Bisogna distinguere i seguenti casi:
Rappresentazione (matrice di adiacenza/lista di adiacenza)
Grafo orientato/non orientato
Per aggiungere o eliminare un vertice in un grafo rappresentato con matrici di adiacenza, abbiamo bisogno di definire la matrice di rappresentazione dinamicamente.
Una matrice definita dinamicamente può essere passata alle funzioni progettate per lavorare con matrici di dimensioni diverse.
Sia G un grafo con n vertici e M[n,n] la matrice di adiacenza corrispondente. Consideriamo le seguenti possibilità di allocazione di memoria dinamica per la matrice M:
Scelta 1.1: M è un vettore di n x n elementi:
int n,*M;
M = (int *) malloc(sizeof(int)*n*n);
Scelta 1.2: M è un vettore di puntatori:
int n, i,**M;
M = (int **) malloc(n*sizeof(int*));
for (i=0; i
M[i] = (int *) malloc(n*sizeof(int));
La matrice è un array di n blocchi di n valori. Per esempio il secondo blocco descrive gli archi uscenti dal nodo 1:
Utilizzando questa tecnica, l’inserimento di un nodo consiste in una reallocazione di memoria (per aggiungere n+1 celle nel vettore) e in uno spostamento opportuno degli elementi:
Il blocco relativo al nodo 0 resta al suo posto, il blocco relativo al nodo 1 viene spostato di una posizione verso destra… e così via, fino al blocco n.
Infine si memorizzano i nuovi archi.
(Gp:) 0
(Gp:) 1
(Gp:) 3
(Gp:) 2
4
Utilizzando la scelta 1.1, la cancellazione di un nodo comporta lo spostamento opportuno degli elementi nel vettore e poi in una reallocazione del vettore nel seguente modo:
Supponendo di voler cancellare il nodo (k+1)-esimo, in un vettore di n blocchi, il codice è il seguente:
for(i=0;i
M[pos]=M[i];
if (( (i%n) !=k) || ( (i/n) !=k)) pos++; }
Per esempio, volendo cancellare il nodo 2 dall’esempio precedente, il risultato è il seguente:
(Gp:) 0
(Gp:) 1
(Gp:) 3
(Gp:) 2
La matrice è un vettore di puntatori:
Utilizzando questa tecnica, l’inserimento di un nodo consiste in una reallocazione di memoria (aggiunta di una cella a puntatore), una allocazione di memoria per M[n] e la memorizzazione dei nuovi archi.
La cancellazione invece di un nodo i consiste nella eliminazione del puntatore M[i] shiftando i puntatori in M che seguono i, nella deallocazione di memoria per gli archi incidenti a i, e nella deallocazione della memoria per il vettore *M[i].
(Gp:) 0
(Gp:) 1
(Gp:) 3
(Gp:) 2
typedef struct graph {
int nv; /* numero di vertici del grafo */
edge **adj; /* vettore con le liste delle adiacenze */ } graph;
typedef struct edge {
int key;
struct edge *next; } edge;
La seguente funzione crea e restituisce un puntatore ad una struttura dati grafo che conserva il numero dei vertici e definisce n liste di adiacenza vuote.
graph *g_empty(int n) {
graph *G; int i;
G = (graph*)malloc(sizeof(graph));
if (G==NULL) printf(“ERRORE: impossibile allocare memoria per il grafo\n”);
else {
G->adj = (edge**)malloc(n*sizeof(edge*));
if ((G->adj==NULL) && (n>0)) {
printf(“ERRORE: impossibile allocare memoria per la lista del grafo\n”);
free(G);
G=NULL;}
else {
G->nv = n;
for (i=0; i
G->adj[i]=NULL;}}
return(G);
}
graph *g_insert(G) {
edge *e;
if (G==NULL) return graph *g_empty(1);
e = realloc(G->adj, (G->nv+1) *sizeof(edge*));
if ((e ==NULL) {
printf(“ERRORE: impossibile reallocare memoria \n”);}
else {
G->adj=e;
G->adj[G->nv]=NULL;
G->nv = G->nv+1;}
return(G);
Si ricorda che con realloc se lo spazio di memoria non può essere reallocato, il puntatore oggetto della realloc (in questo caso G->adj) rimane invariato e viene restituito Null.
Le operazioni da fare sono reallocazione di memoria per il grafo (per il vettore di liste), cancellazione di una intera lista eliminando ogni suo elemento e poi facendo il free, ed infine eliminando tutti gli archi che vengono cancellati con il nodo.
Esercitazione: implementare il codice corrispondente.
La seguente funzione libera la memoria occupata da un grafo.
void g_free(graph *G) {
int i; edge *e, *enext;
if (G!=NULL) {
if (G->nv > 0) {
for (i=0; i
e=G->adj[i];
while (e!=NULL) {
enext=e->next;
free(e);
e=enext;
}
}
free(G->adj);}
free(G); }
return;
}
L’attraversamento in profondità (deep-first search, DFS) di un grafo non orientato consiste nel visitare ogni nodo del grafo utilizzando il seguente ordine:
“Il prossimo nodo da visitare è connesso con un arco al nodo più recentemente visitato che abbia archi che lo connettano a nodi non ancora visitati”.
L’attraversamento DFS, fra le altre cose, permette l’individuazione delle componenti connesse di un grafo.
Intuitivamente, la visita in profondità si può schematizzare nel modo seguente:
visita_profondità(G)
1. Passo base
se G ==NULL esci;
2. Passo di induzione
visita il nodo G se non è stato visitato
per ogni nodo adiacente G->adj
visita_profondità(G->adj);
Implementiamo la visita DFS tramite una semplice funzione ricorsiva:
La procedura implementata usa un array di appoggio aux per memorizzare quando un vertice è stato già incontrato. Inoltre, la funzione principale chiama al suo interno un’altra procedura: dfs1
Quando dfs1 è richiamata si entra in una nuova componente connessa.
dfs1 richiamerà se stessa ricorsivamente fino a quando tutta la componente è stata visitata.
Di seguito mostriamo il codice per dfs e dfs1:
void dfs(struct graph *g) {
int i, *aux = calloc(g->nv,sizeof(int));
if(!aux) {printf(“Errore di Allocazione\n”);}
else {
for(i = 0; i < g->nv; i++)
if(!aux[i]) {printf(“\n%d,”,i); dfs1(g,i,aux);}
free(aux);}
void dfs1(struct graph *g, int i, int *aux) {
edge *e;
aux[i] = 1;
for(e = g->adj[i]; e; e = e->next)
if(!aux[e->key ]) { printf(“%d,”,e->v); dfs1(g,e->key,aux);}
}
Poiché dfs1 contiene un ciclo sulla lista di adiacenza del nodo con cui è richiamata, ogni arco viene esaminato in totale due volte, mentre la lista di adiacenza di ogni vertice è scandita una volta sola.
La visita DFS con liste di adiacenza richiede O(|V |+|E|).
L’attraversamento in ampiezza (breadth-first search, BFS) è un modo alternativo al DFS per visitare ogni nodo di un grafo non orientato.
Il prossimo nodo da visitare lo si sceglie fra quelli che sono connessi al nodo visitato da più tempo e che abbia archi che lo connettano a nodi non ancora visitati.
Vediamone un’implementazione non ricorsiva che memorizza in una coda i nodi connessi al nodo appena visitato.
Sostituendo la coda con uno stack si ottiene una (leggera variante della) visita DFS.
void bfs(struct graph *g) {
int i, *aux = calloc(g->V,sizeof(int));
if(!aux) { printf(“Errore di Allocazione\n”); }
else {
for(i = 0; i < g->nv; i++)
if(!aux[i]) { printf(“\n%d,”,i+1); bfs1(g,i,aux); }
free(aux); }
void bfs1(struct graph *g, int i, int *aux) {
edge *e;
intqueue *q = createqueue();
enqueue(q,i);
while(!emptyq(q)) {
i = dequeue(q);
aux[i] = 1;
for(e = g->adj[i]; e; e = e->next)
if(!aux[e->key]) {
enqueue(q,e->key); printf(“%d,”,e->key); aux[e->key] = 1; }}
destroyqueue(q);}
La procedura implementata per la visita BFS usa un array di appoggio aux per memorizzare quando un vertice è già stato incontrato.
Quando bfs1 è richiamata da bfs si entra in una nuova componente connessa.
bfs1 usa una coda per memorizzare da quali vertici riprendere la visita quando la lista di adiacenza del vertice corrente è stata tutta esplorata.
Ogni lista è visitata una volta, e ogni arco due volte.
La visita BFS con liste di adiacenza richiede O(|V|+|E|).
1. Introduzione al Corso - Il Linguaggio C (I parte)
2. Linguaggio C – Seconda Parte
3. Ordinamento, Ricorsione e Code di Priorità
4. Esercitazione su Ricorsione e Code di Priorità
5. Stack e Code
6. Esercitazione di Laboratorio su Stack e Code
7. Implementazioni di Liste puntate
8. Esercitazione di laboratorio su Liste Puntate Semplici
9. Implementazioni di Liste Doppiamente Puntate e Circolari
10. Esercitazione di laboratorio su Liste Doppiamente puntate
12. Esercitazione di laboratorio su Alberi Binari di Ricerca
13. Alberi Binari di Ricerca. Cancellazione di un nodo
14. Esercizio di Laboratorio. Gioco su alberi
15. Grafi: Implementazione ed operazioni di base
16. Esercitazione di laboratorio: Implementazione operazioni di bas...
17. Grafi: Inserimento e Cancellazione di un nodo. Visite in ampiez...
18. Esercitazione di laboratorio: Problema del venditore Prima part...
19. Componenti fortemente connesse e alberi minimi di copertura
20. Esercitazione di laboratorio: Problema del venditore Seconda pa...