Bem-vindos ao blog Preciso Estudar Sempre. Meu nome é João Paulo Maida e minha paixão é estudar.
Até este momento já vimos bastante coisa sobre grafos. Estudamos seus conceitos mais fundamentais, tipos de buscas, árvores geradoras mínimas e por último, orientação. A orientação se torna um grande divisor de águas quando o assunto é grafos. Isto acontece pelo simples fato de que a adição de direção nas arestas muda completamente as regras do jogo. Se antes era possível iniciar um trajeto em um determinado ponto e terminar em outro, agora não é mais, e tal fato se torna uma pergunta. Como determinar todos os caminhos possíveis de um grafo ? Quais são as aplicações disso no mundo real ?
Bem, a segunda pergunta é fácil de responder. Basta pensar em um aeroporto, como o aeroporto do Galeão no Rio de Janeiro, e tentar determinar quais viagens são possíveis de fazer a partir dele. Cada aeroporto representaria um nó e cada trajeto direto (sem escalas) possível uma aresta. Logo, se existe uma viagem que parte do Galeão e vai para Frankfurt na Alemanha, teremos dois nós G e F (representados pelas primeiras letras dos aeroportos) ligados por uma seta iniciando em G e indo para F. Em seguida, se somente a partir de Frankfurt é possível ir para Varsóvia, na Polônia, então será necessário realizar o trajeto Galeão -> Frankfurt -> Varsóvia. Não existe outro caminho possível.
Para o nossa primeira pergunta o que era problema se torna trivial, pois estamos analisando um exemplo muito pequeno mas imagine um cenário real, onde você pode ir para qualquer lugar do mundo e muitas vezes só existem caminhos de ida e não de volta. Acredito que as coisas se compliquem um pouco. Então determinar um procedimento capaz de realizar esse mapeamento completo se torna crucial.
Para o grafo da Figura 1 é fácil determinar quais caminhos podem ser feitos, pois ele é pequeno e junto à ele é apresentado sua tabela de conectividade. Esta tabela tem como função mostrar quais nós são alcançáveis a partir de um determinado nó, representado pela primeira letra da sequência. Logo, a partir de A é possível ir até B, C e E. Isto já representa um avanço, visto que possuímos um catálogo completo sobre quais caminhos podemos fazer. Contudo, o foco deve ser em fornecer uma forma direta de saber se um caminho é possível ou não, exemplo: é possível a partir de A chegar à D ?
Analisando rapidamente a tabela é possível concluir que isto é uma inverdade, e somente é possível chegar a essa conclusão pois vimos letra após letra da sequência que começa com A. Tal processo é custoso visto que leva tempo O(N), onde N é o número médio de nós alcançados a partir de um determinado nó. Mas, conforme citado acima, procuramos uma forma direta de obter essa informação, procuramos uma forma que leve tempo O(1) (LAFORE, ROBERT).
Tal almejada forma é o algoritmo de Warshall e sua ideia é extremamente simples. Ele utiliza uma estrutura já conhecida, a matriz de adjacência, e insere novas informações nela, a fim de torná-la mais rápida. A matriz melhorada gera um grafo chamado de fechamento transitivo do grafo original (LAFORE, ROBERT).
Para entendermos como funciona o algoritmo, antes precisamos tomar conhecimento da matriz de adjacência do grafo atual.
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LEMBRETE: As linhas representam as origens de uma aresta e as colunas os fins, ou seja, se na célula AB existe o número 1 logo existe uma aresta de A para B.
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O algoritmo deve percorrer todas as células da matriz. Caso encontre 1 em alguma célula, ele saberá que ali existe uma aresta. Para cada aresta encontrada ele deve percorrer todas as células da coluna correspondente à sua linha, ou seja, se foi encontrado 1 na célula AB, a coluna A deverá ser percorrida completamente. Caso nesta coluna exista algum 1, ele saberá que existe uma aresta chegando naquele nó, onde a origem será a linha dessa célula. Neste exato momento é concluído que existem dois caminhos que partilham um mesmo nó. Então, se existe tal caminho ele pode ser “encurtado” em um caminho só, logo um 1 é adicionado na célula correspondente a esse caminho. Confuso ? Nem um pouco. A Figura 3 mostra como o processo funciona.
Acredito que com a imagem a explicação do parágrafo acima ficou mais fácil de ser entendida. Em uma primeira instância o algoritmo encontra a aresta A -> B, mas verificando a coluna A conclui que não existem arestas chegando nele logo a partir deste nó só partem arestas. A verificação da linha A foi terminada, a linha B vem em seguida.
A verificação começa e a aresta B -> C é descoberta. A coluna B é verificada e a aresta A -> B é encontrada, logo o nó B é comum as duas arestas e através dele é possível conectar A à C. Por fim, a célula AC é marcada com 1 para representar que existe uma aresta que liga esses dois nós. Este procedimento é repetido para todos os nós das linhas da matriz. Quando não houver mais linhas para serem processadas, o algoritmo chegou ao fim.
Abaixo apresento uma implementação feita em Java para este algoritmo. Como já é de costume é importante deixar bem claro que escolhi Java por uma questão de afinidade e nada impede que você escolha uma linguagem de seu gosto. Nosso foco aqui não é realizar as melhores práticas da linguagem, mas sim aprender como o algoritmo funciona.
Graph.java
O algoritmo é bem simples visto que são três laços de repetição com algumas condicionais. O primeiro laço consiste na varredura das linhas da matriz, o segundo das colunas. Caso haja uma aresta, a procura na coluna correspondente é feita no terceiro laço. Se todas as correspondências forem encontradas o novo caminho é gravado na matriz. Todo este procedimento é repetido para todas as linhas da matriz fazendo com que o algoritmo chegue ao fim e torne o acesso à caminhos de um grafo O(1).
WarshallAlgorithm.java
Esta classe é apenas uma classe cliente, sua única responsabilidade é criar grafos, adicionar arestas e vértices, e executar o algoritmo de Warshall. Exibir o fechamento transitivo do grafo original e checar possíveis caminhos também são operações realizadas aqui.
A partir dessa postagem entraremos em uma outra classe de grafos, os grafos ponderados. Aqui veremos que é possível atribuir pesos para as arestas e ver qual é o melhor caminho a ser feito, assim como os programas de GPS fazem. Mais um passo no longo caminho do entendimento desta extraordinária teoria foi dado.
Até a próxima minha boa gente ! 😘
Leia nossa postagem anterior: A orientação em grafos - Grafos
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Referências
LAFORE, ROBERT; Estruturas de Dados e Algoritmos em Java; 2004
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Até este momento já vimos bastante coisa sobre grafos. Estudamos seus conceitos mais fundamentais, tipos de buscas, árvores geradoras mínimas e por último, orientação. A orientação se torna um grande divisor de águas quando o assunto é grafos. Isto acontece pelo simples fato de que a adição de direção nas arestas muda completamente as regras do jogo. Se antes era possível iniciar um trajeto em um determinado ponto e terminar em outro, agora não é mais, e tal fato se torna uma pergunta. Como determinar todos os caminhos possíveis de um grafo ? Quais são as aplicações disso no mundo real ?
Bem, a segunda pergunta é fácil de responder. Basta pensar em um aeroporto, como o aeroporto do Galeão no Rio de Janeiro, e tentar determinar quais viagens são possíveis de fazer a partir dele. Cada aeroporto representaria um nó e cada trajeto direto (sem escalas) possível uma aresta. Logo, se existe uma viagem que parte do Galeão e vai para Frankfurt na Alemanha, teremos dois nós G e F (representados pelas primeiras letras dos aeroportos) ligados por uma seta iniciando em G e indo para F. Em seguida, se somente a partir de Frankfurt é possível ir para Varsóvia, na Polônia, então será necessário realizar o trajeto Galeão -> Frankfurt -> Varsóvia. Não existe outro caminho possível.
Para o nossa primeira pergunta o que era problema se torna trivial, pois estamos analisando um exemplo muito pequeno mas imagine um cenário real, onde você pode ir para qualquer lugar do mundo e muitas vezes só existem caminhos de ida e não de volta. Acredito que as coisas se compliquem um pouco. Então determinar um procedimento capaz de realizar esse mapeamento completo se torna crucial.
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| Figura 1 - Grafo orientado G com sua tabela de conectividade |
Analisando rapidamente a tabela é possível concluir que isto é uma inverdade, e somente é possível chegar a essa conclusão pois vimos letra após letra da sequência que começa com A. Tal processo é custoso visto que leva tempo O(N), onde N é o número médio de nós alcançados a partir de um determinado nó. Mas, conforme citado acima, procuramos uma forma direta de obter essa informação, procuramos uma forma que leve tempo O(1) (LAFORE, ROBERT).
Tal almejada forma é o algoritmo de Warshall e sua ideia é extremamente simples. Ele utiliza uma estrutura já conhecida, a matriz de adjacência, e insere novas informações nela, a fim de torná-la mais rápida. A matriz melhorada gera um grafo chamado de fechamento transitivo do grafo original (LAFORE, ROBERT).
Para entendermos como funciona o algoritmo, antes precisamos tomar conhecimento da matriz de adjacência do grafo atual.
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| Figura 2 - Matriz de adjacência do grafo G |
LEMBRETE: As linhas representam as origens de uma aresta e as colunas os fins, ou seja, se na célula AB existe o número 1 logo existe uma aresta de A para B.
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O algoritmo deve percorrer todas as células da matriz. Caso encontre 1 em alguma célula, ele saberá que ali existe uma aresta. Para cada aresta encontrada ele deve percorrer todas as células da coluna correspondente à sua linha, ou seja, se foi encontrado 1 na célula AB, a coluna A deverá ser percorrida completamente. Caso nesta coluna exista algum 1, ele saberá que existe uma aresta chegando naquele nó, onde a origem será a linha dessa célula. Neste exato momento é concluído que existem dois caminhos que partilham um mesmo nó. Então, se existe tal caminho ele pode ser “encurtado” em um caminho só, logo um 1 é adicionado na célula correspondente a esse caminho. Confuso ? Nem um pouco. A Figura 3 mostra como o processo funciona.
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| Figura 3 - Funcionamento do algoritmo de Warshall |
A verificação começa e a aresta B -> C é descoberta. A coluna B é verificada e a aresta A -> B é encontrada, logo o nó B é comum as duas arestas e através dele é possível conectar A à C. Por fim, a célula AC é marcada com 1 para representar que existe uma aresta que liga esses dois nós. Este procedimento é repetido para todos os nós das linhas da matriz. Quando não houver mais linhas para serem processadas, o algoritmo chegou ao fim.
Abaixo apresento uma implementação feita em Java para este algoritmo. Como já é de costume é importante deixar bem claro que escolhi Java por uma questão de afinidade e nada impede que você escolha uma linguagem de seu gosto. Nosso foco aqui não é realizar as melhores práticas da linguagem, mas sim aprender como o algoritmo funciona.
Graph.java
O algoritmo é bem simples visto que são três laços de repetição com algumas condicionais. O primeiro laço consiste na varredura das linhas da matriz, o segundo das colunas. Caso haja uma aresta, a procura na coluna correspondente é feita no terceiro laço. Se todas as correspondências forem encontradas o novo caminho é gravado na matriz. Todo este procedimento é repetido para todas as linhas da matriz fazendo com que o algoritmo chegue ao fim e torne o acesso à caminhos de um grafo O(1).
WarshallAlgorithm.java
Esta classe é apenas uma classe cliente, sua única responsabilidade é criar grafos, adicionar arestas e vértices, e executar o algoritmo de Warshall. Exibir o fechamento transitivo do grafo original e checar possíveis caminhos também são operações realizadas aqui.
A partir dessa postagem entraremos em uma outra classe de grafos, os grafos ponderados. Aqui veremos que é possível atribuir pesos para as arestas e ver qual é o melhor caminho a ser feito, assim como os programas de GPS fazem. Mais um passo no longo caminho do entendimento desta extraordinária teoria foi dado.
Até a próxima minha boa gente ! 😘
Leia nossa postagem anterior: A orientação em grafos - Grafos
Download do código-fonte
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Referências
LAFORE, ROBERT; Estruturas de Dados e Algoritmos em Java; 2004
