ajout cours parcours, POO sur les graphes

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2025-03-09 18:32:21 +01:00
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@@ -39,6 +39,16 @@ def bfs(graphe, depart):
file.append(voisin)
```
### Illustration du parcours en largeur
![parcours_largeur.gif](https://glassus.github.io/terminale_nsi/T1_Structures_de_donnees/1.4_Graphes/data/bfs.gif)
### Parcours en profondeur (DFS - Depth First Search)
Le parcours en profondeur explore un chemin le plus loin possible avant de revenir en arrière. Cest une approche de type pile (LIFO).
@@ -64,6 +74,14 @@ def dfs(graphe, depart, visite=None):
dfs(graphe, voisin, visite)
```
### Illustration
![Parcours_Profondeur](https://www.gaudry.be/img/math/graphe/graphes-dfs.gif)
----------
### Détection de cycles dans un graphe
Un cycle est une chaîne fermée sans répétition darêtes. Pour détecter un cycle dans un graphe non orienté, on peut utiliser DFS :
@@ -138,3 +156,12 @@ class Graphe:
print(f"{sommet}: {', '.join(map(str, voisins))}")
```
------
Auteur : Florian Mathieu
Licence CC BY NC
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="Licence Creative Commons" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a> <br />Ce cours est mis à disposition selon les termes de la <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">Licence Creative Commons Attribution - Pas dUtilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International</a>.

70
Graphes/POO.md Normal file
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@@ -0,0 +1,70 @@
## Graphes et POO
> Tout comme les arbres, il nous est possible de représenter les graphes sous la forme d'une classe Python.
Nous souhaitons représenter le graphe ci-dessous sous la forme d'une classe Graphe.
![Graphe_POO](assets/graphe_poo.png)
On pourra créer celui-ci de cette manière
```python
g = Graphe(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
g.ajoute_arete('A', 'B')
g.ajoute_arete('A', 'C')
g.ajoute_arete('A', 'D')
g.ajoute_arete('A', 'E')
g.ajoute_arete('B', 'C')
g.ajoute_arete('C', 'D')
g.ajoute_arete('D', 'E')
```
Nous souhaitons aussi pouvoir tester si deux sommets sont voisins avec la méthode `sont_voisins` :
```python
>>> g.sont_voisins('E', 'A')
True
>>> g.sont_voisins('E', 'B')
False
```
Enfin, nous voulons pouvoir obtenir facilement la liste de tous les voisins d'un sommet avec la méthode `voisins`:
```python
>>> g.voisins('C')
['A', 'B', 'D']
```
L'objet de type `Graphe` aura comme attributs :
- une liste `liste_sommets` (donnée en paramètre dans la liste `liste_sommets`)
- un dictionnaire `adjacents`, où chaque sommet se verra attribuer une liste vide `[]`.
### Implémentation
```python
class Graphe:
def __init__(self, liste_sommets):
self.liste_sommets = liste_sommets
self.adjacents = {sommet : [] for sommet in liste_sommets}
def ajoute_arete(self, sommetA, sommetB):
self.adjacents[sommetA].append(sommetB)
self.adjacents[sommetB].append(sommetA)
def voisins(self, sommet):
return self.adjacents[sommet]
def sont_voisins(self, sommetA, sommetB):
return sommetB in self.adjacents[sommetA]
```
-------------
Merci à [Gilles Lassus](https://glassus.github.io/terminale_nsi/T1_Structures_de_donnees/1.4_Graphes/cours/#3-creation-dune-classe-graphe) pour la source.

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