Курсовая работа: AGraph: библиотека классов для работы с помеченными графами
Граф представляется в виде двух списков, один из которых содержит указатели на его вершины, второй - на ребра (как всегда, каждое ребро хранит в себе указатели на инцидентные ему вершины). Данная структура хранения обеспечивает эффективное добавление в граф вершин и ребер, а также итерацию по вершинам и ребрам. В то же время, это представления неудобно, когда необходимо определить ребра, инцидентные заданной вершине графа.
Списки смежности
Граф представляется списком входящих в него вершин. В свою очередь, каждая вершина содержит список инцидентных ей ребер (или списки входящих и исходящих дуг в случае орграфов). Данное представление обеспечивает эффективное добавление в граф вершин и ребер, итерацию по вершинам графа и доступ к ребрам, инцидентным заданной вершине, но не поддерживает итерацию по ребрам графа.
Матрицы смежности
Граф задается квадратной матрицей размерности NxN, где N - количество вершин в графе; на пересечении i-го столбца и j-ой строки матрицы находится либо указатель на ребро, соединяющее вершины i и j, если эти вершины инцидентны, либо nil, если они не инцидентны. Вершины могут либо храниться в отдельном списке, либо только в составе инцидентных им ребер (в случае связных графов). Это представление удобно для реализации некоторых алгоритмов, но не обеспечивает эффективное добавление и удаление вершин. Кроме того, оно является самым неэкономичным по расходу памяти (за исключением графов, в которых количество ребер значительно превышает количество вершин).
Из приведенного анализа видно, что каждая из трех рассмотренных структур хранения графов обладает своими достоинствами и недостатками. Внутреннее представление графов в универсальной библиотеке должно обеспечивать эффективную реализацию большого числа разнообразных алгоритмов, поэтому такие библиотеки используют комбинированные представления, либо, как это сделано в GTL (Н-Новгород), позволяют явно указать внутреннее представление при создании объекта-графа.
Распространенным вариантом комбинированного внутреннего представления является объединение представлений в виде списков вершин/ребер и списков смежности. Такая структура хранения обеспечивает эффективное добавление и удаление вершин и ребер, итерацию по вершинам и ребрам и, в то же время, позволяет легко определить ребра, инцидентные заданной вершине графа. Подобное представление используется в библиотеках LEDA и GTL (University of Passau).
Библиотека AGraph также использует комбинированное представление, но вместо списков применяются динамические массивы указателей, реализованные в библиотеке Vectors (класс TPointerVector, он же TClassList). Сравнение списков и динамических массивов, реализованных в Vectors, с точки зрения эффктивности выполнения различных операций приведено в следующей таблице (n обозначает количество вершин в графе, m - количество ребер):
| Операция | Эффективность | |
| Списки | Массивы | |
| Добавление вершины | ребра | O(1) | O(n) | O(m) в худшем случае, O(1) в среднем |
| Удаление вершины | ребра | O(1) | O(n) | O(m) |
| Доступ к вершине | ребру по индексу | O(n) | O(m) | O(1) |
Списки позволяют эффективно добавлять и удалять вершины (ребра) графа, но не обеспечивают прямой доступ к ним по индексу (т.е. порядковому номеру) вершины (ребра) в соответствующем списке. Возможность получить ссылку на элемент графа по его индексу является весьма полезной при реализации многих алгоритмов, поэтому для решения данной проблемы приходится использовать дополнительные структуры данных.
Достоинством динамических массивов является быстрый доступ к элементам по индексу. Наиболее "дорогой" операцией при использовании динамических массивов является добавление элемента, поскольку в худшем случае для этого требуется выделить новый блок памяти увеличенного размера, скопировать содержимое старого блока памяти в новый и освободить старый блок, причем, по крайней мере, этап копирования имеет сложность O(n). В то же время, в среднем операция добавления вершин (ребер) в AGraph выполняется более эффективно. Это достигается за счет того, что при увеличении размера динамического массива (вектора) в библиотеке Vectors память выделяется сразу для нескольких элементов, поэтому в большинстве случаев операция добавления элемента не требует фактического изменения размера вектора.
Особенностью библиотеки AGraph является то, что каждая вершина (ребро) графа хранит собственный индекс в массиве вершин (ребер) графа. Наличие такой "обратной" ссылки во многих случаях значительно упрощает работу с графом. Поддержание этой ссылки не ухудшает асимптотическую сложность операций добавления и удаления вершин (ребер) графа.
4. Базовые средства
К базовым средствам библиотеки для работы с графами относятся средства, обеспечивающие выполнение наиболее общих операций над графом и его элементами, в том числе создание и уничтожение объектов-графов, добавление в граф вершин и ребер, удаление их из графа, итерацию по вершинам и ребрам и т.д. Базовые средства библиотеки AGraph в основном соответствуют аналогичным средствам других библиотек (см. пример 1). При создании программного интерфейса приложений (API) библиотеки AGraph первоочередное внимание уделялось обеспечению максимальных функциональных возможностей библиотеки при сохранении простоты ее использования. Имена классов библиотеки, их полей, методов и свойств (property) соответствуют распространенной англоязычной терминологии теории графов и общепринятым соглашениям языка Object Pascal.
// ???????? ?????G:=TGraph.Create;// ?????????? ?????? ? ?????V:=G.AddVertex;G.AddVertices(5);E:=G.AddEdge(G[0], G[1]); // ????? (v0, v1)G.AddEdgeI(0, 3); // ????? (v0, v3)G.AddEdges([1, 2, 2, 4]); // ????? (v1, v2) ? (v2, v4)// ???????? ?? ???????? ?????for I:=0 to G.VertexCount - 1 do begin V:=G.Vertices[I];// ???????? ?? ??????, ??????????? ???????? ??????? ????? for J:=0 to V.Degree - 1 do With V.IncidentEdge[J] do {...} ;end;// ???????? ?? ?????? ?????for I:=0 to G.EdgeCount - 1 do With G.Edges[I] do {...} ;// ???????? ????? (v0, v1)E.Free;// ???????? ????? (v1, v2)G.GetEdgeI(1, 2).Free;// ???????? ??????? (? ???????????? ???????)G.Vertices[2].Free;// ??????????? ?????G.Free;Пример 1. Базовые операции над графами в библиотеке AGraph.
Если сравнивать библиотеки AGraph и LEDA, то можно отметить два существенных отличия. Первое из них связано с использованием динамических массивов для внутреннего представления графов в библиотеке AGraph. Массивы позволяют применять простой for-цикл для итерации по вершинам и ребрам графа. В библиотеке LEDA, использующей списки для хранения вершин и ребер, для той же цели необходимо использовать специальные макросы, а в библиотеке GTL (Passau), основанной на STL, - итераторы STL [библиотека LEDA также поддерживает "STL-style" итераторы (пока в качестве экспериментальной возможности)]. Второе отличие заключается в том, что в AGraph для удаления вершин и ребер из графа используется стандартный способ уничтожения объектов Object Pascal - вызов метода Free, в то время как в библиотеке LEDA для удаления вершин и ребер из графа приходится использовать специальные методы классов-графов.
Наиболее важным различием между библиотеками AGraph и GTL (Н-Новгород) является то, что в библиотеке GTL вершины и ребра существуют отдельно от графов и могут принадлежать сразу нескольким графам либо ни одному из графов. Для удаления неиспользуемых вершин (ребер) из памяти в GTL используется техника счетчиков ссылок (reference count): когда объект (вершина или ребро) присоединяется к графу или другой структуре (метод AddRef), счетчик увеличивается, когда удаляется из структуры (метод Release) - уменьшается. При удалении ссылки на объект из последней структуры, он должен удалить себя из памяти. Такое решение позволяет сэкономить память в тех случаях, когда графы конструируются из уже существующих объектов. Одновременно снимается проблема отождествления объектов "родственных" графов: например, в GTL порожденный подграф графа содержит те же вершины, что и сам граф (а не копии этих вершин!). В то же время, такая интерпретация вершин и ребер может затруднить использование библиотеки. Во-первых, проблемы могут возникнуть, когда с вершинами и ребрами графа связаны какие-либо атрибуты (см. ниже) - изменение атрибута вершины (ребра) одного графа может вызвать неожиданное для пользователя изменение атрибута вершины (ребра) другого графа. Во-вторых, возможность существования "автономных" вершин и ребер, на мой взгляд, противоречит интуитивному пониманию графа.
5. Использование атрибутов
Во многих случаях необходимо связать с вершинами и ребрами графа дополнительные данные - атрибуты (метки) вершин и ребер графа. Так, во взвешенном графе каждое ребро имеет целый или вещественный атрибут - вес ребра; в молекулярном графе с вершинами и ребрами может быть связан целый ряд атрибутов (для вершин - номер атома, представляемого данной вершиной графа, в периодической таблице элементов Д.И.Менделеева, заряд атома и др., для ребер - тип валентной связи, которой соответствует данное ребро).
Существует несколько способов привязки атрибутов к вершинам и ребрам графа. Наиболее простым из них является использование для хранения каждого атрибута вспомогательной структуры данных, между элементами которой, с одной стороны, и вершинами (ребрами) графа, с другой стороны, существует взаимно-однозначное соответствие (см. пример 2). В данном примере используется особенность библиотеки AGraph, обеспечивающая эффективное получение для объекта-вершины (объекта-ребра) его индекса в массиве вершин (ребер).
// ???????? ?????G:=TGraph.Create;V:=G.AddVertex;E:=G.AddEdge(V, G.AddVertex);// ???????? ????????????? ??????? ??? ???????? ?????? ???????? ?????? ????? (?????? ???????? - ?????????? ?????????, ?????? - ???????? ?? ?????????)AttrVector1:=TIntegerVector.Create(G.VertexCount, 0);// ???????? ????????????? ??????? ??? ???????? ?????????? ???????? ????? ?????AttrVector2:=TStrLst.Create;AttrVector2.Count:=G.EdgeCount;// ???????????? ???????? ????????? ??????? V ? ????? E ?????AttrVector1[V.Index]:=1;AttrVector2[E.Index]:='AGraph';Пример 2. Использование динамического массива для хранения атрибутов вершин и ребер графа в библиотеке AGraph.
В библиотеке LEDA для реализации аналогичного способа привязки атрибутов к вершинам и ребрам графа необходимо использовать специальные структуры данных - классы node_array и edge_array (либо отличные от них по реализации, но эквивалентные в данном контексте классы node_map и edge_map). Это связано с тем, что в LEDA объекты-вершины и объекты-ребра хранятся в списках, а не в динамических массивах.
// ???????? ?????graph G;node v = G.new_node();edge e = G.new_edge(v, G.new_node());// ???????? ????????? node_arrray ??? ???????? ???????? ???? int ??? ?????? ????? Gnode_array attr1(G);// ???????? ????????? edge_arrray ??? ???????? ???????? ???? string ??? ????? ????? Gedge_array attr2(G);// ???????????? ???????? ????????? ??????? v ? ????? e ????? Gattr1[v]:=5;attr2[e]:="Saarbruecken";Пример 3. Использование классов node_array и edge_array для хранения атрибутов вершин и ребер графа в библиотеке LEDA.
Описанный способ хранения атрибутов подходит только для статических графов, т.к. при модификации графа соответствие между вершинами (ребрами) графа и элементами вспомогательной структуры данных теряется. Кроме того, определенные таким образом атрибуты не могут автоматически сохраняться при записи графа в поток или копироваться при копировании графов. Наиболее естественным способом "надежной" привязки атрибутов к вершинам (ребрам) графа является хранение атрибутов (или ссылок на атрибуты) непосредственно в объектах-вершинах (объектах-ребрах) графа. Библиотеки LEDA и GTL (University of Passay) предлагают для этого параметризуемый класс графов, библиотека GTL (Н-Новгород) - использование классов-"привкусов" (Flavor) и множественного наследования. Оба этих метода хорошо работают, когда набор атрибутов вершин (ребер) графа известен во время компиляции программы. В библиотеке AGraph реализованы еще более гибкие средства, позволяющие создавать и уничтожать атрибуты динамически , в процессе исполнения.
Параметризуемый класс графов в LEDA позволяет создавать графы, с каждой вершиной и каждым ребром которого связан атрибут заданного типа (см. пример 4). Доступ к таким атрибутам является в LEDA более эффективным, чем доступ к атрибутам, определенным с помощью node_array и edge_array.
// ???????? ?????GRAPH H;node v = H.new_node();edge e = H.new_edge(v, H.new_node());// ???????????? ???????? ????????? ??????? v ? ????? e ????? GH[v]:=5;H[e]:="Saarbruecken";Пример 4. Использование параметризуемого класса графов LEDA.
В библиотеке GTL (Н-Новгород) для создания вершин и ребер с заданными свойствами используется механизм классов-"привкусов" (Flavor). Данный механизм может использоваться для привязки атрибутов к вершинам и ребрам графа, хотя его возможности этим не ограничиваются. Flavor - это абстрактный (чисто виртуальный в терминологии С++) класс, который применяется в качестве "добавки" при порождении новых классов с использованием множественного наследования. Flavor требует, чтобы объект обладал некоторыми свойствами, но не привносит их в объект сам. Например, класс CWeightedEdge ("взвешенное ребро") порождается от классов CEdge ("ребро") и специального класса CWeightFlavor. В классе CWeightFlavor определены два абстрактных виртуальных метода - SetWeight и GetWeight, которые должны быть перекрыты в классе CWeightedEdge. GTL предоставляет ряд "привкусов" для построения распространенных типов объектов (при необходимости пользователи могут расширить набор Flavor). Порожденные с помощью Flavor классы, в свою очередь, используются в качестве параметров шаблонных классов графов для создания классов графов, вершины и ребра которых обладают заданными свойствами (см. пример 5).
// ??????????? ?????? CWEdge (?????????? ?????)template class CWEdge:public CEdge,CWeightFlavor{protected: double m_dWeight;public... virtual void SetWeight(double dWeight) {m_dWeight=dWeight;} virtual double GetWeight() const {return m_dWeight;}...};// ??????????? ????????? ??? ?????? ? ?????#define V CVertex#define E CWEdge...// ???????? ???????????????? ????? ? ?????????????? ????????????? ? ???? ??????? ?????????CGraphAdjList xGraphAL(TRUE);// ???????? ????? ? ?????????????? ????????VPOS xPos1,xPos2,xPos3;AL_ADDVERTEX(&xGraphAL,new V,xPos1);AL_ADDVERTEX(&xGraphAL,new V,xPos2);AL_ADDVERTEX(&xGraphAL,new V,xPos3);AL_ADDEDGE(&xGraphAL,xPos1,xPos2,new E(1.0));AL_ADDEDGE(&xGraphAL,xPos1,xPos3,new E(3.0));// ?????? ? ???? ????? (?????? GetWeight ? SetWeight ?????????? ? ?????? CWeightFlavor)E* e = xGraphAL.GetIncidEdgeAt(xPos1, 0);double w = e->GetWeight;e->SetWeight(1.0);Пример 5. Использование классов-"привкусов" в GTL (Н-Новгород).
Смысл в использовании Flavor проявляется, когда объект должен обладать несколькими свойствами: например, требуется "взвешенное ребро с пропускной способностью". Если использовать обычное наследование, то можно построить два различных класса, которые фактически представляют один и тот же вид ребра. Множественное наследование от классов "взвешенное ребро" и "ребро с пропускной способностью" также не помогает, т.к. при этом класс "ребро" будет наследоваться дважды. Проблема легко решается с помощью Flavors: достаточно определить Flavor "пропускная способность" и породить требуемый класс от класса TEdge и двух Flavor.
Методы привязки атрибутов к элементам графа с помощью параметризуемых классов графов, реализованные в библиотеке LEDA, или с помощью классов-"привкусов", реализованные в GTL (Н-Новгород), используют средства языка C++, которые отсутствуют в Object Pascal - шаблоны и множественное наследование. Данное обстоятельство привело к реализации в библиотеке AGraph собственного механизма поддержки атрибутов. С одной стороны, это решение является единственно возможным; с другой стороны, данный механизм является более высокоуровневым и обладает большей гибкостью, чем средства других библиотек.