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运筹学课件 第六章图与网络分析(清华大学出版社)

w(P ) = min w(P) 0
P
路P0的权称为从vs到vt的距离,记为:d( vs,vt )
OR3 12
– 最短路算法
Dijkstra算法 :有向图 ,wij≥0 一般结论:
vs到 j的 短 v 最 路
vs ,...,vi ,...,vj ⇒ vs ,...,vi
vs到 i的 短 v 最 路
OR3 17
4 )
标号的点,考察弧( v 4 为刚得到 P 标号的点,考察弧( v 4 , v 6),( v 4 , v 7)的端点 v 6,v 7: T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [13 , 9 + 9 ] = 13 46 6 6 4 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [14 , 9 + 7 ] = 14 47 7 7 4 标号, 最小, 比较所有 T 标号, T ( v ) 最小,所以令 P ( v ) = 13 。 6 6 此时 P 标号的点集 S = { , , , v , v , v } v1 v 2 v 3 5 4 6 。 6 7)v 为刚得到 P 标号的点,考察弧( 标号的点,考察弧( v 6 , v 7),( v 6 , v 8)的端点 v 7, 8: v 6 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [14 ,13 + 5 ] = 14 67 7 7 6 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [+ ∞ ,13 + 4 ] = 17 68 8 8 6 标号, 最小, 比较所有 T 标号, T ( v ) 最小,所以令 P ( v ) = 14 。 7 7 此时 P 标号的点集 S = { , , , v , v , v , v } v1 v 2 v 3 5 4 6 7 。 7
P
路P0的权称为从vs到vt的距离,记为:d( vs,vt )
OR3 12
– 最短路算法
Dijkstra算法 :有向图 ,wij≥0 一般结论:
vs到 j的 短 v 最 路
vs ,...,vi ,...,vj ⇒ vs ,...,vi
vs到 i的 短 v 最 路
OR3 17
4 )
标号的点,考察弧( v 4 为刚得到 P 标号的点,考察弧( v 4 , v 6),( v 4 , v 7)的端点 v 6,v 7: T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [13 , 9 + 9 ] = 13 46 6 6 4 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [14 , 9 + 7 ] = 14 47 7 7 4 标号, 最小, 比较所有 T 标号, T ( v ) 最小,所以令 P ( v ) = 13 。 6 6 此时 P 标号的点集 S = { , , , v , v , v } v1 v 2 v 3 5 4 6 。 6 7)v 为刚得到 P 标号的点,考察弧( 标号的点,考察弧( v 6 , v 7),( v 6 , v 8)的端点 v 7, 8: v 6 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [14 ,13 + 5 ] = 14 67 7 7 6 T ( v ) = min [T ( v ), P ( v ) + l ] = min [+ ∞ ,13 + 4 ] = 17 68 8 8 6 标号, 最小, 比较所有 T 标号, T ( v ) 最小,所以令 P ( v ) = 14 。 7 7 此时 P 标号的点集 S = { , , , v , v , v , v } v1 v 2 v 3 5 4 6 7 。 7
第6章 图与网络分析――基础知识PPT课件

D
E
F
甲
√
√
√
乙
√
√
√
丙
√
√
丁
√
√
戊
√
√
√
己
√
√
√
将研究对象用点表示。对象与对象之间用边表示。依题意,找出不相邻的顺序。
B
C
ACBFED
A
D
36
F
E
类型2. 求最小部分树。避圈法和破圈法
基本定理:图中任一个点i,若j是与i相邻点 中距离最短的,则边[i,j]一定含在该图的 最小部分树内。
推论:把图的所有点分成集合V和它的补集两 个集合,则两集合之间连线的最短边一定 包含在最小部分树内。
A
7
2 2
S
5
B
5
D
5
T
1
1
4
3
7
C
E
4
39
[例2]如图6-2,SABCDET代表村镇,它们中间 连线表明各村镇间现有道路交通情况,连线旁 数字代表道路的长度。现要求沿图中道路架设 电线,使上述村镇全部通上电,应如何架设使 总的长度为最短。
A
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2 2
S
5
B
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T
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1
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40
[例2]如图6-2,SABCDET代表村镇,它们中间 连线表明各村镇间现有道路交通情况,连线旁 数字代表道路的长度。现要求沿图中道路架设 电线,使上述村镇全部通上电,应如何架设使 总的长度为最短。
点边交替序列,点边均不重 复。
点边交替序列,起点和终点 不重复。 点边交替序列,起点和终点 重复。
第6章图与网络分析PPT课件

有向图:图是由点和弧所构成的,
记 作 D={V ,A}(V 是 点 的 集 合 , A 是 弧 的 集 合 ) ,
一条方向从vi指向vj的弧,记作(vi,vj)。
网络图:给图中的点和边赋予具体的含义和权数,如距离, 费用,容量等,记作N.
第8页
图的相关概念
若边eij=[vi,vj]∈E,称vi,vj是eij的端点,也称vi,vj是 相邻的。称eij是点vi(及点vj)的关联边。
若两条边有一个公共的端点,则称这两条边相邻。
点与点
相邻
vi
e
vj
vi,vj相邻
e 与vi,vj关联
边与边相邻
vi e1 vk e2
v
j
点与边关联
第9页
图的相关概念
若某条边两个端点相同,称这条边为环。 若两点之间有多于一条的边,称这些边为多重边。
v1
v5 v4
e1 e2
e4
v2
e3 v3
e5
无环、无多重边的 图称为简单图。
无环、但允许有多 重边的图称为多重 图。
注:无特别声明我们今后讨论的图都是简单图
第10页
图的相关概念
图G中以点v为端点的边的数目,称为v在G中
的次(度), 记为d(v)。
v1
v5 v4
e1 e2
e4
d(v1)=2 d(v2)=3 d(v3)=4 d(v4)=1
v2
e3 v3
e5
次为1 的点为悬挂点,悬挂点的关联边称为悬
第7章 图与网络分析
• 图的基本概念与模型 • 树图和图的最小部分树 • 最短路问题 • 网络最大流问题
第1页
概述
1
点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余 的文字修饰,言简意赅的说明分项内容……
记 作 D={V ,A}(V 是 点 的 集 合 , A 是 弧 的 集 合 ) ,
一条方向从vi指向vj的弧,记作(vi,vj)。
网络图:给图中的点和边赋予具体的含义和权数,如距离, 费用,容量等,记作N.
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图的相关概念
若边eij=[vi,vj]∈E,称vi,vj是eij的端点,也称vi,vj是 相邻的。称eij是点vi(及点vj)的关联边。
若两条边有一个公共的端点,则称这两条边相邻。
点与点
相邻
vi
e
vj
vi,vj相邻
e 与vi,vj关联
边与边相邻
vi e1 vk e2
v
j
点与边关联
第9页
图的相关概念
若某条边两个端点相同,称这条边为环。 若两点之间有多于一条的边,称这些边为多重边。
v1
v5 v4
e1 e2
e4
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e3 v3
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无环、无多重边的 图称为简单图。
无环、但允许有多 重边的图称为多重 图。
注:无特别声明我们今后讨论的图都是简单图
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图的相关概念
图G中以点v为端点的边的数目,称为v在G中
的次(度), 记为d(v)。
v1
v5 v4
e1 e2
e4
d(v1)=2 d(v2)=3 d(v3)=4 d(v4)=1
v2
e3 v3
e5
次为1 的点为悬挂点,悬挂点的关联边称为悬
第7章 图与网络分析
• 图的基本概念与模型 • 树图和图的最小部分树 • 最短路问题 • 网络最大流问题
第1页
概述
1
点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余 的文字修饰,言简意赅的说明分项内容……
运筹学-6(图与网络分析)PPT课件

4
3
验证:第一圈内总长:3+4+5+4+7=23 第一圈逆时针内配送路长:3+4+5=12>11.5,则不是最优方案 第二圈内配送路长:4+2+3+4=13 第二圈逆时针内配送路长:2<6.5,则是最优方案。 第二圈顺时针内配送路长:3<6.5,则是最优方案。
修正第一圈内方案,取逆时针方向最小值1,然后逆时针方向配送路线减去 1,顺时针方向配送及未走路线加上1,则得到第一圈内配送路长:5<总长 一半,则是最优方案。如图所示:
相关 成本
A 4C
E
A 5C
E F
A 6C
F I
D D, F F, I
D D I H, G
D D H, G H, J
348 291, 228 294, 258
348 291 258 288, 360
348 291 288, 360 390, 384
第n个 最近
节点
最小 成本
最新 连接
A到各 N节点 最短 路径
6.2.2 网络图的绘制原则
只能有一个始点事项和一个终点事项 不允许出现编号相同的箭线 不允许出现循环线路 作业要始于结点终于结点
网 络 规 则(2)
1、避免循环、不留缺口
2、一一对应:一道工序用两个事项表示
F 228 CF A→C→F
I
258 EI A→B→E
→I
H 288 FH A→C→F →H
步 已解点 候选点 骤
相关 成本
A C 7F I H
F 8I
H D
D D G J G, J
G J J G
348 291 360 384 336, 414 360 384 414 396
《图与网络分析》课件

广度优先搜索
2
历图中的节点。
通过按逐层扩展的方式,搜索和遍历图 中的节点。
最短路径算法
1
Dijkstra算法
寻找两个节点之间最短路径的一种算法,适用于无负权重边的情况。
2
Floyd算法
寻找所有节点之间最短路径的一种算法,适用于有向图和无向图。
最小生成树算法
1
Prim算法
找出连接所有节点的最小成本树的算法。
Kruskal算法
2
找出连接所有节点的最小成本树的另一 种算法。
应用案例
1 社交网络分析
通过图与网络分析方法, 揭示社交网络中的关键人 物和社群结构。
2 物流网络优化
使用图与网络分析技术来 优化物流网络的路径和资 源分配。
3 路网分析
通过图与网络分析,提高 交通规划和城市布局的效 率。
网络分析的思路
顶点
网络中的数据节点或实体。
边
连接顶点的关系或连接。
权重
边的属性或度量,用于表示连接的强度或重要性。
图的分类与存储结构
有向图
边具有方向性,表ห้องสมุดไป่ตู้顶点之间 的单向关系。
无向图
边没有方向性,表示无序关系。
加权图
边具有权重,表示连接的强度 或重要性。
图搜索算法
1
深度优先搜索
通过探索尽可能深入的路径,搜索和遍
网络分析的思路是通过对网络结构和属性的分析,揭示出潜在的模式、关系和洞察力,帮助我们洞悉复杂系统 的运作。
《图与网络分析》PPT课 件
欢迎来到《图与网络分析》PPT课件!本课程将帮助您深入了解图网络分析的 概念和应用。准备好探索各种令人兴奋的网络分析方法和工具了吗?让我们 开始吧!
运筹学课件 第六章图与网络分析

v 若 eij i , v j ,称 vi , v j 是边 eij 的端 点,反之,称边 eij 为点 v i 或 v j 的关联边。 若点 vi , v j 与同一条边关联,称点 vi v j 相邻; 若边 和 具有公共的端点,称 ei ei ej 和 相邻
e3 e13 v1, v3 v3 , v1 e31
2013-12-3
18
图中有些点和边的交替顺序 0 , e1 , v1 ,...,ek , vk v ,若其中各边 e1 , e2 ,...,ek 互不相同,且对 任意 vt 1 和 vt (2 t k ) 均相邻,称为 链。 上图中 1 v5 , e8 , v3, e3, v1, e2 , v2 , e4 , v3, e7 , v4
27
解
因要使上述村镇全部通上电,村镇之间必 须连通,又图中必不存在圈,否则从图中去掉一 条边图仍连通,就一定不是最短路线,故架设长 度最短的路线就是从上图中寻找一棵最小树。
2013-12-3
28
用避圈法时,先从图中任选一点 S , 令 S V ,其余点 V , V 与 V 间的最 短边为( S , A) ,将该边加粗,标志它是最小 树内的边。再令 V A V ,V V A 重复上述步骤,一直到所有点连通为止。过程 如下:
如果用点表示研究的对象,用边表示这些 对象之间的联系,则图G可以定义为点与边的集 合,记作 G , E V
V v1 , v2 ,...,vn
E e1 , e2 ,..,em
式V是点的集合,E是边的集合。
2013-12-3 13
注意,上面定义的图G区别于几何学中的图。 几何学中,图中点的位置、线的长度和斜率等都 十分重要,而这里只关心图中有多少个点以及哪 些点之间有线相连。 如果给图中的点和边以具体的含义和权数 (如距离、费用、容量等)。把这样的图称为网 络图,记作N。 图和网络分析的方法已广泛应用于物理、化 学、控制论、信息论、计算机科学和经济管理等 各领域。
《图与网络》课件
学习图与网络的意义
学习图和网络的基础概念和算法有助于提高编程能 力和数据处理能力,同时也对多种应用领域产生启 发作用。
2 算法
最短路径算法,网络流量算法,欧拉路径算法等。
五、图与网络的区别与联系
图与网络的区别
• 节点的关系 • 数据表示方式
图与网络的联系
• 共同的算法和应用场景 • 都能够通过节点与边的关系来描述对象间的关系
六、结语
图与网络的未来
未来图和网络将在数据挖掘,机器学习,人工智能 等领域发挥越来越大的作用。
图与网络
图与网络是计算机科学中基础的数据结构,它们被广泛应用于算法,人工智 能,机器学习等领域。
一、什么是图
图的定义
图是由节点和边组成的数据结构,节点表示对象,边表示对象间的关系。
图的种类
有无向图、有向图、加权图、无向加权图和有向加权图等几种。
图的表示方法
邻接矩阵和邻接表是常用的表示方法。
二、图的应用
应用场景
社交网络,交通网络,电成树算法,网络流算法等。
三、什么是网络
1
网络的定义
网络是由节点和边(或链路)组成的连通结构。
2
网络的种类
计算机网络、社会网络、交通网络等不同的种类。
3
网络的表示方法
邻接矩阵、邻接表等方式。
四、网络的应用
1 应用场景
物流、城市规划、社会网络、通信网络等。
第6章 图与网络分析――基础知识PPT课件
B
C
A
D
23
E
A
B
C
D
E
F
甲
√
√
√
乙
√
√
√
丙
√
√
丁
√
√
戊
√
√
√
己
√
√
√
将研究对象用点表示。对象与对象之间用边表示。
B
C
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√
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√
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将研究对象用点表示。对象与对象之间用边表示。
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√
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√
√
√
戊
√
√
√
树中任意两点之间有一条且仅有一条 惟一通路。
如果G1是G2的部分图,又是树图,
则称G1是G2的部分树(支撑树)。
树图的各条边称为树枝。一般G2有
多个树图,其中树枝总长度最小的
部分树称为最小部分树。
11
基本概念
有向图
(以前研究的都是无向图)
容量网络
发点(源点s) 中间点 收点(汇点t) 网络最大流
流
基础知识部分
第6章 图与网络分析
1.问题的提出 2.问题的模型 3.问题的求解
《图与网络分析》课件
网络的定义与分类
总结词
网络的定义与分类是理解图与网络分析的关键。
详细描述
网络是由节点和边构成的集合,用于描述系统中各个组成部分之间的关系。根据 不同的分类标准,网络可以分为多种类型,如无向网络和有向网络、单层网络和 多层网络等。
图与网络的应用领域
总结词
图与网络的应用领域广泛,包括计算机科学、交通运输、生物信息学等。
从任意一个顶点开始,每次选择一条与已选顶点集合相连的边中权 重最小的边,将其加入最小生成树中。
最短路径算法
Dijkstra算法
01
用于求解图中从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
Bellman-Ford算法
02
用于求解图中所有顶点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法
03
用于求解图中所有顶点之间的最短路径,时间复杂度较低。
网络流算法
01
Ford-Fulkerson算法
用于求解最大网络流问题,通过不断寻找增广路径来增加网络的流量。
02
Dinic算法
基于层次搜索和增广路径的算法,用于求解最大网络流问题。
03
Edmonds-Karp算法
基于广度优先搜索的算法,用于求解最大网络流问题。
03
网络分析与应用
网络中心性分析
节点中心性
社区结构特征
包括社区大小、社区密度、社区连通性等。
社区结构分析的应用
在社交网络中识别用户群体,在组织结构中划分部门和团队等。
网络动态分析
网络动态模型
常见的网络动态模型有随机游走、马尔科夫链和自组 织映射等。
网络动态特征
包括节点的活跃度、网络的演化规律和网络的鲁棒性 等。
网络动态分析的应用
图与网络分析-(共34张PPT)
4、环:某一条孤起点=终点,称为环。 5、基础图:给定一个有向图D=(V,A) ,从D中去掉所有
弧上的箭头,所得到的无向图。记之为G(D)。
第九页,共34页。
6、链:设(vi1,ai1,vi2,ai2,…,vik-1,aik-1,vik)是D中的
一个点弧交错序列,如果这个序列在基础图G(D)中
所对应的点边序列是一条链,则称这个点弧交错序列
v(f) fij–fji= 0
–v(f)
i=s is,t
i=t
且使v(f)达到最大。
第二十三页,共34页。
3、增广链 给定可行流f={fij},使fij=cij的弧称为饱和弧,使
fij<cij的弧称为非饱和弧,把fij=0的弧称为零流弧, fij>0
的弧称为非零流弧。
若是网络中连接发点vs和收点vt的一条链,定义链
22
21
44
(0,Vvs)1
89
62
31
32 63
45
24
47
(44,V1) v4
37 27
(78,V3)
v6
32
v3 (31, V1) 34
第十九页,共34页。
v5 (62,V1)
第三节 最大流问题
如下是一运输网络,弧上的数字表示每条弧上 的容量,问:该网络的最大流量是多少?
4 vs
3
v1
3
1 2
2
v2
v3 3
2
vt
4 v4
第二十页,共34页。
一、基本概念和基本定理
1、网络与流
定义1:给定一个有向图D=(V,A),在V中有一个发点 vs和一收点vt,其余的点为中间点。对于每一条弧 (vi,vj),对应有一个c(vi,vj)0,(cij)称为弧的容量。这 样的有向图称为网络。记为D=(V,A,C)。
弧上的箭头,所得到的无向图。记之为G(D)。
第九页,共34页。
6、链:设(vi1,ai1,vi2,ai2,…,vik-1,aik-1,vik)是D中的
一个点弧交错序列,如果这个序列在基础图G(D)中
所对应的点边序列是一条链,则称这个点弧交错序列
v(f) fij–fji= 0
–v(f)
i=s is,t
i=t
且使v(f)达到最大。
第二十三页,共34页。
3、增广链 给定可行流f={fij},使fij=cij的弧称为饱和弧,使
fij<cij的弧称为非饱和弧,把fij=0的弧称为零流弧, fij>0
的弧称为非零流弧。
若是网络中连接发点vs和收点vt的一条链,定义链
22
21
44
(0,Vvs)1
89
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(44,V1) v4
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(78,V3)
v6
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v3 (31, V1) 34
第十九页,共34页。
v5 (62,V1)
第三节 最大流问题
如下是一运输网络,弧上的数字表示每条弧上 的容量,问:该网络的最大流量是多少?
4 vs
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v2
v3 3
2
vt
4 v4
第二十页,共34页。
一、基本概念和基本定理
1、网络与流
定义1:给定一个有向图D=(V,A),在V中有一个发点 vs和一收点vt,其余的点为中间点。对于每一条弧 (vi,vj),对应有一个c(vi,vj)0,(cij)称为弧的容量。这 样的有向图称为网络。记为D=(V,A,C)。
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有向图
由点和弧组成的图称为有向图。
有向图是一个有序二元组(V,A),记为 D=(V,A),其中 V=(v1,v2,…….vp)是 p 个点 的集合,A={a1,a2,……aq}是 q 条弧的集合,并且 ai 是一个有序二元组,记为 aij=(vi,vj)≠ (vj,vi),vi,vj∈V,并称 aij 是以 vi 为始点,vj 为终点的弧, i, j 的顺序不能颠倒,图中弧的方 向用箭头标识。
上图中的{ v1,v2,v3 },{ v2,v4,v5},{ v1,v2,v4,v5}都是链。 闭链或圈:两个端点重合的链,称为圈。上图中的{ v1,v2,v3 , v1}就是圈。 简单链与初等链:若链μ中,若含的边数均不相同,则称之为简
单链;若链μ中,顶点 vi1,vi2,…,vik 都不相同,则称此链为初等链。 除非特别交代,以后我们讨论的均指初等链。
V=(v1,v2,v3,v4,v5) E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8}
e1
v2
e2
v1
e6
e4
e5
e3 v3
e7
2020/7/31
v4
e8
v5
4
无向图
点集 V 中元素的个数成为图 G 的点数,记为 p(G)=| V |。如上图中,p(G)=5。 边集 E 中元素的个数成为图 G 的边数,记为 q(G)=| E |。如上图中,q(G)=8。 边 e=[vi,vj]∈E,称 vi,vj 为 e 的端点,e 为 vi,vj 的关联边。上图中,v1,v2 为 e2 的端点,e2 为 v1,v2 的关联边。 若边 ei,ej 有一公共端点,则称 ei,ej 相邻。如上图中中,e7,e8 相邻。 若点 vi,vj 有边相连,即[vi,vj]∈E,则称 vi,vj 相邻。如上图中中,v3,v5 相 邻。
2020/7/31
5
环、多重边、简单图、多重图
一条边的两个端点如果相同,称此边 为环(自回路)。如上图中的 e1。
两个点之间多于一条边的,称为多重 边。如上图中的 e4,e5。
不含环和多重边的图称为简单图,含 有多重边的图称为多重图。
2020/7/31
6
点的次
以点 v 为端点的边数叫做点 v 的次,记作 d(v)。如上图中,d(v1)=4,d(v2)=4。 若 V=(v1,v2,…….vp),则称{ d(v1),d(v2),…….d(vp)}为图 G 的次序列。 次为 1 的点称为悬挂点,连接悬挂点的边称为悬挂边。次为 0 的点称为孤立点。 次为奇数的点称为奇点,次为偶数的点称为偶点。 定理 1 任何图 G=(V,E)中,所有点的次数之和等于边数的 2 倍。即
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图及其分类
图是点与线的集合。一个图由一些点及一些点之 间的联线(不带箭头或带箭头)所组成。
为了区别起见。把两点之间的不带箭头的连线称 为边,带箭头的连线称为弧。
用图来描述事物间的联系,不仅直观清晰,便于 统观全局,而且网络图的画法简便,不必拘泥于 比例和曲直。总之,这里所讲的图是反映对象之 间关系的一种工具。
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无向图
由点和边组成的图称为无向图。
无向图可表示为一个有序二元组(V,E),记为 G=(V,E),其中 V=(v1, v2,…….vp)是 p 个点的集合,E={e1,e2,……eq}是 q 条边的集合,并且 ei 是一 个无序二元组,记为 ei=[vi,vj]=[vj,vi], vi,vj∈V。
图与网络的基本概念
许多事物以及事物之间的关系,都可以用点和线连接起来的图形来描述。 a e abcde
b
c
d
v2
24
20
v1 15
8 v4
10
v5 11
10
v7
8
20
v3
6
v6
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第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
顶点和边,则称 G1 是 G2 的真子图。
部分图:若 V1=V2, E1 E2,即G1 中不包含 G2 中所有的边,
则称 G1 是 G2 的一个部分图。 支撑子图:若 G1 是 G2 的部分图,且 G1 是连通图,则称
G1 是 G2 的支撑子图。
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子图
v1●
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两个端点重合的弧称环。如上图中的 a1。 两个端点之间的同向弧数大于等于 2,称为多重弧。如上图中的 a4,a5 为 v2,v4 之间的二重弧,而 a7,a8 不是 v3,v5 之间的二重弧。 无环也无多重弧的有向图称为简单有向图。
一个图G的任意两顶点之间,如果至少有一条通路将它们连接起
来202,0/7则/31这个图G就称为连通图,否则称为不连通图。
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子图
子图:设G1={V1,E1}G2={V2,E2}如果V1 V2, 又E1 E2,则称G1 为 G2 的子图。
真子图:若 V1 V2, E1 E2 即 G1 中不包含 G2 中所有的
p(G)
d(vi ) 2q(G)
i1
定理 2 任何图 G=(V,E)中,奇点的个数必为偶数。
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链、圈、连通图
对 于 无 向 图 G = (V , E) , 称 某 顶 点 和 边 交 替 的 序 列
{vi1,ei1,vi2,ei2,...vi(t-1),ei(t-1),vit}为连接 vi1 和 vit 的一条链,简记为{vi1, vi2,……,vit}.其中 eik=(eik,ei(k+1)),k=1,2,…,t-1。称 vi1 和 图中
v2 a2 v1
V=(v1,v2,v3,v4,v5)
a6
A={a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9} a4
a5
a3 v3
a7
a8
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v4
a9
v5
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环、多重弧、简单有向图
在有向图的讨论中,类似无向图,可以对多重边、环、简单图、链等概念 进行定义,只是在无向图中,链与路、闭链与回路概念是一致的,而在有向图 中,这两个概念不能混为一谈。概括地说,一条路必定是一条链。然而在有向 图中,一条链未必是一条路,只有在每相邻的两弧的公共结点是其中一条弧的 终点,同时又是另一条弧的始点时,这条链才能叫做一条路。