Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Union-find Letícia Rodrigues Bueno

Transcrição

1 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Union-find Letícia Rodrigues Bueno UFABC

2 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Introdução

3 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Introdução Aplicações que envolvem agrupamento de n elementos distintos em uma coleção de conjuntos disjuntos;

4 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Introdução Aplicações que envolvem agrupamento de n elementos distintos em uma coleção de conjuntos disjuntos; Operações importantes:

5 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Introdução Aplicações que envolvem agrupamento de n elementos distintos em uma coleção de conjuntos disjuntos; Operações importantes: 1. encontrar o conjunto a que pertence um elemento ( find );

6 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos: Introdução Aplicações que envolvem agrupamento de n elementos distintos em uma coleção de conjuntos disjuntos; Operações importantes: 1. encontrar o conjunto a que pertence um elemento ( find ); 2. unir dois conjuntos ( union ).

7 Operações de Conjuntos Disjuntos

8 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k };

9 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k }; Cada conjunto é identificado por um representante (um elemento do conjunto);

10 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k }; Cada conjunto é identificado por um representante (um elemento do conjunto); Operações desejáveis:

11 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k }; Cada conjunto é identificado por um representante (um elemento do conjunto); Operações desejáveis: 1. makeset(x): cria conjuntos de único elemento x (representante é o próprio x);

12 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k }; Cada conjunto é identificado por um representante (um elemento do conjunto); Operações desejáveis: 1. makeset(x): cria conjuntos de único elemento x (representante é o próprio x); 2. union(x, y): une conjuntos dinâmicos S x e S y. Representante é escolhido para novo conjunto;

13 Operações de Conjuntos Disjuntos Coleção de conjuntos dinâmicos disjuntos: S = {s 1, s 2,..., s k }; Cada conjunto é identificado por um representante (um elemento do conjunto); Operações desejáveis: 1. makeset(x): cria conjuntos de único elemento x (representante é o próprio x); 2. union(x, y): une conjuntos dinâmicos S x e S y. Representante é escolhido para novo conjunto; 3. findset(x): retorna representante do conjunto que contém x;

14 Implementação através de Listas Encadeadas

15 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada;

16 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante;

17 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém:

18 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto;

19 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó;

20 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó; 3. ponteiro para o representante;

21 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó; 3. ponteiro para o representante; makeset(x): tempo O(1);

22 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó; 3. ponteiro para o representante; makeset(x): tempo O(1); findset(x): tempo O(1);

23 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó; 3. ponteiro para o representante; makeset(x): tempo O(1); findset(x): tempo O(1); union(x, y):

24 Implementação através de Listas Encadeadas cada conjunto é representado por um lista simplesmente encadeada; primeiro objeto na lista é o representante; cada nó contém: 1. um elemento do conjunto; 2. ponteiro para próximo nó; 3. ponteiro para o representante; makeset(x): tempo O(1); findset(x): tempo O(1); union(x, y):??????

25 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y):

26 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y;

27 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y; representante da nova lista é y;

28 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y; representante da nova lista é y; nós de x devem apontar para representante y: custa comprimento da lista de x;

29 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y; representante da nova lista é y; nós de x devem apontar para representante y: custa comprimento da lista de x; c h e b

30 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y; representante da nova lista é y; nós de x devem apontar para representante y: custa comprimento da lista de x; c h e b f g d

31 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): lista de x anexada ao final da lista de y; representante da nova lista é y; nós de x devem apontar para representante y: custa comprimento da lista de x; c h e b f g d f g d c h e b

32 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y):

33 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): usando heurística de união ponderada:

34 Implementação através de Listas Encadeadas Implementação de union(x, y): usando heurística de união ponderada: anexa lista menor à maior;

35 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos

36 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas;

37 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida;

38 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida; conjuntos representados por árvores enraizadas:

39 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida; conjuntos representados por árvores enraizadas: 1. cada nó contém um elemento;

40 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida; conjuntos representados por árvores enraizadas: 1. cada nó contém um elemento; 2. cada nó aponta somente para seu pai;

41 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida; conjuntos representados por árvores enraizadas: 1. cada nó contém um elemento; 2. cada nó aponta somente para seu pai; 3. cada árvore representa um conjunto;

42 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos Implementação mais rápida que por listas encadeadas; estrutura de dados de conjuntos disjuntos assintoticamente mais rápida conhecida; conjuntos representados por árvores enraizadas: 1. cada nó contém um elemento; 2. cada nó aponta somente para seu pai; 3. cada árvore representa um conjunto; 4. representante do conjunto: raiz da árvore;

43 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos

44 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos c h e b f g d f g d c h e b

45 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos c h e b f g d f g d c h e b c f f h e d c d b g h e g b

46 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos

47 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x;

48 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y;

49 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y; findset(x): segue ponteiros de pais até encontrar a raiz da árvore;

50 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y; findset(x): segue ponteiros de pais até encontrar a raiz da árvore; sequência de n 1 operações union(x, y) pode criar árvore que é lista;

51 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y; findset(x): segue ponteiros de pais até encontrar a raiz da árvore; sequência de n 1 operações union(x, y) pode criar árvore que é lista; uso de duas heurísticas para melhorar desempenho:

52 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y; findset(x): segue ponteiros de pais até encontrar a raiz da árvore; sequência de n 1 operações union(x, y) pode criar árvore que é lista; uso de duas heurísticas para melhorar desempenho: 1. união por ordenação: raiz da menor árvore aponta para raiz da maior árvore;

53 Implementação por Florestas de Conjuntos Disjuntos makeset(x): cria árvore com um nó contendo x; union(x, y): raiz da árvore de x aponta para a raiz da árvore de y; findset(x): segue ponteiros de pais até encontrar a raiz da árvore; sequência de n 1 operações union(x, y) pode criar árvore que é lista; uso de duas heurísticas para melhorar desempenho: 1. união por ordenação: raiz da menor árvore aponta para raiz da maior árvore; 2. compressão de caminho: cada nó aponta diretamente para a raiz;

54 Aplicação: árvore geradora mínima

55 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles.

56 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles. problema: queremos minimizar a quantidade de fios;

57 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles. problema: queremos minimizar a quantidade de fios; problema modelado por grafos: árvore geradora mínima;

58 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles. problema: queremos minimizar a quantidade de fios; problema modelado por grafos: árvore geradora mínima; a b h 7 c d i g 2 f e

59 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles. problema: queremos minimizar a quantidade de fios; problema modelado por grafos: árvore geradora mínima; a b h 7 c d i g 2 f peso: 37 e

60 Aplicação: árvore geradora mínima projeto de circuitos eletrônicos: tornar pinos de componentes eletricamente equivalentes juntando a fiação de todos eles. problema: queremos minimizar a quantidade de fios; problema modelado por grafos: árvore geradora mínima; a b h 7 c d i g 2 f peso: 37 e

61 Árvore geradora mínima: algoritmo geral

62 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Estratégia gulosa:

63 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Estratégia gulosa: 1 generico(g): 2 A 3 enquanto A não é árvore geradora faça 4 encontre aresta (u, v) segura para A 5 A A {(u, v)} 6 retorne A

64 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Estratégia gulosa: 1 generico(g): 2 A 3 enquanto A não é árvore geradora faça 4 encontre aresta (u, v) segura para A 5 A A {(u, v)} 6 retorne A Aresta segura: não cria ciclo em A

65 Árvore geradora mínima: algoritmo geral

66 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Aresta leve: aresta de menor peso que atravessa um corte

67 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Aresta leve: aresta de menor peso que atravessa um corte a b h 7 c d i g 2 f e

68 Árvore geradora mínima: algoritmo geral Aresta leve: aresta de menor peso que atravessa um corte a b h 7 c d i g 2 f e

69 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

70 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

71 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

72 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

73 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

74 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

75 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

76 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

77 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

78 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

79 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

80 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

81 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

82 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

83 Árvore geradora mínima: exemplo a b h 7 c d i g 2 f e

84 Árvore geradora mínima: algoritmo de Kruskal

85 Árvore geradora mínima: algoritmo de Kruskal Implementação usando union-find:

86 Árvore geradora mínima: algoritmo de Kruskal Implementação usando union-find: 1 kruskal(g): 2 A 3 para cada vértice v V(G) faça 4 makeset(v) 5 ordene arestas de E por peso w crescente 6 para cada aresta (u, v) E(G) em ordem crescente faça 7 se findset(u) findset(v) então 8 union(u, v) 9 retorne A

87 Exercícios 1. Escreva o pseudocódigo para makeset(x), union(x, y) e findset(x) usando a representação de lista ligada e a heurística de união ponderada Suponha que cada objeto x tenha um atributo rep apontando para o representante do conjunto que contém x, e que cada conjunto S tem atributos inicio, fim e tamanho (que é igual ao comprimento da lista). 2. A árvore fornecida pelo algoritmo de Kruskal é única, ou seja, o algoritmo sempre fornecerá a mesma árvore geradora mínima?

88 Bibliografia CORMEN, T. H.; LEISERSON, C. E.; RIVEST, R. L. e STEIN, C. Introduction to Algorithms, 3 a edição, MIT Press, ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos: com implementações em Java e C++, 1a edição, Cengage Learning, 2009.