Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 1 Un albero è un grafo.

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1 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 1 Un albero è un grafo bipartito? SÌ! Ma un grafo bipartito è sempre un albero??

2 Capitolo 11 Visite di grafi Algoritmi e Strutture Dati

3 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 3 Scopo e tipi di visita Una visita (o attraversamento) di un grafo G permette di esaminare i nodi e gli archi di G in modo sistematico (se G è connesso) Problema di base in molte applicazioni Esistono vari tipi di visite con diverse proprietà: in particolare, visita in ampiezza (BFS=breadth first search) e visita in profondità (DFS=depth first search)

4 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 4 Algoritmo di visita generica La visita parte da un vertice s prescelto ed esplora seguendo una qualche regola uno dei suoi adiacenti Un vertice v raggiunto da u viene marcato come visitato se è stato incontrato per la prima volta, e viene quindi aggiunto alla frangia F di visita; inoltre, il nodo u diventa padre di v, e larco (u,v) viene etichettato come arco di visita Un vertice rimane nella frangia di visita fintantoché non sono stati esplorati tutti i suoi adiacenti La visita genera un albero di copertura T del grafo \

5 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 5 Visite particolari Se la frangia F è implementata come coda si ha la visita in ampiezza (BFS) Se la frangia F è implementata come pila si ha la visita in profondità (DFS)

6 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 6 Visita in ampiezza

7 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 7 Visita in ampiezza

8 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 8 Costo della visita in ampiezza Il tempo di esecuzione dipende dalla struttura dati usata per rappresentare il grafo (e dalla connettività o meno del grafo rispetto ad s): Liste di adiacenza: O(m+n) Matrice di adiacenza: O(n 2 )

9 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 9 Esempio: grafo non orientato (1/2)

10 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 10 Esempio: grafo non orientato (2/2)

11 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 11 Esempio: grafo orientato

12 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 12 Proprietà Per ogni nodo v, il livello di v nellalbero BFS è pari alla distanza di v dalla sorgente s Per ogni arco (u,v) di un grafo non orientato, gli estremi u e v appartengono allo stesso livello o a livelli consecutivi dellalbero BFS Se il grafo è orientato, possono esistere archi (u,v) che attraversano allindietro più di un livello

13 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 13 Visita in profondità

14 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 14 Visita in profondità

15 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 15 Costo della visita in profondità Il tempo di esecuzione dipende dalla struttura dati usata per rappresentare il grafo (e dalla connettività o meno del grafo rispetto ad s): Liste di adiacenza: O(m+n) Matrice di adiacenza: O(n 2 )

16 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 16 Esempio: grafo non orientato (1/2)

17 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 17 Esempio: grafo non orientato (2/2)

18 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 18 Esempio: grafo orientato (1/2)

19 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 19 Esempio: grafo orientato (2/2)

20 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 20 Proprietà Sia (u,v) un arco di un grafo non orientato. Allora: –(u,v) è un arco dellalbero DFS, oppure – i nodi u e v sono luno discendente/antenato dellaltro Sia (u,v) un arco di un grafo orientato. Allora: –(u,v) è un arco dellalbero DFS, oppure – i nodi u e v sono luno discendente/antenato dellaltro, oppure –(u,v) è un arco trasversale a sinistra, ovvero il vertice v è in un sottoalbero visitato precedentemente ad u

21 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 21 Riepilogo Concetto di grafo e terminologia Diverse strutture dati per rappresentare grafi nella memoria di un calcolatore Lutilizzo di una particolare rappresentazione può avere un impatto notevole sui tempi di esecuzione di un algoritmo su grafi (ad esempio, nella visita di un grafo) Algoritmo di visita generica e due casi particolari: visita in ampiezza e visita in profondità

22 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © 2004 - The McGraw - Hill Companies, srl 22 Approfondimento Dato un grafo G=(V,E) rappresentato tramite una matrice di adiacenza A, scrivere un algoritmo che scorrendo una sola volta A: 1.Verifica se G è completo; 2.Trova il grado di G; 3.Costruisce la rappresentazione di G tramite liste di adiacenza.

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