Обход в глубину, цвета вершин — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Реализация)
 
(не показано 5 промежуточных версий 4 участников)
Строка 16: Строка 16:
 
В массиве <tex>\mathrm{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''' doDfs(G: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font>
+
  '''function''' doDfs(G[n]: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font>
 +
    visited = array[n, ''false''] <font color=darkgreen> // создаём массив посещённых вершины длины n, заполненный ''false'' изначально</font>
 +
         
 
     '''function''' dfs(u: '''int'''):   
 
     '''function''' dfs(u: '''int'''):   
 
       visited[u] = ''true''
 
       visited[u] = ''true''
Строка 23: Строка 25:
 
             dfs(v)
 
             dfs(v)
 
   
 
   
    '''fill'''(visited, ''false'')           
 
 
     '''for''' i = 1 '''to''' n             
 
     '''for''' i = 1 '''to''' n             
 
       '''if''' '''not''' visited[i]                     
 
       '''if''' '''not''' visited[i]                     
           dfs(i)  
+
           dfs(i)
  
 
=== Время работы ===
 
=== Время работы ===
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>.
+
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\ |\ \mathrm{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 45: Строка 46:
 
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.
 
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''' doDfs(G: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font>
+
  '''function''' doDfs(G[n]: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе </font>
 +
    color = array[n, ''white'']
 +
                   
 
     '''function''' dfs(u: '''int'''):
 
     '''function''' dfs(u: '''int'''):
 
       color[u] = ''gray''           
 
       color[u] = ''gray''           
Строка 53: Строка 56:
 
       color[u] = ''black''   
 
       color[u] = ''black''   
 
                        
 
                        
    '''fill'''(color, ''white'')           
 
 
     '''for''' i = 1 '''to''' n             
 
     '''for''' i = 1 '''to''' n             
 
       '''if''' color[i] == ''white''                 
 
       '''if''' color[i] == ''white''                 
 
           dfs(i)
 
           dfs(i)
 
+
 
 
=== Пример ===
 
=== Пример ===
 
Рассмотрим, как будут изменяться цвета вершин при обходе в глубину данного графа.
 
Рассмотрим, как будут изменяться цвета вершин при обходе в глубину данного графа.

Текущая версия на 21:45, 19 июня 2018

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.

Алгоритм[править]

Общая идея[править]

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[править]

  1. Выбираем любую вершину из еще не пройденных, обозначим ее как [math]u[/math].
  2. Запускаем процедуру [math]\mathrm{dfs(u)}[/math]
    • Помечаем вершину [math]u[/math] как пройденную
    • Для каждой не пройденной смежной с [math]u[/math] вершиной (назовем ее [math]v[/math]) запускаем [math]\mathrm{dfs(v)}[/math]
  3. Повторяем шаги 1 и 2, пока все вершины не окажутся пройденными.

Реализация[править]

В массиве [math]\mathrm{visited[]}[/math] хранится информация о пройденных и не пройденных вершинах.

function doDfs(G[n]: Graph): // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе 
   visited = array[n, false]  // создаём массив посещённых вершины длины n, заполненный false изначально
          
   function dfs(u: int):   
      visited[u] = true
      for v: (u, v) in G        
         if not visited[v]               
            dfs(v)

   for i = 1 to n             
      if not visited[i]                    
         dfs(i)

Время работы[править]

Оценим время работы обхода в глубину. Процедура [math]\mathrm{dfs}[/math] вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие ребра [math]\{e\ |\ \mathrm{begin(e)} = u\}[/math]. Всего таких ребер для всех вершин в графе [math]O(E)[/math], следовательно, время работы алгоритма оценивается как [math]O(V+E)[/math].

Цвета вершин[править]

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 [math]\mathrm{dfs}[/math];
  • черная — вершина пройдена, все итерации [math]\mathrm{dfs}[/math] от нее завершены.

Такие "метки" в основном используются при поиске цикла.

Реализация[править]

Отличие реализации с цветами от предыдущей лишь в массиве [math]\mathrm{visited[]}[/math], который мы назовем теперь [math]\mathrm{color[]}[/math]. В нем будет хранится информация о цветах вершин.

function doDfs(G[n]: Graph): // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет обход в глубину во всем графе 
   color = array[n, white]
                   
   function dfs(u: int):
      color[u] = gray           
      for v: (u, v) in G                   
         if color[v] == white
            dfs(v)
      color[u] = black   
                   	   
   for i = 1 to n             
      if color[i] == white                
         dfs(i)

Пример[править]

Рассмотрим, как будут изменяться цвета вершин при обходе в глубину данного графа.

Описание шага Состояние графа
В функции [math]\mathrm{doDfs}[/math] присваиваем всем вершинам в массиве [math]\mathrm{color[]}[/math] белый цвет. Затем проверяем, что первая вершина окрашена в белый цвет. Заходим в нее и раскрашиваем ее в серый цвет. Dfs1.png
Пробуем пойти в вершину с номером 2. Проверяем, что она белая, и переходим в нее. Окрашиваем ее в серый цвет. Dfs2.png
Пробуем пойти в вершину с номером 3. Проверяем, что она белая, и переходим в нее. Окрашиваем ее в серый цвет. Dfs3.png
Проверяем, что из вершины с номером 3 не исходит ни одного ребра. Помечаем ее в черный цвет и возвращаемся в вершину с номером 2. Dfs4.png
Пробуем пойти в вершину с номером 4. Проверяем, что она белая, и переходим в нее. Окрашиваем ее в серый цвет. Dfs5 6 7.png
Пробуем пойти в вершину с номером 3. Видим, что она черного цвета, и остаемся на месте. Dfs5 6 7.png
Пробуем пойти в вершину с номером 1. Видим, что она серого цвета, и остаемся на месте. Dfs5 6 7.png
Из вершины с номером 4 больше нет исходящих ребер. Помечаем ее в черный цвет и возвращаемся в вершину с номером 2. Dfs8.png
Из вершины с номером 2 больше нет исходящих ребер. Помечаем ее в черный цвет и возвращаемся в вершину с номером 1. Dfs9.png
Из вершины с номером 1 больше нет исходящих ребер. Помечаем ее в черный цвет и выходим в программу [math]\mathrm{doDfs}[/math]. В ней проверяем, что все вершины окрашены в черный цвет. Выходим из функции [math]\mathrm{doDfs}[/math]. Алгоритм завершен. Dfs10.png

Дерево обхода в глубину[править]

Типы ребер, определяемые деревом обхода:
1) ребра дерева
2) обратные ребра
3) прямые ребра
4) перекрестные ребра

Рассмотрим подграф предшествования обхода в глубину [math]G_p = (V, E_p)[/math], где [math]E_p = \{(p[u], u) : u \in V,\ p[u] \neq NIL\}[/math], где в свою очередь [math]p[u][/math] — вершина, от которой был вызван [math]\mathrm{dfs(u)}\ [/math] (для вершин, от которых [math]\mathrm{dfs}[/math] был вызван нерекурсивно это значение соответственно равно [math]NIL[/math]). 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 [math]G[/math]:

  • Ребрами дерева назовем те ребра из [math]G[/math], которые вошли в [math]G_p[/math].
  • Ребра [math](u, v)[/math], соединяющие вершину [math]u[/math] с её предком [math]v[/math] 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 [math](u, v)[/math], не являющиеся ребрами дерева и соединяющие вершину [math]u[/math] с её потомком [math]v[/math] 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 [math]\mathrm{dfs}[/math] можно модифицировать так, что он будет классифицировать встречающиеся при работе ребра. Ключевая идея состоит в том, что каждое ребро [math](u, v)[/math] можно классифицировать при помощи цвета вершины [math]v[/math] при первом его исследовании, а именно:

  • Белый цвет вершины [math]v[/math] по определению [math]\mathrm{dfs}[/math] говорит о том, что это ребро дерева.
  • Серый цвет в силу того, что серые вершины всегда образуют нисходящий путь в каком-либо из деревьев [math]\mathrm{dfs}[/math] и встреченная вершина [math]v[/math] лежит на нем выше вершины [math]u[/math], определяет обратное ребро (для неориентированного графа необходимо проверить условие [math]v \neq p[u][/math]).
  • Черный цвет, соответственно, указывает на прямое или перекрестное ребро.

См. также[править]

Источники информации[править]