkach
/// pomiędzy parą wierzchołków metoda również zgłasza wyjątek <see cref="ArgumentException"/>.
/// </remarks>
/// <seealso cref="MinCostFlowGraphExtender"/>
/// <seealso cref="ASD.Graphs"/>
public static (double value, double cost, Graph flow) MinCostFlow(this Graph g, Graph c, int source, int target, bool parallel = false, MaxFlow mf = null, AugmentFlow af = null, bool matrixToAVL = true)
{
if (!g.Directed)
{
throw new ArgumentException("Undirected graphs are not allowed");
}
if (source == target)
{
throw new ArgumentException("Source and target must be different");
}
if (g.VerticesCount != c.VerticesCount)
{
throw new ArgumentException("Inconsistent capacity and cost graphs");
}
var fordBellmanShortestPaths = parallel ? ShortestPathsGraphExtender.FordBellmanShortestPathsParallel : new FordBellmanShortestPaths(ShortestPathsGraphExtender.FordBellmanShortestPaths);
var gOut = new HashSet <int>();
var cOut = new HashSet <int>();
for (var i = 0; i < g.VerticesCount; i++)
{
gOut.Clear();
cOut.Clear();
foreach (var edge in g.OutEdges(i))
{
if (edge.Weight < 0.0)
{
throw new ArgumentException("Negative capacity edges are not allowed");
}
if (!g.GetEdgeWeight(edge.To, edge.From).IsNaN())
{
throw new ArgumentException(
"Edges in both directions between pair of vertices are not allowed");
}
gOut.Add(edge.To);
}
foreach (var edge in c.OutEdges(i))
{
cOut.Add(edge.To);
}
if (!gOut.SetEquals(cOut))
{
throw new ArgumentException("Inconsistent capacity and cost graphs");
}
}
var tempCost = double.NaN;
var tempFlow = double.NaN;
var maxFlow = double.NaN;
Graph flow;
if (mf != null)
{
(maxFlow, flow) = mf(g, source, target, af, matrixToAVL);
}
else
{
if (!(tempFlow = g.GetEdgeWeight(source, target)).IsNaN())
{
g.DelEdge(source, target);
}
if (!(tempCost = c.GetEdgeWeight(source, target)).IsNaN())
{
c.DelEdge(source, target);
}
flow = g.IsolatedVerticesGraph();
var maxPossibleFlow = g.OutEdges(source).Sum(e => e.Weight);
g.AddEdge(source, target, maxPossibleFlow + 1.0);
flow.AddEdge(source, target, maxPossibleFlow + 1.0);
var maxPossibleCost = 0.0;
for (var i = 0; i < c.VerticesCount; i++)
{
foreach (var edge4 in c.OutEdges(i))
{
maxPossibleCost += Math.Abs(edge4.Weight);
flow.AddEdge(edge4.From, edge4.To, 0.0);
}
}
c.AddEdge(source, target, maxPossibleCost + 1.0);
}
var residualFlow = flow.IsolatedVerticesGraph();
var residualCost = flow.IsolatedVerticesGraph();
for (var i = 0; i < flow.VerticesCount; i++)
{
foreach (var edge in flow.OutEdges(i))
{
var something = Math.Min(g.GetEdgeWeight(edge.From, edge.To), double.MaxValue) - edge.Weight;
if (something > 0.0)
{
residualFlow.AddEdge(edge.From, edge.To, something);
residualCost.AddEdge(edge.From, edge.To, c.GetEdgeWeight(edge.From, edge.To));
}
if (edge.Weight > 0.0)
{
residualFlow.AddEdge(edge.To, edge.From, edge.Weight);
residualCost.AddEdge(edge.To, edge.From, -c.GetEdgeWeight(edge.From, edge.To));
}
}
}
var foundFlow = 0.0;
while (!fordBellmanShortestPaths(residualCost, target, out var pi))
{
var cycle = residualCost.FindNegativeCostCycle(pi).cycle;
var cycleMaxFlow = double.PositiveInfinity;
var flag = false;
foreach (var edge in cycle)
{
if (edge.From == target && edge.To == source)
{
flag = true;
}
var weight = residualFlow.GetEdgeWeight(edge.From, edge.To);
if (cycleMaxFlow > weight)
{
cycleMaxFlow = weight;
}
}
if (flag)
{
foundFlow += cycleMaxFlow;
}
foreach (var edge in cycle)
{
if (flag = (flow.GetEdgeWeight(edge.To, edge.From) > 0.0))
{
var weight = flow.ModifyEdgeWeight(edge.To, edge.From, -cycleMaxFlow);
if (weight < 0.0)
{
flow.ModifyEdgeWeight(edge.To, edge.From, -weight);
flow.ModifyEdgeWeight(edge.From, edge.To, -weight);
}
}
else
{
flow.ModifyEdgeWeight(edge.From, edge.To, cycleMaxFlow);
}
if (residualFlow.ModifyEdgeWeight(edge.From, edge.To, -cycleMaxFlow) == 0.0)
{
residualFlow.DelEdge(edge);
residualCost.DelEdge(edge);
}
if (residualFlow.ModifyEdgeWeight(edge.To, edge.From, cycleMaxFlow).IsNaN())
{
residualFlow.AddEdge(edge.To, edge.From, cycleMaxFlow);
var weight = (flag ? c.GetEdgeWeight(edge.To, edge.From) : c.GetEdgeWeight(edge.From, edge.To));
residualCost.AddEdge(edge.To, edge.From, flag ? weight : (-weight));
}
}
}
if (mf == null)
{
g.DelEdge(source, target);
c.DelEdge(source, target);
flow.DelEdge(source, target);
if (!tempFlow.IsNaN())
{
foundFlow += tempFlow;
g.AddEdge(source, target, tempFlow);
c.AddEdge(source, target, tempCost);
flow.AddEdge(source, target, tempFlow);
}
maxFlow = foundFlow;
}
var cost = 0.0;
for (var k = 0; k < flow.VerticesCount; k++)
{
cost += flow.OutEdges(k).Sum(e => e.Weight * c.GetEdgeWeight(e.From, e.To));
}
return(maxFlow, cost, flow);
}
/// <summary>
/// Wyszukiwanie "wąskich gardeł" w sieci przesyłowej
/// </summary>
/// <param name="g">Graf przepustowości krawędzi</param>
/// <param name="c">Graf kosztów rozbudowy sieci (kosztów zwiększenia przepustowości)</param>
/// <param name="p">Tablica mocy produkcyjnych/zapotrzebowania w poszczególnych węzłach</param>
/// <param name="flowValue">Maksymalna osiągalna produkcja (parametr wyjściowy)</param>
/// <param name="cost">Koszt rozbudowy sieci, aby możliwe było osiągnięcie produkcji flowValue (parametr wyjściowy)</param>
/// <param name="flow">Graf przepływu dla produkcji flowValue (parametr wyjściowy)</param>
/// <param name="ext">Tablica rozbudowywanych krawędzi (parametr wyjściowy)</param>
/// <returns>
/// 0 - zapotrzebowanie można zaspokoić bez konieczności zwiększania przepustowości krawędzi<br/>
/// 1 - zapotrzebowanie można zaspokoić, ale trzeba zwiększyć przepustowość (niektórych) krawędzi<br/>
/// 2 - zapotrzebowania nie można zaspokoić (zbyt małe moce produkcyjne lub nieodpowiednia struktura sieci
/// - można jedynie zwiększać przepustowości istniejących krawędzi, nie wolno dodawać nowych)
/// </returns>
/// <remarks>
/// Każdy element tablicy p opisuje odpowiadający mu wierzchołek<br/>
/// wartość dodatnia oznacza moce produkcyjne (wierzchołek jest źródłem)<br/>
/// wartość ujemna oznacza zapotrzebowanie (wierzchołek jest ujściem),
/// oczywiście "możliwości pochłaniające" ujścia to moduł wartości elementu<br/>
/// "zwykłym" wierzchołkom odpowiada wartość 0 w tablicy p<br/>
/// <br/>
/// Jeśli funkcja zwraca 0, to<br/>
/// parametr flowValue jest równy modułowi sumy zapotrzebowań<br/>
/// parametr cost jest równy 0<br/>
/// parametr ext jest pustą (zeroelementową) tablicą<br/>
/// Jeśli funkcja zwraca 1, to<br/>
/// parametr flowValue jest równy modułowi sumy zapotrzebowań<br/>
/// parametr cost jest równy sumarycznemu kosztowi rozbudowy sieci (zwiększenia przepustowości krawędzi)<br/>
/// parametr ext jest tablicą zawierającą informację o tym o ile należy zwiększyć przepustowości krawędzi<br/>
/// Jeśli funkcja zwraca 2, to<br/>
/// parametr flowValue jest równy maksymalnej możliwej do osiągnięcia produkcji
/// (z uwzględnieniem zwiększenia przepustowości)<br/>
/// parametr cost jest równy sumarycznemu kosztowi rozbudowy sieci (zwiększenia przepustowości krawędzi)<br/>
/// parametr ext jest tablicą zawierającą informację o tym o ile należy zwiększyć przepustowości krawędzi<br/>
/// Uwaga: parametr ext zawiera informacje jedynie o krawędziach, których przepustowości trzeba zwiększyć
// (każdy element tablicy to opis jednej takiej krawędzi)
/// </remarks>
public static int BottleNeck(this Graph g, Graph c, int[] p, out int flowValue, out int cost, out Graph flow, out Edge[] ext)
{
int n = g.VerticesCount;
Graph network = g.IsolatedVerticesGraph(true, 2 * n + 2);
Graph costs = network.IsolatedVerticesGraph();
// 0, ..., n - 1 - regular vertices
// n, ..., 2n - 1 - additional vertices (used for extending the network)
int s = 2 * n;
int t = 2 * n + 1;
double totalDemand = 0;
for (int v = 0; v < n; v++)
{
if (p[v] > 0)
{
// v is a source
network.AddEdge(s, v, p[v]);
costs.AddEdge(s, v, 0);
}
else if (p[v] < 0)
{
// v consumes the flow
network.AddEdge(v, t, -p[v]);
costs.AddEdge(v, t, 0);
totalDemand += -p[v];
}
foreach (Edge e in g.OutEdges(v))
{
// x - y
network.AddEdge(e);
costs.AddEdge(v, e.To, 0);
// x - x2
network.AddEdge(v, n + v, int.MaxValue);
costs.AddEdge(v, n + v, c.GetEdgeWeight(v, e.To));
// x2 - y
network.AddEdge(n + v, e.To, int.MaxValue);
costs.AddEdge(n + v, e.To, 0);
}
}
double networkFlowValue = network.MinCostFlow(costs, s, t, out double networkCost, out Graph networkFlow);
flowValue = Convert.ToInt32(networkFlowValue);
cost = Convert.ToInt32(networkCost);
List <Edge> extensionEdges = new List <Edge>();
flow = g.IsolatedVerticesGraph();
for (int v = 0; v < n; v++)
{
foreach (Edge e in g.OutEdges(v))
{
double totalFlow = networkFlow.GetEdgeWeight(v, e.To);
double extendedFlow = networkFlow.GetEdgeWeight(n + v, e.To);
if (!extendedFlow.IsNaN() && extendedFlow > 0)
{
totalFlow += extendedFlow;
extensionEdges.Add(new Edge(v, e.To, extendedFlow));
}
flow.AddEdge(v, e.To, totalFlow);
}
}
ext = extensionEdges.ToArray();
if (extensionEdges.Count == 0)
{
return(0);
}
return(flowValue == totalDemand ? 1 : 2);
}
