Câu hỏi:

11/07/2024 235 Lưu

Mô tả quá trình duyệt theo chiều sâu của đồ thị có hướng trong Hình 14.1b nếu xuất phát từ đỉnh 4.

Quảng cáo

Trả lời:

verified Giải bởi Vietjack

Quá trình duyệt theo chiều sâu (DFS) của đồ thị có hướng bắt đầu từ đỉnh 4 được mô tả như sau:

1. Bắt đầu tại đỉnh 4: Đánh dấu đỉnh 4 là đã thăm.

2. Thăm đỉnh kề: Chọn một trong các đỉnh kề với đỉnh 4 để thăm tiếp theo. Đỉnh 4 có cạnh đi ra đến đỉnh 3 và đỉnh 2.

o   Nếu chọn đỉnh 3 trước: 

a) Thăm đỉnh 3 và đánh dấu là đã thăm.

b) Tiếp tục thăm đỉnh kề của đỉnh 3 là đỉnh 6. 

c) Thăm đỉnh 6 và đánh dấu là đã thăm. 

d) Thăm đỉnh kề của đỉnh 6 là đỉnh 7 và đánh dấu là đã thăm. 

e) Quay trở lại đỉnh 4 và thăm đỉnh 2, sau đó là đỉnh 7 nếu chưa được thăm.

* Nếu chọn đỉnh 2 trước: 

a) Thăm đỉnh 2 và đánh dấu là đã thăm. 

b) Thăm đỉnh kề của đỉnh 2 là đỉnh 7 và đánh dấu là đã thăm. 

c) Quay trở lại đỉnh 4 và thăm đỉnh 3, sau đó là đỉnh 6 và đỉnh 7 nếu chưa được thăm.

Quá trình này tiếp tục cho đến khi tất cả các đỉnh có thể tiếp cận từ đỉnh xuất phát đã được thăm. Trong DFS, chúng ta sẽ đi sâu vào từng nhánh một cách càng sâu càng tốt trước khi quay trở lại (backtrack).

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Ý tưởng chính của DFS: 

DFS hoạt động bằng cách bắt đầu từ một đỉnh nguồn, đánh dấu nó là đã thăm, sau đó tiếp tục đi sâu vào các đỉnh kề chưa thăm cho đến khi không thể đi tiếp được nữa. Khi không thể đi tiếp, thuật toán quay lui về các đỉnh trước đó để tiếp tục tìm kiếm các đường đi mới.

Lời giải

Để sửa đổi chương trình của thuật toán DFS không đệ quy sao cho nó in ra thông tin ngăn xếp hiện thời, phần tử được lấy ra từ ngăn xếp, và phần tử được đánh dấu để chuẩn bị cho bước sau, bạn có thể thực hiện như sau:

def dfs(graph, start):

   stack = [start]  # Ngăn xếp khởi tạo với đỉnh bắt đầu

   visited = set()  # Tập hợp các đỉnh đã được thăm

   while stack:

       # In thông tin ngăn xếp hiện thời

       print("Stack hiện thời:", stack)

       vertex = stack.pop()  # Lấy phần tử từ ngăn xếp

       print("Phần tử lấy ra từ ngăn xếp:", vertex)

       if vertex not in visited:

           print("Phần tử được đánh dấu để chuẩn bị cho bước sau (mark):", vertex)

           visited.add(vertex)  # Đánh dấu phần tử đã thăm

           # Thêm các đỉnh kề vào ngăn xếp

           for neighbor in reversed(graph[vertex]):

               if neighbor not in visited:

                    stack.append(neighbor)

   return visited

# Đồ thị mẫu dưới dạng danh sách kề

graph = {

    'A': ['B', 'C'],

    'B': ['A', 'D', 'E'],

    'C': ['A', 'F'],

    'D': ['B'],

    'E': ['B', 'F'],

    'F': ['C', 'E']

}

# Thực hiện DFS từ đỉnh 'A'

dfs(graph, 'A')

Giải thích:

- Ngăn xếp (Stack): Ban đầu ngăn xếp chứa đỉnh bắt đầu. Mỗi vòng lặp, bạn in ra ngăn xếp hiện thời.

- Phần tử được lấy ra từ ngăn xếp (vertex): Phần tử trên đỉnh ngăn xếp được lấy ra và in ra.

- Phần tử được đánh dấu (mark): Nếu phần tử chưa được thăm, nó được đánh dấu (thêm vào tập visited) và in ra.

Các bước thực hiện:

- Khởi tạo ngăn xếp với đỉnh bắt đầu (start).

- Trong khi ngăn xếp không rỗng:

In thông tin ngăn xếp hiện thời.

Lấy phần tử từ ngăn xếp và in ra.

Nếu phần tử chưa được thăm:

+ Đánh dấu phần tử đã thăm và in ra.

+ Thêm các đỉnh kề vào ngăn xếp theo thứ tự ngược lại để duyệt đúng thứ tự DFS.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP