Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Алогритм Дейкстры

Содержание

Алгоритм Дейкстры — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским ученым Э. Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшее расстояние от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса. Алгоритм широко
Алогритм Дейкстры Алгоритм Дейкстры — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским ученым Э. Дейкстрой в ПРИМЕР 1Необходимо найти все кратчайшие пути от вершины №1 для графа, представленного на рисунке: СОСТАВИМ МАТРИЦУ ДЛИН КРАТЧАЙШИХ ДУГ ДЛЯ ДАННОГО ГРАФА Cтартовая вершина, от которой строится НАХОДИМ БЛИЖАЙШУЮ ВЕРШИНУ К ОКРАШЕННОЙ НАМИ, ИСПОЬЗУЯ ФОРМУЛУ d(x)=min{d(x); d(y)+ ay,x} Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 4 d(4)=8. Включаем Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 3 d(3)=18. Включаем ОРИЕНТИРОВАННОЕ ДЕРЕВО С КОРНЕМ В ВЕРШИНЕ №1 ПРИМЕР 2Рассмотрим выполнение алгоритма на примере графа, показанного на рисунке. Пусть требуется Кружками обозначены вершины, линиями — пути между ними (ребра графа). В кружках ПЕРВЫЙ ШАГРассмотрим шаг алгоритма Дейкстры для нашего примера. Минимальную метку имеет вершина Первый по очереди сосед вершины 1 — вершина 2, потому что длина Аналогичную операцию проделываем с двумя другими соседями 1-й вершины — 3-й и 6-й. Все соседи вершины 1 проверены. Текущее минимальное расстояние до вершины 1 считается ВТОРОЙ ШАГШаг алгоритма повторяется. Снова находим «ближайшую» из непосещенных вершин. Это вершина 2 с меткой 7. Снова пытаемся уменьшить метки соседей выбранной вершины, пытаясь пройти в них через Ещё один сосед вершины 2 — вершина 4. Если идти в неё Все соседи вершины 2 просмотрены, замораживаем расстояние до неё и помечаем её как посещенную. ТРЕТИЙ ШАГПовторяем шаг алгоритма, выбрав вершину 3. После её «обработки» получим такие результаты: Дальнейшие шаги. Повторяем шаг алгоритма для оставшихся вершин. Это будут вершины 6, ПРИМЕР 3Найдите кратчайший путь от Москвы до Королёва. ОТМЕТИМ РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ВСЕМИ ТОЧКАМИ РАССЧИТАЕМ НАИКРАТЧАЙШИЙ ПУТЬ ДО КОРОЛЕВАИсходя из того, что совокупное расстояние от А ОБОЗНАЧЕНИЯV — множество вершин графаE — множество ребер графаw[ij] — вес (длина) ПСЕВДОКОДПрисвоим d[a] ← 0, p[a] ← aДля всех x V отличных от ОПИСАНИЕВ простейшей реализации для хранения чисел d[i] можно использовать массив чисел, а СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Слайды презентации

Слайд 2 Алгоритм Дейкстры — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским

Алгоритм Дейкстры — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским ученым Э. Дейкстрой

ученым Э. Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшее расстояние

от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса. Алгоритм широко применяется в программировании и технологиях, например, его использует протокол OSPF для устранения кольцевых маршрутов.

Слайд 3 ПРИМЕР 1
Необходимо найти все кратчайшие пути от вершины

ПРИМЕР 1Необходимо найти все кратчайшие пути от вершины №1 для графа, представленного на рисунке:

№1 для графа, представленного на рисунке:


Слайд 4 СОСТАВИМ МАТРИЦУ ДЛИН КРАТЧАЙШИХ ДУГ ДЛЯ ДАННОГО ГРАФА
 
Cтартовая

СОСТАВИМ МАТРИЦУ ДЛИН КРАТЧАЙШИХ ДУГ ДЛЯ ДАННОГО ГРАФА Cтартовая вершина, от которой

вершина, от которой строится дерево кратчайших путей - вершина

1. Задаем стартовые условия:
d(1)=0, d(x)=∞ 
Окрашиваем вершину 1, y=1.

Слайд 5 НАХОДИМ БЛИЖАЙШУЮ ВЕРШИНУ К ОКРАШЕННОЙ НАМИ, ИСПОЬЗУЯ ФОРМУЛУ
d(x)=min{d(x);

НАХОДИМ БЛИЖАЙШУЮ ВЕРШИНУ К ОКРАШЕННОЙ НАМИ, ИСПОЬЗУЯ ФОРМУЛУ d(x)=min{d(x); d(y)+

d(y)+ ay,x}
d(2)=min{d(2);d(1)+a(1,2)}=min{∞;0+10}=10
d(3)=min{d(3);d(1)+a(1,3)}=min{∞;0+18}=18 d(4)=min{d(4);d(1)+a(1,4)}=min{∞;0+8}=8 d(5)=min{d(5);d(1)+a(1,5)}=min{∞;0+∞}=∞ d(6)=min{d(6) ; d(1)+a(1,6)}=min{∞; 0+∞}=∞


Слайд 6 Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до

Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 4 d(4)=8.

вершины 4 d(4)=8. Включаем вершину №4 в текущее ориентированноe

дерево, а так же дугу ведущую в эту вершину. Согласно выражению это дуга (1,4)
d(2)=min{d(2);d(4)+a(4,2)}=min{10;8+9}=10 d(3)=min{d(3);d(4)+a(4,3)}=min{18;8+∞}=18 d(5)=min{d(5);d(4)+a(4,5)}=min{∞;8+∞}=∞ d(6)=min{d(6) ; d(4)+a(4,6)}=min{∞; 8+12}=20

Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 2 d(2)=10. Включаем вершину №2 в текущее ориентированноe дерево, а так же дугу ведущую в эту вершину. Согласно выражению это дуга (1,2) d(3)=min{d(3);d(2)+a(2,3)}=min{18;10+16}=18 d(5)=min{d(5);d(2)+a(2,5)}=min{∞;10+21}=31 d(6)=min{d(6) ; d(2)+a(2,6)}=min{20; 10+∞}=20

Слайд 7 Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до

Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 3 d(3)=18.

вершины 3 d(3)=18. Включаем вершину №3 в текущее ориентированноe

дерево, а так же дугу ведущую в эту вершину. Согласно выражению это дуга (1,3) d(5)=min{d(5);d(3)+a(3,5)}=min{31;18+15}=31 d(6)=min{d(6) ; d(3)+a(3,6)}=min{20; 18+∞}=20
Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 6 d(6)=20. Включаем вершину №6 в текущее ориентированноe дерево, а так же дугу ведущую в эту вершину. Согласно выражению это дуга (4,6) d(5)=min{d(5) ; d(6)+a(6,5)}=min{31; 20+23}=31

Минимальную длину имеет путь от вершины 1 до вершины 5 d(5)=31. Включаем вершину №5 в текущее ориентированноe дерево, а так же дугу ведущую в эту вершину. Согласно выражению это дуга (2,5)


Слайд 8 ОРИЕНТИРОВАННОЕ ДЕРЕВО С КОРНЕМ В ВЕРШИНЕ №1

ОРИЕНТИРОВАННОЕ ДЕРЕВО С КОРНЕМ В ВЕРШИНЕ №1

Слайд 9 ПРИМЕР 2
Рассмотрим выполнение алгоритма на примере графа, показанного

ПРИМЕР 2Рассмотрим выполнение алгоритма на примере графа, показанного на рисунке. Пусть

на рисунке. Пусть требуется найти расстояния от 1-й вершины

до всех остальных.


Слайд 10 Кружками обозначены вершины, линиями — пути между ними

Кружками обозначены вершины, линиями — пути между ними (ребра графа). В

(ребра графа). В кружках обозначены номера вершин, над ребрами

обозначена их «цена» — длина пути. Рядом с каждой вершиной красным обозначена метка — длина кратчайшего пути в эту вершину из вершины 1.


Слайд 11 ПЕРВЫЙ ШАГ
Рассмотрим шаг алгоритма Дейкстры для нашего примера.

ПЕРВЫЙ ШАГРассмотрим шаг алгоритма Дейкстры для нашего примера. Минимальную метку имеет

Минимальную метку имеет вершина 1. Её соседями являются вершины

2, 3 и 6.


Слайд 12 Первый по очереди сосед вершины 1 — вершина

Первый по очереди сосед вершины 1 — вершина 2, потому что

2, потому что длина пути до неё минимальна. Длина

пути в неё через вершину 1 равна сумме кратчайшего расстояния до вершины 1, значению её метки, и длины ребра, идущего из 1-ой в 2-ую, то есть 0 + 7 = 7. Это меньше текущей метки вершины 2, бесконечности, поэтому новая метка 2-й вершины равна 7.


Слайд 13
Аналогичную операцию проделываем с двумя другими соседями 1-й

Аналогичную операцию проделываем с двумя другими соседями 1-й вершины — 3-й и 6-й.

вершины — 3-й и 6-й.


Слайд 14 Все соседи вершины 1 проверены. Текущее минимальное расстояние

Все соседи вершины 1 проверены. Текущее минимальное расстояние до вершины 1

до вершины 1 считается окончательным и пересмотру не подлежит

(то, что это действительно так, впервые доказал Э. Дейкстра). Вычеркнем её из графа, чтобы отметить, что эта вершина посещена.


Слайд 15 ВТОРОЙ ШАГ
Шаг алгоритма повторяется. Снова находим «ближайшую» из

ВТОРОЙ ШАГШаг алгоритма повторяется. Снова находим «ближайшую» из непосещенных вершин. Это вершина 2 с меткой 7.

непосещенных вершин. Это вершина 2 с меткой 7.


Слайд 16 Снова пытаемся уменьшить метки соседей выбранной вершины, пытаясь

Снова пытаемся уменьшить метки соседей выбранной вершины, пытаясь пройти в них

пройти в них через 2-ю вершину. Соседями вершины 2

являются вершины 1, 3 и 4.
Первый (по порядку) сосед вершины 2 — вершина 1. Но она уже посещена, поэтому с 1-й вершиной ничего не делаем.
Следующий сосед вершины 2 — вершина 3, так как имеет минимальную метку из вершин, отмеченных как не посещённые. Если идти в неё через 2, то длина такого пути будет равна 17 (7 + 10 = 17). Но текущая метка третьей вершины равна 9<17, поэтому метка не меняется.


Слайд 17 Ещё один сосед вершины 2 — вершина 4.

Ещё один сосед вершины 2 — вершина 4. Если идти в

Если идти в неё через 2-ю, то длина такого

пути будет равна сумме кратчайшего расстояния до 2-ой вершины и расстояния между вершинами 2 и 4, то есть 22 (7+15=22). Поскольку 22<∞, устанавливаем метку вершины, равной 22.

Слайд 18 Все соседи вершины 2 просмотрены, замораживаем расстояние до

Все соседи вершины 2 просмотрены, замораживаем расстояние до неё и помечаем её как посещенную.

неё и помечаем её как посещенную.


Слайд 19 ТРЕТИЙ ШАГ
Повторяем шаг алгоритма, выбрав вершину 3. После

ТРЕТИЙ ШАГПовторяем шаг алгоритма, выбрав вершину 3. После её «обработки» получим такие результаты:

её «обработки» получим такие результаты:


Слайд 20 Дальнейшие шаги. Повторяем шаг алгоритма для оставшихся вершин.

Дальнейшие шаги. Повторяем шаг алгоритма для оставшихся вершин. Это будут вершины

Это будут вершины 6, 4 и 5, соответственно порядку.
Завершение

выполнения алгоритма. Алгоритм заканчивает работу, когда вычеркнуты все вершины. Результат его работы виден на последнем рисунке: кратчайший путь от вершины 1 до 2-й составляет 7, до 3-й — 9, до 4-й — 20, до 5-й — 20, до 6-й — 11.

Слайд 21 ПРИМЕР 3
Найдите кратчайший путь от Москвы до Королёва.

ПРИМЕР 3Найдите кратчайший путь от Москвы до Королёва.

Слайд 22 ОТМЕТИМ РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ВСЕМИ ТОЧКАМИ

ОТМЕТИМ РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ВСЕМИ ТОЧКАМИ

Слайд 23 РАССЧИТАЕМ НАИКРАТЧАЙШИЙ ПУТЬ ДО КОРОЛЕВА
Исходя из того, что

РАССЧИТАЕМ НАИКРАТЧАЙШИЙ ПУТЬ ДО КОРОЛЕВАИсходя из того, что совокупное расстояние от

совокупное расстояние от А до D (включая B и

С) равно 44, а расстояние от А до D (включая Е) равно 34, делаем вывод, что наикратчайший путь от Москвы до Королева – путь через точки А, Е, D.

Слайд 24 ОБОЗНАЧЕНИЯ

V — множество вершин графа
E — множество ребер

ОБОЗНАЧЕНИЯV — множество вершин графаE — множество ребер графаw[ij] — вес

графа
w[ij] — вес (длина) ребра ij
a — вершина, расстояния

от которой ищутся
U — множество посещенных вершин
d[u] — по окончании работы алгоритма равно длине кратчайшего пути из a до вершины u
p[u] — по окончании работы алгоритма содержит кратчайший путь из a в u

Слайд 25 ПСЕВДОКОД
Присвоим d[a] ← 0, p[a] ← a
Для всех

ПСЕВДОКОДПрисвоим d[a] ← 0, p[a] ← aДля всех x V отличных

x V отличных от a;
Присвоим d[u] ← ∞
Пока ∃v

∉ U
Пусть v ∉ U — вершина с минимальным d[v]
Для всех u ∉ U таких, что vu∈ E
Если d[u]>d[v]+w[vu], то
Изменим d[u] ← d[v]+w[vu]
Изменим p[u] ← p[v], u

Слайд 26 ОПИСАНИЕ
В простейшей реализации для хранения чисел d[i] можно

ОПИСАНИЕВ простейшей реализации для хранения чисел d[i] можно использовать массив чисел,

использовать массив чисел, а для хранения принадлежности элемента множеству

U — массив булевых переменных.
В начале алгоритма расстояние для начальной вершины полагается равным нулю, а все остальные расстояния заполняются большим положительным числом (бо́льшим максимального возможного пути в графе). Массив флагов заполняется нулями. Затем запускается основной цикл.
На каждом шаге цикла мы ищем вершину с минимальным расстоянием и флагом равным нулю. Затем мы устанавливаем в ней флаг в 1 и проверяем все соседние с ней вершины. Если в ней расстояние больше, чем сумма расстояния до текущей вершины и длины ребра, то уменьшаем его. Цикл завершается когда флаги всех вершин становятся равны 1, либо когда у всех вершин c флагом 0 d[i] = ∞. Последний случай возможен тогда и только тогда, когда граф G не связан.

  • Имя файла: alogritm-deykstry.pptx
  • Количество просмотров: 109
  • Количество скачиваний: 1