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我有相对较小(40-80 个节点)三次(3-正则)平面图,我必须确定它们的哈密顿性。我知道这个任务是 NP 完全的,但我希望渐近指数时间算法对于我感兴趣的图大小来说仍然非常快。
最佳答案
40 个节点似乎是可行的。您正在选择要包含的 60 条边中的 40 条。
让我们尝试深度优先搜索。
首先,选择一个顶点 V。您需要准确地排除它的 3 个入射边之一。一次尝试这 3 种可能性。当您选择要排除的边时,您将强制包含 4 个边。在此之后,我们将排除边的顶点称为“已使用”。
如果您可以重复此过程 10 次,您将选择所有 40 条边,仅搜索 3^10 (59049) 种可能性。当然,在确定了足够多的边后,“孤立”顶点将用完。
但是,我们现在有了一个算法的想法。在每一步,尝试选择一个“使用”邻居最少的顶点。实际上,选择具有 2 个使用过的邻居的顶点是最好的,因为使用的边是强制的。我不确定选择具有 1 个或 0 个已用邻居的顶点是否是次优。两种方法都试试! (3 个使用过的邻居表示搜索失败)
当我们完成拾取边缘后,检查它们是否形成一个循环。
你有几个示例图?我可能会尝试一个简单的实现。
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