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Algorithmique des graphes - Cours 4 – Parcours en profondeur

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Quelques rappels sur la théorie des graphes

On appelle ordre d'un graphe le nombre de ses sommets i.e c'est card(S). le parcours en profondeur consiste



Parcours dun graphe

1 avr. 2013 Les sommets de ce graphe sont a b



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Une façon naïve de déterminer les différentes SCC d'un graphe consiste à faire un parcours (en largeur ou en profondeur) à partir de chacun des sommets du 



Théorie des graphes et optimisation dans les graphes Table des

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Algorithmique Cours 7 : Parcours de graphes ROB3 – année 2014

) : tous les autres arcs. Arcs associée à un parcours en profondeur. A. B. C. D arc 



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parcours en largeur parcours en profondeur



ALGO1 – Parcours en profondeur

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Algorithmique des graphes - Cours 5 – Composantes fortement

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Parcours de graphes

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Parcours d'un graphe • un processus dans lequel on visite tous les noeuds que l'on puisse atteindre à partir du noeud initial



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L'algorithme de parcours en profondeur (DFS) d'un graphe G prend un temps O(n+m) C D E A Sommets non visités Sommets visités Arêtes non visitées



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L'algorithme de parcours en profondeur (DFS) d'un graphe G prend un temps O(n+m) Parcours Propriétés du parcours en profondeur: A B C



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) : tous les autres arcs Arcs associée à un parcours en profondeur A B C D arc 



[PDF] Parcours de graphes

sommets du graphe Il y a deux stratégies de parcours différentes : partant d'un sommet le graphe est parcouru ? en largeur ? en profondeur

:

Parcours de graphes

IFT2015, A2009, Sylvie Hamel

Université de Montréal

1

Parcours

Un sous-graphe S d'un graphe G est un graphe tel que: Les sommets de S forment un sous-ensemble des sommets de G

Quelques définitions

Les arêtes de S forment un sous-ensemble des arêtes de GUn sous-graphe est dit couvrant (spanning) s'il contient tous les sommets de

G

2Un graphe G est dit connexe s'il existe un

chemin reliant chaque pair de sommets de G

Une composante connexe d'un graphe G

est un sous-graphe connexe maximal de G

Parcours

Quelques définitions (suite)

© Goodrich et Tamassia 2004© Goodrich et Tamassia 2004

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Université de Montréal

3

Parcours

Un arbre A (non raciné) est un graphe non

orienté tel que

Une forêt est un graphe non orienté ne

contenant pas de cycles

Quelques définitions (suite)

A est connexeA ne contient pas de cycles

© Goodrich et Tamassia 2004© Goodrich et Tamassia 2004

Les composantes connexes d'une forêt sont

donc des arbres

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Université de Montréal

4

Parcours

Un arbre couvrant pour un graphe connexe

G est un sous-graphe couvrant qui est un

arbre

Une forêt couvrante pour un graphe G est

un sous-graphe couvrant qui est une forêt

Quelques définitions (suite)

Un arbre couvrant pour un graphe G n'est

pas unique sauf si G est une arbre

© Goodrich et Tamassia 2004

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Université de Montréal

5

Parcours

Parcours en profondeur (Depth-First Search)

Un parcours en profondeur (DFS) d'un graphe G

Visite tous les sommets et toutes les arêtes de GDétermine si G est connexe ou nonCalcule les composantes connexes de GCalcule une forêt couvrante pour G

L'algorithme de parcours en profondeur (DFS) d'un graphe G prend un temps O(n+m) L'algorithme de parcours en profondeur peut être étendu pour résoudre d'autres problèmes sur les graphes: Trouver un chemin entre 2 sommetsTrouver un cycle dans un graphe

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Université de Montréal

6

Parcours

Exemple:

© adapté de Goodrich et Tamassia 2004

ABCDE A

Sommets non explorésSommets visitésArêtes non exploréesArêtes sélectionnéesArêtes de retour

BDCEA

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Université de Montréal

7

Parcours

Propriétés du parcours en profondeur:

ABCDEABDCE

Propriété 1: DFS(G,s) visite tous les

sommets et les arêtes de la composante connexe de s Propriété 2: Les arêtes sélectionnées lors du parcours DFS(G,s) forme un arbre couvrant pour la composant connexe de s

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Université de Montréal

8

Parcours

Complexité en temps du parcours en profondeur:

Étiquetter ou "lire" l'étiquette d'un sommet ou d'une arête une fois "non exploré" O(1)

Chaque sommet est étiquetté deux fois

une fois "visité"une fois "non explorée"

Chaque arête est étiquettée deux fois

une fois "sélectionnée" ou "de retour" O(n) O(m) L'opération Incidents(u) est appelée une fois pour chaque sommet u Si notre graphe est représenté par une liste d'adjacences, la complexité en temps de l'algorithme DFS est

O(m+n)

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9

Parcours

Algorithme de recherche de chemins

Algorithme cheminDFS(G, v, z)

setÉtiquette(v, VISITÉ)

P.empiler(v)

si v = z retourner P.éléments()

Pour tout e ∈ G.incidents(v)

si étiquette(e) = NON EXPLORÉE w ← opposé(v,e) si étiquette(w) = NON EXPLORÉ setÉtiquette(e, SÉLECTIONNÉE)

P.empiler(e)

cheminDFS(G, w, z)

P.dépiler()

sinon setÉtiquette(e, DE RETOUR)

P.dépiler()

On peut étendre l'algorithme DFS

en un algorithme pour trouver un chemin entre 2 sommets donnés u et z

L'idée est d'appeler DFS(G,u), sur

u le premier sommet

On utilise une pile P qui garde en

mémoire un chemin entre le sommet de départ et le sommet courant

Quand le sommet final z est atteint

on retourne le contenu de la pile qui contient le chemin cherché

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Université de Montréal

10

Parcours

Algorithme de recherche de cycles

On peut étendre l'algorithme DFS

en un algorithme pour trouver un cycle dans un graphe (s'il en existe un)

On utilise une pile P qui garde en

mémoire un chemin entre le sommet de départ v et le sommet courant

Si on trouve une arête de retour vers

v, on retourne le cycle trouvé qui est contenu dans la pile

Algorithm cycleDFS(G, v, z)

setÉtiquette(v, VISITÉ)

P.empiler(v)

Pour tout e ∈ G.incidents(v)

si Étiquette(e) = NON EXPLORÉE w ← opposé(v,e)

P.empiler(e)

si Étiquette(w) = NON EXPLORÉ setÉtiquette(e, SÉLECTIONNÉE) cheminDFS(G, w, z)

P.dépiler()

sinon

T ← nouvelle pile vide

répéter o ← P.dépiler()

T.empiler(o)

tant que o = w retourner T.éléments()

P.dépiler()

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Université de Montréal

11

Parcours

Parcours en largeur (Breadth-First Search)

Un parcours en largeur (BFS) d'un graphe G

Visite tous les sommets et toutes les arêtes de GDétermine si G est connexe ou nonCalcule les composantes connexes de GCalcule une forêt couvrante pour G

L'algorithme de parcours en largeur (BFS) d'un graphe G prend un temps O(n+m) L'algorithme de parcours en largeur peut être étendu pour résoudre d'autres problèmes sur les graphes: Trouver le plus court chemin entre 2 sommets Trouver un cycle simple dans un graphe

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Université de Montréal

12

Parcours

Exemple:

A

Sommets non explorésSommets visitésArêtes non exploréesArêtes sélectionnéesArêtes de traverse

E A C F DB AE

© adapté de Goodrich et Tamassia 2004

L 0 BL 1 L 2 CDF

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Université de Montréal

13

Parcours

Propriétés du parcours en largeur:

Propriété 1: BFS(G,s) visite tous les sommets et les arêtes de la composante connexe de s Propriété 2: Les arêtes sélectionnées lors du parcours DFS(G,s) forme un arbre couvrant pour la composant connexe de s E A C F DB AEL 0 BL 1 Lquotesdbs_dbs44.pdfusesText_44
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