Dans VS Code tapez la combinaison de touches [Ctrl]+[Shift]+[P] (ou [Alt]+[V] puis cliquez sur command Palette) puis tapez «java: create» dans la barre qui apparaît et sélectionnez Create Java Project et l’option No build tools.
L’archive src.zip est à décompresser dans le répertoire TD10 et contient :
Dijkstra et BiDijkstra à compléter au fur et à mesure du TD,Graph, Node, Edge (pour la modélisation des graphes) et les classes Fenetre, ColoredPoint2D, ColoredSegment2D (pour la visualisation), que vous ne devez pas modifier,Test, Test0, Test11, …, Test4, utilisées pour tester votre code.Le fichier data.zip est également à décompresser dans le répertoire TD10. Il contient les données combinatoires et géographiques de deux réseaux routiers.
Ainsi, vous devez vous retrouver avec l’arborescence suivante :
TD10
|
|--> src
| |
| |--> ColoredPoint2D.java
| |--> ColoredSegment2D.java
| |--> Edge.java
| |--> Fenetre.java
| |--> Graph.java
| |--> Node.java
| |--> TD10.java
| |--> Test.java
| |--> Test0.java
| \ ...
|
\--> data
|
|--> NY_Metropolitan.png
|--> USA-road-d-NY.co
|--> USA-road-d-NY.gr
\--> mini.grTestez les classes fournies avec le fichier Test0.java.
Vous devez voir s’afficher :
Test 0 : test de la classe Graph
Loading road networks from file mini.gr ... done
Loading road networks from file USA-road-d-NY.gr ... done
Loading geometric coordinates from file USA-road-d-NY.co ... done
Loading background image from file NY_Metropolitan.jpg ... doneet la carte :
Remarque : Si vous faites ce TD ailleurs qu’en salle machine, il est possible que vous obteniez une erreur du type Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. Cela est dû au fait que les graphes que nous vous faisons manipuler, comportant beaucoup de sommets (environ 250 000), épuisent toute la mémoire. Il faut donc augmenter la taille maximale autorisée du tas. Pour cela, suivez la procédure ci-dessous dans Visual Studio Code: tapez la combinaison de touches [Ctrl]+[,] (la second touche c’est virgule*), indiquez vm args dans la barre de recherche. L’item Java>Debug>settings: Vm Args apparaît avec une barre de texte dans laquelle vous devez écrire -Xmx1024M.
Nous allons aujourd’hui nous intéresser au problème du calcul d’un plus court chemin dans un graphe. C’est un problème qui se pose par exemple dans les logiciels de GPS qui doivent calculer des itinéraires routiers. Lorsque les graphes sont gros, il faut utiliser des algorithmes performants pour calculer des plus courts chemins en un temps acceptable par l’utilisateur : c’est bien le cas des réseaux routiers, qui correspondent à des graphes avec plusieurs centaines de milliers (voir millions) de sommets.
Nous allons implémenter l’algorithme de Dijsktra. Cet algorithme s’applique à des graphes dont les poids des arêtes sont positifs ou nuls. Nous implémenterons ensuite un algorithme de recherche bidirectionnelle basé sur Dijkstra. Les animations ci-dessous illustrent les deux algorithmes que vous allez coder aujourd’hui.
GraphNous allons travailler sur des graphes orientés où les poids des arcs sont des entiers strictement positifs. Par convention, les sommets seront les entiers 0, 1, ..., n-1. On vous fournit la classe Graph dont les champs et méthodes publiques sont les suivants :
nbVertices indique le nombre de sommets du graphe,nbEdges indique le nombre d’arcs du graphe,Graph(String file) construit un graphe à partir du fichier file,ArrayList<Integer> successors(int i) renvoie la liste des successeurs du sommet i,int weight(int i, int j) renvoie le poids de l’arc (i,j) si ce dernier existe, et Integer.MAX_VALUE sinon,Graph reverse() renvoie un nouveau graphe où les orientations des arcs ont été inversées, et les poids inchangés.Il n’est pas utile de lire le code de la classe Graph. La description ci-dessus est suffisante pour l’utiliser dans ce TD.
Notre problème consiste à calculer la longueur d’un plus court chemin entre un sommet source et un sommet destination dans un graphe orienté. Pour ce faire, nous allons coder l’algorithme de Dijkstra. La classe Dijkstra fournie contient les champs suivants :
final Graph g contenant le graphe,final int source contenant la source du plus court chemin recherché,final int dest contenant la destination du plus court chemin recherché,Fenetre f nécessaire pour l’affichage graphique. Vous n’aurez pas à vous soucier de l’initialisation de ce champ.Le squelette contient un constructeur standard Dijkstra(Graph g, int source, int dest).
Attention : Tout sommet du graphe peut servir de source ou de dest. En particulier, aucun de ces deux sommets n’est forcément le sommet 0.
Rappelons comment fonctionne l’algorithme de Dijkstra. Cet algorithme fait intervenir la manipulation des informations suivantes
W (working set) qui contient l’ensemble des sommets (rencontrés) qu’il reste à examiner,dist qui indique, pour chaque sommet i, la distance minimale trouvée entre i et la source.L’algorithme procède comme suit.
Au départ :
0, tous les autres sommets sont considérés comme étant à une distance infinie, puisqu’on n’a pas encore trouvé de chemins. En pratique, un entier suffisamment grand fera l’affaire, par exemple Integer.MAX_VALUE.W contient uniquement la source.Tant qu’il reste des sommets à examiner (i.e. W n’est pas vide) :
W le sommet x, avec la plus petite valeur dist[x]x est la destination, on renvoie dist[x],x n’est pas la destination — on recalcule les distances de la source à tous les successeurs de x :y successeur de x tel quedist[y] > dist[x] + g.weight(x,y)on pose
dist[y] = dist[x] + g.weight(x,y)et on rajoute y dans W (il se peut que y soit déjà dans W — on verra cela en détail plus tard).
À la fin :
W est vide alors qu’on n’a pas encore rencontré la destination et l’algorithme renvoie alors -1, puisqu’aucun chemin n’existe entre la source et la destination (ceci ne devrait pas nous arriver aujourd’hui).Cet algorithme fait intervenir
dist,W,W du sommet x, avec la plus petite valeur dist[x].Dans la suite, nous allons progressivement introduire ces trois éléments.
Tout d’abord, ajoutez un champ int[] dist à la classe Dijkstra et mettez à jour le constructeur Dijkstra() afin d’initialiser ce champ correctement.
Nous allons ajouter les informations suivantes que nous maintiendrons durant le déroulement de l’algorithme :
un tableau d’entiers pred à nbVertices cases, où pred[i] indiquera le prédécesseur du sommet i dans le plus court chemin obtenu entre source et i, ou -1 si aucun chemin n’a encore été trouvé jusqu’au sommet i,
un tableau de booléens settled à nbVertices cases, où settled[i] sera vrai si on a déterminé la plus courte distance au sommet i, et faux si ce sommet est encore susceptible de changer de distance à la source.
Par ailleurs, nous dirons qu’un sommet a été atteint lorsqu’au moins un chemin a été trouvé entre la source et ce sommet. Cela revient à dire qu’un sommet a été atteint lorsque son prédécesseur est différent de -1. Pour la source, nous conviendrons qu’initialement elle est son propre prédécesseur et qu’elle n’est pas encore traitée.
Ajoutez ces champs à la classe Dijkstra et modifiez le constructeur de sorte que ces champs soient correctement initialisés.
Afin de vérifier votre classe Dijkstra, exécutez le fichier Test11.java. Vous devez obtenir :
Test 1.1 : Initialisation de la classe Dijkstra
Loading road networks from file mini.gr ... done
Test de source... [OK]
Test de dest... [OK]
Test de dist, pred et settled... [OK]Déposez le fichier Dijkstra.java
WDans la description de l’algorithme de Dijkstra apparaît un ensemble noté W qui correspond aux sommets atteints mais pas encore traités. Sur cet ensemble, nous voulons pouvoir faire les opérations suivantes
Pour être efficace, nous savons que nous pouvons assurer ces deux opérations en temps logarithmique en le nombre de sommets contenus dans cet ensemble, à condition d’utiliser une structure appropriée. En l’occurrence, nous allons utiliser ici une file de priorité, qui permet l’ajout d’un élément et le retrait du minimum en temps logarithmique. La priorité d’un élément sera définie par sa distance à la source.
Il y a toutefois une subtilité. Les priorités des sommets peuvent être amenées à changer, par exemple si un sommet déjà atteint est de nouveau atteint via un chemin plus court. Dans un tel cas, il faut pouvoir modifier la priorité de cet élément dans la file de priorité, ce qui est assez complexe. Nous allons habilement contourner ce problème en faisant la chose suivante : lorsque la priorité d’un sommet i contenu dans l’ensemble W doit être modifiée, nous insérerons dans W une nouvelle occurrence de i avec la nouvelle priorité. Nous savons que cette nouvelle occurrence de i sortira de W avant l’ancienne, puisque les éléments sortent par ordre croissant. En contrepartie, il se pourra qu’un sommet sorti de W soit déjà définitivement traité par l’algorithme et il faudra donc le vérifier.
Nous allons donc utiliser une file de priorité qui contiendra des éléments de type Node, composé d’un identifiant id (le numéro du sommet) et d’une valeur val (sa priorité, c’est-à-dire sa distance à la source). Pour créer un sommet correspondant au sommet id, nous utiliserons le constructeur Node(int id, int val).
Ajoutez un champ PriorityQueue<Node> unsettled à la classe Dijkstra. Ce dernier représentera l’ensemble W dans la description de l’algorithme. Modifiez le constructeur de la classe pour initialiser correctement unsettled et y insérer la source.
Les méthodes dont nous aurons besoin sur les files de priorités seront :
boolean isEmpty() qui renvoie true si et seulement si la file est vide,void add(Node n) qui ajoute n,Node poll() qui renvoie l’élément dont la distance à la source est minimale et l’enlève de la file.Testez avec le fichier Test12.java. Vous devez obtenir :
Test 1.2 : Initialisation de la classe Dijkstra
Loading road networks from file data/mini.gr... done
Test de unsettled (ensemble W)... [OK]Déposez le fichier Dijkstra.java
Nous avons désormais tout ce qu’il faut pour coder une version efficace de l’algorithme de Dijkstra. Rappellons encore une fois que le calcul effectué par cet algorithme procède ainsi :
Tant qu'il y a des sommets à traiter
On pioche un sommet dans le working set W
On met à jour ce sommet, ses successeurs et WOn va l’implémenter progressivement, de manière bottom-up, c’est-à-dire, en partant des petites fonctionnalités pour assembler le tout. (Cette manière de procéder nous permettra plus tard, dans l’exercice 3, de réutiliser la méthode oneStep(), qui calcule un pas de la boucle, séparément du reste.)
Complétez la méthode void update(int succ, int current) qui effectue les mises à jour sur le successeur succ du sommet current pioché dans W dans le corps de la boucle. En particulier, dans le cas où une mise à jour est effectuée sur dist[succ], on mettra à jour le prédécesseur du sommet succ, et on insérera le sommet succ avec sa nouvelle priorité dans la file unsettled.
Complétez la méthode int nextNode() qui effectue le choix dans W du sommet current, avec la plus petite valeur dist[current]. Il s’agit de retirer de unsettled des sommets dans l’ordre de leur priorité, jusqu’à rencontrer un sommet non encore traité et le renvoyer. Renvoyer -1 si la file de priorité est vide ou si tous les sommets restant dans la file ont déjà été traités.
Complétez la méthode int oneStep() qui réalise une itération de la boucle principale de l’algorithme de Dijkstra : extraire de W le prochain sommet current à traiter, renvoyer -1 s’il ne reste aucun sommet à traiter, marquer current comme traité, mettre à jour tous les successeurs de current, renvoyer le sommet current qui vient d’être traité.
Enfin, complétez la méthode int compute() qui calcule et renvoie la longueur d’un plus court chemin. Elle fonctionne de la manière suivante : tant qu’on n’a pas traité la destination et qu’il reste au moins un sommet à traiter, on réalise une itération. Ensuite, on renvoie -1 ou la valeur du plus court chemin suivant que la destination a été atteinte ou non.
Testez vos méthodes avec la classe Test2 dans le fichier Test2.java. Vous devez obtenir :
Test 2 : test de l'algorithme de Dijkstra unidirectionnel utilisant le graphe dans 'mini.gr'...
*** ATTENTION : dans l'affichage, la numérotation des nœeuds commence à 0 ***
*** (et non à 1 comme dans 'mini.gr') ***
Loading road networks from file data/mini.gr... done
Test de la methode update()... [OK]
Test de la methode nextNode... [OK]
Test de la methode oneStep... [OK]
Test de la methode compute... [OK]Maintenant, pour visualiser le résultat, il faut :
slow() au tout début de la fonction oneStep() (pour ralentir la visualisation),g.drawUnsettledPoint(f, succ); juste après avoir ajouté le point succ à l’ensemble unsettled,g.drawSettledPoint(f, current); juste après avoir fixé la valeur de settled[current] à true,Exécutez la classe Test2bis dans le fichier Test2bis.java. Vous devez voir avancer votre ensemble de points traités (en rouge) et les points de W (en vert).
À la fin, vous devez obtenir le plus court chemin suivant :
et vous devez voir s’afficher :
Test de l'algorithme de Dijkstra unidirectionel sur un gros graphe
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Loading geometric coordinates from file data/USA-road-d-NY.co ... done
Loading background image from file data/NY_Metropolitan.png ... done
plus court chemin entre 190637 et 187333 = 39113Déposez le fichier Dijkstra.java
À partir de maintenant, on suppose qu’il existe toujours au moins un chemin entre la source et la destination.
Nous allons désormais utiliser l’algorithme de Dijkstra pour faire une recherche bidirectionnelle, qui sera typiquement plus rapide sur des graphes issus de cartes comme ici.
De manière schématique, dans un Dijkstra classique, on fait grossir une boule centrée sur la source, et on s’arrête lorsque la destination est incluse dans cette boule. Dans un Dijkstra bidirectionnel, on fait grossir tour à tour deux boules, une centrée sur la source et une centrée sur la destination, jusqu’à ce que ces deux boules se touchent. La surface des boules représentant schématiquement le temps de calcul, il est facile de s’imaginer que le Dijkstra bidirectionnel doit être plus rapide dans le cas où les graphes ne sont pas trop bizarres.
Nous allons commencer par une implémentation naïve, qui consiste à dire que, dès que les deux boules se touchent, on a trouvé le chemin. La distance est alors calculée comme la somme des distances de la source et de la destination vers le seul sommet qui appartient aux deux boules. Nous verrons plust tard, dans l’exercice 3.2, pourquoi cette solution est naïve.
Ouvrez le squelette de la classe BiDijkstra qui contient les champs suivants :
final Graph g contenant le graphe,final int source contenant la source,final int dest contenant la destination,final Dijkstra forward représentant la recherche de plus courts chemins à partir de la source,final Dijkstra backward représentant la recherche de plus courts chemins à partir de la destination,Dijkstra currentDijkstra, otherDijkstra indiquant le sens de la prochaine itération et celui opposé,private int last contenant le sommet traité par la dernière itération,private Fenetre f nécessaire pour l’affichage graphique (vous n’aurez pas à vous soucier de l’initialisation de ce champ).Complétez
BiDijkstra(Graph g, int source, int dest) de votre classe. On veillera à ce que chaque champ soit correctement initialisé. En particulier, la recherche backward doit s’effectuer sur le graphe inversé et avec les sommets source et destination permutés.void flip() qui inverse la direction de la recherche, en échangeant currentDijkstra et otherDijkstra.void oneStep() qui réalise une itération dans le sens de la recherche actuel et met à jour le champ last.boolean isOver() qui renvoie true si le sommet last a été traité par la recherche forward et par la recherche backward. Dans ce cas, on peut arrêter les itérations de Dijkstra. En effet, on a trouvé un chemin entre source et dest, qui passe par le sommet last.int getMinPath() qui renvoie le poids du chemin obtenu passant par last. On appellera cette fonction lorsque isOver() aura renvoyé true.int compute() qui réalise l’algorithme de Dijkstra bidirectionnel. Vous utiliserez bien entendu les méthodes que vous venez d’écrire. L’algorithme devient très simple : tant qu’il faut continuer la recherche, faire une itération, puis changer la direction. Une fois la recherche terminée, renvoyer la valeur d’un plus court chemin.Testez vos méthodes avec la classe Test31 dans le fichier Test31.java. Vous devez obtenir :
Test 3.1 : test de l'algorithme de Dijkstra bidirectionnel naif
Loading road networks from file data/mini.gr... done
Test du constructeur BiDijkstra(Graph, int, int)... [OK]
Test de la methode flip()... [OK]
Test de la methode oneStep()... [OK]
Test de la methode isOver()... [OK]
Test de la methode compute()... [OK]
Test de la methode getMinPath()... [OK]
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Loading geometric coordinates from file data/USA-road-d-NY.co ... done
Test de la methode getMinPath()... [OK]Exécutez la classe Test31bis dans le fichier Test31bis.java. Vous devez voir avancer vos deux paquets de points traités (en rouge) et leurs frontières (en vert) :
et obtenir le chemin :
Sur ce chemin, le point last est le gros point bleu central. Dans la console, vous devriez obtenir :
Loading background image from file data/NY_Metropolitan.png ... done
longueur chemin forward entre 190637 et 187333 = 39113
longueur chemin backward entre 190637 et 187333 = 39113
longueur chemin BiDijkstra entre 190637 et 187333 = 39113Déposez le fichier BiDijkstra.java
Exécutez maintenant la classe Test32bis dans le fichier Test32bis.java, dans lequel nous avons changé le point source. Vous devez voir s’afficher :
et obtenir le chemin :
Dans la console, vous devriez obtenir :
Test 3.2 : test de l'algorithme de Dijkstra bidirectionnel
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Loading geometric coordinates from file data/USA-road-d-NY.co ... done
Loading background image from file data/NY_Metropolitan.png ... done
longueur chemin forward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin backward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin bidijkstra entre 190637 et 187333 = 35489Quelle anomalie constatez vous ? En effet, examinons le schéma suivant :
Dès lors que le sommet x a été traité par les deux recherches, nous avons un candidat potentiel au plus court chemin entre la source et la destination : l’union des plus courts chemins obtenus entre la source et x et entre x et la destination. Pourtant, il se peut que ce chemin ne soit pas le plus court. En effet, un chemin plus court peut exister comme illustré dans le dessin ci-dessus, à condition que
dist(source, i) + dist(j, dest) + weight(i, j) < dist(source, x) + dist(x, dest).
On peut alors démontrer (preuve plus bas) le fait suivant :
Soit
xl’unique sommet, tel queforward.settled[x]=backward.settled[x]=true.Soit
aun des chemins les plus courts desourceàdest, tel quelength(a)<forward.dist[x]+backward.dist[x].Alors le dernier point
isura(partant desource), tel queforward.settled[i]=true, est dansbackward.unsettledetlength(a)=forward.dist[i]+backward.dist[i].
Modifiez votre méthode int getMinPath() afin qu’elle vérifie s’il existe un chemin plus court comme indiqué ci-dessus et si c’est le cas, mette à jour la variable last avant de renvoyer la longueur du chemin le plus court.
Testez avec la classe Test32 dans le fichier Test32.java. Vous devriez obtenir :
Test 3.2 : test de l'algorithme de Dijkstra bidirectionnel
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Test de la methode getMinPath()... [OK]
longueur chemin forward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin backward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin bidijkstra entre 190637 et 187333 = 35478Exécutez à nouveau la classe Test32bis. Vous devez maintenant voir s’afficher :
et obtenir le chemin :
Dans la console, vous devriez obtenir :
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Loading geometric coordinates from file data/USA-road-d-NY.co ... done
Loading background image from file data/NY_Metropolitan.png ... done
longueur chemin forward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin backward entre 190637 et 187333 = 35478
longueur chemin bidijkstra entre 190637 et 187333 = 35478Déposez le fichier BiDijkstra.java
Afin de mesurer le gain d’efficacité de la version bidirectionnelle sur la version monodirectionnelle, nous allons compter le nombre d’itérations nécessaires dans chacun des cas.
Dans la classe Dijkstra, ajoutez un champ int steps. Initialisez-le dans le constructeur, et incrémentez-le dans la méthode oneStep().
Complétez les méthodes public int getSteps () dans les deux classes Dijkstra et BiDijkstra pour qu’elles renvoient les nombres d’itérations correspondants.
Testez ce compteur avec le fichier Test4.java. Comparer le nombre d’étapes nécessaires pour chacune des recherches. Vous devriez obtenir :
Test 4 : comparaisons du nombre d'étapes
Loading road networks from file data/USA-road-d-NY.gr... done
Test de la methode getMinPath()... [OK]
longueur chemin forward entre 190636 et 187333 = 35478 nombre d'étapes = 1252
longueur chemin backward entre 190636 et 187333 = 35478 nombre d'étapes = 1204
longueur chemin BiDijkstra entre 190636 et 187333 = 35478 nombre d'étapes = 621Bien entendu, vous pouvez changer la source et la destination et relancer.
Déposez le fichier BiDijkstra.java
On voudrait démontrer le fait suivant :
Soit
xl’unique sommet, tel queforward.settled[x]=backward.settled[x]=true.Soit
aun des chemins les plus courts desourceàdest, tel quelength(a)<forward.dist[x]+backward.dist[x].Alors le dernier point
isura(partant desource), tel queforward.settled[i]=true, est dansbackward.unsettledetlength(a)=forward.dist[i]+backward.dist[i].
Preuve : Soit j le point qui suit i sur a. Alors forward.settled[j] = false et, par conséquence,
forward.dist[j] ≥ forward.dist[x]
(sinon j aurait été traité avant x). Puisque a passe par j, nous avons également
forward.dist[j] + backward.dist[j] ≤ length(a) < forward.dist[x] + backward.dist[x].
Donc
backward.dist[j] < backward.dist[x].
Comme x est traité par backward, j est aussi traité et donc i est bien dans backward.unsettled. (Il n’est pas possible que backward.settled[i] = true, car x est l’unique tel sommet).
Puisque a passe par j, nous avons
forward.dist[i] + backward.dist[i] ≤ length(a).
Si cette inégalité était stricte, cela aurait voulu dire qu’il y a un autre chemin de source (ou de dest) à i plus court que celui, qui suit a. Mais alors a ne serait pas parmi les plus courts chemins satisfaisant les hypothèses du lemme. On conclut, donc, que
length(a) = forward.dist[i] + backward.dist[i].