Wurzelbäume Definition 1

Wurzelbäume
Definition 1
Ein Wurzelbaum (oder auch gerichteter Baum) ist ein gerichteter
azyklischer Graph, in dem genau ein Knoten w Eingangsgrad 0 besitzt und
alle anderen Knoten Eingangsgrad 1 besitzen. Knoten w heißt die Wurzel
des Graphen.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Wurzelbäume
Definition 1
Ein Wurzelbaum (oder auch gerichteter Baum) ist ein gerichteter
azyklischer Graph, in dem genau ein Knoten w Eingangsgrad 0 besitzt und
alle anderen Knoten Eingangsgrad 1 besitzen. Knoten w heißt die Wurzel
des Graphen.
c
b
a
e
d
f
Wurzelbaum mit Wurzel c
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Wurzelbäume
Alternative Definition
Ein Wurzelbaum (oder auch gerichteter Baum) ist ein Paar (T , w ), wobei
T = (V , E ) ein ungerichteter Baum ist und w ∈ V ein Knoten ist. Knoten
w heißt die Wurzel des Graphen.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Wurzelbäume
Alternative Definition
Ein Wurzelbaum (oder auch gerichteter Baum) ist ein Paar (T , w ), wobei
T = (V , E ) ein ungerichteter Baum ist und w ∈ V ein Knoten ist. Knoten
w heißt die Wurzel des Graphen.
Von ungerichtet zu gerichtet
In T gibt es für jeden Knoten v ∈ V einen eindeutigen Pfad von w zu
v.
Orientieren Kanten so, dass für jeden Knoten v ∈ V ein gerichteter
Pfad von w zu v führt.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Wurzelbäume
Von ungerichtet zu gerichtet
In T gibt es für jeden Knoten v ∈ V einen eindeutigen Pfad von w zu
v.
Orientieren Kanten so, dass für jeden Knoten v ∈ V ein gerichteter
Pfad von w zu v führt.
Graphen - Teil 4
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Wurzelbäume
Von ungerichtet zu gerichtet
In T gibt es für jeden Knoten v ∈ V einen eindeutigen Pfad von w zu
v.
Orientieren Kanten so, dass für jeden Knoten v ∈ V ein gerichteter
Pfad von w zu v führt.
a
c
b
d
e
f
Graphen - Teil 4
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Wurzelbäume
Von ungerichtet zu gerichtet
In T gibt es für jeden Knoten v ∈ V einen eindeutigen Pfad von w zu
v.
Orientieren Kanten so, dass für jeden Knoten v ∈ V ein gerichteter
Pfad von w zu v führt.
a
c
c
b
d
b
e
a
e
d
f
Graphen - Teil 4
f
J. Blömer
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Wurzelbäume
Von ungerichtet zu gerichtet
In T gibt es für jeden Knoten v ∈ V einen eindeutigen Pfad von w zu
v.
Orientieren Kanten so, dass für jeden Knoten v ∈ V ein gerichteter
Pfad von w zu v führt.
a
c
c
b
d
c
b
e
a
b
e
a
d
e
d
f
Graphen - Teil 4
f
f
J. Blömer
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Grundlegende Begriffe
Sei (T , w ), T = (V , E ), ein Wurzelbaum und v ∈ V .
Die Knoten auf dem Pfad P von w zu v heißen Vorgänger von v .
Der zu v benachbarte Knoten auf P heißt unmittelbarer Vorgänger,
auch Vater oder Elter, von v .
Knoten u, so dass v auf dem Pfad von w zu u liegt, heißen
Nachfolger von v .
Ein mit v durch eine Kante verbundener Nachfolger heißt
unmittelbarer Nachfolger, auch Sohn oder Kind von v .
v ist Vorgänger von z.
Wurzel
u
v ist unmittelbarer Vorgänger
von y.
v
u ist Nachfolger der Wurzel.
y
z
Graphen - Teil 4
y ist unmittelbarer Nachfolger
von v.
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Höhe von Bäumen
Definition 2
Sei T = (V , E ) ein Wurzelbaum und v ∈ V ein Knoten. Die Höhe von v
ist maximale Länge eines (gerichteten) Pfades in T mit Anfangsknoten v .
Die Höhe von T ist die Höhe der Wurzel von T .
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Höhe von Bäumen
Definition 2
Sei T = (V , E ) ein Wurzelbaum und v ∈ V ein Knoten. Die Höhe von v
ist maximale Länge eines (gerichteten) Pfades in T mit Anfangsknoten v .
Die Höhe von T ist die Höhe der Wurzel von T .
Wurzel
u
v
y
z
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Höhe von Bäumen
Definition 2
Sei T = (V , E ) ein Wurzelbaum und v ∈ V ein Knoten. Die Höhe von v
ist maximale Länge eines (gerichteten) Pfades in T mit Anfangsknoten v .
Die Höhe von T ist die Höhe der Wurzel von T .
v hat Höhe 2.
Wurzel
u
u hat Höhe 0.
v
Der Baum hat Höhe 3.
y
z
Graphen - Teil 4
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Höhe von Bäumen
Definition 2
Sei T = (V , E ) ein Wurzelbaum und v ∈ V ein Knoten. Die Höhe von v
ist maximale Länge eines (gerichteten) Pfades in T mit Anfangsknoten v .
Die Höhe von T ist die Höhe der Wurzel von T .
v
Graphen - Teil 4
u
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Höhe von Bäumen
Definition 2
Sei T = (V , E ) ein Wurzelbaum und v ∈ V ein Knoten. Die Höhe von v
ist maximale Länge eines (gerichteten) Pfades in T mit Anfangsknoten v .
Die Höhe von T ist die Höhe der Wurzel von T .
v hat Höhe 2.
u hat Höhe 3.
v
Graphen - Teil 4
u
Der Baum hat Höhe 4.
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Binärbäume
Definition 3
Ein Binärbaum ist ein Wurzelbaum, in dem jeder Knoten höchstens zwei
unmittelbare Nachfolger hat.
Ein vollständiger Binärbaum ist ein Binärbaum, in dem
1
jeder Knoten, der kein Blatt ist, genau zwei unmittelbare Nachfolger
hat
2
alle Pfade von der Wurzel zu Blättern die gleiche Länge haben.
Einen Binärbaum, der nicht vollständig ist, nennen wir unvollständig.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Binärbäume
Definition 3
Ein Binärbaum ist ein Wurzelbaum, in dem jeder Knoten höchstens zwei
unmittelbare Nachfolger hat.
Ein vollständiger Binärbaum ist ein Binärbaum, in dem
1
jeder Knoten, der kein Blatt ist, genau zwei unmittelbare Nachfolger
hat
2
alle Pfade von der Wurzel zu Blättern die gleiche Länge haben.
Einen Binärbaum, der nicht vollständig ist, nennen wir unvollständig.
c
unvollständiger
Binärbaum
Graphen - Teil 4
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Binärbäume
Definition 3
Ein Binärbaum ist ein Wurzelbaum, in dem jeder Knoten höchstens zwei
unmittelbare Nachfolger hat.
Ein vollständiger Binärbaum ist ein Binärbaum, in dem
1
jeder Knoten, der kein Blatt ist, genau zwei unmittelbare Nachfolger
hat
2
alle Pfade von der Wurzel zu Blättern die gleiche Länge haben.
Einen Binärbaum, der nicht vollständig ist, nennen wir unvollständig.
c
unvollständiger
Binärbaum
Graphen - Teil 4
vollständiger Binärbaum
der Höhe 2
J. Blömer
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Binärbäume
Satz 4
Ein vollständiger Binärbaum der Höhe h hat 2h Blätter und 2h+1 − 1
Knoten.
Graphen - Teil 4
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Binärbäume
Satz 4
Ein vollständiger Binärbaum der Höhe h hat 2h Blätter und 2h+1 − 1
Knoten.
Beweis
Induktion über h
Induktionsanfang h = 0
Baum der Höhe 0 besitzt
1 = 21 − 1 Knoten
1 = 20 Blätter
Graphen - Teil 4
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Binärbäume
Satz 4
Ein vollständiger Binärbaum der Höhe h hat 2h Blätter und 2h+1 − 1
Knoten.
Beweis
Induktionsvoraussetzung Satz korrekt für Knoten der Höhe ≤ h.
Induktionsschritt h → h + 1
T vollständiger binärer Baum der Höhe h + 1 und mit Wurzel w
w Wurzel mit direkten Nachfolgern w1 und w2
wi und seine Nachfolger sind vollständiger Baum Ti der Höhe h,
i = 1, 2
Ti besitzt 2h Blätter und 2h+1 − 1 Knoten, i = 1, 2
Anzahl der Blätter von T ist Summe der Anzahl der Blätter von T1
und T2
Anzahl der Blätter ist 2h + 2h = 2 · 2h = 2h+1
Graphen - Teil 4
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Binärbäume
Satz 4
Ein vollständiger Binärbaum der Höhe h hat 2h Blätter und 2h+1 − 1
Knoten.
Beweis
Induktionsschritt h → h + 1
Ti besitzt 2h Blätter und 2h+1 − 1 Knoten, i = 1, 2
Anzahl der Knoten von T ist Summe der Anzahl der Knotenvon T1
und T2 plus 1 (für w ),
Anzahl der Knoten ist
2h+1 − 1 + 2h+1 − 1 + 1 = 2 · 2h+1 − 1 = 2h+2 − 1
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Beschreibung von Strukturen - Dateisysteme
/
bin
home
etc
Graphen - Teil 4
usr
lib
var
local
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Beschreibung von Strukturen - Programmkonstrukte
WhileStatement
Expression
Graphen - Teil 4
Statement
Statement
Assignment
Assignment
Variable
Expression
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Beschreibung von Strukturen - Programmkonstrukte
WhileStatement
Expression
Assignment
Statement
Assignment
Statement
Variable
Expression
WhileStatement
Expression
Statement
Assignment
Variable
Graphen - Teil 4
Expression
J. Blömer
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Entscheidungsbäume - das Problem des Handlungsreisenden
Ein Handlungsreisender möchte auf einer Rundreise n Städte
besuchen.
Die Städte sind mit Straßen einer gewissen Länge verbunden. Manche
Städte können von anderen Städten eventuell nicht direkt erreicht
werden.
Gesucht ist eine Tour minimaler Länge, die jede Stadt genau einmal
besucht.
Graphen - Teil 4
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Entscheidungsbäume - das Problem des Handlungsreisenden
Ein Handlungsreisender möchte auf einer Rundreise n Städte
besuchen.
Die Städte sind mit Straßen einer gewissen Länge verbunden. Manche
Städte können von anderen Städten eventuell nicht direkt erreicht
werden.
Gesucht ist eine Tour minimaler Länge, die jede Stadt genau einmal
besucht.
Modellierung durch Graphen:
Graph G = (V , E ) mit Kantenmarkierung m : E → N.
Die Knoten sind die Städte, die Kanten sind direkte Verbindungen
zwischen Städten, die Kantenmarkierungen sind die Längen der
direkten Verbindungen.
Gesucht ist ein Hamiltonkreis mit möglichst geringem Gewicht.
Gewicht eines Hamiltonkreises ist die Summe der Markierungen auf
den Kanten des Kreises.
Graphen - Teil 4
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Entscheidungsbäume - das Problem des Handlungsreisenden
Modellierung durch Graphen:
Graph G = (V , E ) mit Kantenmarkierung m : E → N.
Die Knoten sind die Städte, die Kanten sind direkte Verbindungen
zwischen Städten, die Kantenmarkierunen sind die Längen der
direkten Verbindungen.
Gesucht ist ein Hamiltonkreis mit möglichst geringem Gewicht.
Gewicht eines Hamiltonkreises ist die Summe der Markierungen auf
den Kanten des Kreises.
Graphen - Teil 4
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Entscheidungsbäume - das Problem des Handlungsreisenden
Modellierung durch Graphen:
Graph G = (V , E ) mit Kantenmarkierung m : E → N.
Die Knoten sind die Städte, die Kanten sind direkte Verbindungen
zwischen Städten, die Kantenmarkierunen sind die Längen der
direkten Verbindungen.
Gesucht ist ein Hamiltonkreis mit möglichst geringem Gewicht.
Gewicht eines Hamiltonkreises ist die Summe der Markierungen auf
den Kanten des Kreises.
30
a
b
50
52
55
48
d
Graphen - Teil 4
c
25
J. Blömer
11/16
Entscheidungsbäume - das Problem des Handlungsreisenden
Modellierung durch Graphen:
Graph G = (V , E ) mit Kantenmarkierung m : E → N.
Die Knoten sind die Städte, die Kanten sind direkte Verbindungen
zwischen Städten, die Kantenmarkierunen sind die Längen der
direkten Verbindungen.
Gesucht ist ein Hamiltonkreis mit möglichst geringem Gewicht.
Gewicht eines Hamiltonkreises ist die Summe der Markierungen auf
den Kanten des Kreises.
30
a
30
a
b
b
50
50
52
55
48
d
Graphen - Teil 4
c
25
52
55
48
Kreis der
Länge 157
c
d
25
J. Blömer
11/16
Entscheidungsbäume
30
a
b
50
52
55
48
d
Graphen - Teil 4
c
25
J. Blömer
12/16
Entscheidungsbäume
30
a
b
50
52
55
48
d
c
25
Ein Entscheidungsbaum spannt alle potentielle Lösungen einer
Aufgabe auf.
Die Lösungen werden durch die Blätter charakterisiert.
Der Pfad zu einem Blatt beschreibt die Entscheidungen, die zu
diesem Blatt (Lösung) führen.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
12/16
Entscheidungsbäume
a
c
b
30
a
d
b
50
c
52
55
d
b
d
c
b
48
d
d
c
d
b
c
b
a
a
a
a
a
a
c
25
158
157 205
157 205
158
Ein Entscheidungsbaum spannt alle potentielle Lösungen einer
Aufgabe auf.
Die Lösungen werden durch die Blätter charakterisiert.
Der Pfad zu einem Blatt beschreibt die Entscheidungen, die zu
diesem Blatt (Lösung) führen.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
dienen zur Beschreibung der Struktur von arithmetischen Termen und
Ausdrücken
Knoten repräsentieren Variablen, Konstanten und Operatoren
Kanten verbinden diese mit ihren Operanden
Graphen - Teil 4
J. Blömer
13/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
dienen zur Beschreibung der Struktur von arithmetischen Termen und
Ausdrücken
Knoten repräsentieren Variablen, Konstanten und Operatoren
Kanten verbinden diese mit ihren Operanden
∗
c
+
a
b
(a + b) ∗ c
Graphen - Teil 4
J. Blömer
13/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
dienen zur Beschreibung der Struktur von arithmetischen Termen und
Ausdrücken
Knoten repräsentieren Variablen, Konstanten und Operatoren
Kanten verbinden diese mit ihren Operanden
∗
∗
c
+
a
−
b
c
Graphen - Teil 4
a
+
a
(a + b) ∗ c
+
b
b
(a + b) ∗ c − (a + b)
J. Blömer
13/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
Taucht ein Teilausdruck zweimal auf, können die entsprechenden
Knoten identifiziert werden.
Graphen - Teil 4
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14/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
Taucht ein Teilausdruck zweimal auf, können die entsprechenden
Knoten identifiziert werden.
−
∗
c
+
a
+
a
Graphen - Teil 4
b
b
J. Blömer
14/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
Taucht ein Teilausdruck zweimal auf, können die entsprechenden
Knoten identifiziert werden.
−
−
∗
c
a
+
a
Graphen - Teil 4
∗
+
b
c
+
a
b
b
J. Blömer
14/16
Termbäume - Kantorowitsch-Bäume
Taucht ein Teilausdruck zweimal auf, können die entsprechenden
Knoten identifiziert werden.
−
−
∗
c
a
+
a
∗
+
b
c
+
a
b
b
Der Baum wird dadurch zu einem gerichteten, kreisfreien Graphen.
Eingesetzt z.B. von Compilern, um Code zu erzeugen, der gleiche
Teilausdrücke nur einmal auswertet.
Graphen - Teil 4
J. Blömer
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Suchbäume
Binäre Bäume T = (V , E ) mit V ⊂ N
unterscheiden zwischen rechten und linken Nachfolgern
für alle Knoten v gilt
1
2
Graphen - Teil 4
alle rechten Nachfolger von v sind größer als v
alle linken Nachfolger von v sind kleiner als v
J. Blömer
15/16
Suchbäume
Binäre Bäume T = (V , E ) mit V ⊂ N
unterscheiden zwischen rechten und linken Nachfolgern
für alle Knoten v gilt
1
2
alle rechten Nachfolger von v sind größer als v
alle linken Nachfolger von v sind kleiner als v
11
5
3
14
8
12
20
1
Graphen - Teil 4
J. Blömer
15/16
Suchbäume
Binäre Bäume T = (V , E ) mit V ⊂ N
unterscheiden zwischen rechten und linken Nachfolgern
für alle Knoten v gilt
1
2
alle rechten Nachfolger von v sind größer als v
alle linken Nachfolger von v sind kleiner als v
11
5
5
3
1
14
8
12
1
20
11
3
8
12
14
20
Graphen - Teil 4
J. Blömer
15/16
Suchbäume
Binäre Bäume T = (V , E ) mit V ⊂ N
unterscheiden zwischen rechten und linken Nachfolgern
für alle Knoten v gilt
1
2
alle rechten Nachfolger von v sind größer als v
alle linken Nachfolger von v sind kleiner als v
11
5
5
3
14
8
12
1
20
11
3
8
1
12
14
20
gut geeignet, um Anfrage „x ∈ V ?“ zu beantworten
sollten möglichst balanciert sein
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Zusammenfassung Graphen
Problemklassen
Wegeprobleme
Verbindungsprobleme
Zuordnungsprobleme
Abhängigkeitsprobleme
hierarchische Strukturen
verzweigte Abläufe
Anordnung in Folgen
Graphen - Teil 4
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Zusammenfassung Graphen
Problemklassen
Wegeprobleme
Verbindungsprobleme
Knoten- und Kantenbedeutung
verbunden, benachbart, ....
Zuordnungsprobleme
Entscheidung, Alternative,
Verzweigung
Abhängigkeitsprobleme
Vorbedingung, Abhängigkeit
hierarchische Strukturen
(Un-)Verträglichkeit
verzweigte Abläufe
besteht aus, enthält, ist-ein
Anordnung in Folgen
verzweigte Abläufe
Relation
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Zusammenfassung Graphen
Problemklassen
Wegeprobleme
Knoten- und Kantenbedeutung
Verbindungsprobleme
verbunden, benachbart, ....
Zuordnungsprobleme
Entscheidung, Alternative,
Verzweigung
Abhängigkeitsprobleme
Vorbedingung, Abhängigkeit
hierarchische Strukturen
(Un-)Verträglichkeit
verzweigte Abläufe
besteht aus, enthält, ist-ein
Anordnung in Folgen
verzweigte Abläufe
Relation
Knoten- und Kantenmarkierungen
Entfernung, Kosten, Gewinn
.
Färbung = disjunkte Knotenmengen
Symbole einer Sprache
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