Graphen und Graphenalgorithmen: Difference between revisions
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Einführung zu Graphen
Motivation
Königsberger - Brückenproblem
(1736 Euler)
Königsberger Brücken:
Spaziergang durch Königsberg, so dass alle Brücken nur einmal überquert werden.
Geometrie: Topologie
O || \ || \ O O || / || / O
- Definition: ungerichteter Graph
Ein ungerichteter Graph G = ( V, E )
- V ist endliche Menge von Knoten (vertices)
- E c V × V (edges)
Ein Graph heißt ungerichtet, wenn zusätzlich gilt:
(x,y) ∈ E => (y,x) ∈ E (symmetrie)
Bsp:
ungerichtet O || \ || \ O O || / || / O
Bsp:
- Landkarten:
- Knoten: Länder
- Kanten: gem. Grenzen
- Schaltkreis:
- Knoten: Gatter
- Kanten: Verbindungen
- Chemie (Summenformeln):
- Knoten: Elemente
- Kanten: Bindungen
- Soziologie (StudieVZ)
- Soziogramm
- Knoten: Personen
- Kanten: Freund von ...
- Soziogramm
- Definition: Vollständige Graphen
Bei vollständigen Graphen ist jeder Knoten mit allen anderen Knoten verbunden.
E = U V (v,w) u (w,v) | v ∈ V, w ∈ V, u != w
Rätsel
Auf einer Party sind Leute. Alle stoßen miteinander an. Es hat 78 mal "Pling" gemacht.
Wieviele Leute waren da?
Repräsentation von Graphen
Sei G = ( V, E ) geg und liege V in einer lineraren Sortierung vor. V = { v1, ...., vn }
Adjazenzmatrix
AG = aij = {1 falls (vi, vj) ∈ E ; sonst 0}
Bsp:
v = { a,b,c,d } b d | \ / | | \/ | | /\ | | / \ | a c a b c d ----------- (0 1 0 1) |a AG = (1 0 1 0) |b (0 1 0 1) |c (1 0 1 0) |d
Adjezenzlisten
al(v) = {v' ∈ V | (u,u') ∈ E} Lg = ((v1, al(v1)), ...., (vn, al(vn))
Python:
Array von Arrays [[...],[...],...,[...]] 0 1 n
- Definition: Teilgraphen
Ein Graph G' = (v',E') ist ein Teilgraph, wenn gilt:
- v' c V
- E' c E
Er heißt erzegender Graph, wenn zusätzlich gilt:
- v' = V
- Definition: Knotengrade
Für G = (v,E)und v ∈ V grad(v) = |{v' ∈ V | v,v'∈ E}| out_grad(v) = | -""- | in_grad(v) = |{v'∈ V| (v',v) ∈ E}|
Bsp:
ungerichtet c || \ || \ b d grad(a) = | {b,b,d} | = 3 || / || / a gerichtet c← | \ ↓ \ b←--d out_grad(d) = 2 = | {c,b} | | /→ in_grad(d) = 1 = | {a} | ↓ / a
- Definition: Wege
Sei G = (v,E)
- Für v0 ∈ V ist (v0) ein Weg in G
- Für Knoten v1,...vn,vn+1 und eine Kante (vn,vn+1) ∈ E ist mit einem Weg (v0,....vn) in G auch (v0,...,vn,vn+1) ein Weg in G.
Also: Nichtleere Folgen von Knoten die durch eine Kante verbunden sind.
Eulerweg
O / \ O----O | \/ | | /\ | "Das Haus vom Nikolaus" Alle Kanten werden nur einmal passiert O----O
Hamiltonweg
O / O----O / / Alle Knoten werden nur einmal passiert O----O
Kreis
O / \ O O | | v0 = vn | | vi != vj Für Alle i,j i !=j; i,j >0; i,j < n O----O
Zyklen
O / \ O O \ | \ | Wie Kreis nur ohne (vi != vj) O====O
- Definition: planare Graphen
Ist ein Graph, der auf einer Ebene gezeichnet werden kann, sodass sich die Kanten nicht schneiden!
Bsp:
1) O /|\ / O \ / / \ \ O O
2) O / \ O----O | \/ | | /\ | O----O
3) |----O @ | /@ \ | O----O | |@ / | | | / @| | O----O @ entspricht Regionen auch ausserhalb der Figur ist eine Region |@ | |-------|
1),2) und 3) sind planare Graphen.
Der K5 Graph ist kein planarer Graph da sich zwangsweise Kanten schneiden.
- Definition: dualer Graph
Der duale Graph eines geg. planaren Graphs G' ist ein Graph mit
- Knoten für jede Region
- Für jede Kante aus E gilt es gibt eine Kante, die die angrenzende Region mit Knoten verbindet.
dualer Graph
O------O | /| \ |-|-@ / | @\---| | | |\/ |/| O | | | |/\ /| |/ | | | / @ | / | | O-+--+-O | | | | | | | |---|--@---|----|
- Definition: erreichbar
W ∈ V ist erreichbar von v ∈ G gdw.: es Existiert Weg(v,...w)
- Definition: Zusammenhang
G heißt zusammenhängend, wenn für Alle v,w ∈V gilt: w ist erreichbar von V
Bäume
- Definition: Baum
Ein Baum ist ein zusammenhängender, kreisfreier Graph.
Bsp.: Binary Search Tree
- Definition: erzeugender Baum
für G = (v,E) ist ein erzeigender Teilgraph mit Baumeigenschaft
Bsp.:
O O / / O O O | / / | / / O----O----O
Durchlaufen von Graphen
Tiefensuche in Graphen
Sei der Graph gegeben als Liste von Listen = g
def dfs (g,node,v=0): if v == 0: v = [0]*len(g) #visited-Liste v[node] = 1 #besuche node for t in g[node]: #gehe zu allen Nachbarn if v[t] == 0: #falls diese noch nicht besucht dfs(g,t,v) #Rekursion
Aufruf dfs(g,1)
=>Folge 1,2,4,3,6,7,5
Breitensuche
from Queue import * def bfs(g,startnode) v = [0]*len(g) q = Queue() v = [startnode] = 1 #besuche q.put(startnode) #in Schlange while not q.get() node = q.get() for t in q[node] if v[t] == 0: v[t] = 1 q.put(t)
=>Folge 1,2,3,4,5,6,7
Damenproblem
--------------- | | X | | | |---|---|---|---| | | | | X | |---|---|---|---| | X | | | | |---|---|---|---| | | | | X | ---------------
4 Damen auf einem vereinfachten Schachbrett so Positionieren, dass sich keine bedroht.
erster Durchlauf:
zweiter Durchlauf: