Busca em Profundidade e em Largura

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1 Busca em Profundidade e em Largura Grafos e Algoritmos Computacionais Prof. Flávio Humberto Cabral Nunes [email protected] 1

2 Mais sobre Caminhos TEOREMA: Se um grafo possui exatamente 2 vértices de grau ímpar, existe um caminho entre esses dois vértices. TEOREMA: Um grafo simples com n vértices e k componentes possui no máximo (n k) (n k + 1) / 2 arestas. TEOREMA: O número mínimo de arestas de um grafo simples com n vértices e k componentes é n k. 2

3 Busca em Profundidade A busca em profundidade (do inglês depthfirst search) é um algoritmo para caminhar no grafo. A estratégia é buscar o mais profundo no grafo sempre que possível. As arestas são exploradas a partir do vértice v mais recentemente descoberto que ainda possui arestas não exploradas saindo dele. 3

4 Busca em Profundidade Quando todas as arestas adjacentes a v tiverem sido exploradas, a busca anda para trás para explorar vértices que saem do vértice do qual v foi descoberto. O algoritmo é a base para muitos outros algoritmos importantes, tais como verificação de grafos acíclicos, ordenação topológica e componentes fortemente conectados. 4

5 Busca em Profundidade Para acompanhar o progresso do algoritmo, cada vértice é colorido de branco, cinza ou preto. Todos os vértices são iniciados em branco. Quando um vértice é descoberto pela primeira vez, ele torna-se cinza e é tornado preto quando sua lista de adjacentes tiver sido completamente examinada. 5

6 Busca em Profundidade antecessor[v]: antecessor de v. d[v]: tempo de descoberta de v. t[v]: tempo de término do exame da lista de adjacentes de v. Estes registros são inteiros entre 1 e 2 V, pois existem um evento de descoberta e um evento de término para cada um dos V vértices. 6

7 Exemplo 7

8 Exemplo 8

9 Exemplo 9

10 Exemplo 10

11 Exemplo 11

12 Classificação de Arestas Arestas de árvore: são arestas de uma árvore de busca em profundidade. A aresta (u, v) é uma aresta de árvore se v foi descoberto pela primeira vez ao percorrer a aresta (u, v). Arestas de retorno: conectam um vértice u com um antecessor v em uma árvore de busca em profundidade (inclui loops). 12

13 Classificação de Arestas Arestas de avanço: não pertencem à árvore de busca em profundidade, mas conectam um vértice a um descendente que pertence à árvore de busca em profundidade. Arestas de cruzamento: podem conectar vértices na mesma árvore de busca em profundidade ou em duas árvores diferentes. 13

14 Classificação de Arestas Classificação de arestas pode ser útil para derivar outros algoritmos. Na busca em profundidade, cada aresta pode ser classificada pela cor do vértice que é alcançado pela primeira vez: Branco: indica uma aresta de árvore; Cinza: indica uma aresta de retorno; Preto: indica uma aresta de avanço quando u é descoberto antes de v ou uma aresta de cruzamento caso contrário. 14

15 Classificação de Arestas 15

16 Teste para Verificar se Grafo é Acíclico A busca em profundidade pode ser usada para verificar se um grafo é acíclico ou contém um ou mais ciclos. Se uma aresta de retorno é encontrada durante a busca em profundidade em G, então o grafo tem ciclo. Um grafo direcionado G é acíclico se e somente se a busca em profundidade em G não apresentar arestas de retorno. 16

17 Busca em Largura A busca em largura ou em amplitude expande a fronteira entre vértices descobertos e não descobertos uniformemente através da largura da fronteira. O algoritmo descobre todos os vértices a uma distância k do vértice de origem antes de descobrir qualquer vértice a uma distância k + 1. O grafo G(V, E) pode ser direcionado ou não direcionado. 17

18 Busca em Largura Cada vértice é colorido de branco, cinza ou preto. Todos os vértices são iniciados com branco. Quando um vértice é descoberto pela primeira vez, ele torna-se cinza. Vértices cinza e preto já foram descobertos, mas são distinguidos para assegurar que a busca ocorra em largura. 18

19 Busca em Largura Se (u, v) E e o vértice u é preto, então o vértice v tem que ser cinza ou preto. Vértices cinza podem ter alguns vértices adjacentes brancos, e eles representam a fronteira entre vértices descobertos e não descobertos. Utiliza-se uma fila para se saber qual o vértice a ser expandido na busca. Uma vez expandido, o vértice sai da fila e os vértices encontrados são inseridos na fila. 19

20 Exemplo 20

21 Exemplo 21

22 Exemplo 22

23 Exemplo 23

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