Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 7+8: Bài toán đường đi ngắn nhất
lượt xem 5
download
Bài giảng "Lý thuyết đồ thị - Bài 7+8: Bài toán đường đi ngắn nhất" cung cấp cho người học các kiến thức: Các khái niệm mở đầu, đường đi ngắn nhất xuất phát từ 1 đỉnh, thuật toán Ford – Bellman, thuật toán Dijsktra, thuật toán Floyd,... Mời các bạn cùng tham khảo.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 7+8: Bài toán đường đi ngắn nhất
- Bài 7, 8 Bài toán đường đi ngắn nhất
- Các khái niệm mở đầu Bài toán: Cho G = là đồ thị có trọng số. s và t là 2 đỉnh của đồ thị. Hãy tìm đường đi có tổng trọng số nhỏ nhất từ s đến t. 20 VD: 5 15 15 3 9 9 5 5 Đường đi ngắn nhất từ Etna đến Oldtown là: Etna – Bangor – Orono – OldTown Đường đi ngắn nhất từ Hermae đến Etna là: Hermae – Hampdea – Bangor - Etna 2
- Các khái niệm mở đầu (tt) 1 10 2 5 7 20 9 -6 9 4 3 4 5 Tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh 3 đến đỉnh 5 Trả lời: 3 – 4 – 2 – 5 ??? Độ dài 11 là ngắn nhất ??? Đường đi này thì sao? Độ dài là bao nhiêu? 3–4–2–5–2–5 Đường đi trên đã ngắn nhất chưa??? 3
- Các khái niệm mở đầu (tt) Điều kiện để bài toán có lời giải: Phải tồn tại đường đi từ s đến t: Đồ thị vô hướng liên thông Đồ thị có hướng liên thông mạnh Đồ thị vô hướng, s và t nằm trong cùng một thành phần liên thông Đồ thị có hướng, có tồn tại đường đi từ s đến t Trong đồ thị không tồn tại chu trình âm Đồ thị có hướng: không tồn tại chu trình âm. Đồ thị vô hướng: không tồn tại cạnh âm. 5 2 7 1 3 -3 6 2 8 4 1 5 6 4
- Đường đi ngắn nhất xuất phát từ 1 đỉnh Nhận xét: Nếu v là đỉnh trung gian trên đường đi ngắn nhất từ s đến t thì đường đi từ s đến v phải là ngắn nhất và đường đi từ v đến t cũng phải là ngắn nhất. s … v … t X … Do đó, để tối ưu, người ta mở rộng bài toán tìm đường đi ngắn nhất từ một đỉnh đến tất cả các đỉnh còn lại của đồ thị. 5
- Đường đi ngắn nhất xuất phát từ 1 đỉnh (tt) Ý tưởng chung của các thuật toán tìm đường đi ngắn nhất. Dò tìm bằng cách thử đi qua các đỉnh trung gian Nếu phát hiện đường đi qua đỉnh trung gian ngắn hơn đường đi hiện tại thì sẽ cập nhật đường đi mới, đồng thời chỉnh sửa các thông tin liên quan. Sử dụng hai mảng để lưu trữ tạm thời: Mảng d[v]: Lưu trữ độ dài đường đi ngắn nhất hiện tại từ s đến v. Mảng T[v]: Lưu trữ đỉnh nằm trước v trên đường đi ngắn nhất hiện tại. 6
- Đường đi ngắn nhất xuất phát từ 1 đỉnh (tt) Ý tưởng chung của các thuật toán tìm đường đi ngắn nhất (tt): Truoc[v] d[v] s X … v … c[u,v] d[u] u if d[v] > d[u] + c[u,v] then { d[v] = d[u] + c[u,v]; Truoc[v] = u; } 7
- Thuật toán Ford-Bellman (* Khởi tạo *) for v V do Begin d[v]:=c[s,v]; Truoc[v]:=s; End; (* Bắt đầu *) d[s]:=0; k 1 2 3 4 5 for k:=1 to n2 do for v V\{ s} do 0,1 1,1 ,1 ,1 3,1 for u V do 1 0,1 1,1 4,2 4,2 -1,3 if d[v] > d[u] +a[u,v] then Begin 2 0,1 1,1 4,2 3,5 -1,3 d[v]:=d[u]+c[u,v]; Truoc[v]:=u; 3 0,1 1,1 4,2 3,5 -1,3 End; 8
- Thuật toán Ford-Bellman (tt) Cây kết quả: 1 2 3 k 1 2 3 4 5 5 0,1 1,1 ,1 ,1 3,1 1 0,1 1,1 4,2 4,2 -1,3 4 2 0,1 1,1 4,2 3,5 -1,3 3 0,1 1,1 4,2 3,5 -1,3 9
- Thuật toán Ford – Bellman (tt) k 1 2 3 4 5 6 0,1 1,1 , , ,1 ,1 1 1 1 0,1 1,1 ,2 ,2 ,4 ,3 2 0,1 1,1 ,4 ,2 ,4 ,3 3 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 S=1 4 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 10
- Ford-Bellman (tt) Cây kết quả 1 2 4 k 1 2 3 4 5 6 0,1 1,1 , , ,1 ,1 3 1 1 1 0,1 1,1 ,2 ,2 ,4 ,3 6 2 0,1 1,1 ,4 ,2 ,4 ,3 5 3 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 4 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 11
- Thuật toán Ford-Bellman (tt) Nhận xét: Áp dụng được cho mọi trường hợp Chi phí tính toán lớn do dùng 3 vòng lặp lồng nhau Thường lãng phí một số bước sau cùng Cải tiến: Không thể cải tiến tốt hơn cho trường hợp tổng quát Chỉ có thể làm tốt hơn cho một số trường hợp riêng 12
- Thuật toán Dijsktra (tt) Nhận xét về FordBell man: k 1 2 3 4 5 6 0,1 1,1 , , ,1 ,1 1 1 1 0,1 1,1 ,2 ,2 ,4 ,3 2 0,1 1,1 ,4 ,2 ,4 ,3 3 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 4 0,1 1,1 ,4 ,2 ,6 ,3 Kết quả của bảng đã ổn định từ sớm Trên một dòng, giá trị d nhỏ nhất không thay đổi về sau nếu trọng số các cạnh là không âm 13
- Thuật toán Dijkstra Chú ý: thuật toán này chỉ dùng cho đồ thị không có cạnh âm. Ý tưởng: Do không có cạnh âm nên tại mỗi bước, sẽ có một đỉnh mà thông tin về nó sẽ không thay đổi về sau Tại mỗi bước, ta không cần phải kiểm tra qua tất cả các đỉnh trung gian, mà chỉ thực hiện như sau: Chọn một đỉnh u có giá trị d[u] nhỏ nhất Chọn u làm đỉnh trung gian để xác định các bước kế tiếp 14
- Thuật toán Dijsktra (tt) (* Khởi tạo *) for v V do Begin d[v]:=a[s,v]; Truoc[v]:=s; End; d[s]:=0; T:=V\{s} ; (* T là tập các đỉnh chưa cố định *) (* Bước lặp *) while T do k 1 2 3 4 5 6 Begin Tìm đỉnh u T thoả mãn d[u]=min{d[z]:z T}; 0, 1,1* , ,1 ,1 ,1 T:=T\{u} ; (* Cố định nhãn của đỉnh u*) 1 1 For v T do If d[v]>d[u]+a[u,v] then 1 ,2 ,2* ,1 ,2 Begin d[v]:=d[u]+a[u,v]; 2 ,4* ,4 ,2 Truoc[v]:=u; End; 3 ,4 ,3* End; 4 ,6* 15
- Thuật toán Dijsktra (tt) 1 2 k 1 2 3 4 5 6 4 0, 1,1* , ,1 ,1 ,1 1 1 3 1 ,2 ,2* ,1 ,2 6 2 ,4* ,4 ,2 5 3 ,4 ,3* 4 ,6* 16
- Đường đi ngắn nhất giữa tất cả cặp đỉnh Thuật toán Floyd: Đầu vào: Ma trận kề trọng số A Đầu ra: Ma trận đường đi ngắn nhất: d Ma trận lưu đỉnh trước đó trên đường đi: p 17
- Thuật toán Floyd (tt) // Khởi tạo 1 10 2 For i:=1 to n do 3 For j:=1 to n do 2 6 5 { d[i,j] := a[i,j]; p[i,j] := i; 1 4 3 } // Bước lặp 10 6 2 1 1 1 1 For k:=1 to n do 10 5 3 2 2 2 2 For i:=1 to n do For j:=1 to n do 6 5 1 3 3 3 3 If (d[i,j] > d[i,k] + d[k,j]) 2 3 1 4 4 4 4 { d[i,j] := d[i,k] + d[k,j]; p[i,j] := p[k,j]; Ma trận d Ma trận p } 18
- Thuật toán Floyd (tt) 10 6 2 1 1 1 1 1 10 2 Khởi 10 5 3 2 2 2 2 3 2 6 5 tạo 6 5 1 3 3 3 3 2 3 1 4 4 4 4 1 4 3 Ma trận d Ma trận p 10 6 2 1 1 1 1 10 6 2 1 1 1 1 k=1 10 5 3 2 2 2 2 10 5 3 2 2 2 2 k=3 6 5 1 3 3 3 3 6 5 1 3 3 3 3 2 3 1 4 4 4 4 2 3 1 4 4 4 4 10 6 2 1 1 1 1 5 3 2 1 4 4 1 10 5 3 2 2 2 2 5 4 3 4 2 4 2 k=4 k=2 6 5 1 3 3 3 3 3 4 1 4 4 3 3 2 3 1 4 4 4 4 2 3 1 4 4 4 4 19
- Thuật toán Floyd (tt) 1 10 2 5 3 2 1 4 4 1 2 6 3 5 5 4 3 4 2 4 2 1 3 4 1 4 4 3 3 4 3 2 3 1 4 4 4 4 Đọc đường đi: Từ 1 đến 3: Trước 3 là p[1,3] = 4. Vậy 4 là đỉnh nằm trước 3 trên đường đi này. Trước 4 là p[1,4] = 1. Vậy 1 là đỉnh nằm trước 4 trên đường đi này. Dừng. Đường đi là: 1 – 4 – 3 với độ dài là d[1,3] = 3 Tương tự, đường đi ngắn nhất từ 3 đến 2 là: 3 – 4 – 2 với độ dài là p[3,2] = 4 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 4 - Đồ thị phẳng – Bài toán tô màu đồ thị
21 p | 215 | 28
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 1 - ThS. Nguyễn Khắc Quốc
56 p | 142 | 18
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 3 - Đồ thị Euler và đồ thị Hamilton
19 p | 148 | 16
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 2 - Biểu diễn đồ thị trên máy tính
32 p | 119 | 16
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 4 - ThS. Nguyễn Khắc Quốc
36 p | 123 | 14
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 3 - ThS. Nguyễn Khắc Quốc
67 p | 115 | 13
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 5 - Cây và cây khung của đồ thị
37 p | 177 | 12
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 2 - ThS. Nguyễn Khắc Quốc
37 p | 115 | 12
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 5 - ThS. Nguyễn Khắc Quốc
55 p | 109 | 8
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 0 - Giới thiệu môn học
12 p | 104 | 7
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 1 - Nguyễn Trần Phi Phượng
26 p | 188 | 7
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Bài toán ghép cặp
43 p | 141 | 6
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị - ĐH Hàng Hải
35 p | 96 | 6
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 1: Đại cương về đồ thị
39 p | 39 | 5
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 3: Đường đi, chu trình Hamilton
34 p | 75 | 5
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 0 - Nguyễn Trần Phi Phượng
6 p | 93 | 4
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 4 - Nguyễn Trần Phi Phượng
13 p | 120 | 4
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 0 - Tôn Quang Toại
6 p | 7 | 4
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