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算法Algorithm

奇偶博弈的小进展度量

Small progress measures · Jurdziński progress measures

用奇优先级计数元组、截断字典序和单调提升计算偶方获胜证书,明确顶元素与重置边界。

形式陈述 ​

小进展度量用有限排序标记求解min-even奇偶博弈。设nⱼ为优先级j的顶点数,只为出现的奇优先级j建立坐标,按j从小到大排列,小优先级坐标更重要。有限度量域为

M=∏j奇{0,1,…,nj},M⊤=M∪{⊤}.

M按字典序排序,⊤大于一切有限元组。写x≥ₚy,表示只比较优先级不大于p的奇坐标;未纳入的后缀忽略。即使p以下没有奇坐标,⊤仍严格大于有限元组,且⊤=ₚ⊤。

定义Prog(x,p):若x=⊤,结果为⊤;否则取满足下述条件的字典序最小有限元组y,若不存在则为⊤:p为偶数时要求y≥ₚx,p为奇数时要求y>ₚx。取最小意味着被忽略的后缀清零,奇数处加一时可向更重要坐标进位。

每顶点v保存μ(v),初始全零。一次提升只更新v:

μ(v)←max(μ(v),{min(v,w)∈EProg(μ(w),Ω(v)),v∈V0,max(v,w)∈EProg(μ(w),Ω(v)),v∈V1.).

内层最小/最大都按完整字典序;图总有后继,所以不会取空集合。按固定顺序反复扫描全部顶点,直到一整轮没有变化。最终μ(v)有限的顶点恰为Even获胜区,其余⊤为Odd获胜区。

直觉

有限度量像带多层重置的欠账。经过奇数p时,必须为这一层取得严格进展;经过更小的偶数时,可以清掉更不重要的欠账。这样允许某些无限运行,而不是用一条普通自然数秩禁止一切无限循环。

例如只有奇坐标1时,优先级1要求源端比后继大,优先级2只要求不小;优先级0则把任意有限后继的需要重置为0。因此1与2组成的坏环无法用有限数值支撑,0却可以让合法的0/1循环闭合。

Even只需选择一条满足证书的后继,Odd的每条合法后继都须满足,所以提升规则分别取min和max。若后继已经为⊤,即便当前优先级0也不能把它洗成有限值:有限次好颜色不能挽救后面必败的整个无限后缀。

q的奇色1可选择r的偶色0,稳定为μ(q)=1、μ(r)=0;b的奇色1自环升到⊤,u由对手可选b也升到⊤。
例子与边界

一坐标的完整提升表 ​

给定四顶点,全部边如下:

顶点 行动者 优先级 后继
q Even 1 r,b
r Even 0 q
b Odd 1 b
u Odd 2 q,b

奇色1共有q、b两个顶点,所以M={0,1,2},再加⊤。按q、r、b、u的固定顺序扫描,更新后值立即供本轮后续顶点使用:

扫描完成后 μ(q) μ(r) μ(b) μ(u)
初始 0 0 0 0
第1轮 1 0 1 1
第2轮 1 0 2 2
第3轮 1 0 ⊤ ⊤
第4轮 1 0 ⊤ ⊤

q取r方向,Prog(0,1)=1;r面对有限的μ(q)=1,但优先级0没有奇前缀要求,Prog(1,0)=0。b每轮要求比自身旧值更大,超过2后只能⊤。u属于Odd,可以选b,因此取最坏后继并传播⊤。

最终Even策略q→r、r→q使0无限出现,获胜;Odd从u选择b并永留1自环。不能只看u本身优先级2为偶,就说它安全。

两坐标的截断与进位 ​

另设某图有n₁=2、n₃=1,元组按(坐标1,坐标3)排列。对x=(1,1):

Prog(x,0)=(0,0),Prog(x,2)=(1,0),Prog(x,3)=(2,0).

优先级2只比较第一个奇坐标,所以保留1、清掉后缀。优先级3须严格增加完整两坐标;第二坐标已经到上界1,于是向第一坐标进位,得到(2,0)。只有当前缀已经没有更大有限值时才到⊤,不能把每个坐标溢出都独立地直接判失败。

推论与应用

固定点为什么是获胜证书 ​

若最终μ(v)有限,则Even顶点可以选择使Prog最小的后继;Odd顶点所有后继的需要都不超过μ(v)。这些后继也必为有限值,因此有限区域在该策略下闭合。

沿任何允许边,源度量在当前优先级前缀上不小于后继,源优先级为奇数时严格大于。若存在一个最小优先级为奇数k的循环,则所有边在k前缀上都不增,至少经过一个优先级k源点时严格下降。绕回起点将得到同一有限前缀严格小于自身,矛盾。所以所有循环都偶,Even策略获胜。

反方向需要“小度量存在”引理:若一个有限优先级图的全部循环都偶,就能为它分配上述nⱼ界内的元组。其证明逐层处理最低色:最低偶色顶点可作为重置点;最低奇色顶点不能处在该层的回返环内,否则直接形成最小色为奇的循环,因而可沿无回边分块递归编号。合并分块时,各奇坐标的范围相加,至多用掉该奇色顶点总数nⱼ。

对Even获胜区固定一份位置获胜策略,保留Odd的全部边,所得图的循环全偶,所以存在这样的小度量;其他区域填⊤即可扩成全图证书。因此小域没有漏掉真正的Even获胜顶点。位置策略存在性由奇偶位置确定性提供,不是由提升表猜出来的。

单调提升为什么找到最小证书 ​

逐点比较μ的值,使所有赋值构成一个有限完备格。每个提升算子单调,外层max又确保值从不下降。有限域中不可能无限严格上升,固定扫描最终停止。

若ρ是一份正确证书,初始零赋值不超过ρ;单调性保证每一步提升仍不超过ρ。因此停止结果是所有证书之下的最小不动点,可将一整轮固定扫描看作所有局部提升的复合算子 T。每个局部算子都单调且膨胀,所以 T 也是如此;一轮后完全不变,当且仅当这一轮的每个局部更新都不变。

有限赋值格中的每个非空有向子集都有最大元,因此任意单调自映射都保持其上确界,满足 Scott 连续性。于是Kleene 不动点定理确实适用于 T:从底元整轮迭代得到它的最小不动点,也就是全部局部证书条件的最小共同解。结合前面的存在与可靠性两向结论,有限区域恰为Even获胜区。

成本与策略输出范围 ​

令r为奇坐标数, P=∏j奇(nj+1)。每顶点最多严格提升P次,全网至多nP次。朴素完整扫描一轮需 O((r+1)m) 操作;每个未终止扫描至少有一次严格提升,因此得到保守时间界 O((r+1)m(nP+1)),存储为 O(n(r+1)+m) 个字段。字段还需相应整数位数。

这个界明确对应上面的完整扫描实现,没有把寻找可提升顶点的代价隐藏起来。更精细的调度与维护可改进时间常数和界,但P随奇色维数增长,不能将一般算法称为线性。

有限度量直接给Even位置策略;⊤只标出Odd获胜区,不能在所有⊤后继中任意挑一条就声称得到Odd反策略。需要时可另用Zielonka,或把所有优先级加1并交换双方身份,再运行一次度量算法,为原Odd取得有限证书和选择。

参考资料
关系图谱9 个相邻概念 · 3 类关系

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