Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Bài 14: Đồ Thị (1/2) - Hoàng Thị Điệp

Nội dung text: Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Bài 14: Đồ Thị (1/2) - Hoàng Thị Điệp

1. Bài 14: Đồ thị (1/2) Giảng viên: Hoàng Thị Điệp Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Công Nghệ Cấu trúc dữ liệu và giải thuật HKI, 2013-2014
2. Nội dung chính 1. Đồ thị và các khái niệm liên quan 2. Cài đặt đồ thị  Tìm đường đi ngắn nhất  Từ một đỉnh nguồn 3. Một số bài toán tiêu  Giữa mọi cặp đỉnh biểu  Tìm cây bao trùm ngắn  Đi qua/duyệt đồ thị nhất  BFS, DFS  Prim  Sắp xếp topo trên đồ thị  Kruskal định hướng không có 4. Đồ thị và C++ chu trình 2 diepht@vnu
3. 1. Đồ thị và các khái niệm liên quan
4. Không phải là Định nghĩa: Đồ thị đồ thị hàm số!  Đồ thị là một mô hình toán học  được sử dụng để biểu diễn một tập đối tượng có quan hệ với nhau theo một cách nào đó.  Định nghĩa hình thức  Đồ thị G được xác định bởi một cặp (V, E), trong đó  V là tập đỉnh  E là tập các cạnh nối cặp đỉnh E {(u,v) | u, v V}  Đồ thị vô hướng ⊆ ∈  quan hệ định nghĩa bởi mỗi cạnh là quan hệ đối xứng  E {{u,v} | u, v V}  Đồ thị định hướng ⊆ ∈  (u, v) ≠ (v, u) 4 diepht@vnu
5. 5 diepht@vnu
6. Ví dụ: đồ thị vô hướng – định hướng Cầu Giấy Cầu Giấy ĐHQG BX Kim Mã ĐHQG BX Kim Mã Ngã tư Sở Ngã tư Sở 6 diepht@vnu
7. Ví dụ  Mạng vận tải (transportation networks)  Mạng liên lạc (communication networks)  Mạng thông tin (information networks)  Mạng xã hội (social networks)  Mạng phụ thuộc (dependency networks) Định hướng hay vô hướng? 7 diepht@vnu
8. PVD ORD SFO LGA HNL LAX DFW MIA
9. 10 diepht@vnu
10. 11 diepht@vnu
11. Nguồn: 12 diepht@vnu
12. Định nghĩa: Đường đi  Trong đồ thị vô hướng G=(V,E)  Đường đi  là dãy P các đỉnh v1, v2, , vk  có tính chất 2 đỉnh liên tiếp vi, vi+1 được nối bởi 1 cạnh trong G.  P được gọi là đường đi từ v1 đến vk  Chu trình là đường đi v1, v2, , vk với k > 2 trong đó k-1 đỉnh đầu tiên phân biệt và v1 = vk  Với đồ thị có hướng, trong một đường đi hay chu trình, 2 đỉnh liên tiếp (vi, vi+1) phải là một cung thuộc E 13 diepht@vnu
13. Ví dụ: đồ thị có chu trình – không có chu trình 14 diepht@vnu
14. Định nghĩa: Tính liên thông  Đồ thị vô hướng liên thông nếu tồn tại đường đi từ u đến v với mọi cặp đỉnh (u, v)  Đồ thị có hướng . liên thông yếu nếu đồ thị vô hướng nền tảng của nó là đồ thị liên thông . liên thông mạnh nếu tồn tại một đường đi từ u đến v và một đường đi từ v đến u với mọi cặp đỉnh (u, v) 15 diepht@vnu
15. Ví dụ: đồ thị vô hướng liên thông – không liên thông 16 diepht@vnu
16. Ví dụ: đồ thị có hướng liên thông mạnh - yếu - không liên thông 17 diepht@vnu
17. Các khái niệm khác  Khoảng cách giữa 2 đỉnh u, v là số cạnh trên đường đi ngắn nhất từ u đến v  Cây trong lý thuyết đồ thị: là đồ thị vô hướng liên thông không chứa chu trình  Đồ thị có/không có trọng số  Đồ thị có/không có nhãn 18 diepht@vnu
18. Ví dụ: đồ thị có trọng số - không trọng số Cầu Giấy Cầu Giấy 5 7 ĐHQG BX Kim Mã ĐHQG BX Kim Mã 11 15 Ngã tư Sở Ngã tư Sở 19 diepht@vnu
19. 2. Cài đặt đồ thị
20. Hai cách cơ bản biểu diễn đồ thị 0 1 0 1 2 3 4 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 2 2 1 0 0 1 1 3 0 0 0 0 0 3 4 4 0 0 0 1 0 0 1 3 1 2 4 2 0 3 4 3 4 Với đồ thị vô hướng? 3 21 diepht@vnu
21. Cài đặt: Biểu diễn bằng ma trận kề 0 1 0 1 2 3 4 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 2 2 1 0 0 1 1 3 0 0 0 0 0 3 4 4 0 0 0 1 0 const int N = 5; typedef bool Graph[N][N]; Graph g1; g1[0][0] = 0; g1[0][1] = 1; 22 diepht@vnu
22. Cài đặt: Biểu diễn bằng danh sách kề 0 1 0 1 3 1 2 4 2 2 0 3 4 3 4 3 4 3 struct Cell{ int vertex; Cell * next; }; const int N = 5; typedef Cell * Graph[N]; Graph g2; addFirst(g2[0], 3); addFirst(g2[0], 1); 23 diepht@vnu
23. So sánh 2 phương pháp biểu diễn  Các yếu tố cần xét  Độ phức tạp thời gian của phép truy cập tới thông tin 1 cặp đỉnh u, v  Độ phức tạp không gian biểu diễn đồ thị  Độ phức tạp thời gian của phép khảo sát tập đỉnh kề với đỉnh u cho trước 24 diepht@vnu
24. 3. Một số bài toán tiêu biểu
25. Đi qua đồ thị theo bề rộng  Sử dụng kĩ thuật tìm kiếm theo bề rộng  Breadth-First Search  Ý tưởng của tìm kiếm theo bề rộng xuất phát từ đỉnh v  Từ đỉnh v ta lần lượt đi thăm tất cả các đỉnh u kề đỉnh v mà u chưa được thăm.  Sau đó, đỉnh nào được thăm trước thì các đỉnh kề nó cũng sẽ được thăm trước.  Quá trình trên sẽ được tiếp tục cho tới khi ta không thể thăm đỉnh nào nữa. 26 diepht@vnu
26. Ví dụ BFS(1) 27 diepht@vnu
27. BFS(v) Algorithm BFS(v) // Tìm kiếm theo bề rộng xuất phát từ v. Input: Đỉnh v chưa được thăm Khởi tạo hàng đợi Q rỗng; Đánh dấu đỉnh v đã được thăm; Q.enqueue(v) while Q.empty() ≠ TRUE w  Q.dequeue() for (mỗi đỉnh u kề w) if ( u chưa được thăm) Đánh dấu u đã được thăm; Q.enqueue(u) 28 diepht@vnu
28. Thuật toán đi qua đồ thị G theo bề rộng Algorithm BFSTraversal(G) // Đi qua đồ thị G=(V, E) theo bề rộng for (mỗi v ∈V) Đánh dấu v chưa được thăm; for (mỗi v ∈V) if (v chưa được thăm) BFS(v);  Phân tích  Ứng dụng  Vấn đề đạt tới: Giả sử v và w là hai đỉnh bất kỳ, ta muốn biết từ đỉnh v có đường đi tới đỉnh w hay không?  Tính liên thông và thành phần liên thông của đồ thị vô hướng 29 diepht@vnu
29. Đi qua đồ thị theo độ sâu  Sử dụng kĩ thuật tìm kiếm theo độ sâu  Depth-First Search  Ý tưởng của tìm kiếm theo độ sâu xuất phát từ đỉnh u  Từ đỉnh u ta đến thăm một đỉnh v kề đỉnh u. Rồi lại từ đỉnh v ta đến thăm đỉnh w kề v. Cứ thế tiếp tục chừng nào có thể được.  Khi đạt tới đỉnh v mà tại v ta không đi thăm tiếp được thì  quay lại đỉnh u và từ đỉnh u ta đi thăm đỉnh v’ khác kề u (nếu có), rồi từ v’ lại đi thăm tiếp đỉnh kề v’,  Quá trình trên sẽ tiếp diễn cho tới khi ta không thể tới thăm đỉnh nào nữa. 30 diepht@vnu
30. Ví dụ DFS(1) 31 diepht@vnu
31. DFS(v) Algorithm DFS(v) // Tìm kiếm theo độ sâu xuất phát từ v. Input: Đỉnh v chưa được thăm for (mỗi đỉnh u kề v) if ( u chưa được thăm) Đánh dấu u đã được thăm; DFS(u) 32 diepht@vnu
32. Thuật toán đi qua đồ thị G theo độ sâu Algorithm DFSTraversal(G) // Đi qua đồ thị G=(V, E) theo độ sâu for (mỗi v ∈V) Đánh dấu v chưa được thăm; for (mỗi v ∈V) if (v chưa được thăm) Thăm v và đánh dấu v đã được thăm; DFS(v);  Phân tích  Ứng dụng  Phân lớp các cung  Phát hiện chu trình trong đồ thị 33 diepht@vnu
33. Lịch trình Tuần 14, 15 Thi cuối kỳ vào 10/01 1. Đồ thị và các khái niệm liên quan 2. Cài đặt đồ thị 3. Một số bài toán tiêu biểu  Đi qua/duyệt đồ thị  Sắp xếp topo trên đồ thị định hướng không có chu trình  Tìm đường đi ngắn nhất  Tìm cây bao trùm ngắn nhất 4. Đồ thị và C++ 34 diepht@vnu
34. Chuẩn bị tuần tới  Lý thuyết: Đọc tiếp chương 18 giáo trình  Thực hành: Đồ thị 35 diepht@vnu