图以及最小生成树和最短路径概论

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经典图论算法(good)

经典图论算法(good)

图论中的常用经典算法第一节最小生成树算法一、生成树的概念若图是连通的无向图或强连通的有向图,则从其中任一个顶点出发调用一次bfs或dfs后便可以系统地访问图中所有顶点;若图是有根的有向图,则从根出发通过调用一次dfs或bfs亦可系统地访问所有顶点。

在这种情况下,图中所有顶点加上遍历过程中经过的边所构成的子图称为原图的生成树。

对于不连通的无向图和不是强连通的有向图,若有根或者从根外的任意顶点出发,调用一次bfs或dfs后不能系统地访问所有顶点,而只能得到以出发点为根的连通分支(或强连通分支)的生成树。

要访问其它顶点则还需要从没有访问过的顶点中找一个顶点作为起始点,再次调用bfs 或dfs,这样得到的是生成森林。

由此可以看出,一个图的生成树是不唯一的,不同的搜索方法可以得到不同的生成树,即使是同一种搜索方法,出发点不同亦可导致不同的生成树。

如下图:但不管如何,我们都可以证明:具有n个顶点的带权连通图,其对应的生成树有n-1条边。

二、求图的最小生成树算法严格来说,如果图G=(V,E)是一个连通的无向图,则把它的全部顶点V和一部分边E’构成一个子图G’,即G’=(V, E’),且边集E’能将图中所有顶点连通又不形成回路,则称子图G’是图G的一棵生成树。

对于加权连通图,生成树的权即为生成树中所有边上的权值总和,权值最小的生成树称为图的最小生成树。

求图的最小生成树具有很高的实际应用价值,比如下面的这个例题。

例1、城市公交网[问题描述]有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代表两个城市间的连通关系,边上的权为在这两个城市之间修建高速公路的造价,研究后发现,这个地图有一个特点,即任一对城市都是连通的。

现在的问题是,要修建若干高速公路把所有城市联系起来,问如何设计可使得工程的总造价最少。

[输入]n(城市数,1<=n<=100)e(边数)以下e行,每行3个数i,j,w ij,表示在城市i,j之间修建高速公路的造价。

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法

图论基础图的表示与常见算法图论是数学的一个分支,研究的是图这种数学结构。

图由节点(顶点)和边组成,是研究网络、关系、连接等问题的重要工具。

在图论中,图的表示和算法是非常重要的内容,本文将介绍图的表示方法以及一些常见的图算法。

一、图的表示1. 邻接矩阵表示法邻接矩阵是表示图的一种常见方法,适用于稠密图。

对于一个有n 个节点的图,邻接矩阵是一个n×n的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i到节点j是否有边相连。

如果有边相连,则该元素的值为1或边的权重;如果没有边相连,则该元素的值为0或者无穷大。

邻接矩阵的优点是可以方便地进行边的查找和修改,但缺点是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。

2. 邻接表表示法邻接表是表示图的另一种常见方法,适用于稀疏图。

对于一个有n 个节点的图,邻接表是一个长度为n的数组,数组中的每个元素是一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。

邻接表的优点是节省空间,适用于稀疏图,但缺点是查找边的时间复杂度较高。

3. 关联矩阵表示法关联矩阵是表示图的另一种方法,适用于有向图。

对于一个有n个节点和m条边的图,关联矩阵是一个n×m的矩阵,其中第i行第j列的元素表示节点i和边j的关系。

如果节点i是边j的起点,则该元素的值为-1;如果节点i是边j的终点,则该元素的值为1;如果节点i与边j无关,则该元素的值为0。

关联矩阵适用于有向图,可以方便地表示节点和边之间的关系。

二、常见图算法1. 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,沿着一条路径一直向下搜索,直到到达叶子节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。

DFS可以用递归或栈来实现。

2. 广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)广度优先搜索是另一种用于遍历或搜索图的算法。

从起始节点开始,先访问起始节点的所有邻居节点,然后再依次访问邻居节点的邻居节点,以此类推。

最小生成树和最短路径的区别

最小生成树和最短路径的区别
为了理解方便使用的话可不可以把设为第一个不是数字的字符的下标就直接理解为待转换的进制别
定义:
最小生成树能够保证整个拓扑图的所有路径之和最小,但不能保证任意两点之间是最短路径。 最短路径是从一点出发,到达目的地的路径最小。
总结:
遇到求所有路径之和最小的问题用最小生成树&并查集解决; 遇到求两点间最短路径问题的用最短路,即从一个城市到另一个城市最短的路径问题。
区别:
最小生成树构成后所有的点都被连通,而最短路只要到达目的地走的是最短的路径即可,与所有的点连不连通没有关系。

phyloviz最小生成树解读

phyloviz最小生成树解读

phyloviz最小生成树解读摘要:I.引言- 介绍phyloviz 和最小生成树- 说明本文的目的和结构II.最小生成树的概念和原理- 最小生成树的定义- 最小生成树的重要性- 最小生成树的算法原理III.phyloviz 中的最小生成树- phyloviz 的概述- phyloviz 中的最小生成树的实现- phyloviz 中最小生成树的应用示例IV.最小生成树的优缺点分析- 最小生成树的优点- 最小生成树的缺点V.结论- 总结最小生成树在phyloviz 中的作用- 展望最小生成树在phyloviz 未来的发展正文:I.引言Phyloviz 是一款基于Web 的应用程序,旨在提供生物信息学数据的可视化和分析功能。

在Phyloviz 中,最小生成树是一种重要的分析工具,用于处理和可视化生物信息学数据。

本文将介绍最小生成树的概念和原理,以及如何在Phyloviz 中实现最小生成树。

II.最小生成树的概念和原理最小生成树是一种图论中的算法,用于在一个加权连通图中找到一棵包含所有顶点且边权值之和最小的生成树。

生成树是指一个连通图的生成树是指保留图中所有的节点,但只保留足以保持这些节点连通的边的集合。

最小生成树是一种重要的图论算法,可以用于寻找网络中最短路径、解决最小生成树问题等。

III.phyloviz 中的最小生成树Phyloviz 是一个基于Web 的应用程序,提供生物信息学数据的可视化和分析功能。

在Phyloviz 中,最小生成树是一种重要的分析工具,用于处理和可视化生物信息学数据。

Phyloviz 中的最小生成树可以通过输入树状结构的数据来实现,并可以通过Phyloviz 的可视化工具进行交互式探索和分析。

IV.最小生成树的优缺点分析最小生成树是一种重要的图论算法,可以用于寻找网络中最短路径、解决最小生成树问题等。

最小生成树的优点包括:- 算法简单:最小生成树算法简单易懂,实现容易。

- 高效性:最小生成树算法的时间复杂度为O(E log V),其中E 表示边的数量,V 表示节点的数量。

图论基础知识

图论基础知识
常州市第一中学 林厚从
图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 对下面两个图分别进行深度优先遍历,写出遍历结果。 注意:分别从a和V1出发。
左图从顶点a出发,进行深度优先遍历的结果为:a,b,c,d,e,g,f 右图从V1出发进行深度优先遍历的结果为:V1,V2,V4,V8,V5,V3,V6,V7
邻接矩阵
边集数组
邻接表
优点O(1)
存储稀疏图时,空 间效率比较好,也 比较直观
便于查找任一顶点的关联边及 关联点,查找运算的时间复杂 性平均为O(e/n)
存储稀疏图,会造 成很大的空间浪费
不适合对顶点的运 算和对任意一条边 的运算
要查找一个顶点的前驱顶点和以此顶点 为终点的边、以及该顶点的入度就不方 便了,需要扫描整个表,时间复杂度为O (n+e)。可以用十字邻接表改进
被访问一次,这种运算操作被称为图的遍历。为了避免重复访问某个 顶点,可以设一个标志数组visited[i],未访问时值为false,访问一次 后就改为true。
图的遍历分为深度优先遍历和广度(宽度)优先遍历两种方法。 图的深度优先遍历:类似于树的先序遍历。从图中某个顶点Vi出发, 访问此顶点并作已访问标记,然后从Vi的一个未被访问过的邻接点Vj出 发再进行深度优先遍历,当Vi的所有邻接点都被访问过时,则退回到上 一个顶点Vk,再从Vk的另一个未被访问过的邻接点出发进行深度优先遍 历,直至图中所有顶点都被访问到为止。
常州市第一中学 林厚从
图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 对于一个连通图,深度优先遍历的递归过程如下:
Procedure dfs(i:integer); {图用邻接矩阵存储} Begin
访问顶点i; Visited[i]:=True; For j:=1 to n do {按深度优先搜索的顺序遍历与i相关联的所有顶点}

02324离散数学自考考试大纲

02324离散数学自考考试大纲

02324离散数学自考考试大纲离散数学是计算机科学与信息技术专业中的一门重要基础课程,它主要研究离散结构、离散关系和离散性的一门数学原理,为计算机科学建立了坚实的数学基础。

离散数学考试大纲主要包括以下内容:1. 集合论:集合的概念、集合的运算、集合的关系、集合的表示方法等。

在计算机科学中,集合论被广泛应用于数据结构、数据库等领域。

2. 逻辑关系:命题逻辑和谓词逻辑。

命题逻辑主要研究命题的判断、命题的运算及其等价关系等。

谓词逻辑则进一步研究命题的量化、谓词的赋值、推理规则等,对于计算机程序的正确性证明具有重要意义。

3. 图论:图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法、图的最短路径算法、图的最小生成树算法等。

图论在网络设计、算法设计等方面具有广泛的应用。

4. 代数结构:包括代数系统的基本概念、代数系统的性质以及各种代数系统的具体应用等。

在计算机科学中,代数结构被广泛应用于密码学、编译器设计等领域。

5. 组合数学:组合数学主要研究计数原理、排列组合、图的着色等。

在计算机科学中,组合数学被广泛应用于算法设计、密码学等领域。

6. 关系代数:关系的基本概念、关系的运算、关系的闭包、关系的细化等。

在数据库设计和查询优化中,关系代数是一个基本的理论工具。

7. 数理逻辑:数理逻辑主要研究逻辑公式的形式、逻辑推理规则、逻辑的语义含义等。

在计算机科学中,数理逻辑被广泛应用于程序设计、人工智能等领域。

8. 算法基础:算法的基本概念、算法的时间复杂度分析、递归算法等。

算法是计算机科学的核心内容,离散数学为算法设计提供了重要的理论基础。

在学习离散数学时,应重点抓住以下几个关键点:1. 理清基本概念:离散数学涉及的概念较多,如集合、关系、函数、图等,应尽量理清其定义和性质。

2. 掌握运算规则:离散数学中的集合运算、逻辑运算等都有一定的规则,掌握这些规则对于解题非常重要。

3. 多做题、多练习:离散数学的内容较为抽象,通过多做题、多练习能够提高对概念理解的深度和广度。

克鲁斯卡尔算法求最小生成树的最短路径

克鲁斯卡尔算法求最小生成树的最短路径

克鲁斯卡尔算法求最小生成树的最短路径克鲁斯卡尔算法的核心思想是从图的边集中选取边来构建最小生成树,首先将图中的所有边按照权重进行排序。

然后依次取最小权重的边,如果这条边的加入不会形成环路,则将它加入最小生成树的边集中。

重复这个过程,直到最小生成树中的边数等于顶点数减一,或者所有的边都已经考虑过。

假设有一个包含n个顶点的带权无向图G=(V,E),其中,V表示顶点的集合,E表示边的集合。

假设我们要求解G的最小生成树。

1.初始化边集E'为空集,集合S={v},v是图中任意一个顶点。

2.对所有的边进行排序,按照边的权重从小到大排列。

3.从排序后的边集中依次选取边e,如果边e的两个顶点都不在集合S中,则将边e加入集合S,并加入边集E'中。

4.重复步骤3,直到E'中的边数等于n-1在克鲁斯卡尔算法中,需要使用并查集来判断选定的边e是否会形成环路。

并查集是一种数据结构,用于维护元素的等价关系。

它有两个主要操作,即查找和合并。

使用并查集的步骤如下:1.初始化并查集,使得每个元素都是一个单独的集合。

2.对每一条边e=(u,v),如果u和v在同一个集合中,则说明加入这条边会形成环路;否则,将这两个集合合并。

3.重复步骤2,直到所有的边都考虑过。

接下来,我们通过一个具体的例子来说明克鲁斯卡尔算法的具体过程。

假设有以下的带权无向图G=(V,E),其中,V={A,B,C,D,E,F,G},E为边的集合,每条边的权重如下:AE:5AB:7AG:8BF:7BC:9CD:5CG:9DE:15DF:6EG:11EF:8FG:9按照权重对边进行排序:CD:5AE:5DF:6AB:7BF:7EF:8AG:8CG:9BC:9FG:9DE:15EG:11从最小的边开始选取,首先选取CD:5,加入到最小生成树的边集中。

最小生成树的边集:{"CD:5"}接下来选取AE:5,加入到最小生成树的边集中。

最短路径最少费用数学建模论文

最短路径最少费用数学建模论文

摘要现今社会网络越来越普及,网购已成为一种常见的消费方式,随之物流行业也渐渐兴盛,每个工厂为了自身的发展需要以最快的速度及时将产品送达所需单位,即高质量高速度的完成送货任务,针对本案例,我们采用了大量的科学分析方法,并进行了反复验证,得出如下结果:问题1:根据所给问题与数据,我们将题目中给出的城市,及其之间的线路可看成一个赋权连通简单无向图,采用了求这个图最小生成树的方法,求出最优线路.在此基础上,我们通过观察分析计算对上述结果进行修正,然后我们再采用穷举法对问题结果进行验证,结果相吻合。

最终得到如下路线:北京→香港→湖南→海南→广西→重庆→河南→云南→西藏→新疆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→黑龙江→内蒙古→黑龙江→吉林→北京。

〔最短时间为61小时〕问题2:由于题中有货物重量与体积限制,货机一次最多只能载50件产品,考虑19个城市的总需求为114,这就估算出至少需要返回2次,采用逆向求解的方法,相当于3架货机同时送货,要设计线路使总共花费的时间最短,尽量使送货任务均衡,最大限度不超过50件货物,最后得出结果为:北京→吉林→黑龙江→内蒙古→新疆→西藏→云南→河南→北京→重庆→广西→海南→湖南→香港→北京→重庆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→北京。

〔总的时间为71.77777〕〔其中红色表示只路过不送货〕问题3:要求问题1,2的花费最少,只需对前两个模型做进一步优化即可,经过优化计算我们得到如下结果:问题1的最少花费为584250〔元〕,路线如下:北京→香港→湖南→海南→广西→重庆→河南→云南→西藏→新疆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→黑龙江→内蒙古→黑龙江→吉林→北京问题2的最少花费为711750〔元〕,线路如下:北京→吉林→黑龙江→内蒙古→新疆→西藏→云南→河南→北京→重庆→广西→海南→湖南→香港→北京→重庆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→北京。

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(a)
(b)
00
1
1
22
3
(c)
(d)
•子图 设有两个图 G=(V, E) 和 G‘=(V’, E‘)。若 V’ V 且 E‘E, 则称 图G’ 是 图G 的子图。
• 路径 在图G=(V, E)中,若从结点vi出发有一组边使 可到达结点vj,则称结点vi到结点vj的结点序列为从 结点vi到结点vj的路径 ▪ 简单路径和回路 若路径上各结点v1, v2, …, vm,互 不重复,则称这样的路径为简单路径;若路径上第
1. 图的基本概念 2. 图的存储结构 3. 图的遍历 4. 最小生成树 5. 最短路径 6. 拓扑排序 7. 关键路径
9.1 图的基本概念
定义: 图是由顶点集合(vertex)及边的集合 组成的一种数据结构: Graph=( V, E )
其中 V = { x | x 某个数据对象} 是顶点的 有穷非空集合;
3
6
简单回路:3,5,6,3
G1
例 1
57
32
46
G2
路径:1,2,5,7,6,5,2,3 路径长度:7 简单路径:1,2,5,7,6 回路:1,2,5,7,6,5,2,1 简单回路:1,2,3,1
例 245
1
3
连通图 6

5
3
6
强连通图

245
非连通图
1
3
连通分量 6
▪生成树 一个连通图的生成树是它的极小 连通子图,在n个顶点的情形下,有n-1条 边。
不同的边。有向图中的结点对<x, y>用一对尖
括号括起来,x是有向边的始点,y是有向边的
终点,有向图中的边也称作弧(Arc).
0
0
1
1
2
2
3
无向图 在无向图中,结点对(x, y)是无 序的,结点对(x, y)称为与结点x和结点y相关 联的一条边。(x, y)等价于<x, y>和<y, x>。
0
1
E = {(x, y) | x, y V } 是顶点之间关系的有穷集合,也叫做边
(edge)集 合。例如:E={ <A,B>,<C,D>,<A.D>,<B,C>}
有向图 在有向图中,结点对<x, y>是
有序的,结点对<x, y>称为从结点x到结点y的
一条有向边,因此,<x, y>与<y, x>是两条
•生成森林: 由非连通图的每个连通分量可以分别 得到一棵生成树,各个连通分量的生成树组合构
成一个生成森林(SPANNING FOREST).
9. 2 图的存储结构
图的存储结构比较复杂,其复杂性主要表现在:
◆ 任意顶点之间可能存在联系,无法以数据元素在存储区中的物理 位置来表示元素之间的关系。
◆ 图中顶点的度不一样,有的可能相差很大,若按度数最大的顶点 设计结构,则会浪费很多存储单元,反之按每个顶点自己的度设计不 同的结构,又会影响操作。
9 8
15
63 6
4
16
7
B
60
40
A
80
C
30 75
35
D 45 E
▪图的连通 在无向图G中,若两个顶点vi和vj之间有 路径存在,则称vi 和vj 是连通的。若G中任意两 个顶点都是连通的,则称G为连通图。非连通图的 极大连通子图叫做连通分量。
强连通图与强连通分量 在有向图中, 若对于每一 对顶点vi和vj, 都存在一条从vi到vj和从vj到vi的路径, 则称此图是强连通图。非强连通图的极大强连通 子图叫做强连通分量。
0
0
00
1
1
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2
3 45 6
(a)
(b)
1
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3
(c)
(d)
结点的度 结点v的度是与它相关联的边的条 数,记作TD(v)。
▪ 顶点 v 的入度 是以 v 为终点的有向边的条数, 记作 ID(v); 顶点 v 的出度是以 v 为始点的有向 边的条数, 记作 OD(v)。
0
0
1
3
1
2
2
3 45 6
a b c d
(b) 顶点矩阵
0111 1011 1101 1110
(c) 邻接矩阵
图9-5 无向无权图的数组存储
(2) 带权图的邻接矩阵
无向带权图G=(V,E) 的邻接矩阵如图9-6所示。其 元素的定义如下:
A[i][j]=
Wij ∞
若(vi , vj)E,即vi , vj邻接,权值为wij 若(vi , vj)E,即vi , vj不邻接时
1 无向图的数组表示
(1) 无权图的邻接矩阵
无向无权图G=(V,E)有n(n≧1)个顶点,其邻接矩阵 是n阶对称方阵,如图9-5所示。其元素的定义如下:
A[i][j]= 1 若(vi , vj)E,即vi , vj邻接 0 若(vi , vj)E,即vi , vj不邻接
ad
bc
(a) 无向图
vexs

2
2
1
3
1
3
有向完全图 例
245
无向完全图 5
1
3
3 6
6
图与子图 例

245
1
57
1
3
6
32
46
G2
顶点5的度:3 顶点2的度:4
G1
顶点2入度:1 出度:3 顶点4入度:1 出度:0

路径:1,2,3,5,6,3 路径长度:5
245
简单路径:1,2,3,5
回路:1,2,3,5,6,3,1
1
3
2
0
1
2
3
45
6
完全图 在有n个结点的无向图中,若有n(n-1)/2
条边,即任意两个结点之间有且只有一条边,则称此
图为无向完全图。在有n个结点的有向图中,若有n(n-1)
条边,即任意两个结点之间有且只有方向相反的两条
边,则称此图为有向完全图。
0
1
3
2
0
1
2
3
邻接结点 在无向图G中,若(u, v)是E(G)中的 一条边,则称u和v互为邻接结点,并称边(u, v)依 附于结点u和v。在有向图G中,若<u, v>是E(G)中的 一条边,则称结点u邻接到结点v,结点v邻接自结点u, 并称边<u, v>和结点u和结点v相关联。
一个结点v1与最后一个结点vm重合,则称这样的路 径为回路或环。
权 有些图的边附带有数据信息,这些附带的
数据信息称为权。第i条边的权用符号wi表示。
路径长度 对于不带权的图,一条路径的路长度是指该路径上各个边权值的总和。
27 5
10 16
12 37
图的常用的存储结构有:邻接矩阵、邻接链表、十 字链表、邻接多重表和边表。
9.2.1 邻接矩阵(数组)表示法
基本思想:对于有n个顶点的图,用一维数组vexs[n]存 储顶点信息,用二维数组A[n][n]存储顶点之间关系的信 息。该二维数组称为邻接矩阵。在邻接矩阵中,以顶点 在vexs数组中的下标代表顶点,邻接矩阵中的元素A[i][j] 存放的是顶点i到顶点j之间关系的信息。
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