Đồ án Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trong lý thuyết đồ thị

LỜI NÓI ĐẦU Lý thuyết đồ thị là một lĩnh vực nghiên cứu đã có từ lâu đờivà có nhiều ứng dụng hiện đại.Những tư tưởng cơ bản của lý thuyết đồ thị đươc đề xuất từ những năm đầu của thế kỷ 18 bởi nhà toán học lỗi lạc người Thụy Sĩ Leonhard Euler.Chính ông là người đã sử dụng đồ thị để giải bài toán nổi tiếng về các cái cầu ở thàng phố Konigsberg. Đồ thị được sử dụng để giải quyết các bài toán trong nhiều lĩnh vực khác nhau .Chẳng hạn , đồ thị có thể sử dụng để xác định các mạch vòng trong vấn đề giải tích mạch điện.Chúng ta có thể phân biệt các hợp chất hoá học hữu cơ khác nhau với cùng công thức phân tử nhưng khác nhau về cấu trúc phân tử nhờ đồ thị.Chúng ta có thể xác định xem hai máy tính trong mạng có thể trao đổi thông tin được với nhau hay không nhờ mô hình đồ thị của mạng máy tính. Đồ thị có trọng số trên các cạnh có thể sử dụng để giải các bài toán như : tìm đường đi ngắn nhất giữa hai thành phố trong cùng một mạng giao thông . Chúng ta còn sử dụng đồ thị để giải các bài toán về lập lịch,thời khoá biểu,và phân bố tần số cho các trạm phát thanh và truyền hình.... Mục đích ta tìm hiểu là nhằm giới thiệu các khái niệm cơ bản,các bài toán ứng dụng quan trọng của lý thuyết đồ thị như bài toán cây khung nhỏ nhất , bài toán tìm đường đi ngắn nhất... và những thuật toán để giải quyết chúng đã được trình bày chi tiết cùng với việc phân tích và hướng dẫn cài đặt chương trình trên máy tính. Củng cố và rèn luyện kỹ năng lập trình, nhớ lại các thuật toán mà đặc biệt là thuật toán Dijkstra. Chương 1 : Lý thuyết về thuật toán tìm đường đi ngắn nhất. Chương 2 : Xây dựng thuật toán. Chương 3 : Cài đặt thuật toán. Chương I : LÝ THUYẾT VỀ THUẬT TOÁN TÌM ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT I.1 Các khái niệm cơ bản của lý thuyết đồ thị I.1.1 Định nghĩa đồ thị Đồ thị là một cấu trúc rời rạc bao gồm các đỉnh và các cạnh nối các đỉnh này.Chúng ta phân biệt các loại đồ thị khác nhau bởi kiểu và số lượng cạnh nối hai đỉnh nào đó của đồ thị . Để có thể hình dung được tại sao lại cần đến các loại đồ thị khác nhau ,chúng ta sẽ nêu ví dụ sử dụng chúng để mô tả một mạng máy tính .Giả sử ta có một mạng gồm các máy tính và các kênh điện thoại(gọi tắt là tên thoại) nối các máy tính này.Chúng ta có thể biểu diễn các vị trí đặt máy tính bởi các điểm và các kênh thoại nối chúng bởi các đoạn nối,xem hình 1 Hà Tây Đồng Nai Huế An Giang Hà Nội TPHCM Bình Định Quãng Ngãi Phú Yên Khánh Hòa Hình 1.Sơ đồ mạng máy tính Nhận thấy rằng trong mạng hình 1, giữa hai máy tính bất kỳ chỉ cho phép nhiều nhất là một kênh thoại nối chúng,kênh thoại này cho phép liên lạc cả hai chiều và không có máy tính nào lại được nối với chính nó.Sơ đồ mạng máy tính cho tronh hình 1 được gọi là đơn đồ thị vô hướng => ta đi đến định nghĩa sau: Định nghĩa 1. Đơn đồ thị vô hướng G=(V,E) bao gồm V là tập đỉnh,và E là tập các cặp không có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cạnh. Trong trường hợp giữa hai máy tính nào đó thường xuyên phải truyền tải nhiều thông tin người ta phải nối hai máy này bởi nhiều kênh thoại . Mạng với đa kênh thoại giữa các máy tính được cho trong hình 2. Hà Tây Đồng Nai Huế An Giang Hà Nội HCM Bình Định Quãng Ngãi Phú Yên Khánh Hòa Hình 2. Sơ đồ mạng máy tính với đa kênh thoại Định nghĩa 2. Đa đồ thị vô hướng G=(V,E) bao gồm V là tập các đỉnh , và E là họ các cặp không có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cạnh .Hai cạnh e1 va e2 được gọi là cạnh lặpnếu chúng cùng tương ứng với một cặp đỉnh. Hà Tây Đồng Nai Huế An Giang Hà Nội TPHCM Bình Định Quãng Ngãi Phú Yên Khánh Hòa Hình 3. Sơ đồ mạng máy tính với kênh thông báo. Rõ ràng mỗi đơn đồ thị đều là đa đồ thị, nhưng không phải đa đồ thị nào cũng là đơn đồ thị, vì trong đa đồ thị có hai hay nhiều hơn cạnh nối một cặp đỉnh nào đó. Trong mạng máy tính có thể có những kênh thoại nối một máy tính nào đó với chính nó(chẳng hạn với mục đích thông báo).Mạng như vậy được cho trong hình 3.Như vậy đa đồ thị không thể mô tả được mạng như vậy, bởi vì có những khuyên (cạnh nối một đỉnh vói chính nó).Trong trường hợp này chúng ta cần sử dụng đến khái niệm giả đồ thị vô hướng, được định nghĩa như sau: Định nghĩa 3. Giả đồ thị vô hướng G=(V,E) bao gồm V là tập các đỉnh, và E là họ các cặp không có thứ tự gồm hai phần tử (không nhất thiết phải khác nhau) của V gọi là các cạnh.Cạnh e được gọi là khuyến nếu có dạng e=(u,u). Các kênh thoại trong mạng máy tính có thể chỉ cho phép truyền tin theo một chiều.Chẳng hạn trong hình 4 máy chủ ở Hà Nội chỉ có thể nhận tin từ các máy ở địa phương, có một số máy chỉ có thể gửi tin đi ,còn các kênh thoại cho phép truyền tin theo cả hai chiều được thay thế bởi hai cạnh có hướng ngược chiều nhau. Hà Tây Đồng Nai Huế An Giang Hà Nội TPHCM Bình Định Phú Yên Khánh Hòa Hình 4. Mạng máy tính với các kênh thoại một chiều Ta đi đến định nghĩa sau: Định nghĩa 4. Đơn đồ thị có hướng G=(V,E)bao gồm V là tập các đỉnh, và E là tập các cặp có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cung. Nếu trong mạng có thể có đa kênh thoại một chiều,ta sẽ phải sử dụng đến khái niệm đa đồ thị có hướng: Định nghĩa 5. Đa đồ thị có hướngG=(V,E) bao gồm V là tập các đỉnh,và E là họ các cặp có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau của V gọi là các cung.Hai cung e1 va e2 tương ứng với cùng một cặp đỉnh được gọi là cung lặp. Trong các phần tiếp theo chủ yếu chúng ta sẽ làm việc với đơn đồ thị vô hướng và đơn đồ thị có hướng.Vì vậy, để cho ngắn gọn , ta sẽ bỏ qua tính từ đơn mỗi khi nhắc đến chúng. I.1.2. Các thuật ngữ cơ bản Trong mục này chúng ta sẽ trình bày một số thuật ngữ cơ bản của lý thuyết đồ thị.Trước tiên ,ta xét các thuật ngữ mô tả các đỉnh và cạnh của đồ thị vô hướng. Định nghĩa 1. Hai đỉnh u va v của đồ thị có hướng G được gọi là kề nhau nếu (u,v) là cạnh của đồ thị G.Nếu e=(u,v) là cạnh của đồ thị thì ta nói cạnh này là cạnh liên thuộc với hai đỉnh u và v, hoặc cũng nói là cạnh e nối đỉnh u và đỉnh v, đồng thời các đỉnh u và v sẽ được gọi là các đỉnh đầu của cạnh (u,v). Để có thể biết có bao nhiêu cạnh liên thuộc với một đỉnh , ta đưa vào định nghĩa sau : Định nghĩa 2. Ta gọi bậc của đỉnh v trong đồ thị vô hướnglà số cạnh liên thuộc với nó ta sẽ kí hiệu là deg(v). b c d a f e g Hình 1. Đồ thị vô hướng Thí dụ . Xét đồ thị cho trong hình 1, ta có deg(a)=1, deg(b)=4 , deg(c)=4 , deg(f)=3, deg(d)=1 , deg(e)=3 , deg(g)=0. Đỉnh bậc 0 gọi là đỉnh cô lập , đỉnh bậc 1 được gọi là đỉnh treo .Trong ví dụ trên đỉnh g là đỉnh cô lập, a và d là các đỉnh treo. Bậc của đỉnh có tính chất sau : Định lý 1. Giả sử G=(V,E) là đồ thị vô hướng với m cạnh . Khi đó 2m=∑ deg(v) v V Chứng minh. Rõ ràng trong mỗi cạnh e=(u,v) được tính một lần trong deg(u) và một lần trong deg(v). Từ đó suy ra tổng tất cả các bậc của các đỉnh bằng hai lần số cạnh Thí dụ 2. Đồ thị với n đỉnh và mỗi đỉnh có bậc là 6 có bao nhiêu cạnh ? Giải: Theo định lý 1,ta có 2m=6n.Từ đó suy ra số cạnh của đồ thị là 3n. Hệ quả. Trong đồ thị vô hướng,số đỉnh bậc lẻ(nghĩa là có bậc là số lẻ) là một số chẵn. Chứng minh. Thực vậy, gọi O và U tương ứng là tập đỉnh bậc lẻ và tập đỉnh bậc chẵn của đồ thị,ta có 2m=∑deg(v)= ∑deg(v)+ ∑deg(v) v V v O v U Do deg(v) là chẵnvới v là đỉnh trong U nên tổng thứ hai trong vế phải ở trên là số chẵn.Từ đó suy ra tổng thứ nhất(chính là tổng bậc của các đỉnh bậc lẻ) cũng phải là số chẵn, do tất cả các số hạng của nó là số lẻ, nên tổng này phải gồm một số chẵn các số hạng.Vì vậy , số đỉnh bậclẻ phải là số chẵn. Ta xét các thuật ngữ tương tự cho đồ thị có hướng. Định nghĩa 3.Nếu e=(u,v) là cung của đồ thị có hướng G thì ta nói hai đỉnh u và vlà kề nhau,và nói cung(u,v) nối đỉnh u với đỉnh v hoặc cũng nói cung này là đi ra khỏi đỉnh u và đi vào đỉnh v. Đinh u (v) sẽ được gọi là đỉnh đầu (cuối) của cung (u,v). Tương tự như khái niệm bậc, đối với đồ thị có hướng ta có khái niệm bán bậc ra(vào) của một đỉnh. Định nghĩa 4.Ta gọi bán bậc ra (vào) của đỉnh v trong đồ thị có hướng là số cung của đồ thị đi ra khỏi nó (đi vào nó) và kí hiệu la deg+(v)(deg-(v)). a b c e d Hình 2. Đồ thị có hướng G Thí dụ 3. Xét đồ thị cho trong hình 2. Ta có deg-(a)=1, deg-(b)=2, deg-(c)=2, deg-(d)=2, deg-(e)=2. deg+(a)=3, deg+(b)=1 deg+(c)=1, deg+(d)=2, deg+(e)=2 Do mỗi cung (u,v) sẽ được tính một lần trong bán bậc vào của đỉnh v và một lần trong bán bậc ra của đỉnh u nên ta có Định lý 2. Giả sử G=(V,E) là đò thị có hướng , khi đó ∑deg+(v)= ∑deg-(v)=|E| v V v V Rất nhiều tính chất của đồ thị có hướng không phụ thuộc vào hướng trên các cung của nó. Vì vậy, trong nhiều trường hợp sẽ thuận tiện hơn nếu ta bỏ qua hướng trên các cung của đồ thị. Đồ thị vô hướng thu được bằng cách bỏ qua hướng trên các cung được gọi là đồ thị vô hướng tương ứng với đồ thị có hướng đã cho. I.1.3. Định nghĩa đường đi, chu trình , đồ thị liên thông. Định nghĩa 1. Đường đi độ dài n từ đỉnh u đến đỉnh v, trong đó n là số nguyên dương, trên đồ thị vô hướng G=(V,E) là dãy xo, x1 , ... , xn-1 , xn trong đó u=x0 , v=xn , ( xi , xi+1 ) E , i= 0, 1, 2 ,..., n-1. Đường đi nói trên còn có thể biểu diễn dưới dạng các cạnh: (x0 , x1 ) , ( x1 , x2), ... , ( xn-1 , xn ). Đỉnh u gọi là đỉnh đầu, còn đỉnh v gọi là đỉnh cuối của đường đi. Đường đi có đỉnh đầu trùng với đỉnh cuối ( tức là u=v) được gọi là chu trình. Đường đi hay chu trình được gọi là đơn nếu như không có cạnh nào bị lặp lại. Thí dụ 1. Trên đồ thị vô hướng cho trong hình 1: a,d,c,f,e là đường đi đơn độ dài 4. Còn d,e,c,a không là đường đi do (e,c) không phải là cạnh của đồ thị. Dãy b,c,f,e,b là chu trình độ dài 4. Đường đi a,b,e,d,a,b có độ dài là 5 không phải là đường đi đơn, do cạnh (a,b) có mặt trong nó hai lần. a b c a b c d e f d e f Hình 1. Đường đi trên đồ thị Khái niệm đường đi và chu trình trên đồ thị có hướng được định nghĩa hoàn toàn tương tự như trường hợp đồ thị vô hướng, chỉ khác là ta chú ý đến hướng trên các cung. Định nghĩa 2. Đường đi độ dài n từ đỉnh u đến đỉnh v, trong đó n là số nguyên dương, trên đồ thị có hướng G=(V,A) là dãy xo, x1 , ... , xn-1 , xn trong đó u=x0 , v=xn , ( xi , xi+1 ) A , i= 0, 1, 2 ,..., n-1. Đường đi nói trên còn có thể biểu diễn dưới dạng các cung: (x0 , x1 ) , ( x1 , x2), ... , ( xn-1 , xn ). Đỉnh u gọi là đỉnh đầu, còn đỉnh v gọi là đỉnh cuối của đường đi. Đường đi có đỉnh đầu trùng với đỉnh cuối ( tức là u=v) được gọi là chu trình. Đường đi hay chu trình được gọi là đơn nếu như không có cung nào bị lặp lại. Thí dụ 2. Trên đồ thị có hướng cho trong hình 1: a,d,c,f,e là đường đi đơn độ dài 4. Còn d,e,c,a không là đường đi do (e,c) không phải là cung của đồ thị. Dãy b,c,f,e,b là chu trình độ dài 4. Đường đi a,b,e,d,a,b có độ dài là 5 không phải là đường đi đơn, do cung (a,b) có mặt trong nó hai lần. Xét một mạng máy tính .Một câu hỏi đặt ra là hai máy tính bất kỳ trong mạng này có thể trao đổi được thông tin với nhau hoặc trực tiếp qua kênh nối chúng hợăc thông qua một hoặc vài máy tính trung gian trong mạng? Nếu sử dụng đồ thị để biểu diễn mạng máy tính này (trong đó các đỉnh của đồ thị tương ứng với các máy tính , còn các cạnh tương ứng với các kênh nối) câu hỏi đó được phát biểu trong ngôn ngữ đồ thị như sau: Tồn tại hay chăng đường đi giữa mọi cặp đỉnh của đồ thị ? Địng nghĩa 3. Đồ thị vô hướng G=(V,E) được gọi là liên thông nếu luôn tìm được đường đi giữa hai đỉnh bất kỳ của nó. Như vậy hai máy tính bất kỳ trong mạng có thể trao đổi thông tin đượcvới nhau khi và chỉ khi đồ thị tương ứng với mạng này là đồ thị liên thông. Thí dụ 3. Trong hình 2: Đồ thị G là liên thông, đồ thị H là không liên thông a b H1 c d e H2 g f H3 G H Hình 2. Đồ thị liên thông G và đồ thị H gồm 3 thành phần liên thông H1,H2,H3. Định nghĩa 4. Ta gọi đồ thị con của đồ thị G=(V,E) là đồ thị H=(W,F), trong đó W V và FE Trong trường hợp đồ thị là không liên thông , nó sẽ rã ra thành một số đồ thị con liên thông đôi một không có đỉnh chung. Những đồ thị con liên thông như vậy ta sẽ gọi là các thành phần liên thông của đồ thị. Thí dụ 4. Đồ thị H trong hình 2 gồm 3 thành phần liên thông là H1,H2,H3. Trong mạng máy tính có thể có những máy ( những kênh nối ) mà sự hỏng hóc của nó có thể ảnh hưởng đến việc trao đổi thông tin trong mạng. Các khái niệm tương ứng với tình huống này được đưa ra trong định nghĩa sau. Định nghĩa 5. Đỉnh v được gọi là đỉnh rẽ nhánh nếu việc loại bỏ v cùng với các cạnh liên thuộc với nó khỏi đồ thị làm tăng số thành phần liên thông của đồ thị. Cạnh e được gọi là cầu nếu việc loại bỏ nó khỏi đồ thị làm tăng số thành phần liên thông của đồ thị . Thí dụ 5. trong đồ thị G ở hình 2, đỉnh d và e là đỉnh rẽ nhánh, còn các cạnh (d,g) và (e,f) là cầu. Đối với đồ thị có hướng có hai khái niệm liên thông phụ thuộc vào việc ta có xét đến hướng trên các cung hay không. Định nghĩa 6. Đồ thị có hướng G=(V,A) được gọi là liên thông mạnh nếu luôn tìm được đường đi giữa hai đỉnh bất kỳ của nó. Định nghĩa 7. Đồ thị có hướng G=(V,A) được gọi là liên thông yếu nếu đồ thị vô hướng tương ứng với nó là đồ thị vô hướng liên thông. Rõ ràng nếu đồ thị là liên thông mạnh thì nó cũng là liên thông yếu, nhưng điều ngược lại là không luôn đúng , như chỉ ra trong thí dụ dưới đây. Thí dụ 6. Trong hình 3 đồ thị G là liên thông mạnh, còn H là liên thông yếu nhưng không là liên thông mạnh a b a b e e c d c d Hình 3. Đồ thị liên thông mạnh G Đồ thị liên thông yếu H Một câu hỏi đặt ra là khi nào có thể định hướng các cạnh của một đồ thị vô hướng liên thông để có thể thu được một đồ thị có hướng liên thông mạnh? Ta sẽ gọi đồ thị như vậy là đồ thị định hướng được. Định lý dưới đây cho ta tiêu chuẩn nhận biết một đồ thị có là định hướng được hay không. Định lý 1. Đồ thị vô hướng liên thông là định hướng được khi và chỉ khi mỗi cạnh của nó nằm trên ít nhất một chu trình. Chứng minh. Điều kiện cần. Giả sử (u,v) là một cạnh của đồ thị ,từ sự tồn tại đường đi có hướng từ u đến v và ngược lại suy ra (u,v) phải nằm trên ít nhất một chu trình. Điều kiện đủ. Thủ tục sau đây cho phép định hướng các cạnh của đồ thị để thu được đồ thị có hướng liên thông mạnh.Giả sử C là một chu trình nào đó trong đồ thị. Định hướng các cạnh trên chu trình này theo một hướng đi vòng theo nó. Nếu tất các cạnh của đồ thị là đã được định hướng thì kết thúc thủ tục. Ngược lại , chịn C là một cạnh chưa định hướng có chung đỉnh với ít nhất một trong số các cạnh đã định hướng. Theo giả thiết tìm được chu trình C chứa cạnh e. Định hướng các cạnh chưa được định hướng của C’ theo một hướng dọc theo chu trình này( không định hướng lại các cạnh đã có hướng). Thủ tục trên sẽ được lặp lại cho đến khi tất cả các cạnh của đồ thị được định hướng. Khi đó ta thu được đồ thị có hướng liên thông mạnh I.2 Các khái niệm mở đầu về đề tài cần đề cập tới I.2.1 Mở đầu Trong phần này chúng ta chỉ xét đồ thị có hướng G=(V,E) và |V|=n,|E|=m với các cung được gán trọng số, nghĩa là , mỗi cung (u,v)E của nó được đặt tương ứng với một số thực a(u,v) gọi là trọng số của nó.Chúng ta sẽ đặt a(u,v)=, nếu (u,v)E .Nếu dãy v0, v1 , ... , vp là một đường đi trên G, thì độ dài của nó được định nghĩa là tổng sau: p ∑a(vi-1, vi) i=1 tức là , độ dài của đường đi chính là tổng các trọng số trên các cung của nó.(Chú ý rằng nếu chúng ta gán trọng số cho tất cả các cung đều bằng 1, thì ta thu được định nghĩa độ dài đuờng đi như là số cung của đường đi. Bài toán tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị dưới dạng tổng quát có thể được phát biểu dưới dạng tổng quát như sau : Tìm đường đi có độ dài nhỏ nhất từ một đỉnh xuất phát sV đến đỉnh cuối (đích) tV. Đường đi như vậy sẽ gọi là đường đi ngắn nhất từ s đến t còn độ dài của nó sẽ kí hiệu là d(s,t) và còn gọi là khoảng cách từ s đến t (khoảng cách định nghĩa như vậy có thể là số âm ).Nếu như không tồn tại đường đi từ s đến t thì ta đặt d(s,t)= từ đó ta thấy chu trình trong đồ thị có độ dài dương,thì trong đường đi ngắn nhất không có đỉnh nào lặp lại(đường đi như thế gọi là đường đi cơ bản). Mặt khác,nếu trong đồ thị có chu trình với độ dài âm(gọi là chu trình âm) thì khoảng cách giữa 1 số cặp đỉnh nào đó của đồ thị có thể là không xác định, bởi vì, bằng cách đi vòng theo chu trình này một số đủ lớn lần, ta có thể chỉ ra đường đi giữa các đỉnh này có độ dài nhỏ hơn bất kì số thực cho trước nào. Trong truờng hợp như vậy , có thể đặt vấn đề tìm đường đi cơ bản ngắn nhất, tuy nhiên bài toán đặt ra sẽ trở nên phức tạp hơn rất nhiều, bởi vì nó chứa bài toán xét sự tồn tại đường đi Hamintơn trong đồ thị như là một trường hợp riêng. Trước hết cần chú ý rằng nếu biết khoảng cách từ s đến t, thì đường đi ngắn nhất từ s đến t, trong trường hợp trọng số không âm, có thể tìm một cách dễ dàng. Để tìm đường đi , chỉ cần chú ý là đối với cặp đỉnh s,tV tuỳ ý (st) luôn tìm được đỉnh v sao cho: d(s,t) = d(s,v) + a(v,t) Thực vậy đỉnh v như vậy chính là đỉnh đi trước đỉnh t trong đường đin ngắn nhất từ s đến t..Tiếp theo ta có thể tìm được u sao cho d(s,v)=d(s,u)+a(u,v),... Từ giả thiết về tính không âm của các trọng số dễ dàng suy ra rằng dãy t,v,u... không chứa đỉnh lặp lại và kết thúc ở đỉnh s.Rõ ràng dãy thu được xác định đường đi ngắn nhất từ s đến t. I.2.2 Đường đi ngắn nhất xuất phát từ một đỉnh Phần lớn các thuật toán tìm khoảng cách giữa hai đỉnh s và t được xây dựng nhờ kỹ thuật tính toán mà ta có thể mô tả đại thể như sau: từ ma trận trọng số a[u,v],u,vV,ta tính cận trên d[v] của khoảng cách từ s đến tất cả các đỉnh vV.Mỗi khi phát hiện d[u]+a[u,v]<d[v] (1) cận trên d[v] sẽ được tốt lên : d[v]=d[u]+a[u,v]. Quá trình đó sẽ kết thúc khi nào chúng ta không làm tốt thêm được bất cứ cận trên nào.Khi đó, rõ ràng giá trị của mỗi d[v] sẽ cho ta khoảng cách từ mỗi đỉnh s đến v. Khi thể hiện kỹ thuật tính toán này trên máy tính, cận trên d[v] sẽ được gọi là nhãn của đỉnh v,còn việc tính lại các cận trên này sẽ gọi là phép gán nhãn cho đồ thị và toàn bộ thủ tục thường gọi là thủ tục gán nhãn. Nhận thấy rằng để tính khoảng cách từ s đến tất cả các đỉnh còn lại của đồ thị.Hiện nay vẫn chưa biết thuật toán nào cho phép tìm đường đi ngắn nhất giữa hai đỉnh làm việc thực sự hiệu quả hơn những thuật toán tìm đường đi ngắn nhất từ một đỉnh đến tất cả các đỉnh còn lại. Sơ đồ tính toán mà ta vừa mô tả còn chưa là xác định, bởi vì còn phải chỉ ra thứ tự chọn các đỉnh u và v để kiểm tra điều kiện (1).Thứ tự chọn này có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả thuật toán. I.2.3 Thuật toán Dijkstra_Bài toán ví dụ cụ thể (trường hợp ma trận trọng số không âm) Trong trường hợp trọng số trên các cung là không âm thuật toán do Dijkstra đề nghị để giải quyết bài toán tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh s đến các đỉnh còn lại của đồ thị làm việc hữu hiệu hơn rất nhiều so với thuật toán khác. Thuật toán được xây dựng trên cơ sở hán cho các đỉnh các nhãn tạm thời. Nhãn của mỗi đỉnh cho biết cận trên của độ dài đường đi ngắn nhất từ s đến nó. Các nhãn này sẽ được biếndổi theo thủ tục lặp, mà ở mỗi một bước lặp có một nhãn tạm thời trở thành nhãn cố định .Nếu nhãn của một đỉnh nào đó trở thành cố định thì nó sẽ cho ta không phải là cận trên mà là độ dài đường đi ngắn nhất từ đỉnh s đến nó.Thuật toán được mô tả như sau: Procedure Dijkstra; (*Đầu vào : Đồ thị có hướng G=(V,E) với n đỉnh, sV là đỉnh xuất phát, a[u,v] V, ma trận trọng số; Giả thiết : a[u,v]0, u,vV Đầu ra : khoảng cách từ đỉnh s đến tất cả các đỉnh còn lại d[v],vV. *) Begin(*khởi tạo*) For vV. do Begin d[v]:=a[s, v]; Truoc [v]:=s; End; d[s]:=0;T:=V\{s};(* T là tập các đỉnh có nhãn tạm thời *) (*Bước lặp*) While T do Begin Tim dinh uT thỏa mãn d[u]=min {d[z]:zT}; T:=T\{u};(*cố định nhãn của đỉnh u*) For vT do (*gán nhãn lại cho csc đỉnh trong T*) If d[v]>d[u]+a[u,v] then Begin d[v]:=d[u]+a[u,v]; truoc[v]:=u; end; end; end; Định lý 1.Thuật toán Dijkstra tìm đường đi có độ dài ngắn nhất trên đồ thị sau nhãn thời gian cỡ O(n2). Chứng minh. Trước tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh s đến các đỉnh còn lại của đồ thị.Giả sử rằng ở một bước lặp nào đó các nhãn cố định cho ta độ dài các đường đi ngắn nhất từ s đến các đinh có nhãn cố định,ta sẽ chứng minh rằng ở lần lặp tiếp theo nếu đỉnh u* thu được nhãn cố định thì d(u*) chính là dọ dài đường đi ngắn nhất từ s đén u*. Kí hiệu S1 là tập các đỉnh có nhãn cố định, S2 là tập các đỉnh có nhãn tạm thời ở bước lặp đang xét.Kết thúc mỗi bước lặp nhãn tạm thời d(v)cho ta đoọdài của đường đi ngắn nhất từ s đến v chỉ qua những đỉnh nằm hoàn toàn trong tập S1.Giả sử rằn đường di ngắn nhất từ ú đến u* không nằm tron trong tập S1, tức là nó đi qua ít nhất một đỉnh của tập S2.Gọi zS2 là đỉnh đầu tiên như vậy trên đường đi này.Do trọng số trên các cung là không âm , nên đoạn đường từ s đến u* cóđọ dài L>0 và d(z) < d(u*) - L < d(u*). Bất đẳng thức này là mâu thuẫn với cách xác định đỉnh u* là đỉnh có nhãn tạm thời nhỏ nhất. Vậy đường đin ngắn nhất từ s đến u* phải nằm trọn trong tập S1, và vì thế d[u*] là độ dài của nó.Do ở lần lặp đầu tiên S1={s} và sau mỗi lần lặp ta chỉ them vào S1 một đỉnh u* nên giả thiết là d(v) cho độ dài đường đi ngắn nhất từ s đên v với mọi vS1 là đúng với bước lặp đầu tiên .Theo qui nạp là suy ra thuật toán cho ta đường đi ngắn nhất từ s đến mọi đỉnh của đồ thị . Bây giờ sẽ đánh giá số phép toán cần thực hiện theo thuật toán. Ở mỗi bước lặp để tìm ra điểm u cần thực hiện O(n) phép toán , để gán nhãn lại cũng cần thực hiện một số lượng phép toán cũng là O(n) .Thuật toán cần phải thực hiện n-1 bước lặp , vậy thời gian tính toán của thuật toán là cỡ O(n2). Định lý được chứng minh. Khi đã tìm được độ dài đường đi ngắn nhất d[v] thì đưòng đi này có thể tìm dựa vào nhãn Trước[v],vV. Thí dụ 1: Tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh 1 đến các đỉnh còn lại của đồ thị ở hình sau: (7) 3 6 (5) (1) ( 1 ) (2) (1) (1) (4) 1 (2) 4 (3) 5 Kết quả tính toán theo thuật toán được trình bày trong bản dưới đây.Qui ước viết thành 2 phần của nhãn theo thứ tự : d[v], Truoc[v]. Đỉnh được đánh dấu * là đỉnh được chọn để cố định nhãn ở bước lặp đang xét , nhãn của nó không biến đổi ở các bước tiếp theo, vì thế ta đánh dấu. Bước lặp Đỉnh 1 Đỉnh 2 Đỉnh 3 Đỉnh 4 Đỉnh 5 Đỉnh 6 Khởi tạo 0, 1 1, 1* ,1 ,1 ,1 ,1 1 - - 6, 2 3, 2 * , 1 8, 2 2 - - 4, 4 * - 7, 4 8, 2 3 - - - - 7, 4 5, 3 * 4 - - - - 6, 6 * - 5 Bảng kết quả tính toán theo thuật toán Dijkstra Nếu chỉ cần tìm đường đi ngắn nhất từ s đến một đỉnh t nào đó thì ta có thể kết thúc thuật toán khi trở thành có nhãn cố định. I.2.4 Đường đi trong đồ thị không có chu trình. Bây giờ ta xét trường hợp riêng thứ hai của bài toán tìm đường đi ngắn nhất, mà để giải nó có thể xây dựng thuật toán với độ phức tạp tính toán O(n2), đó là đồ thị không có chu trình( còn trọng số trên các cung có thể là các số thực tuỳ ý ). Trước hết ta chứng minh định lý sau Định lý 2. Giả sử G là đồ thị không có chu trình. Khi đó các đỉnh của nó có thể đánh số sao cho mỗi cung của đồ thị chỉ hướng từ đỉnh có chỉ số nhỏ hơn đến đỉnh có chỉ số lớn hơn , nghĩa là mỗi cung của nó có thể biểu diễn dưới dạng (v[i],v[j]), trong đó i<j . T hí dụ 3. Đồ thị trong hình sau có các đỉnh được đánh số thỏa mãn điều kiện nêu trong định lý. 7 (3) 8 t=9 (1) (1) s=1 (2) 4 (5) 5 (4) 6 (1) (7) (10) (5) 2 (2) 3 Hình .Đồ thị không có chu trình Để chứng minh định lý ta mô tả thuật toán sau, cho phép tìm ra cách đánh số thỏa mãn điều kiênk định lý. Procedure Numbering; (* Đầu vào : Đồ thị có hướng G=(V,E) với n đỉnh không chứa chu trình được cho bởi danh sách kề Ke(v),v V Đầu ra: Với mỗi đỉnh v V chỉ số NR[u] < NR[v]. *) Begin For v V do Vao[v]:=0; (* tinh Vao[v]=deg-(v) *) For u V do For vKe(u) do Vao[v]:=Vao[v] + 1; QUEUE:=; For v V do If Vao[v]=0 then QUEUE v ; Num :=0; While QUEUE do Begin u QUEUE; Num :=num +1; NR[u] :=num; For vKe(u) do Begin Vao[v]:=Vao[v] - 1; If Vao[v]=0 then QUEUE v ; End; End; End; Thuật toán được xây dựng dựa trên ý tưởng rất đơn giản sau : Rõ rang trong đồ thị không có chu trình bao giờ cũng tìm được đỉnh có bán bậc vào bằng 0 ( không có cung đi vào ). Thực vậy, bắt đầu từ đỉnh v1 nếu có cung đi vào nó từ v2 thì ta lại chuyển sang xét đỉnh v2. Nếu có cung v3 đi vào v2, thì ta chuyển sang xét v3... Do đồ thị là không có chu trình nên sau một số hữu hạn lần chuyển như vậy ta phải đi đến đỉnh không có cung đi vào . Thoạt tiên, tìm các đỉnh như vậy của đồ thị . Rõ ràng ta có thể đáng số chúng theo một thứ tự tuỳ ý bắt đầu từ 1.Tiếp theo, loại bỏ khỏi đồ thị những đỉnh đã được đánh số cùng các cung đi ra khỏi chúng, ta thu được đồ thị mới cũng không có chu trình, và thủ tục được lặp lại với đồ thị mới này. Quá trình đó sẽ được tiếp tục cho đến khi tất cả các đinỉh của đồ thị được đánh số. Chú ý: Rõ ràng trong bước khởi tạo ta phải duyệt qua tất cả các cung của đồ thị khi tính bán bậc vào của các đỉnh, vì vậy ở đó ta tốn cỡ O(m) phép toán,trong đó m là số cung cua đồ thị . Tiếp theo mỗi lần đánh số một đỉnh, để thực hiện viêcv loại bỏ đỉnh đã được đánh số cùng với các cung đi ra khỏi nó , chúng ta sẽ phải duyệt qua tất cả các cung này. Suy ra để đánh số all các đỉnh củ đồ thị chúng ta sẽ phả duyệt tất cả các cung của đồ thị một lần nữa. Vậy độ phức tạp thuật toán la O(m). Thuật toán có thể để kiểm tra xem đồ thị có chứa chu trình hay không? Thực vậy, nếu kết thúc thuật toán vẫn còn có đỉnh chưa được đánh số (num<n) thì điều đó có nghĩa là đồ thị chứa chu trình. Do có thuật toán đánh số trên, nên khi xét đồ thị không có chu trình ta có thể giả thiết là các đỉnh của nó được đánh số sao cho mỗi cung chỉ đi từ đỉnh có chỉ số nhỏ đến đỉnh có chỉ số lớn hơn . Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị không có chu trình được mô tả trong sơ đồ sau đây : Procedure Critical_Path; (* Tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh nguồn đến tất cả các đỉnh còn lại trên đồ thị không có chu trình *) Đầu vào: Đồ thị G=(V,E) trong đó V= { v[1], v[2], ..., v[n] } Đối với mỗi cung (v[i],v[j])E ta có i<j. Đồ thị được cho bởi danh sách kề Ke(v),vV. Đầu ra: Khoảng cách từ v[1] đến tất cả các đỉnh còn lại được ghi trong mảng d[v[i] ], i=1,2,...,n * ) Begin d[v[1] ]:=0; for j:=2 to n do d[v[j] ]:=a[v[1] ],v[j] ]; fo j:=2 to n do for vKe [v [j ] ] do d [v ]:=min ( d [v ], d [v [j ] ] + a [v [j ] ], v ); end; Độ phức tạp của thuật toán là O(m)., do mỗi cung của đồ thị phải xét qua đúng một lần. Các thuật toán mô tả ở trên thường được ứng dụng vào việc xây dựng nhừn phương pháp giải bài toán điều khiển việc thực hiện những dự án lớn, gọi tắt là PERT (Project Evaluation and Review Technique ) hqy CMD ( Critical path method) I.2.5 Đường đi ngắn nhất giữa tất cả các cặp đỉnh Rõ ràng ta có thể giải bài toán tìm đường đi ngắn nhất giữa tất cả các căặpđỉnh của đồ thị bằng cách sử dụng n lần thuật toán mô tả ở mục trước, trong đó ta sẽ chọn s lần lượt là các đỉnh của đồ thị .Rõ ràng , khi đó ta thu được thuật toán với độ phức tạp là O(n4) (nếu dùng tt Ford-Bellman) hoặc O(n3) đối với trường hợp trọng số không âm hoặc đồ thị không có chu trình. Trong trường hợp tổng quát , sử dụng thuật toán Ford-Bellman n lần không phải là cách làm tốt nhất . Ở đây ta sẽ mô tả thuật toán với độ phức tạp tính toán O(n3) : thuật toán Floyd, tt được mô tả như sau Procedure Floyd; (* Tìm đường đi ngắn nhất giữa tất cả các cặp đỉnh Đầu vào : Đồ thị cho bởi ma trận trọng số a[i,j], i,j=1,2,...,n Đầu ra : Ma trận đường đi ngắn nhất giữa các cặp đỉnh d[i,j] i,j =1,2,...,n trong đó d[i,j] cho độ dài đường di ngắn nhất từ i đến j. Ma trận ghi nhận đường đi p[i,j], i, j=1,2,...,n. trong đó p[i,j] ghi nhận đỉnh đi trước j trong đường đi ngắn nhất từ i đến j. *) Begin (* Khởi tạo *) For i:=1 to n do For j:=1 to n do Begin d[i,j]:=a[i,j]; p[i,j]:=i; end; (* Bước lặp *) For k:=1 to n do For i:=1 to n do For j:=1 to n do If d[i,j] > d[i,k] + d[k,j] then Begin d[i,j]:= d[i,k] + d[k,j ]; p [i,j ]:= p [k,j ]; end; end; Rõ ràng độ phức tạp của thuật toán là O(n3). Chương II : GIẢI THUẬT_LƯU ĐỒ THUẬT TOÁN DIJKSTRA II.1 Phân tích. Dùng ma trận kề để biểu diễn đồ thị C= (cij), cij = trọng số của cung (i,j), cij =+ ∞ nếu không có cung (i,j). Một mảng d[] để ghi các độ dài đường đi ngắn nhất từ s tới đỉnh i đang có . Xuất phát d[s] =0 và d[i] =c nếu i kề s, d[j] =+ ∞ nếu j không kề s. II.2 Giải thuật tìm đường đi ngắn nhất giữa một cặp đỉnh. Định nghĩa 1.0. Xét đồ thị có trọng số cạnh G = (V,E,w), với hàm trọng số w:E® R là ánh xạ từ tập các cạnh E đến tập số thực R. Định nghĩa 1.1. Đường đi p từ đỉnh u đến đỉnh v là dãy các cạnh nối tiếp nhau bắt đầu từ đỉnh u kết thúc tại đỉnh v. Đường đi p từ u đến v được biểu diễn như sau: p=(u=v0,v1…,vk=v) Định nghĩa 1.2. Độ dài của đường đi p = ( v0,v1,...,vk ), ký hiệu w(p), là tổng các trọng số của các cạnh trên đường đi: w(p) = Định nghĩa 1.3. Gọi Ã(u,v) là tập tất cả đường đi từ u đến v. Độ dài đường đi ngắn nhất từ đỉnh u đến đỉnh v được xác định bởi: d(u,v) = Định nghĩa 1.4. Đường đi ngắn nhất pmin(u,v) từ đỉnh u đến đỉnh v là đường đi có độ dài d(u,v). II.3 Giải thuật Dijkstra. II.3.1 Nội dung Có rất nhiều giải thuật đã được phát triển để giải bài toán tìm đường đi ngắn nhất giữa một cặp đỉnh, trong khuôn khổ bài viết này em chỉ xin giới thiệu giải thuật Dijkstra. Giải thuật Dijkstra là một giải thuật để giải bài toán đường đi ngắn nhất nguồn đơn trên một đồ thị có trọng số cạnh mà tất cả các trọng số đều không âm. Nó xác định đường đi ngắn nhất giữa hai đỉnh cho trước, từ đỉnh a đến đỉnh b. Ở mỗi đỉnh v, giải thuật Dijkstra xác định 3 thông tin: kv, dv và pv. kv: mang giá trị boolean xác định trạng thái được chọn của đỉnh v. Ban đầu ta khởi tạo tất cả các đỉnh v chưa được chọn, nghĩa là: kv = false, " v Î V. dv: là chiều dài đường đi mà ta tìm thấy cho đến thời điểm đang xét từ a đến v. Khởi tạo, dv = ¥, "v Î V \{a}, da = 0. pv: là đỉnh trước của đỉnh v trên đường đi ngắn nhất từ a đến b. Đường đi ngắn nhất từ a đến b có dạng {a,...,pv,v,...,b}. Khởi tạo, pv = null, "vÎ V. Sau đây là các bước của giải thuật Dijkstra: B1. Khởi tạo: Đặt kv:= false "v Î V; dv:= ¥,"v Î V \ {a}, da:=0. B2. Chọn v Î V sao cho kv = false và dv = min {dt / tÎ V, kt = false} Nếu dv = ¥ thì kết thúc, không tồn tại đường đi từ a đến b. B3. Đánh dấu đỉnh v, kv:= true. B4. Nếu v = b thì kết thúc và db là độ dài đường đi ngắn nhất từ a đến b. Ngược lại nếu v ¹ b sang B5. B5. Với mỗi đỉnh u kề với v mà ku = false, kiểm tra Nếu du > dv + w(v,u) thì du:= dv + w(v,u) Ghi nhớ đỉnh v: pu:= v.Quay lại B2. II.3.2 Độ phức tạp của giải thuật Dijkstra. *** Trường hợp sử dụng ma trận kề. Gọi f(n) là số lần giải thuật Dijkstra khảo sát một cạnh của đồ thị G trong trường hợp xấu nhất. Khi đó ta có: f(n) < O(|V|2) Chứng minh: Cho n = |V|, B5 là vòng lặp chứa các bước B2 ® B5, vòng lặp được thực hiện đến khi v = b.Vì ở mỗi vòng lặp ta rút ra một đỉnh của V và khởi đầu V có n phần tử, nên vòng lặp được xử lý nhiều nhất là n lần. Ở B2 số đỉnh tối đa được khảo sát là n - 1 đỉnh Ở B5 số đỉnh kề tối đa được khảo sát là n -1 đỉnh Do đó: f(n) £ 2(n-1)n < O(|V|2) Vậy độ phức tạp của giải thuật Dijkstra là O(|V|2). *** Trường hợp sử dụng danh sách kề Độ phức tạp của giải thuật Dijkstra là O((|V| + |E|)lg|V|). II.3.3 Lưu đồ thuật toán Dijstra Begin n, C = (cij), a, z L(a) = 0 L(v) = v a T(i) = 1 i n z T Chọn v T sao cho L[v] đạt min T = T \ {v} x T & kề v L(x) = min(L(x), L(v) + c(v,x)) End S Đ S Đ L(z) II.3.4 Bảng dữ liệu chạy thô. Tạo ma trận như sau 6 0 4 2 0 0 0 4 0 1 5 0 0 2 1 0 8 10 0 0 5 8 0 2 6 0 0 10 2 0 3 0 0 0 6 3 0 Ta có đồ thị như sau b 5 c 4 6 a d 1 8 2 10 3 e f Bảng chạy thô V T a b e c f d 0 a bcdef * 4 2* e bcfd 3* * 10 12 b cfd * 8* 12 c fd * 12* 14 f d * 15 d * độ dài từ aàf là 15 Chương III : CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH Đề tài : Chương trình tìm đường đi ngắn nhất từ đỉnh S đến đỉnh T theo thuật toán Dijkstra _Sử dụng ngôn ngữ lập trình C #include #include #include #include #define m 50 int C[m][m],DD[m],L[m],T[m]; int n; void inmatran(char *st,int C[m][m]) { cout<<"\n\n"<<st; for(int i=1;i<=n;i++) { cout<<"\n"; for(int j=1;j<=n;j++) cout<<C[i][j]<<"\t"; } } void docfile(char *st) { FILE*f; int t; f=fopen(st,"rt"); if(f!=NULL) { fscanf(f,"%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { fscanf(f,"%d",&t); C[i][j]=t; } fclose(f); } } void Dijkstra(int a,int z) { for(int i=1;i<=n;i++) { L[i]=1000; T[i]=1; DD[i]=0; } L[a]=0; while(T[z]==1) { for(int v=1;v<=n;v++) if(T[v]==1 && L[v]!=1000) break; for(int j=v+1;j<=n;j++) if(T[j]==1 && L[j]<L[v]) v=j; T[v]=0; for(int x=1;x<=n;x++) if(T[x]==1 && C[v][x]!=0) if(L[x]> (L[v]+C[v][x])) { L[x]=L[v]+C[v][x]; DD[x]=v; } } } void duongdi(int a,int z) { cout<<"\n\n\tDo dai duong di ngan nhat : "<<L[z]; cout<<"\n\n\tDuong di: "; while(DD[z]!=0) { printf("%d <-- ",z); z=DD[z]; } cout<<a; } void main() { clrscr(); docfile("d:\\ok\\dacs\\matran.dnc"); //chú ý đường dẫn của ma trận cout<<"\n\n*** TIM minPath() BANG THUAT TOAN DIJKSTRA. ***"; Dijkstra(a,z); // thay 1 giá trị cụ thể duongdi(a,z); // thay 1 giá trị cụ thể getch(); } *****Kết luận****** Tóm lại, thông qua môn học này giúp em nắm bắt tốt hơn về bài toán tìm đường đi ngắn nhất giữa hai đỉnh thông qua thuật toán Dijkstra. Tuân theo các nguyên tắc mà thầy hướng dẫn đề ra, tuy nhiên vẫn còn nhiều sai sót trong quá trình hoàn thành đồ án cơ sở này,mong thầy giúp đỡ nhiều hơn.... ******Tài liệu tham khảo***** Toán rời rạc_tác giả: Nguyễn Đức Nghĩa, Nguyễn Tô Thành_NXB Giáo Dục ***Nhận xét, hướng phát triển, ý kiến đánh giá của thầy hướng dẫn*** ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................