图论基本概念
图论及其应用

图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支,研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。
图论的应用广泛,涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。
本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。
图的基本概念图由顶点(Vertex)和边(Edge)组成,记作G=(V, E),其中V为顶点的集合,E为边的集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中的边具有方向性,即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。
有向图可以表示一种有序的关系,比如A到B有一条边,但B到A可能没有边。
有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
无向图无向图中的边没有方向性,任意两个顶点之间都有相互连接的边。
无向图可以表示一种无序的关系,比如A与B有一条边,那么B与A之间也有一条边。
无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。
常用图论算法图论中有许多经典的算法,其中一些常用的算法包括:深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。
通过从起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入图中的顶点,直到无法再继续前进时,返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。
DFS可以用于判断图是否连通,寻找路径以及检测环等。
广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。
不同于深度优先搜索,广度优先搜索逐层遍历顶点,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点,以此类推。
BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。
最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。
其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法(Dijkstra’s A lgorithm)和弗洛伊德算法(Floyd’s Algorithm)。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。
最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。
其中最常用的算法是普里姆算法(Prim’s Algorithm)和克鲁斯卡尔算法(Kruskal’s Algorithm)。
数学中的图论与网络知识点

数学中的图论与网络知识点图论是数学中一个重要的分支领域,研究图的结构、性质以及与实际问题的应用。
而网络则是现代社会中的重要组成部分,图论在网络上的应用也日益广泛。
本文将介绍数学中的图论基本概念和网络知识点,以及它们在现实中的应用。
一、图论基本概念1. 图的定义与表示图是由节点(顶点)和边组成的一种数学结构。
节点表示对象,边表示节点之间的连接关系。
图可以用邻接矩阵或邻接表等方式进行表示与存储。
2. 图的分类图可以分为有向图和无向图。
有向图中的边有方向,无向图中的边没有方向。
根据边是否具有权重,图又可以分为带权图和无权图。
3. 图的性质图具有很多重要的性质,例如连通性、度、路径等。
连通性表示图中任意两个节点之间存在一条路径,度表示节点的相邻节点个数,路径是连接节点的边的序列。
二、图论中的常见算法1. 最短路径算法最短路径算法用于求解两个节点之间的最短路径,其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
Dijkstra算法适用于边权重为非负的图,而Floyd-Warshall算法适用于任意带权图。
2. 深度优先搜索与广度优先搜索深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图的遍历算法。
DFS以深度优先的方式探索图中的节点,BFS以广度优先的方式探索。
这两种算法在解决连通性、拓扑排序等问题中有广泛应用。
3. 最小生成树算法最小生成树算法用于在带权图中找到权重和最小的生成树。
其中Prim算法和Kruskal算法是两种常用的最小生成树算法。
三、网络中的图论应用1. 社交网络与关系分析社交网络是图的一种应用,其中节点表示人,边表示人与人之间的社交关系。
基于图论的算法可以分析社交网络中的社区结构、关键人物等信息。
2. 网络流与最大流问题网络流是指在图中模拟流动的过程,最大流问题是求解从源节点到汇节点的最大流量。
网络流算法可以用于优化问题的求解,如分配问题、进程调度等。
3. 路由算法与网络优化路由算法是网络中常用的算法之一,用于确定数据从源节点到目的节点的传输路径。
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。
高中数学图论的实际应用与教学探讨

高中数学图论的实际应用与教学探讨在高中数学的广袤领域中,图论宛如一颗璀璨的明珠,虽然它并非高中数学课程的核心部分,但其在实际生活中的应用广泛,且对于培养学生的逻辑思维和解决问题的能力具有重要意义。
本文将深入探讨高中数学图论的实际应用,并对其教学方法进行分析。
一、图论的基本概念图论是研究图的性质和应用的数学分支。
所谓“图”,并不是我们日常所理解的图像或图画,而是由一些顶点(节点)和连接这些顶点的边所组成的结构。
例如,一个城市的交通网络可以用图来表示,顶点代表城市中的各个地点,边代表道路。
在图论中,有许多重要的概念,如顶点的度(与该顶点相连的边的数量)、路径(从一个顶点到另一个顶点经过的边的序列)、回路(起点和终点相同的路径)、连通图(任意两个顶点之间都存在路径)等。
二、图论在实际生活中的应用1、交通规划城市的交通规划是图论应用的一个重要领域。
通过将城市道路网络抽象为图,可以分析交通流量,确定关键的道路节点和拥堵路段,从而优化交通信号灯设置、规划新的道路建设等,以提高交通效率,减少拥堵。
2、网络通信在计算机网络中,图论用于描述网络拓扑结构。
通过分析网络中的节点和连接关系,可以优化数据传输路径,提高网络的可靠性和性能。
3、物流配送物流企业在规划货物配送路线时,可以利用图论来找到最短路径,降低运输成本,提高配送效率。
例如,快递员在派送多个地点的包裹时,通过图论算法可以找到最优的派送顺序。
4、任务分配在项目管理中,将各项任务视为顶点,任务之间的依赖关系视为边,可以使用图论来合理安排任务的执行顺序,确保项目按时完成。
5、电路设计电子电路的设计中也会用到图论。
电路中的元件可以看作顶点,元件之间的连接看作边,通过分析电路图的拓扑结构,可以优化电路设计,提高电路的性能和可靠性。
三、高中数学图论教学的重要性1、培养逻辑思维能力图论问题的解决需要学生进行逻辑推理和分析,通过构建图、寻找路径、判断连通性等操作,锻炼学生的思维严谨性和逻辑性。
图论的基本概念和应用

图论的基本概念和应用图论,顾名思义,是研究图的一门数学分支。
在计算机科学、网络科学、物理学等领域都有广泛的应用。
本文将从图的基本概念入手,介绍图论的基础知识和常见应用。
一、图的基本概念1.1 图的定义图是由若干点和若干边构成的。
点也被称为顶点,边也被称为弧或者线。
一个点可以与任意个点相连,而边则是连接两个点的线性对象。
一些有向边可以构成一棵树,而一些无向边则形成了一个回路。
1.2 图的表示图可以用一张二维平面图像表示。
这张图像由若干个点和连接这些点的线组成。
这种表示方式被称为图的平面表示。
图还可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等数据结构进行表示。
1.3 图的类型根据图的性质,可以将图分为有向图、无向图、完全图、连通图、欧拉图、哈密顿图等。
有向图:边有方向,表示从一个点到另一个点的某种关系。
无向图:边没有方向,表示两个点之间的某种关系。
完全图:任意两个点之间都有一条边,不存在自环。
\连通图:任意两个点之间都有至少一条通路,没有孤立的点。
欧拉图:一条欧拉通路是一条从一点开始经过所有边恰好一次后回到该点的通路。
哈密顿图:经过所有点恰好一次的通路被称为哈密顿通路。
二、图的应用2.1 最短路径问题图论在计算机算法中最常见的应用之一就是最短路径问题。
在一个有向图中,从一个点到另一个点可能有多条不同的路径,每条路径的长度也可能不同。
最短路径问题就是找到两个点之间长度最短的路径。
最短路径问题可以通过深度优先搜索、广度优先搜索等方法来解决,但是时间复杂度通常较高。
另外,使用Dijkstra算法、Floyd算法等优化算法可以大大缩短计算时间。
2.2 社交网络社交网络是图论应用的一个重要领域。
在社交网络中,人们之间的关系可以用图的形式表示。
例如,在微博网络中,每个用户和他/她所关注的人就可以形成一个有向图。
在这种图中,点表示用户,边表示一个人关注另一个人的关系。
通过对社交网络进行图论分析,可以研究用户之间的互动模式,了解到哪些用户之间联系较为紧密,哪些用户是网络中的“大咖”等。
图论期末总结

图论期末总结一、引言图论是一门研究图和网络结构的数学学科。
图论不仅在数学领域中有着广泛的应用,而且在计算机科学、物理学、化学、生物学等交叉学科中也扮演着重要的角色。
在本学期的图论课程中,我系统地学习了图论的基本概念、算法和应用,对图论的知识有了更深入的理解和认识。
在本文中,我将对本学期学习的图论知识进行总结和归纳。
二、基本概念1. 图的定义与表示:图是由一组顶点和一组边组成的数学模型。
在图中,顶点表示图中的实体,边表示顶点之间的关系。
图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
2. 图的类型:图可以分为有向图和无向图、加权图和非加权图、简单图和多重图等。
有向图的边具有方向性,无向图的边没有方向性。
加权图的边带有权重,非加权图的边没有权重。
简单图没有自环和平行边,多重图可以有自环和平行边。
3. 图的基本术语:顶点的度数是指与该顶点相关联的边的数量。
入度是有向图中指向该顶点的边的数量,出度是有向图中从该顶点发出的边的数量。
路径是由边连接的一系列顶点,路径的长度是指路径上边的数量。
连通图是指从一个顶点到任意其他顶点都存在路径。
三、图的算法1. 图的遍历算法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图遍历算法。
DFS从一个顶点出发,探索所有可能的路径,直到无法继续深入为止。
BFS从一个顶点开始,逐层探索图中的其他顶点,直到所有顶点都被访问过为止。
2. 最短路径算法:最短路径算法用来计算图中两个顶点之间的最短路径。
迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法是两种常用的最短路径算法。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,通过每次选择到某个顶点的最短路径来逐步扩展最短路径树。
弗洛伊德算法适用于有负权边的图,通过每次更新两个顶点之间的最短路径来逐步求解最短路径。
3. 最小生成树算法:最小生成树算法用于找到连接图中所有顶点的最小代价树。
克鲁斯卡尔算法和普林姆算法是两种常用的最小生成树算法。
克鲁斯卡尔算法通过每次选择代价最小的边来逐步扩展最小生成树。
图论基础知识的名词解释
图论基础知识的名词解释图论是数学的一个分支,研究图的属性和关系。
图是由节点和节点之间的边组成的抽象模型,被广泛应用于计算机科学、网络分析、医学和社会科学等领域。
下面,我们将解释一些图论中常用的基础概念和术语。
1. 图 (Graph)图是图论研究的基本对象,由一组节点和连接这些节点的边组成。
节点也被称为顶点 (Vertex),边则是节点之间的连接线。
图可以分为有向图 (Directed Graph) 和无向图 (Undirected Graph) 两种类型。
在有向图中,边有方向,从一个节点指向另一个节点;而在无向图中,边没有方向,节点之间的关系是双向的。
2. 顶点度数 (Degree of a Vertex)顶点度数指的是一个顶点与其他顶点相邻的边的数量。
在无向图中,顶点度数即与该顶点相连的边的数量;在有向图中,则分为入度 (In-degree) 和出度 (Out-degree)。
入度表示指向该节点的边的数量,而出度表示从该节点出发的边的数量。
3. 路径 (Path)路径指的是通过边连接的一系列节点,形成的顺序序列。
路径的长度是指路径上边的数量。
最短路径 (Shortest Path) 是指连接两个节点的最短长度的路径。
最短路径算法被广泛应用于计算机网络中的路由选择和地图导航系统中的路径规划。
4. 连通图 (Connected Graph)连通图是指图中的任意两个节点之间都存在路径的图。
如果一个图不是连通图,那么它可以被分割为多个连通分量 (Connected Component)。
连通图在社交网络分析和传感器网络等领域中具有重要的应用。
5. 完全图 (Complete Graph)完全图是指任意两个节点之间都存在边的图。
在完全图中,每对节点之间都有一条边相连。
n个节点的完全图有n(n-1)/2条边。
完全图经常用于描述需要互相交流的问题,如计算机网络中的通信。
6. 树 (Tree)树是一种无环连通图,其中任意两个节点之间有且仅有一条路径相连。
数学中的图论及其应用
数学中的图论及其应用图论是一门数学基础理论,用来描述事物之间的关联。
图论主要研究节点之间的连接关系和路径问题。
它的研究对象是图,图是由节点和边组成的,边表示节点之间的连接关系,节点表示事物。
图论是一种十分实用的数学工具,它是计算机科学、物理学、化学、生物学、管理学等领域的重要工具,也是人工智能和网络科学等领域的基础。
一、图论的基本概念1.1 图图是由节点和边组成的,表示事物之间的关系。
节点是图中的基本元素,用点或圆圈表示;边是连接节点的元素,用线或箭头表示。
1.2 有向图和无向图有向图是指边有方向的图,每一条边用有向箭头表示;无向图是指边没有方向的图,每一条边用线表示。
1.3 节点的度和邻居节点节点的度是指与节点相连的边的数量,具有相同度的节点称为同阶节点;邻居节点是指与节点相连的节点。
1.4 遍历和路径遍历是指从起点出发访问图中所有节点的过程;路径是指跨越边连接的节点序列,路径长是指路径中边的数量。
二、图论的应用2.1 网络科学网络科学是研究节点和边之间的关系,以及节点和边之间的动态演化的学科。
网络科学中的图模型是节点和边的结合体,其应用包括社会网络、生物网络和物理网络等。
社会网络是指人们之间的社交网络,它描述了人与人之间的关系。
社交网络可以用图模型表示,节点表示人,边表示人与人之间的互动关系,例如朋友关系、家庭关系等。
生物网络是指由生物分子构成的网络,例如蛋白质相互作用网络、代谢网络等。
在生物网络中,节点可以表示蛋白质或基因,边可以表示蛋白质或基因之间相互作用的联系,这些联系可以进一步探究生物进化和疾病发生的机理。
物理网络是指由物理粒子构成的网络,例如网络电子、量子态等。
在物理网络中,节点可以表示量子比特或电子,边可以表示色散力或超导电性等物理现象。
2.2 计算机科学图论在计算机科学中的应用非常广泛,例如数据结构、算法设计和网络安全等方面。
图论在计算机科学中的经典应用包括最短路径算法、最小生成树算法等。
图论常考知识点总结
图论常考知识点总结1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合构成的。
顶点之间的连接称为边,边可以有方向也可以没有方向。
若图的边没有方向,则称图为无向图;若图的边有方向,则称图为有向图。
图的表示方式:邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵适合存储稠密图,邻接表适合存储稀疏图。
2. 图的连通性连通图:如果图中任意两点之间都存在路径,则称该图是连通图。
强连通图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相同的路径,称为强连通图。
弱连通图:有向图中,去掉每条边的方向之后,所得到的无向图是连通图,称为弱连通图。
3. 图的遍历深度优先搜索(DFS):从起始顶点出发,沿着一条路往前走,走到不能走为止,然后退回到上一个分支点,再走下一条路,直到走遍图中所有的顶点。
广度优先搜索(BFS):从起始顶点出发,先访问它的所有邻居顶点,再按这些邻居顶点的顺序依次访问它们的邻居顶点,依次类推。
4. 最短路径狄克斯特拉算法:用于计算图中一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
弗洛伊德算法:用于计算图中所有顶点之间的最短路径。
5. 最小生成树普里姆算法:用于计算无向图的最小生成树。
克鲁斯卡尔算法:用于计算无向图的最小生成树。
6. 拓扑排序拓扑排序用于有向无环图中对顶点进行排序,使得对每一条有向边(u,v),满足排序后的顶点u在顶点v之前。
以上就是图论中一些常考的知识点,希望对大家的学习有所帮助。
当然,图论还有很多其他的知识点,比如欧拉图、哈密顿图、网络流等,这些内容都值得我们深入学习和探讨。
图论在实际应用中有着广泛的应用,掌握好图论知识对于提升计算机科学和工程学的技能水平有着重要的意义。
图论的基本概念与应用
图论的基本概念与应用图论作为一门理论研究和应用探索的数学学科,不仅在学术和工程领域发挥着巨大作用,而且在现代科技和日常生活中也处处体现。
本文将简单介绍图论的基本概念、应用领域,以及一些相关案例。
一、基本概念图论的研究对象是图。
图是由一些点和连接这些点的线组成的,表示事物之间的某种关系,如网络中的路由、社交网络中的朋友等等。
根据点与线的不同特征,图被分为有向图和无向图。
有向图中的边是有方向的,表示两个节点之间是起点和终点的关系。
无向图中的边没有方向,表示两个节点之间是双向的。
图的另一个重要概念是网络,网络是在边上赋予权值用以表示边的强度或距离的图。
在图论中,我们常用的还有度数和路径的概念。
度数是一个点相邻边的数量,路径是由若干个顶点和它们之间的边所构成的序列,且顶点之间按照连接的顺序排列。
二、应用领域图论被广泛应用于计算机科学、运筹学、生物学、化学、经济学等领域。
在计算机科学中,图论被用于构建搜索引擎、路由算法等多个方面。
在运筹学中,最短路径算法、匹配算法、流量分配算法等问题可通过图论求解。
生物学中,图以蛋白质相互作用网、基因调控网等方式表现生物体内的复杂关系。
在化学中,图被用于描述分子之间的行为和作用。
在经济学中,图常常被用于解决网络流量调度和供应链计算。
三、相关案例1. 社交网络在社交网络中,我们可以将人视为节点,人与人之间的关系视为边,从而构建出一个网络模型。
通过对网络模型的分析,可以发现一些有趣的现象或规律,比如弱连接理论、六度分离理论等,这些理论不仅仅能被应用于社交网络,还可以用于其他领域的研究。
2. 铁路路径优化一个问题是如何生成铁路的最短路径,它既可以被看作是一个有向图问题,也可以看作是一个网络流问题。
由于铁路上存在许多互联的节点,因此在这种情况下,图论技术可以用于优化路径,解决径路选择和路径总长度最小化等问题。
3. 分子结构预测化学家常常利用图论的相关技术来模拟和预测分子的结构。
在这种情况下,节点表示原子,边表示原子之间的化学键。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
图的矩阵表示
权矩阵W = (wij ) n×n
w vi v j , w ij 0, , vi v j E i j vi v j E
例:写出右图的权矩阵:
解:
0 W 3 4
6 0
7 0 5
8 2 0
哥尼斯堡
(K nigsberg ) o
七桥问题
是否可以 一笔画?
C
(Euler, 1736)
C
A
D
A
D
B
B
右图是否存在经过每条边恰好一次的回路,即是否为 Euler 图?
化学药品存放问题 某单位需要存放一些化学药品,其中某些药品不能放 在同一个库房里,问至少需要几个库房?
用点表示药品,在不能放在同一个库房的两种药品之 间连边。需要几个库房等价于需要用几种颜色给图的 点着色可以使得相邻的点有不同的颜色。
可以用 V 或 E 表示图 G 的顶点数和边数。
点 v 的度数:与 v 相连的边的条数,记作 d(v) 。
与顶点v出关联的边的数目称为出度,记作d +(v), 与顶点v入关联的边的数目称为入度,记作d -(v)。
命题:图的所有点的度数之和等于边数的两倍,即
vV deg(
H H C H
v) 2 | E | 。
的相邻顶点,到(0,0,0,0)终止,得到有向图即是。
图论的基本概念
例2、证明:在任意6人的集会上,总有3人互相认 识,或总有3人互相不认识。
解:以顶点表示人,以边表示认识,得6个顶点 的简单图G。 问题:3人互相认识即G包含K3为子图, 3人互相不认识即G包含(3,0)图为子图。
图论的基本概念
1 0 0 1
1 0 1 0
0 0 1 1
1 0 0 1
图论的基本概念
用图论思想求解以下各题 例1、一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从 河西渡过河到河东,由于船小,一次只能带一物
过河,并且,狼与羊,羊与菜不能独处,给出渡
河方法。
图论的基本概念
解: 用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)的在西岸 状态,(在西岸则分量取1,否则取0.) 共24=16种状态, 由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不 允许的, 从而对应状态(1,0,0,1),(1,1,0,0),(1,0,0,0)也是 不允许的,
2、这 3点至少 2 点不相邻,则
x1 x2 x3 y1 y2 y3
需要 3 种颜 色给边着色
使得相邻的边有
不同的颜色。
x4
图的基本概念
一个有序二元组 (V, E ) 称为一个图, 记G = (V, E ), 其中 ① V或V(G)称为G的顶点集, V≠Φ , 其元素称为顶点 或结点, 简称点;
② E或E(G)称为G的边集, 其元素称为边, 它联结V 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 则称该边为无向 边, 否则, 称为有向边.
任取 v V G , 则有两种情况:
1 v 至少与另外
3 个顶点相邻,这又包含
两种情况:
1、这 3点互不相邻,则
G 包含 3 , 0 图为子图。 G 包含 K 3为子图。 3 个顶
2、这 3点至少 2 点相邻,则 ( 2) v 至多与另外 2 个顶点相邻
(即至少与另外
点不相邻 )。这又包含两种情况: 1、这 3点两两相邻,则 G 包含 K 3图为子图。 G 包含 3 , 0 为子图。
图论起源于18世纪。第一篇图论论文是瑞士数 学家欧拉于1736 年发表的“哥尼斯堡的七座桥”。 图论中所谓的“图”是指某类具体事物和这些 事物之间的联系。如果我们用点表示这些具体事物, 用连接两点的线段(直的或曲的)表示两个事物的 特定的联系,就得到了描述这个“图”的几何形象。 图论为任何一个包含了一种二元关系的离散系统提 供了一个数学模型,借助于图论的概念、理论和方 法,可以对该模型求解。 哥尼斯堡七桥问题就是一个典型的例子。在哥 尼斯堡有七座桥将普莱格尔河中的两个岛及岛与河 岸联结起来。问题是要从这四块陆地中的任何一块 开始通过每一座桥正好一次,再回到起点。
v3
v5
v6
v8
迹 v 1 v 2 v 4 v 5 v 3 v 4 v 6 v 7 的长度为 7 闭迹
v2v4v5v6v4v3v2
的长度为 6
v1
v2
v4
v7
圈
v2v4v5v3v2
的长度为 4
命题:若点 v 与 v 之间有Walk,则点 v 与 v 之 间必有Path。
在图 G 中,若点 u、v 之间有路,则称 u、v 连通。若
图的矩阵表示 关联矩阵A = (aij )n×m
1, 若 v i 是 e i的始点 a ij 1, 若 v i 是 e i的终点 0 , 若 v 与 e 不关联 i i
有向图:
无向图:
1, 若 v i 与 e j 关 联 a ij 0, 若 v i 与 e j 不 关 联
人在河西: (1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0) 人在河东: (0,1,0,1) (0,1,0,0) (0,0,1,0) (0,0,0,1) (0,0,0,0) 以十个向量作为顶点,将可能互相转移的状态
连线,则得10个顶点的偶图。
问题:如何从状态(1,1,1,1)转移到(0,0,0,0)? 方法:从(1,1,1,1)开始,沿关联边到达没有到达
一个图 G =(V ,E) 由一些点及点之间的连线(称为边) 构成,V、E 分别记 G 的点集合和边集合。
v1 v5 v4 v2
V
v1 , v 2 , v 3 , v 4 , v 5
v3
{ v 1 , v 2 }, { v 2 , v 3 }, { v 3 , v 4 } E { v 4 , v 5 }, { v 1 , v 5 }
a c e g b
d f
图中的 7 种药品需要 3 个库房,例 如 {a , b , e},{c , d , g},{ f } 各放一 个库房。
排课表问题 有 m 位教师 x1, …, xm 和 n 个班级 y1, …, yn ,教师 xi 需要给班级 yj 上 wij 节课,试编制一张课表使得课时 尽量少。 构造图 G = (V , E ),其中 V = { x1, …, xm , y1, …, yn } , 点 xi 与 yj 之间连有 wij 条边。 给 G 的边着色,
边的权之和。
最短路问题:求赋权图上指定点之间的权最小的路。
图的矩阵表示
邻接矩阵 A = (aij )n×n ,
1, v i v j E a ij 0, viv j E
例:写出右图的邻接矩阵: 解:
0 0 A 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0
例. 碳氢化合物中氢原子的个数为偶数。
H H H C H C H H H C C C H C C H H
H
C
两个图 G =(V ,E) 和 G
E 有
VV,
则称 G 是 G 的子图。
若G 是G 的子图,且V =V,则称G 是G 的生成子图。
G 的任何两点之间有路,则称 G 是连通图。 G 的极大连通子图称为连通分支。
有三个连通分支 u w
若删去某条边 e 之后图 的连通分支数增加,则 称 e 为割边或桥; 若删去某个点 v 及相连 的边后连通分支数增加, 则称 v 为割点。
e
v e 为割边 u、v、w 皆为割点
简单图: 任何一条边连结 两个不同的点, 任何两个点之间 至多有一条边的 图。
图的矩阵表示 例:写出右图与其基本图
的关联矩阵 解:分别为:
1 1 A 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1
1 1 A 0 0
0 1 1 0
0 0 1 1
自环
多重边
该图非简单图
完全图: 任何两个点之间都有边相连的简单图。 n 个点的完全图记作 Kn 。
K3
K4
K5
二分图: 点集 V 能划分成两个子集 X、Y,使得每条 边的两个端点分别属于 X 和 Y 的图。 二分图 G 也记作 G = (X, Y, E ) 。 称 G = (X, Y, E ) 为完全二分图,若 X 中的每个点和Y 中的每个点之间皆有边相连,记作
G
G'
G''
G' 和 G'' 都是 G 的生成子图。
图 G 的一条点与边的交替序列 P v 0 e 1 v 1 e 2 v 2 e k v k 称为链,其中 e i { v i 1 , v i } ( 1 i k ) .
边数 k 称为链P 的长度。 当 v0 = vk 时,称 P 为闭链。边不重复的链称为迹。点 不重复的链称为路, v0 = vk 的回路称为圈。
≌
v1 v3 v5 v2 在图的概念中,点的空间位置、 边的曲直长短都是无关紧要的, 重要的是其有几个点以及哪些点 之间有边相连。
v4
如果用点表示要研究的对象,则图的边可以用来反映 对象之间是否存在某种关系。 用点表示人,边表示两个人是否互相认识;
在地区公路图中,用点表示城市,边表示城市之间是 否有公路直接相连; 在分子结构图中,用点表示原子,边表示原子之间是 否存在化学键; ……
K | X | , |Y |
。
K1, 3
K2, 3
K3, 3
命题:图 G 是二分图当且仅当 G 中不存在长度为 奇数的圈 。
在图 G = (V , E ) 的边集上定义权函数 w : E R 后就 得到一个赋权图,记为 G = (V , E , w) 。 对于赋权图,路的长度(即路的权)通常指路上所有