最大流最小割

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第6讲最大流最小费用

第6讲最大流最小费用
第六讲 最大流,最小费用
1. 网络、流、割 2. 最大流Ford-Fulkerson算法 3. 最大流最小费用问题 4. Busacker-Growan迭代算法
下 回

一、网络、流、割
网络N就是规定了源和汇,并且每条边都赋予 了非负整数权的赋权有向图D,其中此有向图D 称为网络N的基础有向图。 定义:若
这里所介绍的求最大流最小费用的算法是迭代 法,是由Busacker和Gowan在1961年提出的。 主要步骤如下:
算法步骤:
【Busacker-Grown迭代法】
见word文档
第六讲习题
1. 求图中的最大流
17
23 56 43 13 18 23
28 14
23
2.求图中所示网络的最小费用最大流, (b,c)中b表示容量,c表示费用
定义:对于网络N=(V,A,C),称定义在弧集A上的 函数f为网络N上的流;对于弧a,f(a)称为弧a上的 流量,若a=(Vi,Vj),f(a)也可以记作f(Vi,Vj)或者fij; 对于顶点v,记f+(v)为点v流出的流量,f-(v)为点v 流入的流量。 可行流:每个点的流量都小于等于容量,且 流出的流量等于流入的流量,则称为可行流; 最大流:可行流的最大值称为最大流。
1. D=(V,E)是一个有向图;
2. c是E上的正整数函数(容量函数),c(e)代表边e 的容量;
3. 记X为发点集(源),Y为收点集(汇),V-X-Y称为 中间点集。有向图D可记做(V,E,c,X,Y)
注意:根据网络的定义,对于任意一个有多个 收、发点的网络,可通过简单的方法转换为只 有一个发点和一个收点的网络。
定理: N中的流f是最大流当且仅当N不包含f可 增路。 最大流最小割定理:在任何网络中,最大流的 值等于最小割的容量。

最小割定理

最小割定理

最小割定理最小割定理,也称最大流最小割定理,是数学界最经典的定理之一。

它可以用来证明在网络模型(Network Model)中的流量分配问题。

它能够很好的描述一个网络的分配,有助于解决许多流量路由领域的应用问题。

最小割定理的定义最小割定理指:设G=(V,E)为一个有向图,其中V为结点集,E 为边集,有向图中每条边e均有一个容量c(e)>0,对给定的源结点s 和汇结点t,它指出:对于给定的源点s和汇点t之间的所有有向路径中,最小割(Minimum Cut)的容量等于最大流(Maximum Flow)的容量。

这就是最小割定理的定义。

最小割定理的原理最小割定理的原理是建立在最大流的基础上的。

最大流的定义是指:给定一个图G=(V,E),以及一个源结点s和汇结点t,最大流就(1)是从源结点s到汇结点t的最大流量F。

最小割定理有两个假设:在网络中,最大流和最小割之间存在着一种紧密的联系;(2)有一种算法可以在有限的时间内解决最大流的问题,并且解的有效性一定被保证。

事实上,最小割定理的证明是基于上述两个假设的。

首先,通过分析图的构造可以发现,对于任意的有向图G=(V,E),其最大流最多只能达到最小割的容量,而这就是最小割定理的第一个假设。

其次,可以证明,有一种算法可以求出有限时间内的最大流,这也是最小割定理的第二个假设。

最小割定理的应用最小割定理在现实生活中有许多应用,举例来讲,在网络的路由选择过程中,最小割定理可以有效的帮助我们找出最有效的路径,从而提高网络的运行性能。

此外,最小割定理还可以用来优化网络资源分配问题,有助于我们更有效的使用网络资源。

最后,最小割定理还可以帮助我们分析众多复杂系统当中的关系,为有效的解决各种问题提供良好的理论基础。

结论最小割定理是一个重要的数学定理,可以说是数学界的一颗明珠。

它的重要性不言而喻,被广泛的应用在各种网络领域的应用中,帮助我们更有效的分配网络资源,提高网络的运行性能,以及分析各种复杂系统的关系等等。

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法随着社会信息化的不断发展,网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而网络的流量管理对于网络的高效运行至关重要。

在网络流领域中,最大流最小割问题是一种经典且重要的问题,它在图论和算法设计领域都具有广泛的应用。

在本文中,我们将介绍MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法。

一、网络流与最大流最小割问题简介网络流问题是指在网络中有一定容量限制的边上,如何使得网络中的流量达到最大的问题。

最大流最小割问题则是网络流问题的一个特殊情况,其中要求找到一个最小割,使得割后网络中的流量达到最大。

通常情况下,网络流问题常常以有向图的形式表示,每条边上都被赋予了一个容量,并存在一个源点和一个汇点。

二、MATLAB中的网络流包在MATLAB中,有许多优秀的网络流包可以用来求解网络流与最大流最小割问题。

其中,最为常用的是Network Flow Toolbox和Combinatorial Optimization Toolbox。

这两个包提供了一系列的函数和算法,可以帮助我们解决各种类型的网络流问题。

三、网络流与最大流最小割问题的建模与求解在使用MATLAB解决网络流与最大流最小割问题之前,首先我们需要进行问题的建模。

通常情况下,我们需要确定图的结构、边的容量和源点与汇点的位置。

在建模完成后,我们可以使用MATLAB中的网络流包提供的函数进行求解。

1. 使用Network Flow Toolbox求解网络流问题Network Flow Toolbox是MATLAB中一个常用的网络流包,它提供了一系列函数用于求解网络流与最大流最小割问题。

其中最常用的函数是maxflow函数,它可以用来计算网络中的最大流。

首先,我们需要使用网络流对象来表示图结构。

在建立网络流对象后,我们可以使用addnode函数向图中添加节点,使用addedge函数向图中添加边。

同时,我们可以使用setcaps函数来指定边的容量。

最大流最小割定理

最大流最小割定理
做实验 2和3
1
1
2
2 5 t 9 3
最大净收益:(2+5+9) – ( 2+3+4 )= 16 – 最大流 9 = 7
实验仪器和实验的输出: 构造图时要重新编号
6 s 3 2 4 3
仪器:1-3中b[i]=-1的点。
1
1
2
2 5 t 9 3
割边:如果存在弧<i,j>, 满足:i∈S,b[i]>=0, j∈T,b[j]= -1, 那么弧<i,j>是一条割边
净收益=所有实验收入-相应实验方案割的容量
EjT
p C p p C
j k j j Ik T j 1 EjS Ik T m m j 1 EjS Ik T j 1
m
k
pj ( pj Ck ) pj cut ( S , T )
如做实验E2:需要仪器I2 和I3,与t组成集合T。 S与不做的实验E1和没用的 仪器I1组成集合S。 构成割:CUT(S,T) 净收益: E2:25-(6+7)=12 同理 : E1:10-(5+6)= -1 E1+E2:(10+25)-(5+6+7)=17
仪器 5 6 7 I3 I1 I2 实验
∞ ∞
∞ ∞
E1
10 t
S
E2
25
6 s 3 2 4 3
1
1
2
2 5 t 9 3
=(2+5+9)-9-(6+3)=(2+5+9)-(9+6+3)
做实验1:净收益:2-6=-4 =(2+5+9)-(5+9)-6=(2+5+9)-(5+9+6)

教程:最大流-最小割定理

教程:最大流-最小割定理

割 1 2 3 4
正 6 5 5 5
逆 1 0 0 0
4
2
4
33
4
5
3
4
s1
6
21
1
3
4
2
5t
定理一: 定理一: 如果f是网络中的一个流,CUT(S,T)是任意一个割, 如果f是网络中的一个流,CUT(S,T)是任意一个割,那 的值等于正向割边的流量与负向割边的流量之差。 么f的值等于正向割边的流量与负向割边的流量之差。
证明: 设X和Y是网络中的两个顶点集合,用f(X,Y)表示从X 中的一个顶点指向Y的一个顶点的所有弧(弧尾在X中,弧 头在Y中:X Y)的流量和. 只需证明:f=f(S,T)-f(T,S) 即可。
下列结论成立: 下列结论成立: 如果X∩Y= 那么: 如果X∩Y= ∅ ,那么: f(X,(Y1∪Y2))=f(X,Y1)+f(X,Y2) f((X1∪X2),Y)=f(X1,Y)+f(X2,Y) 根据网络流的特点: 根据网络流的特点: 如果V既不是源点也不是汇点,那么: 如果V既不是源点也不是汇点,那么: f({V},S∪T)f({V},S∪T)-f(S∪T,{V})=0; 任何一个点,流入的与流出的量相等。 任何一个点,流入的与流出的量相等。 如果V是源,那么: 如果V是源,那么: f({V},S∪T)f({V},S∪T)-f(S∪T,{V})=f 对于S中的所有点V都有上述关系式,相加得到: 对于S中的所有点V都有上述关系式,相加得到: f(S,S∪T)f(S,S∪T)-f(S∪T,S)=f
网络流之二
最大流最小割定理
一、割的有关概念和定量
1、割的定义: 、割的定义:
CUT)是网络中顶点的一个划分, 割(CUT)是网络中顶点的一个划分,它把网络中的所有顶点划分成 两个顶点集合S 其中源点s∈S 汇点t∈T 记为CUT S,T)。 s∈S, t∈T。 CUT( 两个顶点集合S和T,其中源点s∈S,汇点t∈T。记为CUT(S,T)。 如右图:源点:s=1;汇点:t=5。 如右图:源点:s=1;汇点:t=5。 框外是容量,框内是流量 框外是容量,

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理

网络流应用练习题解析实际问题的网络流与最大流最小割定理网络流问题是图论中重要的研究领域之一,它在许多实际问题的建模和解决中起着重要作用。

其中,最大流最小割定理是网络流问题中的重要定理,它提供了求解最大流问题的有效方法。

本文将通过解析一些实际问题的网络流应用练习题,来深入探讨网络流与最大流最小割定理。

1. 垃圾分类问题假设有一个城市,有三个垃圾处理站A、B、C,以及六个垃圾源头节点S1、S2、S3、T1、T2、T3。

现在需要将这些垃圾源头节点分配到垃圾处理站,每个垃圾源头节点只能被分配到一个垃圾处理站,且每个垃圾处理站的容量是有限的。

我们的目标是使得分配到同一个垃圾处理站的垃圾源头节点之间的运输流量最小。

解决这个问题可以通过网络流建模。

首先,将每个垃圾源头节点S1、S2、S3连接到源点节点S,并设置边的容量为1,表示每个垃圾源头节点只能分配到一个垃圾处理站。

然后,将垃圾处理站A、B、C连接到汇点节点T,并设置边的容量为各垃圾处理站的容量限制。

通过最大流最小割定理,我们可以求解出最小的割,从而得到最小的运输流量,即分配到同一个垃圾处理站的垃圾源头节点之间的运输流量最小的方案。

2. 电网规划问题假设一个城市需要建设一张电网来满足居民和工业的用电需求。

城市中共有N个节点,其中有一个节点表示电厂,另一个节点表示消费者。

每个节点之间需要建设输电线路,每条线路都有一个最大输送电流的限制。

解决这个问题可以通过网络流建模。

首先,将电厂节点连接到源点节点S,并设置边的容量为电厂的最大发电能力。

然后,将消费者节点连接到汇点节点T,并设置边的容量为消费者的用电需求。

接下来,对于每对节点i和节点j之间需要建设的输电线路,将节点i连接到节点j,并设置边的容量为线路的最大输送电流限制。

通过最大流最小割定理,我们可以求解出最小的割,从而得到电网规划方案中的最大输送电流。

综上所述,网络流与最大流最小割定理在解决实际问题时具有广泛的应用。

最大流最小割

Min{( ), , }=min{6,9,8}=6
给 标号(6):表明从第二个圈出来最近的一站是 ,总长度是6。
给( , )划成粗线。
划第三个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
4)现已走出第三个圈,向 奔。有四条路可走,最优路线在何方?即:
Min{ ,( ), , }=min{9,8,10,13}=8
给 标号(8):表明从第三个圈出来后最近的一站是 ,总长度是8。
Min{( ), }={4,6}=4
给 标号(4):表明走出 后走向 的最短路目前看是 ,最优距离是4。
给( , )划成粗线。
划第二个圈。
现已完成第二个圈内的路已考察完毕,或者说,已走出包含 , 的第二个圈。
3)出了第二个圈,接着往下走,有三条路可走:( , ),( , ),( , )。那条路最近?记三条路长度为 , , ,即求:
3.最大匹配问题:
M表示G中所有的匹配集,即M={M|M为G的匹配集},|M|表示M的边数,若存在M0使任意的M∈M,|M0|≥|M|,则称M0是G的最大匹配。
即:
M0= {|M| | M G}
注:G中最大匹配方案可能不唯一。
饱和点:M中任意边的端点 称为(关于M的)饱和点,G中其他顶点称为非饱和点。
1)寻找可增广链:
a)先给 标号(∆,+∞),其中∆意思是流入 的结点,现没有,纯属一个符号。+∞表示 的流出量。因它上面没有结点来控制它,故设为+∞.
b)接着检查与 相邻接的点 , , 。 已饱和,流量不可再增。再检查 ,可调整量为4-2=2,可提供量+∞,取调整量
= min{4-2,+∞}=2
给 标号(+ ,2),其中+ 表示 的所调整量2来自 ,且为正向流(向前流)。

最大流最小割算法概念

最大流最小割算法概念
最大流最小割算法是一种用于解决网络流问题的经典算法。

网络流问题可以用一个有向图来表示,其中每条边都有一个容量限制,该限制表示该边上能够通过的最大流量。

寻找最大流最小割即寻找从源节点到汇节点的最大流量以及割边的最小容量。

最大流最小割算法的核心思想是通过不断寻找增广路径来增加流量,直到无法找到增广路径为止。

增广路径是指从源节点到汇节点的一条路径,且该路径上的边的剩余容量均大于0。

当无法再找到增广路径时,找到的流即为最大流。

最小割是指将网络图分为两部分的一组割边,使得从源节点到汇节点的路径上的边的总容量最小。

最小割的容量等于最大流的容量。

因此,最大流和最小割问题是等价的。

最大流最小割算法的具体实现可以使用Ford-Fulkerson算法或者Edmonds-Karp算法等。

这些算法基于广度优先搜索或深度优先搜索来搜索增广路径,并通过调整流量来进行流的更新。

这些算法的时间复杂度通常为O(E * V^2),其中E是边的数目,V是节点的数目。

网络流基础-最大流最小割定理

⽹络流基础-最⼤流最⼩割定理
最⼤流最⼩割定理,指⽹络流的最⼤流等于其最⼩割。

最⼤流指符合三个性质的前提下,从S到T能流过的最⼤流量。

最⼩割指符合割的定义,最⼩的割容量。

求最⼤流:
不断寻找增⼴路,计算能增加的最⼩流量,然后增加。

找到⼀条增光路,最多能流过2,则:
找到第⼆条路径:
最后还剩a-c-e⼀条,则可计算出最⼤流量为4。

但遇到以下情况,且第⼀条路径为a-b-c-d时,就不⾏了:
此时需要增加反向路径,即当减去增⼴路时,反向加上减去的流量,提供后悔的选择:
这样,当考虑a-c-b-d时,可以对冲掉b-c的流量。

证明:
定理⼀:对于任⼀割和任⼀流,流量等于正向割边流量减去反向割边流量。

即f = f c+ - f c-,其中c+代表正向割边流量。

推论:任⼀割容量必定⼤于等于任⼀流量,由于:C+ > f c+ > f c+ - f c- > f。

则如果存在某流量和某割,则此流量必定为最⼤流,此割必定为最⼩割。

当我们计算出最⼤流时,不妨思考下此时的残留⽹络:
此时残留⽹络不存在增⼴路,即不存在⼀条能从S到T的路径。

此时残留⽹络中,我们把S能到达的节点记为s'集,能到达T的节点记为t’集,则s'和t'构成割集。

在残留⽹络中,流量指容量为0的边(满流),⽽这些边⼜是割边,所以流量和等于割的容量和。

⽐如对于:
其⼀个残留⽹络为:
其中两条虚线边为满流的边,也是割边。

最大流最小割定理应用

最大流最小割定理应用嘿,朋友!想象一下这样一个场景,在一个繁忙的物流中心,货物像潮水一样涌来涌去。

工人们忙得不可开交,运输车辆来来往往,而负责调度的小李正抓耳挠腮。

这物流中心就好比一个复杂的网络,货物的运输路径就是其中的管道。

而最大流最小割定理,就在这看似混乱的场景中,发挥着神奇的作用。

小李看着眼前的货物堆积如山,心里那叫一个着急。

他不停地自言自语:“这可咋办呀?怎么才能让货物最快最有效地运输出去呢?” 一旁的老张走过来说:“小李啊,别愁啦,咱们得用用那个最大流最小割定理。

”小李一脸懵:“啥是最大流最小割定理?能救咱们这热锅上的蚂蚁?”老张笑了笑:“这你就不懂了吧!就好比水流,咱们要让水从一个地方流到另一个地方,得找到最大的流量和最小的阻碍,这最大流就是能通过的最多货物量,最小割就是那些关键的阻碍点。

”小李似懂非懂地点点头,开始跟着老张一起研究。

他们把物流中心的各个环节都仔细分析,找出那些容易造成堵塞的地方,就像找到了水流中的狭窄河道。

比如说,有个装卸区,每次只能处理有限的货物,这就是一个“瓶颈”。

还有运输路线中,有一段路经常堵车,这也是个大问题。

他们把这些问题一一梳理清楚,就好像在疏通一条条被堵住的水管。

“哎呀,原来如此!”小李恍然大悟,“这就像是给迷宫找到了出口!”老张也笑着说:“对呀,咱们只要解决了这些关键的阻碍,就能让货物像欢快的小溪一样顺畅流动啦!”经过一番努力,物流中心的效率大大提高,货物不再堆积,客户的满意度也直线上升。

你看,最大流最小割定理是不是很神奇?它可不只是在物流领域有用哦。

咱们生活中很多事情都能类比过来。

比如说,你每天安排学习时间,想要在有限的时间里学到最多的知识,这是不是也得找到那个“最大流”和“最小割”?再比如,城市的交通规划,要让车辆尽可能畅通无阻,不也得考虑这些道理吗?所以说啊,最大流最小割定理的应用简直无处不在,只要我们善于发现和运用,就能让很多复杂的问题变得简单清晰,让生活更加高效有序!。

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给 标号(49),( , )加粗线。
计算结果: — — 为最短路,路长为49。
即:在第一年、第三年初各购买一台新设备为最优决策。这时5年的总费用为49。
例13已知某地区的交通网络如图8-37所示,其中点代表居民小区,边代表公路, 为小区间公路距离,问区中心医院应建在哪个小区,可使离医院最远的小区居民就诊时所走的路程最近?
={59,…19+30,…12+20,…}=28,
给 标号(28),( , )加粗线。
5) min{( ), , , ,( ), , , }
={40,…41, 40,… 43, …}=40,对应两个边:
给 标号(40),( , )加粗线,( , )加粗线。
6)min{ , ,( ), , }= min{59,53,49,50,55}=49
边( , )表示第i年购进的设备一直使用到第j年初(即第j-1年底)。
边( , )上的数字表示第i年初购进设备,一直使用到第j年初所需支付的购买费、维修的全部费用(可由表8-2计算得到)。例如:( , )边上的28是第一年初的购买费11加上三年的维修费5,6,8,减去3年役龄机器的残值2;( , )边上的20是第二年初购买费12减去机器残值3与使用二年维修费5,6之和,见下图:
Min{( ), , }=min{6,9,8}=6
给 标号(6):表明从第二个圈出来最近的一站是 ,总长度是6。
给( , )划成粗线。
划第三个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
4)现已走出第三个圈,向 奔。有四条路可走,最优路线在何方?即:
Min{ ,( ), , }=min{9,8,10,13}=8
给 标号(8):表明从第三个圈出来后最近的一站是 ,总长度是8。
这样设备更新问题就变为:求从 到 的最短路问题,
1) (0)。
2)min{( ), , , , }=12,给 标号(12),( , )加粗线。
3)min{( ), , , , , , , }
={19,…13+12,…}=19,
给 标号(19),( , )加粗线。
4)min{( ), , , , , , , , }
求。
计算结果见下表:
小区号
D( )
0 30 50 63 93 45 60
93
30 0 20 33 63 15 30
63
50 20 0 20 50 25 40
50
63 33 20 0 30 18 33
63
93 63 50 30 0 48 63
Min{ , ,( )}=min{17,16,14}=14
给 标号(14):表明从第六个圈出来后最近的一站是 ,总长度是14。
给( , )划成粗线。
划第七个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
8)最后,奔 ,有两条路,考察最短路:
Min{ ,( )}=min{17,15}=15
给 标号(15),同时给( , )划粗线。
若已知设备在各年的购买费,及不同机器役龄时的残值与维修费,如表8-2所示
表8-2
项目
第1年
第2年
第3年
第4年
第5年
购买费
11
12
13
14
14
机器役龄
0-1
1-2
2-3
3-4
4-5
维修费
5
6
8
11
18
残值
4
3
2
1
0
解:把这个问题化为最短路问题。
用点 表示第i年初购进一台新设备,虚设一个点 ,表示第5年底。
给( , )划成粗线。
划第四个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
5)现已走出第四个圈,向 奔。有四条路可走,最优路线在何方?即:
Min{ , ,( ), }=min{13,14,9,10}=9
给 标号(9):表明从第四个圈出来后最近的一站是 ,总长度是9。
给( , )划成粗线。
划第五个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
解:这是个选址问题,实际要求出的中心,
可化为一系列求最短路问题。先求出v1到
其它各点的最短路长dj,令
D(v1)=max{d1,d2,…d7}
表示若医院建在v1,则距离医院最远的小
区距离为D(v1)。再依次计算v2,v3,…
v 7到其余各点的最短路,类似求出D(v2)
D(v3)…D(v7)。此七个值中最小者即为所
6)现已走出第五个圈,向 奔。有四条路可走,最优路线在何方?即:
Min{ , ,( ), }=min{18,16,13,14}=13
给 标号(13):表明从第五个圈出来后最近的一站是 ,总长度是13。
给( , )划成粗线。
划第六个圈。
表明:圈内的点已完成考察。
7)现已走出第六个圈,向 奔。有三条路可走,最优路线在何方?即:
最后,从 逆寻粗线到 ,得最短路:
— — — — 长度为15。
第二讲:最短路问题的两个应用
最短路问题在图论应用中处于很重要的地位,下面举两个实际应用的例子。
例12/P-164设备更新问题
某工厂使用一台设备,每年年初工厂要作出决定:继续使用,购买新的?如果继续使用旧的,要负维修费;若要购买一套新的,要负购买费。试确定一个5年计划,使总支出最小。
第八章图与网络分析
也叫网络规划。我们讲三个问题:最短路问题,最大流ห้องสมุดไป่ตู้题,最小费用最大流问题。
第一讲:最短路问题(与上章设备更新凑成一讲)
最短路问题是网络理论中应用最广泛的问题之一。许多优化问题都可以使用这个模型,如设备更新、管道的铺设、线路的安排、厂区的布局等。
最短路问题的一般提法是:设 为连通图,图中各边 有权 ( =∞表示 , 之间没有边), , 为图中任意两点,求一条道路 ,使它是从 到 的所有路中总权最小的路。即: = 。
最短路算法中1959年由 (狄克斯特洛)提出的算法被公认为是目前最好的方法,我们称之为 算法。下面通过例子来说明此法的基本思想。
条件:所有的权数 ≥0。
思路:逐步探寻。
下求 到 的最短路:
1)从 出发,向 走。首先, 到 的距离为0,给 标号(0)。画第一个圈。(表明已标号,或已走出 )
2)从 出发,只有两条路可走,( , ),( , ),其距离记为 , 。当然想选一条长度短的路,即
Min{( ), }={4,6}=4
给 标号(4):表明走出 后走向 的最短路目前看是 ,最优距离是4。
给( , )划成粗线。
划第二个圈。
现已完成第二个圈内的路已考察完毕,或者说,已走出包含 , 的第二个圈。
3)出了第二个圈,接着往下走,有三条路可走:( , ),( , ),( , )。那条路最近?记三条路长度为 , , ,即求:
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