SlideShare a Scribd company logo
1 of 52
Download to read offline
ÁÆ ¾ ÌÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ × Å ×× Ú ×
Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ Ð × Ö Ô ×
Ö Ò Æ Ð× Ò
Ò Ð× ÒРܺÔÓÐÝØ 
 Ò ÕÙ º Ö
¾¼½¿
¿ Ù Ò ¾¼½
ÈÐ Ò
◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ ÔÓÙÖ Ð 
ÓÒØÖÐ 
Ö Ø ´ µ
½¼ Ù Ò ¾¼½ ¸ ¹½¾
◮ Ð × Ö Ô ×
◮ Ð × Ö Ò × Ö Ô × Ø 
Ø ÓÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô × Ò× ×
◮ Ð × Ô Ø Ø× Ö Ô × Ø 
Ø ÓÒ ´×ÓÙ×¹µ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ×
◮ ÜÔÓ× ÒÚ Ø Ð ÀÈ ÐÓÙ
Ô Ö Åº È ØÖ 
 Ð Ö ´È ¸ ØÓ×» ÙÐе
Ê Ú × ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð 
ÓÒØÖÐ 
Ö Ø
◮ ÐÓ ³ 

 Ð Ö Ø ÓÒ ´ Ñ Ðµ ÔÓÙÖ Ð × ÔÖÓ Ö ÑÑ × Ô Ö ÐÐ Ð ×
◮ Ö ÖÓÙÔ Ñ ÒØ Ð × k¹ÑÓÝ ÒÒ × Ø Ð Ñ Ò ÔÙÐ Ø ÓÒ × ÓÒ
Ø ÓÒ 
Ó Ø
Î Ö Ò
 »
 ÒØÖÓ ³ÙÒ ÖÓÙÔ

Ó Ø ×ÓÑÑ × Ú Ö Ò
 × × ÖÓÙÔ × ººº
◮ Ð × Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ö ÐÐ Ð × × ÖÓÒØ 
Ö Ø Ò Ô× Ù Ó¹
Ó ÅÈÁ
´ÓÔ Ö Ø ÓÒ× Ö Ù
 ¸ ×
 ØØ Ö¸ Ø Öµº
◮ È× Ù Ó¹×ÝÒØ Ü ÅÈÁ Ø Ô × ×ÝÒØ Ü ··º
ÈÖÓ Ö ÑÑ ¾¼ Ð Ò × Ù Ñ Ü ÑÙÑ
◮ ØÓÔÓÐÓ Ð³ ÝÔ Ö
Ù ¸ 
Ó Ö Ý¸ ×Ø Ò
 À ÑÑ Ò Ø ÖÓÙØ º
ÁÐ Ò³ ÙÖ Ô × ··¸ Ò 
Ð ×× 
 Ø ÓÒ¸ Ò ³ Ð ÓÖ Ø Ñ × ×ÙÖ Ð ×
Ñ ØÖ 
 ׸ Ò Å ÔÊ Ù
 ¸ Ø Ò ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð × 
 ÙÖ׺
Ê Ú × ÓÒ× Ð 
Ó Ö Ý
ÓÒ×ØÖÙ
Ø ÓÒ Ö 
ÙÖ× Ú Ù 
Ó Ö Ý
ÓÒ×ØÖÙ
Ø ÓÒ Ö 
ÙÖ× Ú
◮ 
Ó Ö Ý ½ Ø ´
 × Ø ÖÑ Ò Ðµ G(½) = (¼, ½)
◮ 
Ó Ö Ý d Ø×
G(d) = (¼G(d − ½), ½Gr
(d − ½))
Ú 
 Gr (·) Ð 
Ó Ö Ý Ò× Ð³ÓÖ Ö ÒÚ Ö× ´ 
Ó Ö 
 µ
È Ö Ü ÑÔÐ ¸
◮ G(¾) = (¼G(½), ½Gr (½)) = (¼¼, ¼½, ½½, ½¼)
◮ G(¿) = (¼G(¾), ½Gr (¾)) = (¼¼¼, ¼¼½, ¼½½, ¼½¼, ½½¼, ½½½, ½¼½, ½¼¼)
◮ G( ) = (¼G(¿), ½Gr
(¿)) =
(¼¼¼¼, ¼¼¼½, ¼¼½½, ¼¼½¼, ¼½½¼, ¼½½½, ¼½¼½, ¼½¼¼, ½½¼¼, ½½¼½, ½½½½, ½½½¼, ½¼½¼, ½¼½½, ½¼¼½, ½¼¼¼)
◮ Ø
º
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý
ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ Ð 
ÓÒ×ØÖÙ
Ø ÓÒ Ö 
ÙÖ× Ú Ù 
Ó Ö Ý
0
1
0
1
1
0
00
01
11
10
00
01
11
10
10
11
01
00
000
001
011
010
110
111
101
100
G(1)
miroir pr´efixe
G(2) G(3)
miroir pr´efixe
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý
ÀÝÔ Ö
Ù Ø 
Ó Ö Ý
0D 1D 2D 3D 4D
∅ 0
1
00
01
10
11
001 011
000 010
101 111
100 110
0001 0011
0000 0010
0101 0111
0100 0110
1001 1011
1000 1010
1101 1111
1100 1110
ÙÜ 
ÓÔ × ´ÔÖ Ü ¼ Ø ÔÖ Ü ½µ Hd−½(Gd−½) Õ٠гÓÒ Ö Ð ÒØÖ ÐÐ ×
Ú 
 Ð × Ô Ö × Ò Ù × 
ÓÖÖ ×ÔÓÒ ÒØ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý
Ó ·· × ÑÔÐ Ö Ý
Ó ¾º
ÔÔ
»» ÒÚ Ö× Ð³ÓÖ Ö ³ÙÒ 
Ó
× Ø Ö Ò ∗ Å Ö Ó Ö ´ × Ø Ö Ò ∗ × ¸ Ò Ø Ò µ
ß × Ø Ö Ò ∗ Ö ×
Ö × Ò Û × Ø Ö Ò Ò ℄
Ò Ø
Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ
ß Ö × ℄ × Ò −½− ℄ »» 
 ¸ ÓÒ Ö 
ÓÔ
Ö Ø Ù Ö Ò Ö ×
»» Ð ÓÖ Ø Ñ Ö 
ÙÖ× ÔÓÙÖ Ð 
Ó Ö Ý
× Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ò Ø Ñ µ
ß × Ø Ö Ò ∗ Ö ×
Ò Ø
Ò Ø 
 Ö ½ ´ Ñ −½µ »» Ú ÙØ Ö ¾
Ñ−½¸ ÔÐÙ× Ö Ô ÕÙ Math.pow(¾, Ñ − ½)
´ Ñ ½µ
ß Ö × Ò Û × Ø Ö Ò ¾ ℄ Ö × ¼ ℄ ¼ Ö × ½ ℄ ½
Ð ×
ß
× Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ñ −½µ
× Ø Ö Ò ∗ Ö Ð 
 Å Ö Ó Ö ´ ¸ 
 Ö µ
Ö × Ò Û × Ø Ö Ò ¾ ∗ 
 Ö ℄
»» ÔÖ Ü
Ó Ö ´ ¼ 
 Ö ··µ
ß Ö × ℄ ¼ · ℄
Ö × ·
 Ö ℄ ½ · Ö Ð 
 ℄
Ö Ø Ù Ö Ò Ö ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý
Ó ·· × ÑÔÐ Ö Ý
Ó ¾º
ÔÔ
Ò 
 Ð Ù Ó × Ø Ö Ñ
Ò 
 Ð Ù × Ø Ö Ò º
Ù × Ò Ò Ñ ×Ô 
 × Ø
× Ø Ö Ò ∗ Å Ö Ó Ö ´ × Ø Ö Ò ∗ × ¸ Ò Ø Ò µ
º º º
× Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ò Ø Ñ µ
º º º
Ú Ó Ô Ö Ò Ø Ó ´ × Ø Ö Ò ∗ 
Ó ¸ Ò Ø Ò µ
ß
Ò Ø
Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ
ß

 Ó Ù Ø 
 Ó ℄ Ò Ð
Ò Ø Ñ Ò ´ µ
ß
Ò Ø ¸ Ñ

 Ó Ù Ø ÁÆ ¾ 
 Ó Ö Ý Ò Ñ Ò × Ó Ò Ñ Ò
× Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ñ µ
Ô Ö Ò Ø Ó ´ ¸ ½ Ñ µ »» Ú ÙØ Ö ¾
Ñ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý
ÓÒÚ ÖØ Ö 
Ó Ò Ö ⇔ 
Ó Ö Ý
code binaire
code de Gray
0 b0b1b2b3
g0g1g2g3
bit extra `a 0
(ne fait pas partie du code)
gi = 0 ⇔ bi+1 XOR bi = 0
Ä Ø Ù 
Ó Ö Ý gi ×Ø Þ ÖÓ × Ø × ÙÐ Ñ ÒØ × Ð × Ø×

 ÒØ× Ð Ö ÔÖ × ÒØ Ø ÓÒ Ò Ö 
Ó Ò
 ÒØ ´ Çʸ ÇÍ Ü
ÐÙ× µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý ½¼
Ü ÑÔÐ 
ÓÒÚ Ö× ÓÒ× Ò Ö → Ö Ý
code binaire
code de Gray
0 0 1 1 0
code binaire
code de Gray
0 0 1 1 0
1 0 10
Conversion (0110)b → (0101)g
XOR XOR XORXOR
XOR
?

 Ð
ÙÐ× Ö 
Ø× × Ò× 
 ×
 ´ Ø× gi Ô ÙÚ ÒØ ØÖ 
 Ð
ÙÐ × Ò Ô Ö ÐÐ Ð ¸ Ê Ïµ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý ½½
Ü ÑÔÐ 
ÓÒÚ Ö× ÓÒ× Ö Ý → Ò Ö
code binaire
code de Gray
0
1 10
code binaire
code de Gray
0
Conversion (1011)g → (1101)b
XOR XOR XORXOR
XOR
1
1 10 1
1 01 1
?
Ð
ÙÐ Ù Ø Ò Ö ÔÓ × ÓÖØ Ú Ö× Ð Ø ÔÓ × Ð ¸ 
 ×
 ººº
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý ½¾
Ä × Ö Ò × Ö Ô × ØÖÓÙÚ Ö
ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð Ò×
Ð ÒÓÝ Ù
Ð ÔÐÙ× Ö Ò 
ÓÑÑÙÒ ÙØ
ººº
Ö Ò Æ Ð× Ò ½º
Ó Ö Ý ½¿
Ê ÔÔ Ð ×ÙÖ Ð ÒÓØ Ø ÓÒ Ö Ô ×
◮ G = (V , E) ÙÒ Ö Ô |V | = n Ò Ù × Ø |E| = m Ö Ø × º Ö Ô
ÒÓÒ¹ÓÖ ÒØ º
◮ Ö Ø (vi , vj ) Ô Ö Ò Ù ×
◮ Ö Ø ÓÖ ÒØ Ö
 ¸ Ö Ô Ö 
Ø Ö Ô
◮ Ö Ô × Ò× 
Ý
Ð 
Ý
Ð 
 Ö Ô
◮ Ö Ô ÔÓ × ´×ÙÖ Ð × Ö Ø × Ø»ÓÙ Ð × Ò Ù ×µ
◮ Ñ ØÖ 
 ³ Ò
 Ò
 ME Ù Ö Ô V = {xi }
e = (xi , xj ) ∈ E ⇔ ME [i][j] = ½
´ Ø ¼ ÙØÖ Ñ Òص
◮ Ö Ô ÔÐ Ò Ö ´ÕÙ Ô ÙØ ØÖ ÔÐÓÒ ×× Ò Ò× Ð ÔÐ Ò × Ò×
ÒØ Ö× 
Ø ÓÒ × Ö Ø ×µ m = |E| ≤ ¿(n − ¾) ÔÓÙÖ n = |V |  ¾º
◮ Ö Ô Ò× ¸ Ö Ô Ô Ö׸ Ö Ô Ô Ø Ø× ÑÓÒ × ´ 
 ÕÙ Ò Ù Ö Ð
Ò³ ÑÔÓÖØ ÕÙ Ð ÙØÖ Ò Ù Ô Ö ÙÒ 
ÓÙÖØ 
 Ò µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
Ä × Ö Ô × × ÑÔР׸ ÙØ Ð × Ñ × Ô Ö Ó × 
 Ð × Ò ÐÝ× Ö
Ð Ø ÓÖ Ñ × 
ÓÙÐ ÙÖ× ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÒØÙ Ø Ñ × ÔÖ ÙÚ × 
ÓÑÔÐ Ü ×
Ò Ù Ô ÖØ Ñ ÒØ׺ ÙÒ Ö Ø ÔÓÙÖ ÙÜ Ö ÓÒ× 
ÓÒÒ Ü ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
Ä × Ö Ô × Ø Ð × Ö × ÙÜ ×Ó
 ÙÜ
◮ ÙÒ Ô Ö×ÓÒÒ ´ Ò Ù µ ÙÒ Ð ×Ø ³ Ñ × ´ Ö Ø ×µº
◮ ½¸¿ Ñ ÐÐ Ö × ³ÙØ Ð × Ø ÙÖ× ´¾¼½¿µ¸ ¿ Ñ ÐÐ Ö × ³ ÓÑÑ × 
ÓÒÒ 
Ø ×
´ ¼±µº Ù ÓÙÖ ³ Ù ¸ Ò
ÓÖ Ð ÑÓ Ø Ð ÔÓÔÙÐ Ø ÓÒ ÑÓÒ Ð Ö ×Ø

ÓÒÒ 
Ø Ö
ÈÁ ØØÔ× »» Ú ÐÓÔ Ö׺ 
 ÓÓ º
ÓÑ» Ó
×» Ö Ô ¹ Ô
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
ËÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò×
◮ ×ÓÙ×¹ Ö Ô G′ = (V ′, E′) ⊆ G V ′ ⊆ V ¸ e = (vi , vj ) ∈ E ÔÔ ÖØ ÒØ
E′ ×× º vi ∈ V ′ Ø vj ∈ V ′
◮ ÓÒ 
 Ö
 Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô V ′ ⊆ V ÕÙ Ñ Ü Ñ × Ð Ò× Ø ρ
ρ(V ′
) =
|E(V ′)|
|V ′|
Ó E(V ′) = {(u, v) ∈ E : u, v ∈ V ′}
◮ ÔÓÙÖ Ð 
Ð ÕÙ G = Kn¸ ÓÒ ρ = ρ(V ) = n(n−½)
¾n = n−½
¾
◮ ÈÖÓ Ð Ñ ³ÓÔØ Ñ × Ø ÓÒ
ρ∗
= Ñ Ü
V ′⊆V
ρ(V ′
)
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ½
Ü ÑÔÐ Ò× Ø ×ÓÙ× Ö Ô ×
ρ = ½, ... ρ = ½,
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ½
ÔÔÐ 
 Ø ÓÒ× Ù 
 Ð
ÙÐ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò×
ÌÖ × ÙØ Ð Ò Ò ÐÝ× Ö Ô ×
ÒÓØ ÑÑ ÒØ ÔÓÙÖ Ð × Ö Ô × × Ö × ÙÜ ×Ó
 ÙÜ
ÌÖÓÙÚ Ö Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ÒØ ÖÚ ÒØ Ò×
◮ Ð Ø 
Ø ÓÒ 
ÓÑÑÙÒ ÙØ
◮ Ð 
ÓÑÔÖ ×× ÓÒ Ö Ô ×
◮ Ø
º
Ä × Ö × ÙÜ ×ÓÒØ Ô ÖÚ × × Ò× ÒÓØÖ ÕÙÓØ Ò
◮ Ö × ÙÜ 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ×
◮ Ö × ÙÜ 
 Ø Ø ÓÒ× ×
 ÒØ ÕÙ ×
◮ Ö × ÙÜ 
ÓÐÐ ÓÖ Ø ÓÒ×
◮ Ö × ÙÜ ³ ÒØ Ö 
Ø ÓÒ ÔÖÓØ Ò ×
◮ Ö × ÙÜ ³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ
◮ Ö × ÙÜ Ò Ò
 Ö×
◮ Ø
º
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ¾¼
ÓÑÔÐ Ü Ø Ù 
 Ð
ÙÐ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò×
◮ Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ô Ö Ö ×ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓ Ö ÑÑ × Ð Ò Ö × ´Äȵ
◮ Ú ÒØ Æȹ ÙÖ × ÓÒ ÑÔÓ× |V ′| = k
ÆÓØÓÒ× V ∗ ÙÒ ×ÓÐÙØ ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ò× Ø ÓÔØ Ñ Ð ρ∗
ρ∗
= ρ(V ∗
) =
|E(V ∗)|
|V ∗|
ÒÓÙ× ÐÐÓÒ× ÓÒÒ Ö ÙÒ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÕÙ 
 Ð
ÙÐ ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ
V ′′
, ρ(V ′′
) ≥
½
¾
ρ∗
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ¾½
À ÙÖ ×Ø ÕÙ 
 Ð
ÙÐ ³ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ò×
À ÙÖ ×Ø ÕÙ Ø Ö Ø Ú Ö Ö ´ÈÖ Ò
 ØÓÒ Í¸ ¾¼¼¼µ
◮ ÒÐ Ú Ö Ð Ò Ù ÔÐÙ× Ð Ö Ò× ÕÙ ØÓÙØ × × × Ö Ø ×
Ò
 ÒØ ×¸ Ñ ØØÖ ÓÙÖ Ð × Ö × × ÙØÖ × Ò Ù ×¸ 
 Ð
ÙÐ Ö Ð Ò× Ø
Ù Ö Ô Ó Ø ÒÙ¸ Ø Ö 
ÓÑÑ Ò
 Ö Ù×ÕÙ³ ÔÙ × Ñ ÒØ × Ò Ù ×
◮ ×ÓÐÙØ ÓÒ Ö Ö Ð Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× Ô ÖÑ 
 × n = |V | Ø Ö Ø ÓÒ×
Ö ÒØ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ´
 º ÔÖ ÙÚ ÔÓÐÝ
ÓÔ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾¿
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
Ø ÍÒ Ö Ô ÒÓÒ¹ÓÖ ÒØ G = (V , E)
Ê ×ÙÐØ Ê ØÓÙÖÒ ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð ˜S ⊆ V × ×ÓÑÑ Ø× ÕÙ Ò Ù Ø Ð Ö Ô
Ö ×ØÖ ÒØ G| ˜S ÕÙ ÓÒÒ ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ×
Ò× Gº
˜S ← V
S ← V
Û Ð S = ∅ Ó
s ← Ö Ñ Òs∈S S(s)
S ← S{s}
ρ(S)  ρ( ˜S) Ø Ò
˜S ← S
Ò
Ò
Ö ØÙÖÒ ˜S
⇒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ˜S Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× G = (V , E)º
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
ÑÓ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
ÓÑÔÐ Ü Ø Ð³ ÙÖ ×Ø ÕÙ
ËÙÖ Ð ÑÓ Ð Ê Åº
ÌÖÓÙÚ Ö Ð ×ÓÑÑ Ø Ö Ñ Ò ÑÙѸ 
 Ö¸ 
 Ð
ÙÐ Ö Ð Ò× Ø ¸ Ø
Ö 
ÓÑÑ Ò
 Ö Ò× Ù×ÕÙ³ Ó Ø Ò Ö Ð Ö Ô Ú
ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ò Ú O(n¾) ´Ô Ö Ü ÑÔÐ Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð Ñ ØÖ 
 ³ Ò
 Ò
 µ
◮ Ø ÑÔ× O((n + m) ÐÓ n) Ò ÙØ Ð × ÒØ ÙÒ Ø × ´ Ö Ö Ò Ö ÓÒØ Ð × 
Ð ×
× Ò Ù × ×ÓÒØ ×ÙÔ Ö ÙÖ × ÙÜ 
Ð × × Ð׸ 
 º Ð ÔÖ ÓÖ Ø µ
◮ Ø ÑÔ× O((n + m)) Ò Ñ ÒØ Ò ÒØ ÙÒ Ð ×Ø Ô Ö Ö ´
 º ÔÓÐÝ
ÓÔ µ
Å × 
 ØØ ÙÖ ×Ø ÕÙ ×Ø 
 Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð × Ð 
ÓÑÑ Ø ÐÐ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
ÍÒ ÙÖ ×Ø ÕÙ 
 Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð × Ð
ÆÓÙÚ ÐÐ ÙÖ ×Ø ÕÙ
◮ ÒÐ Ú Ö ØÓÙ× Ð × Ò Ù × Ö ÔÐÙ× Ô Ø Ø ÕÙ (½ + ǫ) Ó × Ð ÑÓÝ ÒÒ
× Ö × ´ Ú 
 ǫ ≥ ¼µ
◮ ÓÒ ÒÐ Ú ÓÒ
 ÓÖ
 Ñ ÒØ Ð × Ò Ù × Ö Ñ Ò Ñ Ð 
 ÕÙ ØÓÙÖ
ÅÓÝ ÒÒ × Ö × ººº
¯d = v∈V d(v)
|V |
= ¾
|E|
|V |
= ¾ρ
ººº ×Ø Ð ÙÜ Ó × Ð Ò× Ø ρ
¯d(G) = ¾ρ(G)
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¼
Ð ÓÖ Ø Ñ ½ À ÙÖ ×Ø ÕÙ ÐÓÙØÓÒÒ ´Ô Ö ÐÐ Ð µ Ô Ö ÐÓ
× ÔÓÙÖ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ
ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ˜S Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× º
Ø ÍÒ Ö Ô G = (V , E) Ø ǫ  ¼
˜S ← V
S ← V
Û Ð S = ∅ Ó
A(S) ← {s ∈ S | S(s) ≤ ¾(½ + ǫ)ρ(S)}
S ← SA(S)
ρ(S)  ρ( ˜S) Ø Ò
˜S ← S
Ò
Ò
Ö ØÙÖÒ ˜S
Ö ÔÔ Ð ¯d(G) = ¾ρ(G)
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿½
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¿
ÑÓ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
È Ö ÓÖÑ Ò
 г ÙÖ ×Ø ÕÙ
◮ ÓÒ ÔÖÓÙÚ Õ٠гÓÒ Ø O(½
ǫ ÐÓ n) Ø Ö Ø ÓÒ׺
ÉÙ ÐÕÙ × Þ Ò × ³ Ø Ö Ø ÓÒ× ÔÓÙÖ × Ö Ô × ½ Ñ ÐÐ Ö Ò Ù × ººº
◮ ÓÒ ÑÓÒØÖ ÕÙ³ÓÒ Ó Ø ÒØ ÙÒ (¾ + ǫ)¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ
ρ∗
≥ ρ(V ′
) ≥
ρ∗
¾ + ǫ
◮ 
 ØØ ÙÖ ×Ø Õ٠׳ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÔÐÙ× ÙÖ× Ø Ô × Å ÔÊ Ù
 ´
 º
ÔÓÐÝ
ÓÔ µ
⇒ 
 º ÔÓÐÝ
ÓÔ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
Ì ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ
´Ô Ø Ø×µ Ö Ô ×
ÕÙ Ð Ö 
 Ö
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
×ع
 Ð Ñ Ñ Ö Ô
Ö Ô ÒØ ÕÙ ×ØÖÙ
ØÙÖ ÒØ ÕÙ
ººº 
ÓÑÑ ÒØ ÔÙ ×¹ ѳ Ò Ô Ö×Ù Ö
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô ×
◮ G½ = (V½, E½) Ø G¾ = (V¾, E¾) ÙÜ Ö Ô ×¸ Ú 
 n½ = |V½| Ø
m½ = |E½| Ø n¾ = |V¾| Ø m¾ = |E¾|
◮ ×ع
 ÕÙ G½ = G¾
◮ ÙÒ 
ÓÒ Ø ÓÒ Ò 
 ×× Ö ×Ø ³ ÚÓ Ö n½ = n¾ = n Ø m½ = m¾ = m Ñ ×

 Ò³ ×Ø Ò × Ö Ô × ÙÒ 
ÓÒ Ø ÓÒ ×Ù × ÒØ
◮ Ò ÔÖ Ø ÕÙ ¸ ÓÒ Ø ÕÙ ØØ Ö ØÖ Ö Ñ ÒØ Ð × Ò Ù × V½ Ø V¾ Ú 
× ÒØ Ö× ÒØÖ ½ Ø n¸ Ø ÓÒ 
 Ö
 ÙÒ Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ
σ : [n] = {½, ..., n} → [n] Ø ÐÐ ÕÙ Ð Ò Ù vi ∈ V½ 
ÓÖÖ ×ÔÓÒ Ù Ò Ù
vσ(i) ∈ V¾
◮ ÍÒ Ó × σ ØÖÓÙÚ ¸ ÓÒ Ö ÒÙÑ ÖÓØ Ð × Ò Ù × V¾ Ò × ÒØ i ← σ(i)
◮ ÆÓØ Ø ÓÒ ÕÙ Ò ÙÜ Ö Ô × ×ÓÒØ ×ÓÑÓÖÔ × ´
ÓÒ ÖÙ ÒØ×µ
G½
∼= G¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô × Ò Ø ÓÒ Ò Ö Ð
Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ 
ÓÑÔ Ö Ö Ð ×ØÖÙ
ØÙÖ × Ö Ô × ´
ÓÒ ÖÙ Ò
 µ
G½
∼= G¾ : ∃f : V½ → V¾, (v, v′
) ∈ V½ ⇔ (f (v), f (v′
)) ∈ V¾
f ÓÒ
Ø ÓÒ ×ÙÖ Ð × Ø ÕÙ ØØ × 
 ¸ ÒØ Ö׻РØØÖ ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
1
2
3
4
5
6
7
8
1 5
638
2 7 4
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¼
ËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô ×
G½ ×Ø ×ÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ G¾ × Ø × ÙÐ Ñ ÒØ × Ð Ü ×Ø G′
½ ⊆ G½ Ø Ð ÕÙ
G′
½
∼= G¾
⇒ Ö 
ÓÒÒ ×× Ò
 ÑÓØ × Ò× Ð × Ö Ô × ´Ô ØØ ÖÒ Ñ Ø
 Ò µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹½ºËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ½
ÔÔÐ 
 Ø ÓÒ Ê 
 Ö
 ÑÓØ × ×ØÖÙ
ØÙÖ ÙÜ ÒØ ÕÙ ×
◮ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô ØÖ × ØÙ Ò 
 Ñ ÔÙ × Ð × ÒÒ × ½ ¼ ººº
◮ ×ع
 ÕÙ³ÙÒ ÑÓØ 
 Ñ ÕÙ × ØÖÓÙÚ Ö Ô ÖØÓÖ Ò× ÙÒ ×
ÓÒÒ ×
È Ö Ü ÑÔÐ ¸ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ÑÓØ ÊÆ ´ × ÞÓØ × ¸ ¸ ¸ ͵ Ò× ×
ÖÙÒ× ³ ÊÆ ººº
◮ Ò
Ó Ö ÙÒ ÑÓÐ 
ÙÐ Ô Ö ÙÒ Ö Ô 
 ÒÓÒ ÕÙ ´ÔÐÙ× ÙÖ× ×Ø Ò Ö ×
Ü ×Ø ÒØ 
ÓÑÑ ËÅÁÄ Ë¸ ÁÒ Áµ
◮ ÔÙ × Ø ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ×ÓÙ×¹ Ö Ô ´ Ö Ô Ø Ñ Ò Ò µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹½ºËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ¾
ÓÑÔÐ Ü Ø Ô × Ò
ÓÖ Ö ×ÓÐÙ
Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ø ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô
◮ ÔÔ ÖØ ÒØ Ð 
Ð ×× 
ÓÑÔÐ Ü Ø ÆÈ ´Ú Ö Ð Ò Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ðµ
Ø ÒØ ÓÒÒ σ¸ ÓÒ Ú Ö ÕÙ σ(V½) = V¾ Ø σ(E½) = E¾
◮ ÔÔ ÖØ ÒØ Ð 
Ð ×× È ´Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ðµ ÔÓÙÖ 
 ÖØ Ò × Ñ ÐÐ ×
Ö Ô × Ð × Ö Ö ×¸ Ð × Ö Ô × ÔÐ Ò Ö ×¸ Ø
º
◮ ÙÒ 
ÙÖ Ó× Ø Ò× Ð 
 × Ò Ö Ð
Ò× È ÓÙ Ò× Æȹ
ÓÑÔÐ Ø ÓÙ ÐÓÖ× Ò Ò× Ð³ÙÒ Ò Ò× Ð³ ÙØÖ
◮ Å ÐÐ ÙÖ Ð ÓÖ Ø Ñ ´Ä٠׸ ½ ¿µ
¾
O(
√
n ÐÓ n)
ººº ÔÓÙÚ Þ¹ÚÓÙ× Ö Ñ ÙÜ ÓÙ ÐÓÖ× ÑÓÒØÖ Ö ÙÒ ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ
ÜÔÓÒ ÒØ ÐÐ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¾º ÓÑÔÐ Ü Ø ¿
Ê Ñ ÖÕ٠гÓÖ Ò Ø ÙÖ Ò ÚÓ Ø Ô × ººº
Ð × Ö Ô × Ò ×ÓÒØ Ô × ×× Ò × Ò Ñ ÑÓ Ö ººº г Ð ÙÑ Ò ´· 
 ÖÚ Ù µ ×Ø
Ö Ñ ÖÕÙ Ð ÔÓÙÖ × × 
 Ô 
 Ø × Ö 
ÓÒÒ ×× Ò
 ÑÓØ ×
Ö Ô ¸ ÙØÖ ×× Ò Ù Ö Ô ¸ · Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ ×ÙÖ Ð × Ø ÕÙ ØØ ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¾º ÓÑÔÐ Ü Ø
Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÔÓÙÖ Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ø ×Ø Ö ØÓÙØ
◮ I½ Ð Ñ ØÖ 
 Ò Ö ³ Ò
 Ò
 G½¸ Ø I¾ Ð Ñ ØÖ 
 ³ Ò
 Ò
 G¾
´ ×Ô 
 Ñ ÑÓ Ö n¾µ
◮ ÔÓÙÖ ØÓÙØ × Ð × n! Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ× σ¸ ÓÒ Ø ×Ø × I½ = Iσ
¾ ´Ø ÑÔ×
ÕÙ Ö Ø ÕÙ µ
O(n¾
n!)
ÓÖÑÙÐ ËØ ÖÐ Ò n! ≃
√
¾πn n
e
n
½¼! = ¿, ¾ , ¼¼
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ÔÔ Ö Ñ ÒØ× ÔÖÓ Ö ×× ×
◮ ÓÒ Ù Ñ ÒØ Ø Ö Ø Ú Ñ ÒØ ÙÒ ÔÔ Ö Ñ ÒØ Ô ÖØ Ð × ×ÓÑÑ Ø× M
´Ñ Ø
 Ò µº ÜÔÐÓÖ Ø ÓÒ Ö 
ÙÖ× Ú ¸ ØÝÔ ÔØ Ö×Ø Ë Ö
 ´ ˵
◮ Ð × Ô Ö × ×ÓÑÑ Ø× ××Ó
 × ×ÓÒØ 
 Ó × × ÓÒ Ö ×Ô 
Ø Ö

 ÖØ Ò × 
ÓÒ Ø ÓÒ× ´Ô Ö Ü ÑÔÐ ¸ ÚÓ Ö Ð Ñ Ñ Ö ¸ Ñ Ñ ×
ÞÓØ ¸ Ø
ºµ
◮ ÓÒ Ð Ñ Ò Ð × 
 Ñ Ò× Ö 
 Ö
 ÕÙ Ò³ ÓÙØ ×× ÒØ Ô × ÙÒ
ÔÔ Ö ÑÑ ÒØ 
ÓÑÔÐ Ø × ×ÓÑÑ Ø× Ð ¸ ÔÖÙÒ Ò
◮ ÐÓÖ×ÕÙ³ÓÒ ÖÖ Ú ÙÒ ÑÔ ×× ¸ ÓÒ ×ÙÔÔÖ Ñ Ð ÖÒ Ö ÝÔÓØ × ÓÒ
Ø Ñ Ö
 ÖÖ Ö 
 ØÖ 
 Ò
◮ г Ð ÓÖ Ø Ñ ×³ ÖÖ Ø ÐÓÖ×ÕÙ³ Ð ØÖÓÙÚ ÙÒ ×ÓÐÙØ ÓÒ ´ Ú 
 ÙÒ 
 ÖØ 
 Ø σ
³ ÔÔ Ö ÑÑ Òص ÕÙ ÔÖÓÙÚ Ð³ Ü ×Ø Ò
 г ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ÓÙ ÐÓÖ×ÕÙ
ØÓÙ× Ð × ÔÔ Ö ÑÑ ÒØ× ÔÓ×× Ð × ÓÒØ Ø Ø ×Ø × ÓÒ Ò ÖÙ
ØÙ Ù× º
Ò× Ð Ô Ö × 
 ׸ Ð × Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ×ÓÒØ ÜÔÓÒ ÒØ Ð×
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
ÍÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ö 
ÙÖ× ÔÓÙÖ Ð Ø ×Ø ³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ
Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g, M, G, H)
ÓÖ ÐÐ hi ∈ Hv Ó
g ∈ M Ò hi ∈ M Ø Ò
M′ ← M ∪ (g, hi )
ËÓ Ø g′ ∈ G{gi | (gi , x) ∈ M}
M′′ = Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g′, M′, G, H)
|M′′| = |G| Ø Ò
Ö ØÙÖÒ M′′
Ò
Ò
Ö ØÙÖÒ ∅
Ò
ÇÒ ÔÔ ÐÐ 
 ØØ ÔÖÓ
 ÙÖ Ò Ø Ð Ñ ÒØ Ú 
 M = ∅ Ø g ∈ G
Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g, M, G, H)
ÓÑÔÐ Ü Ø O(dÑ Ü!n)
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
È Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ × Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ´ Ò ÅÈÁµ
◮ ×Ó Ø ÙÒ 
ÐÙ×Ø Ö P = n ÔÖÓ
 ×× ÙÖ× ´Ô Ø Ø× Ö Ô × n ×ÓÑÑ Ø×µ
◮ Ô Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ ØÖ Ú Ð Ò Ø Ð Ñ ÒØ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÑÑ Ø v
(½)
½ ×Ø ÔÔ Ö ÐÐ Ù
×ÓÑÑ Ø v
(j)
¾ Ú 
 j ∈ {½, ..., P = n} ×ÙÖ Ð ÔÖÓ
 ×× ÙÖ Pj º ÇÒ Ú Ö
³ ÓÖ ÕÙ Ð × Ö × 
Ó Ò
 ÒØ ººº
◮ Ð ØÖ Ú Ð ×ÙÖ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ×× ÙÖ ´ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù×µ Ô Ò ÓÒ
 Ð
×ØÖÙ
ØÙÖ × Ö Ô ×º Ä × ÔÖÓ
 ××Ù× Ò Ò ×× ÒØ Ô × Ò Ñ Ñ Ø ÑÔ׺
ÏÓÖ ÐÓ Ö ÒØ
◮ 
ÓÑÑ ÒØ ÕÙ Ð Ö Ö Ð 
 Ö ØÖ Ú Ð
⇒ ÙØ Ð × Ö ÙÒ Ö
 Ø 
ØÙÖ Ñ ØÖ »× ÖÚ Ø ÙÖ× Ú 
 × 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ×
ÒÓÒ¹ ÐÓÕÙ ÒØ × ´ÅÈÁ Á× Ò Ø ÅÈÁ ÁÖ 
Úµ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹ ºÔ Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ Ò ÅÈÁ
Ö
 Ø 
ØÙÖ Ñ ØÖ »× ÖÚ Ø ÙÖ× Ø ÕÙ Ð Ö 
 Ö ×
ÕÙ Ð Ö 
 Ö × ÐÓ ¹ Ð Ò
 Ò 
 Ö ØÖ Ú Ð ×ÙÖ 
 ÕÙ
ÔÖÓ
 ××Ù× × Ñ Ð Ð
ÍÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÔÐÙ× Ò Ö Ð ×ÙÖ Ð × 
ÐÙ×Ø Ö× ÓÖ ÓÒÒ Ò
 Ñ ÒØ Ø 
 × ¸
Ò Ö ÙÒ Ö Ô Ô Ò Ò
 ´
ÓÑÑ Ð Å Ð ÔÓÙÖ Ð 
ÓÑÔ Ð Ø ÓÒµ Ø
ÕÙ Ð Ö Ö Ð × 
 Ö × ´ Ù
ÓÙÔ ÔÖÓ Ð Ñ × ³ÓÖ ÓÒÒ Ò
 Ñ ÒØ ×ÓÒØ
Æȹ ÙÖ×µº
Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹ ºÔ Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ Ò ÅÈÁ
Ê ×ÙÑ
Ø 
Ø ÓÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô × Ò× ×
Ø 
Ø ÓÒ ´×ÓÙ×µ¹ ×ÓÑÓÖÔ × × Ö Ô × ´ ÕÙ Ð Ö 
 Ö µ
Ð Ö Ð 
 Ô ØÖ ½½ Ù ÔÓÐÝ
ÓÔ
ÎÓ Ð
Å Ö
 ØÓÙ×
ÔÓÙÖ 
 ØØ ÔÖ Ñ Ö Ø ÓÒ
³ÁÆ ¾
ÎÓÙ× Ò Ú Þ Ø Ð ×
Ô ÓÒÒ Ö×
ÌÓÙØ Ð³ ÕÙ Ô ×Ô Ö ÚÓ Ö
Ö Ù×× ÚÓÙ× Ò× Ò Ö ÙÒ

ÓÒ
 ÒØÖ
◮ ··
◮ 
 Ð
ÙÐ ÙØ Ô Ö ÓÖÑ Ò
 ×ÙÖ ÙÒ 
ÐÙ×Ø Ö Ú 
 ÅÈÁ
◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ØÖ Ù
◮ ×
 Ò
 × ÓÒÒ ×
ÇÒ Ñ Ö Ø Ò ÚÓÙ× Ö ÚÓ Ö
Ò ¿

More Related Content

What's hot

Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213
Jose Sánchez
 
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Ammar Alammar
 
Respuesta canguro 11
Respuesta canguro 11Respuesta canguro 11
Respuesta canguro 11
Luis Enrique
 

What's hot (19)

Magistere nicolas
Magistere nicolasMagistere nicolas
Magistere nicolas
 
Slides dea
Slides deaSlides dea
Slides dea
 
These_17octobre2006
These_17octobre2006These_17octobre2006
These_17octobre2006
 
10.1.1.1.7049
10.1.1.1.704910.1.1.1.7049
10.1.1.1.7049
 
dac-bcm
dac-bcmdac-bcm
dac-bcm
 
Exposicion
ExposicionExposicion
Exposicion
 
S
SS
S
 
Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213
 
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivarLa función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
 
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
 
Pfsense
PfsensePfsense
Pfsense
 
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
 
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applicationsChap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
 
Respuesta canguro 11
Respuesta canguro 11Respuesta canguro 11
Respuesta canguro 11
 
Artículo Cientifico "Clustering of vety low energy particles"
Artículo Cientifico "Clustering of vety low energy particles"Artículo Cientifico "Clustering of vety low energy particles"
Artículo Cientifico "Clustering of vety low energy particles"
 
Computational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine LearningComputational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine Learning
 
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
 
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
 
Caso panama 2001
Caso panama 2001Caso panama 2001
Caso panama 2001
 

Viewers also liked

Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest NeighborsTailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
Frank Nielsen
 

Viewers also liked (20)

Divergence clustering
Divergence clusteringDivergence clustering
Divergence clustering
 
Traitement des données massives (INF442, A7)
Traitement des données massives (INF442, A7)Traitement des données massives (INF442, A7)
Traitement des données massives (INF442, A7)
 
Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016
 
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropyA series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
 
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metricsClassification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
 
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective DivergencesPatch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
 
INF442: Traitement des données massives
INF442: Traitement des données massivesINF442: Traitement des données massives
INF442: Traitement des données massives
 
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
 
Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest NeighborsTailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
Tailored Bregman Ball Trees for Effective Nearest Neighbors
 
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
 
The dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon informationThe dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon information
 
Divergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applicationsDivergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applications
 
Traitement des données massives (INF442, A4)
Traitement des données massives (INF442, A4)Traitement des données massives (INF442, A4)
Traitement des données massives (INF442, A4)
 
A new implementation of k-MLE for mixture modelling of Wishart distributions
A new implementation of k-MLE for mixture modelling of Wishart distributionsA new implementation of k-MLE for mixture modelling of Wishart distributions
A new implementation of k-MLE for mixture modelling of Wishart distributions
 
(slides 9) Visual Computing: Geometry, Graphics, and Vision
(slides 9) Visual Computing: Geometry, Graphics, and Vision(slides 9) Visual Computing: Geometry, Graphics, and Vision
(slides 9) Visual Computing: Geometry, Graphics, and Vision
 
On approximating the Riemannian 1-center
On approximating the Riemannian 1-centerOn approximating the Riemannian 1-center
On approximating the Riemannian 1-center
 
Voronoi diagrams in information geometry:  Statistical Voronoi diagrams and ...
Voronoi diagrams in information geometry:  Statistical Voronoi diagrams and ...Voronoi diagrams in information geometry:  Statistical Voronoi diagrams and ...
Voronoi diagrams in information geometry:  Statistical Voronoi diagrams and ...
 
On Clustering Histograms with k-Means by Using Mixed α-Divergences
 On Clustering Histograms with k-Means by Using Mixed α-Divergences On Clustering Histograms with k-Means by Using Mixed α-Divergences
On Clustering Histograms with k-Means by Using Mixed α-Divergences
 
Fundamentals cig 4thdec
Fundamentals cig 4thdecFundamentals cig 4thdec
Fundamentals cig 4thdec
 
k-MLE: A fast algorithm for learning statistical mixture models
k-MLE: A fast algorithm for learning statistical mixture modelsk-MLE: A fast algorithm for learning statistical mixture models
k-MLE: A fast algorithm for learning statistical mixture models
 

Traitement des données massives (INF442, A8)

  • 1. ÁÆ ¾ ÌÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ × Å ×× Ú × Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ Ð × Ö Ô × Ö Ò Æ Ð× Ò Ò Ð× ÒРܺÔÓÐÝØ Ò ÕÙ º Ö ¾¼½¿ ¿ Ù Ò ¾¼½
  • 2. ÈÐ Ò ◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ ÔÓÙÖ Ð ÓÒØÖÐ Ö Ø ´ µ ½¼ Ù Ò ¾¼½ ¸ ¹½¾ ◮ Ð × Ö Ô × ◮ Ð × Ö Ò × Ö Ô × Ø Ø ÓÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô × Ò× × ◮ Ð × Ô Ø Ø× Ö Ô × Ø Ø ÓÒ ´×ÓÙ×¹µ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × ◮ ÜÔÓ× ÒÚ Ø Ð ÀÈ ÐÓÙ Ô Ö Åº È ØÖ Ð Ö ´È ¸ ØÓ×» ÙÐе
  • 3. Ê Ú × ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð ÓÒØÖÐ Ö Ø ◮ ÐÓ ³ Ð Ö Ø ÓÒ ´ Ñ Ðµ ÔÓÙÖ Ð × ÔÖÓ Ö ÑÑ × Ô Ö ÐÐ Ð × ◮ Ö ÖÓÙÔ Ñ ÒØ Ð × k¹ÑÓÝ ÒÒ × Ø Ð Ñ Ò ÔÙÐ Ø ÓÒ × ÓÒ Ø ÓÒ Ó Ø Î Ö Ò » ÒØÖÓ ³ÙÒ ÖÓÙÔ Ó Ø ×ÓÑÑ × Ú Ö Ò × × ÖÓÙÔ × ººº ◮ Ð × Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ö ÐÐ Ð × × ÖÓÒØ Ö Ø Ò Ô× Ù Ó¹ Ó ÅÈÁ ´ÓÔ Ö Ø ÓÒ× Ö Ù ¸ × ØØ Ö¸ Ø Öµº ◮ È× Ù Ó¹×ÝÒØ Ü ÅÈÁ Ø Ô × ×ÝÒØ Ü ··º ÈÖÓ Ö ÑÑ ¾¼ Ð Ò × Ù Ñ Ü ÑÙÑ ◮ ØÓÔÓÐÓ Ð³ ÝÔ Ö Ù ¸ Ó Ö Ý¸ ×Ø Ò À ÑÑ Ò Ø ÖÓÙØ º ÁÐ Ò³ ÙÖ Ô × ··¸ Ò Ð ×× Ø ÓÒ¸ Ò ³ Ð ÓÖ Ø Ñ × ×ÙÖ Ð × Ñ ØÖ ×¸ Ò Å ÔÊ Ù ¸ Ø Ò ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð × ÙÖ׺
  • 4. Ê Ú × ÓÒ× Ð Ó Ö Ý
  • 5. ÓÒ×ØÖÙ Ø ÓÒ Ö ÙÖ× Ú Ù Ó Ö Ý ÓÒ×ØÖÙ Ø ÓÒ Ö ÙÖ× Ú ◮ Ó Ö Ý ½ Ø ´ × Ø ÖÑ Ò Ðµ G(½) = (¼, ½) ◮ Ó Ö Ý d Ø× G(d) = (¼G(d − ½), ½Gr (d − ½)) Ú Gr (·) Ð Ó Ö Ý Ò× Ð³ÓÖ Ö ÒÚ Ö× ´ Ó Ö µ È Ö Ü ÑÔÐ ¸ ◮ G(¾) = (¼G(½), ½Gr (½)) = (¼¼, ¼½, ½½, ½¼) ◮ G(¿) = (¼G(¾), ½Gr (¾)) = (¼¼¼, ¼¼½, ¼½½, ¼½¼, ½½¼, ½½½, ½¼½, ½¼¼) ◮ G( ) = (¼G(¿), ½Gr (¿)) = (¼¼¼¼, ¼¼¼½, ¼¼½½, ¼¼½¼, ¼½½¼, ¼½½½, ¼½¼½, ¼½¼¼, ½½¼¼, ½½¼½, ½½½½, ½½½¼, ½¼½¼, ½¼½½, ½¼¼½, ½¼¼¼) ◮ Ø º Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý
  • 6. ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ Ð ÓÒ×ØÖÙ Ø ÓÒ Ö ÙÖ× Ú Ù Ó Ö Ý 0 1 0 1 1 0 00 01 11 10 00 01 11 10 10 11 01 00 000 001 011 010 110 111 101 100 G(1) miroir pr´efixe G(2) G(3) miroir pr´efixe Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý
  • 7. ÀÝÔ Ö Ù Ø Ó Ö Ý 0D 1D 2D 3D 4D ∅ 0 1 00 01 10 11 001 011 000 010 101 111 100 110 0001 0011 0000 0010 0101 0111 0100 0110 1001 1011 1000 1010 1101 1111 1100 1110 ÙÜ ÓÔ × ´ÔÖ Ü ¼ Ø ÔÖ Ü ½µ Hd−½(Gd−½) Õ٠гÓÒ Ö Ð ÒØÖ ÐÐ × Ú Ð × Ô Ö × Ò Ù × ÓÖÖ ×ÔÓÒ ÒØ× Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý
  • 8. Ó ·· × ÑÔÐ Ö Ý Ó ¾º ÔÔ »» ÒÚ Ö× Ð³ÓÖ Ö ³ÙÒ Ó × Ø Ö Ò ∗ Å Ö Ó Ö ´ × Ø Ö Ò ∗ × ¸ Ò Ø Ò µ ß × Ø Ö Ò ∗ Ö × Ö × Ò Û × Ø Ö Ò Ò ℄ Ò Ø Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ ß Ö × ℄ × Ò −½− ℄ »» ¸ ÓÒ Ö ÓÔ Ö Ø Ù Ö Ò Ö × »» Ð ÓÖ Ø Ñ Ö ÙÖ× ÔÓÙÖ Ð Ó Ö Ý × Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ò Ø Ñ µ ß × Ø Ö Ò ∗ Ö × Ò Ø Ò Ø Ö ½ ´ Ñ −½µ »» Ú ÙØ Ö ¾ Ñ−½¸ ÔÐÙ× Ö Ô ÕÙ Math.pow(¾, Ñ − ½) ´ Ñ ½µ ß Ö × Ò Û × Ø Ö Ò ¾ ℄ Ö × ¼ ℄ ¼ Ö × ½ ℄ ½ Ð × ß × Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ñ −½µ × Ø Ö Ò ∗ Ö Ð Å Ö Ó Ö ´ ¸ Ö µ Ö × Ò Û × Ø Ö Ò ¾ ∗ Ö ℄ »» ÔÖ Ü Ó Ö ´ ¼ Ö ··µ ß Ö × ℄ ¼ · ℄ Ö × · Ö ℄ ½ · Ö Ð ℄ Ö Ø Ù Ö Ò Ö × Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý
  • 9. Ó ·· × ÑÔÐ Ö Ý Ó ¾º ÔÔ Ò Ð Ù Ó × Ø Ö Ñ Ò Ð Ù × Ø Ö Ò º Ù × Ò Ò Ñ ×Ô × Ø × Ø Ö Ò ∗ Å Ö Ó Ö ´ × Ø Ö Ò ∗ × ¸ Ò Ø Ò µ º º º × Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ò Ø Ñ µ º º º Ú Ó Ô Ö Ò Ø Ó ´ × Ø Ö Ò ∗ Ó ¸ Ò Ø Ò µ ß Ò Ø Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ ß Ó Ù Ø Ó ℄ Ò Ð Ò Ø Ñ Ò ´ µ ß Ò Ø ¸ Ñ Ó Ù Ø ÁÆ ¾ Ó Ö Ý Ò Ñ Ò × Ó Ò Ñ Ò × Ø Ö Ò ∗ Ö Ý Ó ´ Ñ µ Ô Ö Ò Ø Ó ´ ¸ ½ Ñ µ »» Ú ÙØ Ö ¾ Ñ Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý
  • 10. ÓÒÚ ÖØ Ö Ó Ò Ö ⇔ Ó Ö Ý code binaire code de Gray 0 b0b1b2b3 g0g1g2g3 bit extra `a 0 (ne fait pas partie du code) gi = 0 ⇔ bi+1 XOR bi = 0 Ä Ø Ù Ó Ö Ý gi ×Ø Þ ÖÓ × Ø × ÙÐ Ñ ÒØ × Ð × Ø× ÒØ× Ð Ö ÔÖ × ÒØ Ø ÓÒ Ò Ö Ó Ò ÒØ ´ Çʸ ÇÍ Ü ÐÙ× µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý ½¼
  • 11. Ü ÑÔÐ ÓÒÚ Ö× ÓÒ× Ò Ö → Ö Ý code binaire code de Gray 0 0 1 1 0 code binaire code de Gray 0 0 1 1 0 1 0 10 Conversion (0110)b → (0101)g XOR XOR XORXOR XOR ? Ð ÙÐ× Ö Ø× × Ò× × ´ Ø× gi Ô ÙÚ ÒØ ØÖ Ð ÙÐ × Ò Ô Ö ÐÐ Ð ¸ Ê Ïµ Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý ½½
  • 12. Ü ÑÔÐ ÓÒÚ Ö× ÓÒ× Ö Ý → Ò Ö code binaire code de Gray 0 1 10 code binaire code de Gray 0 Conversion (1011)g → (1101)b XOR XOR XORXOR XOR 1 1 10 1 1 01 1 ? Ð ÙÐ Ù Ø Ò Ö ÔÓ × ÓÖØ Ú Ö× Ð Ø ÔÓ × Ð ¸ × ººº Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý ½¾
  • 13. Ä × Ö Ò × Ö Ô × ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð Ò× Ð ÒÓÝ Ù Ð ÔÐÙ× Ö Ò ÓÑÑÙÒ ÙØ ººº Ö Ò Æ Ð× Ò ½º Ó Ö Ý ½¿
  • 14. Ê ÔÔ Ð ×ÙÖ Ð ÒÓØ Ø ÓÒ Ö Ô × ◮ G = (V , E) ÙÒ Ö Ô |V | = n Ò Ù × Ø |E| = m Ö Ø × º Ö Ô ÒÓÒ¹ÓÖ ÒØ º ◮ Ö Ø (vi , vj ) Ô Ö Ò Ù × ◮ Ö Ø ÓÖ ÒØ Ö ¸ Ö Ô Ö Ø Ö Ô ◮ Ö Ô × Ò× Ý Ð Ý Ð Ö Ô ◮ Ö Ô ÔÓ × ´×ÙÖ Ð × Ö Ø × Ø»ÓÙ Ð × Ò Ù ×µ ◮ Ñ ØÖ ³ Ò Ò ME Ù Ö Ô V = {xi } e = (xi , xj ) ∈ E ⇔ ME [i][j] = ½ ´ Ø ¼ ÙØÖ Ñ Òص ◮ Ö Ô ÔÐ Ò Ö ´ÕÙ Ô ÙØ ØÖ ÔÐÓÒ ×× Ò Ò× Ð ÔÐ Ò × Ò× ÒØ Ö× Ø ÓÒ × Ö Ø ×µ m = |E| ≤ ¿(n − ¾) ÔÓÙÖ n = |V | ¾º ◮ Ö Ô Ò× ¸ Ö Ô Ô Ö׸ Ö Ô Ô Ø Ø× ÑÓÒ × ´ ÕÙ Ò Ù Ö Ð Ò³ ÑÔÓÖØ ÕÙ Ð ÙØÖ Ò Ù Ô Ö ÙÒ ÓÙÖØ Ò µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
  • 15. Ä × Ö Ô × × ÑÔР׸ ÙØ Ð × Ñ × Ô Ö Ó × Ð × Ò ÐÝ× Ö Ð Ø ÓÖ Ñ × ÓÙÐ ÙÖ× ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÒØÙ Ø Ñ × ÔÖ ÙÚ × ÓÑÔÐ Ü × Ò Ù Ô ÖØ Ñ ÒØ׺ ÙÒ Ö Ø ÔÓÙÖ ÙÜ Ö ÓÒ× ÓÒÒ Ü × Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
  • 16. Ä × Ö Ô × Ø Ð × Ö × ÙÜ ×Ó ÙÜ ◮ ÙÒ Ô Ö×ÓÒÒ ´ Ò Ù µ ÙÒ Ð ×Ø ³ Ñ × ´ Ö Ø ×µº ◮ ½¸¿ Ñ ÐÐ Ö × ³ÙØ Ð × Ø ÙÖ× ´¾¼½¿µ¸ ¿ Ñ ÐÐ Ö × ³ ÓÑÑ × ÓÒÒ Ø × ´ ¼±µº Ù ÓÙÖ ³ Ù ¸ Ò ÓÖ Ð ÑÓ Ø Ð ÔÓÔÙÐ Ø ÓÒ ÑÓÒ Ð Ö ×Ø ÓÒÒ Ø Ö ÈÁ ØØÔ× »» Ú ÐÓÔ Ö׺ ÓÓ º ÓÑ» Ó ×» Ö Ô ¹ Ô Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
  • 17. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹½ºÒÓØ Ø ÓÒ× ½
  • 18. ËÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ◮ ×ÓÙ×¹ Ö Ô G′ = (V ′, E′) ⊆ G V ′ ⊆ V ¸ e = (vi , vj ) ∈ E ÔÔ ÖØ ÒØ E′ ×× º vi ∈ V ′ Ø vj ∈ V ′ ◮ ÓÒ Ö Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô V ′ ⊆ V ÕÙ Ñ Ü Ñ × Ð Ò× Ø ρ ρ(V ′ ) = |E(V ′)| |V ′| Ó E(V ′) = {(u, v) ∈ E : u, v ∈ V ′} ◮ ÔÓÙÖ Ð Ð ÕÙ G = Kn¸ ÓÒ ρ = ρ(V ) = n(n−½) ¾n = n−½ ¾ ◮ ÈÖÓ Ð Ñ ³ÓÔØ Ñ × Ø ÓÒ ρ∗ = Ñ Ü V ′⊆V ρ(V ′ ) Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ½
  • 19. Ü ÑÔÐ Ò× Ø ×ÓÙ× Ö Ô × ρ = ½, ... ρ = ½, Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ½
  • 20. ÔÔÐ Ø ÓÒ× Ù Ð ÙÐ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ÌÖ × ÙØ Ð Ò Ò ÐÝ× Ö Ô × ÒÓØ ÑÑ ÒØ ÔÓÙÖ Ð × Ö Ô × × Ö × ÙÜ ×Ó ÙÜ ÌÖÓÙÚ Ö Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ÒØ ÖÚ ÒØ Ò× ◮ Ð Ø Ø ÓÒ ÓÑÑÙÒ ÙØ ◮ Ð ÓÑÔÖ ×× ÓÒ Ö Ô × ◮ Ø º Ä × Ö × ÙÜ ×ÓÒØ Ô ÖÚ × × Ò× ÒÓØÖ ÕÙÓØ Ò ◮ Ö × ÙÜ ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ× ◮ Ö × ÙÜ Ø Ø ÓÒ× × ÒØ ÕÙ × ◮ Ö × ÙÜ ÓÐÐ ÓÖ Ø ÓÒ× ◮ Ö × ÙÜ ³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÔÖÓØ Ò × ◮ Ö × ÙÜ ³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ◮ Ö × ÙÜ Ò Ò Ö× ◮ Ø º Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ¾¼
  • 21. ÓÑÔÐ Ü Ø Ù Ð ÙÐ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ◮ Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ô Ö Ö ×ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓ Ö ÑÑ × Ð Ò Ö × ´Äȵ ◮ Ú ÒØ Æȹ ÙÖ × ÓÒ ÑÔÓ× |V ′| = k ÆÓØÓÒ× V ∗ ÙÒ ×ÓÐÙØ ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ò× Ø ÓÔØ Ñ Ð ρ∗ ρ∗ = ρ(V ∗ ) = |E(V ∗)| |V ∗| ÒÓÙ× ÐÐÓÒ× ÓÒÒ Ö ÙÒ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÕÙ Ð ÙÐ ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ V ′′ , ρ(V ′′ ) ≥ ½ ¾ ρ∗ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¾ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× ¾½
  • 22. À ÙÖ ×Ø ÕÙ Ð ÙÐ ³ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ò× À ÙÖ ×Ø ÕÙ Ø Ö Ø Ú Ö Ö ´ÈÖ Ò ØÓÒ Í¸ ¾¼¼¼µ ◮ ÒÐ Ú Ö Ð Ò Ù ÔÐÙ× Ð Ö Ò× ÕÙ ØÓÙØ × × × Ö Ø × Ò ÒØ ×¸ Ñ ØØÖ ÓÙÖ Ð × Ö × × ÙØÖ × Ò Ù ×¸ Ð ÙÐ Ö Ð Ò× Ø Ù Ö Ô Ó Ø ÒÙ¸ Ø Ö ÓÑÑ Ò Ö Ù×ÕÙ³ ÔÙ × Ñ ÒØ × Ò Ù × ◮ ×ÓÐÙØ ÓÒ Ö Ö Ð Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× Ô ÖÑ × n = |V | Ø Ö Ø ÓÒ× Ö ÒØ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ´ º ÔÖ ÙÚ ÔÓÐÝ ÓÔ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾¾
  • 23. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾¿
  • 24. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 25. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 26. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 27. Ø ÍÒ Ö Ô ÒÓÒ¹ÓÖ ÒØ G = (V , E) Ê ×ÙÐØ Ê ØÓÙÖÒ ÙÒ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð ˜S ⊆ V × ×ÓÑÑ Ø× ÕÙ Ò Ù Ø Ð Ö Ô Ö ×ØÖ ÒØ G| ˜S ÕÙ ÓÒÒ ÙÒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× Gº ˜S ← V S ← V Û Ð S = ∅ Ó s ← Ö Ñ Òs∈S S(s) S ← S{s} ρ(S) ρ( ˜S) Ø Ò ˜S ← S Ò Ò Ö ØÙÖÒ ˜S ⇒ ¾¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ˜S Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× G = (V , E)º Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 28. ÑÓ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 29. ÓÑÔÐ Ü Ø Ð³ ÙÖ ×Ø ÕÙ ËÙÖ Ð ÑÓ Ð Ê Åº ÌÖÓÙÚ Ö Ð ×ÓÑÑ Ø Ö Ñ Ò ÑÙѸ Ö¸ Ð ÙÐ Ö Ð Ò× Ø ¸ Ø Ö ÓÑÑ Ò Ö Ò× Ù×ÕÙ³ Ó Ø Ò Ö Ð Ö Ô Ú ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ò Ú O(n¾) ´Ô Ö Ü ÑÔÐ Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð Ñ ØÖ ³ Ò Ò µ ◮ Ø ÑÔ× O((n + m) ÐÓ n) Ò ÙØ Ð × ÒØ ÙÒ Ø × ´ Ö Ö Ò Ö ÓÒØ Ð × Ð × × Ò Ù × ×ÓÒØ ×ÙÔ Ö ÙÖ × ÙÜ Ð × × Ð׸ º Ð ÔÖ ÓÖ Ø µ ◮ Ø ÑÔ× O((n + m)) Ò Ñ ÒØ Ò ÒØ ÙÒ Ð ×Ø Ô Ö Ö ´ º ÔÓÐÝ ÓÔ µ Å × ØØ ÙÖ ×Ø ÕÙ ×Ø Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð × Ð ÓÑÑ Ø ÐÐ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹¿ºÀ ÙÖ ×Ø ÕÙ × ÕÙ ÒØ ÐÐ ¾
  • 30. ÍÒ ÙÖ ×Ø ÕÙ Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð × Ð ÆÓÙÚ ÐÐ ÙÖ ×Ø ÕÙ ◮ ÒÐ Ú Ö ØÓÙ× Ð × Ò Ù × Ö ÔÐÙ× Ô Ø Ø ÕÙ (½ + ǫ) Ó × Ð ÑÓÝ ÒÒ × Ö × ´ Ú ǫ ≥ ¼µ ◮ ÓÒ ÒÐ Ú ÓÒ ÓÖ Ñ ÒØ Ð × Ò Ù × Ö Ñ Ò Ñ Ð ÕÙ ØÓÙÖ ÅÓÝ ÒÒ × Ö × ººº ¯d = v∈V d(v) |V | = ¾ |E| |V | = ¾ρ ººº ×Ø Ð ÙÜ Ó × Ð Ò× Ø ρ ¯d(G) = ¾ρ(G) Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¼
  • 31. Ð ÓÖ Ø Ñ ½ À ÙÖ ×Ø ÕÙ ÐÓÙØÓÒÒ ´Ô Ö ÐÐ Ð µ Ô Ö ÐÓ × ÔÓÙÖ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ˜S Ù ×ÓÙ×¹ Ö Ô Ð ÔÐÙ× Ò× º Ø ÍÒ Ö Ô G = (V , E) Ø ǫ ¼ ˜S ← V S ← V Û Ð S = ∅ Ó A(S) ← {s ∈ S | S(s) ≤ ¾(½ + ǫ)ρ(S)} S ← SA(S) ρ(S) ρ( ˜S) Ø Ò ˜S ← S Ò Ò Ö ØÙÖÒ ˜S Ö ÔÔ Ð ¯d(G) = ¾ρ(G) Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿½
  • 32. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¾
  • 33. Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿¿
  • 34. ÑÓ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
  • 35. È Ö ÓÖÑ Ò Ð³ ÙÖ ×Ø ÕÙ ◮ ÓÒ ÔÖÓÙÚ Õ٠гÓÒ Ø O(½ ǫ ÐÓ n) Ø Ö Ø ÓÒ׺ ÉÙ ÐÕÙ × Þ Ò × ³ Ø Ö Ø ÓÒ× ÔÓÙÖ × Ö Ô × ½ Ñ ÐÐ Ö Ò Ù × ººº ◮ ÓÒ ÑÓÒØÖ ÕÙ³ÓÒ Ó Ø ÒØ ÙÒ (¾ + ǫ)¹ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ρ∗ ≥ ρ(V ′ ) ≥ ρ∗ ¾ + ǫ ◮ ØØ ÙÖ ×Ø Õ٠׳ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÔÐÙ× ÙÖ× Ø Ô × Å ÔÊ Ù ´ º ÔÓÐÝ ÓÔ µ ⇒ º ÔÓÐÝ ÓÔ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
  • 36. Ì ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ´Ô Ø Ø×µ Ö Ô × ÕÙ Ð Ö Ö Ö Ò Æ Ð× Ò ¾º Ö Ô ×¹ º ÙÖ ×Ø ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ¿
  • 37. ×ع Ð Ñ Ñ Ö Ô Ö Ô ÒØ ÕÙ ×ØÖÙ ØÙÖ ÒØ ÕÙ ººº ÓÑÑ ÒØ ÔÙ ×¹ ѳ Ò Ô Ö×Ù Ö Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
  • 38. Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô × ◮ G½ = (V½, E½) Ø G¾ = (V¾, E¾) ÙÜ Ö Ô ×¸ Ú n½ = |V½| Ø m½ = |E½| Ø n¾ = |V¾| Ø m¾ = |E¾| ◮ ×ع ÕÙ G½ = G¾ ◮ ÙÒ ÓÒ Ø ÓÒ Ò ×× Ö ×Ø ³ ÚÓ Ö n½ = n¾ = n Ø m½ = m¾ = m Ñ × Ò³ ×Ø Ò × Ö Ô × ÙÒ ÓÒ Ø ÓÒ ×Ù × ÒØ ◮ Ò ÔÖ Ø ÕÙ ¸ ÓÒ Ø ÕÙ ØØ Ö ØÖ Ö Ñ ÒØ Ð × Ò Ù × V½ Ø V¾ Ú × ÒØ Ö× ÒØÖ ½ Ø n¸ Ø ÓÒ Ö ÙÒ Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ σ : [n] = {½, ..., n} → [n] Ø ÐÐ ÕÙ Ð Ò Ù vi ∈ V½ ÓÖÖ ×ÔÓÒ Ù Ò Ù vσ(i) ∈ V¾ ◮ ÍÒ Ó × σ ØÖÓÙÚ ¸ ÓÒ Ö ÒÙÑ ÖÓØ Ð × Ò Ù × V¾ Ò × ÒØ i ← σ(i) ◮ ÆÓØ Ø ÓÒ ÕÙ Ò ÙÜ Ö Ô × ×ÓÒØ ×ÓÑÓÖÔ × ´ ÓÒ ÖÙ ÒØ×µ G½ ∼= G¾ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
  • 39. Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô × Ò Ø ÓÒ Ò Ö Ð Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ÓÑÔ Ö Ö Ð ×ØÖÙ ØÙÖ × Ö Ô × ´ ÓÒ ÖÙ Ò µ G½ ∼= G¾ : ∃f : V½ → V¾, (v, v′ ) ∈ V½ ⇔ (f (v), f (v′ )) ∈ V¾ f ÓÒ Ø ÓÒ ×ÙÖ Ð × Ø ÕÙ ØØ × ¸ ÒØ Ö׻РØØÖ × Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¿
  • 40. 1 2 3 4 5 6 7 8 1 5 638 2 7 4 Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô × ¼
  • 41. ËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô × G½ ×Ø ×ÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ G¾ × Ø × ÙÐ Ñ ÒØ × Ð Ü ×Ø G′ ½ ⊆ G½ Ø Ð ÕÙ G′ ½ ∼= G¾ ⇒ Ö ÓÒÒ ×× Ò ÑÓØ × Ò× Ð × Ö Ô × ´Ô ØØ ÖÒ Ñ Ø Ò µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹½ºËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ½
  • 42. ÔÔÐ Ø ÓÒ Ê Ö ÑÓØ × ×ØÖÙ ØÙÖ ÙÜ ÒØ ÕÙ × ◮ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô ØÖ × ØÙ Ò Ñ ÔÙ × Ð × ÒÒ × ½ ¼ ººº ◮ ×ع ÕÙ³ÙÒ ÑÓØ Ñ ÕÙ × ØÖÓÙÚ Ö Ô ÖØÓÖ Ò× ÙÒ × ÓÒÒ × È Ö Ü ÑÔÐ ¸ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ ÑÓØ ÊÆ ´ × ÞÓØ × ¸ ¸ ¸ ͵ Ò× × ÖÙÒ× ³ ÊÆ ººº ◮ Ò Ó Ö ÙÒ ÑÓÐ ÙÐ Ô Ö ÙÒ Ö Ô ÒÓÒ ÕÙ ´ÔÐÙ× ÙÖ× ×Ø Ò Ö × Ü ×Ø ÒØ ÓÑÑ ËÅÁÄ Ë¸ ÁÒ Áµ ◮ ÔÙ × Ø ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ×ÓÙ×¹ Ö Ô ´ Ö Ô Ø Ñ Ò Ò µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹½ºËÓÙ×¹ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ¾
  • 43. ÓÑÔÐ Ü Ø Ô × Ò ÓÖ Ö ×ÓÐÙ Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ø ×Ø Ö Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ö Ô ◮ ÔÔ ÖØ ÒØ Ð Ð ×× ÓÑÔÐ Ü Ø ÆÈ ´Ú Ö Ð Ò Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ðµ Ø ÒØ ÓÒÒ σ¸ ÓÒ Ú Ö ÕÙ σ(V½) = V¾ Ø σ(E½) = E¾ ◮ ÔÔ ÖØ ÒØ Ð Ð ×× È ´Ø ÑÔ× ÔÓÐÝÒÓÑ Ðµ ÔÓÙÖ ÖØ Ò × Ñ ÐÐ × Ö Ô × Ð × Ö Ö ×¸ Ð × Ö Ô × ÔÐ Ò Ö ×¸ Ø º ◮ ÙÒ ÙÖ Ó× Ø Ò× Ð × Ò Ö Ð Ò× È ÓÙ Ò× Æȹ ÓÑÔÐ Ø ÓÙ ÐÓÖ× Ò Ò× Ð³ÙÒ Ò Ò× Ð³ ÙØÖ ◮ Å ÐÐ ÙÖ Ð ÓÖ Ø Ñ ´Ä٠׸ ½ ¿µ ¾ O( √ n ÐÓ n) ººº ÔÓÙÚ Þ¹ÚÓÙ× Ö Ñ ÙÜ ÓÙ ÐÓÖ× ÑÓÒØÖ Ö ÙÒ ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ ÜÔÓÒ ÒØ ÐÐ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¾º ÓÑÔÐ Ü Ø ¿
  • 44. Ê Ñ ÖÕ٠гÓÖ Ò Ø ÙÖ Ò ÚÓ Ø Ô × ººº Ð × Ö Ô × Ò ×ÓÒØ Ô × ×× Ò × Ò Ñ ÑÓ Ö ººº г Ð ÙÑ Ò ´· ÖÚ Ù µ ×Ø Ö Ñ ÖÕÙ Ð ÔÓÙÖ × × Ô Ø × Ö ÓÒÒ ×× Ò ÑÓØ × Ö Ô ¸ ÙØÖ ×× Ò Ù Ö Ô ¸ · Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ ×ÙÖ Ð × Ø ÕÙ ØØ × Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¾º ÓÑÔÐ Ü Ø
  • 45. Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÔÓÙÖ Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ø ×Ø Ö ØÓÙØ ◮ I½ Ð Ñ ØÖ Ò Ö ³ Ò Ò G½¸ Ø I¾ Ð Ñ ØÖ ³ Ò Ò G¾ ´ ×Ô Ñ ÑÓ Ö n¾µ ◮ ÔÓÙÖ ØÓÙØ × Ð × n! Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ× σ¸ ÓÒ Ø ×Ø × I½ = Iσ ¾ ´Ø ÑÔ× ÕÙ Ö Ø ÕÙ µ O(n¾ n!) ÓÖÑÙÐ ËØ ÖÐ Ò n! ≃ √ ¾πn n e n ½¼! = ¿, ¾ , ¼¼ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
  • 46. Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ÔÔ Ö Ñ ÒØ× ÔÖÓ Ö ×× × ◮ ÓÒ Ù Ñ ÒØ Ø Ö Ø Ú Ñ ÒØ ÙÒ ÔÔ Ö Ñ ÒØ Ô ÖØ Ð × ×ÓÑÑ Ø× M ´Ñ Ø Ò µº ÜÔÐÓÖ Ø ÓÒ Ö ÙÖ× Ú ¸ ØÝÔ ÔØ Ö×Ø Ë Ö ´ ˵ ◮ Ð × Ô Ö × ×ÓÑÑ Ø× ××Ó × ×ÓÒØ Ó × × ÓÒ Ö ×Ô Ø Ö ÖØ Ò × ÓÒ Ø ÓÒ× ´Ô Ö Ü ÑÔÐ ¸ ÚÓ Ö Ð Ñ Ñ Ö ¸ Ñ Ñ × ÞÓØ ¸ Ø ºµ ◮ ÓÒ Ð Ñ Ò Ð × Ñ Ò× Ö Ö ÕÙ Ò³ ÓÙØ ×× ÒØ Ô × ÙÒ ÔÔ Ö ÑÑ ÒØ ÓÑÔÐ Ø × ×ÓÑÑ Ø× Ð ¸ ÔÖÙÒ Ò ◮ ÐÓÖ×ÕÙ³ÓÒ ÖÖ Ú ÙÒ ÑÔ ×× ¸ ÓÒ ×ÙÔÔÖ Ñ Ð ÖÒ Ö ÝÔÓØ × ÓÒ Ø Ñ Ö ÖÖ Ö ØÖ Ò ◮ г Ð ÓÖ Ø Ñ ×³ ÖÖ Ø ÐÓÖ×ÕÙ³ Ð ØÖÓÙÚ ÙÒ ×ÓÐÙØ ÓÒ ´ Ú ÙÒ ÖØ Ø σ ³ ÔÔ Ö ÑÑ Òص ÕÙ ÔÖÓÙÚ Ð³ Ü ×Ø Ò Ð³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ ÓÙ ÐÓÖ×ÕÙ ØÓÙ× Ð × ÔÔ Ö ÑÑ ÒØ× ÔÓ×× Ð × ÓÒØ Ø Ø ×Ø × ÓÒ Ò ÖÙ ØÙ Ù× º Ò× Ð Ô Ö × ×¸ Ð × Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ×ÓÒØ ÜÔÓÒ ÒØ Ð× Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
  • 47. ÍÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ö ÙÖ× ÔÓÙÖ Ð Ø ×Ø ³ ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g, M, G, H) ÓÖ ÐÐ hi ∈ Hv Ó g ∈ M Ò hi ∈ M Ø Ò M′ ← M ∪ (g, hi ) ËÓ Ø g′ ∈ G{gi | (gi , x) ∈ M} M′′ = Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g′, M′, G, H) |M′′| = |G| Ø Ò Ö ØÙÖÒ M′′ Ò Ò Ö ØÙÖÒ ∅ Ò ÇÒ ÔÔ ÐÐ ØØ ÔÖÓ ÙÖ Ò Ø Ð Ñ ÒØ Ú M = ∅ Ø g ∈ G Ì ×Ø Á×ÓÑÓÖÔ ×Ñ (g, M, G, H) ÓÑÔÐ Ü Ø O(dÑ Ü!n) Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹¿º Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø ×
  • 48. È Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ × Ð ÓÖ Ø Ñ × ÒÙÑ Ö Ø × ´ Ò ÅÈÁµ ◮ ×Ó Ø ÙÒ ÐÙ×Ø Ö P = n ÔÖÓ ×× ÙÖ× ´Ô Ø Ø× Ö Ô × n ×ÓÑÑ Ø×µ ◮ Ô Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ ØÖ Ú Ð Ò Ø Ð Ñ ÒØ ÔÓÙÖ Ð ×ÓÑÑ Ø v (½) ½ ×Ø ÔÔ Ö ÐÐ Ù ×ÓÑÑ Ø v (j) ¾ Ú j ∈ {½, ..., P = n} ×ÙÖ Ð ÔÖÓ ×× ÙÖ Pj º ÇÒ Ú Ö ³ ÓÖ ÕÙ Ð × Ö × Ó Ò ÒØ ººº ◮ Ð ØÖ Ú Ð ×ÙÖ ÕÙ ÔÖÓ ×× ÙÖ ´ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù×µ Ô Ò ÓÒ Ð ×ØÖÙ ØÙÖ × Ö Ô ×º Ä × ÔÖÓ ××Ù× Ò Ò ×× ÒØ Ô × Ò Ñ Ñ Ø ÑÔ׺ ÏÓÖ ÐÓ Ö ÒØ ◮ ÓÑÑ ÒØ ÕÙ Ð Ö Ö Ð Ö ØÖ Ú Ð ⇒ ÙØ Ð × Ö ÙÒ Ö Ø ØÙÖ Ñ ØÖ »× ÖÚ Ø ÙÖ× Ú × ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ× ÒÓÒ¹ ÐÓÕÙ ÒØ × ´ÅÈÁ Á× Ò Ø ÅÈÁ ÁÖ Úµ Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹ ºÔ Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ Ò ÅÈÁ
  • 49. Ö Ø ØÙÖ Ñ ØÖ »× ÖÚ Ø ÙÖ× Ø ÕÙ Ð Ö Ö × ÕÙ Ð Ö Ö × ÐÓ ¹ Ð Ò Ò Ö ØÖ Ú Ð ×ÙÖ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× × Ñ Ð Ð ÍÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÔÐÙ× Ò Ö Ð ×ÙÖ Ð × ÐÙ×Ø Ö× ÓÖ ÓÒÒ Ò Ñ ÒØ Ø × ¸ Ò Ö ÙÒ Ö Ô Ô Ò Ò ´ ÓÑÑ Ð Å Ð ÔÓÙÖ Ð ÓÑÔ Ð Ø ÓÒµ Ø ÕÙ Ð Ö Ö Ð × Ö × ´ Ù ÓÙÔ ÔÖÓ Ð Ñ × ³ÓÖ ÓÒÒ Ò Ñ ÒØ ×ÓÒØ Æȹ ÙÖ×µº Ö Ò Æ Ð× Ò ¿º ×ÓÑÓÖÔ ×Ñ × Ö Ô ×¹ ºÔ Ö ÐÐ Ð × Ø ÓÒ Ò ÅÈÁ
  • 50. Ê ×ÙÑ Ø Ø ÓÒ ×ÓÙ×¹ Ö Ô × Ò× × Ø Ø ÓÒ ´×ÓÙ×µ¹ ×ÓÑÓÖÔ × × Ö Ô × ´ ÕÙ Ð Ö Ö µ Ð Ö Ð Ô ØÖ ½½ Ù ÔÓÐÝ ÓÔ
  • 51. ÎÓ Ð Å Ö ØÓÙ× ÔÓÙÖ ØØ ÔÖ Ñ Ö Ø ÓÒ ³ÁÆ ¾ ÎÓÙ× Ò Ú Þ Ø Ð × Ô ÓÒÒ Ö×
  • 52. ÌÓÙØ Ð³ ÕÙ Ô ×Ô Ö ÚÓ Ö Ö Ù×× ÚÓÙ× Ò× Ò Ö ÙÒ ÓÒ ÒØÖ ◮ ·· ◮ Ð ÙÐ ÙØ Ô Ö ÓÖÑ Ò ×ÙÖ ÙÒ ÐÙ×Ø Ö Ú ÅÈÁ ◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ØÖ Ù ◮ × Ò × ÓÒÒ × ÇÒ Ñ Ö Ø Ò ÚÓÙ× Ö ÚÓ Ö Ò ¿