рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Деревья. Лес. Бинарные деревья

Деревья. Лес. Бинарные деревья - раздел Математика, Лекция 4. СОБЫТИЕ И ВЕРОЯТНОСТЬ С Вершины Дорога Вперед — Только Вниз. Я. Таранов ...

С вершины дорога вперед — только вниз.

Я. Таранов

Деревомназывают конечный связный граф с выделенной вершиной (корнем),не имеющий циклов (рис. 2.14).

Для каждой пары вершин дерева — узлов— существует единственный маршрут, поэтому вершины удобно классифицировать по степени удаленности от корневой вершины. Расстояние до корневой вершины V0 называется ярусомs вершины, s= d (V0V).

Поскольку маршрут между двумя вершинами единственный, то, применяя это свойство к смежным вершинам, можно заключить, что любая ветвь является мостом. Действительно, при удалении ребра этот единственный маршрут прерывается. Тогда граф распадается на два подграфа.

 

 

Рис. 2.14. Иллюстрация графа-дерева

 

В одном из них остается корневая вершина, и этот граф G1 тоже будет являться деревом. В другом графе выделим вершину, инцидентную удаленному мосту. Тогда второй подграф также будет являться деревом. Если в исходном графе вершина F принадлежала s-му ярусу, а дерево «обрубили» по ребру, соединявшему вершины t-го и (t- 1)-го ярусов, причем s³t, то тогда

В_частности, если s=t и , то вершина F будет корневой для и s’(F)= s -t=0. Если s < t, то вершина заведомо принадлежит подграфу G1.

Наиболее характерные свойства деревьев, которые одновременно служат эквивалентными определениями дерева, сформулируем в следующей теореме.

Теорема2.7. Граф G(V, X) (ïVï = п > 1} является деревом тогда и только тогда, когда выполняется хотя бы одно из условий:

граф G(V, X) связен и не содержит циклов',

граф G(V, X) не содержит циклов и имеет п-1 ребро;

граф G(V, X) связен и имеет п-1 ребро;

граф G(V, X) не содержит циклов, но добавление ребра между несмежными вершинами приводит к появлению одного и только одного элементарного цикла;

граф G(V, X) связный, но утрачивает это свойство после удаления любого ребра;

в графе G(V, X) всякая пара вершин соединена цепью, и только одной..

Итак, дерево с п вершинами имеет п - 1 ребро, поэтому оно будет минимальным связным графом. Висячие вершины, за исключением корневой, называются листьями. На рис. 2.14 листьями являются, например, вершины V4, V 13 и V 20. При п = 2 дерево состоит из корня и листа и имеет вид отрезка.

Пусть G1, G 2, ..-, Gk — непересекающиеся деревья, т.е. "i,jÎ (1, ...,k), Gi Ç Gj=Æ. Тогда упорядоченноеобъединение деревьев G = , представляет собой несвязный граф, называемый лесом.Компонентами связности леса являются деревья. Остовомсвязного графа G называется любой его подграф, содержащий все вершины графа G и являющийся деревом (говорят: «покрывающим его деревом»).

КодеревомТ’ остова T графа G называется дополнение T до G, т. е. такой его подграф, который содержит все его вершины и только те ребра, которые не входят в Т. Тогда G= Т ÈТ' = ТÅТ'. Иначе говоря, кодеревом остова Т(V, Х1) графа G(V, Х) будет остов Т' (V, ХХ1). Очевидна двойственность: (Т')'= Т.

Дерево может быть представлено расслоенным на ярусы (уровни), при этом ветвям, попавшим в один ярус, соответствует одинаковая длина пути исходного графа. Число путей в каждом дереве соответствует числу висячих вершин (листьев). Например, в графе на рис. 2.14 двадцать листьев и двадцать путей от V0.

При описании деревьев принято использовать термины: отец, сын, предок, потомок.

Каждая вершина дерева называется узлом,причем каждый узел является корнем дерева, имеющего п поддеревьев (п е [0, п)). Тогда узел без поддеревьев называется листом и является висячей вершиной. Узел k-го яруса называется отцомузла (k+ 1)-го яруса, если они смежны. Узел (k+ 1)-го яруса называется сыномузла k-го яруса. Два узла, имеющие одного отца, называются братьями(рис. 2.15). Упорядоченным деревомназывается дерево, в котором поддеревья каждого узла образуют упорядоченное подмножество. Для упорядоченных деревьев принята терминология: старший и младший сын для обозначения соответственно первого и последнего сыновей некоторого узла.

В информатике принято использовать подмножество множества деревьев, когда каждый узел либо является листом, либо образует два поддерева: левое и правое. Такой вид деревьев называется бинарными деревьямии используется при делении множества на два взаимоисключающих подмножества по какому-то признаку (так называемое дихотомическое деление). Для отца А — сыновья В и С, причем В — левый, а С — правый потомки. Строгобинарным деревом называется такой граф (рис. 2.16), у которого каждый узел, не являющийся листом, содержит два и только два поддерева — левое и правое.

Бинарное дерево уровня п называется полным,если каждый его узел уровня п является листом, а каждый узел уровня меньше, чем п, имеет непустое левое и правое поддеревья. Примером полного бинарного дерева служит таблица розыгрыша соревнования по олимпийской системе («плей-офф»). На рис. 2.17 приведена таблица розыгрыша Кубка мира по футболу 2002 г., начиная со стадии четвертьфиналов (указан корень V0Бразилия).

Бинарные деревья применяются в информатике для поиска одного из двух возможных вариантов ответа. Например, при поиске данных, когда необходимо сравнить каждый элемент списка с образцом, и если значения совпадают, то процесс поиска завершен, а если не совпадают, то поиск данных продолжается. Впервые понятие двоичного дерева ввел в III в. римский философ Порфирий.

Рис. 2.17. Бинарное дерево для представления розыгрыша Кубка мира по футболу 2002 г.

 

Цикломатическое число графа.Пусть задан неориентированный граф G. Цикломатическим числомграфа называется число v(G) = т(G) + с(G) - п(G), где т(G) — число его ребер; с(G) — число связных компонент графа; п(G) — число вершин. Цикломатическое число дерева равно нулю. Цикломатическое число леса равно сумме цикломатических чисел составных связных компонент — деревьев и, следовательно, тоже равно нулю. Для остальных графов цикломатические числа — положительные.

Например, для полного графа К5 (имеющего пять вершин и С52 = 10 ребер) Цикломатическое число равно у=10+1-5=6.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Лекция 4. СОБЫТИЕ И ВЕРОЯТНОСТЬ

Теорема сложения вероятностей несовместимых событий Пример Испытание... Вопросы для контроля знаний и подведения итога прочитанной... Дайте определение случайной величины...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Деревья. Лес. Бинарные деревья

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Лекция 4. СОБЫТИЕ И ВЕРОЯТНОСТЬ
Цель: Изучить основные понятия теории вероятности План: 1.Основные понятия. Определение вероятности 2. Свойства вероятности 3. Вопросы для контроля знаний и подв

Теорема сложения вероятностей несовместимых событий.
Определение 1. Суммой событий А и В называют событие С = А + В, состоящее в наступлении, по крайней мере, одного из событий А или

Формула полной вероятности.
Теорема 8.5. Вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из п попарно несовместимых событий В1, В2,... , В

Формула Бейеса.
Пусть в условиях рассуждения, относящегося к формуле полной вероятности, произведено одно испытание, в результате которого произошло событие А. Спрашивается, как изменились (в связи с тем, ч

Вопросы для контроля знаний и подведения итога прочитанной лекции
  1. Дайте определения противоположным, независимым, несовместным событиям. Приведите примеры таких событий. 2. Что называется полной группой событий? 3. Сформулируй

Случайные величины
1. Понятие «случайные величины». Определение 1. Случайной величиной называют переменную величину, которая в зависимости от исхода испытания случайн

Математическое ожидание дискретной случайной величины
1. Понятие математического ожидания.Закон распределения полностью задает дискретную случайную величину. Однако часто встречаются случаи, когда закон распределения случайной величин

Свойства математического ожидания дискретной случайной величины.
1.Математическое ожидание постоянной величины С равно этой величине. Постоянную С можно рассматривать как дискретную случайную величину, принимающую лишь одно зн

Дисперсия дискретной случайной величины
1. Понятие дисперсии.Математическое ожидание не дает полной характеристики закона распределения случайной величины. Покажем это на примере. Пусть заданы две дискретные случайные ве

Среднее квадратическое отклонение.
Определение. Средним квадратическим отклонением s(X) случайной величины X называется корень квадратный из ее дисперсии: s(X) =

Понятие о моментах распределения.
Определение 1. Начальным моментом порядка k случайной величины X называют математическое ожидание случайной величины Xk, где k — натуральное

Непрерывные случайные величины
1. Интегральная функция распределения. Для непрерывной случайной величины в отличие от дискретной нельзя построить таблицу распределения. Поэтому непрерывные случайные величины изучают другим спосо

Математическое ожидание и дисперсия непрерывной случайной величины.
Определение 1. Математическим ожиданием непрерывной случайной величины Х с плотностью вероятности f(x) называют величину несобственного интеграла (если он сход

Некоторые законы распределения случайных величин
1. Биномиальное распределение.Пусть производится п испытаний, причем вероятность появления события А в каждом испытании равна р и не зависит от исхода других и

Локальная и интегральная предельные теоремы Лапласа.
Если число испытаний п велико, то вычисления по формуле Бернулли становятся затруднительными. Лаплас получил важную приближенную формулу для вероятности Рn(т) появления соб

Гипергеометрическое распределение
Гипергеометрическое распределение имеет место при выборочном контроле конечной совокупности объектов объёма N по альтернативному признаку. Каждый контролируемый объект классифицируетс

Генеральная совокупность и выборка
Мы приступаем к изучению элементов математической статистики, в которой разрабатываются научно обоснованные методы сбора статистических данных и их обработки. 1. Генеральная совоку

Оценки параметров генеральной совокупности по ее выборке
1. Выборка как набор случайных величин.Пусть имеется некоторая генеральная совокупность, каждый объект которой наделен количественным признаком X. При случайном извлечении о

Лекция 7. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
Цель: Изучить основные понятия теории графов План: 1. Основные понятия и определения графа и его элементов 2. Деревья. Лес. Бинарные деревья 3. Способы задания г

Сети. Сетевые модели представления информации
В этом проглядывается талант исследователя охватить значительные районы явлений с помощью немногочисленных допущений, представить разносторонние совокупности предметов и процессов в сжатой, компакт

Применение графов и сетей
Храни порядок, и порядок сохранит тебя. Латинская формула Сети получили широкое практическое применение потому, что они являются естественным и удобным способом изображения

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги