Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 7 - Trịnh Anh Phúc
lượt xem 3
download
Bài giảng "Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 7: Đồ thị và các thuật toán đồ thị" bao gồm các nội dung: Đồ thị, biểu diễn đồ thị, các thuật toán duyệt đồ thị, một số ứng dụng của tìm kiếm trên đồ thị, bài toán cây khung nhỏ nhất,... Mời các bạn cùng tham khảo.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 7 - Trịnh Anh Phúc
- CHƯƠNG 7 Đồ thị và các thuật toán đồ thị HCM HAN HP DAN CuuDuongThanCong.com
- NỘI DUNG 1. Đồ thị Đồ thị vô hướng, Đồ thị có hướng,Tính liên thông của đồ thị 2. Biểu diễn đồ thị Biểu diễn đồ thị bởi ma trận, Danh sách kề, Danh sách cạnh 3. Các thuật toán duyệt đồ thị Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu, Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng 4. Một số ứng dụng của tìm kiếm trên đồ thị Bài toán đường đi, Bài toán liên thông, Đồ thị không chứa chu trình và bài toán sắp xếp tôpô, Bài toán tô màu đỉnh đồ thị 5. Bài toán cây khung nhỏ nhất Thuật toán Kruscal, Cấu trúc dữ liệu biểu diễn phân hoạch, 6. Bài toán đường đi ngắn nhất Thuật toán Dijkstra, Cài đặt thuật toán với các cấu trúc dữ liệu CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 2
- 1. Đồ thị Đồ thị là cặp (V, E), trong đó V là tập đỉnh E là họ các cặp đỉnh gọi là các cạnh Ví dụ: Các đỉnh là các sân bay Các cạnh thể hiện đường bay nối hai sân bay Các số trên cạnh có thể là chi phí (thời gian, khoảng cách) DBP DAN HAP HCM HAN BKK NHT CuuDuongThanCong.com VIN 3 Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN
- Các kiểu cạnh Cạnh có hướng (Directed edge) Cặp có thứ tự gồm hai đỉnh (u,v) flight HAN VN 426 HCM Đỉnh u là đỉnh đầu Đỉnh v là đỉnh cuối Ví dụ, chuyến bay Cạnh vô hướng (Undirected edge) 1135 HAN HCM Cặp không có thứ tự gồm 2 đỉnh (u,v) km Ví dụ, tuyến bay Đồ thị có hướng (digraph) Các cạnh có hướng Ví dụ, mạng truyền tin Đồ thị vô hướng (Undirected graph/graph) Các cạnh không có hướng Ví dụ, mạng tuyến bay CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 4
- Ứng dụng Mạch lôgic (Electronic circuits) Phòng máy 1 Phòng máy 2 Mạch in Phòng hành chính Mạch tích hợp Mạng giao thông (Transportation networks) Phòng Giáo vụ Mạng xa lộ Mạng tuyến bay Mạng máy tính (Computer Trường ĐHQG networks) Ban Giám đốc Mạng cục bộ Phòng Tuyên huấn Internet Web Cơ sở dữ liệu (Databases) Sơ đồ quan hệ thực thể Tổ Tin (Entity-relationship diagram) Bờm Cuội Chị Hằng CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 5
- Thuật ngữ Đầu mút của cạnh U và V là các đầu mút của cạnh a Cạnh kề với đỉnh V a b a, d, và b kề với đỉnh V h j Đỉnh kề U d X Z U và V là kề nhau Bậc của đỉnh c e i X có bậc 5 W g Cạnh lặp h và i là các cạnh lặp f Khuyên Y j là khuyên Đơn đồ thị: Không chứa cạnh lặp và khuyên CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 6
- Thuật ngữ (tiếp tục) Đường đi Dãy các đỉnh (hoặc dãy các cạnh), trong đó hai đỉnh liên tiếp là có cạnh nối: P: s = v0, v1, ..., vk-1, vk = t, (vi-1, vi) là cạnh của đồ thị, i=1, 2, ..., k. Độ dài của đường đi là số cạnh trên đường đi (k). s - đỉnh đầu và t - đỉnh cuối của đường đi P Đường đi đơn Các đỉnh trên đường đi là phân biệt CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 7
- Thuật ngữ (tiếp tục) V a b P1 d U X Z P2 h c e W g f Y Ví dụ P1= V,X,Z (dãy cạnh: b, h) là đường đi đơn P2= U,W,X,Y,W,V) (P2=c,e,g,f,d) là đường đi nhưng không là đơn CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 8
- Thuật ngữ (tiếp) Chu trình Đường đi gồm các cạnh phân biệt có đỉnh đầu trùng đỉnh cuối V a b Chu trình đơn Ngoại trừ đầu trùng cuối, U d X Z không còn hai đỉnh nào C2 h giống nhau e C1 c Ví dụ W g C1= V,X,Y,W,U là CT đơn C2=U,W,X,Y,W,V là chu trinh f không là đơn Y CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 9
- Tính chất Tính chất 1 Ký hiệu Sv deg(v) = 2m n số đỉnh m số cạnh CM: mỗi cạnh được đếm 2 lần deg(v) bậc của đỉnh v Tính chất 2 Trong đơn đồ thị vô hướng (đồ thị không có cạnh lặp và Ví dụ khuyên) m n (n - 1)/2 n=4 CM: mỗi đỉnh có bậc không m=6 quá (n - 1) deg(v) = 3 Tương tự có những cận cho đồ thị có hướng CuuDuongThanCong.com 10 Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN
- Graph ADT Các phép toán cơ bản (Basic Graph operations) khởi tạo/create (số đỉnh, isDirected) huỷ/destroy nhận số cạnh / get number of edges nhận số đỉnh / get number of vertices cho biết đồ thị là có hướng hay vô hướng / tell whether graph is directed or undirected bổ sung cạnh / insert an edge loại bỏ cạnh / remove an edge có cạnh nối giữa hai đỉnh / tell whether an edge exists between two vertices duyệt các đỉnh kề của một đỉnh cho trước / An iterator that CuuDuongThanCong.com process all vertices adjacent to a given vertex Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 11
- Các bài toán xử lý đồ thị Tính giá trị của một số đặc trưng số của đồ thị (số liên thông, sắc số, ...) Tìm một số tập con cạnh đặc biệt (chẳng hạn, cặp ghép, bè, chu trình, cây khung, ...) Tìm một số tập con đỉnh đặc biệt (chẳng hạn, phủ đỉnh, phủ cạnh, tập độc lập,...) Trả lời truy vấn về một số tính chất của đồ thị (liên thông, phẳng, ...) Các bài toán tối ưu trên đồ thị: Cây khung nhỏ nhất, đường đi ngắn nhất, luồng cực đại trong mạng, ... ... CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 12
- 2 Biểu diễn đồ thị CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 13
- 2. Biểu diễn đồ thị Có nhiều cách biểu diễn, Việc lựa chọn cách biểu diễn phụ thuộc vào từng bài toán cụ thể cần xét, từng thuật toán cụ thể cần cài đặt. Có hai vấn đề chính cần quan tâm khi lựa chọn cách biểu diễn: Bộ nhớ mà cách biểu diễn đó đòi hỏi Thời gian cần thiết để trả lời các truy vấn thường xuyên đối với đồ thị trong quá trình xử lý đồ thị: Chẳng hạn: Có cạnh nối hai đỉnh u, v ? Liệt kê các đỉnh kề của đỉnh v ? CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 14
- Ma trận kề (Adjacency Matrix) n n ma trận A. Các đỉnh được đánh số từ 1 đến |V| theo 1 thứ tự nào đó. 1 n Õ u (i, j ) E A xác định bởi: A [i, j ] = a = ij 0 n Õ u tr¸ i l¹ i 1 2 1 2 a b 1 2 3 4 1 2 3 4 a b 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 2 0 0 1 0 2 1 0 1 0 c d4 3 0 0 0 1 3 1 1 0 1 c d 3 4 0 0 0 0 3 4 4 1 0 1 0 A = AT đối với đồ thị vô hướng. CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 15
- Ma trận kề Chú ý về sử dụng ma trận kề: Dòng toàn không ~đỉnh cô lập. M[i, i] = 1 khuyên (self-loop) Bộ nhớ (Space) |V |2 bits Các thông tin bổ sung, chẳng hạn chi phí trên cạnh, cần được cất giữ dưới dạng ma trận. Thời gian trả lời các truy vấn Hai đỉnh i và j có kề nhau? O(1) Bổ sung hoặc loại bỏ cạnh O(1) Bổ sung đỉnh: tăng kích thước ma trận Liệt kê các đỉnh kề của v : O(|V|) (ngay cả khi v là đỉnh cô lập). CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 16
- Ma trận trọng số Trong trường hợp đồ thị có trọng số trên cạnh, thay vì ma trận kề, để biểu diễn đồ thị ta sử dụng ma trận trọng số C = c[i, j], i, j = 1, 2,..., n, víi c (i, j ), n Õ u (i, j ) E c[i, j ] = , n Õ u (i, j ) E , trong ®ã lµ gi¸ trÞ ®Æc biÖt ®Ó chØ ra mét cÆp (i,j) kh«ng lµ c¹nh, tuú tõng tr-êng hîp cô thÓ, cã thÓ ®-îc ®Æt b»ng mét trong c¸c gi¸ trÞ sau: 0, +, -. CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 17
- Ma trận trọng số Ví dụ 8 1 5 3 6 5 6 2 8 5 3 8 A = 6 6 2 7 7 3 8 4 2 CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 18
- Danh sách kề (Adjacency List) Danh sách kề: Với mỗi đỉnh v cất giữ danh sách các đỉnh kề của nó. Là mảng Adj gồm |V| danh sách. Mỗi đỉnh có một danh sách. Với mỗi u V, Adj[u] bao gồm tất cả các đỉnh kề của u. Ví dụ Đồ thị vô hướng Đồ thị có hướng u v w a b c u w y v e b u v w b c x z d y v e b x z f f t CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 19
- Biểu diễn đồ thị bởi danh sách kề Yêu cầu bộ nhớ: Đối với đồ thị có hướng: Tổng số phần tử trong tất cả các danh sách kề là out-degree(v) = |E | (out-degree(v) – số cung đi ra khỏi v) vV Tổng cộng bộ nhớ: (|V |+|E |) Đối với đồ thị vô hướng: Tổng số phần tử trong tất cả các danh sách kề là degree(v) = 2|E | (degree(v) – số cạnh kề với v) vV Tổng cộng bộ nhớ: (|V |+|E |) CuuDuongThanCong.com Nguyễn Đức Nghĩa - Bộ môn KHMT ĐHBKHN 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