Обход в ширину

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск

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.

Описание алгоритма

Пусть задан невзвешенный ориентированный граф [math] G = (V, E) [/math], в котором выделена исходная вершина [math]s[/math]. 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 [math] s [/math], и множество посещенных вершин [math] X [/math], которое изначально тоже содержит только [math] s [/math]. На каждом шаге алгоритм вынимает из начала очереди вершину, рассматривает все исходящие из нее ребра и добавляет все связанные с ней непосещенные вершины в [math] X [/math] 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 [math] s [/math]. 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 [math] s [/math] вершины [math] t [/math] путь в дереве поиска в ширину соответствует кратчайшему пути от [math] s [/math] до [math] t [/math] в [math] G [/math].

Также можно для каждой вершины [math] t \in V [/math] считать длину этого пути, равную [math] d[t] [/math]. Можно считать, что для непосещенных вершин эта длина бесконечно велика. Тогда на каждом шаге длина пути до [math] t [/math] равна [math] \rho(s, t) [/math], если [math] t [/math] посещена и [math] \infty [/math] в противном случае. Отсюда следует, что если на каждом шаге обновлять длины путей, то информация о множестве [math] X [/math] является избыточной, и его можно не хранить.

Анализ времени работы

Оценим время работы для входного графа [math]G = (V, E)[/math], где [math] E [/math] 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 [math] O(1) [/math] времени, так что общее время работы с очередью составляет [math] O(|V|) [/math] операций. Для каждой вершины [math] v [/math] рассматривается не более [math] \mathrm{deg}(v) [/math] ребер, инцидентных ей. Так как [math] \sum\limits_{v \in V} \mathrm{deg}(v) = 2|E| [/math], то время, используемое на работу с ребрами, составляет [math] O(|E|) [/math]. Поэтому общее время работы алгоритма поиска в ширину — [math] O(|V| + |E|) [/math].

Корректность

Утверждение:
В очереди поиска в ширину расстояние вершин до [math]s[/math] монотонно неубывает.
[math]\triangleright[/math]

Докажем это утверждение индукцией по числу выполненных алгоритмом шагов.

База: изначально очередь содержит только одну вершину [math] s [/math] с расстоянием [math] 0 [/math], утверждение верно.

Переход: пусть после [math] l [/math]-ого шага алгоритма очередь содержит [math] p [/math] вершин с расстоянием [math] k [/math] и [math] q [/math] вершин с расстоянием [math] k + 1 [/math]. Тогда на [math] l+1 [/math]-ом шаге мы извлечем из очереди одну вершину и добавим в нее все непосещенные([math] r [/math] вершин), связанные с ней; расстояние до них, очевидно, будет равно [math] k + 1 [/math]. У нас останется [math] p - 1 [/math] (возможно, [math] 0 [/math]) вершин с расстоянием [math] k [/math] и [math] q + r [/math] вершин с расстоянием [math] k + 1 [/math], что соответствует нашему инварианту.
[math]\triangleleft[/math]
Теорема:
Алгоритм поиска в ширину в невзвешенном графе находит длины кратчайших путей до всех достижимых вершин.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Допустим, что это не так. Выберем из вершин, для которых кратчайшие пути от [math] s [/math] найдены некорректно, ту, настоящее расстояние до которой минимально. Пусть это вершина [math] u [/math], и она имеет своим предком в дереве обхода в ширину [math] v [/math], а предок в кратчайшем пути до [math] u [/math] — вершина [math] w [/math].

Так как [math] w [/math] — предок [math] u [/math] в кратчайшем пути, то [math] \rho(s, u) = \rho(s, w) + 1 \gt \rho(s, w) [/math], и расстояние до w найдено верно, [math] \rho(s, w) = d[w] [/math]. Значит, [math] \rho(s, u) = d[w] + 1 [/math].

Так как [math] v [/math] — предок [math] u [/math] в дереве обхода в ширину, то [math] d[u] = d[v] + 1 [/math].

Расстояние до [math] u [/math] найдено некорректно, поэтому [math] \rho(s, u) \lt d[u] [/math]. Подставляя сюда два последних равенства, получаем [math] d[w] + 1 \lt d[v] + 1 [/math], то есть, [math] d[w] \lt d[v] [/math]. Из ранее доказанной леммы следует, что в этом случае вершина [math] w [/math] попала в очередь и была обработана раньше, чем [math] v [/math]. Но она соединена с [math] u [/math], значит, [math] v [/math] не может быть предком [math] u [/math] в дереве обхода в ширину, мы пришли к противоречию, следовательно, найденные расстояния до всех вершин являются кратчайшими.
[math]\triangleleft[/math]

Реализация

Предложенная ниже функция возвращает кратчайшее расстояние между двумя вершинами.

  • [math] \mathtt{source} [/math] — исходная вершина
  • [math] \mathtt{destination} [/math] — конечная вершина
  • [math] \mathtt{G} [/math] — граф, состоящий из списка вершин [math] \mathtt{V} [/math] и списка смежности [math] \mathtt{E} [/math]. Вершины нумеруются целыми числами.
  • [math] \mathtt{Q} [/math] — очередь.
  • В поле [math] \mathtt{d[u]} [/math] хранится расстояние от [math] \mathtt{source} [/math] до [math] \mathtt{u} [/math].
int BFS(E: <V, E>, source: int, destination: int)
    d = int[|V|]
    d.fill([math] \infty [/math])
    d[source] = 0
    Q = [math] \varnothing [/math]
    Q.push(source)
    while Q [math] \ne \varnothing [/math] 
        u = Q.pop()
        for vu in E
            if d[v] == [math] \infty [/math]
                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 [math] \mathtt{d[destination]} [/math].

Вариации алгоритма

0-1 BFS

Пусть в графе разрешены ребра веса [math] 0 [/math] и [math] 1 [/math], необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Для решения данной задачи модифицируем приведенный выше алгоритм следующим образом: вместо очереди будем использовать deque (steque), а вместо добавления вершины в конец будем добавлять вершину в начало, если рассматриваемое ее ребро имеет вес [math] 0 [/math], 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.

1-k BFS

Пусть в графе разрешены ребра целочисленного веса из отрезка [math]1..k[/math], необходимо найти кратчайший путь между двумя вершинами. Представим ребро [math]uv[/math] веса [math]m[/math] как последовательность ребер [math]uu_1u_2..u_{m - 1}v[/math] (где [math]u_1..u_{m - 1}[/math] - новые вершины). Применим данную операцию ко всем ребрам графа [math]G(V, E)[/math]. Получим граф, состоящий (в худшем случае) из [math]k|E|[/math] ребер и [math]|V| + (k - 1)|E|[/math] вершин. Для нахождения кратчайшего пути следует запустить BFS на новом графе. Асимптотикой данного алгоритма является [math] O(|V| + k|E|) [/math].

Источники информации

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Обход_в_ширину&oldid=41697»