Giải thuật tìm kiếm đường đi ngắn nhất pot

Giải thuật tìm kiếm đường đi ngắn nhất
Thuật toán Dijkstra
Thuật toán Dijkstra, mang tên của nhà khoa học máy tính người Hà Lan Edsger
Dijkstra, là một thuật toán giải quyết bài toán đường đi ngắn nhất nguồn đơn trong một
đồ thị có hướng không có cạnh mang trọng số âm.
Bài toán
Cho một đồ thị có hướng G=(V,E), một hàm trọng số w: E → [0, ∞) và một đỉnh
nguồn s. Cần tính toán được đường đi ngắn nhất từ đỉnh nguồn s đến mỗi đỉnh của đồ
thị.
Ví dụ: Chúng ta dùng các đỉnh của đồ thị để mô hình các thành phố và các cạnh để mô
hình các đường nối giữa chúng. Khi đó trọng số các cạnh có thể xem như độ dài của
các con đường (và do đó là không âm). Chúng ta cần vận chuyển từ thành phố s đến
thành phố t. Thuật toán Dijkstra sẽ giúp chỉ ra đường đi ngắn nhất chúng ta có thể đi.
Trọng số không âm của các cạnh của đồ thị mang tính tổng quát hơn khoảng cách hình
học giữa hai đỉnh đầu mút của chúng. Ví dụ, với 3 đỉnh A, B, C đường đi A-B-C có thể
ngắn hơn so với đường đi trực tiếp A-C.
Thuật toán
Thuật toán Dijkstra có thể mô tả như sau:
Ta quản lý một tập hợp động S. Ban đầu S={s}.
Với mỗi đỉnh v, chúng ta quản lý một nhãn d[v] là độ dài bé nhất trong các đường đi từ
nguồn s đến một đỉnh u nào đó thuộc S, rồi đi theo cạnh nối u-v.
Trong các đỉnh ngoài S, chúng ta chọn đỉnh u có nhãn d[u] bé nhất, bổ sung vào tập S.
Tập S được mở rộng thêm một đỉnh, khi đó chúng ta cần cập nhật lại các nhãn d cho
phù hợp với định nghĩa.
Thuật toán kết thúc khi toàn bộ các đỉnh đã nằm trong tập S, hoặc nếu chỉ cần tìm
đường đi ngắn nhất đến một đỉnh đích t, thì chúng ta dừng lại khi đỉnh t được bổ sung
vào tập S.
Tính chất không âm của trọng số các cạnh liên quan chặt chẽ đến tính đúng đắn của
thuật toán. Khi chứng minh tính đúng đắn của thuật toán, chúng ta phải dùng đến tính
chất này.
Chứng minh

Ý tưởng của chứng minh như sau.
Chúng ta sẽ chỉ ra, khi một đỉnh v được bổ sung vào tập S, thì d[v] là giá trị của đường
đi ngắn nhất từ nguồn s đến v.
Theo định nghĩa nhãn d, d[v] là giá trị của đường đi ngắn nhất trong các đường đi từ
nguồn s, qua các đỉnh trong S, rồi theo một cạnh nối trực tiếp u-v đến v.
Giả sử tồn tại một đường đi từ s đến v có giá trị bé hơn d[v]. Như vậy trong đường đi,
tồn tại đỉnh giữa s và v không thuộc S. Chọn w là đỉnh đầu tiên như vậy.
Đường đi của ta có dạng s - - w - - v. Nhưng do trọng số các cạnh không âm nên
đoạn s - - w có độ dài không lớn hơn hơn toàn bộ đường đi, và do đó có giá trị bé
hơn d[v]. Mặt khác, do cách chọn w của ta, nên độ dài của đoạn s - - w chính là
d[w]. Như vậy d[w] < d[v], trái với cách chọn đỉnh v. Đây là điều mâu thuẫn. Vậy điều
giả sử của ta là sai. Ta có điều phải chứng minh.
Phân tích
Với giải thuật đã mô tả ta dễ dàng thực hiện trực tiếp trên các đồ thị kích thước nhỏ,để
có thể mã hóa và cài đặt hệ quả cần đưa thêm các cấu trúc dữ liệu để sử dụng trong giải
thuật.
Dữ liệu
* Hàm d(u) dùng để lưu trữ độ dài đường đi ngắn nhất từ đỉnh nguồn s đến đỉnh u. Rõ
ràng d(s)= 0. Ký hiệu X − (u) là tập tất cả các đỉnh có cạnh đi tới đỉnh u. Nếu với mọi v
\in X^-(u) đã xác định được d(v) thì:
d(u)= min{d(v)+w(v,u), v thuộc X^-(u)}
.
* Để tính được giá trị nhỏ nhất này, như thông thường khi khởi tạo ta phải gán cho
d(v)=\infty, sau đó gặp giá trị nhỏ hơn thì thay thế lại.
* Những đỉnh đã tính được d(v)hữu hạn được cho vào một hàng đợi có ưu tiên. Hàng
đợi này luôn được bổ sung và sắp xếp lại nên một cấu trúc hợp lý là cấu trúc đống nhị
phân (heap).
* Để theo dõi trạng thái của các đỉnh trong quá trình xét, ta dùng hàm COLOR(u) xác
định với mọi v\in V. Lúc đầu các đỉnh được tô màu trắng (WHITE), khi cho vào hàng
đợi nó được tô màu xám (GRAY), khi đã tính xong khoảng cách nó được tô màu

đen(BLACK).
* Nếu cần ghi lại đường đi ta sẽ phải dùng một hàm con trỏ PRE(u) để chỉ đỉnh đứng
ngay trước đỉnh u trên đường đi ngắn nhất từ s tới u.
Mã
Procedure Dijkstra {
For each v of V do {
d(v)=M
COLOR(v)=WHITE
d(s)=0

InsertHeap(Q,s)
k=1
While Q khác rỗng do {
u=Head(Q)
Push(Q,u)
k=k-1
COLOR(u)=BLACK
For each v of Ajd(u) {
if COLOR(v)=WHITE then {
k=k+1
HeapIndex(v)=k
InsertHeap(Q,v)
COLOR(v)=GRAY
PRE(v)=u
dv=d(u)+w(u,v)
}
if (COLOR(v)=GRAY) and d(v)>d(u)+w(u,v) then{
d(v)=d(u)+w(u,v)
PRE(v)=u
UpHeap(Q,HeapIndex(v))

}
}
}
Mot doan ma lam ro hon:
Dijkstra(G, s) {
Khởi tạo tập S chi chứa đỉnh ban đầu s;
for (mỗi đỉnh v thuộc G) {
D[v] = C(s, v); // C(s, v)=vô cùng nếu s và v không nối với nhau
}
D[s] = 0;
while ( (V-S) != Φ ) {
Chọn đỉnh u thuộc (V-S) sao cho D[u] ngắn nhất;
S = S U {u};
for ( mỗi v thuộc (V-S) ) {
if (D[u] + C(u, v) < D[v]) {
D[v] = D[u] + C(u, v);
}
Giải thuật Floyd
Cho đơn đồ thị có hướng, có trọng số G=(V,E) với n đỉnh và m cạnh. Bài toán đặt ra là
hãy tính tất cả các d(u,v) là khoảng cách từ u tới v. Rõ ràng là ta có thể áp dụng thuật
toán tìm đườn đi ngắn nhất xuất phát từ một đỉnh với n khả năng chọn đỉnh xuất phát.
Nhưng ta có cách làm gọn hơn nhiều, cách làm này rất giống với thuật toán Warshall:
Từ ma trận trọng số c, thuật toán Floyd tính lại các c[u,v] thành độ dài đường đi ngắn
nhất từ u tới v:
Với mọi đỉnh k của đồ thị được xét theo thứ tự từ 1 tới n, xét mọi cặp đỉnh u, v. Cực
tiểu hóa c[u,v] theo công thức:
Mã:
c[u,v] = min(c[u,v], c[u,k]+c[k,v])
Tức là nếu như đường đi từ u tới v đang có lại dài hơn đường đi từ u tới k cộng đường
đi từ k tới v thì ta hủy bỏ đường đi từ u tới v hiện thời và coi đường đi từ u tới v sẽ là

nối của hai đường đi từ u tới k rồi từ k tới v (Chú ý rằng ta còn có việc lưu lại vết):
Mã:
for(int k = 0; k < n; k++)
for(int u = 0; u < n; u++)
for(int v = 0; v < n; v++)
c[u,v] = min(c[u,v], c[u,k] + c[k,v]);
Tính đúng của thuật toán:
Gọi c(k)[u,v] là độ dài đường đi ngắn nhất từ u tới v mà chỉ đi qua các đỉnh trung gian
thuộc tập {1,2, ,k}. Rõ ràng k = 0 thì c(0)[u,v] = c[u,v] (đường đi ngắn nhất là đường
đi trực tiếp).
Giả sử ta đã tính được các c(k-1)[u,v] thì c(k)[u,v] sẽ được xây dựng như sau:
Nếu đường đi ngắn nhất từ u tới v mà chỉ qua các đỉnh trung gian thuộc tập {1,2, ,k}
lại:
+ Không đi qua đỉnh k thì tức là chỉ qua các đỉnh trung gian thuộc tập {1,2, ,k-1} thì:
Mã:
c(k)[u,v] = c(k-1)[u,v]
+ Có đi qua đỉnh k thì đường đi đó sẽ là nối của một đường đi từ u tới k và một đường
đi từ k tới v, hai đường đi này chỉ đi qua các đỉnh trung gian thuộc tập {1,2, ,k-1}.
Mã:
c(k)[u,v] = c(k-1)[u,k] + c(k-1)[k,v]
Vì ta muốn c(k)[u,v] là cực tiểu nên suy ra: c(k)[u,v] = min(c(k-1)[u,v], c(k-1)[u,k] +
c(k-1)[k,v]).
Và cuối cùng, ta quan tâm tới c(n)[u,v]: độ dài đường đi ngắn nhất từ u tới v mà chỉ đi
qua các đỉnh trung gian thuộc tập {1,2, ,n}.
Khi cài đặt thì ta sẽ không có các khái niệm c(k)[u,v] mà sẽ thao tác trực tiếp trên các
trọng số c[u,v], c[u,v] tại bước tối ưu thứ k sẽ được tính toán để tối ưu qua các giá trị
c[u,v]; c[u,k] và c[k,v] tại bước thứ k-1. Và nếu cài đặt duới dạng ba vòng lặp for lồng
như trên, do có sự tối ưu bắc cầu tại mỗi bước, tốc độ tối ưu c[u,v] chỉ tăng lên chứ
không thể giảm đi được