Rolf Wanka Erlangen, 24. April 2012 Übungen zur Vorlesung Approximationsalgorithmen SS 2012 Blatt 2 Zur Erinnerung: Sei G ein ungerichteter Graph. Dann nennt man die minimale Anzahl an Farben, mit denen G knotengefärbt werden kann, die chromatische Zahl χ(G) von G. Für das Problem der Knotenfärbung ist also OPT(G) = χ(G). AUFGABE 5: Die Analyse des Algorithmus G REEDY C OL ergab, daß G REEDY C OL (G) ≤ ∆(G) + 1 gilt. Seien ∆ und c zwei beliebige natürliche Zahlen mit ∆ ≥ c ≥ 2. Konstruieren Sie einen Graphen G mit maximalem Grad ∆ und χ(G) = c. Vergessen Sie nicht die Begründung für die Korrektheit Ihrer Konstruktion. AUFGABE 6: Betrachten Sie den Algorithmus G REEDY E DGE C OL, der ganz analog zu G REEDY C OL aus der Vorlesung die Kanten des Eingabegraphen G auf greedy“ Art und Weise färbt. ” (a) Bestimmen Sie für G REEDY E DGE C OL eine möglichst kleine absolute Gütegarantie κ in Abhängigkeit vom Grad ∆(G). (b) Zeigen Sie, daß mit dem κ aus (a) der in der Abbildung 1 dargestellte Graph ein κ-Zeuge gegen G REEDY E DGE C OL ist. Sei G = (V, E) ein beliebiger ungerichteter Graph mit m = |E| Kanten, der bereits von G REEDY C OL gefärbt worden ist. Somit sind die Knoten aufgeteilt in die Farbklassen Ui = {u ∈ V | u bekam Farbe i}. Sei außerdem f (m) die maximale Zahl der Farben,√ die GREEDY C OL über alle Graphen mit m Kanten vergibt. Unser Ziel ist also zu zeigen: f (m) ≤ 2m Wir schauen jetzt auf die Knoten, die die Farbe 1 bekommen haben. Sei k= ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ (a) Warum gilt die folgende Rekursion für f (hier geht die Arbeitsweise von G REEDY C OL ein)? f (0) = 1 f (m) ≤ f (m − k) + 1 √ (b) Warum gilt m − k ≤ 21 · k · (k − 1) ? Zeigen Sie damit: 2k + 1 ≥ 2 2m √ 2m (c) Nutzen Sie dies alles, um induktiv zu zeigen: f (m) ≤ √ √ Hinweis: Bei der Rechnung kann vermutlich 2m + 1 − 2 2m = ( 2m − 1)2 genutzt werden. AUFGABE 8: Das unter dem Namen S ET C OVER bekannte Problem der Mengenüberdeckung minimaler Kardinalität kann folgendermaßen beschrieben werden: Gegeben sei eine endliche Menge V = {u1 , . . . , un } von Objekten und eine Sammlung S = {S1 , . . . , Sm } S von Teilmengen von V mit mj=1 S j = V . Gesucht ist eine möglichst kleine Teilmenge S cov = Sℓ {Si1 , . . ., Siℓ } von S mit j=1 Si j = V . In Abbildung 3 sehen Sie ein Beispiel. Das Enscheidungsproblem, bei dem zu der Sammlung S noch eine Zahl k mitgegeben wird und bei dem die Frage Gibt es eine Mengenüberdeckung der Kardinalität k ?“ zu beantworten ist, ist ” NP-vollständig. S3 ⋅⋅⋅ degG (u) . Benutzen Sie bei der Argumentaion im folgenden auch den Graphen G′ = (V ′ , E ′ ), der übrig bleibt, wenn aus G die Knoten aus U1 und die zu ihnen inzidenten Kanten entfernt werden. ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ∑ u∈U1 S1 u1 u2 u5 u9 u6 u 10 Abbildung 1: κ-Zeuge gegen G REEDY E DGE C OL S2 u3 AUFGABE 7: In der Vorlesung haben wir gesehen, daß der Algorithmus G REEDY C OL zum Eingabegraphen G = (V, E) höchstens ∆(G) + 1 Farben vergibt. Da ∆(G) = |E| sein kann, ist damit also eine (ziemlich schlechte, beinahe triviale) allgemeine Schranke von G REEDY C OL (G) ≤ |E| + 1 gezeigt, wenn wir G REEDY C OL(G) in bloßer Abhängigkeit von |E| angeben wollen. Ziel dieser Aufgabe ist in |E| bessere Schranke zu bestimmen, nämlich zu zeigen, daß gilt: pes, eine 2|E| G REEDY C OL (G) ≤ S5 S4 u7 u8 u4 u 11 u 12 S6 Abbildung 2: Eine Instanz S von S ET C OVER. S cov = {S3 , S4 , S5 } ist eine minimale Überdeckung. Zeigen Sie durch Selbstreduktion, daß, falls P 6= NP ist, S ET C OVER nicht mit konstanter absoluter Gütegarantie approximierbar ist.