Как найти высоту дерева графа



8. Остовы и деревья

Дерево – это граф без циклов.

Понятие дерева широко используется во многих областях математики и информатики. Например, как инструмент при вычислениях, как удобный способ хранения данных, способ сортировки или поиска данных.

Достаточно развитое генеалогическое дерево образует дерево.

Типичное частичное организационное дерево для университета.

Если дерево имеет хотя бы одно ребро, оно имеет две вершины со степенью 1. Вершины со степенью 1 называются листьями. Другие вершины называются внутренними вершинами.

Предположим, что дерево представляет физический объект, подвижный в вершинах, и подвесим дерево за одну из его вершин:

Если подвесить за вершину V3 или V4

Вершина в верхней части называется корнем дерева, если корень определен, то дерево называется корневым. При необходимости корневое дерево Т можно заменить на ориентированное корневое дерево Т’, порожденное корневым деревом Т.

Если корень выбран, уровень вершины V определяется длиной единственного пути из корня в вершину V. Высотой дерева называется длина самого длинного пути от корня дерева до листа.

Если рассматривается корневое ориентированное дерево Т’, порожденное данным корневым деревом Т, тогда вершина u называется родителем вершины v; a v называется сыном вершины u, если существует ориентированное ребро из u в v.

Если существует ориентированный путь из вершины u в вершину v, тогда u называется предком вершины v, a v называется потомком вершины u.

Если наибольшая из степеней выхода для вершин дерева равна m, тогда дерево называется m — арным деревом.

В частном случае, когда m = 2, дерево называется бинарным деревом.

В каждом бинарном дереве каждый сын родителя обозначается либо как левый сын, либо как правый сын (но не то и другое одновременно).

Связный граф G(V,E), не имеющий циклов, называется деревом.

ТЕОРЕМА (основные свойства деревьев):

Пусть граф G(V,E) имеет n вершин. Тогда следующие утверждения эквивалентны:

G является деревом;

G не содержит циклов и имеет n-1 рёбер;

G связен и имеет n-1 рёбер;

G связен, но удаление » ребра нарушает связность;

» две вершины графа G соединены ровно одним путём;

G не имеет циклов, но добавление » ребра порождает ровно один цикл.

Ориентированное дерево представляет собой ориентированный граф без циклов, в котором полустепень захода каждой вершины (за исключением одной, например v₁) не больше 1, а полустепень захода вершины v₁ (называемой также корнем) равна нулю.

Вершину v ордерева называют потомком вершины u, если $ путь из u в v. В этом же случае вершину u называют предком вершины v.

Вершину, не имеющую потомков, называют листом.

Высота ордерева – это наибольшая длина пути из корня в лист.

Уровень вершины ордерева – длина пути из корня в эту вершину.

Ордерево называют бинарным, если полустепень исхода любой его вершины не превосходит 2.

Пусть задан неориентированный граф.

Остовным деревом (остовом) связного графа называется любой его остовный подграф, являющийся деревом.

Граф и два его остовных дерева (удаленные ребра показаны пунктиром).

Задачи о кратчайших расстояниях на графах.

Построение минимального остовного дерева (кратчайшей связывающей сети) – соединение всех узлов сети с помощью путей наименьшей длины.

Задача о нахождении дерева кратчайших расстояний – нахождение кратчайшего пути из одной вершины в любую другую.

Построение матрицы кратчайших расстояний – нахождение кратчайших путей для любой пары вершин.

Необходимо проложить линии коммуникаций (дороги, линии связи, электропередач и т.п.) между n заданными «точечными» объектами, при условии:

во-первых, известны «расстояния» между каждой парой объектов (это может быть геометрическое расстояние или стоимость прокладки коммуникаций между ними),

во-вторых, объекты могут быть связаны как непосредственно, так и с участием произвольного количества промежуточных объектов.

При допущении, что разветвления возможны только в этих же n объектах, задача сводится к нахождению кратчайшего остовного дерева (SST — shortest spanning tree, или MST — minimal spanning tree) во взвешенном графе, вершины которого соответствуют заданным объектам, а веса ребер равны «расстояниям» между ними.

Определение. Вес остовного дерева взвешенного графа G равен сумме весов, приписанных ребрам остовного дерева. Будем обозначать (T).

Минимальным остовным деревом (МОД) называется такое остовное дерево графа G, что вес T меньше или равен весу любого другого остовного дерева графа G. Вес минимального остовного дерева будем обозначать _min(T).

Задача 1: найти кратчайшее остовное дерево (минимальный покрывающий остов) взвешенного графа.

Пусть дан неориентированный связный граф со взвешенными ребрами. Вес ребра (x_i,x_j) обозначим c_ij. Из всех остовов графа необходимо найти один, у которого сумма весов на ребрах наименьшая.

Стоимость остовного дерева вычисляется как сумма стоимостей всех рёбер, входящих в это дерево.

Построение остова графа G, имеющего наименьший вес, имеет широкое применение при решении некоторого класса задач прикладного характера.

Требуется проложить сеть телеграфных линий вдоль железнодорожной сети так, чтобы все пункты v₁, v₂, …, v_n были связаны между собой телеграфной сетью, протяженность которой была бы наименьшей.

Рассмотрим два способа построения минимального остовного дерева взвешенного графа: алгоритм Крускала и алгоритм Прима.

1) Выбрать в графе G ребро e минимального веса, не принадлежащее множеству E и такое, что его добавление в E не создает цикл в дереве T.

2) Добавить это ребро во множество ребер E.

3) Продолжить, пока имеются ребра, обладающие указанными свойствами.

Пример. Для данного взвешенного графа найти минимальное корневое остовное дерево, используя алгоритм Крускала. Определить высоту построенного дерева.

Выбираем ребро с минимальным весом. Это ребро, (, ) с весом, равным 4.

Пусть вершина будет корнем дерева. Далее выбираем ребра, инцидентные вершинам , и имеющие минимальный вес.

Это ребро (, ) с весом 5. Затем к вершине присоединяем ребро (,) с весом 7.

Далее, добавляем ребро (, ) с весом 7 и ребро (,) с весом 6.

Минимальный вес построенного дерева равен: _min(T)=4+5+7+7+6=29.

Источник

Итерационный метод определения высоты двоичного дерева

Есть два соглашения для определения высоты двоичного дерева
1) Количество узлов на самом длинном пути от корня до самого глубокого узла.
2) Количество ребер на самом длинном пути от корня до самого глубокого узла.

В этом посте первое соглашение сопровождается. Например, высота нижнего дерева равна 3.

Рекурсивный метод определения высоты двоичного дерева обсуждается здесь . Как найти высоту без рекурсии? Мы можем использовать обход уровня, чтобы найти высоту без рекурсии. Идея состоит в том, чтобы пройти уровень за уровнем. Всякий раз, когда переходите к уровню, увеличивайте высоту на 1 (высота инициализируется как 0). Подсчитайте количество узлов на каждом уровне, прекратите прохождение, когда количество узлов на следующем уровне равно 0.
Ниже приведен подробный алгоритм поиска уровня порядка с помощью очереди.

Ниже приведена реализация вышеуказанного алгоритма.

/ * Программа для определения высоты дерева итерационным методом * /
#include
#include

using namespace std;

// Узел двоичного дерева

struct node *left;

struct node *right;

// Итерационный метод для определения высоты двоичного дерева

int treeHeight(node *root)

// Создаем пустую очередь для прохождения уровня заказа

// ставим в очередь Root и инициализируем высоту

// nodeCount (размер очереди) указывает количество узлов

// на текущем уровне.

int nodeCount = q.size();

if (nodeCount == 0)

// Удалить все узлы текущего уровня и поставить все в очередь

// узлы следующего уровня

while (nodeCount > 0)

node *node = q.front();

if (node->left != NULL)

if (node->right != NULL)

// Сервисная функция для создания нового узла дерева

node* newNode( int data)

node *temp = new node;

// Программа драйвера для проверки вышеуказанных функций

// Давайте создадим двоичное дерево, показанное на диаграмме выше

node *root = newNode(1);

cout «Height of tree is «

// Итеративная Java-программа для определения высоты бинарного дерева

// Узел двоичного дерева

Node left, right;

// Итерационный метод для определения высоты бинарного дерева

int treeHeight(Node node)

// Создаем пустую очередь для прохождения уровня заказа

Queue q = new LinkedList();

// ставим в очередь Root и инициализируем высоту

// nodeCount (размер очереди) указывает количество узлов

// на текущем уровне.

int nodeCount = q.size();

if (nodeCount == 0 )

// Удалить все узлы текущего уровня и поставить все в очередь

// узлы следующего уровня

while (nodeCount > 0 )

Node newnode = q.peek();

if (newnode.left != null )

if (newnode.right != null )

// Программа драйвера для проверки вышеуказанных функций

public static void main(String args[])

BinaryTree tree = new BinaryTree();

// Давайте создадим двоичное дерево, показанное на диаграмме выше

tree.root = new Node( 1 );

tree.root.left = new Node( 2 );

tree.root.right = new Node( 3 );

tree.root.left.left = new Node( 4 );

tree.root.left.right = new Node( 5 );

System.out.println( «Height of tree is » + tree.treeHeight(tree.root));

// Этот код предоставлен Mayank Jaiswal

# Программа для определения высоты дерева методом итерации

# Узел двоичного дерева

# Конструктор для создания нового узла

def __init__( self , data):

self .data = data

self .left = None

self .right = None

# Итерационный метод для определения высоты двоичного дерева

if root is None :

# Создать пустую очередь для прохождения порядка уровней

# Поставить в очередь Root и инициализировать высоту

# nodeCount (размер очереди) указывает количество узлов

# на текущем уровне

nodeCount = len (q)

if nodeCount = = 0 :

# Удаление всех узлов текущего уровня и постановка в очередь

# все узлы следующего уровня

while (nodeCount > 0 ):

if node.left is not None :

if node.right is not None :

# Программа драйвера для проверки вышеуказанной функции
# Давайте создадим двоичное дерево, показанное на диаграмме выше

root.left = Node( 2 )

root.right = Node( 3 )

root.left.left = Node( 4 )

root.left.right = Node( 5 )

print «Height of tree is» , treeHeight(root)

# Этот код предоставлен Nikhil Kumar Singh (nickzuck_007)

// Итеративная программа на C # для
// найти высоту бинарного дерева

// Узел двоичного дерева

public int data;

public Node left, right;

public Node( int item)

public class BinaryTree

// Итерационный метод для поиска

// высота бинарного дерева

int treeHeight(Node node)

// Создать пустую очередь

// для уровня заказа tarversal

Queue q = new Queue ();

// ставим в очередь Root и инициализируем высоту

// nodeCount (размер очереди) указывает

// количество узлов на текущем уровне.

int nodeCount = q.Count;

if (nodeCount == 0)

// Удаление всех узлов текущего

// выравниваем и ставим все в очередь

// узлы следующего уровня

while (nodeCount > 0)

Node newnode = q.Peek();

if (newnode.left != null )

if (newnode.right != null )

public static void Main(String []args)

BinaryTree tree = new BinaryTree();

// Давайте создадим бинарный файл

// дерево показано на диаграмме выше

tree.root = new Node(1);

tree.root.left = new Node(2);

tree.root.right = new Node(3);

tree.root.left.left = new Node(4);

tree.root.left.right = new Node(5);

Console.WriteLine( «Height of tree is » +

// Этот код предоставлен 29AjayKumar

Сложность времени: O (n), где n — количество узлов в данном двоичном дереве.

Эта статья предоставлена Рахулом Кумаром . Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по обсуждаемой выше теме.

Источник