ASD Ćwiczenia 11: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Diks (dyskusja | edycje)
Dorota (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
Linia 1: Linia 1:
Niech <math>G=(V,E)</math> będzie grafem spójnym, a <math>w:E\rightarrow Z</math> funkcją, która każdej krawędzi <math>e</math> przypisuje nieujemą, całkowitoliczbową wagę <math>w(e)</math>. Dla każdego podgrafu <math>G'=(V',E')</math> definujemy wagę <math>W(G')</math> jako sumę wag jego krawędzi. Drzewo rozpinające grafu <math>G</math>, którego waga jest nie większa o od wagi każdego innego drzewa rozpinającego w tym grafie nazywamy minimalnym drzewem rozpinającym grafu <math>G</math>. W grafie może być więcej niż jedno drzewo rozpinające.
Niech <math>G=(V,E)</math> będzie grafem spójnym, a <math>w:E\rightarrow Z</math> funkcją, która każdej krawędzi <math>e</math> przypisuje nieujemną, całkowitoliczbową wagę <math>w(e)</math>. Dla każdego podgrafu <math>G'=(V',E')</math> definujemy wagę <math>W(G')</math> jako sumę wag jego krawędzi. Drzewo rozpinające grafu <math>G</math>, którego waga jest nie większa o od wagi każdego innego drzewa rozpinającego w tym grafie nazywamy minimalnym drzewem rozpinającym grafu <math>G</math>. W grafie może być więcej niż jedno drzewo rozpinające.


==Zadanie 1==
==Zadanie 1==
Udowodnij, że jeśli wagi krawędzi są parami różne, to w grafie istnieje dokładnie jedno minimalne drzewo rozpinające.
Udowodnij, że jeśli wagi krawędzi są parami różne, w grafie istnieje dokładnie jedno minimalne drzewo rozpinające.


<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Linia 30: Linia 30:


<div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
<div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Wykorzystaj algorytm podany we wskazówce do zadania 1. W trakcie działania tego algorytmu graf <math>T=(V,F)</math> jest lasem, czyli zbiorem rozłącznych drzew. Zbiory wierzchołków drzew w lesie tworzą podział zbioru <math>V</math>. Żeby sprawdzić, czy dołączenie nowej krawędzi do lasu powoduje powstanie cyklu, wystarczy wiedzieć, czy końce tej krawędzi łączą wierzchołki w tym samym drzewie (zbiorze). Dodanie krawędzie powoduje połączenia dwóch drzew (zbirów) w jedno (jeden). Naturalną strukturą danych do implementacji dynamicznego lasu <math>T</math> jest struktura zbiorów rozłącznych (Find-Union). Podany algorytm jest znany pod nazwą algorytmu Kruskala.
Wykorzystaj algorytm podany we wskazówce do zadania 1. W trakcie działania tego algorytmu graf <math>T=(V,F)</math> jest lasem, czyli zbiorem rozłącznych drzew. Zbiory wierzchołków drzew w lesie tworzą podział zbioru <math>V</math>. Żeby sprawdzić, czy dołączenie nowej krawędzi do lasu powoduje powstanie cyklu, wystarczy wiedzieć, czy końce tej krawędzi łączą wierzchołki w tym samym drzewie (zbiorze). Dodanie krawędzi powoduje połączenia dwóch drzew (zbirów) w jedno (jeden). Naturalną strukturą danych do implementacji dynamicznego lasu <math>T</math> jest struktura zbiorów rozłącznych (Find-Union). Podany algorytm jest znany pod nazwą algorytmu Kruskala.
</div>
</div>
</div>
</div>
Linia 36: Linia 36:
==Zadanie 3==
==Zadanie 3==


W przedstawionym przez nas algorytmie Dijkstry obliczaliśmy długości najlżejszych ścieżek łączących wszystkie wierzchołki grafu z wyróżnionym wierzchołkiem <math>s</math>. Zastanów się, w jaki sposób poprawić algorytm Dijkstry, żeby po zakończeniu jego działania można było dla każdego wierzchołka wyznaczyć najlżejszą ścieżką łączącą ten wierzchołek z <math>s</math> w czasie proporcjonalnym do długości tej ścieżki.
W przedstawionym przez nas algorytmie Dijkstry obliczaliśmy długości najlżejszych ścieżek łączących wszystkie wierzchołki grafu z wyróżnionym wierzchołkiem <math>s</math>. Zastanów się, w jaki sposób poprawić algorytm Dijkstry, żeby po zakończeniu jego działania można było dla każdego wierzchołka wyznaczyć najlżejszą ścieżkę łączącą ten wierzchołek z <math>s</math> w czasie proporcjonalnym do długości tej ścieżki.


<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">

Wersja z 12:47, 30 wrz 2006

Niech G=(V,E) będzie grafem spójnym, a w:EZ funkcją, która każdej krawędzi e przypisuje nieujemną, całkowitoliczbową wagę w(e). Dla każdego podgrafu G=(V,E) definujemy wagę W(G) jako sumę wag jego krawędzi. Drzewo rozpinające grafu G, którego waga jest nie większa o od wagi każdego innego drzewa rozpinającego w tym grafie nazywamy minimalnym drzewem rozpinającym grafu G. W grafie może być więcej niż jedno drzewo rozpinające.

Zadanie 1

Udowodnij, że jeśli wagi krawędzi są parami różne, w grafie istnieje dokładnie jedno minimalne drzewo rozpinające.

Wskazówka

Zadanie 2

Załóżmy, że graf G jest reprezentowany przez listy sąsiedztw i krawędzie grafu są już posortowane niemalejąco według wag. Zaproponuj algorytm, który w czasie O(nlog*n) obliczy dla G minimalne drzewo rozpinające.

Wskazówka

Zadanie 3

W przedstawionym przez nas algorytmie Dijkstry obliczaliśmy długości najlżejszych ścieżek łączących wszystkie wierzchołki grafu z wyróżnionym wierzchołkiem s. Zastanów się, w jaki sposób poprawić algorytm Dijkstry, żeby po zakończeniu jego działania można było dla każdego wierzchołka wyznaczyć najlżejszą ścieżkę łączącą ten wierzchołek z s w czasie proporcjonalnym do długości tej ścieżki.

Rozwiązanie

Zadanie 4

Niech G=(V,E) będzie spójnym grafem z wagami w i niech s będzie wyróżnionym wierzchołkiem. Dla każdego wierzchołka vV ustalmy jedną, najlżejszą ścieżkę łączącą v z s.

a) Niech F będzie zbiorem wszystkich krawędzi występujących na ustalonych ścieżkach. Udowodnij, że podgraf H=(V,F) jest drzewem. Drzewo H nazywamy drzewem najlżejszych ścieżek. Może być wiele drzew najlżejszych ścieżek.

b) W rozwiązaniu zadania 3 pokazaliśmy, w jaki sposób obliczyć drzewo najlżejszych ścieżek algorytmem Dijkstry. Zmodyfikuj algorytm Dijsktry w taki sposób, żeby posłużył on do obliczania minimalnego drzewa rozpinającego.

Rozwiązanie