有向图与无向图的性质与算法
图论知识点
图论知识点摘要：图论是数学的一个分支，它研究图的性质和应用。
图由节点（或顶点）和连接这些节点的边组成。
本文将概述图论的基本概念、类型、算法以及在各种领域的应用。
1. 基本概念1.1 节点和边图由一组节点（V）和一组边（E）组成，每条边连接两个节点。
边可以是有向的（指向一个方向）或无向的（双向连接）。
1.2 路径和环路径是节点的序列，其中每对连续节点由边连接。
环是一条起点和终点相同的路径。
1.3 度数节点的度数是与该节点相连的边的数量。
对于有向图，分为入度和出度。
1.4 子图子图是原图的一部分，包含原图的一些节点和连接这些节点的边。
2. 图的类型2.1 无向图和有向图无向图的边没有方向，有向图的每条边都有一个方向。
2.2 简单图和多重图简单图是没有多重边或自环的图。
多重图中，可以有多条边连接同一对节点。
2.3 连通图和非连通图在无向图中，如果从任意节点都可以到达其他所有节点，则称该图为连通的。
有向图的连通性称为强连通性。
2.4 树树是一种特殊的连通图，其中任意两个节点之间有且仅有一条路径。
3. 图的算法3.1 最短路径算法如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，用于在加权图中找到从单个源点到所有其他节点的最短路径。
3.2 最大流最小割定理Ford-Fulkerson算法用于解决网络流中的最大流问题。
3.3 匹配问题如匈牙利算法，用于解决二分图中的匹配问题。
4. 应用4.1 网络科学图论在网络科学中有广泛应用，如社交网络分析、互联网结构研究等。
4.2 运筹学在运筹学中，图论用于解决物流、交通网络优化等问题。
4.3 生物信息学在生物信息学中，图论用于分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
5. 结论图论是数学中一个非常重要和广泛应用的领域。
它不仅在理论上有着深刻的内涵，而且在实际应用中也发挥着关键作用。
随着科技的发展，图论在新的领域中的应用将会不断涌现。
本文提供了图论的基础知识点，包括概念、图的类型、算法和应用。
图论导引参考答案
图论导引参考答案图论导引参考答案图论是数学中的一个分支，研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点和边组成，节点表示对象，边表示对象之间的连接关系。
图论在计算机科学、网络分析、社交网络等领域有着广泛的应用。
本文将介绍图论的基本概念和常见算法，并提供一些参考答案来帮助读者更好地理解和应用图论。
一、图的基本概念1.1 有向图和无向图图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图中，边有方向，表示节点之间的单向关系；而无向图中，边没有方向，表示节点之间的双向关系。
1.2 路径和环路径是指图中一系列节点和边的连续序列，路径的长度为路径中边的数量。
如果路径的起点和终点相同，则称之为环。
1.3 连通图和连通分量在无向图中，如果任意两个节点之间都存在路径，则称该图为连通图。
连通图中的极大连通子图称为连通分量。
1.4 强连通图和强连通分量在有向图中，如果任意两个节点之间都存在路径，则称该图为强连通图。
强连通图中的极大强连通子图称为强连通分量。
二、图的存储方式2.1 邻接矩阵邻接矩阵是一种常见的图的存储方式，使用一个二维矩阵来表示图中节点之间的连接关系。
矩阵的行和列分别表示节点，矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。
2.2 邻接表邻接表是另一种常见的图的存储方式，使用一个数组和链表的结构来表示图中节点之间的连接关系。
数组中的每个元素表示一个节点，链表中的每个节点表示与该节点相连的边。
三、常见图算法3.1 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历图的算法。
从图中的一个节点开始，沿着一条路径一直深入直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续深入其他路径。
DFS可以用于判断图的连通性、寻找路径等问题。
3.2 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索也是一种用于遍历图的算法。
从图中的一个节点开始，先访问其所有相邻节点，然后再依次访问这些节点的相邻节点，以此类推。
BFS可以用于计算最短路径、寻找连通分量等问题。
3.3 最小生成树算法最小生成树算法用于求解一个连通图的最小生成树，即包含图中所有节点且边的权重之和最小的子图。
算法与数据结构课设(有向图,无向图,有向网,无向网)
算法与数据结构课程设计报告系（院）：计算机科学学院专业班级：教技1001姓名：李##学号： ******### 指导教师：***设计时间：2012.6.16 - 2012.6.24设计地点：4号楼2号机房目录一、设计方案 (1)二、实现过程以及代码 (2)三、测试 (20)四、结论和分析 (23)五、难点和收获 (23)一、 设计方案1.程序设计基本过程：拿到课程设计任务书，按照要求，需要设计有向图、有向网、无向图 、无向网四种图，以及邻接矩阵、邻接表两种数据存储结构，三层以上的显示菜单。
图的操作中又包含了有关线性表、栈和队列的基本操作。
由于显示菜单已给出，剩下的任务就是把函数写入其中。
2.程序流程图：预定义 定义结构体 定义变量 各种函数3.程序设计的原理：图的操作都是以两种存储结构为基础的：邻接矩阵存储结构和邻接表存储结构，如有向图，有向网，无向图，无向网的创建，其他的操作都是在四种图创建后才开始进行的。
所以，首先必须理解两种存储结构的定义。
图的邻接矩阵存储结构即图的数组表示法。
用两个数组分别存储数据元素（如顶点）的信息和数据元素之间的关系（如边或弧）的信息。
用邻接矩阵存储结构的图具有以下几点特征：（一）：顶点数：vexnum ，边（弧）数：arcnum ，图的种类：kind ；（二）：邻接矩阵：arcs(1顶点关系类型:adj 2相关信息:*info)；（三）：顶点向量（顶点名）：vexs[]；其优点是以二维数组表示有n 个顶点的图时，需存放n 个顶点的信息和n*n 条弧的信息存储量。
借助邻接矩阵容易判定任意两个顶点之间是否有边或弧相连，并容易求出各个顶点的度。
缺点是时间复杂度是O （n*n ）,例如，构造一个具有n 个顶点和e 条边的无向网的时间复杂度为O （n*n+e*n ）。
图的邻接表存储结构是图的一种链式存储结构。
对图中的每个顶点建立一个单链表，每个结点由三个域组成，邻接点域adjvex （弧尾在邻接表链表中的位序），链域nextarc （下一条弧），数据域info(权值)。
图论
图论1．图的基本概念图：由一些点和连接两点间的连线组成图1在这个图中，521,,,v v v 称为这个图的顶点，顶点之间的连线621,,,e e e 称为这个图的边。
通常我们用V 表示一个图中所有顶点的集合，用E 表示一个图中所有边的集合。
于是一个图G 通常被定义为()E V G ,=，在上图中{}521,,,v v v V =，{}621,,,e e e E = 图的阶数：一个图中含有的顶点数。
例如上图中含有5个顶点，故上图称为5阶图 有向边（弧）：如果在图的定义中要求边e 对应的序偶><b a ,是有序的，即前后顺序是不能颠倒的，则称边e 为有向边或弧。
无向边：如果在图的定义中要求边e 对应的序偶><b a ,是无序的，即前后顺序是可以颠倒的，则称边e 为无向边无向图：如果一个图中的每一条边都是无向边，则称这个图为无向图 有向图：如果一个图中的每一条边都是有向边，则称这个图为有向图 如果图的某个顶点和某条边是相联的，则称它们是相关联的顶点的次数：在无向图中把与某个顶点相关联的边数称为该顶点的次数。
环算两次，顶点v 的次数记为()v d在有向图中从顶点v 出去的边数，称为顶点v 的出度，记为()v d +进入顶点v 的边数，称为顶点v 的入度，记为()v d-，()()()v d v dv d -++=定理：一个图中所有的顶点的次数之和等于边数之和的两倍 推论：任何图中奇数次顶点的总数必为偶数例：一次聚会中，认识奇数个人的人数必为偶数 孤立点：次数为0的顶点。
图2 图3多重边：在图中，如果两个顶点之间的边多于一条，那么这几条边就称为多重边。
多重图：含有多重边的图环：如果图中某条边的起点和终点为同一个顶点，那么称这条边为环 简单图：既没有多重边又没有环的图在图中如果顶点i v 和j v 之间至少存在一条边，那么称顶点i v 和j v 是相邻的。
如果边i e 和j e 之间至少有一个共同顶点，则称边i e 和j e 是相邻的子图：设有图()111,E V G =和()221,E V G =，如果21V V ⊆并且21E E ⊆，则称图1G 是图2G 的一个子图生成子图：，如果21V V =并且21E E ⊆，则称图1G 是图2G 的一个生成子图图4图5链：以顶点开始以顶点结束的顶点和边的非空有限交替序列 例如43152v e v e v 就是一条链，而4312v e v v 却不是一条链圈：如果一条链的起点和终点是同一个顶点，则称这条链是一个圈如21152v e v e v路：当一条链中所有边和所有顶点均不相同时就称这条链为路 回路：如果一个圈中的所有边均不向图并且除第一个顶点和最后一个顶点相同外其余顶点都不相同，则称这个圈为回路连通图：如果某个图中的任何两个顶点之间至少存在一条链，则称这个图为连通图在实际的应用中，经常会涉及到图中各个顶点之间的某种联系，例如，在城市公路交通图中，需要说明两个路口之间的路段的长度，这时就需要给图的边赋以某个数值（称为线权）或给顶点赋以某个数值（称为点权），我们把这种赋以了数值的图称为加权图或网络。
图论讲义-图的基本概念
到目前为止，判断两图同构 还只能从定义出发。判断过 程中不要将两图同构的必要 条件当成充分条件。
注意：在研究图的过程中，顶点的位置以及边的曲直长短 都是无关紧要的。而且也没有假定这些顶点和边都要在一 个平面上（正方体的顶点和棱也可构成图）。我们研究的 只是顶点的多少及这些边是连接那些顶点的。
五、顶点的度
若e=(u,v)，则表示u到v的一条边（Edge），此时的
图称为无向图(Undigraph)。
有向图（Digraph）、无向图(Undigraph)
V1 V4
V1
V5 V2 V3 V2 V3
V4
有向图（Digraph）、无向图(Undigraph)
例1、设V={v1,v2,v3,v4,}，E={e1,e2,e3,e4,e5}，满足e1=(v1,v2)，
六、路与图的连通性
v1 v2 v5
图G中，取Γ1=v1v2v3，
v3
v4
G
Γ2=v1v2v3v4v2， Γ3=v1v2v3v2v3v4 则 Γ1,Γ2,Γ3依次为长为2,4,5的 通路，其中Γ1与Γ2为简单通路， Γ1为基本通路。 由定义可看出,G中v1v2v5v1为 长为3的圈，v1v2v3v4v2v5v1为 长为6的简单回路。
e2=(v2,v3)，e3=(v2,v3)，e4=(v3,v4)，e5=(v4,v4),则G=(V,E)是一个图。图 中边集E的边也可直接由点对表示，而将E作为多重集（即允许E中有相同元素的 集合）。 例2、设V={v1,v2,v3,v4}，E={(v1,v2)，(v1,v2)，(v2,v3)}，则H=(V,E)是 一个图。 e
d (V ) 2m
i 1 i
n
五、顶点的度
推论：任何图（无向图或有向图）中，度为奇数的顶点个
应用离散数学有向图
1 0 0 1 1 0 1 0
6.1有向图概述
定义 设D=<V,E>为有向图, V={v1, v2, …, vn}, 令 ={
称(pij)n n为D地可达矩阵, 记作P(D), 简记为P.
性质: P(D)主对角线上地元素全为1. D强连通当且仅当P(D)地元素全为1.
性质:
(1)
a n (1)
j1 ij
d (vi ),
i 1,2,..., n
(2)
a n (1)
i1 ij
d (v j ),
j 1,2,..., n
(3)
a(1) ij
m
D中长度为
1 的通路数
i, j
(4)
a n (1)
i1 ii
D中长度为
1 的回路数
6.1有向图概述
有向图地邻接矩阵 例:
6.2 最短路径
Dijkstra算法步骤: 1,初始化阶段,设置辅助数组Dist,其中每个分量Dist[k] 表 示当前所求得地从源点到其余各顶点 k 地最短路径。 除了起点A外,所有节点地距离Dist设置为无穷大。 一般情况下,Dist[k] = <源点到顶点 k 地边上地权值>
或者 = <源点到其它顶点地路径长度> + <其它顶点到顶点 k 地边上地权值>。 2,更新邻居地距离。
(3) 1地总个数等于-1地总个数, 且都等于m
(4) 平行边对应地列相同
6.1有向图概述
有向图地邻接矩阵
定义 设有向图D=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, E={e1, e2, …,
em},
判断一个图是否有环 无向图 有向图
一、无向图：方法1：∙如果存在回路，则必存在一个子图，是一个环路。
环路中所有顶点的度>=2。
∙ n算法：第一步：删除所有度<=1的顶点及相关的边，并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。
第二步：将度数变为1的顶点排入队列，并从该队列中取出一个顶点重复步骤一。
如果最后还有未删除顶点，则存在环，否则没有环。
∙ n算法分析：由于有m条边，n个顶点。
i)如果m>=n，则根据图论知识可直接判断存在环路。
（证明：如果没有环路，则该图必然是k棵树k>=1。
根据树的性质，边的数目m = n-k。
k>=1，所以：m<n）ii)如果m<n 则按照上面的算法每删除一个度为0的顶点操作一次（最多n次），或每删除一个度为1的顶点（同时删一条边）操作一次（最多m次）。
这两种操作的总数不会超过m+n。
由于m<n，所以算法复杂度为O(n)。
∙注：该方法，算法复杂度不止O(V)，首先初始时刻统计所有顶点的度的时候，复杂度为(V + E)，即使在后来的循环中E>=V，这样算法的复杂度也只能为O(V + E)。
其次，在每次循环时，删除度为1的顶点，那么就必须将与这个顶点相连的点的度减一，并且执行delete node from list[list[node]]，这里查找的复杂度为list[list[node]]的长度，只有这样才能保证当degree[i]=1时，list[i]里面只有一个点。
这样最差的复杂度就为O(EV)了。
方法2：DFS搜索图，图中的边只可能是树边或反向边，一旦发现反向边，则表明存在环。
该算法的复杂度为O(V)。
方法3：摘自：/lzrzhao/archive/2008/03/13/2175787.aspx PS：此方法于2011-6-12补充假定：图顶点个数为M，边条数为E遍历一遍，判断图分为几部分（假定为P部分，即图有P 个连通分量）对于每一个连通分量，如果无环则只能是树，即：边数＝结点数－1只要有一个满足边数> 结点数－1原图就有环将P个连通分量的不等式相加，就得到：P1:E1=M1-1P2:E2=M2-1...PN:EN>MN-1所有边数(E) > 所有结点数(M) - 连通分量个数(P)即： E + P > M 所以只要判断结果 E + P > M 就表示原图有环，否则无环.实例代码如下：1.#include<iostream>2.#include<malloc.h>ing namespace std;4.#define maxNum 100 //定义邻接举证的最大定点数5.int visited[maxNum];//通过visited数组来标记这个顶点是否被访问过，0表示未被访问，1表示被访问6.int DFS_Count;//连通部件个数，用于测试无向图是否连通，DFS_Count=1表示只有一个连通部件，所以整个无向图是连通的7.int pre[maxNum];8.int post[maxNum];9.int point;//pre和post的值10.11.//图的邻接矩阵表示结构12.typedef struct13.{14.char v[maxNum];//图的顶点信息15.int e[maxNum][maxNum];//图的顶点信息16.int vNum;//顶点个数17.int eNum;//边的个数18.}graph;19.void createGraph(graph *g);//创建图g20.void DFS(graph *g);//深度优先遍历图g21.void dfs(graph *g,int i);//从顶点i开始深度优先遍历与其相邻的点22.void dfs(graph *g,int i)23.{24.//cout<<"顶点"<<g->v[i]<<"已经被访问"<<endl;25. cout<<"顶点"<<i<<"已经被访问"<<endl;26. visited[i]=1;//标记顶点i被访问27. pre[i]=++point;28.for(int j=1;j<=g->vNum;j++)29. {30.if(g->e[i][j]!=0&&visited[j]==0)31. dfs(g,j);32. }33. post[i]=++point;34.}35.36.void DFS(graph *g)37.{38.int i;39.//初始化visited数组，表示一开始所有顶点都未被访问过40.for(i=1;i<=g->vNum;i++)41. {42. visited[i]=0;43. pre[i]=0;44. post[i]=0;45. }46.//初始化pre和post47. point=0;48.//初始化连通部件数为049. DFS_Count=0;50.//深度优先搜索51.for(i=1;i<=g->vNum;i++)52. {53.if(visited[i]==0)//如果这个顶点为被访问过，则从i顶点出发进行深度优先遍历54. {55. DFS_Count++;//统计调用void dfs(graph *g,int i);的次数56. dfs(g,i);57. }58. }59.}60.void createGraph(graph *g)//创建图g61.{62. cout<<"正在创建无向图..."<<endl;63. cout<<"请输入顶点个数vNum:";64. cin>>g->vNum;65. cout<<"请输入边的个数eNum:";66. cin>>g->eNum;67.int i,j;68.//输入顶点信息69.//cout<<"请输入顶点信息："<<endl;70.//for(i=0;i<g->vNum;i++)71.// cin>>g->v[i];72.//初始画图g73.for(i=1;i<=g->vNum;i++)74.for(j=1;j<=g->vNum;j++)75. g->e[i][j]=0;76.//输入边的情况77. cout<<"请输入边的头和尾"<<endl;78.for(int k=0;k<g->eNum;k++)79. {80. cin>>i>>j;81. g->e[i][j]=1;82. g->e[j][i]=1;//无向图对称83. }84.}85.int main()86.{87. graph *g;88. g=(graph*)malloc(sizeof(graph));89. createGraph(g);//创建图g90. DFS(g);//深度优先遍历91.//连通部件数，用于判断是否连通图92. cout<<"连通部件数量：";93. cout<<DFS_Count<<endl;94.if(DFS_Count==1)95. cout<<"图g是连通图"<<endl;96.else if(DFS_Count>1)97. cout<<"图g不是连通图"<<endl;98.//各顶点的pre和post值99.for(int i=1;i<=g->vNum;i++)100. cout<<"顶点"<<i<<"的pre和post分别为："<<pre[i]<<" "<<post[i]<<endl;101.//cout<<endl;102.//判断无向图中是否有环103.if(g->eNum+DFS_Count>g->vNum)104. cout<<"图g中存在环"<<endl;105.else106. cout<<"图g中不存在环"<<endl;107.int k;108. cin>>k;109.return 0;110.}111./*112.输入：113.正在创建无向图...114.请输入顶点个数vNum:10115.请输入边的个数eNum:9116.请输入边的头和尾117.1 2118.1 4119.2 5120.2 6121.4 7122.5 9123.6 3124.7 8125.9 10126.*/注意：有向图不能使用此方法。
图的基本概念无向图及有向图
第16页，幻灯片共61页
1、无序积：A&B 设A、B为两集合，称 {{a,b}|a∈A∧b∈B}为A与B 的无序积，记作A&B。 为方便起见，将无序对{a,b}记作 ( a, b)。 ( a, b)＝(b, a) 例： 设A={a,b}, B={c,d}, 则A&B＝？ A&A＝？
A&B={( a, c), (a,d),( b,c),( b,d)} A&A={( a, a ),( a, b),( b, b)}
，共提供2m度。
推论：任何图中，度为奇数的顶点个数为偶数。
33 第33页，幻灯片共61页
问题研究
问题：在一个部门的25个人中间，由于意见不同，是否可能 每个人恰好与其他5个人意见一致？
解答：不可能。考虑一个图，其中顶点代表人，如果两个 人意见相同，可用边连接，所以每个顶点都是奇数度。 存在奇数个度数为奇数的图，这是不可能的。
关于图的基本概念无 向图及有向图
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图论的起源
图论是组合数学的一 个分支,它起源于 1736年欧拉的第一篇 关于图论的论文，这 篇论文解决了著名的
“哥尼斯堡七桥问 题” ，从而使欧拉 成为图论的创始人 。
第2页，幻灯片共61页
Байду номын сангаас
哥尼斯堡七桥问题解决方式
莱昂哈德·欧拉（Leonhard Euler）在1735年圆满地解决了
本章学习： 1. 无向图及有向图 2. 通路、回路、图的连通性 3. 图的矩阵表示
4. 最短路径及关键路径
14
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今日内容
无向图及有向图 图的一些相关概念 度 握手定理 子图相关概念 图同构
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有向图与无向图的性质与算法
1. 引言
在图论中，有向图和无向图是两种最基本的图模型。
它们在表达和解决各类实际问题时具有重要的应用价值。
本文将介绍有向图和无向图的性质以及相关算法，以便读者对其有更深入的理解。
2. 有向图的性质
有向图是由一系列顶点和有方向的边组成的图模型。
以下是有向图的几个重要性质：
2.1 有向边的方向性
与无向图不同，有向图中的边是有方向的，它们从一个顶点指向另一个顶点。
这种方向性在描述一些实际问题时非常有用，比如描述物流运输的路径。
2.2 顶点的入度和出度
有向图中的每个顶点都有一个入度和一个出度。
顶点的入度是指指向该顶点的边的数量，而出度是指从该顶点出发的边的数量。
通过计算入度和出度，我们可以了解顶点在图中的连接情况。
2.3 有向环和拓扑排序
有向图中存在一个重要的概念，即有向环。
有向环是指从一个顶点出发，经过若干个有向边后又回到该顶点的路径。
有向环在一些问题
的分析和解决中具有特殊意义。
而拓扑排序是一种常用的对有向无环图进行排序的方法，它可以按照顶点之间的依赖关系进行排序。
3. 无向图的性质
无向图是由一系列顶点和无方向的边组成的图模型。
以下是无向图的几个重要性质：
3.1 无向边的无方向性
与有向图不同，无向图中的边是无方向的，它们连接着两个顶点，代表了两个顶点之间的关系。
无向图可以用来表示一些没有方向性的问题，比如社交网络中的好友关系。
3.2 顶点的度数
无向图中的顶点的度数是指与该顶点相连的边的数量。
顶点的度数越高，说明该顶点在图中的重要性越高，具有更多的连接关系。
3.3 联通性和连通分量
无向图中有一个关键性质，即联通性。
若两个顶点之间存在一条连接它们的路径，则称这两个顶点是连通的。
连通分量则是将图中所有连通的顶点分为若干个集合，每个集合内的顶点都是连通的。
4. 算法与应用
4.1 有向图的最短路径算法
有向图中的最短路径算法是指寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的方法。
其中，Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的有向图最短路径算法。
它们在交通规划、网络路由等领域中有广泛应用。
4.2 无向图的最小生成树算法
无向图的最小生成树算法是指找出无向图中一棵包含所有顶点的最小权重的树，使得树中任意两个顶点之间都有边相连。
其中，Prim算法和Kruskal算法是常用的无向图最小生成树算法。
它们在电力网络规划、通信网络优化等领域中具有重要意义。
5. 结论
有向图和无向图是图论中两种最基础的图模型，它们分别具有不同的性质和应用场景。
掌握有向图和无向图的性质及相关算法，对于解决各类实际问题具有重要的帮助。
本文通过介绍有向图和无向图的性质以及相关算法，希望能够增进读者对图论的理解，并能够在实际问题中应用到图论的知识。