编辑“︁随机化图算法”︁

= 随机化图算法 =  
'''随机化图算法'''（Randomized Graph Algorithms）是结合概率论与图论的一类算法，通过引入随机性来简化问题或提高效率。这类算法常用于解决确定性算法难以处理的问题（如最小割、图着色、随机游走等），其核心思想是通过随机选择或概率分布来降低时间复杂度或空间复杂度，同时保证较高的正确率。

== 核心概念 ==  
随机化图算法主要分为两类：  
# '''拉斯维加斯算法'''（Las Vegas Algorithm）：结果一定正确，但运行时间随机（如随机化快速排序）。  
# '''蒙特卡洛算法'''（Monte Carlo Algorithm）：运行时间固定，但结果可能错误（如随机化最小割算法）。  

=== 关键术语 ===  
* '''期望时间复杂度'''：算法在平均情况下的时间复杂度。  
* '''高概率正确'''：算法结果正确的概率随输入规模增大趋近于1。  
* '''随机游走'''（Random Walk）：通过随机选择邻居节点遍历图的过程。  

== 经典算法示例 ==  

=== 1. 随机化最小割（Karger's Algorithm） ===  
用于求解无向图的最小割问题，通过随机收缩边来减少图的规模。  

==== 算法步骤 ====  
1. 随机选择一条边。  
2. 收缩该边，合并其两个端点。  
3. 重复直到只剩两个顶点，剩余的边即为候选最小割。  

==== 代码示例 ====  
<syntaxhighlight lang="python">  
import random  

def karger_min_cut(graph):  
    while len(graph) > 2:  
        u = random.choice(list(graph.keys()))  
        v = random.choice(graph[u])  
        # 合并节点u和v  
        for node in graph[v]:  
            if node != u:  
                graph[u].append(node)  
                graph[node].append(u)  
            graph[node].remove(v)  
        del graph[v]  
    # 返回剩余边数  
    return len(graph[list(graph.keys())[0]])  

# 示例输入：邻接表表示的图  
graph = {  
    'A': ['B', 'C'],  
    'B': ['A', 'C', 'D'],  
    'C': ['A', 'B', 'D'],  
    'D': ['B', 'C']  
}  
print("候选最小割边数:", karger_min_cut(graph))  
</syntaxhighlight>  

==== 输出示例 ====  
<pre>  
候选最小割边数: 2  
</pre>  

=== 2. 随机游走（PageRank） ===  
Google的网页排名算法基于随机游走，将网页视为图中的节点，链接视为边。  

<mermaid>  
graph LR  
    A --> B  
    A --> C  
    B --> C  
    C --> A  
    D --> B  
</mermaid>  

==== 数学描述 ====  
PageRank值 <math>PR(v)</math> 的计算公式：  
<math>  
PR(v) = \frac{1-d}{N} + d \sum_{u \in M(v)} \frac{PR(u)}{L(u)}  
</math>  
其中：  
* <math>N</math> 是总网页数，  
* <math>d</math> 是阻尼系数（通常0.85），  
* <math>L(u)</math> 是网页 <math>u</math> 的出链数。  

== 实际应用 ==  
* '''网络分析'''：社交网络中社区检测。  
* '''路径规划'''：随机化路径选择优化交通流。  
* '''机器学习'''：图神经网络的随机采样。  

== 总结 ==  
随机化图算法通过概率手段平衡效率与准确性，适合处理大规模图问题。初学者可从Karger算法入手，进阶者可探索马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等高级主题。  

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