27
Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 () Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1/5

Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

  • Upload
    others

  • View
    0

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Discrete OptimizationLecture-9

Ngày 22 tháng 10 năm 2011

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5

Page 2: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Hall’s Theorem

First we have an equivalent formulation of Hall’s theorem:

TheoremLet G be a bipartite graph with partitions X ,Y . LetN(x) = {y | (x , y) ∈ E(G)}. There is a mtching M that saturates X ifand only if ∀A ⊂ X , |

⋃x∈A N(x) |≥ |A|.

CorollaryAn immediate corollary is yet anohter proof that a k− regular bipartitegraph has a perfect matching.

Let us re-visit the previous example.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5

Page 3: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Hall’s Theorem

First we have an equivalent formulation of Hall’s theorem:

TheoremLet G be a bipartite graph with partitions X ,Y . LetN(x) = {y | (x , y) ∈ E(G)}. There is a mtching M that saturates X ifand only if ∀A ⊂ X , |

⋃x∈A N(x) |≥ |A|.

CorollaryAn immediate corollary is yet anohter proof that a k− regular bipartitegraph has a perfect matching.

Let us re-visit the previous example.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5

Page 4: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Hall’s Theorem

First we have an equivalent formulation of Hall’s theorem:

TheoremLet G be a bipartite graph with partitions X ,Y . LetN(x) = {y | (x , y) ∈ E(G)}. There is a mtching M that saturates X ifand only if ∀A ⊂ X , |

⋃x∈A N(x) |≥ |A|.

CorollaryAn immediate corollary is yet anohter proof that a k− regular bipartitegraph has a perfect matching.

Let us re-visit the previous example.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5

Page 5: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Hall’s Theorem

First we have an equivalent formulation of Hall’s theorem:

TheoremLet G be a bipartite graph with partitions X ,Y . LetN(x) = {y | (x , y) ∈ E(G)}. There is a mtching M that saturates X ifand only if ∀A ⊂ X , |

⋃x∈A N(x) |≥ |A|.

CorollaryAn immediate corollary is yet anohter proof that a k− regular bipartitegraph has a perfect matching.

Let us re-visit the previous example.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5

Page 6: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?

Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 7: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?

Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 8: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}

2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 9: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}

3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 10: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}

4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 11: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 12: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 13: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 14: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Let us introduce a slight change:

{1,3,2,5}, {1,3,4}, {1,4,8}, {2,3,5,6}, {2,4,6}, {1,5,2, }{1,3,7}, {1,4,5,6} ?Let us try a simple greedy selection:

1 1→ {1,3,2,5} 3→ {1,3,4}2 4→ {1,4,8} 2→ {2,3,5,6}3 6→ {2,4,6} 5→ {1,5,2}4 7→ {1,3,7} ??→ {1,4,5,6}

This time we do have enough candidates, yet we failed to find an SDR.

But we can find an augmenting path!{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8is an augmenting path! So here is the SDR:{1,4,5,6}←1←{1,3,2,5}←3←{1,3,4}←4←{1,4,8}←8

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 2 / 5

Page 15: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Proof of hall’s theorem

This example is the essence of Hall’s theorem proof.

Chứng minh.

If ∀A ⊂ X , |⋃

x∈A N(x) |≥ |A| and M is a matching that does notsaturate X then we can always find an M-augmenting path:

Watch the blackboard!

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 3 / 5

Page 16: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Proof of hall’s theorem

This example is the essence of Hall’s theorem proof.

Chứng minh.

If ∀A ⊂ X , |⋃

x∈A N(x) |≥ |A| and M is a matching that does notsaturate X then we can always find an M-augmenting path:

Watch the blackboard!

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 3 / 5

Page 17: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Proof of hall’s theorem

This example is the essence of Hall’s theorem proof.

Chứng minh.

If ∀A ⊂ X , |⋃

x∈A N(x) |≥ |A| and M is a matching that does notsaturate X then we can always find an M-augmenting path:

Watch the blackboard!

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 3 / 5

Page 18: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Proof of hall’s theorem

This example is the essence of Hall’s theorem proof.

Chứng minh.

If ∀A ⊂ X , |⋃

x∈A N(x) |≥ |A| and M is a matching that does notsaturate X then we can always find an M-augmenting path:

Watch the blackboard!

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 3 / 5

Page 19: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

More matching theory and applications

DefinitionA permutation matrix is a 0− 1 matrix in which every row and everycolumn has sum 1.

TheoremLet A = (ai,j) be a matrix with ai,j ∈ N such that:∑n

i=1 ai,j = m ∀1 ≤ j ≤ n and∑n

j=1 ai,j = m ∀1 ≤ i ≤ n

Then A = P1 + P2 + . . . = Pm where Pi are permutation matrices.

Definition

1 An n × n real, non-negative matrix is called doubly stocahstic ifthe sum of every row and every column is 1.

2 The expression∑n

i=1 αivi where vi are vectorsαi ≥ 0,

∑ni=1 αi = 1 is called a convex combination of the v ′

i s.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 4 / 5

Page 20: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

More matching theory and applications

DefinitionA permutation matrix is a 0− 1 matrix in which every row and everycolumn has sum 1.

TheoremLet A = (ai,j) be a matrix with ai,j ∈ N such that:∑n

i=1 ai,j = m ∀1 ≤ j ≤ n and∑n

j=1 ai,j = m ∀1 ≤ i ≤ n

Then A = P1 + P2 + . . . = Pm where Pi are permutation matrices.

Definition

1 An n × n real, non-negative matrix is called doubly stocahstic ifthe sum of every row and every column is 1.

2 The expression∑n

i=1 αivi where vi are vectorsαi ≥ 0,

∑ni=1 αi = 1 is called a convex combination of the v ′

i s.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 4 / 5

Page 21: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

More matching theory and applications

DefinitionA permutation matrix is a 0− 1 matrix in which every row and everycolumn has sum 1.

TheoremLet A = (ai,j) be a matrix with ai,j ∈ N such that:∑n

i=1 ai,j = m ∀1 ≤ j ≤ n and∑n

j=1 ai,j = m ∀1 ≤ i ≤ n

Then A = P1 + P2 + . . . = Pm where Pi are permutation matrices.

Definition

1 An n × n real, non-negative matrix is called doubly stocahstic ifthe sum of every row and every column is 1.

2 The expression∑n

i=1 αivi where vi are vectorsαi ≥ 0,

∑ni=1 αi = 1 is called a convex combination of the v ′

i s.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 4 / 5

Page 22: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

More matching theory and applications

DefinitionA permutation matrix is a 0− 1 matrix in which every row and everycolumn has sum 1.

TheoremLet A = (ai,j) be a matrix with ai,j ∈ N such that:∑n

i=1 ai,j = m ∀1 ≤ j ≤ n and∑n

j=1 ai,j = m ∀1 ≤ i ≤ n

Then A = P1 + P2 + . . . = Pm where Pi are permutation matrices.

Definition1 An n × n real, non-negative matrix is called doubly stocahstic if

the sum of every row and every column is 1.

2 The expression∑n

i=1 αivi where vi are vectorsαi ≥ 0,

∑ni=1 αi = 1 is called a convex combination of the v ′

i s.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 4 / 5

Page 23: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

More matching theory and applications

DefinitionA permutation matrix is a 0− 1 matrix in which every row and everycolumn has sum 1.

TheoremLet A = (ai,j) be a matrix with ai,j ∈ N such that:∑n

i=1 ai,j = m ∀1 ≤ j ≤ n and∑n

j=1 ai,j = m ∀1 ≤ i ≤ n

Then A = P1 + P2 + . . . = Pm where Pi are permutation matrices.

Definition1 An n × n real, non-negative matrix is called doubly stocahstic if

the sum of every row and every column is 1.2 The expression

∑ni=1 αivi where vi are vectors

αi ≥ 0,∑n

i=1 αi = 1 is called a convex combination of the v ′i s.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 4 / 5

Page 24: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Matchings

Theorem (Birkhoff)A doubly stochastic matrix A is a convex combination of permutationsmatrices.

CommentThis is a very important theorem used in many areas of mathematics,applied mathematics, computer science, economics, electricalengineering and more.

The proof of this important theorem is similar to the proof of the integercase and left to you.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 5 / 5

Page 25: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Matchings

Theorem (Birkhoff)A doubly stochastic matrix A is a convex combination of permutationsmatrices.

CommentThis is a very important theorem used in many areas of mathematics,applied mathematics, computer science, economics, electricalengineering and more.

The proof of this important theorem is similar to the proof of the integercase and left to you.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 5 / 5

Page 26: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Matchings

Theorem (Birkhoff)A doubly stochastic matrix A is a convex combination of permutationsmatrices.

CommentThis is a very important theorem used in many areas of mathematics,applied mathematics, computer science, economics, electricalengineering and more.

The proof of this important theorem is similar to the proof of the integercase and left to you.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 5 / 5

Page 27: Discrete Optimization Lecture-9€¦ · Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 1 / 5. Hall’s Theorem First we have an

Matchings

Theorem (Birkhoff)A doubly stochastic matrix A is a convex combination of permutationsmatrices.

CommentThis is a very important theorem used in many areas of mathematics,applied mathematics, computer science, economics, electricalengineering and more.

The proof of this important theorem is similar to the proof of the integercase and left to you.

() Discrete Optimization Lecture-9 Ngày 22 tháng 10 năm 2011 5 / 5