Представление кратчайших путей в алгоритме


Часто требуется не просто подсчитать веса кратчайших путей, но и найти сами эти пути. Пусть G = (V, E) - заданный граф. Для каждой вершины будем помнить её предшественника . Предшественик вершины - это либо другая вершина, либо NIL. По завершении работы алгоритмов цепочка предшественников , начинающаяся с произвольной вершины v , будет представлять собой кратчайший путь из s в v , так что, если ≠ NIL, процедура Print-Path(G,s,v) напечатает кратчайший путь из s в v.

До завершения работы алгоритмов цепочки, получаемые итерациями π, не обязательно будут кратчайшими путями, но всё равно можно рассмотреть ориентированный подграф предшествования Gπ = (Vπ , E π ), определенный так: вершины Gπ - это те вершины G, у которых предшественник отличен от NIL, плюс исходная вершина:

Vπ = {v V : π [v] ≠ NIL} {s}

. Рёбра Gπ - это стрелки, указывающие из π [v] ≠ NIL в v:

Eπ = {(π [v], v) E : v Vπ \ {s}}

.

Дерево кратчайших путей с корнем в s есть ориентированный подграф G´ = (V´, E´),

где V ´ V и E ´ E , для которого:

  1. V ´ - множество вершин, достижимых из вершины s,
  2. G ´ является деревом с корнем s,
  3. для каждого v V ´ путь из s в v в графе G ´ является кратчайшим путем из s в v в графе G .

Алгоритм Флойда

Алгоритм Флойда находит кратчайшие пути между всеми парами вершин (узлов) в (ор)графе. В этом алгоритме для хранения информации о путях используется матрица Н: array [1..p,1..p] of 1..p, где

Алгоритм Флойда

Вход: матрица С[1..p,1..p] длин дуг.

Выход: матрица Т[1..p,1..p] длин путей и матрица Н[1..p,1..p] самих путей

for i from 1 to p do

for j from 1 to p do

T[i,j]:=C[i,j] {инициализация}

if C[i,j]=∞ then

H[i,j]:=0 {нет дуги из i в j}

else

H[i,j]:=j {есть дуга из i в j}

end if

end for

end for

for i from 1 to p do

for j from 1 to p do

for k from 1 to p do

if i≠j & T[j,i]≠∞ & i≠k & T[i,k]≠∞ & (T[j,k]=∞VT[j,k]>T[j,i]+T[i,k])

then

H[j,k]:=H[j,i] {запомнить новый путь}

T[j,k]:=T[j,i]+T[i,k] {и его длину}

end if

end for

end for

for j from 1 to p do

if T[j,j]<0 then

stop {нет решения: вершина j входит в цикл отрицательной длины}

end if

end for

end for

 

Матрица H размера О(р2) хранит информацию обо всех (кратчайших) путях в графе. Заметим, что всего в фафе О(р2) путей, состоящих из О(р) вершин. Таким образом, непо­средственное представление всех путей потребовало бы памяти объема О(р3). Экономия памяти достигается за счет интерпретации представления, тоесть динамического вычис­ления некоторой части информации вместо её хранения в памяти. В данном случае любой конкретный путь <u,v> легко извлекается из матрицы с помощью следующего алгоритма.

w:=u; yield {первая вершина}

while w≠u do

w:=H[w,u]; yield w {следующая вершина}

end while

 

Если в G есть цикл с отрицательным весом, то решения поставленной задачи не существует, так как можно «накручивать» на этом цикле сколь угодно короткий путь.

Алгоритм Флойда имеет много общего с алгоритмом Уоршала. Покажем по индукции, что после выполнения i-го шага основного цикла по i элементы матриц T[j,k] и H[j,k] содержат, соответственно, длину кратчайшего пути и первую вершину на кратчайшем пути из вершины j в вершину k, проходящем через промежуточные вершины из диапазона 1..i. База: i=0, то есть до начала цикла элементы матриц T и H содержат информацию о кратчайших путях (если таковые есть), не проходящих ни через какие промежуточные вершины. Пусть теперь перед началом выполнения тела цикла на i-том шаге T[j,k] содержит длину кратчайшего пути от j к k, а H[j,k] содержит первую вершину на кратчайшем пути из вершины j в вершину k (если таковой есть). В таком случае, если в результате добавления вершины i к диапазону промежуточных вершин находится более короткий путь (в частности, если это вообще первый найденный путь), то он записывается. Таким образом после окончания цикла, когда i=p, матрицы содержат кратчайшие пути, проходящие через промежуточные вершины 1..p, то есть искомые кратчайшие пути. Алгоритм не всегда выдает решение, поскольку он не всегда существует. Дополнительный цикл по j служит для прекращения работы в случае обнаружения в графе цикла с отрицательным весом.

Алгори́тм Де́йкстры

Алгори́тм Де́йкстры (Dijkstra’s algorithm) — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским ученым Э. Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшее расстояние от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса. Алгоритм широко применяется в программировании и технологиях, например, его использует протокол OSPF для устранения кольцевых маршрутов. Известен также под названием Сначала Кратчайший Путь (Shortest Path First).

Примеры

Вариант 1. Дана сеть автомобильных дорог, соединяющих города Новосибирской области. Некоторые дороги односторонние. Найти кратчайшие пути от Новосибирска до каждого города области (если двигаться можно только по дорогам).

Вариант 2. Имеется некоторое количество авиарейсов между городами мира, для каждого известна стоимость. Стоимость перелёта из A в B может быть не равна стоимости перелёта из B в A. Найти маршрут минимальной стоимости (возможно, с пересадками) от Копенгагена до Барнаула.



Дата добавления: 2021-07-22; просмотров: 320;


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2024 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей.
Генерация страницы за: 0.009 сек.