Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e strutture dati
Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano
Un albero è un grafo bipartito?
SÌ!
Ma un grafo bipartito è sempre un albero??
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Capitolo 11
Visite di grafi
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Scopo e tipi di visita
• Una visita (o attraversamento) di un grafo G
permette di esaminare i nodi e gli archi di G in
modo sistematico (se G è connesso)
• Problema di base in molte applicazioni
• Esistono vari tipi di visite con diverse
proprietà: in particolare, visita in ampiezza
(BFS=breadth first search) e visita in
profondità (DFS=depth first search)
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Algoritmo di visita generica
• La visita parte da un vertice s prescelto ed esplora
seguendo una qualche regola uno dei suoi adiacenti
• Un vertice v raggiunto da u viene marcato come
visitato se è stato incontrato per la prima volta, e
viene quindi aggiunto alla frangia F di visita;
inoltre, il nodo u diventa padre di v, e l’arco (u,v)
viene etichettato come arco di visita
• Un vertice rimane nella frangia di visita fintantoché
non sono stati esplorati tutti i suoi adiacenti
• La visita genera un albero di copertura T del grafo
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Visite particolari
• Se la frangia F è implementata come coda si ha
la visita in ampiezza (BFS)
• Se la frangia F è implementata come pila si ha
la visita in profondità (DFS)
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Visita in ampiezza
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Visita in ampiezza
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Costo della visita in ampiezza
Il tempo di esecuzione dipende dalla struttura
dati usata per rappresentare il grafo (e dalla
connettività o meno del grafo rispetto ad s):
• Liste di adiacenza: O(m+n)
• Matrice di adiacenza: O(n2)
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Esempio: grafo non orientato (1/2)
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Esempio: grafo non orientato (2/2)
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Esempio: grafo orientato
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Proprietà
• Per ogni nodo v, il livello di v nell’albero BFS
è pari alla distanza di v dalla sorgente s
• Per ogni arco (u,v) di un grafo non orientato,
gli estremi u e v appartengono allo stesso
livello o a livelli consecutivi dell’albero BFS
• Se il grafo è orientato, possono esistere archi
(u,v) che attraversano all’indietro più di un
livello
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Visita in profondità
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Visita in profondità
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Costo della visita in profondità
Il tempo di esecuzione dipende dalla struttura
dati usata per rappresentare il grafo (e dalla
connettività o meno del grafo rispetto ad s):
• Liste di adiacenza: O(m+n)
• Matrice di adiacenza: O(n2)
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Esempio: grafo non orientato (1/2)
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Esempio: grafo non orientato (2/2)
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Esempio: grafo orientato (1/2)
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Esempio: grafo orientato (2/2)
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Proprietà
• Sia (u,v) un arco di un grafo non orientato. Allora:
– (u,v) è un arco dell’albero DFS, oppure
– i nodi u e v sono l’uno discendente/antenato dell’altro
• Sia (u,v) un arco di un grafo orientato. Allora:
– (u,v) è un arco dell’albero DFS, oppure
– i nodi u e v sono l’uno discendente/antenato dell’altro,
oppure
– (u,v) è un arco trasversale a sinistra, ovvero il vertice
v è in un sottoalbero visitato precedentemente ad u
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Riepilogo
• Concetto di grafo e terminologia
• Diverse strutture dati per rappresentare grafi nella
memoria di un calcolatore
• L’utilizzo di una particolare rappresentazione può
avere un impatto notevole sui tempi di esecuzione
di un algoritmo su grafi (ad esempio, nella visita
di un grafo)
• Algoritmo di visita generica e due casi particolari:
visita in ampiezza e visita in profondità
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Approfondimento
Dato un grafo G=(V,E) rappresentato tramite
una matrice di adiacenza A, scrivere un
algoritmo che scorrendo una sola volta A:
1. Verifica se G è completo;
2. Trova il grado di G;
3. Costruisce la rappresentazione di G
tramite liste di adiacenza.
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