參考資料:
Bron-Kerbosch算法視頻介紹
極大團(tuán)算法
不確定圖上求極大團(tuán)算法
不確定圖上的枚舉算法研究
我們這里是把不確定圖當(dāng)確定圖(也就是普通的圖),來處理的,并沒由考慮邊上的概率。之所以是用的不確定圖,主要是因為我最近研究的是不確定圖,把不確定圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)換成確定圖的,也是一樣的。
不確定圖:
不確定圖就是指邊或者頂點信息中帶有不確定性的圖,這種不確定性通常是通過給邊賦予權(quán)值來量化。用一個三元組 G=(V, E, β)表示一個不確定圖,其中 β 表示邊的權(quán)值,0< β <1,代表邊存在的概率。

如圖所示不確定圖中,每一條邊都擁有權(quán)值,用來表示該邊在實際應(yīng)用中存在的概率,所以它是一個不確定圖。
1,圖的存儲結(jié)構(gòu)用什么好?
確定為鄰接vector存儲結(jié)構(gòu),因為vector作為STL中的類,封裝了很多函數(shù),用起來很方便。
2,運行時遇到錯誤:vector subscript out of range?
應(yīng)該是有vector沒有分配足夠的空間,但是卻用了它的下標(biāo)。
在我的上一篇文章里面用的思想主要是:設(shè)定關(guān)鍵點 pivot vertex u,只對關(guān)鍵點u自身和u的非鄰居結(jié)點進(jìn)行查找。偽代碼如下:
Bron-Kerbosch Algorithm
R={} //已確定的極大團(tuán)頂點的集合
P={v} //未處理頂點集,初始狀態(tài)是所有結(jié)點
X={} //已搜過的并且屬于某個極大團(tuán)的頂點集合
BronKerbosch(R, P, X):
if P and X are both empty:
report R as a maximal clique
choose a pivot vertex u in P ? X //選取pivot結(jié)點u
for each vertex v in P \ N(u):
BronKerbosch1(R ? {v}, P ? N(v), X ? N(v))
P := P \ {v}
X := X ? {v}
在這個方法里的思想是:按照圖頂點編號升序地往頂點集合 C 中添加頂點。例如,如果當(dāng)前的頂點集合 C={1,3,4},則當(dāng)前頂點集合 C 中的最大頂點編號為 4,那么在擴(kuò)展當(dāng)前頂點集合 C 的過程中不需要考慮加入頂點 2,因為頂點集合{1,2,3,4}會在處理頂點 1 時按照頂點編號順序 2,3,4 依次添加而得到。當(dāng)然添加進(jìn)入的頂點,必須是在C中所有頂點的公共鄰居結(jié)點集合中,也就是集合P(some集合)中。
下邊是頭文件,大部分和上次一樣,只有BasicFunctions.h會有所不同:
Vertex_Value.h
#pragma once
#include <iostream>
using namespace std;
//這個相當(dāng)于臨接表中的邊界點
class Vertex_Value
{
public:
Vertex_Value(void);
~Vertex_Value(void);
Vertex_Value(int x, float y);
public:
int vertex; //鄰接表中邊結(jié)點的編號
float val; //結(jié)點之間的概率
};
node.h
#pragma once
#include "Vertex_Value.h"
#include <vector>
using namespace std;
//相當(dāng)于頭結(jié)點
class node
{
//public:
// node(void);空參的構(gòu)造方法,以及析構(gòu)函數(shù)可以不用寫,系統(tǒng)會自動實現(xiàn)
// ~node(void);
public:
int vertex; //頭節(jié)點的結(jié)點編號
vector<Vertex_Value> vec; //這里用vector動態(tài)數(shù)組來放邊結(jié)點,Vertex_Value表示邊結(jié)點,其中有結(jié)點編號,以及邊上的概率
};
UDG.h
#pragma once
#include "node.h"
class UDG
{
//public:
// UDG(void);
// ~UDG(void);
public:
int vernum, arcnum;//結(jié)點數(shù)目和邊的數(shù)目
node *AdjVector;//是鄰接vector的形式 一個數(shù)組名字叫AdjVector,數(shù)組里面存放的是node形式的的數(shù)據(jù)
};
ReadFile.h
#pragma once
#include "UDG.h"
#define path "F:\\c++_code\\test1.txt"http://文件路徑
//讀取文件
class ReadFile
{
public:
ReadFile(void);
~ReadFile(void);
void CreateUdg(UDG &g); //讀取文件后,構(gòu)建出不確定圖出來
};
BasicFunctions.h里面的函數(shù)會和以前有所不同:
BasicFunctions.h
#pragma once
#include <vector>
#include "UDG.h"
#include "Vertex_Value.h"
using namespace std;
#define $ 0.1 //概率閾值,這里我把圖當(dāng)作是確定的,所以不考慮概率。
class BasicFunctions
{
public:
BasicFunctions(void);
~BasicFunctions(void);
void Bron_Kerbosch(const UDG g);//把不確定圖作為確定圖來看待,得到所有的極大團(tuán)子圖
bool IfConnect(int u, int v, UDG g); //判斷在圖g中,結(jié)點u和結(jié)點v是否連接
void Enum_Deterministic(vector <int> all, vector <int> some, vector <int> none, UDG g);//用在Bron_Kerbosch算法中,枚舉圖中的極大團(tuán)
vector<int> GenerateSome(vector <int> all, vector <int> some, UDG g);//用在Enum_Deterministic中,更新其中的some集合
vector<int> GenerateNone(vector <int> all, vector <int> none, UDG g);//用在Enum_Deterministic中,更新其中的none集合
int MaxC(vector<int> C);//找當(dāng)前團(tuán)C中的最大頂點編號
vector<int> AdjVertex(int m, UDG g);//找到圖g中,m結(jié)點的所有鄰接點
vector<int> mixede(vector<int> A, vector<int> B);//求兩個vector的交集
bool isbelongto(int m, vector<int> S1);//檢測m頂點是否屬于S1;
};
下面是cpp文件
Vertex_Value.cpp
#include "Vertex_Value.h"
Vertex_Value::Vertex_Value(void)
{
}
Vertex_Value::~Vertex_Value(void)
{
}
Vertex_Value::Vertex_Value(int x, float y)
{
vertex = x;
val = y;
}
ReadFile.cpp
#include "ReadFile.h"
#include <fstream>
#include <iostream>
using namespace std;
ReadFile::ReadFile(void)
{
}
ReadFile::~ReadFile(void)
{
}
void ReadFile::CreateUdg(UDG &g)
{
ifstream infile(path); //讀取path里面的文本
cout << "開始讀入文件!" << endl;
infile >> g.vernum >> g.arcnum; //infile在這里就類似cin操作,cin是讀取鍵盤輸入,而infile是讀取文件輸入 >> 操作返回的是左操作數(shù),也就是給g.vernum和g.arcnum賦值了
cout << "頂點個數(shù)和邊數(shù)為:" << endl;
cout << g.vernum << ' ' << g.arcnum << endl;
g.AdjVector = new node[g.vernum + 1];//0號不存結(jié)點,能儲存g.vernum個結(jié)點的數(shù)組AdjVector,g.AdjVector[0]中不存放數(shù)據(jù)
cout << "開始讀入邊,建立鄰接vector!" << endl;
int i;
for (i = 0; i < g.arcnum; i++)
{
int head, tail;
float val;
infile >> head >> tail >> val; //文本里讀取文件到空格結(jié)束,循環(huán)結(jié)束以后進(jìn)入到下一行
g.AdjVector[head].vertex = head; //這樣可以完成順序存放,這樣g.AdjVector[1]中,存放的是頭節(jié)點為1的結(jié)點,其他結(jié)點也都是對應(yīng)的
Vertex_Value temp;
temp.vertex = tail;
temp.val = val;
g.AdjVector[head].vec.push_back(temp);
}
}
#include<algorithm>
#include <iterator>
#include "UDG.h"
#include "BasicFunctions.h"
BasicFunctions::BasicFunctions(void)
{
}
BasicFunctions::~BasicFunctions(void)
{
}
//***********************************************************************
//判斷在圖g中結(jié)點u和結(jié)點v是否相連
bool BasicFunctions::IfConnect(int u, int v, UDG g)
{
int i;
unsigned int j;
for (i = 1; i <= g.vernum; i++)
{
if (g.AdjVector[i].vertex == u)
{
break;
}
}
for (j = 0; j < g.AdjVector[i].vec.size(); j++)
{
if (v == g.AdjVector[i].vec[j].vertex)
{
//cout << "結(jié)點" << u << "和結(jié)點" << v << "相連" << endl;
return true;
}
}
//cout << "結(jié)點" << u << "和結(jié)點" << v << "不相連" << endl;
return false;
}
//***********************************************************************
//檢測m頂點是否屬于S1;
bool BasicFunctions::isbelongto(int m, vector<int> S1)
{
for (unsigned int i = 0; i < S1.size(); i++)
{
if (m == S1[i])
{
return true;
}
}
return false;
}
//***********************************************************************
//求兩個vector的交集
vector<int> BasicFunctions::mixede(vector<int> A, vector<int> B)
{
vector<int> v;
sort(A.begin(), A.end());
sort(B.begin(), B.end());
set_intersection(A.begin(), A.end(), B.begin(), B.end(), back_inserter(v));//求交集 ,必須引入<algorithm>、<iterator>才能使用這些函數(shù)
return v;
}
//***********************************************************************
//找當(dāng)前團(tuán)C中的最大頂點編號
int BasicFunctions::MaxC(vector<int> C)
{
if (C.empty())
{
return 0;
}
int max = 1;
unsigned int i;
for (i = 0; i < C.size(); i++)
{
if (max < C[i])
{
max = C[i];
}
}
return max;
}
//***********************************************************************
//找到圖g中,m結(jié)點的所有鄰接點
vector<int> BasicFunctions::AdjVertex(int m, UDG g)
{
vector<int> C;
unsigned int i;
for (i = 0; i < g.AdjVector[m].vec.size(); i++)
{
C.push_back(g.AdjVector[m].vec[i].vertex);
}
return C;
}
//***********************************************************************
//用在Enum_Deterministic中,更新其中的none集合
vector<int> BasicFunctions::GenerateNone(vector <int> all, vector <int> none, UDG g)
{
int m = MaxC(all); //找到C中編號最大的點
vector<int> S2 = AdjVertex(m, g); //在圖g中找到m的鄰居接點
vector<int> _none;
vector<int> S1;
unsigned int i;
for (i = 0; i < none.size(); i++)
{
S1.push_back(none[i]);
}
S1 = mixede(S1, S2); //保證some中放的結(jié)點,都是和all中所有結(jié)點連接的
for (i = 0; i < none.size(); i++)
{
if (isbelongto(none[i], S1))
{
_none.push_back(none[i]);
}
}
return _none;
}
//***********************************************************************
//用在Enum_Deterministic中,更新其中的some集合
vector<int> BasicFunctions::GenerateSome(vector <int> all, vector <int> some, UDG g)
{
int m = MaxC(all); //找到all中編號最大的點
vector<int> S2 = AdjVertex(m, g); //在圖g中找到m的鄰居接點
vector<int> _some;
vector<int> S1;
unsigned int i;
for (i = 0; i < some.size(); i++)
{
S1.push_back(some[i]);
}
S1 = mixede(S1, S2); //保證some中放的結(jié)點,都是和all中所有結(jié)點連接的
for (i = 0; i < some.size(); i++)
{
if (some[i] > m && isbelongto(some[i], S1))
{
_some.push_back(some[i]);
}
}
return _some;
}
//***********************************************************************
//用在Bron_Kerbosch算法中,枚舉圖中的極大團(tuán)
void BasicFunctions::Enum_Deterministic(vector <int> all, vector <int> some, vector <int> none, UDG g)
{
unsigned int i;
if (some.empty() && none.empty()) //兩者都為空,則找到極大團(tuán)
{
cout << "產(chǎn)生一個極大團(tuán)!" << endl;
for (i = 0; i < all.size(); i++)
{
cout << all[i] << ' ';
}
cout << endl;
return;
}
//int u = some[0];
vector<int> allTemp(all); //將all中的所有值,都賦給allTemp,allTemp用來遞歸到下一層(去放置極大團(tuán))
for (i = 0; i < some.size(); i++)
{
//int v = some[i];
//if (IfConnect(u, v, g)) continue;
allTemp.push_back(some[i]);//更新下一層中的allTemp
vector<int> _some = GenerateSome(allTemp, some, g);//產(chǎn)生新的some集合。要保證新的some集合,要和allTemp集合中的所有結(jié)點都連接
vector<int> _none = GenerateNone(allTemp, none, g);//產(chǎn)生新的none集合。要保證新的none集合,要和allTemp集合中的所有結(jié)點都連接
Enum_Deterministic(allTemp, _some, _none, g); //帶著新的all,some,none集合進(jìn)入到下一層中
none.push_back(some[i]);//將some[i]放入none中,表示在這一層里面,由some[i]開始的極大團(tuán),已經(jīng)探索過了
allTemp.pop_back(); //將some[i]從allTemp中拿出,開始下一輪的for循環(huán),在下一輪的for循環(huán)中,放入新的some[i]
}
}
//***********************************************************************
//總算法的第一步,從原圖中得到所有的極大團(tuán)子圖
void BasicFunctions::Bron_Kerbosch(const UDG g)
{
vector <int> some(g.vernum);//聲明一個初始大小為g.vernum的Vertex_Value類型的向量_I,_I中存放的結(jié)點,就是預(yù)備要放入C中的
vector<int> all; //聲明一個int型向量all,就是極大團(tuán)
vector<int> none; //聲明一個Vertex_Value型向量X ,X存放已經(jīng)探索過的某結(jié)點。
int i = 1;
for (i; i <= g.vernum; i++)
{
some[i - 1] = i; //將所有的結(jié)點編號存放在some中
}
Enum_Deterministic(all, some, none, g);
}
下面是主函數(shù):
#include <tchar.h>
#include "ReadFile.h"
#include "BasicFunctions.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
UDG g;
ReadFile A;
A.CreateUdg(g);
BasicFunctions BF;
BF.Bron_Kerbosch(g);
system("pause"); //暫停黑窗口
return 0;
}
test2.txt如下:
9表示結(jié)點數(shù),28表示邊數(shù)(這里的1 2和2 1算不同的邊)
第一位數(shù)字是頭結(jié)點,第二位數(shù)字是邊結(jié)點,第三個數(shù)字是邊上的概率
9 28
1 2 0.6
1 3 0.5
2 1 0.6
2 3 0.4
2 5 0.7
3 1 0.5
3 2 0.4
3 4 0.5
3 5 0.1
4 3 0.5
4 5 0.2
5 2 0.7
5 3 0.1
5 4 0.2
5 6 0.4
6 5 0.4
6 7 0.7
6 8 0.9
6 9 0.8
7 6 0.7
7 8 0.7
7 9 0.6
8 6 0.9
8 7 0.7
8 9 0.6
9 6 0.8
9 7 0.6
9 8 0.6
實驗結(jié)果:
