Algorithme BFS (Breadth First Search)
Fonctionnalités de l'algorithme BFS
- BFS est un algorithme de parcours de graphe par recherche en largeur d'abord (Breadth First Search).
- Fonctionne avec les graphes orientés et non-orientés.
- Permet la détection de cycle si on considère le graphe non-orienté.
- Ne permet pas la détection de circuit (la version "stricte" n'utilise pas de tableau des précédents).
- Permet la détection de Composantes Simplement Connexes si il reste des sommets non traités après un premier passage (plus rapide en pratique que l'algorithme de Warshall si nous avons une seule cfc)
Caractéristiques de l'algorithme BFS
L'algorithme de recherche en largeur d'abord parcourt les sommets par "niveaux" dans l'arbre formé par le graphe. Le but est donc ici d'explorer tous les sommets suivants (enfants directs) d'un sommet donné, alors que DFS explore les sommets successeurs (du haut vers le bas, branche par branche). Nous n'avons donc pas de backtracking pour BFS, car nous ne devons jamais considérer le sommet précédent.
Exemple de parcours BFS
L'exemple suivant illustre l'algorithme BFS en action. Les sommets sont numérotés dans l'ordre d'exploration BFS.
Code de l'algorithme BFS
Nous pouvons décomposer notre algorithme en deux phases : une phase d'initialisation des valeurs, et une phase d'exécution qui décrit ce qui se passe lorsque l'algorithme est exécuté.
La phase d'exécution décrit comment traiter un sommet.
Variables
Dans cette approche, nous utilisons des collections indexées (par exemple des tableaux) pour maintenir les différentes informations relatives aux états de chaque objet Sommet. Dans une approche "orienté-objet", nous pouvons maintenir ces informations par exemple dans l'objet Sommet lui même.
- visitedVertices : collection de booléens (true si nous sommes déjà passés par ce sommet)
- orderedVertices : collection des indices des sommets. Notre algorithme place directement les sommets dans l'odre d'exploration.
- previousVertices : collection qui maintient pour chaque sommet le numéro d'ordre du sommet précédent
Nous utiliserons aussi certaines variables supplémentaires :
- X est l'ensemble des sommets du graphe
- A est l'ensemble des arcs du graphe
- i : indice dans notre collection de départ (X) du sommet parent en cours (sommet depuis lequel nous évaluons les suivants).
- j : indice dans notre collection de départ (X) d'un des suivants du sommet dont l'index est i
- parentVertex : indice dans le tableau orderedVertices du prochain sommet parent (sommet depuis lequel nous évaluerons les suivants).
- vertexOrder : indice dans le tableau orderedVertices du premier emplacement libre.
arrayFirstIndex : indice du premier élément dans un tableau1.
Phase d'initialisation
Nous devons initialiser les tableaux avec une taille correspondant à n.
Nous emploierons ∀j pour raccourcir la notation ∀(j ≥ arrayFirstIndex) ∧ (j < n+arrayFirstIndex), ce qui signifie pour tout emplacement du tableau
.
- i := arrayFirstIndex //indice du premier sommet (en pratique, peut être initialisé avec n'importe quelle valeur car i prendra sa valeur dans orderedVertices)
- parentVertex := i //Nous traiterons le premier sommet (racine)
- vertexOrder := arrayFirstIndex //Nous plaçerons le premier sommet au premier emplacement de libre de vertexOrder.
- visitedVertices[arrayFirstIndex] := true //Puisque nous sommes positionnés sur le premier sommet, il est déjà visité
- ∀(j ≠ arrayFirstIndex) : visitedVertices[j] := false //Tous les sommets qui suivent le premier sont non visités
- orderedVertices[arrayFirstIndex] := i //le sommet courant est le premier
- ∀(j ≠ arrayFirstIndex) : orderedVertices[j] := -1 //Valeur hors des indices possibles du tableau, ce qui signifie qu'il ne s'agit pas de l'indice d'un sommet existant
- ∀j : previousVertices[j] := -1 //Valeur hors des indices possibles du tableau, ce qui signifie l'absence de sommet précédent.
Phase d'exécution
Code (Pseudo-code de BFS) (28 lignes)
//si parentVertex > vertexOrder, nous avons visité tous les sommets /* initialisation du sommet courant, et on sait que visitedVertices[i]=true car il est marqué comme visité AVANT d'être placé dans orderedVertices */ i := orderedVertices[parentVertex]; //parentVertex pointe maintenant sur le prochain sommet à évaluer parentVertex := parentVertex+1; /* i est l'indice de x, j est l'indice de y ∃ y suivant de x, et non visité cette boucle stocke tous les sommets d'un même niveau */ //marquer y comme visité //pointer vers l'indice suivant dans orderedVertices vertexOrder := vertexOrder+1; //stocker l'indice du sommet orderedVertices[vertexOrder] := j;
Code (Pseudo-code de BFS avec mémorisation des précédents) (31 lignes)
//si parentVertex > vertexOrder, nous avons visité tous les sommets /* initialisation du sommet courant, et on sait que visitedVertices[i]=true car il est marqué comme visité AVANT d'être placé dans orderedVertices */ i := orderedVertices[parentVertex]; //parentVertex pointe maintenant sur le prochain sommet à évaluer parentVertex := parentVertex+1; /* i est l'indice de x, j est l'indice de y ∃ y suivant de x, et non visité cette boucle stocke tous les sommets d'un même niveau */ //marquer y comme visité //le sommet j a été atteint depuis le sommet i previousVertices[j] := i; //pointer vers l'indice suivant dans orderedVertices vertexOrder := vertexOrder+1; //stocker l'indice du sommet orderedVertices[vertexOrder] := j;
Ordre d'exploration et tableau orderedVertices
Selon notre implémentation, le tableau orderedVertices contient les indices des sommets de X, naturellement trié selon l'ordre de découverte des sommets.
Si nous désirons travailler comme pour notre algorithme DFS, il nous pouvons remplacer orderedVertices[vertexOrder] := j; par orderedVertices[j] := vertexOrder; (ligne 24 27). Nous devrons ensuite modifier la ligne 10 pour que parentVertex pointe sur le premier des suivants de i au lieu d'une incrémentation.
Dans ce cas, le tableau est trié (comme les autres tableaux) dans l'ordre des indices des sommets dans X, et contient pour chaque indice le numéro d'ordre du sommet correspondant.
Remarques
Dans le cas d'une implémentation avec arrayFirstIndex = 0, nous devons remplacer ≥ par > dans la comparaison entre vertexOrder et parentVertex (ligne 2).
L'instruction de la ligne 21 n'est pas strictement nécessaire car BFS ne nécessite pas de mémoriser quel est le sommet précédent. Dans ce cas, l'initialisation ∀j : previousVertices[j] := -1 n'est pas nécessaire non plus.
Comparaison BFS DFS
Nous pouvons observer pour un même graphe les différences entre le parcours DFS et le parcours BFS. Les sommets sont marqués dans l'ordre d'exploration.
Ordre d'exploration
Dans le cas de DFS, les sommets sont explorés dans l'arbre "de haut en bas", alors que pour BFS ils sont explorés "par niveaux"
Complexité
Au niveau de la complexité, les algorithmes DFS et BFS sont identiques (m) car chaque arc n'est évalué qu'une seule fois. Ils diffèrent seulement par leur mode opératoire.
Implémentation
Les propos suivants s'appliquent aux implémentations que nous avons vu pour les algorithmes DFS et BFS, mais il existe de nombreuses autres implémentations qui respectent les caractéristiques de ces algorithmes.
Dans le cas de notre implémentation DFS, nous devons utiliser un numéro d'ordre pour les sommets. Nous pouvons trouver le numéro d'ordre d'un sommet en consultatnt le tableau verticesOrders à l'indice correspondant au sommet en question.
Notre implémentation de l'algorithme BFS, au contraire utilise un tableau orderedVertices pour lequel les indices correspondent au numéro d'ordre, et les valeurs correspondent aux indices des sommets.
Notre implémentation de DFS utilise un tableau de booléens closedVertices pour signaler qu'un sommet est visité et qu'il ne reste aucun sommet non visité depuis ce dernier. Ceci n'est pas nécessaire dans BFS car nous utilisons une comparaison d'indices.
Deutsche Übersetzung
Sie haben gebeten, diese Seite auf Deutsch zu besuchen. Momentan ist nur die Oberfläche übersetzt, aber noch nicht der gesamte Inhalt.Wenn Sie mir bei Übersetzungen helfen wollen, ist Ihr Beitrag willkommen. Alles, was Sie tun müssen, ist, sich auf der Website zu registrieren und mir eine Nachricht zu schicken, in der Sie gebeten werden, Sie der Gruppe der Übersetzer hinzuzufügen, die Ihnen die Möglichkeit gibt, die gewünschten Seiten zu übersetzen. Ein Link am Ende jeder übersetzten Seite zeigt an, dass Sie der Übersetzer sind und einen Link zu Ihrem Profil haben.
Vielen Dank im Voraus.
Dokument erstellt 13/12/2009, zuletzt geändert 09/03/2020
Quelle des gedruckten Dokuments:https://www.gaudry.be/de/graphes-bfs.html
Die Infobro ist eine persönliche Seite, deren Inhalt in meiner alleinigen Verantwortung liegt. Der Text ist unter der CreativeCommons-Lizenz (BY-NC-SA) verfügbar. Weitere Informationen auf die Nutzungsbedingungen und dem Autor.
- ↑ arrayFirstIndex : Ce n'est pas à proprement parler une variable, mais cela me permet d'éviter d'écrire 0 ou 1 dans le pseudo-code de l'algorithme selon le type de langage utilisé.
Selon l'implémentation choisie, la collection utilisée peut démarrer son indexation à 0 (ex : tableau en Java) ou à 1 (ex : tableau en Pascal). Par exemple, en Java nous initialisons avec ∀i : previousVertices[i] = 0
Referenzen
- INFOB321 - Théorie des graphes : JP Leclercq,
Cours de Théorie des Graphes et réseaux de Petri
(September 2008) - Wikipedia : Wikipedia,
Shortest paths in graphs
(version 13/12/09) - Parcours en largeur : Université Pierre Mendes Françe - Grenoble,
Parcours en largeur + applet Java
Diese Verweise und Links verweisen auf Dokumente, die während des Schreibens dieser Seite konsultiert wurden, oder die zusätzliche Informationen liefern können, aber die Autoren dieser Quellen können nicht für den Inhalt dieser Seite verantwortlich gemacht werden.
Der Autor Diese Website ist allein dafür verantwortlich, wie die verschiedenen Konzepte und Freiheiten, die mit den Nachschlagewerken gemacht werden, hier dargestellt werden. Denken Sie daran, dass Sie mehrere Quellinformationen austauschen müssen, um das Risiko von Fehlern zu reduzieren.