LO118D Forelesning 10 (DM)



Like dokumenter
LO118D Forelesning 9 (DM)

LO118D Forelesning 12 (DM)

MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien

TMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016

Repetisjon og mer motivasjon. MAT1030 Diskret matematikk. Repetisjon og mer motivasjon

Grunnleggende Grafalgoritmer

Korteste Vei I. Lars Vidar Magnusson Kapittel 24 Hvordan finne korteste vei Egenskaper ved korteste vei

LO118D Forelesning 5 (DM)

Forelesning 28. Grafer og trær, eksempler. Dag Normann - 5. mai Grafer og trær. Grafer og trær. Grafer og trær

MAT1030 Forelesning 22

Grafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.

Introduksjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Introduksjon. En graf. Forelesning 22: Grafteori. Roger Antonsen

Introduksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Søkealgoritmer for grafer. En graf

MAT1030 Diskret matematikk

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 23

Forelesning 23. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.

MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien

MAT1030 Forelesning 25

Kombinatorikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering av regneprinsipper

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Forelesning 22

Forelesning 25. MAT1030 Diskret Matematikk. Litt repetisjon. Litt repetisjon. Forelesning 25: Trær. Dag Normann

MAT1030 Diskret Matematikk

Korteste Vei II. Lars Vidar Magnusson Kapittel 24 Bellman-Ford algoritmen Dijkstra algoritmen

Grafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering. Oppsummering. Forelesning 24: Grafer og trær. Dag Normann

Kompleksitet og Beregnbarhet

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Minimum spenntrær. Lars Vidar Magnusson Kapittel 23. Kruskal Prim

Eksamen i Elementær Diskret Matematikk - (MA0301)

Korteste vei problemet (seksjon 15.3)

Løsningsforslag: Deloppgave om heuristiske søkemetoder, ALGKON 2003, kontinuasjonseksamen

MAT1140: Notat om grafteori

LØSNINGSFORSLAG, EKSAMEN I ALGORITMER OG DATASTRUKTURER (IT1105)

Forelesning 23. Grafteori. Dag Normann april Oppsummering. Oppsummering. Oppsummering. Digresjon: Firefarveproblemet

MAT1030 Forelesning 24

Eksamensoppgave i MA0301 Elementær diskret matematikk løsningsforslag

MAT1030 Diskret matematikk

Oppsummering. MAT1030 Diskret matematikk. Oppsummering. Oppsummering. Forelesning 23: Grafteori

MAT1030 Forelesning 25

Løsningsforslag - Korteste vei

Øvingsforelesning 4. Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær. Magnus Botnan

Matematikk for IT Eksamen. Løsningsforslag

Forelesning 24. Grafer og trær. Dag Normann april Vektede grafer. En kommunegraf

Forelesning 25. MAT1030 Diskret Matematikk. Litt repetisjon. Litt repetisjon. Forelesning 25: Trær. Roger Antonsen

Vektede grafer. MAT1030 Diskret matematikk. En kommunegraf. En kommunegraf. Oppgave

Uretta grafar (1) Mengde nodar Mengde kantar som er eit uordna par av nodar

Korteste vei i en vektet graf uten negative kanter

Kompleksitetsanalyse Helge Hafting Opphavsrett: Forfatter og Stiftelsen TISIP Lærestoffet er utviklet for faget LO117D Algoritmiske metoder

Prøveeksamen 2016 (med løsningsforslag)

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

LØSNINGSFORSLAG SIF5015 DISKRET MATEMATIKK Onsdag 18. desember 2002

INF Algoritmer og datastrukturer

Kompleksitet. IN algoritmer og datastrukturer Plenumstime / repetisjon

LO118D Forelesning 2 (DM)

Forelesning 31: Repetisjon

INF Algoritmer og datastrukturer

Løsningsforslag - Floyd-Warshall

Binomialkoeffisienter

Avanserte flytalgoritmer

Grunnleggende Grafteori

MAT1030 Forelesning 30

Anvendelser av grafer

Algdat - øvingsforelesning

LO118D Forelesning 6 (DM)

Forelesning 29: Kompleksitetsteori

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 Diskret Matematikk

Grafteori og optimering en kort innføring. Geir Dahl

Løsnings forslag i java In115, Våren 1996

Dijkstras algoritme Spørsmål

Forelesning 1. Algoritmer, pseudokoder og kontrollstrukturer. Dag Normann januar Vi som skal undervise. Hva er diskret matematikk?

INF Algoritmer og datastrukturer

Forelesning 33. Repetisjon. Dag Normann mai Innledning. Kapittel 11

Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl

G høgskolen i oslo. Emnekode:!;_unstiq intelliqens lv 145A Gruppe(r) : Dato: Tillatte

MAT1030 Diskret matematikk

Innledning. MAT1030 Diskret matematikk. Kapittel 11. Kapittel 11. Forelesning 33: Repetisjon

Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl

Forelesning 22 MA0003, Mandag 5/ Invertible matriser Lay: 2.2

Løsningsforslag: Deloppgave om heuristiske søkemetoder ALGKON 2002, ordinær eksamen

Alg. Dat. Øvingsforelesning 3. Grafer, BFS, DFS og hashing. Børge Rødsjø

Derivasjon ekstremverdier Forelesning i Matematikk 1 TMA4100

Heuristiske søkemetoder III

Populærvitenskapelig kilde: Robin Wilson, Four Colours Suffice/How the Map Problem was Solved, Penguin Books 2003, ISBN X.

Forelesning i Matte 3

Eksamen MAT H Løsninger

Disjunkte mengder ADT

Dagens plan: INF Algoritmer og datastrukturer. Grafer vi har sett allerede. Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg

MAT1030 Diskret matematikk

Forelesningsnotat i Diskret matematikk tirsdag 1. november Pascals trekant. Legg merke til møsteret! Det gir oss Pascals identitet:

Løsningsforslag. Emnekode: Emne: Matematikk for IT ITF Eksamenstid: Dato: kl til kl desember Hjelpemidler: Faglærer:

Løsningsforslag for utvalgte oppgaver fra kapittel 9

MAT1030 Diskret Matematikk

Studentnummer: Side 1 av 1. Løsningsforslag, Eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer August 2005

Ekstra ark kan legges ved om nødvendig, men det er meningen at svarene skal få plass i rutene på oppgavearkene. Lange svar teller ikke positivt.

Forelesning 30: Kompleksitetsteori

LP. Leksjon 7. Kapittel 13: Nettverk strøm problemer

Alg. Dat. Øvingsforelesning 3. Grafer, BFS, DFS og hashing

Transkript:

LO118D Forelesning 10 (DM) Grafteori 03.10.2007

1 Korteste vei 2 Grafrepresentasjoner 3 Isomorfisme 4 Planare grafer

Korteste vei I en vektet graf går det an å finne den veien med lavest total kostnad mellom to noder. Vi antar at vektene er positive og at grafen er sammenhengende. Dijkstras algoritme løser dette problemet.

Dijkstras algoritme Dijkstras algoritme, del 1 Denne algoritmen finner den korteste veien fra node a til node z i en sammenhengende, vektet graf. Vekten til kanten (i, j) er w(i, j) > 0, og merkelappen til node x er L(x). Når algoritmen terminerer er L(z) lengden på den korteste veien fra a til z. Input: En sammenhengende, vektet graf der alle vektene er positive, nodene a og z. Output: L(z), lengden på den korteste veien fra a til z.

Dijkstras algoritme Dijkstras algoritme, del 2 1 dijkstra(w, a, z, L) { 2 L(a) = 0 3 for alle noder x a 4 L(x) = 5 T = mengden/av/alle/noder 6 //T er mengden av noder hvis korteste avstand fra a 7 //ikke er funnet

Dijkstras algoritme Dijkstras algoritme, del 3 8 while (z T ) { 9 velg v T med minst L(v) 10 T = T {v} 11 for hver x T som er nabo med v 12 L(x) = min{l(x), L(v) + w(v, x)} 13 } 14 }

Teorem Teorem 8.4.3 Dijkstras algoritme er korrekt og finner lengden av en korsteste vei fra a til z.

Teorem Teorem 8.4.5 Med input bestående av en n-noders, enkel, sammenhengende, vektet graf er kjøretiden for Dijkstras algoritme i verste tilfelle Θ(n 2 ).

1 Korteste vei 2 Grafrepresentasjoner 3 Isomorfisme 4 Planare grafer

Nabomatrise En graf kan representeres med en nabomatrise. Man starter med å velge en ordning av nodene og merke radene og kolonnene i matrisen med denne ordningen. Elementet i rad i, kolonne j, i j, er antallet kanter insident på i og j. Hvis i = j så er elementet på denne plassen to ganger antallet løkker insident på i.

Antall veier av lengde n Man kan bruke nabomatrisen A til en graf til å finne antallet veier av lengde n. Elementet i, j i A n gir antallet veier fra i til j av lengde n.

Teorem Teorem 8.5.3 Hvis A er nabomatrisen til en enkel graf, er element i, j i A n lik antallet veier av lengde n fra node i til node j, n = 1, 2,....

Insidensmatrise En graf kan også representeres med en insidensmatrise. Man starter med å merke radene med nodene og kolonnene med kantene (i tilfeldig rekkefølge). Element v, e er 1 hvis kant e er insident på node v, 0 ellers.

1 Korteste vei 2 Grafrepresentasjoner 3 Isomorfisme 4 Planare grafer

Isomorfisme Definisjon Grafene G 1 og G 2 er isomorfe hvis: Det finnes en bijeksjon f fra nodene i G 1 til nodene i G 2. Og det finnes en bijeksjon g fra kantene i G 1 til kantene i G 2. Slik at en kant e er insident på v og w i G 1 hvis og bare hvis kanten g(e) er insident på f (v) og f (w) i G 2 Funksjonene f og g kalles en isomorfisme til G 1 og G 2.

Teorem Teorem 8.6.4 Grafene G 1 og G 2 er isomorfe hvis og bare hvis nabomatrisene deres er like for en eller annen ordning.

Korollar Korollar 8.6.5 La G 1 og G 2 være enkle grafer. Da er følgende utsagn ekvivalente: 1 G 1 og G 2 er isomorfe. 2 Det finnes en bijeksjon f fra mengden av noder i G 1 til mengdene av noder i G 2 som oppfyller følgende: Nodene v og w er naboer i G 1 hvis og bare hvis nodene f (v) og f (w) er naboer i G 2.

Invarianter Gitt grafene G 1 og G 2. Hvis G 1 har en egenskap som G 2 ikke har, men som G 2 ville hatt hvis grafene var isomorfe, så kalles den egenskapen en invariant. Eksempler på invarianter er: Antallet noder og kanter Nodenes grad Antall enkle sykler av lengde n Man kan påvise at to grafer ikke er isomorfe ved å finne en invariant grafene ikke deler.

1 Korteste vei 2 Grafrepresentasjoner 3 Isomorfisme 4 Planare grafer

Planar graf Definisjon En graf er planar hvis den kan tegnes i et plan uten at noen kanter krysser hverandre.

Flater En sammenhengende graf deler et plan inn i flater. En flate karakteriseres av sykelen som omkranser den. Vi har følgende formel for flater, noder og kanter: f = e v + 2

Serier og seriereduksjon Definisjon Hvis en graf har en node v av grad 2 og kanter (v, v 1 ) og (v, v 2 ) der v 1 v 2, så sier vi at de to kantene er i serie. Vi utfører en seriereduksjon ved å fjerne noden v og bytte ut kantene (v, v 1 ) og (v, v 2 ) med kanten (v 1, v 2 ).

Homeomorfisme Definisjon Grafene G 1 og G 2 er homeomorfe hvis G 1 og G 2 reduseres til isomorfe grafer ved flere påfølgende seriereduksjoner.

Teorem Teorem 8.7.7 (Kuratowskis teorem) En graf G er planar hvis og bare hvis den ikke har en subgraf som er homeomorfisk med K 5 eller K 3,3.

Teorem Teorem 8.7.9 (Eulers formel for grafer) Hvis G er en sammenhengende, planar graf med e kanter, v noder og f flater, da er f = e v + 2