第五章 图论简介(运筹学,中央财经大学)
运筹学-图论

根据此图便可找到渡河方法。
(1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0) (0,0,0,0) (0,0,0,1) (0,0,1,0) (0,1,0,0) (0,1,0,1)
简单链:(v1 , v2 , v3 , v4 ,v5 , v3 )
v2
简单圈: (v4 , v1 , v2 , v3 , v5 , v7 , v6 ,v3 , v4 )
v6
v4
v5
v3
v7
连通图:图中任意两点之间均至少有一条通路,否则称为不连通 图。
v1 v5
v1
v6
v2
v2
v4
v3
v5
v4
v3
连通图
以后除特别声明,均指初等链和初等圈。
不连通图
有向图:关联边有方向 弧:有向图的边 a=(u ,v),起点u ,终点v; 路:若有从 u 到 v 不考虑方向的链,且 各方向一致,则称之为从u到v 的 路; 初等路: 各顶点都不相同的路; 初等回路:u = v 的初等路; 连通图: 若不考虑方向是
无向连通图; 强连通图:任两点有路;
端点的度 d(v):点 v 作为端点的边的个数 奇点:d(v)=奇数;
偶点:d(v) = 偶数; 悬挂点:d(v)=1; 悬挂边:与悬挂点连接的边; 孤立点:d(v)=0; 空图:E = ,无边图
v1
v3
v5 v6
v2
v4
图 5.7
v5
v4
V={v1 , v2 , v3 , v4 , v5 ,v6 , v7 }
圈:若 v0 ≠ vn 则称该链为开链,否则称为闭链或 回路或圈;
运筹学理论:图论

5②
5
⑥4
3
③8
1 2
2 4
1 2
⑥4
0①
3
4
0①
3
7
4
6
⑤10
7
7
4
6
⑤10
3④ 7
3④
例
5②
5 2 3
题 :
③6
5②
5 2
⑥4
3
③6
1 2
1 2
⑥4
0①
3
4
0①
3
4
7
4
7
6
⑤10
7
7
4
⑤9
6
3④
3④
例
5②
5 2 4 3
题 :
③6
5②
5 2
⑥4
3
③6
1 2
1 2
⑥4
0①
3
0①
3
4
7
7
4
6
⑤7
7
例
①
题:
①
1
②
11
2 7 5
⑥
③ ② ④ ③ ⑤
3
6 9 ④ 10 4
⑥
8
⑤
破 圈 法(山东师院管梅谷75 Nhomakorabea)首先,把有权图的边按权的递减顺 序排列:a1, a2, …… , an。 再检查a1, 如果去掉a1, 图仍是连通 图, 则去掉a1, 否则令a1= e1,再用 同样方法检查a2 … 如此继续下去, 直到找出有n-1条边的连通图为止
A
D
例如:哥尼斯堡七桥图: d(A)=3 d(B)=3 C d(C)=5 d(D)=3
B
(四) 特殊点:
图论简介

注意:目前没有充分必要要条件来判断任 意一图是否为Hamilton图
2013.4.15
4.哈密顿图
图论简介
举行一个国际会议,有A、B、C、D、E、F、G 7个人。已知下列事实:
A 会讲英语;
B 会讲英语和汉语;
试问这7个人应如
C
会讲英语、意大利语和俄语;
(A)
2013.4.15
(B)
(C)
5.树
图论简介
最小生成树:
在一个赋权图中权值之和最小的生 成树就是最小生成树。
2013.4.15
5.树
图论经典例题之五:
管道问题:
▪ 选择怎么样的 路线可以使管 道可以通过所 有的点,且管 道总长度最短。
2013.4.15
图论简介
5.树
图论简介
Kruskal算法(避圈法):
2013.4.15
3.欧拉图
哥尼斯堡七桥问题
图论简介
2013.4.15
图论模型
3.欧拉图
各个点都与奇 数条边相连所
以不能实现
图论简介
2013.4.15
3.欧拉图 一笔写字问题
口日目
2013.4.15
哪个能一笔画 写完?
图论简介
田
4.哈密顿图
图论简介
通过每个顶点一次且仅一次最后再回 到原点的回路叫做Hamilton 回路。含有 哈密顿回路的图叫做哈密顿图。
最短路问题 指派问题 最小费用
选址问题
2013.4.15
2013.4.15
图论简介
2013.4.15
3.欧拉图
图论简介
欧拉通路 走遍图G每一条边一次仅且一次 的通路(到达另外一点)。
图论在运筹学中的名词解释

图论在运筹学中的名词解释一、引言运筹学是一门研究复杂问题的学科,它借助各种数学方法和技术,帮助我们做出最佳的决策。
图论作为运筹学的重要工具之一,被广泛应用于解决各类实际问题。
本文将就图论在运筹学中的几个重要名词进行解释和探讨。
二、图图是图论的核心概念之一。
它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在运筹学中,图可以用来描述和分析各种现实场景。
比如,交通网络可以用图来表示,道路是边,路口是顶点;社交网络可以用图来表示,用户是顶点,社交关系是边。
通过构建和分析图,我们可以揭示事物之间的关联性和特征,并利用这些信息进行决策。
三、路径路径是图论中一个重要概念。
它指的是在图中顶点之间连接的一系列边的序列。
在运筹学中,路径常常被用来表示两个顶点之间的最佳路线或最优解。
比如,在物流配送中,我们需要找到从仓库到目的地的最短路径,以最大程度地降低运输成本和时间。
通过图论的路径算法,我们可以高效地找到这样的最短路径,为物流管理提供有效支持。
四、最小生成树最小生成树是一种特殊的图结构,它是原图的一个子图,包含了所有顶点,但只有足够的边连接这些顶点,并使得整个图的总权重最小。
在运筹学中,最小生成树常常被用于解决资源分配和网络设计等问题。
比如,在电力输送系统中,我们需要将发电站和各个消费点以最短的电网连接起来,以确保电能的高效分配和传输。
通过构建最小生成树,我们可以优化电网的布局,降低能源损耗,提高供电可靠性。
五、网络流网络流是图论中的一个重要概念,它用来描述在一个有向图中通过各个边所能承载的最大流量。
在运筹学中,网络流被广泛应用于流程设计和资源调度问题。
比如,在工厂生产调度中,我们需要在供应链上对原材料、组件和成品进行优化配送,以实现最佳生产效率和降低成本。
通过分析网络流,我们可以确定各个节点的产能和需求,从而优化生产计划和物流调度。
六、最短路径最短路径是图论中的一个重要问题,即在图中找到连接两个顶点的最短路径。
在运筹学中,最短路径经常被用于解决物流和通信等问题。
图论的基本概念和应用

图论的基本概念和应用图论是数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图论在计算机科学、网络科学、运筹学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍图论的基本概念和一些常见的应用。
图的定义图是由节点(顶点)和边组成的一种数据结构。
节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中,边是有方向的,表示从一个节点到另一个节点的关系。
如果从节点A到节点B存在一条边,那么我们称节点A指向节点B。
无向图无向图中,边是没有方向的,表示两个节点之间的关系。
如果两个节点之间存在一条边,那么我们称这两个节点是相邻的。
图的表示方法图可以用多种方式进行表示,常见的有邻接矩阵和邻接表两种方法。
邻接矩阵邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列分别表示图中的节点,数组元素表示节点之间是否存在边。
如果节点i和节点j之间存在边,则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1,否则为0。
邻接表邻接表是一种链表的形式,其中每个节点都有一个链表,链表中存储了与该节点相邻的节点。
邻接表更加节省空间,适用于稀疏图。
图的遍历图的遍历是指从图中的某个节点出发,按照一定规则依次访问图中的所有节点。
常见的图遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种递归的遍历算法,从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问图中的节点,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,继续访问其他未被访问过的节点。
广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种非递归的遍历算法,从起始节点开始,按照距离起始节点的距离逐层访问图中的节点。
首先访问起始节点,然后访问与起始节点相邻的所有节点,再访问与这些相邻节点相邻的所有未被访问过的节点,以此类推。
图的应用图论在许多领域都有着广泛的应用,下面介绍几个常见的应用场景。
社交网络分析社交网络是一个典型的图结构,其中节点表示用户,边表示用户之间的关系。
通过对社交网络进行图论分析,可以研究用户之间的关系、社区发现、信息传播等问题。
《图论的介绍》课件

图论的介绍
汇报人:
目录
PART One
添加目录标题
PART Three
图论的应用领域
PART Two
图论的基本概念
PART Four
图论的基本问题
PART Five
图论的算法和数据 结构
PART Six
图论的扩展知识
单击添加章节标题
图论的基本概念
图论的发展历程
18世纪末,欧拉提出“七桥问题”,开启了图论的先河
匹配问题
匹配问题定义:在图论中,匹配问 题是指在图中找到一组边,使得每 个顶点恰好有一条边。
最小匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最少。
添加标题
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添加标题
最大匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最多。
完美匹配问题:在图中找到一组边, 使得每个顶点恰好有一条边,并且 边的数量最多。
图论的扩展知识
欧拉路径和欧拉回路
欧拉路径:通过图中所有边且仅通过一次的路径
欧拉回路:通过图中所有边且仅通过一次的回路
欧拉定理:一个无向图存在欧拉回路当且仅当每个顶点的度数都是偶数
应用:欧拉路径和欧拉回路在计算机科学、数学、物理等领域有广泛应用,如电路设计、网络 拓扑、图论算法等
哈密顿路径和哈密顿回路
应用
生物技术:图 论在生物工程、 生物制造和生 物能源等领域
的应用
图论的发展趋势和未来展望
应用领域:图 论在计算机科 学、物理学、 生物学等领域 的应用越来越
广泛
研究方向:图 论在算法设计、 网络优化、数 据挖掘等领域 的研究不断深
入
技术发展:图 论与机器学习、 深度学习等技 术的结合越来
图论介绍

Theorem Let G be a nontrivial connected graph. Then
G contains an open eulerian trail if and only if G has exactly two odd vertices.(连通图是
欧拉迹的充要条件是图中奇次顶点个数是0个 或2个)
任意非空子集,则:w(G-V1)|V1|。 其中:w(G-V1)是从G中删除V1(删除V1中各结点及其关联的边) 后所得到的图的连通分支数。
定理 (充分条件) 设G=<V,E>是简单无向图。
如果对任意两个不相邻的结点u,vV,均有:
deg(u)+deg(v)|V|-1,
则G中存在哈密尔顿通路;
该边为无向边, 否则, 称为有向边.
如果V = {v1, v2, … , vn}是有限非空点集, 则称G为有限图或n阶图.
2
如果E的每一条边都是无向边, 则称G为无向 图(如图1); 如果E的每一条边都是有向边, 则称 G为有向图(如图2); 否则, 称G为混合图.
图
图
1
2
并且常记
V = {v1, v2, … , vn}, |V | = n ;
Peter
Ralph
Sarah
平均只需6步,就可以通过亲友找亲友的
方法把地球上任意两个陌生人联系起来。
12
图论重要性在理论上还体现在:
图论是组合数学的一个分支,与其它数学分支如群 论、矩阵论、集合论、概率论、拓扑学、数值分析
等有着密切的联系 。
拓扑图论
图论
代数图论
化学图论
随机图论
图论算法 离散数学
Furthermore: the trail begins at one of the odd vertices and terminates at the other.
图论知识点总结

图论知识点总结•对应简单图的度序列,在同构意义下可能不止一个•简单图的度序列最大度一定要小于等于n-1•只要和为偶数就是图的度序列•若图中两点u与v间存在途径,则u与v间存在路•若过点u存在闭迹,则过点u存在圈•一个图是偶图当且仅当它不包含奇圈•无向图的顶点之间的连通关系一定是等价关系•有向图的顶点之间的单向连通关系不是等价关系•一个简单图G的n个点的度不能互不相同•无向图的邻接矩阵的行和对应顶点的度数•无向图的邻接矩阵的所有元素之和等于边数的2倍•无向图的邻接矩阵的平方的对角线元素等于对应顶点的度数•无向图的邻接矩阵的平方的对角线元素之和等于边数的2倍•无向图的邻接矩阵的特征值的平方和等于边数的2倍•若G是非连通的,则邻接矩阵相似于某个对角矩阵•树一定是连通无圈图•树G无环且任意两点之间存在唯一的路•树无回路但任意添加一条边后有回路•回路是边不重的圈的并•如果一个闭迹不是一个圈,那么它一定是没有重边的圈的并集。
•n阶树T的形心由一个点或两个相邻点组成。
•若T只有一个形心,则形心的权小于n/2•若T有两个形心,则形心的权等于n/2•树T的对偶图全是环•G是极大平面图的充要条件各面的次数均为3且为连通图每个n方体都有完美匹配由n方体的构造知:n方体有2n个顶点,每个顶点可以用长度为n的二进制码来表示,两个顶点连线当且仅当代表两个顶点的二进制码只有一位坐标不同。
划分顶点,把坐标之和为偶数的顶点归入X,否则归入Y。
X中顶点互不邻接,Y中顶点也如此。
所以n方体是偶图。
很容易验证n方体的每个顶点度数为n,所以n方体是n正则偶图。
因此,n方体存在完美匹配。
树T有完美匹配当且仅当对所有顶点v∈T,o(T-v)=1必要性:树T有完美匹配,由Tutte定理知o(T-v)≤|{v}|=1显然T是偶数阶的图,o(T-v)≥1.因此o(T‒v)=1。
充分性:对于T的任意顶点v,假设Tv是T-v仅有的奇分支,且Tv与v之间的边为uv。
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类似的问题:一笔画问题
图的一笔画: 可一笔画 不可一笔画
字的一笔画:如“中、日、口、串”等可一笔画 而:“田、目”等不能一笔画
图论的应用范围:
1、中国邮路问题: 邮递员如何选择适当的投递路线,使每条街道至 少走过一次且所走的总路程最短?
2、最短路问题:
一个乡有9个自然村,其间道路如下图所示, 要以村为中心v 0建有线广播网,如要求沿道路 架设广播线,应如何架设使所用电线最短
简单回路 C3: {v1 , e7 , v5 , e4 , v 4 , e8 , v1 }
v6
e6 e5
v1 e1
e8 e10
v2
e2
e7
e9
v5
e4
G
4 v
v3 e
3
e6
v1 e1
e8 e10
v2
e7
v1
e8
v 6
e7 e5
v5
e4
把C3从C 2的v1点处插入 C 2,得一简单回路 C,
创始人
创立时间 问题的提 出
E.Euler(瑞士数学家) 18世纪
歌尼斯堡七桥难题
※歌尼斯堡七桥难题
普莱格尔河
七桥问题的数学模型:
用A、B表示两座小岛,C、D表示两岸, 连线AB表示A、B之间有一座桥。 C
A
B D
问题简化为: 在该图中,从任一点出发,能否通过每条线段 一次且仅仅一次后又回到原来的出发点 结论:不存在这样一种走法。
1
4 5
4 2
1
v0
1 3
4 4
5
2
3
5
1
1
2
1 2
v0
1
2
1
2
3
3、选址问题 已知一个地区的交通网络如下图所示,其中点代表 居民小区,边表示公路,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? v5 即求图的中心
v3
有向图 ——边e=(vi, vj)有方向 vi为始点,vj为终点 图 此时(vi, vj)≠ (vj,vi) 无向图 ——边e=(vi, vj)无方向
此时(vi, vj)= (vj, vi)
e1
e2
有 向 图
e1
e2
v1
e3
e6
v1
e3
无 向 图
e6
v2
e4
e5
v 4
对vi V
vi 每出现一次,必关联两 条边 若vi 是C的中间点, 如C: {v1 , e1 , v2 , e2 , v3 , vi 1 , ei 1 , vi , ei , vi 1 ,, v1 } ,即 vi 为偶点 d (vi )为偶数
vi必关联两条边 若vi 是C的起点, vi 也是 C的终点,
{v5 , e4 , v4 , e9 , v2 , e2 , v3 , e3 , v4 , e8 , v1},
链 开链 : 链中的起点与终点不同
闭链 : 链中的起点与终点重合
圈或回路 道路
简单圈 在圈中,所含的边均不相同 初等圈 在圈 中,除起点和终点重合 外,
没有相同的顶点和相同 的边
e4
4 v
v 3
如w(e2)=50: 城市v2 到城市v3 的距离是50公里
5.2 欧拉图与中国回路问题
欧拉道路: 一笔画问题 设G是一个无向连通图,若 存在一条道路,经过 G中的 每一条边一次且仅一次 ,则称这条道路为欧拉 道路
开 链
v1 e1
v5
e6
e5
4 v
v2
e2
v1
记G G C2 (V ,E ),E E E1,V 是E 中边的端点
在G 中,以 G 与C 2的公共顶点 v1为起点取一个简单回路 C3
简单回路 C3: {v1 , e7 , v5 , e4 , v 4 , e8 , v1 }
v6
e6 e5
v1 e1
v 3
d (v ) 12 ,G的边数m=6 即 d (v ) 2m
i
i
三、次的性质
定理1 在图G=(V,E)中,所有点的次之和是边数m 的两倍。
证明: 由于每条边均与两个顶点关联, 因此在计算顶点的次时每条边都计算了两遍 所以顶点次数的总和等于边 数的二倍。
定理5.2 在任何图G=(V,E)中,奇点的个数为偶数
d (vi )为偶数 ,即 vi 为偶点
充分性: 若无向连通图G=(V,E)中无奇点,则G为欧拉图
d (vi )为偶数 例: G连通,
v1 e1
e7 e5 e8
v6
e6
v2
e2
v5
e10
e9
e4
4 v
v3 e
3
G
任取一点,如 v3, 找一个以 v3为起点的一个简单回路 C1
e7 e8
v2
e2
e6 e5
v1 e1
e8 e10
v2
e7
v1
e8
v5
e10
e9
G
e4
4 v
e3
v 3 v 6
e7
v5
e4
G
4 v
v5
G
e4
4 v
简单回路 C1: {v3 , e3 , v4 , e9 , v 2 , e2 , v3 } 简单回路 C 2: {v2 , e10 , v5 , e5 , v6 , e6 , v1 , e1 , v2 }
{v3 , e3 , v4 , e2 , v2 , e1 , v1 , e4 , v4 }
欧拉回路:
v1
欧拉图
圈
设G是一个无向连通图,若 存在一个回路,经过 G中的 每一条边一次且仅一次 ,则称这个回路为欧拉 回路
e6 e5
e1
v2
e2
存在欧拉回路:
{v1 , e1 , v2 , e2 , v3 , e3 , v4 , e7 , v2 , e5 , v5 , e4 , v4 , e6 , v1}
e7
v5
e4
4 v
v2
e3
v 3
该图特点:d (vi )均为偶数
v1
e1
e5
e2
e4
该图不存在欧拉回路
存在奇点
v 3
e3
4 v
定理5.3 无向连通图G为欧拉图的 充要条件是G中无奇点
证明:必要性 已知G=(V,E)为欧拉图,即存在一条欧拉回路C, C经过G的每一条边, 由于G为连通图, 所以G中的每个点至少在C中出现一次
2、相邻点和相邻边:
一条边的两个端点称为 相邻点,简称邻点, 端点落在同一个顶点的 边称为相邻边,简称邻 边 e1 1 3、多重边与环: 具有相同端点的边称为 多重边或平行边; e2 两个端点落在同一个顶 点的边称为环。
v 1
e3
e6
4、多重图和简单图:
v2
含有多重边的图称为多 重图; 无环也无多重边的图称 为简单图。
证明: 设V1和V2 分别是图 G中奇点和偶点的集合
则V1 V2 V且V1 V2
d (v ) d (v ) d (v ) 2m (定理5.1)
iV i iV1 i iV2 i
V2 是偶点的集合 , d (vi )(i V2 )均为偶数
所以 d (vi )为偶数
G
4 v
v5
G
e4
4 v
C: {v 2 , e10 , v5 , e5 , v6 , e6 , v1, e7 , v5 , e4 , v4 , e8 , v1 , e1 , v 2 }
六、赋权图(网络)
对图G=(V,E),
e的权
若对每一条边e,都有一个实数w(e)与之对应, 则称图G=(V,E)为赋权图 ,或网络 权w(e)通常表示距离、费用、容量等 如公路交通图:
e6 e5
v1
e1
e8
v6
v2
e2
Vi表示 城市, ei表示公路 w(ei)表示公路ei的长度
e3
e7
e9
v5
iV2
d (v )为偶数
i V1 i
而V1是奇点的集合, d (vi )(i V1 )均为奇数
只有偶数个奇数相加才能得到偶数
所以 V1中的点,即奇点的个数 为偶数
四、链: 对无向图 G (V,E)
(V,E)中,一个点与边的交 错序列 1、链的定义: 在图 G {vi 0 , ei1 , vi1 , ei 2 , vik 2 , eik 1 , vik 1 , eik , vik }, 且eit (vit 1 , vit )(t 1,2, k ), 则称这个点边序列为 连接 vi 0与vik的一条链 , 简记为 {vi 0 , vi1 ,,vik 2 , vik 1 , vik }
简单链:在链中,所含的边均不相同 初等链:在链 中,所含的顶点、边均 不相同
v6
e6 e5
v1
e1
e8
v2
e2
e7
e9
v5
e4
4 v
e3
v 3
{v6 , e5 , v5 , e7 , v1 }
初等 链
不是链
{v6 , e7 , v1 , e8 , v4 }
简单链