Parcours dun graphe
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6.3.1 Parcours en profondeur itératif 6.3.2 Parcours en profondeur
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Algo Prog Objet Python
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Quelques rappels sur la théorie des graphes
Algorithme 4 : parcours en profondeur récursif (DFSrec)(S A
Parcours darbres ?
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IREM DE LYON
Parcours d"un arbre binaire
Un arbre binaire est un arbre avec racine dans lequel tout noeud a au plus deux fils : un éventuel fils
gauche et un éventuel fils droit.On illustrera avec l"arbre binaire suivant :r
a c hd ij `b e kf1 Balade autour de l"arbre
On se balade autour de l"arbre en suivant les pointillés dans l"ordre des numéros indiqués :r
a c hd ij `b e kf1 2 34567 89
101112131415
16171819202122
1IREM DE LYON
1.1 Première définition des trois parcours
A partir de ce contour, on définit trois parcours des sommets de l"arbre : 1.l "ordrep réfixe: on li stech aqueso mmetl apr emièrefois qu "onle r encontredan sla b alade.C eq ui
donne ici : ... 2.l "ordrepost fixe: on liste c haquesomm etla der nièrefois q u"onle r encontre.C eq uidonn ei ci: . ..
3.l "ordrein fixe: on li stec haquesommet ay antu nfils gauche l asecon defois qu "onl ev oitet cha que
sommet sans fils gauche la première fois qu"on le voit. Ce qui donne ici : ...Une résolution
1. or drepréfixe : r,a,c,h,d,i,j,`,b,e,k,f. 2. or drepost fixe: h,c,i,`,j,d,a,k,e,f,b,r. 3. or dreinfix e: c,h,a,i,d,`,j,r,k,e,b,f.1.2 Seconde définition des trois parcours Dans la balade schématisée plus haut, on ajoute les fils fantômes manquants :r a c hd ij `b e kfOn peut ainsi considérer qu"on passe une fois à gauche de chaque noeud (en descendant), une fois en-
dessous de chaque noeud, une fois à droite de chaque noeud (en remontant). soit lor squ"onp asseà leu rga uche, soit lor squ"onp asseà leu rdr oite, soit lor squ"onp asseen-dessous .Une résolution
1.A g auche: préfix e.2
IREM DE LYON
2.A d roite: post fixe.
3.E n-dessous: i nfixe.2 Algorithmes récursifs
Pour chacun des parcours définis ci-dessus (postfixe, infixe, préfixe), définir récursivement le parcours.
Une résolution
1.P arcoursp réfixe.Pseudo-code
ParcoursPréfixe (Arbre binaire T de racine r )
Afficher clef [ r ]
ParcoursPréfixe (Arbre de racine fils_gauche [ r ]) ParcoursPréfixe (Arbre de racine fils_droit [ r ])2.P arcoursp ostfixe.Pseudo-code
ParcoursPostfixe (Arbre binaire T de racine r )
ParcoursPostfixe (Arbre de racine fils_gauche [ r ]) ParcoursPostfixe (Arbre de racine fils_droit [ r ])Afficher clef [ r ]3.P arcoursin fixe.
Pseudo-code
ParcoursInfixe (Arbre binaire T de racine r )
ParcoursInfixe (Arbre de racine fils_gauche [ r ])Afficher clef [ r ]
ParcoursInfixe (Arbre de racine fils_droit [ r ])3 Représentation en machineChaque noeud de l"arbre T est representé par un objet ayant un champ clef (des valeurs à trier par
exemple), un champ père, un champ fils_gauche, un champ fils_droit (stockent des pointeurs). Lorsque père[x]=NIL,xest la racine de l"arbre. Lorsquexn"a pas de fils gauche, fils_gauche[x]=NIL(idem pour fils_droit). La racine de l"arbreTest pointée par l"attribut racine[T]. Lorsque racine[T]=NIL,
l"arbre est vide.3IREM DE LYON
4 Complexité d"un parcours infixe
Vérifier qu"avecnnoeuds, le parcours infixePseudo-codeParcours_Infixe (arbre binaire T de racine x)
Six distinct de NIL*****temps constant T(0)=c pour un sous¡arbre vide alors Parcours_Infixe ( arbre de racine fils_gauche [x]) *****temps T(k)Afficher clef [x]
*****temps constant dParcours_Infixe ( arbre de racine fils_droit [x])
*****temps T(n¡k¡1)FinSiprend un temps en£(n) (établir avec les notations suggérées ci-dessus :T(n)AE(cÅd)nÅc)
Une résolution
Amorce :T(0)AEcAE(cÅd)£0Åc.
Hérédité :
T(n)AET(k)ÅT(n¡k¡1)Åd
AE(cÅd)nÅc¡(cÅd)ÅcÅd
AE(cÅd)nÅc
5 La notation polonaise inverse
Écrire les sommets de l"arbre ci-dessous pour chacun des ordres postfixe, préfixe, infixe :¥
ab¡ cdÅ efPour le parcours infixe, on ajoute la convention suivante : on ajoute une parenthèse ouvrante à chaque
fois qu"on entre dans un sous-arbre et on ajoute une parenthèse fermante lorsqu"on quitte ce sous-
arbre.4IREM DE LYON
Une résolution
1. P réfixe(n otationpolo naise): ¥,£,Å,a,b,¡,c,d,Å,e,f. 2. P ostfixe(p olonaisein verse): a,b,Å,c,d,¡,£,e,f,Å,¥. 3.I nfixe: a,Å,b,£,c,¡,d,¥,e,Å,f.
Avec un ajout de parenthèses (ouvrante en rencontrant le noeud racine du sous arbre pour la pre-mière fois et fermante lorsqu"on le rencontre pour la dernière fois, avec exception sur les sous-
arbres constitués d"une feuille) :¡(aÅb)£(c¡d)¢¥(eÅf).L"infixe nécessite cette convention pour lever les ambiguïtés, les deux autres non. La préfixe consiste à
voir les opérateurs comme des fonctions de deux variables : [Å(a,b),¡(c,d)],Å(e,f)´ Idem avec la postfixe mais avec la fonction écrite sur la droite.6 Le tri du bijoutierOn dispose d"une liste de nombres. Par exemple, la liste 7, 9, 3, 5, 4, 1, 8. On associe à chaque élémentn
de la liste un noeudv(initialisation : père[v]=NIL, fils_gauche[v]=NIL, fils_droit[v]=NIL, clef[v]=n).Pseudo-code
Arbre_Insérer(Arbre T, noeud z)
y:=NIL x:=racine [T]TantQuex distinct de NIL faire
y:=xSiclef [z] alorsx:= fils_gauche [x] sinonx:= fils_droit [x] FinSi FinTantQue
père[z]:=y Siy=NIL
alorsracine [T]:=z sinon Siclef [z] alorsfils_gauche [y]:=z sinonfils_droit [y]:=z FinSi FinSi5
IREM DE LYON
1. D resserl "arbreobt enuen app liquantl "algorithmeArbr e_Inséreraux élément sde la l iste(dan s
l"ordre de la liste) en partant d"un arbre vide pour le premier élément, chaque appel à l"algorithme
modifiant l"arbre. 2. L "undes pa rcourspost fixe,infi xe,préfixe de la liste t riela liste .Lequ el? 3. D ansl acon structionde l "arbrepou ru neli sted ennombres, quel est le nombre de comparaisons effectuées dans le pire des cas? 4. Q uele stl en ombrede compa raisonse ffectuéessi l "arbrefi nalest un arbr ebin airecomplet (arbr e
binaire dans lequel tout noeud autre qu"une feuille a deux fils et dans lequel les feuilles sont tous
des noeuds de même profondeur). Une résolution
1. L "arbreobt enu: 7
3 15 49
8 2. Le p arcoursin fixetr iel ali ste.Les é lémentsde g auchesont e ne ffetpar const ructionp luspetit s
qu"un noeud et sont affichés avant le noeud dans l"ordre infixe et les éléments de droite qui sont,
par construction, plus grands sont affichés dans l"ordre infixe après le noeud. Par "récurrence", on
a donc un affichage des éléments de la liste dans l"ordre. On peut donner une version graphique de ce parcours en projetant verticalement les noeuds sur une droite horizontale (à dessiner sous l"arbre). 3. Le p iredes cas corr espondaux cas où la li stee sttr iée(or drec roissantou décr oissant).Le nombr e
de comparaisons à effectuer est alors de 1Å2Å¢¢¢Å(n¡1)AE12 n(n¡1). 4. P ourajou teru nn oeuda univ eaude p rofondeurp(la racine étant au niveau de profondeur 0), on effectuepcomparaisons. Si la profondeur esth, on aura effectué une comparaison pour chacun des deux noeuds de profondeur 1 (2£1), deux comparaisons pour chacun des 22noeuds de pro- fondeur 2 ( total 2 1Å2£22), tros comparaisons pour chacun des 23noeuds de profondeur 3 (total
2 1Å2£22Å3£23) ...
Le nombre de comparaisons pour une profondeurhest (preuve facile par récurrence) : h X jAE1j£2jAE(h¡1)£2hÅ1Å26 IREM DE LYON
Avecnnoeuds (c"est à dirennombres à trier), on a 1Å2Å22Å¢¢¢Å2hAE2hÅ1¡1 et
h X On a donc un cas optimal enO(nlog(n)) et on peut montrer (comme pour le quick sort) que la hauteur moyenne d"un arbre binaire de recherche construit aléatoirement à partir denclefs estO(log(n)) (référence : introduction à l"algorithmique, Cormen, Leiserson,Rivest, Stein, éditions
Dunod, 2002, page 258, paragraphe 12.4).
Les caractéristiques de temps sont les mêmes que pour le quick sort, mais avec un avantage du on crée un arbre de recherche pour le tri du bijoutier).7 Références 1. I ntroductionà l "algorithmique.A uteurs: C ormen,Le iserson,Riv est,S tein.E ditionf rançaise: D u-
nod 2002. Plus de 1100 pages sur les algorithmes et les structures de référence. Le chapitre 12 concerne les
arbres binaires de recherche. 2. U nar ticlede J ean-ClaudeO riolsur le site de l "apmepa vecu npas sagesur l et ridu b ijoutier: 3. Le cou rsde Pierr eA udibert(P aris8 )en l igne:
quotesdbs_dbs16.pdfusesText_22
FinTantQue
père[z]:=ySiy=NIL
alorsracine [T]:=z sinonSiclef [z] alorsfils_gauche [y]:=z sinonfils_droit [y]:=z FinSi FinSi5
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1. D resserl "arbreobt enuen app liquantl "algorithmeArbr e_Inséreraux élément sde la l iste(dan s
l"ordre de la liste) en partant d"un arbre vide pour le premier élément, chaque appel à l"algorithme
modifiant l"arbre. 2. L "undes pa rcourspost fixe,infi xe,préfixe de la liste t riela liste .Lequ el? 3. D ansl acon structionde l "arbrepou ru neli sted ennombres, quel est le nombre de comparaisons effectuées dans le pire des cas? 4. Q uele stl en ombrede compa raisonse ffectuéessi l "arbrefi nalest un arbr ebin airecomplet (arbr e
binaire dans lequel tout noeud autre qu"une feuille a deux fils et dans lequel les feuilles sont tous
des noeuds de même profondeur). Une résolution
1. L "arbreobt enu: 7
3 15 49
8 2. Le p arcoursin fixetr iel ali ste.Les é lémentsde g auchesont e ne ffetpar const ructionp luspetit s
qu"un noeud et sont affichés avant le noeud dans l"ordre infixe et les éléments de droite qui sont,
par construction, plus grands sont affichés dans l"ordre infixe après le noeud. Par "récurrence", on
a donc un affichage des éléments de la liste dans l"ordre. On peut donner une version graphique de ce parcours en projetant verticalement les noeuds sur une droite horizontale (à dessiner sous l"arbre). 3. Le p iredes cas corr espondaux cas où la li stee sttr iée(or drec roissantou décr oissant).Le nombr e
de comparaisons à effectuer est alors de 1Å2Å¢¢¢Å(n¡1)AE12 n(n¡1). 4. P ourajou teru nn oeuda univ eaude p rofondeurp(la racine étant au niveau de profondeur 0), on effectuepcomparaisons. Si la profondeur esth, on aura effectué une comparaison pour chacun des deux noeuds de profondeur 1 (2£1), deux comparaisons pour chacun des 22noeuds de pro- fondeur 2 ( total 2 1Å2£22), tros comparaisons pour chacun des 23noeuds de profondeur 3 (total
2 1Å2£22Å3£23) ...
Le nombre de comparaisons pour une profondeurhest (preuve facile par récurrence) : h X jAE1j£2jAE(h¡1)£2hÅ1Å26 IREM DE LYON
Avecnnoeuds (c"est à dirennombres à trier), on a 1Å2Å22Å¢¢¢Å2hAE2hÅ1¡1 et
h X On a donc un cas optimal enO(nlog(n)) et on peut montrer (comme pour le quick sort) que la hauteur moyenne d"un arbre binaire de recherche construit aléatoirement à partir denclefs estO(log(n)) (référence : introduction à l"algorithmique, Cormen, Leiserson,Rivest, Stein, éditions
Dunod, 2002, page 258, paragraphe 12.4).
Les caractéristiques de temps sont les mêmes que pour le quick sort, mais avec un avantage du on crée un arbre de recherche pour le tri du bijoutier).7 Références 1. I ntroductionà l "algorithmique.A uteurs: C ormen,Le iserson,Riv est,S tein.E ditionf rançaise: D u-
nod 2002. Plus de 1100 pages sur les algorithmes et les structures de référence. Le chapitre 12 concerne les
arbres binaires de recherche. 2. U nar ticlede J ean-ClaudeO riolsur le site de l "apmepa vecu npas sagesur l et ridu b ijoutier: 3. Le cou rsde Pierr eA udibert(P aris8 )en l igne:
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1.D resserl "arbreobt enuen app liquantl "algorithmeArbr e_Inséreraux élément sde la l iste(dan s
l"ordre de la liste) en partant d"un arbre vide pour le premier élément, chaque appel à l"algorithme
modifiant l"arbre. 2. L "undes pa rcourspost fixe,infi xe,préfixe de la liste t riela liste .Lequ el? 3. D ansl acon structionde l "arbrepou ru neli sted ennombres, quel est le nombre de comparaisons effectuées dans le pire des cas? 4.Q uele stl en ombrede compa raisonse ffectuéessi l "arbrefi nalest un arbr ebin airecomplet (arbr e
binaire dans lequel tout noeud autre qu"une feuille a deux fils et dans lequel les feuilles sont tous
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1.L "arbreobt enu: 7
3 15 498 2.
Le p arcoursin fixetr iel ali ste.Les é lémentsde g auchesont e ne ffetpar const ructionp luspetit s
qu"un noeud et sont affichés avant le noeud dans l"ordre infixe et les éléments de droite qui sont,
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a donc un affichage des éléments de la liste dans l"ordre. On peut donner une version graphique de ce parcours en projetant verticalement les noeuds sur une droite horizontale (à dessiner sous l"arbre). 3.Le p iredes cas corr espondaux cas où la li stee sttr iée(or drec roissantou décr oissant).Le nombr e
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h X On a donc un cas optimal enO(nlog(n)) et on peut montrer (comme pour le quick sort) que la hauteur moyenne d"un arbre binaire de recherche construit aléatoirement à partir denclefsestO(log(n)) (référence : introduction à l"algorithmique, Cormen, Leiserson,Rivest, Stein, éditions
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