Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 12 Grafi e visite di grafi Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano

Definizione Un grafo G=(V,E) consiste in: - un insieme V di vertici (o nodi) - un insieme E di coppie di vertici, detti archi o spigoli: ogni arco connette due vertici Esempio 1: V={persone che vivono in Italia}, E={coppie di persone che si sono strette la mano} Esempio 2: V={persone che vivono in Italia}, E={(x,y) tale che x ha inviato una mail a y} 2

Terminologia (1/2) Esempio 1: relazione simmetrica grafo non orientato Esempio 2: relazione non simmetrica grafo orientato n = numero di vertici m = numero di spigoli L ed I sono adiacenti (L,I) è incidente a L I ha grado 4: δ(i)=4 δ(v)=2m v V 3

Terminologia (2/2) < L, I, E, C, B, A > è un cammino nel grafo di lunghezza 5 Non è il più corto cammino tra L ed A La lunghezza del più corto cammino tra due vertici si dice distanza: L ed A hanno distanza 4 4

Strutture dati per rappresentare grafi 5

Grafi non orientati 6

Grafi orientati 7

Prestazioni della lista di archi 8

Prestazioni delle liste di adiacenza 9

Prestazioni della matrice di adiacenza 10

Visite di grafi 11

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 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) 12

Algoritmo di visita generica 13

Osservazioni Un vertice viene marcato quando viene incontrato per la prima volta: la marcatura può essere mantenuta tramite un vettore di bit di marcatura La visita genera un albero di copertura T del grafo L insieme di vertici F T mantiene la frangia di T: v T-F: v è chiuso, tutti gli archi incidenti su v sono stati esaminati v F: v è aperto, esistono archi incidenti su v non ancora esaminati 14

Costo della visita Il tempo di esecuzione dipende dalla struttura dati usata per rappresentare il grafo: Lista di archi: O(mn) Liste di adiacenza: O(m+n) Matrice di adiacenza: O(n 2 ) 15

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) 16

Visita in ampiezza 17

Visita in ampiezza 18

Esempio: grafo non orientato (1/2) 19

Esempio: grafo orientato 21

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 22

Visita in profondità 23

Visita in profondità 24

Esempio: grafo orientato (1/2) 27

Esempio: grafo orientato (2/2) 28

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 29

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 30