Что такое ребро графа в информатике

Что такое ребро графа в информатике

Степень входа вершины – количество входящих в нее ребер, степень выхода – количество исходящих ребер.

Классификация графов

В связном графе между любой парой вершин существует как минимум один путь.

В несвязном графе существует хотя бы одна вершина, не связанная с другими.

Графы также подразделяются на

В ориентированном графе ребра являются направленными, т.е. существует только одно доступное направление между двумя связными вершинами.

В неориентированном графе по каждому из ребер можно осуществлять переход в обоих направлениях.

Частный случай двух этих видов – смешанный граф. Он характерен наличием как ориентированных, так и неориентированных ребер.

Способы представления графа

Граф может быть представлен (сохранен) несколькими способами:

Использование двух первых методов предполагает хранение графа в виде двумерного массива (матрицы). Размер массива зависит от количества вершин и/или ребер в конкретном графе.

Матрица смежности графа — это квадратная матрица, в которой каждый элемент принимает одно из двух значений: 0 или 1.
Число строк матрицы смежности равно числу столбцов и соответствует количеству вершин графа.

Когда из одной вершины в другую проход свободен (имеется ребро), в ячейку заносится 1, иначе – 0. Все элементы на главной диагонали равны 0 если граф не имеет петель.

Матрица инцидентности (инциденции) графа — это матрица, количество строк в которой соответствует числу вершин, а количество столбцов – числу рёбер. В ней указываются связи между инцидентными элементами графа (ребро(дуга) и вершина).

В неориентированном графе если вершина инцидентна ребру то соответствующий элемент равен 1, в противном случае элемент равен 0.

Матрица инцидентности для своего представления требует нумерации рёбер, что не всегда удобно.

Список смежности (инцидентности)
Если количество ребер графа по сравнению с количеством вершин невелико, то значения большинства элементов матрицы смежности будут равны 0. При этом использование данного метода нецелесообразно. Для подобных графов имеются более оптимальные способы их представления.

По отношению к памяти списки смежности менее требовательны, чем матрицы смежности. Такой список можно представить в виде таблицы, столбцов в которой – 2, а строк — не больше, чем вершин в графе.
В каждой строке в первом столбце указана вершина выхода, а во втором столбце – список вершин, в которые входят ребра из текущей вершины.

Преимущества списка смежности:

Недостатки списка смежности:

Алгоритмы обхода графов

Основными алгоритмами обхода графов являются

Поиск в ширину подразумевает поуровневое исследование графа:

Вершины просматриваются в порядке возрастания их расстояния от корня.
Алгоритм прекращает свою работу после обхода всех вершин графа, либо в случае выполнения требуемого условия (например, найти кратчайший путь из вершины 1 в вершину 6).
Каждая вершина может находиться в одном из 3 состояний:

Фиолетовый – рассматриваемая вершина.

Применения алгоритма поиска в ширину

Алгоритм поиска в ширину работает как на ориентированных, так и на неориентированных графах.
Для реализации алгоритма удобно использовать очередь.

Реализация на C++ (с использованием очереди STL)

Результат выполнения

Задача поиска кратчайшего пути
Реализация на С++

Поиск в глубину – это алгоритм обхода вершин графа.

Поиск в ширину производится симметрично (вершины графа просматривались по уровням). Поиск в глубину предполагает продвижение вглубь до тех пор, пока это возможно. Невозможность продвижения означает, что следующим шагом будет переход на последний, имеющий несколько вариантов движения (один из которых исследован полностью), ранее посещенный узел (вершина).

Отсутствие последнего свидетельствует об одной из двух возможных ситуаций:

Каждая вершина может находиться в одном из 3 состояний:

Фиолетовый – рассматриваемая вершина.

Применения алгоритма поиска в глубину

Алгоритм поиска в глубину работает как на ориентированных, так и на неориентированных графах. Применимость алгоритма зависит от конкретной задачи.
Для реализации алгоритма удобно использовать стек или рекурсию.

Реализация на C++ (с использованием стека STL)

Результат выполнения

Задача поиска лексикографически первого пути на графе.
Реализация на C++

Результат выполнения

Поиск в глубину также может быть реализован с использованием рекурсивного алгоритма.

Реализация обхода графа в глубину на C++ (с использованием рекурсии)

Источник

Графы: основы теории, алгоритмы поиска

Возможно, вы уже знакомы с понятием спортивного программирования и знаете, что оно помогает развить навыки решения проблем и прокачать технические знания о структурах данных и алгоритмах.

Одной из важнейших составляющих спортивного программирования является изучение алгоритмов. В этой статье мы охватим большое количество алгоритмов, в том числе все алгоритмы на графах, знание которых понадобится вам для успешного решения задач из теории графов на соревнованиях по программированию. Конечно, одних теоретических знаний алгоритмов недостаточно, и вам придётся набить руку в решении практических задач на таких сайтах, как Codeforces. Настоящая же статья представит вам инструменты, необходимые для освоения важных графовых алгоритмов. Итак, приступим.

Что такое граф?

Графы, в понимании программистов, — это не те графики, которые мы изучали в школе. Это не столбиковые диаграммы или гистограммы.

С точки зрения компьютерных наук и дискретной математики, графы — это абстрактный способ представления типов отношений, например дорог, соединяющих города, и других видов сетей. Графы состоят из рёбер и вершин. Вершина — это точка на графе, а ребро — это то, что соединяет две точки на графе.

Пример графа

В условиях задач из теории графов на соревнованиях по программированию обычно говорится о таких вещах, как сети и решётки.

Вот список всех терминов, относящихся к теории графов, которые вам нужно знать:

Представление графов в коде

Для того, чтобы использовать алгоритмы на графах в коде, сначала нам нужно разобраться, как осуществляется представление графов в коде. Весь следующий код будет на C++, так как для спортивного программирования я предпочитаю именно этот язык за его скорость и встроенные функции, позволяющие упростить написание решений задач.

Будут показаны два способа представления графов: матрицы смежности и списки смежности. Больше вам пригодится представление графов в виде списка смежности.

Матрицы смежности

Матрица смежности представляет собой граф в виде двумерной матрицы с размерами V x V, где V — количество вершин графа. Матрицы смежности лучше всего применять, когда V² примерно равно E (числу рёбер), то есть когда граф плотный. Запись a_ij обозначает, сколько рёбер соединяют вершину i и вершину j.

Списки смежности

Другой распространенный способ представления графов в коде — списки смежности. Суть в том, что вы создаёте списки соседей для каждой вершины, а затем помещаете все эти списки в другой список. Их лучше всего применять, когда в графе небольшое количество рёбер, то есть когда граф разрежённый. Если у вас взвешенный граф, т.е. каждое ребро графа имеет какой-то вес, то в списке будут содержаться пары для рёбер (сосед, вес).

Поиск в глубину

Теперь, когда мы научились представлять графы в коде, можем приступить к изучению некоторых алгоритмов на графах! Начнём с поиска в глубину (DFS) и завершим поиском в ширину (BFS). Чтобы не загромождать статью, алгоритмы поиска пути не будут здесь рассматриваться (интересующиеся могут ознакомиться с алгоритмом поиска кратчайшего пути Беллмана-Форда).

Поиск в глубину — это один из базовых алгоритмов на графах. Он применяется для поиска расстояния от одной вершины до других вершин в графе. Это алгоритм обхода.

Поиск в глубину помечает каждую вершину в графе одной из двух меток: посещённая или не посещённая. Алгоритм помечает каждую вершину как посещённую, если удаётся избежать циклов. Он работает следующим образом:

Поиск в ширину

Поиск в ширину — ещё один алгоритм обхода графов. Вместе с алгоритмом поиска вглубь он составит большую часть увлекательных соревнований по программированию, по крайней мере, тех из них, что относятся к графам.

Поиск в ширину тоже помещает каждую вершину в графе в одну из двух категорий: посещённых или непосещённых. И цель у обоих алгоритмов одна и та же: помечать каждую вершину в графе как посещённую, если удаётся избежать циклов. Вот как работает алгоритм поиска в ширину:

Как видите, алгоритм поиска в ширину очень похож на алгоритм поиска в глубину. Однако вместо того, чтобы спускаться вниз по ветви графа или дерева, как это делает алгоритм поиска в глубину, алгоритм поиска в ширину проходит каждый уровень.

Заключение

Освоив теоретическую часть, касающуюся двух самых важных алгоритмов обхода на графах, вам остаётся только практиковаться, чтобы использовать эти алгоритмы в соревнованиях по программированию. Я бы порекомендовал для начала Codeforces: решайте задачи, помеченные тегами bfs и dfs с рейтингом до 1400. Когда почувствуете, что справляетесь с ними, увеличьте сложность.

Отработка навыков решения алгоритмических задач, особенно алгоритмов на графах, поможет вам побеждать на соревнованиях по программированию и успешно проходить технические собеседования. Вперёд — к успехам!

Источник

Алгоритмы на графах — Часть 0: Базовые понятия

Как оказалось тема алгоритмов интересна Хабра-сообществу. Поэтому я как и обещал, начну серию обзоров «классических» алгоритмов на графах.
Так как публика на Хабре разная, а тема интересна многим, я должен начать с нулевой части. В этой части я расскажу что такое граф, как он представлен в компьютере и зачем он используется. Заранее прошу прощения у тех кто это все уже прекрасно знает, но для того чтобы объяснять алгоритмы на графах, нужно сначала объяснить что такое граф. Без этого никак.

В математике, Граф — это абстрактное представление множества объектов и связей между ними. Графом называют пару (V, E) где V это множество вершин, а E множество пар, каждая из которых представляет собой связь (эти пары называют рёбрами).
Граф может быть ориентированным или неориентированным. В ориентированном графе, связи являются направленными (то есть пары в E являются упорядоченными, например пары (a, b) и (b, a) это две разные связи). В свою очередь в неориентированном графе, связи ненаправленные, и поэтому если существует связь (a, b) то значит что существует связь (b, a).

Неориентированный граф: Соседство (в жизни). Если (1) сосед (3), то (3) сосед (1). См рис. 1.а

Ориентированный граф: Ссылки. Сайт (1) может ссылаться на сайт (3), но совсем не обязательно (хотя возможно) что сайт (3) ссылается сайт (1). См рис. 1.б

Путь в графе это конечная последовательность вершин, в которой каждые две вершины идущие подряд соединены ребром. Путь может быть ориентированным или неориентированным в зависимости от графа. На рис 1.а, путем является например последовательность [(1), (4), (5)] на рис 1.б, [(1), (3), (4), (5)].

У графов есть ещё много разных свойств (например они могут быть связными, двудольными, полными), но я не буду описывать все эти свойства сейчас, а в следующих частях когда эти понятия понадобятся нам.

Представление графов

Существует два способа представления графа, в виде списков смежности и в виде матрицы смежности. Оба способа подходят для представления ориентированных и неориентированных графов.

Матрица смежности
Этот способ является удобным для представления плотных графов, в которых количество рёбер (|E|) примерно равно количеству вершин в квадрате (|V| 2 ).
В данном представлении мы заполняем матрицу размером |V| x |V| следущим образом:
A[i][j] = 1 (Если существует ребро из i в j)
A[i][j] = 0 (Иначе)
Данный способ подходит для ориентированных и неориентированных графов. Для неориентированных графов матрица A является симметричной (то есть A[i][j] == A[j][i], т.к. если существует ребро между i и j, то оно является и ребром из i в j, и ребром из j в i). Благодаря этому свойству можно сократить почти в два раза использование памяти, храня элементы только в верхней части матрицы, над главной диагональю)
Понятно что с помощью данного способа представления, можно быстро проверить есть ли ребро между вершинами v и u, просто посмотрев в ячейку A[v][u].
С другой стороны этот способ очень громоздкий, так как требует O (|V| 2 ) памяти для хранения матрицы.

На рис. 2 приведены представления графов из рис. 1 с помощью матриц смежности.

Списки смежности
Данный способ представления больше подходит для разреженных графов, то есть графов у которых количество рёбер гораздо меньше чем количество вершин в квадрате (|E| 2 ).
В данном представлении используется массив Adj содержащий |V| списков. В каждом списке Adj[v] содержатся все вершины u, так что между v и u есть ребро. Память требуемая для представления равна O (|E| + |V|) что является лучшим показателем чем матрица смежности для разреженных графов.
Главный недостаток этого способа представления в том, что нет быстрого способа проверить существует ли ребро (u, v).

На рис. 3 приведены представления графов из рис. 1 с помощью списков смежности.

Применение

Те кто дочитал до этого места, наверное задали себе вопрос, а где же собственно я смогу применить графы. Как я и обещал я буду стараться приводить примеры. Самый первый пример который приходит в голову это социальная сеть. Вершинами графа являются люди, а ребрами отношения (дружба). Граф может быть неориентированным, то есть я могу дружить только с теми кто дружит со мной. Либо ориентированным (как например в ЖЖ), где можно добавить человека в друзья, без того чтобы он добавлял вас. Если же он да добавит вас вы будете «взаимными друзьями». То есть будет существовать два ребра: (Он, Вы) и (Вы, Он)
Ещё одно из применений графа, которое я уже упоминал это ссылки с сайта на сайт. Представим Вы хотите сделать поисковую систему и хотите учесть на какие сайты есть больше ссылок (например сайт A), при этом учитывать сколько сайтов ссылается на сайт B, который ссылается на сайт A. У вас будет матрица смежности этих ссылок. Вы захотите ввести какую то систему подсчёта рейтинга, которая делает какие то подсчёты на этой матрице, ну, а дальше… это Google (точнее PageRank) =)

Заключение

Это небольшая часть теории которая понадобится нам чтобы для следующих частей. Надеюсь вам было понятно, а главное понравилось и заинтересовало читать дальнейшие части! Оставляйте свои отзывы и пожелания в комментариях.

В следующей части

BFS — Алгоритм поиска в ширину

Библиография

Кормен, Лайзерсон, Риверст, Штайн — Алгоритмы. Построение и анализ. Издательство Вильямс, 2007.
Словарь терминов теории графов
Граф — статья в английской Википедии

Статья это кросс-пост из моего блога — «Programing as is — записки программиста»

Источник

Граф (теория графов)

В математической теории графов и информатике граф — это совокупность объектов со связями между ними.

Объекты представляются как вершины, или узлы графа, а связи — как дуги, или рёбра. Для разных областей применения виды графов могут различаться направленностью, ограничениями на количество связей и дополнительными данными о вершинах или рёбрах.

Многие структуры, представляющие практический интерес в математике и информатике, могут быть представлены графами. Например, строение Википедии можно смоделировать при помощи ориентированного графа (орграф), в котором вершины — это статьи, а дуги (ориентированные рёбра) — это связи, созданные гиперссылками (см. Тематическая карта).

Содержание

Определения

Теория графов не обладает устоявшейся терминологией. В различных статьях под одними и теми же терминами понимаются разные вещи. Приводимые ниже определения — наиболее часто встречаемые.

V (а значит и E ) обычно считаются конечными множествами. Многие хорошие результаты, полученные для конечных графов, неверны (или каким-либо образом отличаются) для бесконечных графов. Это происходит потому, что ряд соображений становятся ложными в случае бесконечных множеств.

Вершины и рёбра графа называются также элементами графа, число вершин в графе | V | — порядком, число рёбер | E | — размером графа.

Два ребра называются смежными, если они имеют общую концевую вершину.

Два ребра называются кратными, если множества их концевых вершин совпадают.

Степенью degV вершины V называют количество рёбер, для которых она является концевой (при этом петли считают дважды).

Вершина называется изолированной, если она не является концом ни для одного ребра; висячей (или листом), если она является концом ровно одного ребра.

Ориентированный граф

Дуга — это упорядоченная пара вершин (v, w), где вершину v называют началом, а w — концом дуги. Можно сказать, что дуга v w ведёт от вершины v к вершине w.

Смешанный граф

Понятно, что ориентированный и неориентированный графы являются частными случаями смешанного.

Прочие связанные определения

Путём (или цепью) в графе называют конечную последовательность вершин, в которой каждая вершина (кроме последней) соединена со следующей в последовательности вершин ребром.

Ориентированным путём в орграфе называют конечную последовательность вершин v_i , для которой все пары (v_i,v_{i + 1}) являются (ориентированными) рёбрами.

Циклом называют путь, в котором первая и последняя вершины совпадают. При этом длиной пути (или цикла) называют число составляющих его рёбер. Заметим, что если вершины u и v являются концами некоторого ребра, то согласно данному определению, последовательность (u,v,u) является циклом. Чтобы избежать таких «вырожденных» случаев, вводят следующие понятия.

Путь (или цикл) называют простым, если ребра в нём не повторяются; элементарным, если он простой и вершины в нём не повторяются. Несложно видеть, что:

Бинарное отношение на множестве вершин графа, заданное как «существует путь из u в v », является отношением эквивалентности, и, следовательно, разбивает это множество на классы эквивалентности, называемые компонентами связности графа. Если у графа ровно одна компонента связности, то граф связный. На компоненте связности можно ввести понятие расстояния между вершинами как минимальную длину пути, соединяющего эти вершины.

Всякий максимальный связный подграф графа G называется связной компонентой (или просто компонентой) графа G. Слово «максимальный» означает максимальный относительно включения, то есть не содержащийся в связном подграфе с большим числом элементов

Ребро графа называется мостом, если его удаление увеличивает число компонент.

Дополнительные характеристики графов

Способы представления графа в информатике

Матрица смежности

Матрица смежности — таблица, где как столбцы, так и строки соответствуют вершинам графа. В каждой ячейке этой матрицы записывается число, определяющее наличие связи от вершины-строки к вершине-столбцу (либо наоборот).

Недостатком являются требования к памяти — очевидно, квадрат количества вершин.

Матрица инцидентности

Данный способ является самым ёмким (размер пропорционален | E | | V | ) и неудобным для хранения, но облегчает нахождение циклов в графе.

Список рёбер

Список рёбер — это тип представления графа в памяти, подразумевающий, что каждое ребро представляется двумя числами — номерами вершин этого ребра. Список рёбер более удобен для реализации различных алгоритмов на графах по сравнению с матрицей смежности.

Обобщение понятия графа

Простой граф является одномерным симплициальным комплексом.

Более абстрактно, граф можно задать как тройку , где V и E — некоторые множества (вершин и рёбер, соотв.), а — функция инцидентности (или инцидентор), сопоставляющая каждому ребру (упорядоченную или неупорядоченную) пару вершин u и v из V (его концов). Частными случаями этого понятия являются:

Под данное выше определение не подходят некоторые другие обобщения:

Литература

См. также

Ссылки

Популярные программы для визуализации графов

Источник

Теория графов. Основные понятия и виды графов.

Перед тем как начать изучение непосредственно алгоритмов, необходимо обладать базовыми знаниями касательно самих графов, понимать, как они представляются в компьютере. Здесь не будут подробно описаны все аспекты теории графов (этого и не требуется), но только те, незнание которых заметно усложнит усвоение данной области программирования.

Несколько примеров дадут немного поверхностного представления о графе. Так типичным графом является схема метро или какой-либо другой маршрут. В частности программисту знакома компьютерная сеть, также являющаяся графом. Общее здесь это наличие точек, соединенных линиями. Так в компьютерной сети точки – это отдельные серверы, а линии – различные виды электрических сигналов. В метрополитене первое – станции, второе – туннели, проложенные между ними. В теории графов точки именуется вершинами (узлами), а линии – ребрами (дугами). Таким образом, граф – это совокупность вершин, соединённых ребрами.

Математика оперирует не содержанием вещей, а их структурой, абстрагируя ее из всего того, что дано как целое. Пользуясь именно этим приемом, мы можем заключать о каких-либо объектах как о графах. А поскольку теория графов это часть математики, то для нее нет абсолютно никакого значения, что в принципе представляет собой объект; важно лишь то, является ли он графом, т. е. обладает ли обязательными для графов свойствами. Поэтому, прежде чем привести примеры, мы выделяем в рассматриваемом объекте лишь то, что как нам кажется, позволит показать аналогию, отыскиваем общее.

Вернемся к компьютерной сети. Она обладает определенной топологией, и может быть условно изображена в виде некоторого числа компьютеров и путей их соединяющих. На рисунке ниже в качестве примера показана полносвязная топология.

Это по сути граф. Пять компьютеров являются вершинами, а соединения (пути передачи сигналов) между ними – ребрами. Заменив компьютеры вершинами, мы получим математический объект – граф, который имеет 10 ребер и 5 вершин. Пронумеровать вершины можно произвольным образом, а не обязательно так, как это сделано на рисунке. Стоит отметить, что в данном примере не используется ни одной петли, то есть такого ребра, которое выходит из вершины и сразу же входит в нее, но петли могут встречаться в задачах.

Вот некоторые важные обозначения, используемые в теории графов:

В нашем случае (рис. 1) |V|=5, |E|=10;

Когда из любой вершины доступна любая другая вершина, то такой граф называется неориентированным связным графом (рис. 1). Если же граф связный, но это условие не выполняется, тогда такой граф называется ориентированным или орграфом (рис. 2).

В ориентированных и неориентированных графах имеется понятие степени вершины. Степень вершины – это количество ребер, соединяющих ее с другими вершинами. Сумма всех степеней графа равна удвоенному количеству всех его ребер. Для рисунка 2 сумма всех степеней равна 20.

В орграфе, в отличие от неориентированного графа, имеется возможность двигаться из вершины h в вершину s без промежуточных вершин, лишь тогда когда ребро выходит из h и входит в s, но не наоборот.

Ориентированные графы имеют следующую форму записи:

G=(V, A), где V – вершины, A – направленные ребра.

Третий тип графов – смешанные графы (рис. 3). Они имеют как направленные ребра, так и ненаправленные. Формально смешанный граф записывается так: G=(V, E, A), где каждая из букв в скобках обозначает тоже, что ей приписывалось ранее.

В графе на рисунке 3 одни дуги направленные [(e, a), (e, c), (a, b), (c, a), (d, b)], другие – ненаправленные [(e, d), (e, b), (d, c)…].

Два или более графов на первый взгляд могут показаться разными по своей структуре, что возникает вследствие различного их изображения. Но это не всегда так. Возьмем два графа (рис. 4).

Они эквивалентны друг другу, ведь не изменяя структуру одного графа можно построить другой. Такие графы называются изоморфными, т. е. обладающими тем свойством, что какая-либо вершина с определенным числом ребер в одном графе имеет тождественную вершину в другом. На рисунке 4 изображены два изоморфных графа.

Когда каждому ребру графа поставлено в соответствие некоторое значение, называемое весом ребра, тогда такой граф взвешенный. В разных задачах в качестве веса могут выступать различные виды измерений, например длины, цены маршруты и т. п. В графическом представлении графа весовые значения указываются, как правило, рядом с ребрами.

В любом из рассмотренных нами графов имеется возможность выделить путь и, причем не один. Путь – это последовательность вершин, каждая из которых соединена с последующей посредством ребра. Если первая и последняя вершины совпадают, то такой путь называется циклом. Длина пути определяется количеством составляющих его ребер. Например, на рисунке 4.а путем служит последовательность [(e), (a), (b), (c)]. Этот путь является подграфом, так как к нему применимо определение последнего, а именно: граф G’=(V’, E’) является подграфом графа G=(V, E), только тогда когда V’ и E’ принадлежат V, E.

Способы представления графов.

Граф, как и большинство других математических объектов, может быть представлен на компьютере (сохранен в его памяти). Существуют несколько способов его интерпретации, вот наиболее известные из них:

Использование двух первых методов предполагает хранение графа в виде двумерного массива (матрицы). Причем размеры этих массивов, зависят от количества вершин и/или ребер в конкретном графе. Так размер матрицы смежности n×n, где n – число вершин, а матрицы инцидентности n×m, n – число вершин, m – число ребер в графе.

Источник