Изменения
→Анализ времени работы
== Описание алгоритма ==[[Image: Graph-BFS.gif|thumb|240px|Алгоритм BFS<br><font color==#3c9eff>посещенные</font> вершины<br>]]
Пусть задан невзвешенный ориентированный граф <tex> G = (V, E) </tex>, в котором выделена исходная вершина <tex>s</tex>. Для алгоритма нам потребуются очередьТребуется найти длину кратчайшего пути (если таковой имеется) от одной заданной вершины до другой. Частным случаем указанного графа является невзвешенный неориентированный граф, которая сначала содержит только <tex> s </tex>, и множество посещенных вершин <tex> X </tex>, которое изначально тоже содержит только <tex> s </tex>т.е. На каждом шаге алгоритм вынимает из начала очереди вершинуграф, рассматривает все исходящие из нее в котором для каждого ребра и добавляет все связанные с ней непосещенные найдется обратное, соединяющее те же вершины в <tex> X </tex> и в конец очереди. Если очередь пуста, то алгоритм завершает работудругом направлении.
== Анализ времени работы ==
Оценим время работы для входного графа <tex>G = (V, E)</tex>, где множество ребер <tex> E </tex> представлено 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 <tex> O(1) </tex> времени, так что общее время работы с очередью составляет <tex> O(|V|) </tex> операций. Для каждой вершины <tex> v </tex> рассматривается не более <tex> \mathrm{deg}(v) </tex> ребер, инцидентных ей. Так как <tex> \sum\limits_{v \in V} \mathrm{deg}(v) = 2|E| </tex>, то время, используемое на работу с ребрами, составляет <tex> O(|E|) </tex>. Поэтому общее время работы алгоритма поиска в ширину — <tex> O(|V| + |E|) </tex>.
{{Утверждение
|statement=
В алгоритме очереди поиска в ширину очередь всегда содержит сначала некоторое количество расстояние вершин с расстоянием k, а потом некоторое количество вершин с расстоянием k + 1(возможно, нулевое)до <tex>s</tex> монотонно неубывает.
|proof=
Докажем это утверждение индукцией по шагам алгоритмачислу выполненных алгоритмом шагов. Введем дополнительный инвариант: у любых двух вершин из очереди, расстояние до <tex> s </tex> отличается не более чем на <tex> 1 </tex>. '''База''': изначально очередь содержит только одну вершину <tex> s </tex>. '''Переход''': пусть после <tex> i-й </tex> итерации в очереди <tex> a + 1 </tex> вершин с расстоянием <tex> x </tex> и <tex> b </tex> вершин с расстоянием <tex> x + 1 </tex>.
}}
{{Теорема
|statement=
Алгоритм поиска в ширину в невзвешенном графе находит оптимальные расстояния длины кратчайших путей до всех достижимых вершин.
|proof=
Допустим, что это не так. Выберем из вершин, для которых найдено неоптимальное расстояние кратчайшие пути от <tex> s </tex> найдены некорректно, ту, которая находится на минимальном расстояниинастоящее расстояние до которой минимально. Пусть это вершина <tex> u </tex>, и она имеет своим предком в дереве обхода в ширину <tex> v </tex>, а предкок предок в оптимальном кратчайшем пути до <tex> v u </tex> — вершина <tex> w </tex>. Расстояние до вершин Так как <tex> w </tex> — предок <tex> u </tex> в кратчайшем пути, то <tex> v \rho(s, u) = \rho(s, w) + 1 > \rho(s, w) </tex> , и расстояние до <tex> w </tex> найдено корректноверно, путь через <tex> \rho(s, w ) = d[w] </tex> оптимальный. Значит, а через <tex> \rho(s, u) = d[w] + 1 </tex>. Так как <tex> v </tex> — нетпредок <tex> u </tex> в дереве обхода в ширину, то <tex> d[u] = d[v] + 1 </tex>. Расстояние до <tex> u </tex> найдено некорректно, поэтому <tex> \rho(s, u) < d[u] </tex>. Подставляя сюда два последних равенства, получаем <tex> d[w] + 1 < d[v] + 1 </tex>, то есть, <tex> d[w] < d[v] </tex>. Из ранее доказанной леммы следует, что в этом случае вершина <tex> w </tex> попала в очередь и была обработана раньше, чем <tex> v </tex>. Но она соединена с <tex> u </tex>, значит, <tex> v </tex> не может быть предком <tex> u </tex> в дереве обхода в ширину, мы пришли к противоречию, и следовательно, найденные расстояния до всех вершин оптимальныявляются кратчайшими.
}}
== Дерево обхода в ширину == Поиск в ширину также может построить [[Дерево, эквивалентные определения|дерево]] поиска в ширину. Изначально оно состоит из одного корня <tex> s </tex>. 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 <tex> s </tex> вершины <tex> t </tex> путь в дереве поиска в ширину соответствует кратчайшему пути от <tex> s </tex> до <tex> t </tex> в <tex> G </tex>. == Реализация == Предложенная ниже функция возвращает кратчайшее расстояние между двумя вершинами.*<tex> \mathtt{source} </tex> — исходная вершина*<tex> \mathtt{destination} </tex> — конечная вершина*<tex> \mathtt{G} </tex> — граф, состоящий из списка вершин <tex> \mathtt{V} </tex> и списка смежности <tex> \mathtt{E} </tex>. Вершины нумеруются целыми числами.*<tex> \mathtt{Q} </tex> — очередь.*В поле <tex> \mathtt{d[u]} </tex> хранится расстояние от <tex> \mathtt{source} </tex> до <tex> \mathtt{u} </tex>. '''int''' '''BFS'''(G: (V, E), source: '''int''', destination: '''int'''): d = '''int'''[|V|] '''fill'''(d, <tex> \infty </tex>) d[source] = 0 Q = <tex> \varnothing </tex> Q.push(source) '''while''' Q <tex> \ne \varnothing </tex> u = Q.pop() '''for''' v: (u, v) '''in''' E '''if''' d[v] == <tex> \infty </tex> d[v] =d[u] + 1 Q.push(v) '''return''' d[destination]
== Ссылки =1-k BFS ===Пусть в графе разрешены ребра целочисленного веса из отрезка <tex>1 \ldots 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 \ldots u_{m - 1}v</tex> (где <tex>u_1 \ldots u_{m - 1}</tex> — новые вершины). Применим данную операцию ко всем ребрам графа <tex> G </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. Данный алгоритм будет иметь асимптотику <tex> O(|V| + k|E|) </tex>.
== См. также == * [[http://e-maxx.ru/algo/bfs Поиск Обход в ширину на e-maxx.ruглубину, цвета вершин]]* [[Алгоритм Дейкстры]]* [[Теория графов]]
* 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* [http://e-maxx.ru/algo/bfs MAXimal :: algo :: Поиск в ширину]* [[wikipedia:en:Breadth-first_search| Wikipedia {{---}} Breadth-first search]]* [[wikipedia:ru:Поиск_в_ширину| Wikipedia {{---}} Поиск в ширину]]* [http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/graph-general/bfs-2002 Визуализатор алгоритма]
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
[[Категория: Кратчайшие пути в графах]]