"순진한"욕심 많은 알고리즘에 대한 반례를 가져다가 "정교한"욕심쟁이 알고리즘의 반례 사례로 바꿀 수 있습니다. 적절한 정도의 더미 노드를 삽입하기 만하면 후방 착색을 "흡수"합니다. 그래프의 임의의 부분에 학위 n
의 새 노드를 만들 수 있습니다. n
노드를 다른 노드에 삽입하고 단일 가장자리로 각각 원하는 새 노드에 연결하면됩니다.
내림차순으로 채색 된 모든 노드가 새로 삽입되므로 원래 반례 예에있는 모든 노드는 오름차순으로 색상이 지정되어 원본 "순진한"욕심 알고리즘과 동일한 색상을 얻습니다. 최적의 채색은 최소한 원래의 그래프의 정도만큼의 색상을 가지며 새로 삽입 된 노드는 모두 원래 그래프의 최대도보다 작은 각도를 갖기 때문에 새로운 그래프는 원본보다 더 이상 색상을 필요로하지 않습니다. 따라서 "정교한"알고리즘 (원래 그래프에 필요한 것보다 더 많은 색상을 갖음)에 의해 생성 된 컬러링은 새 그래프에 적합하지 않습니다.
예를 들어 왼쪽에 노드 B, C, D가 있고 오른쪽에 E, F, G, H가있는 아래의 설명에서 설명한 그래프를 가져옵니다. 그것은 이러한 가장자리가 : 순간을 위해
B connects to E, F, and G
C connects to E, F, and G
D connects to G and H
을, 당신이 내림차순으로 착색됩니다 만지지 첫 번째 노드를 가정합니다. (다른 노드의 경우, "내림차순"이 의미하는 것조차도 명확하지 않습니다 - 최대 값에서 내림차순입니까? 노드의 차수가 충분히 높지 않을 수 있습니다.) 따라서 우리는 노드 A에 새로운 노드 A를 삽입합니다. 오른쪽에는 왼쪽과 세 개의 노드 I, J, K가있다. 연결성은 지금 정교한 욕심 알고리즘에 따라서 색상 AI-3, AJ-2, AK-1, 다음 나머지 노드에서 소박한 욕심 알고리즘으로 진행됩니다
A connects to I, J, and K
B connects to E, F, and G
C connects to E, F, and G
D connects to G and H
입니다.
질문은 가장자리가 내포되어있는 것 같습니다. 그래? 주문은 어떻게 받습니까? –
그래프를 표현하기 위해 인접 행렬을 사용하기 때문에 인덱스를 살펴 봅니다. – adolzi