图的遍历与最小生成树

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第15讲图的遍历

第15讲图的遍历

V6
V8
V8
V7
V5 深度优先生成树
V8 V1
V2
V3
V4 V5 V6 V7
V8 广度优先生成树
27
例A
B
CD E
F
GH
I
K
J
L
M
A
D
G
LCF
KI E
H M
JB
深度优先生成森林
28
二、图的连通性问题
▪1、生成树和生成森林
▪ 说明
G
▪ 一个图可以有许多棵不同的生成树
KI
▪ 所有生成树具有以下共同特点:
g.NextAdjVex(v, w))
{
if (g.GetTag(w) == UNVISITED)
{
g.SetTag(w, VISITED);
g.GetElem(w, e);
Visit(e);
q.InQueue(w);
}
}}}
24
一、图的遍历 两种遍历的比较
V0
V1 V4
V0
V1 V4
V3
V2 V5
16
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V1
V4
V5 V6
V7
V8
遍历序列: V1
17
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V2 V3
V4
V5 V6
V7
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遍历序列: V1 V2 V3
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一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2

求最小生成树问题,常用的方法

求最小生成树问题,常用的方法

求最小生成树问题,常用的方法最小生成树(Minimum Spanning Tree)问题是一个经典的图论问题,其涉及到给定一个加权无向图,求其最小的生成树。

在实际问题中,求解最小生成树问题非常重要。

例如,最小生成树问题被广泛应用于网络设计、电路布线、机器学习等众多领域。

本文将介绍求解最小生成树问题的常用方法,包括Kruskal算法、Prim算法和Boruvka算法。

我们将详细介绍这些算法的原理和步骤,并给出各种算法的优缺点和适用情况。

1. Kruskal算法Kruskal算法是一种基于贪心策略的算法。

它首先将所有边按照权重大小排序,然后从小到大遍历边。

对于每个边,如果它连接了两个不同的连通块,则将这两个连通块合并成一个。

重复这个过程,直到所有的边都被考虑完。

最终的联通块就构成了最小生成树。

Kruskal算法具有简单、高效、容易实现的特点。

它的时间复杂度为O(E log E),其中E为边的数量。

Kruskal 算法的实现需要使用并查集。

Kruskal算法的优点是它是一种局部最优的策略,因此它能够在众多情况下得到最优解。

另外,它能够处理稀疏图和稠密图,因为它不需要全局访问图的结构。

2. Prim算法Prim算法也是一种基于贪心策略的算法。

它从一个任意的节点开始,不断加入与已经加入的节点相邻的最短边,直到所有节点都被加入。

这个过程类似于将一个连通块逐渐扩张为最小生成树。

Prim算法的时间复杂度为O(E log V),其中E为边的数量,V为节点的数量。

Prim算法的实现需要使用堆数据结构来进行边的最短距离的管理。

Prim算法的优点是它比Kruskal算法更加容易实现和理解。

另外,Prim算法能够处理不连通图,因为它从任意一个节点开始加入边。

此外,Prim算法也能够处理含有负权重的边的图。

3. Boruvka算法Boruvka算法是一种基于分治策略的算法。

它首先将所有的节点看作单独的连通块,然后每个连通块都选择当前权重最小的边加入。

graph

graph
算法流程: 维护一个集合,一开始集合的元素为任意一点,每次找到 一条权值最小的边,且该边连接了集合内一点和集合外一点, 将这条边加入到最小生成树中,并且将集合外一点加入到集合 内。循环往复,直到所有的点都被加入了集合内。 prim算法实质上就是模拟了一课最小生成树的生长过程。 关于具体实现,可以维护一个堆,里面存放所有横跨集合 内一点和集合外一点的边的权值。选取一条边后,则要重新维 护堆,删去一些边,再加入一些边,由于每条边只入堆一次, 出堆一次,因此总的复杂度是ElogE的。
割顶: 连通图中的一个点,如果删去这个点和相关的边, 那么整个图就不再连通了。 (这里只讨论无向图中的桥和割顶) B A F E C D
在左图中,DE之间的边即为这张图中唯 一的一个桥。
而D,E则分别为这张图中的两个割顶。
G
桥和割顶
A B
A
F E C D G C D
B
E F
在dfs树中,我们不难发现,对于一个桥,必 然没有一条返祖边跨越这条边,反之,则必然 存在一条返祖边跨越这条边。
}
例2、phoneline (USACO)
有N(1<=n<=1000)个点,M(1<=m<=10000)条边, 寻找一条从结点1到结点N的路径,使得其中各 边长度的最大值最小。并且给定一个整数 K(0<=k<=300),可以使路径中的K条边长度变为 零。求最小的那个最大值。 乍看和最短路没有关系,因为要求最大值最小。
时间复杂度同最短路径
Sec.3 最小生成树
最小生成树的定义:对于一个连通的带权图,选取一些边,使 得整个图连通,并且所选边的权值和最小。这些边与点所构成 的集合就是最小生成树。
3
4 4
3

计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释在计算机领域中,图(Graph)是一种常见的数据结构,用于描述对象之间的关系和相互作用。

图的概念最早由数学家欧拉提出,并且在计算机科学中得到广泛运用。

本文将从图的基本概念和操作开始,逐步介绍计算机中图的相关术语和应用。

1. 图的基本概念图由节点(Node)和边(Edge)组成。

节点表示对象或实体,边表示节点之间的连接关系。

图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph)。

在有向图中,边具有方向性,表示从一个节点流向另一个节点;而在无向图中,边没有方向性,表示两个节点之间的相互关系。

2. 图的存储方式为了在计算机中表示和处理图,常见的存储方式有邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)。

邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列表示节点,矩阵的值表示节点之间是否有边相连。

邻接表则使用链表的形式来表示节点之间的连接关系,每个节点对应一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。

3. 图的遍历图的遍历是指沿着图中的路径,依次访问所有节点的过程。

常见的图遍历算法有深度优先搜索(Depth-First Search)和广度优先搜索(Breadth-First Search)。

深度优先搜索先选择一个起始节点,沿着路径一直深入直到无法继续,然后回溯到其他未访问的节点,继续深入;而广度优先搜索则是从起始节点开始,并逐层扩展,逐层访问。

4. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径,即路径上边的权值之和最小。

其中,最常用的最短路径算法是狄克斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)。

该算法通过逐步更新节点到其他节点的距离,找到起始节点到目标节点的最短路径。

5. 拓扑排序拓扑排序(Topological Sorting)是一种对有向无环图进行排序的算法。

在有向图中,如果节点 A 的边指向节点 B,那么 B 必须在 A 之后才能出现在排序结果中。

七图

七图

n图的基本概念n图的存储结构n图的遍历与连通性n最小生成树n最短路径n活动网络7.1图的基本概念n图定义图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系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;E= {(x, y) |x, y ∈V }或E= {<x, y>|x, y ∈V&& Path(x, y)}是顶点之间关系的有穷集合,也叫做边(edge)集合。

Path(x, y)表示从x 到y 的一条单向通路, 它是有方向的。

n有向图与无向图在有向图中,顶点对<x, y>是有序的。

在无向图中,顶点对(x, y)是无序的。

n完全图若有n 个顶点的无向图有n(n-1)/2 条边, 则此图为完全无向图。

有n 个顶点的有向图有n(n-1) 条边, 则此图为完全有向图。

邻接顶点如果(u, v) 是E(G) 中的一条边,则称u 与v 互为邻接顶点。

n权某些图的边具有与它相关的数,称之为权。

这种带权图叫做网络。

n 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。

n顶点v 的入度是以v 为终点的有向边的条数, 记作ID(v ); n顶点v 的出度是以v 为始点的有向边的条数, 记作OD(v )。

n 在有向图中, 顶点的度等于该顶点的入度与出度之和。

n 路径在图G =(V , E ) 中, 若从顶点v i 出发, 沿一些边经过一些顶点v p 1, v p 2, …, v pm ,到达顶点v j 。

则称顶点序列( v i v p 1 v p 2 ... v pm v j )为从顶点v i 到顶点v j 的路径。

它经过的边(v i , v p 1)、(v p 1, v p 2)、...、(v pm ,v j )应是属于E 的边。

n 路径长度u 非带权图的路径长度是指此路径上边的条数。

生成树算法的三个步骤

生成树算法的三个步骤

生成树算法的三个步骤生成树是图论中的重要概念,它描述了一个连通图的一个子图,该子图包含了图中的所有顶点,并且是无环的。

生成树算法是用来找到一个连通图的生成树的一种方法。

本文将介绍生成树算法的三个步骤:图的遍历、边的选择和生成树的构建。

一、图的遍历图的遍历是生成树算法的第一步,它的目的是将图中的所有顶点访问一遍。

常用的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

深度优先搜索是通过递归的方式进行遍历,从某个顶点开始,先访问它的一个邻接顶点,然后再递归地访问该邻接顶点的邻接顶点,直到所有顶点都被访问过。

广度优先搜索是通过队列的方式进行遍历,从某个顶点开始,先访问它的所有邻接顶点,然后再依次访问这些邻接顶点的邻接顶点,直到所有顶点都被访问过。

二、边的选择边的选择是生成树算法的第二步,它的目的是选择一些边,使得这些边构成一个连通图的生成树。

常用的边的选择算法有最小生成树算法和最大生成树算法。

最小生成树算法的目标是选择一些边,使得这些边的权值之和最小。

常用的最小生成树算法有普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。

普里姆算法是从一个顶点开始,每次选择一条最小权值的边,将该边连接的顶点加入到生成树中,直到所有顶点都被加入到生成树中。

克鲁斯卡尔算法是先将所有边按照权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,如果这条边连接的两个顶点不在同一个连通分量中,则将这条边加入到生成树中。

最大生成树算法的目标是选择一些边,使得这些边的权值之和最大。

常用的最大生成树算法有逆克鲁斯卡尔算法和逆普里姆算法。

逆克鲁斯卡尔算法和逆普里姆算法的原理与克鲁斯卡尔算法和普里姆算法相反。

三、生成树的构建生成树的构建是生成树算法的第三步,它的目的是根据选择的边构建一个生成树。

生成树可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否有边。

邻接表是一种链表的数据结构,其中的每个节点表示一个顶点,节点的值表示该顶点的邻接顶点。

第7章 图3图的遍历PPT课件

第7章 图3图的遍历PPT课件

123
1
AB
E
A
7D C5 G4
7D
23
B
E
C5 G4
6F H
I
89
前进 回退
深度优先搜索过程
6F H
I
89
深度优先搜索树
7
LOGO
•由以上图示过程可知,深度遍历是一个递归的过程
8
voLidOGTOraverseGraph(AdjMatrix *g)/*算法7.3
{ int vi; for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) visited[vi]=False; //访问标志数组初始 for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) //循环调用深度遍历连通子图的操作 if (!visited[vi]) DepthFirstSearch74(g,vi); //若图g是连通图,则此循环 调用函数只执行一次 //DepthFirstSearch75(g,vi); //DepthFirstSearch77(g,vi); //BreadthFirstSearch(g,vi)9; }
w=NextAdjVertex(g,v0,w);
/*找下一个邻接点*/
}}
12
12
B
E
C4 G3
w=3
H
6
void DepthFirstSearch74(AdjMatrix *g, int v0)/*算法7.4, 未具LO体GO展开邻接矩阵(邻接表)的深度优先遍历算法*/
{ int w;
v0=‘A’ v0=‘B’ v0=‘E’ v0=‘G’
visited[v0]=True;

《数据结构》第 7 章 图

《数据结构》第 7 章 图

v3
v4 v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5

一个图可以有许多棵不同的生成树。 所有生成树具有以下共同特点: 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同; 生成树是图的极小连通子图; 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边; 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的; 在生成树中再加一条边必然形成回路。 含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} v1 v2
有向图
v3
v4
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 边:若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR,则以 无序对 (v, w) 代表这两个有序对,表示 v 和 w 之 间的一条边,此时的图称为无向图。 G2 = (V2, E2) V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}
第七章 图
E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} v1
G2
v3
v2
无向图
v4
v5
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
例:两个城市 A 和 B ,如果 A 和 B 之间的连线的涵义是 表示两个城市的距离,则<A, B> 和 <B, A> 是相同的, 用 (A, B) 表示。 如果 A 和 B 之间的连线的涵义是表示两城市之 间人口流动的情况,则 <A, B> 和 <B, A> 是不同的。 北京 <北京,上海> (北京,上海) <上海,北京> <北京,上海> 北京 上海 上海
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图论1——图的遍历与图的最小生成树一、图的遍历图的遍历:从图的某顶点出发,访问图中所有顶点,并且每个顶点仅访问一次。

在图中,访问部分顶点后,可能又沿着其他边回到已被访问过的顶点。

为保证每一个顶点只被访问一次,必须对顶点进行标记,一般用一个辅助数组visit[n]作为对顶点的标记,当顶点vi未被访问,visit[i]值为0;当vi已被访问,则visit[i]值为1。

有两种遍历方法(它们对无向图,有向图都适用)深度优先遍历广度优先遍历1、深度优先遍历从图中某顶点v出发:1)访问顶点v;2)依次从v的未被访问的邻接点出发,继续对图进行深度优先遍历;对于给定的图G=(V,E),首先将V中每一个顶点都标记为未被访问,然后,选取一个源点v V,将v标记为已被访问,再递归地用深度优先搜索方法,依次搜索v的所有邻接点w。

若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,如果从v出发有路的顶点都已被访问过,则从v的搜索过程结束。

此时,如果图中还有未被访问过的顶点(该图有多个连通分量或强连通分量),则再任选一个未被访问过的顶点,并从这个顶点开始做新的搜索。

上述过程一直进行到V中所有顶点都已被访问过为止。

例:在下图中,从V0开始进行一次深度遍历的过程如图所示:深度优先遍历得到的遍历序列为:序列1:V0,V1,V3,V7,V4,V2,V5,V6序列2:V0,V1,V4,V7,V3,V2,V5,V6由于没有规定访问邻接点的顺序,深度优先序列不是唯一的。

但是,当采用邻接表存储结构并且存储结构已确定的情况下,遍历的结果将是确定的。

例如:对下图(a)的邻接表存储(图b)的遍历过程如图(c)。

图a 图b图cDFS序列:c0 → c1→ c3→ c4→ c5→ c2采用邻接表存储结构的深度优先遍历算法实现:Pascal语言:procedure dfs(g:adjgraph;i:integer);varp:edgenode;beginwriteln('visit vertex:',g.adjlist[i]^.vertex);visited[i]:=true;p:=g.adjlist[i]^.firstedge;while p<>nil dobeginif not visited[p^.adjvex]then dfs(g,p^.adjvex);p:=p^.next;end;end;procedure dfstraverse(g:adjgraph);vari:integer;beginfor i:=1to g.n dovisited[i]:=false;for i:=1to g.n doif not visited[i]then dfs(g,i);end;C语言:/*********************************************************//* 图的深度优先遍历算法 *//* 文件名:dfs.c 函数名:dfs()、dfstraverse() *//********************************************************/int visited[m];void dfs(adjgraph g,int i){/*以vi为出发点深度优先遍历顶点vi所在的连通分量*/edgenode*p;printf("visit vertex: %c \n",g.adjlist[i].vertex);/*访问顶点i*/visited[i]=1;p=g.adjlist[i].firstedge;while(p)/*从p的邻接点出发进行深度优先搜索*/{if(!visited[p->adjvex])dfs(g,p->adjvex);/*递归*/p=p->next;}}void dfstraverse(adjgraph g){/* 深度优先遍历图g */int i;for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;/*初始化标志数组*/for(i=0;i<g.n;i++)if(!visited[i])/*vi未访问过*/dfs(g,i);}图的深度优先遍历算法(邻接表表示法)算法分析:对于具有n个顶点和e条边的无向图或有向图,遍历算法dfstraverse对图中每个顶点至多调用一次dfs。

从dfstraverse中调用dfs或dfs内部递归调用自己的最大次数为n。

当访问某顶点v i时,dfs的时间主要耗费在从该顶点出发搜索它的所有邻接点上。

用邻接表表示图时,需搜索第i个边表上的所有结点,因此,对所有n个顶点访问,在邻接表上需将边表中所有O(e)个结点检查一遍。

所以,dfstraverse算法的时间复杂度为O(n+e)。

2、广度优先遍历图中某未访问过的顶点v i出发:1)访问顶点v i;2)访问v i的所有未被访问的邻接点w1 ,w2 , …w k;3)依次从这些邻接点出发,访问它们的所有未被访问的邻接点; 依此类推,直到图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问;例如:求图G 的以V0起点的广度优先序列。

以V0起点的广度优先序列为:V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7从C0出发的BFS序列为:c0→ c1→ c2→ c3→ c4→ c5由于没有规定访问邻接点的顺序,广度优先序列不是唯一的。

广度优先算法:从图中某顶点v i出发:1)访问顶点v i ;(容易实现);2)访问vi 的所有未被访问的邻接点w1 ,w2 , …w k;3)依次从这些邻接点(在步骤2)访问的顶点)出发,访问它们的所有未被访问的邻接点; 依此类推,直到图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问;为实现3),需要保存在步骤(2)中访问的顶点,而且访问这些顶点邻接点的顺序为:先保存的顶点,其邻接点先被访问。

在广度优先遍历算法中,需设置一队列Q,保存已访问的顶点,并控制遍历顶点的顺序。

C语言:数据结构:1)全局标志数组int visited[m]; /*全局标志向量*/2)邻接表存储结构/******************************************************//* 图的广度优先遍历算法 *//* 程序名bfs.c 函数名bfs()、bfstraverse() *//******************************************************/void bfs(adjgraph g,int i){int j;/*从顶点i出发广度优先遍历顶点i所在的连通分量*/edgenode*p;int queue[20],head,tail;/*FIFO队列*/head=-1;tail=-1;/*初始化空队列*/printf("%c ",g.adjlist[i].vertex);/*访问源点v*/visited[i]=1;queue[++tail]=i;/*被访问结点进队*/while(tail>head)/*当队列非空时,执行下列循环体*/{j=queue[++head];/*出队*/p=g.adjlist[j].firstedge;while(p)/*广度优先搜索邻接表*/{if(visited[p->adjvex]==0){printf("%c ",g.adjlist[p->adjvex].vertex);queue[++tail]=p->adjvex;visited[p->adjvex]=1;}p=p->next;}}}int bfstraverse(adjgraph g,datatype v){int i,count=0;/*广度优先遍历图g*/for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;/*初始化标志数组*/ i=loc(g,v);/*寻找顶点v在邻接表中的位序*/if(i!=-1){count++;/*连通分量个数加1*/bfs(g,i);}for(i=0;i<g.n;i++)if(!visited[i])/*vi未访问过*/{printf("\n");count++;/*连通分量个数加1*/bfs(g,i);/*从顶点i出发广度优先遍历图g*/}return count;/*返回无向图g中连通分量的个数*/}Pascal语言function loc(g:adjgraph;v:datatype):integer;vari:integer;beginfor i:=1to g.n doif g.adjlist[i]^.vertex=v then exit(i);exit(-1);end;procedure bfs(g:adjgraph;i:integer);varqueue:array[1..20]of integer;head,tail,j:integer;p:edgenode;beginhead:=0;tail:=0;write(g.adjlist[i]^.vertex);visited[i]:=true;inc(tail);queue[tail]:=i;while tail>head dobegininc(head);j:=queue[head];p:=g.adjlist[j]^.firstedge;while p<>nil dobeginif not visited[p^.adjvex]thenbeginwrite(g.adjlist[p^.adjvex]^.vertex);inc(tail);queue[tail]:=p^.adjvex;visited[p^.adjvex]:=true;end;p:=p^.next;end;end;end;function bfstraverse(g:adjgraph;v:datatype):integer; vari,count:integer;begincount:=0;for i:=1to g.n do visited[i]:=false;i:=loc(g,v);if i<>-1thenbegininc(count);bfs(g,i);end;for i:=1to g.n doif not visited[i]thenbeginwriteln;inc(count);bfs(g,i);end;exit(count);end;二、图的生成树与最小生成树对于一个无向的连通图G=(V,E),设G'是它的一个子图,如果G'中包含了G中所有的顶点(即V(G')=V(G))且G'是无回路的连通图,则称G'为G一棵的生成树。

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