No último artigo, conhecemos a representação chamada “grafo” da seguinte maneira:

Como todos sabemos, seria bem difícil trabalhar uma árvore assim na programação! Por isso, existem várias maneiras de representar um grafo. Nesta série só vou usar as duas mais populares:

• Matriz de Adjacência
• Lista de Adjacência

Poderíamos falar também sobre a Matriz de Incidência, mas eu nunca precisei utilizá-la, então prefiro só entrar nessas duas mesmo.

Cada vértice é um número

Para representar um grafo, cada vértice sempre vai ser um número. No caso de você querer representar amizade entre duas pessoas, como no exemplo do Orkut no último artigo, você cria um vetor chamado nome[] que contém o nome de cada número…

1. Eu
2. João
3. Maria
4. José
5. Pedro

Matriz de Adjacência

A matriz de adjacência é uma matriz de N x N (onde N é o número de vértices do grafo). Ela inicialmente é preenchida toda com 0 e quando há uma relação entre o vértice do x (número da coluna) com o do y (número da linha), matriz[x][y] é marcado um 1.

Vamos escrever este grafo aqui usando uma matriz de adjacência:

Matriz Inicial

Relações do nosso grafo

Já que o grafo não é orientado, a relação 1–2 significa 2–1 também.

• 1–2 (2–1)
• 1–3 (3–1)
• 2–3 (3–2)
• 2–4 (4–2)
• 4–5 (5–4)

Essas são as cinco arestas do nosso grafo. Vamos representá-la na matriz de adjacência:

Simetria

Uma das características da matriz de adjacência quando o grafo não é orientado é a simetria encontrada na “diagonal”. É interessante que se lermos uma coluna de índice v ou uma linha de índice v vamos encontrar a mesma coisa.

Problemas da OBI

Alguns desses programas são complicados, mas isto não entra em questão. Apenas dê uma olhada no recebimento da entrada deles. Todos estão em C. O que eles têm em comum é a utilização de uma matriz de adjacência para guardar o grafo (geralmente nomeada g):

• Ambulância
• Batuíra +
• Carga Pesada * +
• Dengue
• Dominó
• Manutenção
• Número de Erdos X
• Orkut *
• Pedágio
• Rede Ótica

* – Grafo orientado
+ – Grafo ponderado (veremos no próximo artigo)
X – Não queira ver esse problema. Nunca vi solução mais feia. Já estou providenciando uma implementação mais decente… ;)

Descobrir o grau de cada vértice

Eu não disse pra vocês que era fácil conseguir emprego no Orkut? Hehehe… Vamos pensar como podemos descobrir o grau (relembrando… o número de arestas que cada vértice tem OU o número de amigos que cada pessoa tem) na matriz de adjacências. Não basta contar quantos 1s tem na sua linha correspondente? Então façamos isto.

para i $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
 grau $\leftarrow{}$ 0
 para j $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
  se matriz[i][j] = 1, então
   grau $\leftarrow{}$ grau + 1
  fim-se
 fim-para
 imprima “O vértice ” i ” tem grau ” grau ”.”
fim-para

O custo é $\Theta{}(n^{2})$ até no melhor caso… Será que não há uma maneira mais simples de fazer isso? Imagina um negócio do tamanho do Orkut. Milhões de pessoas… Não seria bem mais fácil se ao invés de termos que passar por todos os vértices, só passarmos pelos amigos? Não poderíamos colocar somente seus amigos num vetor? É por isto que utilizamos a lista de adjacência.

Lista de Adjacência

A lista de adjacência consiste em criar um vetor para cada vértice. Este vetor contém cada vértice que o vértice “conhece” (tem uma aresta para). Geralmente é representada com uma matriz, porque cada vértice vai precisar de um vetor diferente, não é? Já que eu não vou ser duas vezes “amigo” de ninguém, então podemos fazer uma matriz de NxN.

A lista consiste em escrever para cada número de linha (= vértice) seus amigos, da seguinte maneira:

1. 2, 3
2. 1, 3, 4
3. 1, 2
4. 2, 5
5. 4

Portanto, na programação seria representado da seguinte maneira:

O método da lista de adjacências tem várias vantagens: dependendo de como você implementa você não precisa inicializar a lista (zerar), as buscas são bem mais rápidas (você só passa pelos vértices que são “amigos” do atual) e geralmente você já tem o grau do vértice na ponta da língua (eu, pelo menos, sempre uso um vetor cont que contém o número de amigos de cada vértice para ficar mais fácil inserir o próximo elemento na lista – lista[cont[v]++]=w).

Como implementar

Vamos trabalhar com uma entrada de vários x, y, indicando relação entre x-y (y-x) até que x=0 e y=0. O grafo não é orientado.

Matriz de Adjacências

para i $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
 para j $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
  matriz[i][j] $\leftarrow{}$ 0
 fim-para
fim-para

enquanto (recebe x, y e x $\neq{}$ 0), faça
 matriz[x][y] $\leftarrow{}$ 1
 matriz[y][x] $\leftarrow{}$ 1
fim-enquanto

Tem vários exemplos implementados em C [aqui][14].

Lista de Adjacências

para i $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
 grau[i] $\leftarrow{}$ 0
fim-para

enquanto (recebe x, y e x $\neq{}$ 0), faça
 lista[x]grau[x]++] $\leftarrow{}$ y
 lista[y]grau[y]++] $\leftarrow{}$ x
fim-enquanto

Para quem não programa em C, o variavel++ significa “incrementar variavel depois da instrução atual”.

As duas juntas

para i $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
 para j $\leftarrow{}$ 1 até N, faça
  matriz[i][j] $\leftarrow{}$ 0
 fim-para
 grau[i] $\leftarrow{}$ 0
fim-para

enquanto (recebe x, y e x $\neq{}$ 0), faça
 matriz[x][y] $\leftarrow{}$ 1
 matriz[y][x] $\leftarrow{}$ 1
 lista[x]grau[x]++] $\leftarrow{}$ y
 lista[y]grau[y]++] $\leftarrow{}$ x
fim-enquanto

Qual a representação que devo utilizar?

Isso depende totalmente do problema. Em alguns casos, o mais barato é usar as duas representações juntas. As vantagens da lista de adjacências eu já escrevi [aqui][15]. A única vantagem da matriz de adjacências é você em tempo constante (não é nem linear) saber se um vértice é amigo de outro. Afinal, basta testar matriz[v][w].

Até maio do ano passado, eu não tinha aprendido isso direito e sempre usava a matriz de adjacências. Por isso muitos dos meus problemas estão resolvidos de forma pouco eficiente… e isso pode ser crucial numa prova. Por isso, saiba usar as duas formas!

No primeiro artigo desta série, expliquei o que é um algoritmo e até citei exemplos do cotidiano, como acordar ou falar com outra pessoa. Talvez você nem tenha se dado conta, mas usando listas numeradas eu representei os algoritmos ali presentes, inclusive destacando a entrada e a saída de cada situação-problema. Porém, não é sempre assim que representamos algoritmos.

Não existe uma regra padrão para a representação de algoritmos. Cada pessoa escreve de forma diferente, mas o importante é ser legível e convencionado. Por exemplo, o livro Algoritmos: Teoria e Prática* traz nas páginas 14 e 15 convenções do pseudocódigo que utiliza no livro inteiro. Já eu, quando vou passar o mesmo algoritmo, utilizaria outro tipo de código, você pode utilizar outro, e por aí vai. Mas todos têm que ter o mesmo foco: legibilidade e fácil implementação para qualquer linguagem.

* A partir deste artigo, sempre que eu falar “Cormen”, “CLRS”, “Introduction to Algorithms” ou “Algoritmos: Teoria e Prática” estarei me referindo a um livro que é referência essencial nessa área. A versão que tenho (de onde tiro o número das páginas) é a tradução da segunda edição americana publicada pela Elsevier em 2002.

Os pseudocódigos costumam parecer um código em linguagem Pascal traduzido para a sua língua. :) Usam quase sempre estruturas que estamos acostumados a usar na programação, como se, enquanto, para, arrays, etc. Eles existem para que o algoritmo seja de fácil leitura para qualquer programador, que programe em qualquer linguagem “normal”. Veja o pseudocódigo do Insertion Sort, um algoritmo de ordenação de vetores bastante simples:

para j $\leftarrow{}$ 2 até comprimento do vetor, faça
 elemento $\leftarrow{}$ vetor[j]
 i $\leftarrow{}$ j - 1
 enquanto i > 0 e vetor[i] > elemento, faça
  vetor[i + 1] $\leftarrow{}$ vetor[i]
  i $\leftarrow{}$ i - 1
 fim-enquanto
 vetor[i + 1] $\leftarrow{}$ elemento
fim-para

(Não se preocupe em entender o que ele faz, AINDA, pois veremos isso mais adiante)

Se você programa em qualquer linguagem, você não terá dificuldade em traduzir esse pseudocódigo para ela. O pseudocódigo é sempre uma maneira bem simples de escrever o código. Veja por exemplo, o mesmo código em C:

for (j=2; vetor[j]!=NULL; j++) {
    elemento = vetor[j];
    for (i = j-1; i > 0 && vetor[i] > elemento; i--) {
        vetor[i+1] = vetor[i];
    }
    vetor[i+1] = elemento;
}

Você deve ter percebido que ao invés de usar três linhas com uma declaração, um condicional e um incremento, eu juntei todos num só for. Mas por isso o algoritmo é bem simples e sempre parte do princípio de que a sua linguagem é simples. Veja só a implementação do código em Pascal e compare-a com a do pseudocódigo:

for j:=2 to comprimento, do begin
    elemento := vetor[j];
    i := j-1;
    while i>0 && vetor[i] > elemento, do begin
        vetor[i+1] := vetor[i];
        i := i-1;
    end;
    vetor[i] := elemento;
end;

Linha por linha ela é exatamente igual! A única diferença é que o pseudocódigo é traduzido… Geralmente os pseudocódigos são parecidos sempre com essa base e suas implementações não são muito diferentes. E vai ser sempre dessa maneira que eu vou representar os algoritmos (usando pseudocódigos e alguns traduzindo para C para mostrar implementações). No entanto, qualquer dúvida sobre essa representação, fique a vontade para perguntar através dos comentários.