порядке. Два популярных случая - поиск в ширину и в глубину.
Поиск в ширину: надо перечислить все вершины ориентирован-
ного графа, доступные из данной, в порядке увеличения длины пути
от нее. (Тем самым мы решим задачу о кратчайших путях, кода цены
ребер равны 1 или бесконечны.)
9.2.1. Придумать алгоритм решения этой задачи с числом
действий не более C*(число ребер, выходящих из интересующих нас
вершин).
Решение. Эта задача рассматривалась в главе 6 (Типы дан-
ных), 6.3.7 - 6.3.8. Здесь мы приведём подробное решение. Пусть
num[i] - количество ребер, выходящих из i, out[i][1],...,
out[i][num[i]] - вершины, куда ведут ребра. Вот программа, при-
ведённая ранее:
procedure Доступные (i: integer);
| {напечатать все вершины, доступные из i, включая i}
| var X: подмножество 1..n;
| P: подмножество 1..n;
| q, v, w: 1..n;
| k: integer;
begin
| ...сделать X, P пустыми;
| writeln (i);
| ...добавить i к X, P;
| {(1) P = множество напечатанных вершин; P содержит i;
| (2) напечатаны только доступные из i вершины;
| (3) X - подмножество P;
| (4) все напечатанные вершины, из которых выходит
| ребро в ненапечатанную вершину, принадлежат X}
| while X непусто do begin
| | ...взять какой-нибудь элемент X в v;
| | for k := 1 to num [v] do begin
| | | w := out [v][k];
| | | if w не принадлежит P then begin
| | | | writeln (w);
| | | | добавить w в P;
| | | | добавить w в X
| | | end;
| | end;
| end;
end;
Тогда нам было безразлично, какой именно элемент множества X вы-
бирается. Если мы будем считать X очередью (первым пришел - пер-
мым ушел), то эта программа напечатает все вершины, доступные из
i, в порядке возрастания их расстояния от i (числа ребер на
кратчайшем пути из i). Докажем это.
Обозначим через V(k) множество всех вершин, расстояние ко-
торых от i (в описанном смысле) равно k. Имеет место такое соот-
ношение:
V(k+1) = (концы ребер с началами в V(k))-V(0)-V(1)-...-V(k)
(знак "-" обозначает вычитание множеств). Докажем, что для любо-
го k=0,1,2... в ходе работы программы будет такой момент (после
очередной итерации цикла while), когда
в очереди стоят все элементы V(k) и только они
напечатаны все элементы V(1),...,V(k)
(Для k=0 - это состояние перед циклом.) Рассуждая по индукции,
предположим, что в очереди скопились все элементы V(k). Они бу-
дут просматривать в цикле, пока не кончатся (поскольку новые
элементы добавляются в конец, они не перемешаются со старыми).
Концы ведущих из них ребер, если они уже не напечатаны, печата-
ются и ставятся в очередь - то есть всё как в записанном выше
соотношении для V(k+1). Так что когда все старые элементы кон-
чатся, в очереди будут стоять все элементы V(k+1).
Поиск в глубину.
Рассматривая поиск в глубину, удобно представлять себе ори-
етированный граф как образ дерева. Более точно, пусть есть ори-
ентированный граф, одна из вершин которого выделена. Будем пола-
гать, что все вершины доступны из выделенной по ориентированным
путям. Построим дерево, которое можно было бы назвать "универ-
сальным накрытием" нашего графа. Его корнем будет выделенная
вершина графа. Из корня выходят те же стрелки, что и в графе -
их концы будут сыновьями корня. Из них в дереве выходят те же
стрелки, что и в графе и так далее. Разница между графом и дере-
вом в том, что пути в графе, ведущие в одну и ту же вершину, в
дереве "расклеены". В других терминах: вершина дерева - это путь
в графе, выходящий из корня. Ее сыновья - это пути, продолженные
на одно ребро. Заметим, что дерево бесконечно, если в графе есть
ориентированные циклы.
Имеется естетвенное отображение дерева в граф (вершин в
вершины). При этом каждая вершина графа имеет столько прообра-
зов, сколько путей в нее ведет. Поэтому обход дерева (посещение
его вершин в том или ином порядке) одновременно является и обхо-
дом графа - только каждая вершина посещается многократно.
Будем предполагать, что для каждой вершины графа выходящие
из нее ребра упорядочены (напрмиер, пронумерованы). Тем самым
для каждой вершины дерева выходящие из нее ребра также упорядо-
чены. Будем обходить дерево так: сначала корень, а потом подде-
ревья (в порядке ведущих в них ребер). Такой обход дерева
рассматривался нами в главе о рекурсии. Ему соответствует обход
графа. Если выкинуть из этого обхода повторные посещения уже по-
сещенных вершин, то получится то, что называется "поиск в глуби-
ну".
Другими словами: на путях, выходящих из выделенной вершины,
введем порядок: путь предшествует своему продолжению; если два
пути расходятся в некоторой вершине, то меньшим считается тот,
который выходит из нее по меньшему ребру. Вершины теперь упоря-
дочиваются в соответствии с минимальными путями, в них ведущими.
Обход вершин графа ы указанном порядке называется поиском в глу-
бину.
9.2.2. Написать программу поиска в глубину.
Указание. Возьмем программу обхода дерева (корень - левое
поддерево - правое поддерево) из главы о рекурсии или из гравы
об устранении рекурсии и используем ее применительно к обсто-
ятельствам. Главное изменение: не надо посещать вершины повтор-
но. Так что если мы попали в уже посещенную вершину, то можно с
ней ничего не делать. (Если путь не минимален среди ведущих в
данную вершину, то и все его продолжения не минимальны - их
просматривать не надо).
Замечание. Существуют две возможности устранения рекурсии в
программе обхода дерева. Можно хранить в стеке корни подлежащих
посещению поддеревьев (как это делалось в главе об устранении
рекурсии). А можно применять метод из главы об обходе дерева, то
есть реализовать операции "вверх_налево", "вправо" и "вниз".
Чтобы их реализовать, необходимо хранить в стеке путь из корня к
текущей вершине. Оба способа - примерно одинаковой сложности, и
в конкретной ситуации любой из них может оказаться более удоб-
ным.
Поиск в глубину лежит в основе многих алгоритмов на графах,
порой в несколько модифицированном виде.
9.2.3. Неориентированный граф называется двудольным, если
его можно раскрасить в два цвета так, что концы любого ребра -
разного цвета. Составить алгоритм проверки, является ли заданный
граф двудольным (число действий не провосходит C*(число ребер +
число вершин).
Указание. (а) Каждую связную компоненту можно раскрашивать
отдельно. (б) Выбрав цвет одной вершины и обходя ее связную ком-
поненту, мы определяем единственно возможный цвет остальных.
Замечание. В этой задаче безразлично, производить поиск в
ширину или в глубину.
9.2.4. Составить нерекурсивный алгоритм топологической сор-
тировки ориентированного графа без циклов. (См. задачу 7.4.2 в
главе о рекурсии.)
Решение. Предположим, что граф имеет вершины с номерами
1..n, для каждой вершины i известно число num[i] выходящих из
нее ребер и номера вершин dest[i][1],..., dest[i][num[i]], в ко-
торые эти ребра ведут. Будем условно считать, что ребра перечис-
лены "слева направо": левее то ребро, у которого номер меньше.
Нам надо напечатать все вершины в таком порядке, чтобы конец лю-
бого ребра был напечатан перед его началом. Мы предполагаем, что
в графе нет ориентированных циклов - иначе такое невозможно.
Для начала добавим к графу вершину 0, из которой ребра ве-
дут в вершины 1,...,n. Если ее удастся напечатать с соблюдением
правил, то тем самым все вершины будут напечатаны.
Алгоритм хранит путь, выходящий из нулевой вершины и иду-
щий по ребрам графа. Переменная l отводится для длины этого пу-
ти. Путь образован вершинами vert[1],..., vert[l] и ребрами,
имеющими номера edge[1]...edge[l]. Номер edge[s] относится к ну-
мерации ребер, выходящих из вершины vert[s]. Тем самым для всех
s должны выполняться неравенство
edge[s] <= num[vert[s]]
и равенство
vert[s+1] = dest [vert[s]] [edge[s]]
Впрочем, для последнего ребра мы сделаем исключение, разрешив
ему указывать "в пустоту", т.е. разрешим
edge[l] равняться num[vert[l]]+1.
В процессе работы алгоритм будет печатать номера вершин,
при этом соблюдая требование "вершина напечатана только после
тех вершин, в которые из нее ведут ребра". Наконец, будет выпол-
няться такое требование:
(И) вершины пути, кроме последней (т.е. vert[1]..vert[l])
не напечатаны, но свернув с пути налево, мы немедленно
упираемся в напечатанную вершину
Вот что получается:
l:=1; vert[1]:=0; edge[1]:=1;
while not( (l=1) and (edge[1]=n+1)) do begin
| if edge[l]=num[vert[l]]+1 then begin
| | {путь кончается в пустоте, поэтому все вершины,
| | следующие за vert[l], напечатаны - можно
| | печатать vert[l]}
| | writeln (vert[l]);
| | l:=l-1; edge[l]:=egde[l]+1;
| end else begin
| | {edge[l] <= num[vert[l]], путь кончается в
| | вершине}
| | lastvert:= dest[vert[l]][edge[l]]; {последняя}
| | if lastvert напечатана then begin
| | | edge[l]:=edge[l]+1;
| | end else begin
| | | l:=l+1; vert[l]:=lastvert; edge[l]:=1;
| | end;
| end;
end;
{путь сразу же ведет в пустоту, поэтому все вершины
левее, то есть 1..n, напечатаны}
9.2.4. Доказать, что если в графе нет циклов, то этот алго-
ритм заканчивает работу.
Решение. Пусть это не так. Каждая вершина может печататься
только один раз, тако что с некоторого момента вершины не печа-
таются. В графе без циклов длина пути ограничена (вершина не мо-
жет входить дважды), поэтому подождав еще, мы можем дождаться
момента, после которого путь не удлиняется. После этого может
разве что увеличиваться edge[l] - но и это не беспредельно.
Глава 10. Сопоставление с образцом.
10.1. Простейший пример.
10.1.1. Имеется последовательность символов x[1]..x[n]. Оп-
ределить, имеются ли в ней идущие друг за другом символы "abcd".
(Другими словами, требуется выяснить, есть ли в слове x[1]..x[n]
подслово "abcd".)
Решение. Имеется примерно n (если быть точным, n-3) позиций,
на которых может находиться искомое подслово в исходном слове.
Для каждой из позиций можно проверить, действительно ли там оно
находится, сравнив четыре символа. Однако есть более эффективный
способ. Читая слово x[1]..x[n] слева направо, мы ожидаем появле-
ния буквы 'a'. Как только она появилась, мы ждем за ней букву
'b', затем 'c', и, наконец, 'd'. Если наши ожидания оправдывают-
ся, то слово "abcd" обнаружено. Если же какая-то из нужных букв
не появляется, мы оказываемся у разбитого корыта и начинаем все
сначала.
Этот простой алгоритм можно описать в разных терминах. Ис-
пользуя терминологию так называемых конечных автоматов, можно
сказать, что при чтении слова x слева направо мы в каждый момент
находимся в одном из следующих состояний: "начальное" (0),
"сразу после a" (1), "сразу после ab" (2), "сразу после abc" (3)
и "сразу после abcd" (4). Читая очередную букву, мы переходим в
следующее состояние по правилу
Текущее Очередная Новое
состояние буква состояние
0 a 1
0 кроме a 0
1 b 2
1 a 1
1 кроме a,b 0
2 c 3
2 a 1
2 кроме a,c 0
3 d 4
3 a 1
3 кроме a,d 0
Как только мы попадем в состояние 4, работа заканчивается.
