Unelte utilizator

Unelte site


laboratoare:laborator-07

Diferențe

Aici sunt prezentate diferențele dintre versiunile selectate și versiunea curentă a paginii.

Link către această vizualizare comparativă

Ambele părți revizuirea anterioară Versiuni anterioare
Urmatoarea versiune
Versiuni anterioare
laboratoare:laborator-07 [2017/04/01 16:25]
mihai.iacov [3.1 Algoritmul lui Dijkstra]
laboratoare:laborator-07 [2018/02/25 22:45] (curent)
mihai.iacov
Linia 1: Linia 1:
-====== Laborator 07: Parcurgerea grafurilor ======+====== Laborator 07: Arbori minimi de acoperire ======
  
-===== 1.Obiective laborator ====== +===== 1. Obiective laborator===== 
-  * Înțelegerea ideii de cost și de drum minim într-un graf +  * Înțelegerea conceptului de arbore minim de acoperire  
-  * Prezentarea algoritmilor care calculează drumul de cost minim +  * Înțelegerea implementării algoritmilor care determină acest arbore 
-  * Înțelegerea aplicațiilor practice prezente în: +  * Înțelegere aplicațiilor practice în: 
-    * găsirea drumului minim între 2 locații (ex: GPS+    * rețele de calculatoare: obținerea unui cost redus la interconectarea mai multor stații (ex: protocolul STP folosit în LAN-uri
-    * rutarea în cazul rețelelor de calculatoare (ex: protocolul RIP)+    * prelucrarea de imagine: segmentarea cadrelor (ex: folosită în analiza medicală) 
 +    * în clustere: determinarea unei topologii de comunicare, în cazul în care topologia nu era una regulată(arbore, inel)
  
-{{ :laboratoare:rip.gif?600 | RIP protocol}} +{{ :laboratoare:segmentation.jpg?600 | Segmentarea de imagini}}
-===== 2.Considerente teoretice ======+
  
 +===== 2. Introducere =====
  
-==== 2.1 Costul unei muchii ==== +==== 2.1 Conexitate în grafuri ====
-La fel ca la arbori de acoperire, presupunem că fiecare muchie are un **cost de parcurgere**.+
  
-==== 2.2 Costul unui drum; drumul de cost minim ==== +===Componentă conexă=== 
-Într-un graf, orice drum este definit de o succesiune de muchii (cu proprietatea că, pentru oricare două muchii consecutive din succesiune, nodul destinaţie/de sosire al primei muchii este acelaşi cu nodul sursa/de plecare al celei de-a doua muchii).+O componentă conexă a unui graf **neorientat** este un subgraf cu următoarele proprietăţi: 
 +  - oricare două noduri din acest subgraf sunt **conectate**(există un lanţ între ele) 
 +  - orice nod din acest subgraf **NU este conectat** cu niciun nod din afara subgrafului(nodurile din componentă fac muchii numai cu alte noduri din componentă)
  
-Costul unui drum va fi definit ca **suma costurilor** muchiilor ce compun acel drum.+<note important>Orice graf neorientat are cel puţin o componentă conexă.</note>
  
-Fie un nod sursă(S) şi un nod destinaţie(D). Pot exista mai multe drumuri de la S la D(drumuri care au S primul nod, D ultimul nod), iar drumul de cost minim de la S la D va fi cel mai ieftin(cu costul cel mai mic) dintre acestea.+===Graf neorientat conex=== 
 +Un graf neorientat este numit **conex** dacă are o singură **componentă conexă**.
  
-<note important>Pot exista mai multe drumuri de cost minim de la S la D.</note> +<note tip>Putem explora toate nodurile dintr-un graf neorientat conex dintr-o singură parcurgere a grafului(DFS sau BFS).</note>
-===== 3.Drumul de cost minim cu sursă unică ====== +
-Următorii algoritmi caută drumurile de cost minim de la **un singur nod(sursă)** la **toate celelalte noduri**. Rezultatul acestor algoritmi este un **arbore cu drumuri de cost minim**, unde: +
-  * nodul sursă(S) este rădăcina arborelui; +
-  * toate nodurile din graf sunt în arbore; +
-  * pentru orice nod destinaţie(D), costul drumului din arbore de la rădăcina S la D este drum de cost minim(de la S la Dîn graf.+
  
 +===Graf orientat slab conex===
 +Fie graful neorientat asociat unui graf orientat obţinut prin înlocuirea tuturor **arcelor** cu **muchii**. Atunci un graf orientat este **slab conex** dacă graful neorientat asociat acestuia este conex.
  
-==== 3.1 Algoritmul lui Dijkstra ====+===Graf orientat tare conex=== 
 +Un graf orientat este **tare conex** dacă există drum între oricare două noduri, atât într-un sens, cât şi în celelalt.
  
-Algoritmul lui Dijkstra se bazează pe un principiu similar cu cel al algoritmului lui Prim: +Se pot defini similar componentele slab conexă şi tare conexă.
-  * iniţial, toate nodurile sunt neexplorate şi vom construi arborele, începând de la nodul S; +
-  * atribuim un posibil cost(o estimare a distanţei) pentru fiecare nod. (iniţial, S are costul 0, toate celelalte noduri au costul **infinit**); +
-  * la fiecare pas, alegem cel mai bun candidat dintre nodurile neexplorate, urmând să îl explorăm(să îi evaluăm vecinii), iar acel candidat va rămâne în arbore; +
-  * la fiecare explorare(evaluare a vecinilor), dacă găsim o nouă estimare de cost mai bună decât cea precedentă, folosim, mai departe, noua estimare. Dacă dorim să ţinem evidenţa muchiilor folosite, actualizăşi nodul părinte al vecinului respectiv.+
  
-Diferenţa apareîn algoritmul lui Dijkstra, la funcţia folosită pentru estimarea costuriloratunci când evaluăm vecinii unui nod: +==== 2.2 Arborele văzut ca graf ==== 
-  Dacă C este nodul curent(pe care îl explorăm)atunci: +Folosind noţiunile de mai susputem spune că un arbore este un graf(pentru simplitatefie neorientat) **conex** şi cu număr minim de muchii, prin urmare, **aciclic**. 
-  pentru fiecare nod vecin(V) al lui Cnoul cost posibil va fi costul drumului S-V(de la S la V) care trece prin C, mai exact - suma dintre costul drumului S-C şi costul muchiei (C,V).+==== 2.3 Arbore vs. pădure de acoperire ==== 
 +Pentru un graf neorientatconstruirea unui arbore de acoperire(nu neapărat de cost minimpresupune construirea unui arbore care să fie **graf parţial**(să **acopere** toate nodurile).
  
-<note tip>Construind astfel algoritmul, este **garantat** în momentul în care explorăm un nod(C), estimarea pentru costul drumului S-C este chiar **costul minim**.</note>+Acest lucru este posibil numai dacă graful este **conex**. În caz contrarse poate construi câte un arbore de acoperire pentru fiecare **componentă conexă** a grafului, spunând că se construieşte o **pădure** de acoperire pentru graf.
  
-Paşii algoritmului lui Dijkstra: +==== 2.4 Arbore de cost minim ===
-<code> +Dacă fiecare muchie dintr-un arbore are un **cost**(o pondere), atunci **costul arborelui** este dat de **suma costurilor** muchiilor ce formează arborele.
-1. Declarăm două mulţimi: +
- mulţimea nodurilor neexplorate(MN), iniţial MN conţine toate nodurile; +
- mulţimea nodurilor explorate(ME) ce compun arborele, iniţial ME vidă; +
-2. Atribuim fiecărui nod o estimare iniţială a costului: +
- 0 pentru nodul sursă(S); +
- infinit pentru toate celelalte; +
-3. Cât timp există noduri în MN +
- 1. Alegem, din MN(nodurile neexplorate), nodul cu cel mai mic cost estimat +
- îl numim C(nodul curent) +
- 2. pentru fiecare din vecinii lui C care se află în MN  +
- 3. calculăm noua estimare de cost = cost(drumul S-C) + cost(muchia (C,V)); +
- 4. comparăm noua estimare cu vechiul cost(drumul S-V): +
- dacă noul cost e mai bun +
- 1. actualizăm cost(drumul S-V= noul cost; +
- 2. actualizăm parinte(V) = C; (pentru păstrarea muchiei folosite) +
- altfel păstrăm vechiul cost +
- 5Marcăm nodul C ca explorat: îl eliminăm din MN şi îl adăugăm în ME. +
- (Nu va mai fi verificat) +
-</code>+
  
-==== 3.2 Algoritmul Bellman-Ford ==== +Dacă, pe acelaşi principiu, fiecare muchie dintr-un graf are un cost, atunci alegerea unui **arbore minim de acoperire** presupune alegerea unui arbore care să acopere toate nodurile şi care să folosească muchiile ce dau suma costurilor minimă
-===== 4.Drumul de cost minim între oricare 2 noduri =====+===== 3Algoritmul lui Kruskal =====
-Următorul algoritm caută cel mai scurt drum de la **orice nod sursă(S)** la **fiecare nod destinaţie(D)**.+
  
 +Algoritmul lui Kruskal este un algoritm în teoria grafurilor care găsește arborele parțial de cost minim pentru un graf conex ponderat. 
  
-==== 4.1 Algoritmul Floyd-Warshall ==== +Cu alte cuvinte, găsește submulțimea muchiilor care formează un arbore care include toate vârfurile și care este minimizat din punct de vedere al costului
-===== 5.Exiciții laborator ======+
  
-===== 6.Referințe ====== +Dacă graful nu este conex, atunci algoritmul găsește o pădure parțială de cost minim (un arbore parțial de cost minim pentru fiecare componentă conexă). Algoritmul lui Kruskal este un exemplu de **algoritm greedy**. 
-    - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm|Algoritmul lui Dijkstra]] + 
-    - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Bellman%E2%80%93Ford_algorithm|Algoritmul lui Bellman Ford]] +<note tip> 
-    - [[http://www.algorithmist.com/index.php/Floyd-Warshall's_Algorithm|Algoritmul lui Floyd-Warshall]] +Algoritmul funcționează în felul următor: 
-    - [[https://profs.info.uaic.ro/~busaco/teach/courses/net/docs/protocoale_rutare.pdf|Protocoale de rutare]] + 
-    - [[http://example.com|Link extern]]+  *  creează o pădure F (o mulțime de arbori), unde fiecare vârf din graf este un arbore separat 
 +  *  creează o mulțime S care conține toate muchiile din graf 
 +  *  atât timp cât S este nevidă 
 +      * elimină o muchie de cost minim din S 
 +      * dacă acea muchie conectează doi arbori distincți, atunci adaugă muchia în pădure, combinând cei doi arbori într-unul singur 
 +      * altfel, ignoră muchia 
 + 
 +</note> 
 + 
 +{{ :laboratoare:kruskal.gif?900 |}} 
 + 
 + 
 +{{ :laboratoare:kruskal2.gif?900 |}} 
 +===== 4. Algoritmul lui Prim ===== 
 + 
 +Algoritmul lui Prim este un algoritm din teoria grafurilor care găsește arborele parțial de cost minim al unui graf conex ponderat. Înseamnă că găsește submulțimea muchiilor care formează un arbore care include toate vârfurile și al cărui cost este minimizat.  
 + 
 +<note tip> 
 +Algoritmul incrementează mărimea unui arbore, pornind de la un nod, până când sunt incluse toate nodurile. 
 + 
 +    * Intrare: Un graf conex ponderat cu nodurile V și muchiile E. 
 +    * Initializare: Vnou = {x}, unde x este un nod arbitrar (punct de plecare) din V, Enou= {} repetă până când Vnou=V: 
 +        * Alege muchia (u,v) din E de cost minim astfel încât u este în Vnou și v nu e (dacă există mai multe astfel de muchii, se alege arbitrar) 
 +        * Se adaugă v la Vnou, (u,v) la Enou 
 +    * Ieșire: Vnou și Enou descriu arborele parțial de cost minim 
 + 
 +</note> 
 + 
 +{{ :laboratoare:prim.gif?900 |}} 
 + 
 + 
 + 
 +{{ :laboratoare:prim2.gif?900 |}} 
 +===== 5. Exerciții de laborator ===== 
 + 
 +1.Vi s-a asignat rolul de nou coordonator al departamentul de rețelistică al companiei Coca Cola (Pepsi petru cei cărora nu le place Cola). Sediul companiei are arondate N-1 sucursale, iar voi trebuie să asigurațu conectivitate între toate locațiile folosind o lungime minimă de fibră optică, lucru care duce implicit la reducerea costurilor totale.  
 + 
 +<file cpp> 
 +# explicatii format  
 +# n=numar varfuri m=numar muchii 
 +# m randuri, cate unul pentru fiecare muchie: start end cost 
 +8 13   
 +1 2 4  
 +1 3 9 
 +1 4 1 
 +1 6 7 
 +2 3 12 
 +2 4 4 
 +3 8 13 
 +4 5 7 
 +4 6 8 
 +5 6 3 
 +5 7 6 
 +5 8 5 
 +7 8 2 
 +</file> 
 + 
 +====5.1. Exerciții - schelet de laborator==== 
 +Pentru acest laborator puteți descărca scheletul de cod de [[http://elf.cs.pub.ro/sda-ab/wiki/_media/laboratoare/lab6_arbori_min-skel.zip|aici]]. Descărcați arhiva și dezarhivați-o.  
 + 
 +=== Linux=== 
 +Puteti folosi utilitarul ''%%wget%%'' pentru descarcare si utilitarul ''%%unzip%%'' pentru dezarhivare. 
 + 
 +  * ''%%wget http://elf.cs.pub.ro/sda-ab/wiki/_media/laboratoare/lab6_arbori_min-skel.zip%%'' 
 +  * ''%%unzip lab6_arbori_min-skel.zip%%'' 
 + 
 +Pentru compilare folositi comanda ''%%make%%''. Pentru rulare puteti folosi comanda ''%%make run%%'' sau ''%%./graph%%''
 + 
 + 
 +==== Extra ==== 
 +  - Se dă un graf care coincide cu un arbore minim de acoperire. Verificaţi dacă, introducând o nouă muchie în graf, costul arborelui minim de acoperire se schimbă şi, dacă da, găsiţi muchia ce va fi scoasă. 
 +  - Se dă un graf care coincide cu un arbore minim de acoperire şi un vector(V) cu K noduri din graf. Care este costul minim al muchiilor pe care trebuie să le eliminaţi din graf pentru ca fiecare nod din vectorul V să se afle în altă componentă conexă. (Să nu existe drum între oricare două noduri din vectorul V). 
 +  - Se dă un graf care coincide cu un arbore minim de acoperire şi un nod auxiliar care formează doar două muchii. Verificaţi dacă folosirea nodului auxiliar pentru a conecta nodurile duce la un arbore de acoperire cu un cost mai mic. 
 + 
 + 
 +===== 6. Referințe ===== 
 +  - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_spanning_tree|Minimum spanning tree]] 
 +  - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Kruskal%27s_algorithm|Algoritmul lui Kruskal]] 
 +  - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Prim%27s_algorithm|Algoritmul lui Prim]] 
 +  - [[http://www.bogdanturcanu.ro/spanning-tree-protocol-stp/|Protocolul STP]] 
 +  - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Image_segmentation|Segmentarea de imagini]]
laboratoare/laborator-07.1491053100.txt.gz · Ultima modificare: 2017/04/01 16:25 de către mihai.iacov