Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]

Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах
Онлайн-сервисы Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью Алгоритмы JavaScript Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью Введение в анализ Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика Теория множеств Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия Математическая логика Алгебра высказываний Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции Булевы функции Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций Теория формального Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний Логика предикатов Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов Неформальные и формаль- ные аксиоматические теории Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории Теория алгоритмов Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики Математическая логика и компьютеры Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект Дискретная математика Множества и отношения Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций Группы и кольца Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов Полукольца и булевы алгебры Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки Алгебраические системы Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры Теория графов Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов Булева алгебра и функции Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов Конечные автоматы и регулярные языки Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга Контекстно-свободные языки Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов Интегральное исчисление Неопределённый и определённый Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции Приложения интегралов Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела Интегралы в физике Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике Основные интегралы Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега Вариационное исчисление Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла Финансовый анализ Анализ эффективности Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности Анализ устойчивости Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости Рыночная активность Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию Инвестиционная деятельность Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование Анализ инвестиций Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта Стоимость компании Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций Форвардные контракты Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту Теория вероятностей Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности Математическая статистика Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты Теория очередей (СМО) Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью) Аналитическая геометрия Векторная алгебра Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике Системы координат Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат Геометрия на плоскости Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными Линии 2-го порядка Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты линий Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам Геометрия в пространстве Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве Поверхности 2-го порядка Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты поверхностей Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам Линейная алгебра Матрицы и операции Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц Определители Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей Ранг матрицы Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк) Обратная матрица Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица Системы уравнений Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений Функциональные матрицы Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум Многочленные матрицы Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы Функции от матриц Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц Линейные пространства Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств Подпространства Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств Линейные отображения Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения Линейные операторы Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду Евклидовы пространства Евклидовы пространства Ортогональные векторы евклидова пространства Ортогональный базис евклидова пространства Ортонормированный базис евклидова пространства Ортогональные дополнения в евклидовом пространстве Задача о перпендикуляре Матрица и определитель Грама и его свойства Линейные преобразования евклидовых пространств Канонический вид ортогонального оператора евклидова пространства Сопряженные операторы евклидова пространства Самосопряженные операторы евклидова пространства Приведение квадратичной формы к главным осям Унитарные пространства и их линейные преобразования Комплексный анализ Комплексные числа Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел Комплексные функции Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного Функциональные ряды в комплексной области Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням Особые точки, Вычеты Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена Операционное исчисление Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства Дифференциальные уравнения ДУ первого порядка Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ ДУ высших порядков Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ Системы ДУ Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем Теория устойчивости Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной Численные методы Методы алгебры Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений Методы теории приближений Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования Методы решения обыкновенных ДУ Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач Методы решения ДУ в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными	Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Одним из способов построения максимального остовного леса может служить поиск в глубину. Именно при поиске в глубину всякое ребро, по которому из текущей вершины мы попадаем в неотмеченную ранее вершину, будет древесным. Каждое ребро, не являющееся древесным, будет обратным. Максимальный остовный лес, находимый с помощью алгоритма поиска в глубину, называют остовным лесом поиска в глубину или глубинным остовным лесом. Заметим, что классификация ребер зависит от хода работы алгоритма, который определяется стартовой вершиной и расположением вершин в списках смежности. Таким образом, алгоритм поиска в глубину в неориентированном графе может быть использован для вычисления множества фундаментальных циклов графа, т.е. решения одной из задач глобального анализа. Отметим, что не всякий максимальный остовный лес может быть получен с помощью алгоритма поиска в глубину. Например, для графа, изображенного на рис. 5.23, выделенный максимальный остовный лес нельзя получить при поиске в глубину, из какой бы вершины мы не начинали поиск. Для организации работы алгоритма поиска в глубину используется способ хранения данных, называемый стеком. Элементы в стеке упорядочиваются в порядке поступления. В стек можно добавлять новые элементы и из него можно извлекать элементы. При этом доступен только последний добавленный элемент — вершина стека, чем и определяется режим работы стека (последним пришел — первым ушел). Образно стек можно представить в виде стопки тарелок. Из стопки можно взять только верхнюю тарелку и только наверх можно добавить новую. Обычно стек реализуется в виде списка. В алгоритме поиска в глубину используется стек вершин. Мы будем считать, что из стека можно считывать информацию без изменения его содержимого, но в том порядке, в каком ее удаляли бы из стека. Указанная операция считывания понадобится нам для поиска фундаментальных циклов. Алгоритм поиска в глубину Вход. Граф $G=(V,E)$ , заданный списками смежности. Выход. Множества Tree древесных и Back обратных ребер соответственно; множество $F_c$ фундаментальных циклов, массив $D$ , содержащий D-номера вершин. 0. Просмотреть массив лидеров и сформировать множество $V_0$ вершин графа. Это множество используется для хранения новых (не обработанных алгоритмом) вершин. В ходе работы алгоритма обработанные вершины будут удаляться из этого множества. В процессе работы алгоритма для каждой вершины v необходимо знать, какие вершины из ее списка смежности $L[v]$ обработаны на предыдущих шагах работы алгоритма. Для этого формируется массив $L_p$ размера $\|V_0\|$ , в котором хранятся номера первых еще не обработанных алгоритмом вершин списка смежности $L[v]$ каждой вершины ${v}$ . Первоначально все элементы массива $L_p$ полагают равными 1. Стек вершин STACK и список вершин фундаментального цикла Cycle положить пустыми $(STACK=\varnothing,~Cycle=\varnothing)$ . Множества Tree древесных ребер, Back обратных ребер и $F_c$ фундаментальных циклов положить пустыми $(Tree=\varnothing,~ Back=\varnothing, F_c=\varnothing)$ . Массив D-номеров $D$ обнулить. Задать начальную вершину для поиска $(v=v_0)$ . (Обычно это первая вершина массива лидеров.) Счетчик D-номеров вершин count положить равным 1 (count=1). 1. Если множество $V_0$ не пусто $(V_0\ne\varnothing)$ , перейти на шаг 2, если иначе — на шаг 8 (выход). 2. Если стек пуст $(STACK=\varnothing)$ и алгоритм стартует из вершины $v_0$ (count=1), то перейти на шаг 3, если иначе, то выбрать из множества $V_0$ произвольную вершину, из которой поиск в глубину будет продолжен $(v=u,\, u\in V_0)$ , и перейти на шаг 3. 3. Поместить текущую вершину ${v}$ в стек STACK. Присвоить вершине ${v}$ D-номер $(D[v]=count)$ . Увеличить счетчик D-номеров на 1 $(count=count+1)$ . Удалить вершину ${v}$ из множества $V_0$ новых вершин. Перейти на шаг 4. 4. Проверить по элементу $L_p[v]$ , что не достигнут конец списка смежности $L[v]$ текущей вершины ${v}$ . Если в списке смежности есть еще не обработанные вершины, получить из списка смежности очередную вершину $w$ , увеличить $L_p[v]$ на 1 и перейти на шаг 6. Если список смежности $L[v]$ вершины v обработан полностью, удалить вершину ${v}$ из стека STACK и перейти на шаг 5. 5. Если стек STACK пуст, вернуться на шаг 1, если иначе, то в качестве текущей вершины ${v}$ взять вершину, находящуюся в вершине стека, и перейти на шаг 4. 6. Если вершина $w$ новая $(w\in V_0)$ , то добавить ребро $\{v,w\}$ в множество древесных ребер $Tree=Tree\cup\bigl\{\{v,w\}\bigr\},$ сделать вершину $w$ текущей $(v=w)$ и вернуться на шаг 3. Если вершина w не новая $(w\notin V_0)$ , то перейти на шаг 7. 7. Если ребра $\{v,w\}$ нет среди древесных $(\{v,e\}\notin Tree)$ , поместить ребро в список обратных ребер $Back=Back\cup\bigl\{\{v,w\}\bigr\},$ Поместить вершину $w$ в список Cycle. Читать содержимое стека STACK, начиная с вершины стека, до появления вершины $w$ и помещать в список Cycle (включая вершину $w$ ), т.е. формировать фундаментальный цикл, соответствующий обратному ребру $\{v,w\}$ . Добавить список Cycle в множество фундаментальных циклов $F_c$ $F_c=F_c\cup\{Cycle\}.$ Список Cycle положить пустым $(Cycle=\varnothing)$ . Вернуться на шаг 4. 8. Закончить работу. Пусть для неориентированного графа, изображенного на рис. 5.20,а, списки смежности имеют вид (5.1). При выполнении поиска в глубину выделенные ребра являются древесными, остальные — обратными. Около каждой вершины указан присвоенный ей D-номер. Фундаментальные циклы — в порядке их нахождения — таковы: $v_1,\, v_2,\, v_4,\, v_3,\, v_1$ и $v_0,\, v_1,\, v_2,\, v_4,\, v_3,\, v_0$ . Поиск в глубину в неориентированном графе можно использовать и для нахождения числа его компонент. Очевидно, что это число равно числу опустошений стека от начала до конца поиска в глубину. Регистрируя удаляемые из стека вершины, можно после очередного его опустошения распечатать номера вершин, принадлежащих данной компоненте. В ориентированном графе поиск в глубину реализуется во многом аналогично поиску в глубину в неориентированном графе. В этом случае возникает остовный ориентированный лес поиска в глубину, дуги которого — это в точности те дуги, по которым в процессе работы алгоритма переходят от очередной вершины к новой, еще не отмеченной вершине. Можно показать, что это максимальный остовный лес исходного графа. Слабыми компонентами этого глубинного остовного леса будут некоторые ориентированные деревья: поэтому, используемая далее терминология из теории деревьев относится к той или иной слабой компоненте глубинного остовного леса. В ориентированном графе вершинам также присваиваются D-номера. Но классификация дуг при поиске в глубину в ориентированном графе сложнее по сравнению с аналогичной классификацией ребер при поиске в глубину в неориентированном графе. Различают четыре класса дуг: 1) древесные дуги — каждая такая дуга ведет от отца к сыну в глубинном остовном лесу; 2) прямые дуги — каждая такая дуга ведет от подлинного предка к подлинному потомку (но не от отца к сыну) в глубинном остовном лесу; 3) обратные дуги — от потомков к предкам (включая все петли); 4) поперечные дуги — все дуги, не являющиеся ни древесными, ни прямыми, ни обратными. Следовательно, в результате работы алгоритма будут получены множества Tree — древесных дуг, Back — обратных дуг, Forward — прямых дуг, $C$ — поперечных дуг и массив $D$ , содержащий D-номера вершин. В процессе работы алгоритма по сравнению с алгоритмом поиска в глубину в неориентированном графе имеется ряд особенностей. Так, если очередная вершина $w$ , извлеченная из списка смежности текущей вершины ${v}$ , новая, т.е. $w\in V_0$ , то дуга $(v,w)$ является древесной. Следует добавить дугу $(v,w)$ в множество древесных дуг $Tree=Tree\cup\{(v,w)\}$ , сделать вершину $w$ текущей $(v=w)$ и начать ее обработку. Если вершина $w$ не новая $(w\notin V_0)$ , то дуга $(v, w)$ будет либо прямой, либо обратной, либо поперечной. Если D-номер вершины v строго меньше D-номера вершины $w$ $(D[v]<D[w])$ , то дуга $(v,w)$ является прямой. Добавляем ее в множество прямых дуг Forward $(Forward=Forward\cup\{(v,w)\})$ . Если D-номер вершины ${v}$ не меньше D-номера вершины $w~(D[v]\geqslant D[w])$ , необходимо проверить, есть ли в стеке STACK вершина $w$ . Если вершина $w$ находится в стеке, то дуга $(v,w)$ является обратной и ее следует добавить в множество обратных дуг Back $(Back= Back\cup\{(v,w)\})$ . Если вершины $w$ в стеке нет, то дуга является поперечной. Тогда нужно добавить ее в множество поперечных дуг $C~(C=C\cup\{(v,w)\})$ . Далее следует перейти к рассмотрению очередной вершины из списка смежности текущей вершины (если он не пуст). Если стек пуст, но не все вершины ориентированного графа обработаны, поиск продолжают из любой необработанной вершины. В случае ориентированного графа поиск контуров на базе поиска в глубину существенно сложнее, чем в случае неориентированного графа, и здесь он не рассматривается. Однако можно доказать следующий критерии бесконтурности ориентированного графа: ориентированный граф является бесконтурным тогда и только тогда, когда при поиске в глубину от некоторой начальной вершины множество обратных дуг оказывается пустым. Заметим также, что для ориентированного графа нет такой простой связи между числом опустошений стека и числом компонент, как для неориентированного графа. На базе алгоритма поиска в глубину может быть разработан эффективный алгоритм поиска бикомпонент в ориентированном графе. Однако здесь мы не будем останавливаться на задаче поиска бикомпонент, так как эта задача обсуждается в рамках общей задачи о путях в графах. Можно показать, что алгоритм поиска в глубину имеет сложность порядка $\max(\|V\|,\|E\|)$ . Пример 5.7. Проведем поиск в глубину на ориентированном графе, представленном на рис. 5.24. Поиск начнем из вершены $v_0$ . Пусть списки смежности вершин имеют следующий вид: $\begin{cases}v_0\to(v_2, v_3, v_1),\quad v_1\to(v_3),\quad v_2\to(v_4, v_3),\\ v_3\to(v_4),\quad v_4\to(v_1),\quad v_5\to(v_1),\\ v_6\to(v_3, v_5),\quad v_7\to(v_5, v_6). \end{cases}$ (5.2) Результаты выполнения поиска в глубину представлены на рисунке: около каждой вершины указан ее D-номер, все древесные дуги выделены более толстыми стрелками, а прямые, обратные и поперечные помечены буквами $F,\,B,\,C$ соответственно. Первое опустошение стека происходит после обработки первых пяти вершин (в порядке обхода): $v_0, v_2, v_4, v_3, v_1$ . После опустошения поиск продолжается из вершины $v_7$ , которой присваивается D-номер 6. (Напомним, что в приведенном выше алгоритме после опустошения стека для продолжения поиска выбирается любая из необработанных вершин.) Алгоритм поиска в ширину в ориентированном графе В отличие от алгоритма поиска в глубину, алгоритм поиска в ширину использует не стек, а очередь вершин. Мы дадим здесь вариант поиска в ширину, когда, начиная поиск в некоторой начальной вершине $v_0$ , мы останавливаемся при первом же опустошении очереди. Это значит, что некоторые из вершин могут остаться неотмеченными. Таким образом может быть решена задача распознавания достижимости от заданной вершины. Мы совместим также поиск в ширину с вычислением длины кратчайшего пути от $v_0$ до любой вершины графа. Будем предполагать, что вершины графа пронумерованы без пропусков числами от 0 до $N\colon\, \{v_i\colon\, i=\overline{0,N}\}$ . Поиск в ширину рассматриваем только для ориентированного графа. Вход. Граф $G=(V,E)$ , заданный списками смежности; $v_0$ — начальная вершина (не обязательно первый элемент массива лидеров). Выход. Массив $M$ меток вершин, где каждая метка равна длине пути от $v_0$ до ${v}$ . 0. Очередь $Q$ положить пустой $(Q=\varnothing)$ . Все вершины пометить как недостижимые из вершины $v_0$ , присваивая элементам массива $M$ значение $+\infty~(M[v_i]=+\infty,~i=\overline{1,N})$ . Стартовую вершину $v_0$ пометить номером 0, т.е. длину пути от стартовой вершины $v_0$ до самой себя положить равной 0 $(M[v_0]=0)$ . Поместить вершину $v_0$ в очередь $Q$ . Перейти на шаг 1. 1. Если очередь $Q$ не пуста $(Q\ne\varnothing)$ , то из "головы" очереди извлечь (с удалением из очереди) вершину $u$ и перейти на шаг 2. Если очередь пуста, перейти на шаг 3. 2. Если список смежности $L(u)$ вершины $u$ пуст, вернуться на шаг 1. Если список смежности $L(u)$ вершины и не пуст, для каждой вершины w из списка смежности, где $M[w]=+\infty$ , т.е. вершины, которую еще не посещали, положить длину пути из стартовой вершины $v_0$ до вершины $w$ равной длине пути от $v_0$ до вершины $u$ плюс одна дуга $(L[w]=M[{u}]+1)$ , т.е. отметить вершину $w$ и поместить ее в очередь $Q$ . После просмотра всех вершин списка смежности $L(u)$ вернуться на шаг 1. 3. Распечатать массив $M$ . Закончить работу. Алгоритм поиска в ширину может быть дополнен процедурой "обратного хода", определяющей номера вершин, лежащих на кратчайшем пути из вершины $v_0$ в данную вершину $u$ . Для этого необходимо завести массив $PR$ размера $\|V\|$ , каждый элемент $PR[w]$ которого содержит номер той вершины, из которой был осуществлен переход в вершину $w$ при ее пометке. Если вершина $w$ находится в списке смежности $L(u)$ вершины $u$ , заполнение элемента массива $PR[w]$ происходит при изменении метки вершины $w~M[w]$ с $+\infty$ на единицу. При этом в элементе $PR[w]$ сохраняется номер вершины и $(PR[w]=u)$ . Для начальной вершины $PR[v_0]$ можно положить равным 0, в предположении, что начальная вершина $v_0$ имеет номер 0 и остальные вершины пронумерованы от 1 до N. Сложность рассмотренного алгоритма поиска в ширину, известного под названием "Алгоритм волнового фронта", составляет $O(\max(\|V\|,\|E\|))$ . Пример 5.8. На рис. 5.25 дан пример работы алгоритма волнового фронта (при поиске из вершины $v_0$ ) для ориентированного графа, изображенного на рис. 5.24. Списки смежности ориентированного графа имеют вид (5.2). Около каждой вершины $v_i$ поставлена метка $M[v_i]$ , которую получает вершина при поиске в ширину. Выделены дуги, составляющие кратчайшие пути из вершины $v_0$ в остальные. Отметим, что вершины $v_5,\,v_6$ и $v_7$ не достижимы из $v_0$ и их начальные метки $+\infty$ остались без изменения. При рассмотренном ходе алгоритма массив $PR$ будет содержать следующие номера вершин: $PR[v_0]=0,\quad PR[v_1]=0,\quad PR[v_2]=0,\quad PR[v_3]=0,\quad PR[v_4]=2.$ Для остальных вершин соответствующие значения не определены, поскольку они не "посещались". Используя массив $PR$ , восстановим кратчайший путь из вершины $v_0$ в вершину $v_4$ . Поскольку $PR[v_4]=2$ , a $PR[v_2]=0$ , искомый путь есть $v_0,v_2,v_4$ . Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике). Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах

Онлайн-сервисы

Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью

Алгоритмы JavaScript

Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью

Введение в анализ

Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика

Теория множеств

Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия

Математическая логика

Алгебра высказываний

Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции

Булевы функции

Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций

Теория формального

Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний

Логика предикатов

Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов

Неформальные и формаль-
ные аксиоматические теории

Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории

Теория алгоритмов

Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики

Математическая логика и компьютеры

Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект

Дискретная математика

Множества и отношения

Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций

Группы и кольца

Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов

Полукольца и булевы алгебры

Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки

Алгебраические системы

Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры

Теория графов

Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов

Булева алгебра и функции

Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов

Конечные автоматы и регулярные языки

Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга

Контекстно-свободные языки

Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов

Интегральное исчисление

Неопределённый и определённый

Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции

Приложения интегралов

Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела

Интегралы в физике

Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике

Основные интегралы

Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега

Вариационное исчисление

Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла

Финансовый анализ

Анализ эффективности

Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности

Анализ устойчивости

Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости

Рыночная активность

Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию

Инвестиционная деятельность

Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование

Анализ инвестиций

Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта

Стоимость компании

Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций

Форвардные контракты

Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту

Теория вероятностей

Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности

Математическая статистика

Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты

Теория очередей (СМО)

Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью)

Аналитическая геометрия

Векторная алгебра

Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике

Системы координат

Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат

Геометрия на плоскости

Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными

Линии 2-го порядка

Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты линий

Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам

Геометрия в пространстве

Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве

Поверхности 2-го порядка

Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты поверхностей

Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам

Линейная алгебра

Матрицы и операции

Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц

Определители

Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей

Ранг матрицы

Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк)

Обратная матрица

Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица

Системы уравнений

Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений

Функциональные матрицы

Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум

Многочленные матрицы

Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы

Функции от матриц

Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц

Линейные пространства

Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств

Подпространства

Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств

Линейные отображения

Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения

Линейные операторы

Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду

Евклидовы пространства

Комплексный анализ

Комплексные числа

Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел

Комплексные функции

Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения
и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного

Функциональные ряды в комплексной области

Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням

Особые точки, Вычеты

Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена

Операционное исчисление

Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства

Дифференциальные уравнения

ДУ первого порядка

Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ

ДУ высших порядков

Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ

Системы ДУ

Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем

Теория устойчивости

Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной

Численные методы

Методы алгебры

Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений

Методы теории приближений

Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования

Методы решения обыкновенных ДУ

Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач

Методы решения ДУ в частных производных

Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными

Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах

Одним из способов построения максимального остовного леса может служить поиск в глубину. Именно при поиске в глубину всякое ребро, по которому из текущей вершины мы попадаем в неотмеченную ранее вершину, будет древесным. Каждое ребро, не являющееся древесным, будет обратным. Максимальный остовный лес, находимый с помощью алгоритма поиска в глубину, называют остовным лесом поиска в глубину или глубинным остовным лесом.

Заметим, что классификация ребер зависит от хода работы алгоритма, который определяется стартовой вершиной и расположением вершин в списках смежности.

Таким образом, алгоритм поиска в глубину в неориентированном графе может быть использован для вычисления множества фундаментальных циклов графа, т.е. решения одной из задач глобального анализа.

Граф с выделенным максимальным остовным лесом

Отметим, что не всякий максимальный остовный лес может быть получен с помощью алгоритма поиска в глубину. Например, для графа, изображенного на рис. 5.23, выделенный максимальный остовный лес нельзя получить при поиске в глубину, из какой бы вершины мы не начинали поиск.

Для организации работы алгоритма поиска в глубину используется способ хранения данных, называемый стеком. Элементы в стеке упорядочиваются в порядке поступления. В стек можно добавлять новые элементы и из него можно извлекать элементы. При этом доступен только последний добавленный элемент — вершина стека, чем и определяется режим работы стека (последним пришел — первым ушел). Образно стек можно представить в виде стопки тарелок. Из стопки можно взять только верхнюю тарелку и только наверх можно добавить новую. Обычно стек реализуется в виде списка.

В алгоритме поиска в глубину используется стек вершин. Мы будем считать, что из стека можно считывать информацию без изменения его содержимого, но в том порядке, в каком ее удаляли бы из стека. Указанная операция считывания понадобится нам для поиска фундаментальных циклов.

Алгоритм поиска в глубину

Вход. Граф $G=(V,E)$ , заданный списками смежности.

Выход. Множества Tree древесных и Back обратных ребер соответственно; множество $F_c$ фундаментальных циклов, массив $D$ , содержащий D-номера вершин.

0. Просмотреть массив лидеров и сформировать множество $V_0$ вершин графа. Это множество используется для хранения новых (не обработанных алгоритмом) вершин. В ходе работы алгоритма обработанные вершины будут удаляться из этого множества.

В процессе работы алгоритма для каждой вершины v необходимо знать, какие вершины из ее списка смежности $L[v]$ обработаны на предыдущих шагах работы алгоритма. Для этого формируется массив $L_p$ размера $|V_0|$ , в котором хранятся номера первых еще не обработанных алгоритмом вершин списка смежности $L[v]$ каждой вершины ${v}$ . Первоначально все элементы массива $L_p$ полагают равными 1.

Стек вершин STACK и список вершин фундаментального цикла Cycle положить пустыми $(STACK=\varnothing,~Cycle=\varnothing)$ .

Множества Tree древесных ребер, Back обратных ребер и $F_c$ фундаментальных циклов положить пустыми $(Tree=\varnothing,~ Back=\varnothing, F_c=\varnothing)$ . Массив D-номеров $D$ обнулить.

Задать начальную вершину для поиска $(v=v_0)$ . (Обычно это первая вершина массива лидеров.) Счетчик D-номеров вершин count положить равным 1 (count=1).

1. Если множество $V_0$ не пусто $(V_0\ne\varnothing)$ , перейти на шаг 2, если иначе — на шаг 8 (выход).

2. Если стек пуст $(STACK=\varnothing)$ и алгоритм стартует из вершины $v_0$ (count=1), то перейти на шаг 3, если иначе, то выбрать из множества $V_0$ произвольную вершину, из которой поиск в глубину будет продолжен $(v=u,\, u\in V_0)$ , и перейти на шаг 3.

3. Поместить текущую вершину ${v}$ в стек STACK. Присвоить вершине ${v}$ D-номер $(D[v]=count)$ . Увеличить счетчик D-номеров на 1 $(count=count+1)$ . Удалить вершину ${v}$ из множества $V_0$ новых вершин. Перейти на шаг 4.

4. Проверить по элементу $L_p[v]$ , что не достигнут конец списка смежности $L[v]$ текущей вершины ${v}$ . Если в списке смежности есть еще не обработанные вершины, получить из списка смежности очередную вершину $w$ , увеличить $L_p[v]$ на 1 и перейти на шаг 6.

Если список смежности $L[v]$ вершины v обработан полностью, удалить вершину ${v}$ из стека STACK и перейти на шаг 5.

5. Если стек STACK пуст, вернуться на шаг 1, если иначе, то в качестве текущей вершины ${v}$ взять вершину, находящуюся в вершине стека, и перейти на шаг 4.

6. Если вершина $w$ новая $(w\in V_0)$ , то добавить ребро $\{v,w\}$ в множество древесных ребер

$Tree=Tree\cup\bigl\{\{v,w\}\bigr\},$

сделать вершину $w$ текущей $(v=w)$ и вернуться на шаг 3. Если вершина w не новая $(w\notin V_0)$ , то перейти на шаг 7.

7. Если ребра $\{v,w\}$ нет среди древесных $(\{v,e\}\notin Tree)$ , поместить ребро в список обратных ребер

$Back=Back\cup\bigl\{\{v,w\}\bigr\},$

Поместить вершину $w$ в список Cycle. Читать содержимое стека STACK, начиная с вершины стека, до появления вершины $w$ и помещать в список Cycle (включая вершину $w$ ), т.е. формировать фундаментальный цикл, соответствующий обратному ребру $\{v,w\}$ .

Добавить список Cycle в множество фундаментальных циклов $F_c$

$F_c=F_c\cup\{Cycle\}.$

Список Cycle положить пустым $(Cycle=\varnothing)$ .

Вернуться на шаг 4.

8. Закончить работу.

Пусть для неориентированного графа, изображенного на рис. 5.20,а, списки смежности имеют вид (5.1). При выполнении поиска в глубину выделенные ребра являются древесными, остальные — обратными. Около каждой вершины указан присвоенный ей D-номер. Фундаментальные циклы — в порядке их нахождения — таковы:

$v_1,\, v_2,\, v_4,\, v_3,\, v_1$ и $v_0,\, v_1,\, v_2,\, v_4,\, v_3,\, v_0$ .

Поиск в глубину в неориентированном графе можно использовать и для нахождения числа его компонент. Очевидно, что это число равно числу опустошений стека от начала до конца поиска в глубину. Регистрируя удаляемые из стека вершины, можно после очередного его опустошения распечатать номера вершин, принадлежащих данной компоненте.

В ориентированном графе поиск в глубину реализуется во многом аналогично поиску в глубину в неориентированном графе. В этом случае возникает остовный ориентированный лес поиска в глубину, дуги которого — это в точности те дуги, по которым в процессе работы алгоритма переходят от очередной вершины к новой, еще не отмеченной вершине. Можно показать, что это максимальный остовный лес исходного графа.

Слабыми компонентами этого глубинного остовного леса будут некоторые ориентированные деревья: поэтому, используемая далее терминология из теории деревьев относится к той или иной слабой компоненте глубинного остовного леса. В ориентированном графе вершинам также присваиваются D-номера. Но классификация дуг при поиске в глубину в ориентированном графе сложнее по сравнению с аналогичной классификацией ребер при поиске в глубину в неориентированном графе. Различают четыре класса дуг:

1) древесные дуги — каждая такая дуга ведет от отца к сыну в глубинном остовном лесу;

2) прямые дуги — каждая такая дуга ведет от подлинного предка к подлинному потомку (но не от отца к сыну) в глубинном остовном лесу;

3) обратные дуги — от потомков к предкам (включая все петли);

4) поперечные дуги — все дуги, не являющиеся ни древесными, ни прямыми, ни обратными.

Следовательно, в результате работы алгоритма будут получены множества Tree — древесных дуг, Back — обратных дуг, Forward — прямых дуг, $C$ — поперечных дуг и массив $D$ , содержащий D-номера вершин.

В процессе работы алгоритма по сравнению с алгоритмом поиска в глубину в неориентированном графе имеется ряд особенностей. Так, если очередная вершина $w$ , извлеченная из списка смежности текущей вершины ${v}$ , новая, т.е. $w\in V_0$ , то дуга $(v,w)$ является древесной. Следует добавить дугу $(v,w)$ в множество древесных дуг $Tree=Tree\cup\{(v,w)\}$ , сделать вершину $w$ текущей $(v=w)$ и начать ее обработку.

Если вершина $w$ не новая $(w\notin V_0)$ , то дуга $(v, w)$ будет либо прямой, либо обратной, либо поперечной.

Если D-номер вершины v строго меньше D-номера вершины $w$ $(D[v]<D[w])$ , то дуга $(v,w)$ является прямой. Добавляем ее в множество прямых дуг Forward $(Forward=Forward\cup\{(v,w)\})$ .

Если D-номер вершины ${v}$ не меньше D-номера вершины $w~(D[v]\geqslant D[w])$ , необходимо проверить, есть ли в стеке STACK вершина $w$ . Если вершина $w$ находится в стеке, то дуга $(v,w)$ является обратной и ее следует добавить в множество обратных дуг Back $(Back= Back\cup\{(v,w)\})$ . Если вершины $w$ в стеке нет, то дуга является поперечной. Тогда нужно добавить ее в множество поперечных дуг $C~(C=C\cup\{(v,w)\})$ . Далее следует перейти к рассмотрению очередной вершины из списка смежности текущей вершины (если он не пуст).

Если стек пуст, но не все вершины ориентированного графа обработаны, поиск продолжают из любой необработанной вершины.

В случае ориентированного графа поиск контуров на базе поиска в глубину существенно сложнее, чем в случае неориентированного графа, и здесь он не рассматривается. Однако можно доказать следующий критерии бесконтурности ориентированного графа: ориентированный граф является бесконтурным тогда и только тогда, когда при поиске в глубину от некоторой начальной вершины множество обратных дуг оказывается пустым.

Заметим также, что для ориентированного графа нет такой простой связи между числом опустошений стека и числом компонент, как для неориентированного графа.

На базе алгоритма поиска в глубину может быть разработан эффективный алгоритм поиска бикомпонент в ориентированном графе. Однако здесь мы не будем останавливаться на задаче поиска бикомпонент, так как эта задача обсуждается в рамках общей задачи о путях в графах.

Можно показать, что алгоритм поиска в глубину имеет сложность порядка $\max(|V|,|E|)$ .

Пример 5.7. Проведем поиск в глубину на ориентированном графе, представленном на рис. 5.24. Поиск начнем из вершены $v_0$ . Пусть списки смежности вершин имеют следующий вид:

$\begin{cases}v_0\to(v_2, v_3, v_1),\quad v_1\to(v_3),\quad v_2\to(v_4, v_3),\\ v_3\to(v_4),\quad v_4\to(v_1),\quad v_5\to(v_1),\\ v_6\to(v_3, v_5),\quad v_7\to(v_5, v_6). \end{cases}$

(5.2)

Результаты выполнения поиска в глубину представлены на рисунке: около каждой вершины указан ее D-номер, все древесные дуги выделены более толстыми стрелками, а прямые, обратные и поперечные помечены буквами $F,\,B,\,C$ соответственно.

Первое опустошение стека происходит после обработки первых пяти вершин (в порядке обхода): $v_0, v_2, v_4, v_3, v_1$ .

После опустошения поиск продолжается из вершины $v_7$ , которой присваивается D-номер 6. (Напомним, что в приведенном выше алгоритме после опустошения стека для продолжения поиска выбирается любая из необработанных вершин.)

Алгоритм поиска в ширину в ориентированном графе

В отличие от алгоритма поиска в глубину, алгоритм поиска в ширину использует не стек, а очередь вершин. Мы дадим здесь вариант поиска в ширину, когда, начиная поиск в некоторой начальной вершине $v_0$ , мы останавливаемся при первом же опустошении очереди. Это значит, что некоторые из вершин могут остаться неотмеченными. Таким образом может быть решена задача распознавания достижимости от заданной вершины. Мы совместим также поиск в ширину с вычислением длины кратчайшего пути от $v_0$ до любой вершины графа. Будем предполагать, что вершины графа пронумерованы без пропусков числами от 0 до $N\colon\, \{v_i\colon\, i=\overline{0,N}\}$ .

Поиск в ширину рассматриваем только для ориентированного графа.

Вход. Граф $G=(V,E)$ , заданный списками смежности; $v_0$ — начальная вершина (не обязательно первый элемент массива лидеров).

Выход. Массив $M$ меток вершин, где каждая метка равна длине пути от $v_0$ до ${v}$ .

0. Очередь $Q$ положить пустой $(Q=\varnothing)$ . Все вершины пометить как недостижимые из вершины $v_0$ , присваивая элементам массива $M$ значение $+\infty~(M[v_i]=+\infty,~i=\overline{1,N})$ .

Стартовую вершину $v_0$ пометить номером 0, т.е. длину пути от стартовой вершины $v_0$ до самой себя положить равной 0 $(M[v_0]=0)$ . Поместить вершину $v_0$ в очередь $Q$ . Перейти на шаг 1.

1. Если очередь $Q$ не пуста $(Q\ne\varnothing)$ , то из "головы" очереди извлечь (с удалением из очереди) вершину $u$ и перейти на шаг 2. Если очередь пуста, перейти на шаг 3.

2. Если список смежности $L(u)$ вершины $u$ пуст, вернуться на шаг 1.

Если список смежности $L(u)$ вершины и не пуст, для каждой вершины w из списка смежности, где $M[w]=+\infty$ , т.е. вершины, которую еще не посещали, положить длину пути из стартовой вершины $v_0$ до вершины $w$ равной длине пути от $v_0$ до вершины $u$ плюс одна дуга $(L[w]=M[{u}]+1)$ , т.е. отметить вершину $w$ и поместить ее в очередь $Q$ . После просмотра всех вершин списка смежности $L(u)$ вернуться на шаг 1.

3. Распечатать массив $M$ . Закончить работу.

Алгоритм поиска в ширину может быть дополнен процедурой "обратного хода", определяющей номера вершин, лежащих на кратчайшем пути из вершины $v_0$ в данную вершину $u$ . Для этого необходимо завести массив $PR$ размера $|V|$ , каждый элемент $PR[w]$ которого содержит номер той вершины, из которой был осуществлен переход в вершину $w$ при ее пометке.

Если вершина $w$ находится в списке смежности $L(u)$ вершины $u$ , заполнение элемента массива $PR[w]$ происходит при изменении метки вершины $w~M[w]$ с $+\infty$ на единицу. При этом в элементе $PR[w]$ сохраняется номер вершины и $(PR[w]=u)$ . Для начальной вершины $PR[v_0]$ можно положить равным 0, в предположении, что начальная вершина $v_0$ имеет номер 0 и остальные вершины пронумерованы от 1 до N.

Сложность рассмотренного алгоритма поиска в ширину, известного под названием "Алгоритм волнового фронта", составляет $O(\max(|V|,|E|))$ .

Пример 5.8. На рис. 5.25 дан пример работы алгоритма волнового фронта (при поиске из вершины $v_0$ ) для ориентированного графа, изображенного на рис. 5.24. Списки смежности ориентированного графа имеют вид (5.2).

Около каждой вершины $v_i$ поставлена метка $M[v_i]$ , которую получает вершина при поиске в ширину. Выделены дуги, составляющие кратчайшие пути из вершины $v_0$ в остальные. Отметим, что вершины $v_5,\,v_6$ и $v_7$ не достижимы из $v_0$ и их начальные метки $+\infty$ остались без изменения. При рассмотренном ходе алгоритма массив $PR$ будет содержать следующие номера вершин:

$PR[v_0]=0,\quad PR[v_1]=0,\quad PR[v_2]=0,\quad PR[v_3]=0,\quad PR[v_4]=2.$

Для остальных вершин соответствующие значения не определены, поскольку они не "посещались".

Используя массив $PR$ , восстановим кратчайший путь из вершины $v_0$ в вершину $v_4$ . Поскольку $PR[v_4]=2$ , a $PR[v_2]=0$ , искомый путь есть $v_0,v_2,v_4$ .

Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике).

Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Список статей » Список форумов

Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]