Содержание

ВВЕДЕНИЕ

За последние  три десятилетия теория графов превратилась в один из наиболее бурно развивающихся разделов математики. Это вызвано запросами стремительно расширяющейся области приложений. Также имелось много других причин для такого оживления изучения графов. Естественные науки оказали свое влияние на это благодаря исследованиям электрических цепей, моделей кристаллов и структур молекул. Развитие формальной логики привело к изучению бинарных отношений в форме графов. Большое число популярных головоломок подавалось формулировкам непосредственно в терминах графов, и это приводило к пониманию, что многие задачи такого рода содержат некоторое математическое ядро, важность которого  выходит за рамки конкретного вопроса. Теория графов становится одной из существенных частей математического аппарата кибернетики, языком дискретной математики. В значительной степени через теорию графов происходит ныне проникновение математических методов в науку и технику.

В связи с  этим актуальны исследования различных  вопросов теории графов. В качестве темы нашей работы была выбрана тема нахождение наикратчайшего пути в графах.

     Целью данной курсовой работы является практическая разработка алгоритма поиска кратчайших путей в графе, используя алгоритм Дейкстры, его последующая реализация на одном из языков программирования высокого уровня.

1. Теория Графов.

1.1.Происхождение графов.

       Теория  графов - это раздел дискретной математики, особенностью которой является геометрический подход к изучению объектов.. В общем смысле граф представляется как множество вершин (узлов), соединённых рёбрами. В строгом определении графом называется такая пара множеств G=(V,E), где V есть подмножество любого счётного множества, а E — подмножество V×V.

       Пример  графа с шестью вершинами и семью рёбрами 

       Теория  графов находит применение, например, в геоинформационных системах (ГИС). Существующие или вновь проектируемые дома, сооружения, кварталы и т. п. рассматриваются как вершины, а соединяющие их дороги, инженерные сети, линии электропередачи и т. п. — как рёбра. Применение различных вычислений, производимых на таком графе, позволяет, например, глядя на карту автомобильных дорог, можно интересоваться только тем, имеется ли связь между некоторыми населенными пунктами, отвлекаясь от конфигурации и качества дорог, расстояний и других подробностей. Интерес могут представлять различные связи и отношения между людьми, событиями, состояниями и вообще между любыми объектами.

       В подобных случаях удобно рассматриваемые  объекты изображать точками, называемыми  вершинами, а связи между ними — линиями (произвольной конфигурации), называемыми ребрами. Множество вершин, связи между которыми определены множеством ребер, называют графом.

       Первая  работа по графам была опубликована двадцатилетним Леонардом Эйлером в 1736 г., когда  он работал в Российской академии наук. Она содержала решение задачи о кенигсбергских мостах: можно ли совершить прогулку таким образом, чтобы, выйдя из любого места города, вернуться в него, пройдя в точности один раз по каждому из семи мостов? Обозначив четыре части города вершинами, а семь мостов ребрами, Эйлер дал отрицательный ответ на поставленный вопрос. С тех пор поток задач с применением графов нарастал подобно снежной лавине. Наряду с многочисленными головоломками и играми на графах, рассматривались важные практические проблемы, многие из которых требовали математических методов. Уже в середине прошлого века Кирхгоф применил графы для анализа электрических цепей.

       Однако  теория графов как математическая дисциплина сформировалась только к середине 30-х  гг. прошлого века. Теория графов располагает  мощным аппаратом решения прикладных задач из самых различных областей науки и техники. Сюда относятся, например, анализ и синтез цепей и систем, сетевое планирование и управление, исследование операций, выбор оптимальных маршрутов и потоков в сетях, моделирование жизнедеятельности организмов, исследование случайных процессов и многие другие задачи. Теория графов тесно связана с такими разделами математики, как теория множеств, теория матриц, математическая логика и теория вероятностей. Во всех этих разделах графы применяют для представления различных математических объектов, и в то же время сама теория графов широко использует аппарат родственных разделов математики.

       Кенигсбергские  мосты схематически можно изобразить так: 

                                                       Упрощённая схема Граф                      

                                                      мостов Кёнигсберга.                 кёнигсбергских мостов

Нетрадиционные  решения задачи

На карте  старого Кёнигсберга был ещё один мост, появившийся чуть позже, и соединявший остров Ломзе с южной стороной. Своему появлению этот мост обязан самой задаче Эйлера-Канта. А произошло это вот как. Кайзер (император) Вильгельм славился своей прямотой, простотой мышления и солдатской «недалёкостью». Однажды, находясь на светском рауте, он чуть не стал жертвой шутки, которую с ним решили сыграть учёные умы, присутствующие на приёме. Они показали кайзеру карту Кёнигсберга, и попросили попробовать решить эту знаменитую задачу, которая по определению была нерешаемой. Ко всеобщему удивлению, кайзер попросил перо и лист бумаги, сказав, что решит задачу за полторы минуты. Ошеломлённый немецкий истеблишмент не мог поверить своим ушам, но бумагу и чернила быстро нашли. Кайзер положил листок на стол, взял перо, и написал: «приказываю построить восьмой мост на острове Ломзе». Так в Кёнигсберге и появился новый мост, который так и назвали — мост кайзера. А задачу с восемью мостами теперь мог решить даже ребёнок.

Правило Эйлера:

1. В графе, не имеющем вершин нечетных степеней, существует обход всех рёбер (причем каждое ребро проходится в точности один раз) с началом в любой вершине графа.
2. В графе, имеющем две и только две вершины с нечетными степенями, существует обход с началом в одной вершине с нечетной степенью и концом  в другой.
3. В графе, имеющим более двух вершин с нечетной степенью, такого обхода не существует.

         Существует еще один вид задач,  связанных с путешествиями   вдоль графов. Речь идёт о задачах, в которых требуется отыскать путь, проходящий через все вершины, причем не более одного раза через каждую. Цикл, проходящий через каждую вершину один и только один раз, носит название гамильтоновой линии( в честь Уильяма Роуэна Гамильтона, знаменитого ирландского математика прошлого века, который первым начал изучать такие линии). К сожалению, пока еще не найден общий критерий, с помощью которого можно было бы решить, является ли данный граф гамильтоновым, и если да, то найти на нём все гамильтоновы линии. 

       Сформулированная в середине 19 в. проблема четырех красок  также выглядит как развлекательная задача, однако попытки ее решения привели к появлению некоторых  исследований графов, имеющих теоретическое и прикладное значение. Проблема четырех красок формулируется так: ”Можно ли область любой плоской карты раскрасить четырьмя цветами так, чтобы любые две соседние области были раскрашены в различные цвета?”. Гипотеза о том, что ответ утвердительный, была сформулирована в середине 19в. В 1890 году было доказано более слабое утверждение, а именно, что любая плоская карта раскрашивается в пять цветов. Сопоставляя любой плоской карте двойственный ей плоский граф, получают эквивалентную формулировку задачи в терминах графов: Верно ли, что хроматическое число любого плоского графа меньше либо равно четырёх? Многочисленные попытки решения задачи оказали влияние на развитие ряда направлений теории графов. В 1976 году анонсировано положительное решение задачи с использованием ЭВМ.

       Другая  старая топологическая задача, которая  особенно долго не поддавалась решению и будоражила умы любителей головоломок, известна как “задача об электро -, газо - и водоснабжении”. В 1917 году Генри Э.Дьюдени дал ей такую формулировку. В каждый из трёх домов, изображенных на рисунке, необходимо провести газ, свет и воду.

        Свет          вода             газ

       Можно ли так проложить коммуникации, чтобы  они, нигде не пересекаясь друг с  другом, соединяли каждый дом с  источниками электричества, газа и воды? Иначе говоря, можно построить плоский граф с вершинами в шести указанных точках? Оказывается, такой граф построить нельзя. Об этом говорится в одной очень важной теореме – так называемой теореме Куратовского. Теорема утверждает, что каждый граф, не являющийся плоским, содержит в качестве подграфа один из двух простейших пространственных графов:[6]

       В середине 19 в. появились работы, в  которых  при решении  практических задач были получены результаты, относящиеся к теории графов. Так, например, Г. Кирхгоф при составлении полной системы уравнений для токов и напряжений в электрической схеме предложил по существу представлять такую схему графом и находить в этом графе остовные деревья, с помощью которых  выделяются линейно независимые системы контуров. А. Кэли, исходя из задач подсчета числа изомеров предельных углеводородов, пришел к задачам перечисления и описания деревьев, обладающих заданными свойствами, и решил некоторые из них.

       В 20 в. задачи, связанные с графами, начали возникать не только в физике, химии, электротехнике биологии, экономике, социологии и т.д., но и внутри математики, в таких разделах, как топология, алгебра, теория вероятностей, теория чисел. В начале 20 в. графы стали использоваться для представления некоторых  математических объектов и формальной постановки различных дискретных задач; при этом наряду с термином «граф» употреблялись и другие термины, например, карта, комплекс, диаграмма, сеть, лабиринт. После выхода в свет в 1936 году монографии Д. Кёнига термин «граф» стал более употребительным, чем другие. В этой работе были систематизированы известные к тому времени факты. В 1936 году вышла небольшая брошюра Ойстена Оре, содержащая блестящее элементарное введение в теорию графов. В 1962 году в Англии была издана книга французского математика Клода Бержа “Теория графов и её приложение”. Обе книги, безусловно, представляют интерес для любителей занимательной математики. Сотни известных головоломок, на первый взгляд не имеющих ничего общего друг с другом, легко решаются с помощью теории графов.[6]

       В 20-30-х годах 20 в. появились первые результаты, относящиеся к изучению свойств связности, планарности, симметрии графов, которые привели к формированию ряда новых направлений в теории графов.

       Значительно расширились исследования по теории графов в конце 40-х - начале 50-х годов, прежде всего в силу развития кибернетики и вычислительной техники. Благодаря развитию вычислительной техники, изучению сложных кибернетических систем, интерес к теории графов возрос, а проблематика теории графов существенным образом обогатилась. Кроме того, использование ЭВМ позволило решать возникающие на практике конкретные задачи, связанные с большим объемом вычислений, прежде не поддававшиеся решению. Для ряда экстремальных задач теории графов были разработаны методы их решения, например, один из таких методов позволяет решать задачи о построении максимального потока через сеть. Для отдельных классов графов (деревья, плоские графы и т. д.), которые изучались и ранее, было показано, что решения некоторых задач для графов из этих классов находятся проще, чем для произвольных графов (нахождение условий существования графов с заданными свойствами, установление изоморфизма графов и др.).[5]

       Характеризуя  проблематику теории графов, можно  отметить, что некоторые направления носят более комбинаторный характер, другие - более геометрический. К первым относятся, например, задачи о подсчете и перечислении графов с фиксированными свойствами, задачи о построении графов с заданными свойствами. Геометрический (топологический) характер носят многие циклы задач теории графов, например, графов обходы, графов укладки. Существуют направления, связанные с различными классификациями графов, например, по свойствам их разложения.

       Примером  результата о существовании графов с фиксированными свойствами может служить критерий реализуемости чисел степенями вершин некоторого графа: набор целых чисел, сумма которых  четна, можно реализовать степенями вершин графа без петель и кратных ребер тогда и только тогда, когда для любого r выполняется условие

       Примерами задач о подсчете графов с заданными  свойствами являются задачи о нахождении количеств неизоморфных графов с одинаковым числом вершин и (или) ребер. Для числа неизоморфных деревьев с n вершинами была получена асимптотическая формула [4]

                   где C= 0,534948..., e = 2,95576... 
Для числа  Gn неизоморфных графов без петель и кратных ребер с n вершинами было показано, что

         Наряду с проблемами, носящими общий характер, в теории графов имеются специфические циклы задач. В одном из них изучаются различные свойства связности графов, исследуется строение графов по свойствам связности. При анализе надежности сетей связи, электронных схем, коммуникационных сетей возникает задача о нахождении количеств непересекающихся цепей, соединяющих различные вершины графа. Здесь получен ряд результатов. Например, наименьшее число вершин, разделяющих две несмежные вершины графа, равно наибольшему числу непересекающихся (по вершинам) простых цепей, соединяющих эту пару вершин. Найдены критерии и построены эффективные алгоритмы установления меры связности графа (наименьшего числа вершин или ребер, удаление которых  нарушает связность графа).[7]

         В другом направлении исследований  теории графов изучаются маршруты, содержащие все вершины или ребра графа. Известен простой критерий существования маршрута, содержащего все ребра графа: в связном графе цикл, содержащий все ребра и проходящий по каждому ребру один раз, существует тогда и только тогда, когда все вершины графа имеют четные степени. В случае обхода множества вершин графа имеется только ряд достаточных условий существования цикла, проходящего по всем вершинам графа по одному разу. Характерным специфическим направлением теории графов является цикл задач, связанный с раскрасками графов, в котором изучаются разбиения множества вершин (ребер), обладающие определенными свойствами, например, смежные вершины (ребра) должны принадлежать различным множествам (вершины или ребра из одного множества окрашиваются одним цветом). Было доказано, что наименьшее число цветов, достаточное для раскраски ребер любого графа без петель с максимальной степенью a, равно Зa/2, а для раскраски вершин любого графа без петель и кратных ребер достаточно a+1 цветов.

         Существуют и другие циклы задач, некоторые из них сложились под влиянием различных разделов математики. Так, под влиянием топологии производится изучение вложений графов в различные поверхности. Например, было получено необходимое и достаточное условие вложения графа в плоскость (критерий Понтрягина - Куратовского  см. выше): граф является плоским тогда и только тогда, когда он не содержит подграфов, получаемых с помощью подразбиения ребер из полного 5-вершинного графа и полного двудольного графа с тремя вершинами в каждой доле. Под влиянием алгебры стали изучаться группы автоморфизмов графов. В частности, было доказано, что каждая конечная группа изоморфна группе автоморфизмов некоторого графа. Влияние теории вероятностей сказалось на исследовании графов случайных. Многие свойства были изучены для «почти всех» графов; например, было показано, что почти все графы с n вершинами связаны, имеют диаметр 2, обладают гамильтоновым циклом (циклом, проходящим через все вершины графа по одному разу).[9]

       В теории графов существуют специфические методы решения экстремальных задач. Один из них основан на теореме о максимальном потоке и минимальном разрезе, утверждающей, что максимальный поток, который можно пропустить через сеть из вершины U в вершину V, равен минимальной пропускной способности разрезов, разделяющих вершины U и V. Были построены различные эффективные алгоритмы нахождения максимального потока.[1] 

       Большое значение в теории графов имеют алгоритмические вопросы. Для конечных графов, т. е. для графов с конечным множеством вершин и ребер, как правило, проблема существования алгоритма решения задач, в том числе экстремальных, решается положительно. Решение многих задач, связанных с конечными графами, может быть выполнено с помощью полного перебора всех допустимых вариантов. Однако таким способом удается решить задачу только для графов с небольшим числом вершин и ребер. Поэтому существенное значение для теории графов имеет построение эффективных алгоритмов, находящих точное или приближенное решение. Для некоторых задач такие алгоритмы построены, например, для установления планарности графов, определения изоморфизма деревьев, нахождения максимального потока.

       Результаты  и методы теории графов применяются при решении транспортных задач о перевозках, для нахождения оптимальных решений задачи о назначениях, для выделения «узких мест» при планировании и управлении разработок проектов, при составлении оптимальных маршрутов доставки грузов, а также при моделировании сложных технология, процессов, в построении различных дискретных устройств, в программировании и т. д.[2]

1.2. Основные термины и теоремы теории графов.

1. Граф  - Пара объектов G = ( X , Г )  ,где Х - конечное множество ,а  Г –конечное подмножество  прямого произведения  Х*Х  .  При этом   Х называется множеством вершин , а  Г - множеством дуг графа G .
2. Любое конечное множество точек (вершин), некоторые из которых попарно соединены стрелками , (в теории графов эти стрелки называются дугами), можно рассматривать как граф.
3. Если в множестве Г все пары упорядочены, то такой граф называют ориентированным .

   Дуга- ребро ориентированного графа.

   Граф  называется  вырожденным, если у него нет рёбер.

   Вершина Х называется  инцидентной  ребру G , если ребро соединяет эту вершину с какой-либо другой вершиной.

4. Два ребра G₁ и G₂ называются смежными, если существует вершина, инцидентная одновременно G₁ и G₂.
5. Пустым называется граф без рёбер. Полным называется граф, в котором каждые две вершины смежные.

   Конечная  последовательность необязательно  различных рёбер E1,E2,...En называется маршрутом длины n, если существует последовательность V₁, V₂, ... V_n необязательно различных вершин, таких, что E_i = (V_i-1,V_i ).

   Если  совпадают, то маршрут замкнутый.

6. Маршрут, в котором все рёбра попарно различны, называется цепью.
7. Замкнутый маршрут, все рёбра которого различны, называется циклом. Если все вершины цепи или цикла различны, то такая цепь или цикл называются простыми.
8. Маршрут, в котором все вершины попарно различны, называется простой цепью.
9. Цикл, в котором все вершины, кроме первой и последней, попарно различны, называется простым циклом.
10. Граф называется связным, если для любых двух вершин существует путь, соединяющий эти вершины.
11. Любой максимальный связный подграф (то есть, не содержащийся в других связных подграфах) графа G называется компонентой связности. Несвязный граф имеет, по крайней мере, две компоненты связности.
12. Граф называется k - связным (k - реберно - связным), если удаление не менее k вершин (ребер) приводит к потере свойства связности.
13. Маршрут, содержащий все вершины или ребра графа и обладающий определенными свойствами, называется обходом графа.
14. Длина маршрута (цепи, простой цепи) равна количеству ребер а порядке их прохождения. Длина кратчайшей простой цепи, соединяющей вершины v_i и v_j в графе G, называется расстоянием d (v_i, v_j) между v_i и v_j.
15. Степень вершины - число ребер, которым инцидентна вершина V, обозначается D(V). [6]

       С помощью различных операций можно  строить графы из более простых, переходить от графа к более простому, разбивать графы на более простые и т.д.

       Среди одноместных операций наиболее употребительны: удаление и добавление ребра или вершины, стягивание ребра (отождествление пары смежных вершин), подразбиение ребра (т.е. замена ребра (u, v) на пару (u, w), (w, v), где w - новая вершина) и др.

       Известны  двуместные операции: соединение, сложение, различные виды умножений графов и др. Такие операции используются для анализа и синтеза графов с заданными свойствами. [10] 

Способы задания графов: 

1. Геометрический: 

2. Матрица смежности: 

       Матрица смежности  - квадратная  матрица, размерности, равной количеству вершин. При этом  а[ i, j ]-целое число, равное количеству рёбер, связывающих i-ю, j-ю вершину. Если в графе нет петель, то диагональные элементы равны 0 .

       Если  рёбра не повторяются, то все элементы 0 или 1. Если граф неориентированный, то матрица симметрична.

       3. Матрица инцидентности:

4. Явное  задание графа как алгебраической  системы:

<{a,b,c,d},{u,v,w,x}; {(u,a),(u,b),(v,b),(v,c),(w,c),(w,a),(x,c), (x,d)}>.

     Так как мы рассматриваем только простые  графы, граф нам проще определять как модель, носителем которой является множество вершин, а отношение – бинарное отношение смежности вершин. Тогда данный граф запишется как <{a,b,c,d}; {(a,b), (b,a),(b,c),(c,b),(a,c),(c,a),(c,d),(d,c)}>. В таком представлении ребру соответствуют две пары вершин (v1,v2) и (v2,v1), инцидентных данному ребру. Чтобы задать такое представление, достаточно для каждого ребра указать двухэлементное множество вершин – его мы и будем отождествлять с ребром. Для данного графа рёбра задаются множеством {{a,b},{b,c},{a,c},{c,d}} и граф мы будем записывать как пару (V,E), где V – множество вершин, а E – множество рёбер.[10]

5. Наконец,  граф можно задать посредством списков.