Каким графом является дерево

Каким графом является дерево

Поиск значения в BST занимает O(log n) времени. Это означает, что можно очень быстро найти требуемое значение среди миллионов или даже миллиардов записей.

Предположим, мы ищем узел со значением x. Чтобы быстро найти его в BST, воспользуемся следующим алгоритмом:

1. Начать с корня дерева.
2. Если x = значению узла: остановиться.
3. Если x < значения узла: перейти к левому дочернему узлу.
4. Если x > значения узла: перейти к правому дочернему узлу.
5. Перейти к шагу 2.

При отсутствии уверенности в существовании искомого узла, необходимо изменить шаги 3 и 4 для остановки поиска.

Если хочешь подтянуть свои знания по алгоритмам, загляни на наш курс «Алгоритмы и структуры данных», на котором ты:

• углубишься в теорию структур данных;
• научишься решать сложные алгоритмические задачи;
• научишься применять алгоритмы и структуры данных при разработке программ.

Реализация

Создание узла TreeNode идентично созданию узла ListNode . Единственное отличие в том, что вместо одного атрибута у нас два: left и right , которые ссылаются на левые и правые дочерние узлы.

Эти три типа обхода могут быть реализованы следующими методами:

• с итерацией – использование цикла while и стека. В этом случае удаление данных возможно только с конца.
• с рекурсией – использование функции, которая вызывает сама себя.

Есть четвертый тип обхода – порядок уровней (level-order traversal). Этот способ использует очередь (queue). Удаление данных здесь возможно только с начала.

Для первых трех типов обработки узлов паттерны практически идентичны. Просто выберем обход в порядке возрастания. Ниже разберем итеративный и рекурсивный методы для LC 94: Binary Tree Inorder Traversal, начиная с итеративной версии:

Как правило, графы представлены в виде матриц смежности (adjacency matrix). Так, у приведенного выше графа будет следующая матрица.

Каждая строка и столбец представляют собой узел. Единица в строке i и столбце j , или A_=1 , означает связь между узлом i и узлом j .

A_=0 означает, что узлы i и j не связаны.

Ни один из узлов в этом графе не связан с самим собой. Следовательно, диагональ матрицы равна нулю. Аналогично, A_ = A_ , потому что связи ненаправленны. То есть если узел A связан с узлом B , то B связан с A . В результате матрица смежности симметрична по диагонали.

Рассмотрим пример, который поможет нам понять описанную выше теорию.

На представленных рисунках мы видим взвешенный граф с направленными ребрами. Обратите внимание, что связи больше не симметричны – вторая строка матрицы смежности пуста, потому что у B нет исходящих связей. Числа от 0 до 1 отражают силу связи. Например, граф C влияет на граф A сильнее, чем A на C .

Реализация

Реализуем невзвешенный и неориентированный граф. Основной структурой класса является список списков Python. Каждый из них – это строка. Индексы в списке представляют собой столбцы. При создании объекта Graph необходимо указать количество узлов n, чтобы создать список списков. Затем мы можем получить доступ к соединению между узлами a и b с помощью self.graph[a][b] .

Чтобы ответить на вопрос LC 323: Количество связных компонентов, изучим каждый узел графа. Далее «посетим» соседние графы. Повторяем операцию до тех пор, пока не встретим только те узлы, которые уже были замечены программой. После этого проверим наличие в графе узлов, которые еще не были замечены. Если такие узлы присутствуют, то существует еще как минимум один кластер, поэтому нужно взять новый узел и повторить процесс.

def get_n_components(self, mat: List[List[int]]) -> int: """ Учитывая матрицу смежности, возвращает количество связанных компонентов """ q = [] unseen = [*range(len(mat))] answer = 0 while q or unseen: # Если все соседние узлы прошли через цикл, переходим к новому кластеру if not q: q.append(unseen.pop(0)) answer += 1 # Выбираем узел из текущего кластера focal = q.pop(0) i = 0 # Поиск связей во всех оставшихся узлах while i < len(unseen): node = unseen[i] # Если узел подключен к центру, добавляем его в очередь # чтобы перебрать его соседей # из невидимых узлов и избежать бесконечного цикла if mat[focal][node] == 1: q.append(node) unseen.remove(node) else: i += 1 return answer

1. Строки 5-8: Создаем очередь ( q ), список узлов ( unseen ) и количество компонентов ( answer ).
2. Строка 10: Запускаем цикл while , который выполняем до тех пор, пока в очереди есть узлы, которые нужно обработать или узлы, которые не были замечены.
3. Строки 13-15: Если очередь пуста, удаляем первый узел из непросмотренных и увеличиваем количество компонентов.
4. Строки 18-19: Выбираем следующий доступный узел в очереди ( focal ).
5. Строка 22: Запускаем цикл while , который выполняем до тех пор, пока не обработаем все оставшиеся узлы.
6. Строка 23: Даем имя текущему узлу для оптимизации кода.
7. Строки 28-30: Если текущий узел подключен к центру, добавляем его в очередь узлов текущего кластера. Удаляем его из списка тех узлов, которые могут находиться в невидимом кластере. Благодаря этому действию, мы избегаем бесконечного цикла.
8. Строки 31-32: Если текущий узел не подключен к focal (центру), переходим к следующему узлу.

Заключение

Графы и деревья – основные структуры данных. Спектр их применения огромен. Например, графы используются там, где необходим алгоритм поиска решений. Реальный пример их использования – sea-of-nodes JIT-компилятора.

Деревья используются тогда, когда мы должны произвести быстрое добавление/удаление объекта с поиском по ключу. Например, в различных словарях и индексах БД (Баз данных). Кроме того, деревья являются неотъемлемой частью случайного леса – алгоритма машинного обучения.

В следующей части материала мы приступим к изучению хэш-таблиц.

Базовый и продвинутый курс «Алгоритмы и структуры данных» включает в себя:

1. Живые вебинары 2 раза в неделю.
2. 47 видеолекций и 150 практических заданий.
3. Консультации с преподавателями курса.

Материалы по теме

Источник

Лекция 11

Дерево. Лес (ациклический граф). Остовный подграф. Остов. Взвешенный граф. Минимальный остов. Кодирование деревьев.

Базовые понятия и утверждения

1. Определение и основные свойства деревьев.

Определение. Граф называется деревом, если он связный и в нем нет циклов.

Одноэлементный граф, т.е. граф, имеющий одну вершину и не имеющий ребер, также считается деревом.

Граф называется лесом (или ациклическим графом), если в нем нет циклов. Очевидно, что каждая компонента связности леса - дерево.

Пример 1. Граф (рис. 3.19) не является ни деревом, ни лесом. Граф (рис. 3.20) - дерево. Граф (рис. 3.21) - лес, состоящий из четырех деревьев.

Пример 2. Представьте диаграммами все (с точностью до изоморфизма) деревья с пятью вершинами.

◄ Имеется три различных (с точностью изоморфизма) дерева с пятью вершинами (рис. 3.22 - 3.24). ►

Деревья обладают рядом характеристических свойств, по наличию или отсутствию каждого их которых в рассматриваемом графе можно определить, является граф деревом или нет. Перечислим эти свойства:

1) граф - дерево в том и только в том случае, когда в нем нет циклов и ;

2) граф - дерево в том и только в том случае, когда он связный и ;

3) граф - дерево в том и только в том случае, когда он связный, и каждое его ребро является мостом;

4) граф - дерево в том и только в том случае, когда любые две вершины графа можно соединить простой цепью, притом единственной;

5) граф - дерево в том и только в том случае, когда в нем нет циклов и добавление к нему нового ребра приводит к образованию единственного простого цикла.

Также приведем одно из характеристических свойств леса: граф , имеющий компонент связности, является лесом в том и только в том случае, когда .

2. Остовы графа. Подграф графа называется остовным подграфом, если множество его вершин совпадает с множеством вершин графа .

Остовом обыкновенного графа называется его остовный подграф, являющийся деревом.

Пусть - связный граф. Если содержит хотя бы один цикл, то удалив из графа некоторое ребро этого цикла, мы уменьшим число циклов графа по крайней мере на единицу, сохранив при этом его связность. Ясно, что, последовательно разрушая циклы данного графа, можно прийти к остову графа. Поскольку дерево с вершинами имеет ровно ребро, то для получения остова нужно удалить из графа ребро, т.е. число ребер, равное цикломатическому числу связного графа .

Пусть теперь - произвольный граф с компонентами связности. Из каждой компоненты связности этого графа удалим ребро так, чтобы получился остов этой компоненты. В результате получим некоторый остовный подграф графа . Подсчитаем общее число ребер, которое нам пришлось для этого удалить. Сложив равенства , , получим:

.

Таким образом, чтобы получить остовный подграф, нужно, последовательно разрушая циклы графа, удалить из него число ребер, равное его цикломатическому числу.

Пример 3. Построим остов графа , диаграмма которого изображена на рис. 3.25. Удалим из графа ребро ; получим граф (рис. 3.26). Из графа удалим ребро ; получим граф (рис. 3.27). Из графа удалим ребро ; получим граф (рис. 3.28), который является одним из остовов графа .

Источник