最小树问题-课件·PPT
网络规划3-最小树问题

第三节 最小树问题
一、最小树问题
1、什么是树? 无圈连通图。 2、什么是最小树? 权重之和最小的树。 3、最小树问题: 例6.3.1:电话线架设问题 某地7个村镇之间的现有交通道路如下图6.3-1所示, 边旁数字为各村镇之间道路的长度。现要沿交通道路架设 电话线,使各村之间均能通话。应如何架线使总长最短?
单位:海里
2 8
3 13 10
4 9 7 18
5 16 12 11 9
6 20 15 6 17 19
1 2 3 4 5
§6.3 最小树问题
二、最小树的求解方法
1、破圈法:1)适用于网络图已存在的问题;2)基本思 路;对网络图中每一个圈都破掉其最长边,直至网络图中 不存在圈为止。3)例:以例6.3-1为例,步骤如下图6.3-2
§6.3 最小树问题
6
1
4
8
3
2 9 7
1
2
9
2
7
5
9
7
4
5
例6.3.2:
3
图6.3-1
6
某公司拟铺设海上油管,要求将海上六口油井连通,仅
1号油井与海岸相连,距离为5海里。已知,海上六口油井
Hale Waihona Puke §6.3 最小树问题间的距离如下表6.3-1。试问,应如何铺设油管使铺设油 管的总长最短? 表6.3-1
到 从
§6.3 最小树问题
表6.3-2
从
1 2 3 4 5
单位:海里
2 3 4 5 6
到
8
13 10
9 7 18
16 12 11 9
20 15 6 17 19
3
海岸
教学课件:第五章-最小树问题

最小树问题在现实生活中具有广泛的应用,如电路设计、网络路由、物流配送等。通过解 决最小树问题,可以优化网络结构、降低成本、提高效率,为实际问题的解决提供重要的 理论支持和实践指导。
最小树问题的未来研究方向
算法优化与改进
尽管已经存在许多有效的算 法用于解决最小树问题,但 随着问题规模的扩大和复杂 度的增加,需要进一步优化 和改进现有算法,以提高求 解速度和精度。
04 最小小生成树问题是在最小生成树问题的基础上,给 每条边赋予一个权重值,目标是寻找一棵权值最小的生成树 。
详细描述
在带权重的最小生成树问题中,每条边都有一个关联的权重 ,表示该边的长度或代价。算法需要选择一组边,这些边能 够连接所有节点并且总权值最小。常见的带权重的最小生成 树算法有普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
理论分析与证明
对于最小树问题的求解算法 ,需要深入的理论分析和证 明,以揭示算法的内在机制 和性能。未来可以进一步研 究算法的理论基础和数学证 明,为算法的设计和分析提 供更严格的依据。
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05 总结与展望
最小树问题的研究现状与成果
最小树问题的定义和性质
最小树问题是一类组合优化问题,旨在寻找一棵具有最小权值的树,该树连接给定的顶点 集。最小树问题在计算机科学、运筹学和图论等领域具有广泛的应用。
最小树问题的研究进展
近年来,最小树问题的研究取得了重要的进展。研究者们提出了许多有效的算法和近似算 法,用于解决最小树问题及其变种。这些算法在理论和实践方面都取得了重要的突破,为 解决实际问题提供了有效的工具。
教学课件:第五章-最小树问
目录
• 引言 • 最小树问题的算法 • 最小树问题的实例分析 • 最小树问题的扩展问题 • 总结与展望
10.2_最小树问题

+50+60 = 290(米)
所以,排污管道最小建设
3
30
成本 = 290×500 = 145000 元 60
1
4
40
5
30 30
7 处理中心A
50
30 20
6
8
12
OR:SM
本章小结
树是图论中应用比较活跃的领域,在各个学科中都有广 泛的应用。
例如在一些地区之间架设电话线路或铺设铁路线,修公 路等施工方案的确定,都可以采用最小树的方法求得最 佳施工方案。
60
100
70
50
2栋
40
30
0
80
30
60
120
3栋
100
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0
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4栋
80
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0
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5栋
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6栋
150
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8栋
20
50
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0
表中空格表示由于特殊原因无法铺设管道。
10
OR:SM
三、最小树问题应用案例
树图:无圈的连通图称为树。
4
OR:SM
二、树及性质
性质1 如果树T的点数不小于2,那么至少有两个悬挂点。
性质2 如果一个图G具有n个顶点,那么图G是一个树的 充分必要条件是图G不含圈且恰有n-1条边。
最小树与最小树形图(数学建模)讲解

最小树与最小树形图(数学建模)讲解一、最小树的定义及性质1. 定义:最小树,又称最小树,是指在给定的带权无向图中,包含图中所有顶点的一个树形结构,且树中所有边的权值之和最小。
2. 性质:(1)最小树中不存在回路;(2)对于最小树中的任意两个顶点,它们之间有且仅有一条路径;(3)最小树中边的数量等于顶点数量减一;(4)在最小树中添加任意一条边,都会形成一条回路;(5)最小树不唯一,但权值之和相同。
二、求解最小树的方法1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法,其基本思想是从图中的一个顶点开始,逐步添加边和顶点,直到形成最小树。
具体步骤如下:(1)初始化:选择一个顶点作为最小树的起点,将其加入最小树集合;(2)迭代:在最小树集合和非最小树集合之间,寻找一条权值最小的边,将其加入最小树集合;(3)重复步骤2,直到所有顶点都加入最小树集合。
2. Kruskal算法Kruskal算法同样是一种贪心算法,其基本思想是将图中的所有边按权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,判断是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合。
具体步骤如下:(1)初始化:将所有顶点视为独立的树;(2)按权值从小到大排序所有边;(3)迭代:选择权值最小的边,判断其是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合;(4)重复步骤3,直到所有顶点都在同一棵树中。
三、最小树形图的定义及求解方法1. 定义:最小树形图,又称最优树形图,是指在给定的有向图中,找到一个包含所有顶点的树形结构,使得树中所有边的权值之和最小。
2. 求解方法:朱刘算法(Edmonds' Algorithm)朱刘算法是一种用于求解最小树形图的算法,其基本思想是通过寻找图中的最小权值环,进行收缩和扩展操作,最终得到最小树形图。
具体步骤如下:(1)寻找最小权值环;(2)对最小权值环进行收缩操作,将环中的顶点合并为一个新顶点;(3)在新图中寻找最小树形图;(4)将新图中的最小树形图扩展回原图,得到原图的最小树形图。
最小树问题

i 2在 , X 2 中e 2 选 ,4 边 E 3 E 2 e 2 4e 1,e 2 2,e 3 2,4 3 X X 2 v 4 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,X 3 v 5 ,v 6 ,
i 3在 , X 3 中e 4 选 ,5 边 E 4 E 3 e 4 5e 1,e 2 2,e 3 2,e 4 4,5 4 X X 3 v 5 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,v 5 ,X 4 v 6 ,
i 4在 , X 4 中e 5 选 ,6 边 E 5 E 4 e 5 6e 1,e 2 2,e 3 2,e 4 4,e 5 5,6 5 X X 4 v 6 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,v 5 ,v 6 V ,
设v1是T的一个悬挂点,考虑图T-{v1},则图T{v1} 的顶点数为K,由归纳假设可得 :
,因为 m T(v1) nT(v1)1 nT(v1) nT 1 , nT(v1) nT 1,则 mT(v1) mT1 ,证毕。
定理3:图T是树的充分必要条件是任意两个顶点之间恰 有一条链。
证明:必要性 因T是连通的,故任两个点之 间至少有一条链。但如果某两个点之间有两条链 的话,那么图T中含有圈,这与树的定义矛盾, 从而任两个点之间恰有一条链。
7
4 v6
5
v4
v2 2
v5
4
3
4 v6 v4
v5
4
3
4 v6 v4
v3 5
6
v1 1
7
5
v2 2
v5
v3 5
4
6
3
v1 1
7
4 v6 5
v4
v2 2
v5
4
3
4 v6 v4
《小树问题》课件

算法实现
if not s
if self.isSameTree(s, t)
return False
算法实现
return True
return
self.isSubtree(s.left,
t)
or
self.isSubtree(s.right, t)
def isSameTree(self, s: TreeNode, t: TreeNode) -> bool
return False ```
算法的复杂度分析
时间复杂度
O(n),其中 n 是二叉树的节点数 。由于每个节点只被访问一次, 所以时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度
O(n),需要使用并查集来记录每 个节点的连通分量信息。
04
小树问题的应用
在计算机科学中的应用
01
02
03
算法设计与分析
小树问题可以作为算法设 计和分析的案例,用于讲 解分治策略、动态规划等 算法思想。
详细描述
为了解决小树问题,我们需要建立一个数学模型。这个模型需要将小树的高度和影子的长度与太阳的 高度角联系起来。通过几何学和三角函数的知识,我们可以建立如下数学模型:tan(太阳高度角) = 小树的高度 / 影子的长度。
数学模型的解析
总结词
解释数学模型的应用和限制
详细描述
通过解析这个数学模型,我们可以求解太阳的高度角。需要注意的是,这个模型的应用 有一定的限制,例如在无遮挡物的开阔地使用效果最佳。此外,由于测量误差和环境因 素的影响,模型的精度也会受到一定的影响。因此,在实际应用中,我们需要对测量数
对未来研究的建议
可以进一步探索小树问题的变种 ,以增加问题的复杂性和趣味性
运筹学-13图论概念及最小树

第一节 图的基本概念与模型
起点与终点相重合的链,称做圈。 起点与终点相重合的路,称做回路。 若在一个图中,每一对顶点之间至少存 在一条链,称这样的图为连通图。 否则,称该图不是连通的。
第一节 图的基本概念与模型
• 一个简单图中任意两点之间有边相连,称这样的图为完全图。
• 其边数有
Cn2
1 2
nn
树,称为该图的最小部分树(也称最小支撑树) (minimum spanning tree) • 定理1:图中任一点i,若 j是相邻点中距离最近的,则 边[i,j]一定必含在该图的最小树内。
• 推论:把图的所有点分成V和 V 两个集合,则两个集
合之间连线的最短的边一定包含在最小部分树内。
2-3 避圈法求最小部分树
图G1={V1,E1}和G2={V2,E2},如果有V1 V2 和E1 E2 ,称 G1是G2的一个子图。 若有V1= V2 , E1 E2 ,则称G1是G2的一个部分图。
第一节 图的基本概念与模型
• 要对研究的问题确定具体对象及这些对象间的性质联系,并 用图形式表示出来,这就是对研究的问题建立图的模型,用
例:e1为环 如果两个点之间的边多于一条,则 称为具有多重边;(平行边) 例:e4和e5为多重边。 对无环,无多重边的图称为简单图;
有平行边,不是简单图
有环边,不是简单图
简单图
第一节 图的基本概念与模型
与某一个点vi相关联的边的数目称为点 的次,(也叫度或线数)记为d(vi)。 例: d(v1) = 4 d(v3) = 5 d(v5) = 1
树图。
• 说明1:树图上只要任意再加上一条边,必定 会出现圈;
• 说明2:由于树图是无圈的连通图,即树图上 任意两点之间有一条且仅有一条惟一通路。是 最脆弱的连通图。
组合图论图论及其算法课件

4. 实例:求下列赋权完全图的最优Hamilton回路.
A
解:ACEBDA: 权和 25 BACEDB: 权和 25 CABEDC: 权和 22 DACEBD: 权和 25 EACDBE: 权和 27
21 B
9 10
34 5E 7 6
C8D 所选初始点不同,得到的近似解也不同.
5. 修改方法:最邻近插入法
(2)不允许高速路在所研究的城市以外的某点 处连接.
最短网络问题: 如何用最短的线路将三部电话连起来?
A
B
C
此问题可抽象为设△ABC为等边三角形,,连接三 顶点的路线(称为网络)。这种网络有许多个, 其中最短路线者显然是二边之和(如AB∪AC).
❖ 但若增加一个周转站(新点P),连接4点的新网 络的最短路线为PA+PB+PC。最短新路径之长N 比原来只连三点的最短路径O要短。
3). 重复2)过程直到汇y被标号,或不再有顶点可以标号为止. 若y得到标号,说明存在一条x y增广路P,进入步骤2调整过程; 若y未得到标号,标号过程无法进行,说明f 即为最大流.
(2) 调整过程
1).
令
min{ min (vi ,v j )P
(Cij
f
ij
),
(
min
vi ,v j )P
f ji},调整增广路P中
三. 中国邮递员问题(1962,管梅谷)
1. 问题:邮递员每天从邮局选好邮件,送到他所管辖 的邮区的客户手中,再返回邮局,他每天必须走过每 条街道至少一次,问如何选择邮递路线,使得他走过 的投递总行程最短?
2. 模型:非负赋权图G: 顶点----交叉口或终端,边----街道,权-----街道长 度,此即求图的通过每条边至少一次的闭途径,称为G 的环游.