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Algoritmos Elementales de
Grafos
Agustín J. González
ELO-320: Estructura de Datos Y Algoritmos
1er.Sem. 2002

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Introducción
• Estudiaremos métodos para representar y explorar o recorrer grafos.
• Explorar un grafo significa seguir sistemáticamente los arcos de un
grafo para visitar sus vértices.
• Las dos representaciones más comunes para representar grafos son:
Lista de adyacencia y matriz de adyacencia.
• Representación de grafos
• Un Grafo G =(V, E) , V : conjunto de vértices y E conjunto de arcos, se
representa preferiblemente con una lista de adyacencia porque ésta
permite una representación compacta cuando el grafo es disperso; i.e.
cuando |E| << |V|2
• Es preferible usar una representación con Matriz de Adyacencia
cuando el grafo es denso; i.e. |E| ~ |V|2,.o cuando es preciso saber
rápidamente si hay un arco conectando dos vértices.

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Representación con Listas de Adyacencia
• En este caso el Grafo G=(V, E) consiste de un arreglo Adj que
almacena |V| listas, una para cada vértice en V.
• Para cada u  V, la lista de adyacencia Adj[u contiene (punteros a)
todos los vértices v tal que hay una arco (u,v)  E.
• Si el grafo es dirigido, se cumple que la suma de los largos de las listas
de adyacencia es |E|.
• Si el grafo no es dirigido, se cumple que la suma de los largos de las
listas de adyacencia es 2*|E|. Dado que cada arco aparece dos veces.
• En cualquier caso, la memoria requerida es O(max(|V|,|E|)) =
O(|V|+|E|).

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Representación con Listas de Adyacencia: Ejemplo
• Caso grafo no dirigido
• Caso Grafo dirigido
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1 5 4
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• Las listas de adyacencia pueden ser fácilmente adaptadas para
representar grafos con peso. En estos un peso es asociado a cada arco
a través de una función de peso w: E --> R.
Así el peso del arco (u,v) es puesto en el nodo v de la lista u.

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Representación con Matriz de Adyacencia: Ejemplo
• Caso grafo no dirigido
– Notar la simetría. Para ahorrar memoria se puede almacenar sólo la mitad.
• Caso Grafo dirigido
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0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 1
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1 0 1 1 1
0 1 0 1 0
0 1 1 0 1
1 1 0 1 0
1 2 3 4 5
• Si el grafo es con peso, el peso se almacena en la matriz. Cuando un
arco no existe se toma algún valor que represente su ausencia 0, -1 etc.
Dependiendo de la aplicación.
La matriz de adyacencia es preferible cuando el grafo es pequeño por
su simplicidad.

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Algoritmos de Exploración de un grafo.
• La idea es visitar todos los vértices siguiendo los arcos.
• “Breadth-first search” búsqueda (visitar) primero por distancia (todos
de igual distancia se visitan primero)
• Dado un vértice fuente s, Breadth-first search sistemáticamente explora
los arcos del grafo G para “descubrir” todos los vértices alcanzables
desde s.
• También calcula la distancia (menor número de arcos) desde s a todos
los vértices alcanzables.
• También produce un árbol con raíz en s y que contiene a todos los
vértices alcanzables.
• El camino desde s a cada vértice en este recorrido contiene el mínimo
número de arcos. Es el camino más corto medido en número de
vértices.
• Su nombre se debe a que expande uniformemente la frontera entre lo
descubierto y lo no descubierto. Llega a los nodos de distancia k, sólo
luego de haber llegado a todos los nodos a distancia k-1.

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Algoritmos “Breadth-first search” (BFS)
• Inicialmente el algoritmo colorea los vértices con blanco. Luego éstos pasan a plomo y luego negro.
El color plomo es usado para definir la frontera entre lo ya descubierto o explorado y lo por visitar.
• BFS(G,s) { /* pseudo-código */
int d[N], p[N], color[N]; /* Arreglos de distancia, de padres, y de color */
QUEUE Q; /* Cola usada como estructura auxiliar */
for ( cada vértice u  V[G] -{s}) {
color [u] =Blanco;
d[u] = ; /* distancia infinita si el nodo no es alcanzable */
}
color[s] =Plomo;
d[s] = 0;
p [s]=NULL;
Enqueue(Q, s);
while ( !Queue_Vacía(Q) ) {
u = Cabeza(Q);
for ( cada v  Adj [u] ) {
if (color [v] == Blanco) {
color[v]=Plomo;
d [v]=d [u] +1;
p [v] = u;
Enqueue(Q, v);
}
Dequeue(Q); /* se extrae u */
color [u] = Negro;
}
}
• El tiempo de ejecución es O(|V|+|E|). Notar que cada nodo es encolado una vez y su lista de
adyacencia es recorrida una vez también.

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Ejemplo de Breadth-first search
“Recorrido o Búsqueda de nodos en amplitud”

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Algoritmos “Depth-first search” (DFS)
• Como en BFS, inicialmente el algoritmo colorea los vértices con blanco. Luego éstos pasan a plomo
y luego negro. Aquí el color plomo es usado para definir nodos cuyos descendientes están siendo
visitados.
• int tiempo; /* global */
int d[N], f[N], p[N], color[N]; /* Arreglos de tiempo de entrada, tiempo de salida, padres, y color */
• DFS(G) { /* pseudo-código */
for ( cada vértice u  V[G]) {
color [u] =Blanco;
p[u] = NULL;
}
tiempo = 0;
for (cada vértice u  V[G])
if (color[u] == Blanco)
DFS_visit(u);
}
• DFS_visit (u) /* pseudo-código */
color [u]= Plomo; /* Vértice Blanco u es visitado, ingresamos a su sub-árbol */
d[u] = ++tiempo; /* el tiempo se incrementa cada vez que “entramos y salimos” de un nodo*/
for ( cada v  Adj [u] ) { /* explora arcos (u,v) */
if (color [v] == Blanco) {
p [v] = u;
DFS_visit(v);
}
}
color [u] = Negro; /* ennegrezca u, salimos de su sub-árbol */
f [u] = ++tiempo;
}
• El tiempo de ejecución de DFS es también O(|V|+|E|). Cada arco y nodo es recorrido una vez.

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Orden Topológico
• El orden topológico tiene sentido sólo en grafos acíclicos dirigidos
(DAG).
• Orden topológico de un DAG G=(V,E) es un orden lineal de todos los
vértices tal que si G contiene el arco (u,v), entonces u aparece antes
que v en el orden.
• Cuando se tienen muchas actividades que dependen parcialmente unas
de otras, este orden permite definir un orden de ejecución sin
conflictos.
• Gráficamente se trata de poner todos los nodos en una línea de manera
que sólo haya arcos hacia delante.
• Algoritmo:
– Topological_Orden(G)
Llamar a DFS(G) para calcular el tiempo de término f[v] para cada
vértice.
Insertar cada nodo en una lista enlazada según su orden de término.
Retornar la lista enlazada

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Ejemplo: Orden topológico
¿Es este el único orden topológico?

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Ejemplo: Orden topológico
¿Cuál es el orden topológico?

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Detección de componentes fuertemente Conexas
• Una componente fuertemente conexa de un grafo G=(V,E) es el
máximo conjunto de vértices U subconjunto de V tal que para cada par
de vértices u, v en U, existan caminos desde u a v y viceversa.
• El algoritmo descubre todas las componentes fuertemente conexas.
Para ello define el grafo traspuesto de G, GT= (V,ET), donde ET={(u,v)
tal que (v,u) pertenece a E}. En otras palabras, invierte el sentido de
todas los arcos.
• Algoritmo:
• Strongly_Connected_Components(G)
1.- Llamar a DFS(G) para obtener el tiempo de término f[u], para cada
vértice u;
2.- Calcular GT;
3.- Llamar a DFS(GT), pero en el loop principal de DFS, considerar los
vértices en orden decreciente de f [u].
4.- La salida son los vértices de cada árbol de la foresta del paso 3.
Cada árbol es una componente fuertemente conexa separada.

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Ejemplo de Detección de Componentes
fuertemente conexas

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¿Por qué funciona?
• No haremos una demostración rigurosa, pero si daremos algunos
elementos que ayudan a su entendimiento.
• Cuando se recorre un grado en DFS se tiene: si v es un descendiente de
u entonces f[v]<f[u].
• Si v es descendiente de u, v es alcanzable desde u.
• La conectividad de nodos en una componente conexa es invariante con
respecto a la inversión de arcos. Si de v llegamos a u, y de u llegamos
a v, al invertir los arcos esta propiedad se mantiene.
• Al visitar los nodos de GT usando orden de término decreciente, para
cada árbol estaremos partiendo por los mismos nodos que usamos en el
recorrido de G. Tendremos que llegar a todos los conectados de todas
formas y éstos definirán las componentes fuertemente conexas.

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