Обход в глубину, цвета вершин — различия между версиями
Строка 8: | Строка 8: | ||
=== Пошаговое представление === | === Пошаговое представление === | ||
#Выбираем любую вершину из еще ''не пройденных'', обозначим ее как <tex>u</tex>. | #Выбираем любую вершину из еще ''не пройденных'', обозначим ее как <tex>u</tex>. | ||
− | #Запускаем процедуру <tex>dfs(u)</tex> | + | #Запускаем процедуру <tex>\mathrm{dfs(u)}</tex> |
#*Помечаем вершину <tex>u</tex> как ''пройденную'' | #*Помечаем вершину <tex>u</tex> как ''пройденную'' | ||
− | #*Для каждой ''не пройденной'' смежной с <tex>u</tex> вершиной (назовем ее <tex>v</tex>) запускаем <tex>dfs(v)</tex> | + | #*Для каждой ''не пройденной'' смежной с <tex>u</tex> вершиной (назовем ее <tex>v</tex>) запускаем <tex>\mathrm{dfs(v)}</tex> |
#Повторяем шаги 1 и 2, пока все вершины не окажутся ''пройденными''. | #Повторяем шаги 1 и 2, пока все вершины не окажутся ''пройденными''. | ||
=== Реализация === | === Реализация === | ||
− | В массиве <tex>visited[]</tex> хранится информация о ''пройденных'' и ''не пройденных'' вершинах. | + | В массиве <tex>\mathrm{visited[]}</tex> хранится информация о ''пройденных'' и ''не пройденных'' вершинах. |
− | '''function''' dfs(u: '''int'''): | + | '''function''' doDfs(G: '''Graph'''):<font color=darkgreen>// функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font> |
− | + | '''function''' dfs(u: '''int'''): | |
− | + | visited[u] = ''true'' | |
− | + | '''for''' v: (u, v) '''in''' G | |
− | + | '''if''' '''not''' visited[v] | |
− | + | dfs(v) | |
− | + | ||
− | + | '''fill'''(visited, ''false'') | |
− | |||
− | '''fill'''(visited, false) | ||
'''for''' i = 1 '''to''' n | '''for''' i = 1 '''to''' n | ||
− | + | '''if''' '''not''' visited[i] | |
− | + | dfs(i) | |
=== Время работы === | === Время работы === | ||
− | Оценим время работы обхода в глубину. Процедура <tex>dfs</tex> вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие [[Основные определения теории графов|ребра]] <tex>\{e\ |\ begin(e) = u\}</tex>. Всего таких ребер для всех вершин в графе <tex>O(E)</tex>, следовательно, время работы алгоритма оценивается как <tex>O(V+E)</tex>. | + | Оценим время работы обхода в глубину. Процедура <tex>\mathrm{dfs}</tex> вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие [[Основные определения теории графов|ребра]] <tex>\{e\ |\ begin(e) = u\}</tex>. Всего таких ребер для всех вершин в графе <tex>O(E)</tex>, следовательно, время работы алгоритма оценивается как <tex>O(V+E)</tex>. |
== Цвета вершин == | == Цвета вершин == | ||
Строка 39: | Строка 37: | ||
*если вершина ''белая'', значит, мы в ней еще не были, вершина ''не пройдена''; | *если вершина ''белая'', значит, мы в ней еще не были, вершина ''не пройдена''; | ||
− | *''серая'' — вершина ''проходится'' в текущей процедуре <tex>dfs</tex>; | + | *''серая'' — вершина ''проходится'' в текущей процедуре <tex>\mathrm{dfs}</tex>; |
− | *''черная'' — вершина ''пройдена'', все итерации <tex>dfs</tex> от нее завершены. | + | *''черная'' — вершина ''пройдена'', все итерации <tex>\mathrm{dfs}</tex> от нее завершены. |
Такие "метки" в основном используются при [[Использование обхода в глубину для поиска цикла в ориентированном графе|поиске цикла]]. | Такие "метки" в основном используются при [[Использование обхода в глубину для поиска цикла в ориентированном графе|поиске цикла]]. | ||
=== Реализация === | === Реализация === | ||
− | Отличие реализации с цветами от предыдущей лишь в массиве <tex>visited[]</tex>, который мы назовем теперь <tex>color[]</tex>. В нем будет хранится информация о цветах вершин. | + | Отличие реализации с цветами от предыдущей лишь в массиве <tex>\mathrm{visited[]}</tex>, который мы назовем теперь <tex>\mathrm{color[]}</tex>. В нем будет хранится информация о цветах вершин. |
− | '''function''' dfs(u: '''int'''): | + | '''function''' doDfs(G: '''Graph'''):<font color=darkgreen>// функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font> |
− | + | '''function''' dfs(u: '''int'''): | |
− | + | color[u] = ''gray'' | |
− | + | '''for''' v: (u, v) '''in''' G | |
− | + | '''if''' color[v] == ''white'' | |
− | + | dfs(v) | |
− | + | color[u] = ''black'' | |
− | + | ||
− | |||
− | |||
'''fill'''(color, ''white'') | '''fill'''(color, ''white'') | ||
'''for''' i = 1 '''to''' n | '''for''' i = 1 '''to''' n | ||
− | + | '''if''' color[i] == ''white'' | |
− | + | dfs(i) | |
=== Пример === | === Пример === | ||
Строка 69: | Строка 65: | ||
!style="background-color:#EEE"| Состояние графа | !style="background-color:#EEE"| Состояние графа | ||
|- | |- | ||
− | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| | + | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| В функции <tex>\mathrm{doDfs}</tex> присваиваем всем вершинам в массиве <tex>\mathrm{color[]}</tex> белый цвет. Затем проверяем, что первая вершина окрашена в белый цвет. Заходим в нее и раскрашиваем ее в серый цвет. |
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs1.png|150px|]] | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs1.png|150px|]] | ||
|- | |- | ||
Строка 96: | Строка 92: | ||
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs9.png|150px|]] | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs9.png|150px|]] | ||
|- | |- | ||
− | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| Из вершины с номером 1 больше нет исходящих ребер. Помечаем ее в черный цвет и выходим в | + | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| Из вершины с номером 1 больше нет исходящих ребер. Помечаем ее в черный цвет и выходим в программу <tex>\mathrm{doDfs}</tex>. В ней проверяем, что все вершины окрашены в черный цвет. Выходим из функции <tex>\mathrm{doDfs}</tex>. Алгоритм завершен. |
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs10.png|150px|]] | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| [[Файл:dfs10.png|150px|]] | ||
|} | |} | ||
Строка 107: | Строка 103: | ||
4) <font color=#ff2a2a>перекрестные</font> ребра]] | 4) <font color=#ff2a2a>перекрестные</font> ребра]] | ||
− | Рассмотрим подграф предшествования обхода в глубину <tex>G_p = (V, E_p)</tex>, где <tex>E_p = \{(p[u], u) : u \in V,\ p[u] \neq NIL\}</tex>, где в свою очередь <tex>p[u]</tex> — вершина, от которой был вызван <tex>dfs(u)\ </tex> (для вершин, от которых <tex>dfs</tex> был вызван нерекурсивно это значение соответственно равно <tex>NIL</tex>). Подграф предшествования поиска в глубину образует ''лес обхода в глубину'', который состоит из нескольких ''деревьев обхода в глубину''. С помощью полученного леса можно классифицировать ребра графа <tex>G</tex>: | + | Рассмотрим подграф предшествования обхода в глубину <tex>G_p = (V, E_p)</tex>, где <tex>E_p = \{(p[u], u) : u \in V,\ p[u] \neq NIL\}</tex>, где в свою очередь <tex>p[u]</tex> — вершина, от которой был вызван <tex>\mathrm{dfs(u)}\ </tex> (для вершин, от которых <tex>\mathrm{dfs}</tex> был вызван нерекурсивно это значение соответственно равно <tex>NIL</tex>). Подграф предшествования поиска в глубину образует ''лес обхода в глубину'', который состоит из нескольких ''деревьев обхода в глубину''. С помощью полученного леса можно классифицировать ребра графа <tex>G</tex>: |
* ''Ребрами дерева'' назовем те ребра из <tex>G</tex>, которые вошли в <tex>G_p</tex>. | * ''Ребрами дерева'' назовем те ребра из <tex>G</tex>, которые вошли в <tex>G_p</tex>. | ||
* Ребра <tex>(u, v)</tex>, соединяющие вершину <tex>u</tex> с её предком <tex>v</tex> в дереве обхода в глубину назовем ''обратными ребрами'' (для неориентированного графа предок должен быть ''не родителем'', так как иначе ребро будет являться ребром дерева). | * Ребра <tex>(u, v)</tex>, соединяющие вершину <tex>u</tex> с её предком <tex>v</tex> в дереве обхода в глубину назовем ''обратными ребрами'' (для неориентированного графа предок должен быть ''не родителем'', так как иначе ребро будет являться ребром дерева). | ||
* Ребра <tex>(u, v)</tex>, не являющиеся ребрами дерева и соединяющие вершину <tex>u</tex> с её потомком <tex>v</tex> в дереве обхода в глубину назовем ''прямыми ребрами'' (в неориентированном графе нет разницы между прямыми и обратными ребрами, поэтому все такие ребра считаются обратными). | * Ребра <tex>(u, v)</tex>, не являющиеся ребрами дерева и соединяющие вершину <tex>u</tex> с её потомком <tex>v</tex> в дереве обхода в глубину назовем ''прямыми ребрами'' (в неориентированном графе нет разницы между прямыми и обратными ребрами, поэтому все такие ребра считаются обратными). | ||
* Все остальные ребра назовем ''перекрестными ребрами'' — такие ребра могут соединять вершины одного и того же дерева обхода в глубину, когда ни одна из вершин не является предком другой, или соединять вершины в разных деревьях. | * Все остальные ребра назовем ''перекрестными ребрами'' — такие ребра могут соединять вершины одного и того же дерева обхода в глубину, когда ни одна из вершин не является предком другой, или соединять вершины в разных деревьях. | ||
− | Алгоритм <tex>dfs</tex> можно модифицировать так, что он будет классифицировать встречающиеся при работе ребра. Ключевая идея состоит в том, что каждое ребро <tex>(u, v)</tex> можно классифицировать при помощи цвета вершины <tex>v</tex> при первом его исследовании, а именно: | + | Алгоритм <tex>\mathrm{dfs}</tex> можно модифицировать так, что он будет классифицировать встречающиеся при работе ребра. Ключевая идея состоит в том, что каждое ребро <tex>(u, v)</tex> можно классифицировать при помощи цвета вершины <tex>v</tex> при первом его исследовании, а именно: |
− | * Белый цвет вершины <tex>v</tex> по определению <tex>dfs</tex> говорит о том, что это ''ребро дерева''. | + | * Белый цвет вершины <tex>v</tex> по определению <tex>\mathrm{dfs}</tex> говорит о том, что это ''ребро дерева''. |
− | * Серый цвет в силу того, что серые вершины всегда образуют нисходящий путь в каком-либо из деревьев <tex>dfs</tex> и встреченная вершина <tex>v</tex> лежит на нем выше вершины <tex>u</tex>, определяет ''обратное ребро'' (для неориентированного графа необходимо проверить условие <tex>v \neq p[u]</tex>). | + | * Серый цвет в силу того, что серые вершины всегда образуют нисходящий путь в каком-либо из деревьев <tex>\mathrm{dfs}</tex> и встреченная вершина <tex>v</tex> лежит на нем выше вершины <tex>u</tex>, определяет ''обратное ребро'' (для неориентированного графа необходимо проверить условие <tex>v \neq p[u]</tex>). |
* Черный цвет, соответственно, указывает на ''прямое'' или ''перекрестное ребро''. | * Черный цвет, соответственно, указывает на ''прямое'' или ''перекрестное ребро''. | ||
+ | |||
+ | == См. также == | ||
+ | * [[Обход в ширину]] | ||
== Источники информации == | == Источники информации == |
Версия 09:39, 16 декабря 2016
Обход в глубину (поиск в глубину, англ. Depth-First Search, DFS) — один из основных методов обхода графа, часто используемый для проверки связности, поиска цикла и компонент сильной связности и для топологической сортировки.
Содержание
Алгоритм
Общая идея
Общая идея алгоритма состоит в следующем: для каждой не пройденной вершины необходимо найти все не пройденные смежные вершины и повторить поиск для них.
Пошаговое представление
- Выбираем любую вершину из еще не пройденных, обозначим ее как .
- Запускаем процедуру
- Помечаем вершину как пройденную
- Для каждой не пройденной смежной с вершиной (назовем ее ) запускаем
- Повторяем шаги 1 и 2, пока все вершины не окажутся пройденными.
Реализация
В массиве
хранится информация о пройденных и не пройденных вершинах.function doDfs(G: Graph):// функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе function dfs(u: int): visited[u] = true for v: (u, v) in G if not visited[v] dfs(v) fill(visited, false) for i = 1 to n if not visited[i] dfs(i)
Время работы
Оценим время работы обхода в глубину. Процедура ребра . Всего таких ребер для всех вершин в графе , следовательно, время работы алгоритма оценивается как .
вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такиеЦвета вершин
Зачастую, простой информации "были/не были в вершине" не хватает для конкретных целей.
Поэтому в процессе алгоритма вершинам задают некоторые цвета:
- если вершина белая, значит, мы в ней еще не были, вершина не пройдена;
- серая — вершина проходится в текущей процедуре ;
- черная — вершина пройдена, все итерации от нее завершены.
Такие "метки" в основном используются при поиске цикла.
Реализация
Отличие реализации с цветами от предыдущей лишь в массиве
, который мы назовем теперь . В нем будет хранится информация о цветах вершин.function doDfs(G: Graph):// функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе function dfs(u: int): color[u] = gray for v: (u, v) in G if color[v] == white dfs(v) color[u] = black fill(color, white) for i = 1 to n if color[i] == white dfs(i)
Пример
Рассмотрим, как будут изменяться цвета вершин при обходе в глубину данного графа.
Дерево обхода в глубину
Рассмотрим подграф предшествования обхода в глубину
, где , где в свою очередь — вершина, от которой был вызван (для вершин, от которых был вызван нерекурсивно это значение соответственно равно ). Подграф предшествования поиска в глубину образует лес обхода в глубину, который состоит из нескольких деревьев обхода в глубину. С помощью полученного леса можно классифицировать ребра графа :- Ребрами дерева назовем те ребра из , которые вошли в .
- Ребра , соединяющие вершину с её предком в дереве обхода в глубину назовем обратными ребрами (для неориентированного графа предок должен быть не родителем, так как иначе ребро будет являться ребром дерева).
- Ребра , не являющиеся ребрами дерева и соединяющие вершину с её потомком в дереве обхода в глубину назовем прямыми ребрами (в неориентированном графе нет разницы между прямыми и обратными ребрами, поэтому все такие ребра считаются обратными).
- Все остальные ребра назовем перекрестными ребрами — такие ребра могут соединять вершины одного и того же дерева обхода в глубину, когда ни одна из вершин не является предком другой, или соединять вершины в разных деревьях.
Алгоритм
можно модифицировать так, что он будет классифицировать встречающиеся при работе ребра. Ключевая идея состоит в том, что каждое ребро можно классифицировать при помощи цвета вершины при первом его исследовании, а именно:- Белый цвет вершины по определению говорит о том, что это ребро дерева.
- Серый цвет в силу того, что серые вершины всегда образуют нисходящий путь в каком-либо из деревьев и встреченная вершина лежит на нем выше вершины , определяет обратное ребро (для неориентированного графа необходимо проверить условие ).
- Черный цвет, соответственно, указывает на прямое или перекрестное ребро.
См. также
Источники информации
- Википедия — Поиск в глубину
- Wikipedia — Depth-first search
- Обход в глубину. Реализации.
- Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. Алгоритмы: построение и анализ, второе издание. Пер. с англ. — Издательский дом "Вильямс", 2007. — 1296 с. — Глава 22. Элементарные алгоритмы для работы с графами.