
- •Полустатические структуры данных
- •4.1. Характерные особенности полустатических структур
- •4.2. Строки
- •4.2.1. Логическая структура строки
- •4.2.2. Операции над строками
- •4.2.3. Представление строк в памяти
- •Динамические структуры данных. Связные списки
- •5.1. Связное представление данных в памяти
- •5.2. Стеки
- •5.2.1. Логическая структура стека
- •5.2.2. Машинное представление стека и реализация операций
- •5.2.3. Стеки в вычислительных системах
- •5.3. Очереди fifo
- •5.3.1. Логическая структура очереди
- •5.3.2. Машинное представление очереди fifo и реализация операций
- •5.3.3. Очереди с приоритетами
- •5.3.4. Очереди в вычислительных системах
- •5.4. Деки
- •5.4.1. Логическая структура дека
- •5.4.2. Деки в вычислительных системах
- •5.5. Связные линейные списки
- •5.5.1. Машинное представление связных линейных списков
- •5.5.2. Реализация операций над связными линейными списками
- •5.5.3. Применение линейных списков
- •5.6 Мультисписки
- •5.7. Нелинейные разветвленные списки
- •5.7.1. Основные понятия
- •5.7.2. Представление списковых структур в памяти
- •5.7.3. Операции обработки списков
- •5.8. Управление динамически выделяемой памятью
- •6. Деревья
- •6.1. Бинарные деревья
- •6.2. “Прошитые” деревья
- •6.3. Графы
- •6.4. Алгоритмы поиска путей в графе
- •6.4.1. Путь с минимальным количеством промежуточных вершин (волновой алгоритм)
- •6.4.2. Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Дейкстры)
- •6.4.3. Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с произвольными весами для всех пар вершин (алгоритм Флойда)
- •6.4.4. НахождениеKпутей минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Йена)
- •7. Классы и объекты
- •8. Рекурсия
- •8.1. Некоторые задачи, где можно применить рекурсию
- •8.2. Использование рекурсии в графике
- •8.2.1. Кривые Гильберта
- •8.2.2. Кривые Серпинского
- •9. Алгоритмы Сжатия информации
- •9.1. Что такое архивирование и зачем оно нужно
- •9.2. Терминология
- •9.3. Методы кодирования
- •9.4. Модели входного потока
- •9.5. Моделирование и энтропия
- •9.6. Адаптированные и неадаптированные модели
- •9.7. Алгоритмы архивации данных
- •9.8. Сжатие способом кодирования серий (rle)
- •9.9. Алгоритм Хаффмана
- •9.10. Арифметическое кодирование
- •9.11. Алгоритм Лемпеля-Зива-Велча (Lempel-Ziv-Welch - lzw)
- •9.11.1. Двухступенчатое кодирование. Алгоритм Лемпеля-Зива
- •Библиографический Список
- •Оглавление
6.4. Алгоритмы поиска путей в графе
6.4.1. Путь с минимальным количеством промежуточных вершин (волновой алгоритм)
Алгоритм просматривает вершины графа в таком порядке: сначала - соединённые с исходной вершиной, затем - соединённые с уже просмотренными, но ещё не просмотренные. Так продолжается до тех пор, пока новая группа не содержит конечную вершину или вообще не содержит вершин (путь не существует). За схожесть такого порядка просмотра вершин с распространением волны алгоритм и получил своё название.
Описание алгоритма:
Каждой вершине i приписывается два целых числа Times[i] - временная метка и Previous [i] - метка предыдущей вершины пути (начальное значение Times[i]=0, Previous [i]=0 для всех i).
Заводятся два списка "фронта волны" NewFront и OldFront, а также переменная Time (текущее время).
OldFront:={ver1}; NewFront:={}; Time:=1.
Для каждой из вершин i, входящих в OldFront, просматриваются соседние вершины j, и если Times [j] = 0, то Times [j]=Time, NewFront := NewFront + {j}; в переменную Previous [j] заносится номер i.
Если NewFront = {}, то путь не существует, переход к шагу 8.
Если одна из веpшин совпадает с ver2, то найден кратчайший путь длины Time, переход к шагу 8.
OldFront:= NewFront; NewFront:={}; Time:=Time+1; возврат к шагу 4.
Восстанавливаем путь, проходя массив P.
Max – максимальное количество узлов в графе, уменьшение приводит к убыстрению расчётов.
Параметры вызова процедуры:
S – матрица смежности, задающая невзвешенный граф;
ver1, ver2 – номера начального и конечного узлов искомого пути;
Length - длина найденного пути;
Path – массив с номерами узлов найденного пути.
Блок-схема алгоритма приведена на рис. 6.5.
Схема блока А:
Рис. 6.5. Блок-схема волнового алгоритма
6.4.2. Путь минимальной суммарной длины во взвешенном графе с неотрицательными весами (алгоритм Дейкстры)
Функция находит путь минимального веса в графе G=(V,E), заданном весовой матрицей w, у которой элемент wi j равен весу ребра, соединяющего i-ю и j-ю вершины. При этом предполагается, что все элементы wi j неотрицательны. Путь ищется из вершины номер u1 к вершине номер u2. Функция использует алгоритм Дейкстры. Для бесконечности используется число GM, его можно задавать в зависимости от конкретной задачи.
Алгоритм, по которому происходит поиск, заключается в следующем:
всем веpшинам пpиписывается вес - вещественное число, d(i)=GM для всех вершин кроме вершины с номером u1, а d(u1)=0;
всем веpшинам пpиписывается метка m(i)=0;
вершина u1 объявляется текущей - t=u1;
для всех вершин у которых m(i)=0, пересчитываем вес по формуле: d(i):=min{d(i), d(t)+W[t,i]};
среди вершин для которых выполнено m(i)=0, ищем ту, для которой d(i) минимальна, если минимум не найден, т.е. вес всех “непомеченных” вершин равен бесконечности (GM), то путь не существует; ВЫХОД;
иначе найденную вершину c минимальным весом полагаем текущей и помечаем (m(t)=1);
если t = u2, то найден путь веса d(t),ВЫХОД;
переходим на шаг 4.
На выходе имеем переменную length, которая определяет длину пути (length=-1 если пути не существует; length=0, если u1=u2), переменную Weight -вес пути и массив Path, содержащий последовательность номеров вершин, определяющих путь.