Problema de la amplitud
[1] Sin embargo, en muchos casos incluso los algoritmos más rápidos son posibles.
[8][9][10] En cualquier gráfico, dirigido o no dirigido, hay un sencillo algoritmo para encontrar un camino más ancho una vez que el peso de su arista mínima sea conocido: sólo se tienen que borrar todas las aristas más pequeñas y eliminar cualquier camino entre las aristas restantes mediante la búsqueda en anchura o profundidad de la primera búsqueda.
La idea principal del algoritmo consiste en aplicar el algoritmo de ruta de investigación en tiempo lineal con el peso de la arista mediana en el gráfico y a continuación, eliminar todos las aristas más pequeñas o contraer todos las aristas de mayor tamaño en función si un camino no existe y recursarlo en el gráfico más pequeño que resulta.
sea mediante la consultas de ancestro común más bajo en un árbol cartesiano.
El candidato que gana todos los concursos por parejas gana automáticamente toda la elección - pero por lo general permite un ganador para ser seleccionados, incluso en situaciones en las que el método Concorcet falla.
El método Schulze ha sido utilizado por varias organizaciones, entre ellas la Fundación Wikimedia.
[16] En cambio, la implementación de referencia para el método de Schulze utiliza una versión modificada del algoritmo más simple Floyd-Warshall, lo que lleva tiempo O (n3).
[3] Para grafos dispersos, que puede ser más eficiente para aplicar repetidamente un algoritmo de ruta más amplia de una sola fuente.
Este método permite que el problema del camino más ancho a ser resuelto tan rápidamente como clasificación; por ejemplo, si los pesos de las aristas se representan como números enteros, entonces el tiempo de los límites para un número entero orden una lista de números enteros, m se aplicaría también a este problema.
A continuación, sustituyendo S por el subconjunto del mismo que ha determinado para contener el peso cuello de botella y se inicia la siguiente iteración con este nuevo conjunto S. El número de subconjuntos en el que S se puede dividir aumenta exponencialmente con cada paso, por lo que el número de iteraciones es proporcional a la función de logaritmo iterado, O (Plantilla: Log-starn), y el tiempo total es O (m Plantilla: Log-starn).
Al igual que en el problema grafo no dirigido, este problema del camino Minimax euclidiana se puede resolver de manera eficiente mediante la búsqueda de un árbol de expansión mínimo euclidiano: cada camino en el árbol es un camino Minimax.
Sin embargo, el problema se vuelve más complicado cuando se desea un camino que no sólo reduce al mínimo la longitud de salto, sino también, entre las trayectorias con la misma longitud hop, minimiza o aproximadamente minimiza la longitud total de la ruta.
