图论和网络分析算法及Matlab实现
图论常用算法matlab程序
运筹学算法matlab程序西北工业大学数学系2009级1.顺向Dijkstra 算法M=[ 0 5 9 Inf Inf Inf InfInf 0 Inf Inf 12 Inf InfInf 3 0 15 Inf 23 InfInf 6 Inf 0 Inf 8 7Inf 12 Inf 5 0 Inf 14Inf Inf Inf Inf Inf 0 10Inf Inf Inf Inf Inf Inf 0];first=1;last=7;[m,n]=size(M);L=zeros(1,m);symbol=zeros(1,m);direction=zeros(1,m);for i=1:mif(i~=first)L(i)=inf;enddirection(i)=first;endjudge=1;while judgefor i=1:mif(symbol(i)==0)min=L(i);temporary=i;breakendendfor i=1:mif(symbol(i)==0)if(L(i)<min)min=L(i);temporary=i;endendendk=temporary;for j=1:mif(symbol(1,j)==0)if(M(k,j)==inf)continue;elseif(L(k)+M(k,j)<L(j))L(j)=L(k)+M(k,j);direction(j)=k;endendendendsymbol(k)=1;num=0;for i=1:mif(symbol(i)==1)num=num+1;endendif(num==m)judge=0;endendp=last;arrow=zeros(1,m);arrow(1)=last;i=2;while p~=firstarrow(1,i)=direction(p);i=i+1;p=direction(p);enddistance=L(last);M=[ 0 5 9 Inf Inf Inf Inf Inf 0 Inf Inf 12 Inf InfInf 3 0 15 Inf 23 Inf Inf 6 Inf 0 Inf 8 7 Inf 12 Inf 5 0 Inf 14 Inf Inf Inf Inf Inf 0 10Inf Inf Inf Inf Inf Inf 0]; [m,n]=size(M);first=1;last=7;L=zeros(1,m);direction=zeros(1,m);symbol=zeros(1,m);for i=1:mdirection(i)=last;if(i~=last)L(i)=inf;endendjudge=1;while judgefor i=1:mif(symbol(i)==0)min=L(i);temporary=i;breakendendfor i=1:mif(symbol(i)==0)if(L(i)<min)min=L(i);temporary=i;endendendk=temporary;for i=1:mif(M(i,k)==inf)continueelseif(M(i,k)+L(k)<L(i))L(i)=L(k)+M(i,k);direction(i)=k;endendendsymbol(k)=1;sum=0;for i=1:mif(symbol(i)==1)sum=sum+1;endendif(sum==m)judge=0;endendp=first;i=2;arrow=zeros(1,m);arrow(1)=first;while p~=lastarrow(i)=direction(p);i=i+1;p=direction(p);endd=[0 7 5 12 inf infinf 0 inf 3 inf infinf inf 0 6 inf 1512 inf 6 0 inf 86 inf 13 inf 0 infinf 4 15 inf 9 0];[m,n]=size(d);p=zeros(m,n);for i=1:np(:,i)=i;endfor k=1:nfor i=1:mfor j=1:nif(d(i,k)+d(k,j)<d(i,j))d(i,j)=d(i,k)+d(k,j);p(i,j)=p(i,k);endendendend4.仿floyd 算法d=[inf 6 0 4 0 0 00 inf 0 0 5 0 04 7 inf 0 05 00 0 4 inf 0 3 00 0 2 0 inf 0 00 0 0 0 4 inf 50 0 0 0 6 0 inf];[m,n]=size(d);first=1;last=7;direction=zeros(m,m);for i=1:mdirection(:,i)=i;endfor i=1:mfor j=1:mfor k=1:msmall=min(d(i,k),d(k,j));if d(i,j)<smalld(i,j)=small;direction(i,j)=direction(i,k);endendendendarrow=zeros(1,m);arrow(1)=first;i=2;p=first;while p~=lastp=direction(p,last);arrow(i)=p;i=i+1;end—dijkstra算法d=[0 inf 3 5 inf10 0 14 inf 8inf inf 0 7 -6inf inf inf 0 infinf inf inf -1 0];[m,n]=size(d);first=2;last=4;L=zeros(1,n);z=zeros(m,n);symbol=zeros(1,n);direction=zeros(1,n);for i=1:nfor j=1:mif d(i,j)~=0if d(i,j)~=infz(i,j)=1;endendenddirection(i)=first;if i~=firstL(i)=inf;endendjudge=1;while judgemini=10;for j=1:nif symbol(j)==0sum=0;for i=1:mp=z(i,j)*(1-symbol(i));sum=sum+p;endif(sum==0)mini=j;breakendendendfor j=1:nif symbol(j)==0&&z(mini,j)==1if L(mini)+d(mini,j)<L(j)L(j)=L(mini)+d(mini,j);direction(j)=mini;endendendsymbol(mini)=1;num=0;for i=1:nif symbol(i)==1num=num+1;endendif num==m;judge=0;endendarrow=zeros(1,m);p=last;arrow(1)=last;i=2;while p~=firstp=direction(p);arrow(i)=p;i=i+1;end—dijkstra算法d=[0 inf 3 5 inf10 0 14 inf 8inf inf 0 7 -6inf inf inf 0 infinf inf inf -1 0];[m,n]=size(d);first=2;last=4;L=zeros(1,n);z=zeros(m,n);symbol=zeros(1,n);direction=zeros(1,n);for i=1:nfor j=1:mif d(i,j)~=0if d(i,j)~=infz(i,j)=1;endendenddirection(i)=last;if i~=lastL(i)=inf;endendjudge=1;while judgemini=10;for i=1:nif symbol(i)==0sum=0;for j=1:mp=z(i,j)*(1-symbol(j));sum=sum+p;endif(sum==0)mini=i;breakendendendfor i=1:nif symbol(i)==0&&z(i,mini)==1if L(mini)+d(i,mini)<L(i)L(i)=L(mini)+d(i,mini);direction(i)=mini;endendendsymbol(mini)=1;num=0;for i=1:nif symbol(i)==1num=num+1;endendif num==m;judge=0;endendarrow=zeros(1,m);p=first;arrow(1)=first;i=2;while p~=lastp=direction(p);arrow(i)=p;i=i+1;endM=[ 0 17 11 inf inf inf17 0 13 12 28 1511 13 0 inf 19 infinf 12 inf 0 inf 16inf 28 19 inf 0 10inf 15 inf 16 10 0];[m,n]=size(M);X=zeros(m,n);Y=zeros(m);Z=zeros(m);Y(1)=1;for i=2:mZ(i)=i;endjudge=1;while judgefor i=1:mif(Y(i)~=0)for j=1:mif(Z(j)~=0)min=M(i,j);a=i;b=j;endendendendfor i=1:mif(Y(i)~=0)for j=1:mif(Z(j)~=0)if(M(i,j)<min)min=M(i,j);a=i;b=j;endendendendendY(b)=b;Z(b)=0;X(a,b)=1;X(b,a)=1;c=0;for i=1:mif(Y(i)~=0)c=c+1;endendif(c==m)judge=0;endend网络最大流Ford—Fulkersen算法d=[inf 12 17 0 0 00 inf 0 8 0 00 6 inf 0 12 00 0 5 inf 0 150 0 0 4 inf 90 0 0 0 0 inf];[m,n]=size(d);X=zeros(m,n);first=1;last=6;recognize=1;while recognizeL=zeros(1,m);L(first)=inf;direction=ones(1,m);symbol=zeros(1,m);judge=1;while judgefor i=1:mif symbol(i)==0big=L(i);k=i;break;endendfor i=1:mif symbol(i)==0if L(i)>bigbig=L(i);k=i;endendendif k==nif L(n)==0breakendelsefor j=1:mif d(k,j)>0u=min(L(k),d(k,j)-X(k,j));if u>L(j)L(j)=u;direction(j)=k;endelseif d(j,k)>0u=min(L(k),X(j,k));if u>L(j)L(j)=u;direction(j)=k;endendendendendsymbol(k)=1;num=0;for i=1:mif symbol(i)==1num=num+1;endendif num==mjudge=0;endendafter=last;before=after;while before~=firstbefore=direction(after);if d(before,after)>0X(before,after)=X(before,after)+L(n); elseX(before,after)=X(before,after)-L(n); endafter=before;endif L(m)==0recognize=0;end end。
如何使用MATLAB进行网络分析与建模
如何使用MATLAB进行网络分析与建模网络分析与建模是数据科学领域中的重要研究方法之一，它涉及到了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域。
而在现代信息爆炸的时代，网络数据的规模和复杂性不断增加，对于分析和建模工具的要求也越来越高。
MATLAB作为一个强大的数学计算软件，提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行网络分析与建模。
本文将介绍如何使用MATLAB进行网络分析与建模。
第一部分：网络分析基础网络分析是研究网络结构、功能和演化规律的一种方法。
在网络分析中，我们通常需要描述网络的拓扑结构、节点与边的关系、节点的属性等信息。
而MATLAB提供了一些常用的工具和函数，可以方便地进行网络分析。
首先，我们需要将网络数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持导入各种格式的网络数据，如邻接矩阵、边列表、节点属性等。
使用MATLAB的数据导入和读取函数，我们可以将网络数据转换成MATLAB中的矩阵或表格，方便后续的分析和建模。
其次，我们可以使用MATLAB提供的函数和工具来计算网络的基本属性，如网络的度分布、聚类系数、平均路径长度等。
这些属性可以帮助我们了解网络的结构和功能，并进行比较和分类。
MATLAB还提供了可视化工具，可以直观地展示网络的拓扑结构和属性分布。
第二部分：网络建模与预测网络建模是研究网络演化和行为规律的关键内容。
借助MATLAB的数学建模和机器学习工具，我们可以构建各种网络模型，并使用这些模型来预测网络的演化和行为。
常用的网络建模方法包括随机网络模型、小世界网络模型、无标度网络模型等。
我们可以使用MATLAB的随机数生成函数和图论工具，生成各种类型的网络模型，并进行参数调节和性能评估。
此外，MATLAB还提供了机器学习和深度学习工具箱，可以用于网络模型的训练和预测。
网络预测是网络分析与建模的重要应用之一。
通过分析网络的演化规律和行为模式，我们可以预测网络的未来走向和趋势。
MATLAB提供了一些预测模型和函数，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。
如何进行MATLAB网络数据分析和可视化
如何进行MATLAB网络数据分析和可视化引言：网络数据分析和可视化是当今信息时代的重要技能之一。
无论是在科学研究、商业决策还是社会分析中，对网络数据的理解和分析都发挥着重要的作用。
MATLAB作为一款强大的数学和编程软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行网络数据的分析和可视化。
本文将介绍如何使用MATLAB进行网络数据分析和可视化的基本方法和技巧。
一、网络数据的获取在进行网络数据分析和可视化之前，首先需要获取网络数据。
网络数据可以来自于各种渠道，比如社交媒体、网页访问日志、传感器数据等。
MATLAB提供了多种方式来获取网络数据，比如通过API调用、爬取网页等。
根据实际需求选择适合的数据获取方法，并将数据保存为csv、txt等格式。
二、数据预处理获取到网络数据后，通常需要进行数据预处理，以清洗和整理数据，为后续的分析和可视化做准备。
常见的数据预处理包括数据清洗（去除重复数据、空值数据等）、数据转换（日期时间格式、数值型数据等）、数据标准化（归一化、标准化等）、数据排序等。
MATLAB提供了一系列的函数和工具箱来帮助进行数据预处理，可以根据具体情况选择使用。
三、网络数据分析网络数据分析是对网络数据进行统计和计算的过程，可以帮助我们了解网络数据的特征和规律。
常见的网络数据分析包括数据聚类、数据分类、数据预测等。
MATLAB提供了丰富的数据分析函数和工具箱，比如聚类分析函数clusterdata、分类模型函数classify等。
根据具体的分析需求，选择合适的函数进行网络数据分析。
四、网络数据可视化网络数据可视化是将分析结果以图表等形式展示出来，便于观察和理解数据。
通过可视化可以更直观地揭示网络数据的特征和规律，为决策提供依据。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，比如绘制二维图像的plot函数、绘制三维图像的surf函数等。
根据具体的数据特点和需求选择合适的绘图函数，制作出精美的网络数据可视化图表。
图论与网络优化课程设计_Matlab实现
1
四种基本网络（NCN、ER、WS、BA） 的构造及其性质比较
1. 概述
1. 网络科学的概述 网络科学（Network Science）是专门研究复杂网络系统的定性和定量规律的一门崭新 的交叉科学，研究涉及到复杂网络的各种拓扑结构及其性质，与动力学特性（或功能）之间 相互关系，包括时空斑图的涌现、动力学同步及其产生机制，网络上各种动力学行为和信息 的传播、预测（搜索）与控制，以及工程实际所需的网络设计原理及其应用研究，其交叉研 究内容十分广泛而丰富。网络科学中被广泛研究的基本网络主要有四种，即：规则网络之最 近邻耦合网络 （Nearest-neighbor coupled network） ,本文中简称 NCN； ER 随机网络 G(N,p)； WS 小世界网络；BA 无标度网络。本文着重研究这几种网络的构造算法程序。计算各种规模 下（例如不同节点数、不同重连概率或者连边概率）各自的网络属性(包括边数、度分布、 平均路径长度、聚类系数)，给出图、表和图示，并进行比较和分析。 2. 最近邻耦合网络的概述 如果在一个网络中， 每一个节点只和它周围的邻居节点相连， 那么就称该网络为最近邻 耦合网络。这是一个得到大量研究的稀疏的规则网络模型。 常见的一种具有周期边界条件的最近邻耦合网络包含围成一个环的 N 个节点，其中每 个节点都与它左右各 K / 2 个邻居节点相连，这里 K 是一个偶数。这类网络的一个重要特征 就是网络的拓扑结构是由节点之间的相对位置决定的， 随着节点位置的变化网络拓扑结构也 可能发生切换。 NCN 的 Matlab 实现： %function b = ncn(N,K) %此函数生成一个有 N 个节点，每个节点与它左右各 K/2 个节点都相连的最近邻耦合网络 %返回结果 b 为该最近邻耦合网络对应的邻接矩阵 function b = ncn(N,K) b=zeros(N); for i = 1:N for j = (i+1):(i+K/2) if j<=N b(i,j)=1; b(j,i)=1; else b(i,j-N)=1;
图论算法及matlab程序的三个案例
图论实验三个案例单源最短路径问题 1.1 Dijkstra 算法Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。
其基本思想是，设置 一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。
一个顶点属于集合S 当且 仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。
设 v 是图中的一个顶点，记l(v)为顶点 v 到源点V 1的最短距离，V i,V jV ，若(V i,V j)E ，记“到百的权w 。
Dijkstra 算法：① S {V J I(V J 0 ； V V {可 1(V ) i i S V {V J ；J7JJJ7②S，停止，否则转③；l(v) min{ l(v) , d(V j ,v)}V j S④ 存在Vi 1，使l (V i l) min{l(V)}，V S ；⑤SSU{v i 1}S S {v i 1}i i 1实际上，Dijkstra 算法也是最优化原理的应用：如果V 1V 2LV n1Vn是从V1到Vn的最短路径，贝UV 1V 2L Vn1也必然是从V1到Vn 1的最优路径。
在下面的MATLA 实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第 i 行第j 行元 素表示顶点Vi到Vj的权Wj，若v 到V j无边，则W ijrealmax，其中realmax 是 MATLA 常量，表示最大的实数(1.7977e+308)function re=Dijkstra(ma)%用Dijkstra 算法求单源最短路径%俞入参量ma是距离矩阵%输出参量是一个三行n 列矩阵，每列表示顶点号及顶点到源的最短距离和前顶点n=size(ma,1);% 得到距离矩阵的维数s=ones(1,n);s(1)=0;% 标记集合S和S 的补r=zeros(3,n);r(1,:)=1:n;r(2,2:end)=realmax;% 初始化for i=2:n;% 控制循环次数mm=realmax;for j=find(s==0);% 集合S中的顶点for k=find(s==1);% 集合S补中的顶点if(r(2,j)+ma(j,k)<r(2,k))r(2,k)=r(2,j)+ma(j,k);r(3,k)=j;endif(mm>r(2,k))mm=r(2,k);t=k;endendends(1,t)=0;%找到最小的顶点加入集合Send re=r;1.2动态规划求解最短路径动态规划是美国数学家 Richard Bellman 在1951年提出来的分析一类多阶 段决策过程的最优化方法，在工程技术、工业生产、经济管理、军事及现代化控 制工程等方面均有着广泛的应用。
matlab图论程序算法大全解读
f % 显示最小费用最大流
图 6-22
wf %显示最小费用最大流量
zwf % 显示最小费用 , 程序结束 __
Kruskal 避圈法：
Kruskal 避圈法的 MATLAB程序代码如下：
n=8;A=[0 2 8 1 0 0 0 0
20601000
86075120
10700090
01500308
00103046
k=k+kk; end; end; end
k=k-1 %显示 A中所有不同正数的个数
for (i=1:k-1) for (j=i+1:k) %将 x 中不同的正数从小到大排序
if (x(j)<x(i))xx=x(j);x(j)=x(i);x(i)=xx;
end; end; end
T(n,n)=0; %将矩阵 T 中所有的元素赋值为 0
elseif (C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);
elseif (C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);
end; end; end
for (i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;
end %用Ford 算法求最短路 , 赋初值
t=n; while (1) %调整过程
if (a(s(t),t)>0)f(s(t),t)=f(s(t),t)+dvt; elseif (a(s(t),t)<0)f(t,s(t))=f(t,s(t))-dvt;
%前向弧调整 end %后向弧调整
if (s(t)==1) break ; end %当 t 的标号为 vs 时 , 终止调整过程
matlab图与网络分析模型选讲
V ( f ),
若：
f
(v,u)
f
(u,v
)
0,
uV
uV
V ( f ),
则称该网络称为守恒网络。
v vs v vs ,vt
v vt
守恒网络中的流 f 称为可行流。
若存在一个可行流f *，使得对所有可行流 f 都 有V(f *)≥ V(f )成立，则称f *为最大流。
最大流模型：
maxV ( f )
e1 v1
4) 若一对顶点之间有两条以上的边联结，则这些边 称为重边．
5)既没有环也没有重边的图，称为简单图．
6) 若图G的每一条边e 都赋以一个实数w(e)，
称w(e)为边e的权，G连同边上的权称为赋权图 ,
记为：G(V,E,W)， W={w(e)| e∈E}
7) 图G的中顶点的个数，
5
称为图G的阶；图中与某 个顶点相关联的边的数目，
@sum(node(j): f(j,9))=flow;
@for(arc:@bnd(0,f,c));
data: c= 0 2.5 0 5.6 6.1 0 0 0 0 0 0 7.1 0 0 3.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.4 0 0 0 0 0 4.9 0 7.4 0 0 0 2.4 0 0 0 7.2 5.7 0 0 0 0 3.8 0 0 0 0 5.3 4.5 0 0 0 0 0 3.8 0 0 6.7 0 0 0 0 0 0 0 0 7.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0; enddata
s.t:
v jV
f
(vi
,
v
j
)
v jV
f
(v
j
,
vi
在Matlab中使用网络分析工具箱进行社交网络分析
在Matlab中使用网络分析工具箱进行社交网络分析在Matlab中使用网络分析工具进行社交网络分析社交网络是指由各种社会关系构成的网状结构，它主要通过人们之间的联系和互动来传播信息、分享资源和建立社会关系。
而随着信息技术的迅速发展，人们对于社交网络的研究越来越重要。
在这个时候，使用网络分析工具箱就成为了进行社交网络分析的一种重要手段。
Matlab是一种强大的科学计算与数据分析工具，它不仅拥有丰富的数学计算函数库，而且还提供了一系列用于网络分析的工具箱。
在Matlab中，我们可以使用network对象来表示和操作网络结构。
这个对象可以通过添加节点和边的方式来构建网络。
而对于实际的社交网络，可以通过抓取社交媒体上的数据或者通过人工调查的方式来获取。
首先，我们需要导入网络数据。
在Matlab中，我们可以将网络数据以邻接矩阵的形式读入，并使用network对象的createFromAdjacencyMatrix方法将其转换为network对象。
邻接矩阵描述了网络中节点之间的连接关系，其中的每一个元素代表了两个节点之间的连接强度。
在社交网络中，通常使用1表示两个节点之间存在联系，0表示不存在。
除了邻接矩阵，我们还可以使用边表和节点表来描述网络结构。
接下来，我们可以使用network对象提供的各种方法来分析网络结构。
例如，我们可以使用degree函数计算网络中每个节点的度数，即与该节点相连的边的数量。
度数反映了节点在网络中的重要性，度数越高，说明节点的连接越多，影响力也就越大。
我们也可以使用betweennessCentrality函数来计算每个节点的介数中心性。
介数中心性反映了节点在网络中的中介程度，介于节点之间流通的信息越多，说明该节点在信息传播中具有更重要的角色。
除了节点分析，我们还可以进行网络的整体分析。
例如，我们可以使用clusterCoefficiency函数计算网络的聚类系数。
聚类系数是网络中节点之间形成闭合三角形的概率，聚类系数越高，说明网络中的节点之间联系更加紧密。
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2、最小支撑树问题
某一地区有若干个主要城市，现准备修建高速公 路把这些城市连接起来，使得从其中任何一个城 市都可以经高速公路直接或间接到达另一个城市 。假定已经知道了任意两个城市之间修建高速公 路成本，那么应如何决定在哪些城市间修建高速 公路，使得总成本最小？
2021/4/14
3、 指派问题 Assignment problem
图论与网络分析
(Graph Theory and Network Analysis)
一、图论的基本概念 二、网络分析算法 三、Matlab实现
涉及网络优化的数学建模问题
1、最短路问题 货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物 从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵 横交错，因此有多种行车路线，这名司机应 选择哪条线路呢？假设货柜车的运行速度是 恒定的，那么这一问题相当于需要找到一条 从甲地到乙地的最短路。
DG=sparse61223445561,26354163435,W；
view(biograph(DG,[],'ShowWeights','on'))
UG trilDGDG'
view(biograph(UG,[],'ShowWeights','on'))
5. 树
例1 已知有5个城市，要在它们之间架设电 话线网，要求任2城市都可通话（允许通过其它城 市），并且电话线的根数最少。
1
0
1 1 0 1
1
01
1
邻接矩阵为对称阵，
简单图对角线元素为0
3 . 链与圈
链 : 由 G 中 的 某 些 点 与 边 相 间 构 成 的 序 列 v 1 e 1 v2e2 ek 1 vk，
若 满 足 ei [vi,vi 1],则 称 此 边 点 序 列 为 G 中 的 一 条 链 。 链 在 M atlab 中 的 存 储 ： 只 储 存 顶 点 标 号
圈 ： 封 闭 的 链 。
连 通 图 ： 图 G 中 任 二 点 间 至 少 存 在 一 条 链 。
4. 有向图与无向图
图 G (V ,E ),也 可 记 G (vk,[vi,vj]).若 点 对 [vi,vj]无 序 ，
称 G 为 无 向 图 ； 否 则 称 G 为 有 向 图 。 为 区 别 起 见 ， 称 有 向 图 的 边 为 弧 ， 记 （ vi,vj),在 图 上 用 箭 线 表 示 。
2021/4/14
5 、旅行商问题 Traveling salesman problem
一名推销员准备前往若干城市推销产 品。如何为他设计一条最短的旅行 路线？ （从驻地出发，经过每个城 市恰好一次，最后返回驻地）
2021/4/14
6、运输问题 Transportation problem
某种原材料有 M个产地，现在需要将原材料从产 地运往 N个使用这些原材料的工厂。假定 M个产 地的产量和 N家工厂的需要量已知，单位产品从 任一产地到任一工厂的运费已知，那么如何安排 运输方案可以使总运输成本最低？
2021/4/14
一、图论的基本概念
1 . 图与子图
图 G (V ,E )， 其 中 V v 1, ,vn为 顶 点 集 ，
E e 1, ,em 为 边 集 。
子 图 G 1 ( V 1 ,E 1 ) ,其 中 V 1 V ,E 1 E 。
如 G： v1
e1 e2
v2
G1： v1
e2
v2
e5
v1
v5
v2
v3
v4
树——无圈的连通图，记为T。 特点：连通、无圈。
v1
v2 v3
v5 v4
树的性质：（1）树的任2点间有且仅有1链； （2）在树中任去掉1边，则不连通； （3）在树中不相邻2点间添1边，恰成1圈； （4）若树T有n个顶点，则T有n-1条边。
2021/4/14
问题的两个共同特点
（1）目的都是从若干可能的安排或方案中寻求 某种意义下的最优安排或方案，数学问题称 为最优化或优化问题。
（2）它们都可用图形形式直观描述，数学上把这 种与图相关的结构称为网络。图和网络相关 的最优化问题就是网络最优化。 网络优化问题是以网络流为研究的对象，常 常被称为网络流或网络流规划等。
比较：
无向图： [vi ,边 v j ]，链 有向图：v弧 i ,v（ j），路
，圈 ，回路
有向图的存储： 行为起点，列为终点 aij 1 存 在 弧 viv j 赋权图：边有长度
7
1
v1
8
v5
v2 3
v3
4
2 v4
赋 权 图 在 M a t l a b 中 的 存 储 ：
W=.41 .99 .51 .32 .15 .45 .38 .32 .36 .29 .21;
称 v 1 与 v 2 相 邻 ； 边 e 1 与 e 2 有 公 共 点 ， 称 e 1 与 e 2 相 邻 。 图在计算机中的表示：
关 联 矩 阵 ： n*m或 者 是 m*n
1 1 1 0 1 0 0
1
1
0
0
0
1
0
0 0 1 1 0 1 0
0
0
01
1
0
1
邻 接 矩 阵 ： n*n
0 1 1 1
e3
e6
e5
e3
e6
e7 v4
e4
v3
v4
e4
v3
简单图：无自环、无重边的图。
• |V|=n表示图G中节点个数为n，此节点个数 n也称为图G的阶
• |E|=m表示图G中边的个数为m • 任一顶点相关联的边的数目称为该顶点的
度
• 完全图：任意两点有边相连，用 K n 表示
完全图的边，和每点的度是多少？
2021/4/14
2 . 关联与相邻 关 联 （ 边 与 点 关 系 ） ： 若 e 是 v 1 , v 2 二 点 间 的 边 ，
记 e [v 1 ,v 2 ],称 v 1 (或 v 2 )与 e 关 联 。
邻 接 （ 边 与 边 、 点 与 点 ） ： 点 v 1 与 v 2 有 公 共 边 ，
一家公司经理安排N名员工去完成N项任务，每 人一项。由于各员工的特点不同，不同的员工 去完成同一项任务时所获得的回报不同。如何 分配工作方案可以使总回报最大？
2021/4/14
4、中国邮递员问题 Chinese postman problem
一名邮递员负责投递某个街区的邮件。如何为 他（她）设计一条最短的投递路线（从邮局出 发，经过投递区内每条街道至少一次，最后返 回邮局）？ 我国管梅谷教授1960年首先提出， 国际上称之为中国邮递员问题。