Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Chương 6: Đồ thị
lượt xem 2
download
Nhằm giúp các bạn có thêm tài liệu phục vụ nhu cầu học tập và nghiên cứu về Công nghệ thông tin, mời các bạn cùng tham khảo nội dung "Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Chương 6: Đồ thị" dưới đây. Nội dung bài giảng cung cấp cho các bạn những kiến thức về đồ thị, khái niệm về đồ thị, biểu diễn đồ thị, phép duyệt đồ thị và tìm đường đi ngắn nhất. Hy vọng đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho các bạn.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Chương 6: Đồ thị
- CHƯƠNG 6 ĐỒ THỊ 1
- Chương 6: Đồ thị 6.1 Định nghĩa và các khái niệm 6.2 Biểu diễn đồ thị 6.3 Phép duyệt đồ thị 6.4 Tìm đường đi ngắn nhất 2
- 6.1Định nghĩa và khái niệm Đồ thị là một cấu trúc rời rạc gồm các đỉnh và các cạnh (vô hướng hoặc có hướng) nối các đỉnh đó . Nhiều bài toán thuộc những lĩnh vực rất khác nhau có thể giải được bằng mô hình đồ thị: biểu diễn sự cạnh tranh các loài trong một môi trường sinh thái, hai máy tính có được nối với nhau bằng một đường truyền thông hay không. tìm đường đi ngắn nhất giữa hai thành phố, lập lịch thi, phân chia kênh cho các đài truyền hình … 3
- 6.1Định nghĩa và khái niệm Khi mô hình hoá bằng đồ thị: đỉnh biểu thị các đối tượng được xem xét (người, tổ chức, địa danh,...), cạnh đồ thị là những đoạn thẳng (hoặc cong) hay những mũi tên nối một số điểm với nhau, tượng trưng cho một quan hệ nào đó giữa các đối tượng. Các loại đồ thị : Một đơn đồ thị G = (V, E) gồm một tập khác rỗng V mà các phần tử của nó gọi là các đỉnh và một tập E là các cạnh gồm các cặp không có thứ tự của các đỉnh phân biệt. 4
- 6.1Định nghĩa và khái niệm Một đơn đồ thị có hướng G = (V, E) gồm một tập khác rỗng V mà các phần tử của nó gọi là các đỉnh và một tập E các cặp có thứ tự gồm 2 phần tử khác nhau của V gọi là các cung. Một đa đồ thị G = (V, E) giống như đơn đồ thị, có thể có cạnh bội (có nhiều hơn hai cạnh tương ứng với một cặp đỉnh) và khuyên (cạnh nối đỉnh với chính nó). 5
- 6.1Định nghĩa và khái niệm v1 v2 v3 v4 v5 v6 6
- 6.1Định nghĩa và khái niệm Các thuật ngữ về đồ thị : Hai đỉnh u và v trong đồ thị (vô hướng) G=(V,E) được gọi là liền kề nếu (u,v) E. Nếu e = (u,v) thì e gọi là cạnh liên thuộc với các đỉnh u và v. Cạnh e cũng được gọi là cạnh nối các đỉnh u và v. Các đỉnh u và v gọi là các điểm đầu mút của cạnh e. Bậc của đỉnh v trong đồ thị G=(V,E), ký hiệu deg(v), là số các cạnh liên thuộc với nó. Khuyên tại một đỉnh được tính hai lần cho bậc của nó. Đỉnh v gọi là đỉnh treo nếu deg(v)=1 và gọi là đỉnh cô lập nếu deg(v)=0 7
- 6.1Định nghĩa và khái niệm v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 8
- 6.1Định nghĩa và khái niệm Bậc vào (t.ư. bậc ra) của đỉnh v trong đồ thị có hướng G, ký hiệu degt(v) (t.ư. dego(v)), là số các cung có đỉnh cuối (đỉnh đầu) là v. Đỉnh có bậc vào và bậc ra cùng bằng 0 gọi là đỉnh cô lập. Đỉnh có bậc vào bằng 1 và bậc ra bằng 0 gọi là đỉnh treo, cung có đỉnh cuối là đỉnh treo gọi là cung treo Cho G =(V, E) là một đồ thị có hướng. Khi đó deg t (v) deg o (v) | E | v V v V 9
- 6.2 Biểu diễn đồ thị 621. Ma trận kề: Cho đồ thị vô hướng G=(V,E), v1, v2, ..., vn là các đỉnh và e1, e2, ..., em là các cạnh của G. Ma trận kề của G là ma trận A {( aij ) : i, j 1,2,..., n } aij bằng 1 nếu cạnh (i,j) E và bằng 0 nếu ngược lại. Rõ ràng ma trận kề của đồ thị vô hướng là đối xứng. Ngoài ra, aij có thể gán một số nào đó gọi là trọng số. Lúc đó, ta có ma trận trọng số. Nhược điểm là luôn phải dùng n2 đơn vị bộ nhớ để lưu trữ ma trận kề. 10
- 6.2 Biểu diễn đồ thị e6 v1 v2 v3 e3 e4 e1 e5 e2 0 0 0 1 1 v4 v5 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 Ví dụ: Ma trận kề của đồ thị 11
- 6.2 Biểu diễn đồ thị 622. Danh sách kề: Mỗi đỉnh v của đồ thị có danh sách lưu trữ các đỉnh kề với nó, ký hiệu Ke(v): Ke(v)={ u V: (v,u) E} Người ta có thể dùng mảng hoặc danh sách liên kết cho Ke(v). Chúng ta phải dùng m+n đơn vị bộ nhớ để lưu trữ danh sách k e ề. 6 v1 v2 v3 e3 e4 e1 e5 e2 v4 v5 12
- 6.3 Duyệt đồ thị Tìm kiếm theo chiều sâu: void main() { for v V do chuaxet[v]:=true; for v V do if (chuaxet[v]) then DFS(v); } void DFS(v) { thamdinh(v); chuaxet[v]:=false; for u Ke(v) do if (chuaxet[u]) DFS(u); } 13
- 6.3 Duyệt đồ thị 3 6 4 2 5 7 1 10 8 9 11 12 Kết quả tìm kiếm theo chiều sâu: 1, 2, 10, 4, 13 3, 5, 8, 6, 7, 9, 12, 11, 13 14
- 6.3 Duyệt đồ thị Đặc điểm: Mỗi đỉnh được thăm đúng 1 lần. Mỗi lần quay về chương trình chính, thuật toán se tạo ra một thành phần liên thông mới. Độ phức tạp của thuật toán là O(n+m). 15
- 6.3 Duyệt đồ thị Tim kiem theo chieu rong: void main() { for (v V) chuaxet[v]:=true; for (v V) do if (chuaxet[v]) BFS(v); } 16
- 6.3 Duyệt đồ thị void BFS(v) { Queue:= ; Queue v; (*nap v vao Queue *) chuaxet[v]:=false; while (Queue ≠ ) { p Queue; thamdinh(p); for (u Ke(p)) if (chuaxet[u]) {Queue u; chuaxet(u):=false;} } } 17
- 6.4 Đường đi ngắn nhất Đường đi độ dài n từ đỉnh u đến đỉnh v, với n là một số nguyên dương trong đồ thị G=(V,E) là một dãy các cạnh (hoặc cung) e1, e2, ..., en của đồ thị sao cho e1=(x0,x1),e2=(x1,x2), ...,en=(xn1,xn), với x0=u và xn=v. Trong đồ thị đơn, ta ký hiệu đường đi này bằng dãy các đỉnh x0, x1, ..., xn. Nếu mỗi cung được đặt tương ứng một số thực a(xi,xj) gọi là trọng số, lúc đó độ dài đường đi là: a(xi1,xj) với i=1 đến n 18
- 6.4 Đường đi ngắn nhất Thuật toán Dijkstra: Đầu vào: Đồ thị G=(V,E) biểu diễn bằng ma trận trọng số a[u,v] với u,v V Điều kiện: a[u,v] >= 0 Đầu ra: Khoảng cách từ đỉnh s (đỉnh bắt đầu cho trước) đến tất cả các đỉnh còn lại ký hiệu d[v]. truoc[v] ghi nhận đỉnh đi trước v trong đường đi ngắn nhất từ s đến v. Ký hiệu: T là tập hợp chứa các đỉnh có nhãn tạm thời. 19
- 6.4 Đường đi ngắn nhất void dijkstra() {for (v V) {d[v]=a[s,v]; truoc[v]=s;} d[s]=0; T= V \ {s}; while (T≠ ) {tìm đỉnh u T thỏa mãn d[u]=min{d[z]: z T} T= T \ {u}; //cố định nhãn của đỉnh u 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Bài 1:Tổng quan về cấu trúc dữ liệu và giải thuật
47 p | 175 | 17
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu 1: Chương 1 - Lương Trần Hy Hiến
7 p | 162 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật trong C++ - Bài 8: Cấu trúc dữ liệu ngăn xếp
28 p | 77 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật: Các kiểu dữ liệu trừu tượng cơ bản - Cấu trúc dữ liệu tuyến tính
92 p | 116 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen - Bùi Tiến Lên
25 p | 81 | 8
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật – Bài 17: Cấu trúc dữ liệu dạng cây
21 p | 77 | 8
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Các cấu trúc dữ liệu
193 p | 58 | 7
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 - Trần Minh Thái (2016)
62 p | 94 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 - Trần Minh Thái (Trường Đại học Hồng Bàng )
62 p | 159 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Chương 3: Cấu trúc cây
65 p | 58 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây AA - Bùi Tiến Lên
30 p | 35 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 – Trần Minh Thái (2017)
67 p | 106 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây - Bùi Tiến Lên
68 p | 40 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu: Chương 1 - ThS. Thiều Quang Trung (2018)
44 p | 43 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây AVL - Bùi Tiến Lên
38 p | 47 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 5 - Ngô Quang Thạch
24 p | 58 | 3
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 2 - Th.S Thiều Quang Trung
41 p | 68 | 3
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật: Cấu trúc dữ liệu
17 p | 50 | 2
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn