第7章 图-有向无环图
《有向无环图的应用》课件

基于拓扑排序的算法实现
总结词
拓扑排序适用于有向无环图,通过排序可以确定图中各节点的先后顺序。
详细描述
基于拓扑排序的算法实现主要利用拓扑排序的性质,从入度为0的节点开始,依次访问相邻节点,并 将已访问的节点从图中删除。如果所有节点都被访问过,则说明该图为有向无环图。
基于动态规划的算法实现
总结词
动态规划算法可以高效地解决有向无环 图中的最长路径和最短路径问题。
详细描述
在复杂的网络结构中,路由器需要使用有向 无环图来表示网络拓扑结构,通过图的顶点 和边来表示网络中的节点和连接关系。通过 有向无环图,路由器可以快速计算出数据包 从源到目的地的最佳路径,提高网络传输效 率。
数据库设计中的ER图生成
总结词
有向无环图在数据库设计中用于生成实体关系图(ER图),帮助设计人员更好地理解 和管理数据库结构。
在程序设计中,流程图是一种重要的工具, 用于表示程序的执行流程。有向无环图可以 用来生成流程图,通过顶点和边来表示程序 的各个步骤和它们之间的逻辑关系。通过流 程图,程序员可以更好地理解程序的执行过
程,发现潜在的逻辑错误并进行优化。
社交网络分析中的影响力传播
要点一
总结词
要点二
详细描述
有向无环图在社交网络分析中用于研究影响力传播,帮助 理解信息如何在社交网络中传播。
基于图的分解的构建方法
该方法是将一个有向无环图分解成若干个子图,每个子图都 是一个强连通子图,然后将这些子图进行排序,最后将它们 连接起来形成完整的有向无环图。
具体步骤包括:将有向无环图中的所有顶点按照强连通性进 行分类;对每个强连通子图进行拓扑排序;将所有强连通子 图的拓扑序列连接起来,形成一个完整的序列。
数据结构章节练习题2

第七章图一、选择题1.图中有关路径的定义是()。
A.由顶点和相邻顶点序偶构成的边所形成的序列B.由不同顶点所形成的序列C.由不同边所形成的序列D.上述定义都不是2.设无向图的顶点个数为n,则该图最多有()条边。
A.n-1 B.n(n-1)/2 C.n(n+1)/2 D.0 E.n23.一个n个顶点的连通无向图,其边的个数至少为()。
A.n-1 B.n C.n+1 D.nlogn;4.要连通具有n个顶点的有向图,至少需要()条边。
A.n-l B.n C.n+l D.2n5.一个有n个结点的图,最少有(B )个连通分量,最多有(D )个连通分量。
A.0 B.1 C.n-1 D.n6. 下列说法不正确的是()。
A.图的遍历是从给定的源点出发每一个顶点仅被访问一次C.图的深度遍历不适用于有向图B.遍历的基本算法有两种:深度遍历和广度遍历D.图的深度遍历是一个递归过程7.无向图G=(V,E),其中:V={a,b,c,d,e,f},E={(a,b),(a,e),(a,c),(b,e),(c,f),(f,d),(e,d)},对该图进行深度优先遍历,得到的顶点序列正确的是()。
A.a,b,e,c,d,f B.a,c,f,e,b,d C.a,e,b,c,f,d D.a,e,d,f,c,b8. 在图采用邻接表存储时,求最小生成树的Prim 算法的时间复杂度为( )。
A. O(n)B. O(n+e)C. O(n2)D. O(n3)9. 求解最短路径的Floyd算法的时间复杂度为( )。
A.O(n) B. O(n+c) C. O(n*n)D. O(n*n*n)10.已知有向图G=(V,E),其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7},E={<V1,V2>,<V1,V3>,<V1,V4>,<V2,V5>,<V3,V5>,<V3,V6>,<V4,V6>,<V5,V7>,<V6,V7>},G的拓扑序列是()。
数据结构-有向无环图及其应用

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数据结构-有向无环图 及其应用
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目 录
• 引言 • 有向无环图的基本概念 • 有向无环图的构建 • 有向无环图的应用场景 • 有向无环图的实际应用案例 • 有向无环图的未来研究方向和挑战
详细描述
目前有向无环图已经在许多领域得到应用,如社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。未来可以进 一步探索有向无环图在金融、交通和能源等领域的应用,挖掘其更大的潜力。
提高有向无环图的表示能力和分析精度
总结词
提高有向无环图的表示能力和分析精度 是另一个重要的研究方向,旨在更好地 表示复杂数据关系和提高分析结果的准 确性。
拓扑排序
有向无环图可以用于进行拓扑排 序,即将图中所有节点按照依赖 关系进行排序,使得对于任何一 条从节点i到节点j的有向边,i都
在j之前出现。
关键路径
在项目管理中有向无环图可以用 于确定项目的关键路ห้องสมุดไป่ตู้,即确定
项目的最短完成时间路径。
PART 03
有向无环图的构建
构建有向无环图的算法
基于邻接矩阵的算法
通过构建一个二维矩阵来表示图的节点之间的关系,如果存在一条从节点i到节点j的 边,则矩阵中第i行第j列的值为1,否则为0。
基于邻接表的算法
使用一个列表来存储每个节点所连接的节点,如果存在一条从节点i到节点j的边 ,则在节点i的列表中添加节点j。
构建有向无环图的步骤
01
第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]
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6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
21
例:
a j i h c g d
1(a)
无 向 图
b
f
e
2(b)
7(j) 8(g) 9(d) 10(i)
6(e)
3(c) 4(h)
5(f)
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
22
例:
1(b)
有向图
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
6
[定义] 相邻和关联
在无向图G中,若e=(a, b)∈E,则称a与 b彼此相邻(adjacent),或边e关联 (incident) 或联结(connect) a, b。a, b称为边e的端点或 结束顶点(endpoint)。 在有向图D中,若e=<a, b>∈E,即箭头 由a到b,称a邻接到b,或a关联或联结b。a 称为e的始点(initial vertex),b称为e的终点 (terminal/end vertex)。
证明思路:将图中顶点的度分类,再利用定理1。
6/27/2013 6:02 PM 第四部分:图论(授课教师:向胜军) 9
[定理3] 设有向图D=<V, E>有n个顶点,m 条边,则G中所有顶点的入度之和等于所 有顶点的出度之和,也等于m。
即:
d ( v i ) d ( v i ) m.
i 1 i 1
n
n
证明思路:利用数学归纳法。
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
10
一些特殊的简单图:
(1) 无向完全图Kn(Complete Graphs)
第七章 第一讲 无向图及有向图

完全图举例
K5
3阶有向完全图
4阶竞赛图
子图(subgraph)
定义8 设G=<V,E>,G=<V ,E>为两个图(同为无 向图或同为有向图),若V V且E E,则称G 是G的子图,G为G 的母图,记作G G。 若V V或E E,则称G 为G的真子图。
若et∈E,使得et=<vi,vj>,则称vi为et的始点,vj为 et的终点,并称vi邻接到vj,vj邻接于vi。
若ek的终点为el的始点,则称ek与el相邻(adjacent)。 el ek vi vj
定义3 在无向图中,关联一对顶点的无向边如果多于1条 ,则称这些边为平行边,平行边的条数称为重数。
3
欧拉:传奇的一生
年少时,听从父亲的安排,巴塞尔大学,学习神学和希伯来语 ,结果被约翰· 伯努利欣赏,17岁获得硕士学位之后,才开始 专供数学。
为获得圣彼得堡科学院的医学部的职位空缺,欧拉在巴塞尔便 全力投入生理学的研究,并出席医学报告会。1727年,等他到 达俄罗斯时,叶卡捷琳娜一世女皇去世,他进入数学部。 1733年,欧拉回到瑞士,并结婚,一生共生育13个孩子,5个 存活。 为了赢得巴黎奖金而投身于一个天文学问题,那是几个有影响 的大数学家搞了几个月时间的,欧拉在三天之后把它解决了。 可是过分的劳累使他得了一场病,病中右眼失明了。 欧拉到底出了多少著作,直至1936年人们也没有确切的了解。 但据估计,要出版已经搜集到的欧拉著作,将需用大4开本60 4 至80卷。彼得堡学院为了整理他的著作整整花了 47年。
解: (3,3,2,1),(3,2,2,1,1) 不可以图化
(3,3,2,2)可以图化
(3,2,2,2,1)可以图化
数据结构-第7章图答案

7.3 图的遍历 从图中某个顶点出发游历图,访遍图中其余顶点, 并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程。 一、深度优先搜索 从图中某个顶点V0 出发,访问此顶点,然后依次 从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍 历图,直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访 问到,若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中 一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程, 直至图中所有顶点都被访问到为止。
void BFSTraverse(Graph G, Status (*Visit)(int v)) { // 按广度优先非递归遍历图G。使用辅助队列Q和访问标志数组 visited。 for (v=0; v<G.vexnum; ++v) visited[v] = FALSE; InitQueue(Q); // 置空的辅助队列Q for ( v=0; v<G.vexnum; ++v ) if ( !visited[v]) { // v尚未访问 EnQueue(Q, v); // v入队列 while (!QueueEmpty(Q)) { DeQueue(Q, u); // 队头元素出队并置为u visited[u] = TRUE; Visit(u); // 访问u for ( w=FirstAdjVex(G, u); w!=0; w=NextAdjVex(G, u, w) ) if ( ! visited[w]) EnQueue(Q, w); // u的尚未访问的邻接顶点w入队列Q
4。邻接多重表
边结点
mark ivex
顶点结点
ilink
jvex
jlink
info
data
firstedge
#define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef emnu {unvisited, visited} VisitIf; typedef struct Ebox { VisitIf mark; // 访问标记 int ivex, jvex; // 该边依附的两个顶点的位置 struct EBox *ilink, *jlink; // 分别指向依附这两个顶点的下一条 边 InfoType *info; // 该边信息指针 } EBox; typedef struct VexBox { VertexType data; EBox *firstedge; // 指向第一条依附该顶点的边 } VexBox; typedef struct { VexBox adjmulist[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; // 无向图的当前顶点数和边数 } AMLGraph;
离散数学第七章图的基本概念

4.无向图的连通性
若无向图G中任何两顶点都连通,则称G是连通图.
对于任意的无向图G.设V1,V2,…,Vk是顶点之间连通关系的 等价类,则称他们的导出子图为G的连通分支.用p(G)表示G 的连通分支数.
V1 e1
e2 e3
V3
e4 V2
V4
a
de
h
i
b
c
f
g
5.有向图的连通性
若略去有向图D中各边的键头,所得无向图是无向连通图,则 称D是弱连通图(或称D是连通图).
(2) mij d (vi )(i 1,2,..., n)
j 1
mn
nm
n
(3) mij mij d(vi ) 2m
j1 i1
i1 j1
i 1
m
(4) mij 0 vi是孤立点 j 1
(5)若第j列与第k列相同, 则说明e j与ek为平行边.
2.有向图的关联矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em} 1, vi为ej的始点
e1,e2,e3},{e1,e2,
e2
e4},{e9}等边割集 ,e9是桥.
e3 V4
e5 e6
V5 e4
V6
e9
V7
7.3 图的矩阵表示
1.无向图的关联矩阵
设无向图G=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em}
令mij为顶点vi与ej的关联次数, 则称(mij)n×m为G的关联矩阵.记为M(G)
若Γ 满足:vi-1,vi为ei的端点(若G为有向图,vi-1是ei的始 点,vi是ei的终点)i=1,2,…,k,则称Γ 为G中通路,v0,vk分 别称为通路的始点和终点,Γ 中边的数目k称为通路长度.
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7.1 图的定义和术语 7.2 图的存储结构 7.3 图的遍历 7.4 图的连通性问题 7.5 有向无环图及其应用 7.6 最短路径
7.5 有向无环图及其应用
有向无环图(directed acycline graph)简 称DAG图,是描述一项工程或系统的进行过程的 有效工具。
②
①
③
②
①
②子项目之间无次序要求,即两个子项目可 以同时进行,互不影响。
7.5.1 拓扑排序
我们用一种有向图来表示上述问题。在 这种有向图中,顶点表示活动,有向边表示 活动的优先关系,这种有向图叫做顶点表示 活动的网络(Activity On Vertex Network) 简称为AOV网。
课程编号 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C 10 C11 C12
InitStack(S); for(i=0;i<G.vexnum; ++i)//建零入度顶点栈
if(!indegree[i])Push(S,i) //入度为0者进栈 count=0; //对输出顶点计数
while (!StackEmpty(S)) { Pop(S,i); printf(i,G.vertices[i].data); ++count;
C5
课程开设优先关系的有向图
图7-30 学生课程开设工程图
拓扑有序序列: (C1,C2,C3,C4,C5,C8,C9,C7,C6) (C2,C5,C1,C8,C3,C9,C4,C7,C6)
如何进行拓扑排序?
解决方法: 1)从有向图中选取一个没有前驱的顶点,并
输出之; 2)从有向图中删去此顶点以及所有以它为尾
//输出i号顶点并计数 for(p=G.vertices[i].firstarc; p; p=p->nextarc){
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1、何为有向无环图(DAG 图) 、何为有向无环图(
• 实例 E L F B F G G L Байду номын сангаас F
DAG图 图
B F G G L E F
B F G G
有向树
有向图(含环) 有向图(含环)
• 用途:描述工程项目或系统进行的工具 用途:
AOV 网络:定义结点为活动,有向边的指向表示活动执行的次序。 网络:定义结点为活动,有向边的指向表示活动执行的次序。 A B
AOE网络:定义结点为事件,有向边的指向表示事件的执行次序。单位是时间(时 网络:定义结点为事件,有向边的指向表示事件的执行次序。单位是时间( 网络 刻)。有向边定义为活动,它的权值定义为活动进行所需要的时间。 )。有向边定义为活动,它的权值定义为活动进行所需要的时间。 有向边定义为活动 A 10 B
•求事件的最早发生时间的程序实现 求事件的最早发生时间的程序实现 求事件的最早发生时间的
0 2 V2 1 1 1 0 V1 0 3 V3 5 1 0 V4 1 2 V2 1 1 0 V1 3 5 1 3 3、 2 V3 2 1 V4 5 5、 、 正向拓扑排序: 正向拓扑排序: V1 V2 V3 V4 2 V5 6 3、 2 2 0 V5 2 Status Topologicalsort( ALGraph G, Stack &T) ( ) { FindinDegree(G,indegree); ( , ) // 对各顶点求入度,建立入度为零的栈 S, 对各顶点求入度, , Initstack(T); );count = 0; ( ); V6 ve [ 0 .. G.vexnum - 1 ] = 0; while (!StackEmpty(S)) (! ( )) 0 { Pop(S,j);Push(T,j); ++count; ( ,) ( ,) for (p=G.vertices[i]. firstarc; p; p=p->nextarc); ) { k = p->adjnexr; if (!(- - indegree [ k ])) Push(S, k); ( )) ( ) if (ve[ j ]+ *( p->info)> ve[ k ] ) ( ) ve[ k ] = ve[ j ] + *( p->info); } ( ) 78 5、 、 } V6 } if (count < G.vexnum)return ERROR; ) else return OK; } // 栈 T 为求事件的最迟发生时间的时候用。 为求事件的最迟发生时间的时候用。
利用拓扑排序算法求事件结点的最早 发生时间的执行步骤: 发生时间的执行步骤: 1、设每个结点的最早发生时间为 , 、 设每个结点的最早发生时间为0, 将入度为零的结点进栈。 将入度为零的结点进栈。 2、将栈中入度为零的结点 取出,并 、将栈中入度为零的结点V取 压入另一栈, 压入另一栈 , 用于形成逆向拓扑排序 的序列。。 的序列。。 3、根据邻接表找到结点 的所有的邻 、根据邻接表找到结点V的所有的邻 接结点, 将结点V的最早发生时间 接结点 , 将结点 的最早发生时间 + 活动的权值 得到的和同邻接结点的原 最早发生时间进行比较; 最早发生时间进行比较 ; 如果该值大 则用该值取代原最早发生时间。 , 则用该值取代原最早发生时间 。 另 将这些邻接结点的入度减一。 外 , 将这些邻接结点的入度减一 。 如 果某一结点的入度变为零,则进栈。 果某一结点的入度变为零,则进栈。 4、反复执行 2、3;直至栈空为止。 、 、 ;直至栈空为止。
2 Vj 4 3 7 收点 Vn 10 10
Vl(Vj) = 取 10-2、10-4、10-3 、 、 、10-7的最小值 3; 的最小值 或 10 - 最长路径 7
由源点至汇 点
V1
2 Vu 3 Vv 9 Vw 82 Vx
9
由汇点至源点
1 2 3 6
2 1 2
Vu 8 Vv 8 Vw 5 Vx 收点 10 Vn 10
•算法 算法
(使用邻接表): 使用邻接表) 1 3 7 5 6
栈 indegree 0 1 1 1 2 1 3
算法的执行步骤: 算法的执行步骤: 1、用一个数组记录每个结点的入度。将入度为零的 、用一个数组记录每个结点的入度。 结点进栈。 结点进栈。 2、将栈中入度为零的结点V输出。 、将栈中入度为零的结点 输出 输出。 3、根据邻接表找到结点 的所有的邻接结点, 并将 、根据邻接表找到结点V的所有的邻接结点 的所有的邻接结点, 这些邻接结点的入度减一。 这些邻接结点的入度减一 。 如果某一结点的入度变 为零,则进栈。 为零,则进栈。
2 4
4、反复执行 2、3;直至栈空为止。 、 、 ;直至栈空为止。 ………………… 次序执行结束, 次序执行结束,如果输出结点数等于图的结点总数 则有向图有环,否则有向图有环。 ,则有向图有环,否则有向图有环。
0 1 2 3 4
0
0 1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6 7
null
1 3 4 6 3
序列:3、1、2、4、6、5、7 不合乎拓扑排序的要求 序列: 、 、 、 、 、 、 元素 3 的序号 1(后件)< 元素 1 (前件) 的序号 2 (后件) 前件) 1 3 7 5 6 2 4
1
3
2
7
5 6
4
1
3
2
4
6
5
7
可交换 可交换 可交换
•算法(使用邻接矩阵): 算法 使用邻接矩阵)
1
为了表示的方便, 为前件, 为后件。 为了表示的方便,令 ai 为前件,而 aj 为后件。前件的 小于后件。否则将不满足拓扑排序的定义。 序号一定要 小于后件。否则将不满足拓扑排序的定义。 • 用途:描述工程项目或系统进行的次序 用途:
AOV 网络:定义结点为活动,有向边的指向表示活动执行的次序。 定义结点为活动,有向边的指向表示活动执行的次序。
•实例:下述集合 M 代表课程的集合,其中,1代表数学, 2代 实例: 代表课程的集合,其中, 代表数学 代表数学, 代 实例 表程序设计, 代表离散数学 代表离散数学, 代表汇编程序设计 代表汇编程序设计, 表程序设计,3代表离散数学,4代表汇编程序设计, 5代表数据结构,6代表结构程序设计 7代表编译原理。 代表数据结构, 代表结构程序设计 代表编译原理 代表结构程序设计, 代表编译原理。 代表数据结构 课程学习的先后关系, 关系 R 课程学习的先后关系,如数学必须在离散数学之 前学习。要求排一张学习的先后次序表。 前学习。要求排一张学习的先后次序表。 1 3 7 5 6 2 4
第一个输出的结点:必须无前件。 第一个输出的结点:必须无前件。 后件:必须等到它的前件输出之后输出。 后件:必须等到它的前件输出之后输出。 无前件及后件的结点:任何时候都可输出。 无前件及后件的结点:任何时候都可输出。 序列: 、 、 、 、 、 、 序列:1、3、2、4、6、5、7 合乎拓扑排序的要求 序号 1、2、3、4、5、6、7 合乎拓扑排序的要求 、 、 、 、 、 、
null null
2 4 6
null
null null
5
null
5 6
null
•算法(使用邻接表): 算法 使用邻接表)
Status Topologicalsort( ALGraph G) ( ) 3 { findinDegree(G,indegree); ( , ) Initstack(S); ( ); 7 5 for (i = 0; i < G.vexnum; ++i) ) if (! Indegree [ i ])Push(S,i); ) ( ,) count = 0; while (! (!StackEmpty(S)) ( )) { Pop(S,i); Printf(i,vertices[ i ].data); ++count; ( ,) (, ) for (p=G.vertices[i]. firstarc; p; p=p->nextarc); ) { k = p->adjnexr; if (!(- - indegree [ k ])) Push(S, k); } ( )) ( ) } if (count < G.vexnum)return ERROR; ) else return OK; } // end
VJ
Vj 1
Ve(Vj) = Vj 的起始结点的最早发生 时间 + 各自的边的权值中的和的最 大值 88
Vl(Vj) = 取终止结点的最迟发生 时间 - 各自的边的权值的差的最 小值 3
• 实例:求事件结点的最早发生时间 实例:
0 V2 1 1 0 V1 3 0 V3 5 1 0 V4 1 2 V2 1 1 1 0 3 V1 5 V3 2 1 V4 5、 5 、 正向拓扑排序: 正向拓扑排序: V1 V2 V3 V4 V5 V6 3 3、 2 V6 7 5、 、 8 2 V5 3、 6 2 1 2 V6 0 0 2 V5 2
1
2
4 6
3、关键路径
•用途:估算工程项目完成时间 用途: 用途 AOE网络:定义 结点为事件,有向边的指向表示事件的 网络: 结点为事件, 网络 执行次序。单位是时间(时刻)。有向边定义为活动, )。有向边定义为活动 执行次序。单位是时间(时刻)。有向边定义为活动,它的 权值定义为活动进行所需要的时间。 权值定义为活动进行所需要的时间。 •术语: 术语: 术语 源点:表示整个工程的开始点,也称起点。 源点:表示整个工程的开始点,也称起点。 汇点:表示整个工程的结束点。 汇点:表示整个工程的结束点。 事件结点:单位时间,表示的是时刻。 事件结点:单位时间,表示的是时刻。 活动(有向边) 活动(有向边):它的权值定义为活动进行所需要的时 方向表示起始结点事件先发生, 间。方向表示起始结点事件先发生,而终止结点事件才能发 生。 10