Reduzindo arestas redundantes a partir de um gráfico de dependência

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Eu tenho um DAG de dependências que contém muitas bordas redundantes (veja o exemplo abaixo). Eu quero um algoritmo "rápido" (ou seja, pode manipular um gráfico com vários milhares de nós / arestas) que encontre um sub-gráfico mínimo.

Por exemplo:

A -> B -> C
A -> C

nas palavras A é pré-requisito para B, e B é pré-requisito para C, e também A é pré-requisito para C. Nesse caso, A -> C é redundante (já que B já é necessário para atingir C e A é necessário para alcançar B) .

Já faz um tempo desde que estudei algoritmos e não sei por onde começar.

A propósito, não é crítico que o algoritmo encontre o mínimo global, o mínimo local seja bom (a redução de borda é apenas uma otimização do tempo de execução para o próximo estágio do processamento).

Além disso, percebo que este é um controle de qualidade da CS e não de programação, mas meu programa é escrito em Python, portanto, ficaria muito feliz em aprender sobre um módulo python ou código-fonte aberto para fazer essa redução, caso você saiba.

desde já, obrigado!

ds.algorithms graph-algorithms transitive-reduction

— Iftah
fonte

Fiquei me perguntando se DFS poderia ajudar aqui?

— Pratik Deoghare

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Você está procurando a "redução transitiva" do seu gráfico de dependência.

— Dave Clarke

Encontre os componentes fortemente conectados. Deixe apenas uma aresta entre cada par de componentes. Para cada componente fortemente conectado, você precisa encontrar um número mínimo de ciclos que o cubram. Encontrar um número mínimo de ciclos parece estar completo como NP, uma vez que decidirá a Hamiltonicidade, mas como você só precisa de um mínimo local, basta remover as arestas de cada componente até perder sua forte conectividade.

— Kaveh

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A redução transitiva de um gráfico direcionado AV Aho, MR Garey e JD Ullman

De acordo com a wikipedia , esse algoritmo é usado pela tredferramenta de redução transitiva disponível no pacote GraphViz. Você pode executá-lo no seu gráfico e obter um gráfico reduzido.

Esta pergunta é duplicada desta questão de stackoverflow .

código aqui graphviz/tools/src/tred.c faz uso DFS. ;-)

— Pratik Deoghare
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Eu não sabia tred, obrigado.

— Anthony Labarre

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Obrigado MachineCharmer. Estou fora de uma universidade e não consigo fazer o download do artigo sem pagar US $ 25 ... existe alguma fonte on-line gratuita que descreva esse algoritmo? A fonte tred é pequena e legível, mas sem explicações.

— Iftah 27/06

Não. Não há link para download gratuito para esse documento. Mas você pode ter amigos em alguma universidade :) #

— Pratik Deoghare

-1

Acabei resolvendo assim:

Minha estrutura de dados é composta de dependendsdicionário, de um ID de nó a uma lista de nós que dependem dele (ou seja, seus seguidores no DAG).

Não calculei a complexidade exata, mas engoliu meu gráfico de vários milhares em uma fração de segundo.

_transitive_closure_cache = {}
def transitive_closure(self, node_id):
    """returns a set of all the nodes (ids) reachable from given node(_id)"""
    global _transitive_closure_cache
    if node_id in _transitive_closure_cache:
        return _transitive_closure_cache[node_id]
    c = set(d.id for d in dependents[node_id])
    for d in dependents[node_id]:
        c.update(transitive_closure(d.id))  # for the non-pythonists - update is update self to Union result
    _transitive_closure_cache[node_id] = c
    return c

def can_reduce(self, source_id, dest_id):
    """returns True if the edge (source_id, dest_id) is redundant (can reach from source_id to dest_id without it)"""
    for d in dependents[source_id]:
        if d.id == dest_id:
            continue
        if dest_id in transitive_closure(d.id):
            return True # the dest node can be reached in a less direct path, then this link is redundant
    return False

# Reduce redundant edges:
for node in nodes:      
    dependents[node.id] = [d for d in dependents[node.id] if not can_reduce(node.id, d.id)]

— Iftah
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