Обход в ширину — различия между версиями
AKhimulya (обсуждение | вклад) (fixes) |
Shersh (обсуждение | вклад) м (→0-1 BFS) |
||
Строка 70: | Строка 70: | ||
== Вариации алгоритма == | == Вариации алгоритма == | ||
=== 0-1 BFS === | === 0-1 BFS === | ||
− | Пусть в графе разрешены ребра веса <tex> 0 </tex> и <tex> 1 </tex>, необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Для решения данной задачи модифицируем приведенный выше алгоритм следующим образом: вместо очереди будем использовать [[Персистентный_дек| | + | Пусть в графе разрешены ребра веса <tex> 0 </tex> и <tex> 1 </tex>, необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Для решения данной задачи модифицируем приведенный выше алгоритм следующим образом: вместо очереди будем использовать [[Персистентный_дек|дек]] (или можно даже steque), а вместо добавления вершины в конец будем добавлять вершину в начало, если рассматриваемое ее ребро имеет вес <tex> 0 </tex>, а иначе в конец. Соответственно релаксируем расстояние до вершины. Таким образом, в начале дека всегда будет вершина, расстояние до которой меньше либо равно расстоянию до остальных вершин дека, и инвариант [[#Корректность | расположения элементов в деке в порядке неубывания]] сохраняется. Значит, алгоритм корректен на том же основании, что и обычный BFS. Очевидно, что каждая вершина войдет в дек не более двух раз, значит, асимптотика у данного алгоритма та же, что и у обычного BFS. |
+ | |||
=== 1-k BFS === | === 1-k BFS === | ||
Пусть в графе разрешены ребра целочисленного веса из отрезка <tex>1..k</tex>, необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Представим ребро <tex>uv</tex> веса <tex>m</tex> как последовательность ребер <tex>uu_1u_2..u_{m - 1}v</tex> (где <tex>u_1..u_{m - 1}</tex> - новые вершины). Применим данную операцию ко всем ребрам графа <tex>G(V, E)</tex>. Получим граф, состоящий (в худшем случае) из <tex>k|E|</tex> ребер и <tex>|V| + (k - 1)|E|</tex> вершин. Для нахождения кратчайшего пути следует запустить BFS на новом графе. Асимптотикой данного алгоритма является <tex> O(|V| + k|E|) </tex>. | Пусть в графе разрешены ребра целочисленного веса из отрезка <tex>1..k</tex>, необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Представим ребро <tex>uv</tex> веса <tex>m</tex> как последовательность ребер <tex>uu_1u_2..u_{m - 1}v</tex> (где <tex>u_1..u_{m - 1}</tex> - новые вершины). Применим данную операцию ко всем ребрам графа <tex>G(V, E)</tex>. Получим граф, состоящий (в худшем случае) из <tex>k|E|</tex> ребер и <tex>|V| + (k - 1)|E|</tex> вершин. Для нахождения кратчайшего пути следует запустить BFS на новом графе. Асимптотикой данного алгоритма является <tex> O(|V| + k|E|) </tex>. |
Версия 20:16, 3 декабря 2014
Обход в ширину (Поиск в ширину, англ. BFS, Breadth-first search) — один из простейших алгоритмов обхода графа, являющийся основой для многих важных алгоритмов для работы с графами.
Содержание
Описание алгоритма
Пусть задан невзвешенный ориентированный граф
, в котором выделена исходная вершина . Требуется найти длину кратчайшего пути (если таковой имеется) от одной заданной вершины до другой. Частным случаем указанного графа является невзвешенный неориентированный граф, т.е. граф, в котором для каждого ребра найдется обратное, соединяющее те же вершины в другом направлении.Для алгоритма нам потребуются очередь, которая сначала содержит только , и множество посещенных вершин , которое изначально тоже содержит только . На каждом шаге алгоритм вынимает из начала очереди вершину, рассматривает все исходящие из нее ребра и добавляет все связанные с ней непосещенные вершины в и в конец очереди. Если очередь пуста, то алгоритм завершает работу.
Поиск в ширину также может построить дерево поиска в ширину. Изначально оно состоит из одного корня . Когда мы добавляем непосещенную вершину в очередь, то добавляем ее и ребро, по которому мы до нее дошли, в дерево. Поскольку каждая вершина может быть посещена не более одного раза, она имеет не более одного родителя. После окончания работы алгоритма для каждой достижимой из вершины путь в дереве поиска в ширину соответствует кратчайшему пути от до в .
Также можно для каждой вершины
считать длину этого пути, равную . Можно считать, что для непосещенных вершин эта длина бесконечно велика. Тогда на каждом шаге длина пути до равна , если посещена и в противном случае. Отсюда следует, что если на каждом шаге обновлять длины путей, то информация о множестве является избыточной, и его можно не хранить.Анализ времени работы
Оценим время работы для входного графа
, где представлены списком смежности. В очередь добавляются только непосещенные вершины, поэтому каждая вершина посещается не более одного раза. Операции внесения в очередь и удаления из нее требуют времени, так что общее время работы с очередью составляет операций. Для каждой вершины рассматривается не более ребер, инцидентных ей. Так как , то время, используемое на работу с ребрами, составляет . Поэтому общее время работы алгоритма поиска в ширину — .Корректность
Утверждение: |
В очереди поиска в ширину расстояние вершин до монотонно неубывает. |
Докажем это утверждение индукцией по числу выполненных алгоритмом шагов. База: изначально очередь содержит только одну вершину Переход: пусть после с расстоянием , утверждение верно. -ого шага алгоритма очередь содержит вершин с расстоянием и вершин с расстоянием . Тогда на -ом шаге мы извлечем из очереди одну вершину и добавим в нее все непосещенные( вершин), связанные с ней; расстояние до них, очевидно, будет равно . У нас останется (возможно, ) вершин с расстоянием и вершин с расстоянием , что соответствует нашему инварианту. |
Теорема: |
Алгоритм поиска в ширину в невзвешенном графе находит длины кратчайших путей до всех достижимых вершин. |
Доказательство: |
Допустим, что это не так. Выберем из вершин, для которых кратчайшие пути от найдены некорректно, ту, настоящее расстояние до которой минимально. Пусть это вершина , и она имеет своим предком в дереве обхода в ширину , а предок в кратчайшем пути до — вершина .Так как — предок в кратчайшем пути, то , и расстояние до w найдено верно, . Значит, .Так как Расстояние до — предок в дереве обхода в ширину, то . найдено некорректно, поэтому . Подставляя сюда два последних равенства, получаем , то есть, . Из ранее доказанной леммы следует, что в этом случае вершина попала в очередь и была обработана раньше, чем . Но она соединена с , значит, не может быть предком в дереве обхода в ширину, мы пришли к противоречию, следовательно, найденные расстояния до всех вершин являются кратчайшими. |
Реализация
Предложенная ниже функция возвращает кратчайшее расстояние между двумя вершинами.
- — исходная вершина
- — конечная вершина
- — граф, состоящий из списка вершин и списка смежности . Вершины нумеруются целыми числами.
- — очередь.
- В поле хранится расстояние от до .
int BFS(E: <V, E>, source: int, destination: int) d = int[|V|] d.fill() d[source] = 0 Q = Q.push(source) while Q u = Q.pop() for vu in E if d[v] == d[v] = d[q] + 1 Q.push(v) return d[destination]
Если требуется найти расстояние лишь между двумя вершинами, из функции можно выйти, как только будет установлено значение
.Вариации алгоритма
0-1 BFS
Пусть в графе разрешены ребра веса дек (или можно даже steque), а вместо добавления вершины в конец будем добавлять вершину в начало, если рассматриваемое ее ребро имеет вес , а иначе в конец. Соответственно релаксируем расстояние до вершины. Таким образом, в начале дека всегда будет вершина, расстояние до которой меньше либо равно расстоянию до остальных вершин дека, и инвариант расположения элементов в деке в порядке неубывания сохраняется. Значит, алгоритм корректен на том же основании, что и обычный BFS. Очевидно, что каждая вершина войдет в дек не более двух раз, значит, асимптотика у данного алгоритма та же, что и у обычного BFS.
и , необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Для решения данной задачи модифицируем приведенный выше алгоритм следующим образом: вместо очереди будем использовать1-k BFS
Пусть в графе разрешены ребра целочисленного веса из отрезка
, необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Представим ребро веса как последовательность ребер (где - новые вершины). Применим данную операцию ко всем ребрам графа . Получим граф, состоящий (в худшем случае) из ребер и вершин. Для нахождения кратчайшего пути следует запустить BFS на новом графе. Асимптотикой данного алгоритма является .Источники информации
- Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн Алгоритмы: построение и анализ — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — с. 459. — ISBN 5-8489-0857-4
- MAXimal :: algo :: Поиск в ширину
- Wikipedia — Breadth-first search
- Wikipedia — Поиск в ширину
- Визуализатор алгоритма