Нахождение кратчайшего пути (стр. 4 из 8)

Теорема 5.

Граф является планарным тогда и только тогда, когда он не содержит подграфа, изоморфного одному из следующих (графы Понтрягина - Куратовского).

Граф К33 Граф К5

Свойство: В любом планарном графе существует вершина, степень которой<=5.

Способы задания графов:

1. Геометрический:

2. Матрица смежности:

a	В	c	d
A	0	1	1	0
B	1	0	1	0
C	1	1	0	1
D	0	0	1	0

Матрица смежности - квадратная матрица, размерности, равной количеству вершин. При этом а[ i, j ]-целое число, равное количеству рёбер, связывающих

i-ю, j-ю вершину. Если в графе нет петель, то диагональные элементы равны 0 .

Если рёбра не повторяются, то все элементы 0 или 1. Если граф неориентированный, то матрица симметрична.

3. Матрица инцидентности:

a	В	с	d
A	1	1	0	0
B	0	1	1	0
C	1	0	1	0
D	0	0	1	1

4. Явное задание графа как алгебраической системы:

<{a,b,c,d},{u,v,w,x}; {(u,a),(u,b),(v,b),(v,c),(w,c),(w,a),(x,c), (x,d)}>.

Так как мы рассматриваем только простые графы, граф нам проще определять как модель, носителем которой является множество вершин, а отношение – бинарное отношение смежности вершин. Тогда данный граф запишется как <{a,b,c,d}; {(a,b), (b,a),(b,c),(c,b),(a,c),(c,a),(c,d),(d,c)}>. В таком представлении ребру соответствуют две пары вершин (v₁,v₂) и (v₂,v₁), инцидентных данному ребру. Чтобы задать такое представление, достаточно для каждого ребра указать двухэлементное множество вершин – его мы и будем отождествлять с ребром. Для данного графа рёбра задаются множеством {{a,b},{b,c},{a,c},{c,d}} и граф мы будем записывать как пару (V,E), где V – множество вершин, а E – множество рёбер.

5. Наконец, граф можно задать посредством списков.

Например:

вариант 1: списком пар вершин, соединенных ребрами (или дугами);

вариант 2: списком списков для каждой вершины множества смежных с ней вершин.

2. Задачи на графах.

2.1. Описание различных задач на графах.

Развитие теории графов в основном обязано большому числу всевозможных приложений. По-видимому, из всех математических объектов графы занимают одно из первых мест в качестве формальных моделей реальных систем.

Графы нашли применение практически во всех отраслях научных знаний: физике, биологии, химии, математике, истории, лингвистике, социальных науках, технике и т.п. Наибольшей популярностью теоретико-графовые модели используются при исследовании коммуникационных сетей, систем информатики, химических и генетических структур, электрических цепей и других систем сетевой структуры.

Далее перечислим некоторые типовые задачи теории графов и их приложения:

- Задача о кратчайшей цепи

замена оборудования

составление расписания движения транспортных средств

размещение пунктов скорой помощи

размещение телефонных станций

- Задача о максимальном потоке

анализ пропускной способности коммуникационной сети

организация движения в динамической сети

оптимальный подбор интенсивностей выполнения работ

синтез двухполюсной сети с заданной структурной надежностью

задача о распределении работ

- Задача об упаковках и покрытиях

оптимизация структуры ПЗУ

размещение диспетчерских пунктов городской транспортной сети

- Раскраска в графах

распределение памяти в ЭВМ

проектирование сетей телевизионного вещания

- Связность графов и сетей

проектирование кратчайшей коммуникационной сети

синтез структурно-надежной сети циркуляционной связи

анализ надежности стохастических сетей связи

- Изоморфизм графов и сетей

структурный синтез линейных избирательных цепей

автоматизация контроля при проектировании БИС

- Изоморфное вхождение и пересечение графов

локализация неисправности с помощью алгоритмов поиска МИПГ

покрытие схемы заданным набором типовых подсхем

- Автоморфизм графов

конструктивное перечисление структурных изомеров для

производных органических соединений

синтез тестов цифровых устройств

2.2. Нахождение кратчайших путей в графе

Начальные понятия

Будем рассматривать ориентированные графы G = <V, E>, дугам которых приписаны веса. Это означает, что каждой дуге <u, v> ÎE поставлено в соответствие некоторое вещественное число a (u, v), называемое весом данной дуги.

Нас будет интересовать нахождение кратчайшего пути между фиксированными вершинами s, t ÎV. Длину такого кратчайшего пути мы будем обозначать d (s, t) и называть расстоянием от s до t (расстояние, определенное таким образом, может быть отрицательным). Если не существует ни одного пути из s в t, то полагаем d (s, t) = ╔ . Если каждый контур нашего графа имеет положительную длину, то кратчайший путь будет всегда элементарным путем, т.е. в последовательности v₁,..., v_pне будет повторов.

С другой стороны, если в графе существует контур отрицательной длины, то расстояние между некоторыми парами вершин становится неопределенным, потому что, обходя этот контур достаточное число раз, мы можем показать путь между этими вершинами с длиной, меньшей произвольного вещественного числа. В таком случае, можно было бы говорить о длине кратчайшего элементарного пути, однако задача, поставленная таким образом, вероятно будет значительно более сложной, так как, в частности, она содержит в себе задачу существования гамильтонова пути.

Можно дать много практических интерпретаций задачи о кратчайших путях. Например, вершины могут соответствовать городам, а каждая дуга - некоторому пути, длина которого представлена весом дуги. Мы ищем затем кратчайшие пути между городами. Вес дуги также может соответствовать стоимости (или времени) передачи информации между вершинами. В таком случае мы ищем самый дешевый (или самый скорый) путь передачи информации. Еще одну ситуацию получаем, когда вес дуги <u, v> равен вероятности p(u, v) безаварийной работы канала передачи информации. Если предположить, что аварии каналов не зависят друг от друга, то вероятность исправности пути передачи информации равна произведению вероятностей составляющих его дуг. Задачу нахождения наиболее надежного пути легко можно свести к задаче о кратчайшем пути, заменяя веса p(u, v) на a (u, v) = - lg p(u, v).

Сначала рассмотрим алгоритмы нахождения расстояния между вершинами, а не самих путей. Однако, зная расстояние, мы можем при условии положительной длины всех контуров легко определить кратчайшие пути. Для этого достаточно отметить, что для произвольных s, t Î V (s , t) существует вершина v, такая что d (s, t) = d (s, v) + a (v, t).

Действительно, таким свойством обладает предпоследняя вершина произвольного кратчайшего пути из s в t.

Далее мы можем найти вершину u, для которой d (s, v) = d (s, u) + a (u, v), и т.д.

Из положительности длины всех контуров легко следует, что созданная таким образом последовательность t, v, u, ... не сожержит повторений и оканчивается вершиной s.

Очевидно, что она определяет (при обращении очередности) кратчайший путь из s в t.

Таким образом, мы получаем следующий алгоритм:

Алгоритм нахождения кратчайшего пути

Данные: Расстояния D[v] от фиксированной вершины s до всех остальных вершин v Î V, фиксированная вершина t, матрица весов ребер, A[u, v], u, v ÎV.

Результаты: СТЕК содержит последовательность вершин, определяющую кратчайший путь из s в t.

begin

CTEK := Æ ; CTEK Ü t; v:= t;

while v ╧ s do

begin

u := вершина, для которой D[v] = D[u] + A[u, v];

CTEK Ü u;

v:= u

end

end.

Пусть <V, E> -ориентированный граф, | V| = n, | E| = m. Если выбор вершины u происходит в результате просмотра всех вершин, то сложность нашего алгоритма - O(n²). Если мы просматриваем только список ПРЕДШ[v], содержащий все вершины u, такие что u (r) v, то в этом случае сложность будет O(m).

Отметим, что в случае положительных весов ребер задача о кратчайшем пути в неориентированном графе легко сводится к аналогичной задаче для некоторого ориентированного графа. С этой целью достаточно заменить каждое ребро {u, v}двумя дугами á u, vñи áv, uñ , каждая с таким же весом, что и {u, v}. Однако в случае неположительных весов это приводит к возникновению контуров с неположительной длиной.