text:
Anh chỉ nói rằng đợi anh, sao anh không nói cho em biết đợi anh trong bao lâu? Hay chính thời gian đợi nhau là cái cớ để mình xa nhau, một sự xa nhau chầm chậm nhưng nhói lòng.
Chỉ vì một chữ “đợi”, một chữ “chờ” mà nhiều người cảm thấy sợ hãi thời gian. Vì đó là kẻ thù lớn nhất, tàn khốc nhất có thể trong chốc lát nhấn chìm hai chữ “đợi chờ”. Chúng ta thương nhau, yêu nhau nhưng liệu rằng chúng ta có thể kiên nhẫn chờ đợi nhau ở cuối con đường được không?
Bản thân mỗi chúng ta đều không có đủ bao dung để nói rằng thời gian bao lâu không quan trọng và chỉ cần yêu nhau là đủ. Như thế là đang tự lừa dối lòng mình, và chẳng ai muốn đặt trái tim vào một con đường mạo hiểm không nhìn thấy điểm dừng.
Chẳng phải tình yêu không đủ lớn, không đủ dài để có thể nắm lấy tay nhau đi hết chặng đường còn lại mà là vì chúng ta đang tự đưa nhau vào một bài toán không có đáp số, mãi mãi chỉ là một dấu chấm hỏi treo lửng lơ. Chúng ta chọn đợi chờ để yêu nhau nhưng có biết rằng đó cũng là cách để làm thương tổn tim nhau không?
Thời gian có đủ để mình chờ nhau không anh? Em đã tự hỏi lòng mình rất nhiều lần chỉ duy nhất câu nói đấy, để rồi vin vào đó mà yêu anh, yêu lặng lẽ. Anh chỉ nói rằng đợi anh, sao anh không nói cho em biết đợi anh trong bao lâu? Hay chính thời gian đợi nhau là cái cớ để mình xa nhau, một sự xa nhau chầm chậm nhưng nhói lòng.
Con người ta vẫn luôn ích kỷ, nhất là trong tình yêu nhưng thực ra những kẻ ích kỷ chính là những kẻ yêu rất nhiều. Ích kỷ để giữ lấy nhau, ích kỷ để yêu nhau. Nhưng anh có thể cho em một thời hạn cho sự đợi chờ này hay không? Em chỉ cần thời gian đủ để yêu, để đợi, để mong và để đánh đổi cả tuổi thanh xuân để chờ một người.
Nếu anh thương em thật lòng thì anh sẽ nghĩ đến cảm giác của một người mang trong lòng sự chờ đợi. Vì chờ đợi chẳng làm cho tình yêu vơi đi, nó có thể coi là thuốc thử đắng chát của tình yêu nhưng đừng để trái tim héo mòn vì đợi mà hãy là niềm hi vọng khi được chờ một người.
Anh đã can đảm nói rằng “Hãy đợi anh” thì hãy can đảm cho em một niềm hi vọng, dù là nhỏ nhoi thì em tin mình sẽ làm được. Nếu kẻ đợi chờ là cái cảm giác khắc khoải khi đi trên một sa mạc đầy cát thì trách nhiệm của kẻ được chờ càng nặng nề hơn. Anh có làm được không?
Em vẫn chờ, em vẫn đợi, nhưng anh hãy gia hạn cho em thời gian đủ để em đợi được không?

markdown:
**Anh chỉ nói rằng đợi anh, sao anh không nói cho em biết đợi anh trong bao lâu? Hay chính thời gian đợi nhau là cái cớ để mình xa nhau, một sự xa nhau chầm chậm nhưng nhói lòng.**
Chỉ vì một chữ “đợi”, một chữ “chờ” mà nhiều người cảm thấy sợ hãi thời gian. Vì đó là kẻ thù lớn nhất, tàn khốc nhất có thể trong chốc lát nhấn chìm hai chữ “đợi chờ”. Chúng ta thương nhau, yêu nhau nhưng liệu rằng chúng ta có thể kiên nhẫn chờ đợi nhau ở cuối con đường được không?
Bản thân mỗi chúng ta đều không có đủ bao dung để nói rằng thời gian bao lâu không quan trọng và chỉ cần yêu nhau là đủ. Như thế là đang tự lừa dối lòng mình, và chẳng ai muốn đặt trái tim vào một con đường mạo hiểm không nhìn thấy điểm dừng.
Chẳng phải tình yêu không đủ lớn, không đủ dài để có thể nắm lấy tay nhau đi hết chặng đường còn lại mà là vì chúng ta đang tự đưa nhau vào một bài toán không có đáp số, mãi mãi chỉ là một dấu chấm hỏi treo lửng lơ. Chúng ta chọn đợi chờ để yêu nhau nhưng có biết rằng đó cũng là cách để làm thương tổn tim nhau không?
Thời gian có đủ để mình chờ nhau không anh? Em đã tự hỏi lòng mình rất nhiều lần chỉ duy nhất câu nói đấy, để rồi vin vào đó mà yêu anh, yêu lặng lẽ. Anh chỉ nói rằng đợi anh, sao anh không nói cho em biết đợi anh trong bao lâu? Hay chính thời gian đợi nhau là cái cớ để mình xa nhau, một sự xa nhau chầm chậm nhưng nhói lòng.
Con người ta vẫn luôn ích kỷ, nhất là trong tình yêu nhưng thực ra những kẻ ích kỷ chính là những kẻ yêu rất nhiều. Ích kỷ để giữ lấy nhau, ích kỷ để yêu nhau. Nhưng anh có thể cho em một thời hạn cho sự đợi chờ này hay không? Em chỉ cần thời gian đủ để yêu, để đợi, để mong và để đánh đổi cả tuổi thanh xuân để chờ một người.
Nếu anh thương em thật lòng thì anh sẽ nghĩ đến cảm giác của một người mang trong lòng sự chờ đợi. Vì chờ đợi chẳng làm cho tình yêu vơi đi, nó có thể coi là thuốc thử đắng chát của tình yêu nhưng đừng để trái tim héo mòn vì đợi mà hãy là niềm hi vọng khi được chờ một người.
Anh đã can đảm nói rằng “Hãy đợi anh” thì hãy can đảm cho em một niềm hi vọng, dù là nhỏ nhoi thì em tin mình sẽ làm được. Nếu kẻ đợi chờ là cái cảm giác khắc khoải khi đi trên một sa mạc đầy cát thì trách nhiệm của kẻ được chờ càng nặng nề hơn. Anh có làm được không?
Em vẫn chờ, em vẫn đợi, nhưng anh hãy gia hạn cho em thời gian đủ để em đợi được không?

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: nginx

Connection: close

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
CÂY
Chia sẻ: Nguyễn Thị Giỏi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:24
lượt xem 36
download
CÂY
Cây là một đồ thị vô hướng, liên thông và không có chu trình sơ cấp. Do cây không có chu trình sơ cấp, nên cây không thể có cạnh bội và khuyên. Vậy mọi cây là đơn đồ thị.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: CÂY
- CHƯƠNG IV CÂY I. Một số khái niệm cơ bản 1. Cây (Tree) 2. Rừng (Forest) 3. Định lý về điều kiện đủ của cây 4. Cây có gốc 5. Định lý Chain 6. Cây m - phân II. Một số tính chất của cây 1. Tính chất 1 2. Tính chất 2 3. Tính chất 3 III. Cây nhị phân và phép duyệt cây 1. Định nghĩa 2. Ví dụ 3. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) IV. Cây khung 1. Định nghĩa 2. Ví dụ 3. Định lý 4. Cây khung nhỏ nhất
- I. Một số khái niệm cơ bản 1. Cây (Tree) 1.1. Định nghĩa Cây là một đồ thị vô hướng, liên thông và không có chu trình sơ cấp. Do cây không có chu trình sơ cấp, nên cây không thể có cạnh bội và khuyên. Vậy mọi cây là đơn đồ thị. 1.2. Các ví dụ G1 và G2, G là các cây. G3 và G4 không là cây. + G3 có chứa chu trình nên G3 không là cây, + G4 không liên thông nên G4 không là cây. 2. Rừng (Forest) TOP 2.1. Định nghĩa Rừng là đồ thị vô hướng không có chu trình. Từ định nghĩa, ta thấy rừng là một đồ thị có nhiều thành phần liên thông mà mỗi thành phần liên thông của nó là một cây.
- 2.2. Ví dụ G là một rừng và G có 3 thành phần liên thông. 3. Định lý về điều kiện đủ của cây TOP Nếu trong đồ thị vô hướng G, mọi cặp đỉnh của nó luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất thì G là một cây. Chứng minh Giả sử G là một cây ta sẽ chứng minh mọi cặp đỉnh trong G đều tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất. Thật vậy: Nếu trong G tồn tại một đường đi giữa hai đỉnh v và w và không là đường đi sơ cấp. Khi đó trên đường đi sẽ tồn tại ít nhất một đỉnh u được đi lặp lại. Khi đó trong G sẽ có một chu trình: (1) Mặt khác, giả sử trên G có 2 đường sơ cấp khác nhau và nối 2 đỉnh v và w. Được liệt kê lần lượt như sau: và + Gọi i là chỉ số bé nhất của các đỉnh trên đường đi sao cho + Gọi j là chỉ số bé nhất sao cho tồn tại một chỉ số để . Ta thấy rằng các chỉ số i, j và k như thế là tồn tại và khi đó trong G tồn tại một chu trình: (2) Vậy từ (1) và (2), ta có: Nếu trong đồ thị vô hướng G, mọi cặp đỉnh của nó luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất thì G là một cây. 4. Cây có gốc
- 4.1. Định nghĩa Trong một cây, nếu ta chọn một đỉnh đặc biệt gọi là gốc của cây và định hướng các cạnh trên cây từ gốc đi ra thì ta được một đồ thị có hướng gọi là cây có gốc. Chú ý: Cùng một cây, nếu ta chọn gốc khác nhau thì cây có gốc thu được sẽ khác nhau. 4.2. Ví dụ T1 T2 T3 + T1 là một cây, + T2 là cây có gốc a, + T3 là cây có gốc e, + T2 và T3 là các cây có gốc được sinh ra từ cây T1. 4.3. Một số khái niệm Cho T là một cây có gốc, v là một đỉnh khác gốc của T. Cha của v là đỉnh u ∈ T sao cho có một cạnh có hướng duy nhất từ u → v. Khi đó, u được gọi là cha của v; v là con của u. Các đỉnh có cùng cha được gọi là anh em. Tổ tiên của một đỉnh khác gốc là các đỉnh trên đường đi từ gốc đến đỉnh đó. Con cháu của v là các đỉnh có v là tổ tiên. Các đỉnh của cây không có con được gọi là lá. Các đỉnh có con được gọi là đỉnh trong.
- Trong một cây, cho a là một đỉnh. Cây con với gốc a là đồ thì con của cây đang xét, bao gồm a và các con cháu của nó cùng tất cả các cạnh liên thuộc với các con cháu của a. Mức của một đỉnh v trong một cây có gốc T là khoảng cách từ gốc đến v. Mức lớn nhất của một đỉnh bất kỳ trong cây gọi là chiều cao của cây. Ví dụ đỉnh d có các con là g, h, i. Đồ thị bên phải là một cây con của cây bên trái. 5. Định lý Daisy Chain TOP Giả sử T là một đồ thị có n đỉnh. Khi đó, 6 mệnh đề sau là tương đương: (1): T là một cây, (2): T không có chu trình và có n - 1 cạnh. (3): T là một đồ thị liên thông và nếu hủy bất kỳ một cạnh nào của nó cũng làm mất tính liên thông. (4): Giữa 2 đỉnh bất kỳ của T , luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất nối 2 đỉnh này. (5): T không có chu trình và nếu thêm một cạnh mới nối 2 đỉnh bất kỳ của T thì sẽ tạo ra một chu trình. (6): T liên thông và có n - 1 cạnh. Chứng minh Ta sẽ chứng minh định lý này theo quy trình vòng tròn như sau:
- : Vì T là một cây nên T là đồ thị liên thông. Hơn nữa, ta có thể xem T là một cây có gốc. Khi đó, mọi đỉnh trên cây đều có bậc vào là 1 ngoại trừ đỉnh gốc có bậc vào là 0. T có n đỉnh nghĩa là có n - 1 đỉnh khác gốc. Vậy T liên thông và có n -1 cạnh. : Vì T không có chu trình nên mỗi thành phần liên thông của T phải là một cây. Giả sử T có thành phần liên thông. Gọi ni là số đỉnh thuộc thành phần liên thông thứ i , theo mệnh đề (2) ta có số cạnh của thành phần liên thông thứ i là ni - 1. Theo giả thuyết ta có: .Đẳng thức này chỉ xảy ra khi k =1, nghĩa là T có 1 thành phần liên thông nghĩa là T liên thông. Bây giờ, nếu hủy đi một cạnh của T, ta nhận được một đồ thị T’ có n - 2 cạnh và T’ không có chu trình vậy T’ cũng là một cây: vô lý. : Gọi v và w là 2 đỉnh bất kỳ của T. Vì T liên thông nền tồn tại một đường đi nối chúng. Giả sử có 2 đường khác nhau cùng nối v với w, khi đó nếu ta hủy đi một cạnh bất kỳ thuộc trên đường thứ nhất nhưng không thuộc đường thứ hai thì vẫn không làm mất tính liên thông của T. Điều này mâu thuẫn với tính chất (3). : Nếu T có một chu trình nối 2 đỉnh phân biệt v và w, khi thêm vào một cạnh mới nối 2 đỉnh này thì rõ ràng có 2 đường đi khác nhau cùng nối 2 đỉnh v và w. Mâu thuẫn với (4). Vậy T không có chu trình. Bây giờ, thêm một cạnh nối 2 đỉnh v và w của T. Theo giả thuyết trong T có một đường đi trong T (không chứa cạnh mới) nối v và w. Rõ ràng, đường này thêm cạnh mới sẽ tạo thành chu trình. : Xét hai đỉnh bất kỳ v và w của T. Thêm vào T một cạnh mới nối 2 đỉnh này sẽ tạo thành chu trình (giả thuyết). Hủy cạnh mới này khỏi chu trình, ta được một đường trong T nối 2 đỉnh v và w. Vậy T liên thông và không có chu trình. Theo giả thuyết T có n đỉnh nên T có n - 1 cạnh. : Giả sử T có chu trình và có n - 1 cạnh. Hủy một cạnh khỏi chu trình này vẫn không làm mất tính liên thông của T. Nếu đồ thị nhận được vẫn còn chu trình, ta lại hủy bỏ một cạnh trong chu trình mới,cứ thế tiếp tục cho đến khi nhận được một đồ thị liên thông không có chu trình. Đồ thị này là một cây có n đỉnh nhưng có ít hơn n - 1 cạnh (mâu thuẫn). Vậy T không có chu trình, nghĩa là T là một cây. 6. Cây m-phân TOP
- 6.1. Định nghĩa Cây có gốc được gọi là cây m-phân nếu tất cả các đỉnh trong của nó không có hơn m con. Cây được gọi là m-phân đầy đủ nếu mọi đỉnh trong của nó có đúng m con. Cây 2-phân được gọi là cây nhị phân. 6.2. Ví dụ + T1: cây nhị phân đầy đủ + T2: cây tam phân đầy đủ + T3: cây tứ phân (không đầy đủ). II. Một số tính chất của cây TOP 1. Tính chất 1 TOP Nếu T là một cây có n đỉnh thì T phải có ít nhất 2 đỉnh treo. Chứng minh b u a v
- Giả sử a và b là một cạnh của T. Gọi là đường sơ cấp dài nhất trên T chứa cạnh ab. Chẳng hạn: Ta thấy u và v phải là 2 đỉnh treo. Thật vậy, nếu u hoặc v không là đỉnh treo thì nó phải là đầu múc của 1 cạnh xu (hoặc vy) nào đó. Khi đó, sẽ tồn tại đường chứa cạnh ab có độ dài lớn hơn (Vô lý). Vậy u và v phải là 2 đỉnh treo. 2. Tính chất 2 TOP Cây m-phân đầy đủ với i đỉnh trong sẽ có tất cả n = m.i + 1 đỉnh. Chứng minh Mỗi đỉnh từ gốc là con của một đỉnh trong. Mỗi đỉnh trong có m con, mà có i đỉnh trong ⇒ có m.i đỉnh khác gốc ⇒ cây có tất cả (m.i + 1) đỉnh. 3. Tính chất 3 TOP Cho T là cây m-phân đầy đủ có i là số các đỉnh trong và l là số các lá của đỉnh này. Ta có: 3.1. Nếu T có n đỉnh thì i = 3.2. T có i đỉnh trong thì n = m.i + 1; l = (m − 1)i + 1 3.3. T có l lá thì n = m.i + 1 và n = l + i. (Tính chất này xem như bài tập - Sinh viên tự chứng minh) III. Cây nhị phân và phép duyệt cây TOP TOP 1. Định nghĩa Duyệt cây là đưa ra một danh sách liệt kê tất cả các đỉnh của cây, mỗi đỉnh một lần. Có 3 phép duyệt cây thường dùng là duyệt tiền tự (PreOrder), duyệt trung tự (InOrder) và duyệt hậu tự (PostOrder). Cả ba phương pháp duyệt trên đều được định
- nghĩa đệ quy đối với cây nhị phân (mỗi nút có tối đa 2 con lần lượt được gọi là con trái và con phải của nút). 1.2. Định nghĩa phép duyệt tiền tự (PreOrder) 1. Duyệt nút gốc, 2. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt tiền tự, 3. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt tiền tự, 1.3. Định nghĩa phép duyệt trung tự (InOrder) 1. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt trung tự, 2. Duyệt nút gốc, 3. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt trung tự, 1.4. Định nghĩa phép duyệt hậu tự (PostOrder) 1. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt hậu tự, 2. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt hậu tự, 3. Duyệt nút gốc. TOP 2. Ví dụ A B C D E F
- Duyệt cây nhị phân sau theo tiền tự, trung tự, hậu tự Danh sách duyệt tiền tự: A B D E C F Danh sách duyệt trung tự: D B E A C F Danh sách duyệt hậu tự: D E B F C A TOP 3. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) 3.1. Cây biểu thức số học Cây biểu thức số học là một cây nhị phân, trong đó: + Mỗi nút trong biểu diễn cho một toán tử 2 ngôi . + Mỗi nút lá biểu diễn cho một toán hạng của biểu thức. Nếu nút trong biểu diễn cho toán tử 2 ngôi và có 2 con: + Con trái biểu diễn cho biểu thức E1, + Con phải biểu diễn cho biểu thức E2, khi đó nút trong này biểu diễn cho biểu thức số học Ví dụ: Xét biểu thức số học Được biểu diễn bằng cây biểu thức số học sau:
- - ^ + 2 3 2 * - 4 1 / 15 5 Đối với cây biểu thức số học nếu duyệt tiền tự ta được biểu thức tiền tố, duyệt trung tự ta được biểu thức trung tố và duyệt hậu tự ta được biểu thức hậu tố của biểu thức số học ban đầu.
- + Biểu thức tiền tố: - ^ + 2 3 2 * - 4 1 / 15 5 + Biểu thức trung tố: 2 + 3 ^ 2 - 4 - 1 * 15 / 5 + Biểu thức hậu tố: 2 3 + 2 ^ 4 1 - 15 5 / * - 3.2. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (RPN) Trong máy tính để tính giá trị của biểu thức E người ta sử dụng biểu thức dạng hậu tố gọi là ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) của biểu thức E. Trong máy tính giá trị của biểu thức E được tính bằng cách lưu các số của biểu thức E được biểu diễn theo ký pháp RPN vào trong một bộ nhớ Stack (Stack là một cấu trúc lưu trữ có tính chất là phần tử nào được lưu trữ trước thì được lấy ra sau). Mỗi khi một toán tử được đưa vào thì máy sẽ lấy 2 toán hạng ở đầu Stack ra, áp dụng phép toán được biểu diễn bởi toán tử cho 2 toán hạng này rồi lại đẩy kết quả vào stack, cứ như thế cho đến khi đạt được kết quả sau cùng. Quá trình tính giá trị cho biểu thức E ở ví dụ trên được mô tả bởi hình vẽ: Biểu thức nhập dưới dạng ký pháp PRN: E = 2 3 + 2 ^ 4 1 - 15 5 / * - Quá trình lưu trữ của cấu trúc Stack như sau: 16 - 9 * 3 / 5 15 3 - 1 4
- 25 ^ 2 5 + 3 2 Stack IV. Cây khung TOP 1. Định nghĩa TOP Cho G là một đơn đồ thị. Một cây được gọi là cây khung của G nếu nó là một đồ thị con của G và chứa tất cả các đỉnh của G. 2. Ví dụ TOP Cho đơn đồ thị G sau: Một cây khung tạo ra từ G bằng cách xóa đi các cạnh tạo ra chu trình đơn: ae, ef và cd là: 3. Định lý TOP Một đơn đồ thị là liên thông khi và chỉ khi nó có cây khung. Chứng minh
- Giả sử G có cây khung T ⇒ T chứa tất cả các đỉnh của G. Vì T là cây nên luôn có đường đi giữa 2 đỉnh bất kỳ của T. Mà T là đồ thị con chứa tất cả các đỉnh của G ⇒ luôn tồn tại đường đi giữa 2 đỉnh bất kỳ trong G. Vậy G liên thông. Giả sử G là liên thông. Nếu G không phải là một cây ⇒ G có chu trình đơn. Xóa đi một cạnh trong chu trình đơn này. Khi đó, đồ thị nhận được có số cạnh ít hơn G nhưng số đỉnh vẫn bằng số đỉnh của G và vẫn liên thông. Nếu đồ thị con này không là cây thì nó còn chứa chu trình đơn. Lặp lại quá trình trên, ta lại xóa đi một cạnh của chu trình đơn này. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi không còn chu trình đơn nào. Điều này luôn thực hiện được vì ta chỉ xét các đồ thị hữu hạn. Khi quá trình kết thúc, ta nhận được một cây khung của G. TOP 4. Cây khung bé nhất 4.1. Định nghĩa Cây khung nhỏ nhất trong một đồ thị liên thông, có trọng số là một cây khung có tổng trọng số trên các cạnh của nó là nhỏ nhất. 4.2. Thuật toán Prim Thuật toán Prim được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1957. Thuật toán Prim được dùng để tìm cây khung nhỏ nhất trong một đồ thị liên thông có trọng số. Thuật toán Prim bắt đầu bằng việc chọn một cạnh bất kỳ có trọng số nhỏ nhất, đặt nó vào cây khung. Sau đó, lần lượt ghép vào cây các cạnh có trọng số nhỏ nhất liên thuộc với một đỉnh của cây và không tạo ra chu trình trong cây. Thuật toán dừng lại khi (n − 1) cạnh được ghép vào cây. Chú ý: Có nhiều hơn một cây khung nhỏ nhất ứng với một đồ thị liên thông và có trọng số. Thuật toán Prim dưới dạng giả mã: Procedure Prim (G: đồ thị liên thông có trọng số với n đỉnh). T: = cạnh có trọng số nhỏ nhất. for i = 1 to n − 2. begin e:= cạnh có trọng số tối thiểu liên thuộc với một đỉnh trong T và không tạo ra chu trình trong T nếu ghép nó vào T.
- T: = T với e được ghép vào end {T là cây khung nhỏ nhất của G}. Ví dụ: Dùng thuật toán Prim để tìm cây khung nhỏ nhất trong đơn đồ thị có trọng số sau: Ta có: Bước chọn Cạnh Trọng số fg 1 gd 2 dc 3 ca 5 ab 7 be 6 Tổng cộng 24 Khi đó ta có cây bao trùm nhỏ nhất: 4.3. Thuật toán Kruskal
- Để tìm cây khung nhỏ nhất của một đơn đồ thị liên thông có trọng số. Ta còn có thể dùng thuật toán Kruskal. Để thực hiện thuật toán Kruskal, ta xuất phát từ việc chọn cạnh có trọng số nhỏ nhất của đồ thị. Sau đó lần lượt ghép thêm vào các cạnh có trọng số tối thiểu và không tạo thành chu trình với các cạnh đã được chọn. Thuật toán dừng lại khi (n − 1) cạnh được chọn. Thuật toán Kruskal dưới dạng giả mã: Procedure Kruskal (G: đồ thị n đỉnh, liên thông có trọng số). T: = đồ thị rỗng for i: = 1 to n − 1 begin e: = một cạnh bất kỳ của G với trọng số nhỏ nhất và không tạo ra chu trình trong T, khi ghép nó vài T. T: = T với cạnh e đã được ghép vào. end {T là cây khung nhỏ nhất}. Sự khác nhau giữa thuật toán Prim và thuật toán Kruskal. - Trong thuật toán Prim, ta chọn các cạnh có trọng số nhỏ nhất, liên thông với các đỉnh đã thuộc cây và không tạo ra chu trình. - Trong thuật toán Kruskal, ta chọn các cạnh có trọng số tối thiểu mà không nhất thiết phải liên thuộc với các đỉnh của cây và không tạo ra chu trình. Ví dụ: Dùng thuật toán Kruskal, tìm cây bao trùm ngắn nhất của đồ thị sau: Ta xây dựng cây bao trùm ngắn nhất theo các bước: Bước chọn Cạnh Trọng số ab 1
- eg 2 cf 3 ae 4 bd 4 cd 4 Tổng cộng 24 Khi đó, ta có cây bao trùm nhỏ nhất: Lưu ý: Cây khung cực đại của một đồ thị vô hướng, liên thông, có trọng số là cây khung có trọng số lớn nhất. Bài tập 1. Vẽ tất cả các cây (không đẳng cấu với nhau) có 3 đỉnh, 4 đỉnh, 5 đỉnh và 6 đỉnh. 2. Tìm mọi cây T sao cho: a. T là một đồ thị đều. b. đồ thị bù của T cũng là một cây. 2 a c d b 3
- e f g h 1 4 3 10 14 15 5 20 9 7 11 3. Tìm cây bao trùm ngắn nhất của đồ thị G sau bằng thuật toán Kruskal và thuật toán Prim (bắt đầu từ đỉnh d). 4.Tìm cây bao trùm dài nhất của đồ thị G trong bài 3.
- 5. Dùng thuật toán Kruskal và thuật toán Prim tìm cây bao trùm ngắn nhất của các đồ thị sau: a b c d 2 3 4 5 5 6 e f g h i 1 7 3 8 4 4 4
- 2 3 b a b c d f h g i e 2 2 2 2 3 3
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Thuyết đồ thị - Cây
0 p | 182 | 69
-
Giáo trình toán rời rạc - CÂY
17 p | 141 | 64
-
Thiết kế và cài đặt thuật toán xây dựng cây khung theo chiều rộng BFS
3 p | 229 | 56
-
Bài toán bảy cây cầu Euler
3 p | 170 | 38
-
BÀI 19: Một số ứng dụng của cây bao trùm
6 p | 143 | 33
-
BÀI 18_Chương 11: Cây và một số ứng dụng
6 p | 130 | 30
-
Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 5 - Ước lượng khoảng tin cậy
21 p | 124 | 24
-
TOÁN TRỒNG CÂY
2 p | 186 | 22
-
Bài giảng Toán rời rạc ứng dụng trong tin học - Chương 4: Khái niệm cơ bản về cây
38 p | 88 | 20
-
Bài 4: Cây (Tree)
13 p | 82 | 15
-
BÀI 20: Cây phân cấp
9 p | 85 | 14
-
Bài 18 Cây và một số ứng dụng
6 p | 76 | 13
-
Chương II: Cây
0 p | 60 | 6
-
Bài giảng Cây
29 p | 32 | 4
-
Sử dụng lí thuyết tập thô cho việc tạo cấu trúc cây Hah trong phân lớp đa lớp
10 p | 18 | 4
-
Sử dụng giải thuật tối ưu hóa rừng cây rời rạc cho bài toán lập lịch các công việc độc lập trong lưới tính toán với tìm kiếm cục bộ
12 p | 13 | 4
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 5 - Cây và cây khung của đồ thị
37 p | 31 | 4
-
Bài giảng về CÂY
0 p | 47 | 2

markdown:
# CÂY
Chia sẻ: Nguyễn Thị Giỏi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:24
lượt xem 36
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2009/20091104/ntgioi120403/80x100/ch4_2819.jpg)
##
CÂY
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static.tlvnimg.com/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Cây là một đồ thị vô hướng, liên thông và không có chu trình sơ cấp. Do cây không có chu trình sơ cấp, nên cây không thể có cạnh bội và khuyên. Vậy mọi cây là đơn đồ thị.
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: CÂY
- CHƯƠNG IV CÂY I. Một số khái niệm cơ bản 1. Cây (Tree) 2. Rừng (Forest) 3. Định lý về điều kiện đủ của cây 4. Cây có gốc 5. Định lý Chain 6. Cây m - phân II. Một số tính chất của cây 1. Tính chất 1 2. Tính chất 2 3. Tính chất 3 III. Cây nhị phân và phép duyệt cây 1. Định nghĩa 2. Ví dụ 3. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) IV. Cây khung 1. Định nghĩa 2. Ví dụ 3. Định lý 4. Cây khung nhỏ nhất
- I. Một số khái niệm cơ bản 1. Cây (Tree) 1.1. Định nghĩa Cây là một đồ thị vô hướng, liên thông và không có chu trình sơ cấp. Do cây không có chu trình sơ cấp, nên cây không thể có cạnh bội và khuyên. Vậy mọi cây là đơn đồ thị. 1.2. Các ví dụ G1 và G2, G là các cây. G3 và G4 không là cây. + G3 có chứa chu trình nên G3 không là cây, + G4 không liên thông nên G4 không là cây. 2. Rừng (Forest) TOP 2.1. Định nghĩa Rừng là đồ thị vô hướng không có chu trình. Từ định nghĩa, ta thấy rừng là một đồ thị có nhiều thành phần liên thông mà mỗi thành phần liên thông của nó là một cây.
- 2.2. Ví dụ G là một rừng và G có 3 thành phần liên thông. 3. Định lý về điều kiện đủ của cây TOP Nếu trong đồ thị vô hướng G, mọi cặp đỉnh của nó luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất thì G là một cây. Chứng minh Giả sử G là một cây ta sẽ chứng minh mọi cặp đỉnh trong G đều tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất. Thật vậy: Nếu trong G tồn tại một đường đi giữa hai đỉnh v và w và không là đường đi sơ cấp. Khi đó trên đường đi sẽ tồn tại ít nhất một đỉnh u được đi lặp lại. Khi đó trong G sẽ có một chu trình: (1) Mặt khác, giả sử trên G có 2 đường sơ cấp khác nhau và nối 2 đỉnh v và w. Được liệt kê lần lượt như sau: và + Gọi i là chỉ số bé nhất của các đỉnh trên đường đi sao cho + Gọi j là chỉ số bé nhất sao cho tồn tại một chỉ số để . Ta thấy rằng các chỉ số i, j và k như thế là tồn tại và khi đó trong G tồn tại một chu trình: (2) Vậy từ (1) và (2), ta có: Nếu trong đồ thị vô hướng G, mọi cặp đỉnh của nó luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất thì G là một cây. 4. Cây có gốc
- 4.1. Định nghĩa Trong một cây, nếu ta chọn một đỉnh đặc biệt gọi là gốc của cây và định hướng các cạnh trên cây từ gốc đi ra thì ta được một đồ thị có hướng gọi là cây có gốc. Chú ý: Cùng một cây, nếu ta chọn gốc khác nhau thì cây có gốc thu được sẽ khác nhau. 4.2. Ví dụ T1 T2 T3 + T1 là một cây, + T2 là cây có gốc a, + T3 là cây có gốc e, + T2 và T3 là các cây có gốc được sinh ra từ cây T1. 4.3. Một số khái niệm Cho T là một cây có gốc, v là một đỉnh khác gốc của T. Cha của v là đỉnh u ∈ T sao cho có một cạnh có hướng duy nhất từ u → v. Khi đó, u được gọi là cha của v; v là con của u. Các đỉnh có cùng cha được gọi là anh em. Tổ tiên của một đỉnh khác gốc là các đỉnh trên đường đi từ gốc đến đỉnh đó. Con cháu của v là các đỉnh có v là tổ tiên. Các đỉnh của cây không có con được gọi là lá. Các đỉnh có con được gọi là đỉnh trong.
- Trong một cây, cho a là một đỉnh. Cây con với gốc a là đồ thì con của cây đang xét, bao gồm a và các con cháu của nó cùng tất cả các cạnh liên thuộc với các con cháu của a. Mức của một đỉnh v trong một cây có gốc T là khoảng cách từ gốc đến v. Mức lớn nhất của một đỉnh bất kỳ trong cây gọi là chiều cao của cây. Ví dụ đỉnh d có các con là g, h, i. Đồ thị bên phải là một cây con của cây bên trái. 5. Định lý Daisy Chain TOP Giả sử T là một đồ thị có n đỉnh. Khi đó, 6 mệnh đề sau là tương đương: (1): T là một cây, (2): T không có chu trình và có n - 1 cạnh. (3): T là một đồ thị liên thông và nếu hủy bất kỳ một cạnh nào của nó cũng làm mất tính liên thông. (4): Giữa 2 đỉnh bất kỳ của T , luôn tồn tại một đường đi sơ cấp duy nhất nối 2 đỉnh này. (5): T không có chu trình và nếu thêm một cạnh mới nối 2 đỉnh bất kỳ của T thì sẽ tạo ra một chu trình. (6): T liên thông và có n - 1 cạnh. Chứng minh Ta sẽ chứng minh định lý này theo quy trình vòng tròn như sau:
- : Vì T là một cây nên T là đồ thị liên thông. Hơn nữa, ta có thể xem T là một cây có gốc. Khi đó, mọi đỉnh trên cây đều có bậc vào là 1 ngoại trừ đỉnh gốc có bậc vào là 0. T có n đỉnh nghĩa là có n - 1 đỉnh khác gốc. Vậy T liên thông và có n -1 cạnh. : Vì T không có chu trình nên mỗi thành phần liên thông của T phải là một cây. Giả sử T có thành phần liên thông. Gọi ni là số đỉnh thuộc thành phần liên thông thứ i , theo mệnh đề (2) ta có số cạnh của thành phần liên thông thứ i là ni - 1. Theo giả thuyết ta có: .Đẳng thức này chỉ xảy ra khi k =1, nghĩa là T có 1 thành phần liên thông nghĩa là T liên thông. Bây giờ, nếu hủy đi một cạnh của T, ta nhận được một đồ thị T’ có n - 2 cạnh và T’ không có chu trình vậy T’ cũng là một cây: vô lý. : Gọi v và w là 2 đỉnh bất kỳ của T. Vì T liên thông nền tồn tại một đường đi nối chúng. Giả sử có 2 đường khác nhau cùng nối v với w, khi đó nếu ta hủy đi một cạnh bất kỳ thuộc trên đường thứ nhất nhưng không thuộc đường thứ hai thì vẫn không làm mất tính liên thông của T. Điều này mâu thuẫn với tính chất (3). : Nếu T có một chu trình nối 2 đỉnh phân biệt v và w, khi thêm vào một cạnh mới nối 2 đỉnh này thì rõ ràng có 2 đường đi khác nhau cùng nối 2 đỉnh v và w. Mâu thuẫn với (4). Vậy T không có chu trình. Bây giờ, thêm một cạnh nối 2 đỉnh v và w của T. Theo giả thuyết trong T có một đường đi trong T (không chứa cạnh mới) nối v và w. Rõ ràng, đường này thêm cạnh mới sẽ tạo thành chu trình. : Xét hai đỉnh bất kỳ v và w của T. Thêm vào T một cạnh mới nối 2 đỉnh này sẽ tạo thành chu trình (giả thuyết). Hủy cạnh mới này khỏi chu trình, ta được một đường trong T nối 2 đỉnh v và w. Vậy T liên thông và không có chu trình. Theo giả thuyết T có n đỉnh nên T có n - 1 cạnh. : Giả sử T có chu trình và có n - 1 cạnh. Hủy một cạnh khỏi chu trình này vẫn không làm mất tính liên thông của T. Nếu đồ thị nhận được vẫn còn chu trình, ta lại hủy bỏ một cạnh trong chu trình mới,cứ thế tiếp tục cho đến khi nhận được một đồ thị liên thông không có chu trình. Đồ thị này là một cây có n đỉnh nhưng có ít hơn n - 1 cạnh (mâu thuẫn). Vậy T không có chu trình, nghĩa là T là một cây. 6. Cây m-phân TOP
- 6.1. Định nghĩa Cây có gốc được gọi là cây m-phân nếu tất cả các đỉnh trong của nó không có hơn m con. Cây được gọi là m-phân đầy đủ nếu mọi đỉnh trong của nó có đúng m con. Cây 2-phân được gọi là cây nhị phân. 6.2. Ví dụ + T1: cây nhị phân đầy đủ + T2: cây tam phân đầy đủ + T3: cây tứ phân (không đầy đủ). II. Một số tính chất của cây TOP 1. Tính chất 1 TOP Nếu T là một cây có n đỉnh thì T phải có ít nhất 2 đỉnh treo. Chứng minh b u a v
- Giả sử a và b là một cạnh của T. Gọi là đường sơ cấp dài nhất trên T chứa cạnh ab. Chẳng hạn: Ta thấy u và v phải là 2 đỉnh treo. Thật vậy, nếu u hoặc v không là đỉnh treo thì nó phải là đầu múc của 1 cạnh xu (hoặc vy) nào đó. Khi đó, sẽ tồn tại đường chứa cạnh ab có độ dài lớn hơn (Vô lý). Vậy u và v phải là 2 đỉnh treo. 2. Tính chất 2 TOP Cây m-phân đầy đủ với i đỉnh trong sẽ có tất cả n = m.i + 1 đỉnh. Chứng minh Mỗi đỉnh từ gốc là con của một đỉnh trong. Mỗi đỉnh trong có m con, mà có i đỉnh trong ⇒ có m.i đỉnh khác gốc ⇒ cây có tất cả (m.i + 1) đỉnh. 3. Tính chất 3 TOP Cho T là cây m-phân đầy đủ có i là số các đỉnh trong và l là số các lá của đỉnh này. Ta có: 3.1. Nếu T có n đỉnh thì i = 3.2. T có i đỉnh trong thì n = m.i + 1; l = (m − 1)i + 1 3.3. T có l lá thì n = m.i + 1 và n = l + i. (Tính chất này xem như bài tập - Sinh viên tự chứng minh) III. Cây nhị phân và phép duyệt cây TOP TOP 1. Định nghĩa Duyệt cây là đưa ra một danh sách liệt kê tất cả các đỉnh của cây, mỗi đỉnh một lần. Có 3 phép duyệt cây thường dùng là duyệt tiền tự (PreOrder), duyệt trung tự (InOrder) và duyệt hậu tự (PostOrder). Cả ba phương pháp duyệt trên đều được định
- nghĩa đệ quy đối với cây nhị phân (mỗi nút có tối đa 2 con lần lượt được gọi là con trái và con phải của nút). 1.2. Định nghĩa phép duyệt tiền tự (PreOrder) 1. Duyệt nút gốc, 2. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt tiền tự, 3. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt tiền tự, 1.3. Định nghĩa phép duyệt trung tự (InOrder) 1. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt trung tự, 2. Duyệt nút gốc, 3. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt trung tự, 1.4. Định nghĩa phép duyệt hậu tự (PostOrder) 1. Duyệt con trái theo phương pháp duyệt hậu tự, 2. Duyệt con phải theo phương pháp duyệt hậu tự, 3. Duyệt nút gốc. TOP 2. Ví dụ A B C D E F
- Duyệt cây nhị phân sau theo tiền tự, trung tự, hậu tự Danh sách duyệt tiền tự: A B D E C F Danh sách duyệt trung tự: D B E A C F Danh sách duyệt hậu tự: D E B F C A TOP 3. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) 3.1. Cây biểu thức số học Cây biểu thức số học là một cây nhị phân, trong đó: + Mỗi nút trong biểu diễn cho một toán tử 2 ngôi . + Mỗi nút lá biểu diễn cho một toán hạng của biểu thức. Nếu nút trong biểu diễn cho toán tử 2 ngôi và có 2 con: + Con trái biểu diễn cho biểu thức E1, + Con phải biểu diễn cho biểu thức E2, khi đó nút trong này biểu diễn cho biểu thức số học Ví dụ: Xét biểu thức số học Được biểu diễn bằng cây biểu thức số học sau:
- - ^ + 2 3 2 * - 4 1 / 15 5 Đối với cây biểu thức số học nếu duyệt tiền tự ta được biểu thức tiền tố, duyệt trung tự ta được biểu thức trung tố và duyệt hậu tự ta được biểu thức hậu tố của biểu thức số học ban đầu.
- + Biểu thức tiền tố: - ^ + 2 3 2 * - 4 1 / 15 5 + Biểu thức trung tố: 2 + 3 ^ 2 - 4 - 1 * 15 / 5 + Biểu thức hậu tố: 2 3 + 2 ^ 4 1 - 15 5 / * - 3.2. Ký pháp nghịch đảo Ba Lan (RPN) Trong máy tính để tính giá trị của biểu thức E người ta sử dụng biểu thức dạng hậu tố gọi là ký pháp nghịch đảo Ba Lan (Reverse Polish Notation - RPN) của biểu thức E. Trong máy tính giá trị của biểu thức E được tính bằng cách lưu các số của biểu thức E được biểu diễn theo ký pháp RPN vào trong một bộ nhớ Stack (Stack là một cấu trúc lưu trữ có tính chất là phần tử nào được lưu trữ trước thì được lấy ra sau). Mỗi khi một toán tử được đưa vào thì máy sẽ lấy 2 toán hạng ở đầu Stack ra, áp dụng phép toán được biểu diễn bởi toán tử cho 2 toán hạng này rồi lại đẩy kết quả vào stack, cứ như thế cho đến khi đạt được kết quả sau cùng. Quá trình tính giá trị cho biểu thức E ở ví dụ trên được mô tả bởi hình vẽ: Biểu thức nhập dưới dạng ký pháp PRN: E = 2 3 + 2 ^ 4 1 - 15 5 / * - Quá trình lưu trữ của cấu trúc Stack như sau: 16 - 9 * 3 / 5 15 3 - 1 4
- 25 ^ 2 5 + 3 2 Stack IV. Cây khung TOP 1. Định nghĩa TOP Cho G là một đơn đồ thị. Một cây được gọi là cây khung của G nếu nó là một đồ thị con của G và chứa tất cả các đỉnh của G. 2. Ví dụ TOP Cho đơn đồ thị G sau: Một cây khung tạo ra từ G bằng cách xóa đi các cạnh tạo ra chu trình đơn: ae, ef và cd là: 3. Định lý TOP Một đơn đồ thị là liên thông khi và chỉ khi nó có cây khung. Chứng minh
- Giả sử G có cây khung T ⇒ T chứa tất cả các đỉnh của G. Vì T là cây nên luôn có đường đi giữa 2 đỉnh bất kỳ của T. Mà T là đồ thị con chứa tất cả các đỉnh của G ⇒ luôn tồn tại đường đi giữa 2 đỉnh bất kỳ trong G. Vậy G liên thông. Giả sử G là liên thông. Nếu G không phải là một cây ⇒ G có chu trình đơn. Xóa đi một cạnh trong chu trình đơn này. Khi đó, đồ thị nhận được có số cạnh ít hơn G nhưng số đỉnh vẫn bằng số đỉnh của G và vẫn liên thông. Nếu đồ thị con này không là cây thì nó còn chứa chu trình đơn. Lặp lại quá trình trên, ta lại xóa đi một cạnh của chu trình đơn này. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi không còn chu trình đơn nào. Điều này luôn thực hiện được vì ta chỉ xét các đồ thị hữu hạn. Khi quá trình kết thúc, ta nhận được một cây khung của G. TOP 4. Cây khung bé nhất 4.1. Định nghĩa Cây khung nhỏ nhất trong một đồ thị liên thông, có trọng số là một cây khung có tổng trọng số trên các cạnh của nó là nhỏ nhất. 4.2. Thuật toán Prim Thuật toán Prim được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1957. Thuật toán Prim được dùng để tìm cây khung nhỏ nhất trong một đồ thị liên thông có trọng số. Thuật toán Prim bắt đầu bằng việc chọn một cạnh bất kỳ có trọng số nhỏ nhất, đặt nó vào cây khung. Sau đó, lần lượt ghép vào cây các cạnh có trọng số nhỏ nhất liên thuộc với một đỉnh của cây và không tạo ra chu trình trong cây. Thuật toán dừng lại khi (n − 1) cạnh được ghép vào cây. Chú ý: Có nhiều hơn một cây khung nhỏ nhất ứng với một đồ thị liên thông và có trọng số. Thuật toán Prim dưới dạng giả mã: Procedure Prim (G: đồ thị liên thông có trọng số với n đỉnh). T: = cạnh có trọng số nhỏ nhất. for i = 1 to n − 2. begin e:= cạnh có trọng số tối thiểu liên thuộc với một đỉnh trong T và không tạo ra chu trình trong T nếu ghép nó vào T.
- T: = T với e được ghép vào end {T là cây khung nhỏ nhất của G}. Ví dụ: Dùng thuật toán Prim để tìm cây khung nhỏ nhất trong đơn đồ thị có trọng số sau: Ta có: Bước chọn Cạnh Trọng số fg 1 gd 2 dc 3 ca 5 ab 7 be 6 Tổng cộng 24 Khi đó ta có cây bao trùm nhỏ nhất: 4.3. Thuật toán Kruskal
- Để tìm cây khung nhỏ nhất của một đơn đồ thị liên thông có trọng số. Ta còn có thể dùng thuật toán Kruskal. Để thực hiện thuật toán Kruskal, ta xuất phát từ việc chọn cạnh có trọng số nhỏ nhất của đồ thị. Sau đó lần lượt ghép thêm vào các cạnh có trọng số tối thiểu và không tạo thành chu trình với các cạnh đã được chọn. Thuật toán dừng lại khi (n − 1) cạnh được chọn. Thuật toán Kruskal dưới dạng giả mã: Procedure Kruskal (G: đồ thị n đỉnh, liên thông có trọng số). T: = đồ thị rỗng for i: = 1 to n − 1 begin e: = một cạnh bất kỳ của G với trọng số nhỏ nhất và không tạo ra chu trình trong T, khi ghép nó vài T. T: = T với cạnh e đã được ghép vào. end {T là cây khung nhỏ nhất}. Sự khác nhau giữa thuật toán Prim và thuật toán Kruskal. - Trong thuật toán Prim, ta chọn các cạnh có trọng số nhỏ nhất, liên thông với các đỉnh đã thuộc cây và không tạo ra chu trình. - Trong thuật toán Kruskal, ta chọn các cạnh có trọng số tối thiểu mà không nhất thiết phải liên thuộc với các đỉnh của cây và không tạo ra chu trình. Ví dụ: Dùng thuật toán Kruskal, tìm cây bao trùm ngắn nhất của đồ thị sau: Ta xây dựng cây bao trùm ngắn nhất theo các bước: Bước chọn Cạnh Trọng số ab 1
- eg 2 cf 3 ae 4 bd 4 cd 4 Tổng cộng 24 Khi đó, ta có cây bao trùm nhỏ nhất: Lưu ý: Cây khung cực đại của một đồ thị vô hướng, liên thông, có trọng số là cây khung có trọng số lớn nhất. Bài tập 1. Vẽ tất cả các cây (không đẳng cấu với nhau) có 3 đỉnh, 4 đỉnh, 5 đỉnh và 6 đỉnh. 2. Tìm mọi cây T sao cho: a. T là một đồ thị đều. b. đồ thị bù của T cũng là một cây. 2 a c d b 3
- e f g h 1 4 3 10 14 15 5 20 9 7 11 3. Tìm cây bao trùm ngắn nhất của đồ thị G sau bằng thuật toán Kruskal và thuật toán Prim (bắt đầu từ đỉnh d). 4.Tìm cây bao trùm dài nhất của đồ thị G trong bài 3.
- 5. Dùng thuật toán Kruskal và thuật toán Prim tìm cây bao trùm ngắn nhất của các đồ thị sau: a b c d 2 3 4 5 5 6 e f g h i 1 7 3 8 4 4 4
- 2 3 b a b c d f h g i e 2 2 2 2 3 3
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Thuyết đồ thị - Cây
0 p |
182 |
69
-
Giáo trình toán rời rạc - CÂY
17 p |
141 |
64
-
Thiết kế và cài đặt thuật toán xây dựng cây khung theo chiều rộng BFS
3 p |
229 |
56
-
Bài toán bảy cây cầu Euler
3 p |
170 |
38
-
BÀI 19: Một số ứng dụng của cây bao trùm
6 p |
143 |
33
-
BÀI 18_Chương 11: Cây và một số ứng dụng
6 p |
130 |
30
-
Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 5 - Ước lượng khoảng tin cậy
21 p |
124 |
24
-
TOÁN TRỒNG CÂY
2 p |
186 |
22
-
Bài giảng Toán rời rạc ứng dụng trong tin học - Chương 4: Khái niệm cơ bản về cây
38 p |
88 |
20
-
Bài 4: Cây (Tree)
13 p |
82 |
15
-
BÀI 20: Cây phân cấp
9 p |
85 |
14
-
Bài 18 Cây và một số ứng dụng
6 p |
76 |
13
-
Chương II: Cây
0 p |
60 |
6
-
Bài giảng Cây
29 p |
32 |
4
-
Sử dụng lí thuyết tập thô cho việc tạo cấu trúc cây Hah trong phân lớp đa lớp
10 p |
18 |
4
-
Sử dụng giải thuật tối ưu hóa rừng cây rời rạc cho bài toán lập lịch các công việc độc lập trong lưới tính toán với tìm kiếm cục bộ
12 p |
13 |
4
-
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 5 - Cây và cây khung của đồ thị
37 p |
31 |
4
-
Bài giảng về CÂY
0 p |
47 |
2

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Set-Cookie: TLDEVNamespace=d6bl0ikt23oft9ake1oqrlkh92; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Vary: Accept-Encoding