Alg. Dat Øvingsforelesning 3 Grafer, BFS, DFS og hashing Børge Rødsjø

Presentasjon om: "Alg. Dat Øvingsforelesning 3 Grafer, BFS, DFS og hashing Børge Rødsjø"— Utskrift av presentasjonen:

1 Alg. Dat Øvingsforelesning 3 Grafer, BFS, DFS og hashing Børge Rødsjø

2 Dagens tema Grafer Hashing Øving 2: Redd Ratatosk
Terminologi Representasjon av grafer Bredde først søk (BFS) Dybde først søk (DFS) Hashing Hashfunksjoner, hashtabeller Kollisjonshåndtering Øving 2: Redd Ratatosk Øving 3: Kobra lærer å stave

3 Terminologi: Grafer Node Kant Nabo Sykel Rettet graf DAGs Trær

4 Generelle grafer vs. trær
Grafer er en overordnet, generell struktur Et tre er en graf som er sammenhengende, asyklisk og urettet I graftraversering er ”farging” nyttig I en graf kan man oppdage grå eller svarte noder på nytt Vi må huske hvilke noder vi har sett

5 Representasjon av grafer
En graf består av noder og relasjoner G = (V, E). V er alle nodene, E er relasjoner mellom nodene (i dagligtale: kanter)

6 Representasjon av grafer
En graf består av noder og relasjoner G = (V, E). V er alle nodene, E er relasjoner mellom nodene (i dagligtale: kanter)

7 Representasjon av grafer
En graf består av noder og relasjoner G = (V, E). V er alle nodene, E er relasjoner mellom nodene (i dagligtale: kanter)

8 Representasjon av grafer
En graf består av noder og relasjoner G = (V, E). V er alle nodene, E er relasjoner mellom nodene (i dagligtale: kanter)

9 Nabolister Hver node har en liste over sine naboer
Nyttigst hvis det er få kanter i forhold til antall noder (en sparse graf). Node Naboer a c, d b c, e c d e f NIL

10 Nabomatrise En nxn matrise der en nabo er representert med en verdi
Nyttig hvis grafen er tett (dense graf) a b c d e f 1

11 Bredde først søk (BFS) En enkel algoritme for å søke i en graf
Har en kø over oppdagede (grå) elementer Vi har en mengde/liste av besøkte(ferdige) noder Se side 531 i Cormen

12 Bredde først søk (BFS) Begynn med å legge startnoden i kø
Så lenge det finnes noder i køen: Plukk ut en node x fra starten av køen Legg alle naboer som ikke er besøkte eller oppdagede inn i køen (vi oppdager/gråfarger dem) Legg x inn i besøkt-mengden (farge den sort)

13 Kode for BFS def bfs(root): queue = Queue() queue.put(root) while len(queue) > 0: node = queue.get() # gjør noe fancy med noden her node.colour = Black for adj in node.adjacent: if adj.colour == White: adj.colour = Grey queue.add(adj)

14 Bruk av BFS Finne korteste vei fra en node til alle andre, i en uvektet graf Kan sjekke om en graf er bipartitt BFS er en viktig grunnstein for mer avanserte algoritmer

15 Kjøretid BFS Med naboliste: O(V + E) Med nabomatrise: O(V2)
Må besøke alle noder (V), og sjekke alle kanter (E) Med nabomatrise: O(V2) Må besøke alle noder (V), og sjekke alle kanter (V2)

16 Dybde først søk (DFS) Også en enkel algoritme for å søke i en graf
Starter i en node og søker i dybden så langt det går Se side 541 i Cormen

17 Implementere DFS Kan implementeres via både rekursjon og iterasjon
Med rekursjon så kaller metoden seg selv Dette er en treg måte å gjøre det på Med iterasjon har man nodene i en stakk Kjappere, behøver ikke rekursive kall

18 Kode for rekursiv DFS def dfs(node): node.colour = Grey for adj in node.adjacent: if adj.colour == White: dfs(adj) # gjør noe fancy med noden her node.colour = Black

19 Iterativ DFS Tar vare på nodene i en stakk.
Alle noder er hvite før man oppdager dem Når en node blir oppdaget blir den fargelagt grå, og lagt til i stakken. En node er ferdig når alle dens barn er ferdigbehandlet; da taes noden ut av stakken og fargelegges svart

20 Bruk av DFS Brukes i mange andre algoritmer Kjøretid: O(V + E)
Strongly connected components (neste gang) Topologisk sortering (neste gang) Kjøretid: O(V + E) Alle noder(V) må besøkes, og alle kanter(E) må sjekkes

21 Hashing og hashtabeller
Problemet vi søker en løsning på: Man har et lite/moderat antall elementer, i et stort verdiområde. Hvordan lagre og søke etter disse effektivt? Eks: Telefonnummer og navn på ansatte. Direkte-adressering vil kreve altfor stor plass.

22 Hvordan løser hashing dette?
Hashing er en måte å konvertere verdier fra et stort utfallsrom til et som er mye mindre. Hashing gir en form for fingeravtrykk av en verdi. Vi kan bruke dette til å lagre og hente data effektivt fra en liten og kompakt tabell

23 Hashtabeller: Fordelene
Oppslag i O(1) tid Innsetting i O(1) tid Sletting i O(1) tid O(1) betyr ”konstant tid” Dvs. at hastigheten på operasjonene ikke er avhengig av antall elementer i tabellen NB! Dette er average-case, ikke worst case

24 Hashtabeller En tabell hvor vi får en hash av dataene til å beskrive hvor vi lagrer dem.

25 Hashing Hashfunksjon: h(k) = x h er hashfunksjonen vi har valgt oss
k er hashnøkkelen, hele eller deler av dataene x er hashen av nøkkelen, dvs. posisjonen der vi plasserer dataene i en hashtabell

26 Valg av hashfunksjon Mål: transformere potensielt store data til en indeks i en tabell Påkrevd egenskap: Deterministisk Ønsket egenskap: Uniform fordeling Ønsket egenskap: Kjapp å utføre

27 Valg av hashfunksjon Noen eksempler på enkle, gode funksjoner
(Se Cormen kap. 11): Divisjonsmetoden (”modulo-metoden”) h(k) = k mod m Multiplikasjonsmetoden h(k) =  m (k A mod 1) 

28 Valg av hashfunksjon Noen eksempler på dårlige hashfunksjoner:
En konstant funksjon: h(k) = 20 Java 1.1 (før 1998): java.lang.String.hashCode() benyttet kun de første 16 bokstavene i en string til å generere hashen.

29 Håndtering av kollisjoner
Kjeding (”chaining”) Lagrer en lenket liste i hver hash-bøtte Hvis vi får mange kollisjoner tar det tid å lete etter elementene Fordel: Enkelt å implementere Ulempe: Kan bli tregt, og kan bli en del overhead

30 Håndtering av kollisjoner
Lineær søking Hvis det er en kollisjon, prøv neste plass i tabellen Ulempe: ”Primary clustering” – yter enda dårligere enn kjeding hvis man har mange kollisjoner

31 Håndtering av kollisjoner
Kvadratisk søking Hvis det er en kollisjon, prøv å hoppe videre slik: For hopp i: Posisjon = (h(k) + a*i + b*i2) mod m Fordel: Yter bedre enn de to forrige Ulempe: ”Secondary clustering” – kan fremdeles bli problemer hvis mange elementer hasher til samme posisjon

32 Håndtering av kollisjoner
Dobbel hashing Bruker 2 hashfunksjoner, h1(k) og h2(k) Prøv først plass h1(k) i tabellen Hvis det oppstår kollisjon, prøv å hoppe h2(k) posisjoner videre helt til vi når en åpen plass Fordel: Enkel og kjapp å implementere

33 Øving 2: Redd Ratatosk Hvorfor vil BFS være bedre enn DFS her?
Ratatosk har lik sjanse til å være på hvert nivå Færre noder per nivå nært roten av treet BFS sjekker da først de mest sannsynlige nodene Løsningsforslag ligger ute BFS bruker kø DFS bruker stakk

34 Øving 2: Redd Ratatosk Tweak-løsning
Vi vet allerede hvilken node Ratatosk er i Trenger ikke å lese all input, og konstruere tre Husk koblinger ”barn->forelder”, fremfor andre veien La Ratatosk ”klatre ned” treet ved å følge koblingene Denne spesifikke løsningen er ikke eksamensrelevant

35 Øving 3: Kobra lærer å stave

36 Øving 3: Kobra lærer å stave
def bygg(ordliste): Skal bygge et tre ut fra ei liste av (ord, posisjon) Skal returnere rot-noden def posisjoner(ord, indeks, node): Skal returnere ei liste av posisjoner der ”ord” matcher Hvis man møter spørsmålstegn, må man sjekke alle subtrær rekursivt, ved å spesifisere indeks og node i nye kall til posisjoner