图论及其应用论文

图论及其应用

论文

姓名:xxx

学号:xxx

专业:xxx

图论在高校互联校内网建设的应用

摘要

图论和我们的生活其实是息息相关的,我们在生活中处处可见图论的实际应用。特别的,图论对我们通信专业以后的工作也有着极大的帮助.在以后的工作中也会时时用到图论的相关知识。

本论文的主旨是利用相关的图论知识来解决重庆几所高校建立互联校内网的问题。主要是为了能使各重庆高校的学生能够免费共享高校的学习资源。从而促进各高校学生的共同发展。

本文中,解决重庆几所高校建立互联校内网主要应用的是求图的最小生成树的方法。而求图的最小生成树有两种算法,一种是Prim(普里姆)算法,另一种是Kruskal(克鲁斯卡尔)算法.

本文通过将高校转换成连通图,再将连通图转换成邻接矩阵。在C++上,通过输入结点和权值,用普里姆算法获得权值最小边来得到最小生成树,从而在保证各个地点之间能连通的情况下节省所需费用。

关键字:最小生成树、PRIM算法、邻接矩阵、高校互联校内网建设

1.连通图

(1)概述

在图论中,连通图基于连通的概念。在一个无向图 G 中,若从顶点vi到顶点vj有路径相连(当然从vj到vi也一定有路径),则称vi和vj是连通的。如果 G 是有向图,那么连接vi和vj的路径中所有的边都必须同向.如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图。图的连通性是图的基本性质。

(2)严格定义

对一个图 G=(V,E) 中的两点 x 和 y ,若存在交替的顶点和边的序列Γ=(x=v0-

e1—v1—e2—。..-ek—(vk+1)=y) (在有向图中要求有向边vi−( vi+1)属于E ),则两点 x 和 y 是连通的。Γ是一条x到y的连通路径,x和y分别是起点和终点。当 x = y 时,Γ被称为回路.如果通路Γ 中的边两两不同,则Γ 是一条简单通路,否则为一条复杂通路.如果图 G 中每两点间皆连通,则 G 是连通图.

(3)相关概念

连通分量:无向图 G的一个极大连通子图称为 G的一个连通分量(或连通分支).连通图只有一个连通分量,即其自身;非连通的无向图有多个连通分量。

强连通图:有向图 G=(V,E)中,若对于V中任意两个不同的顶点 x和 y,都存在从x到 y以及从 y到 x的路径,则称 G是强连通图。相应地有强连通分量的概念.强连通图只有一个强连通分量,即是其自身;非强连通的有向图有多个强连分量。

弱连通图:将有向图的所有的有向边替换为无向边,所得到的图称为原图的基图.如果一个有向图的基图是连通图,则有向图是弱连通图。

初级通路:通路中所有的顶点互不相同。初级通路必为简单通路,但反之不真。(4)性质

一个无向图 G=(V,E)是连通的,那么边的数目大于等于顶点的数目减一:|E|>=|V|—1,而反之不成立.

如果 G=(V,E) 是有向图,那么它是强连通图的必要条件是边的数目大于等于顶点的数目:|E|>=|V|,而反之不成立。

没有回路的无向图是连通的当且仅当它是树,即等价于:|E|=|V|-1.

2. 最小生成树

(1)树

树包含n(n>=0)个节点。当n=0时表示为空树。其定义如下:

T=(D,R)其中,D为树中节点的有限集合,关系R满足一下条件:

①有且仅有一个节点k0属于D,它对于关系R来说没有前趋节点,结点k0称作树的根结点.

②除根结点k0之外,D中的每个结点仅有一个前趋结点,但可以有过个后继结点.

③D中可以有多个终端结点.

即除根结点无父结点,其余各结点都有一个父结点和n(n>=0)个子结点.

(2)邻接矩阵

图的矩阵表示,本文中只用到了邻接矩阵,故在这只提出邻接矩阵的定义,及其图在邻接矩阵中的表示.

设图 A = (V, E)是一个有 n 个顶点的图, 图的邻接矩阵是一个二维数组 A。edge[n][n],用来存放顶点的信息和边或弧的信息。是表示顶点之间相邻关系的矩阵。设G=(V,E)是一个图,其中V={v1,v2,…,vn}.G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵:

①无向图的邻接矩阵是对称的;有向图的邻接矩阵可能是不对称的。

②无向图的邻接矩阵中第i行第j列表示i结点到j结点的度即权值,可以表示为某一具体应用的数据。也表示i结点是否与j结点连通。

(3)最小生成树

在一给定的无向图G=(V, E)中(u,v) 代表连接顶点u与顶点v的边(即),而 w (u,v)代表此边的权重,若存在T为E的子集(即)且为无循环图,使得的w(T)最小则此T为G的最小生成树。

3。prim算法

思想:

首先,选择带最小的边,把它放进生成树里,相继添加带权最小的边,这些边与已在树立的顶点相关联,并且不与已在数理的边形成圈,当已经添加了n—1条边为止

步骤:

假设V是图中顶点的集合,E是图中边的集合,TE为最小生成树中的边的集合,则prim算法通过以下步骤可以得到最小生成树:

(1)初始化:U={u 0},TE={f}。此步骤设立一个只有结点u 0的结点集U和一个空的边集TE作为最小生成树的初始形态,在随后的算法执行中,这个形态会不断的发生变化,直到得到最小生成树为止。

(2)在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中,找一条权最小的边(u0,v0),将此边加进集合TE中,并将此边的非U中顶点加入U中。此步骤的功能是在边集E中找一条边,要求这条边满足以下条件:首先边的两个顶点要分别在顶点集合U和V-U中,其次边的权要最小.找到这条边以后,把这条边放到边集TE中,并把这条边上不在U 中的那个顶点加入到U中。这一步骤在算法中应执行多次,每执行一次,集合TE和U 都将发生变化,分别增加一条边和一个顶点,因此,TE和U是两个动态的集合,这一点在理解算法时要密切注意。

(3)如果U=V,则算法结束;否则重复步骤2。可以把本步骤看成循环终止条件。我们可以算出当U=V时,步骤2共执行了n-1次(设n为图中顶点的数目),TE中也增加了n-1条边,这n-1条边就是需要求出的最小生成树的边。

4。实际问题及其解决

现有:重庆大学,西南大学,西南政法大学,重庆师范大学,重庆邮电大学5所高校,要求把他们的校内网进行互联,以组建一个更大的校园网络.在发费最少的情况下进行光缆的铺设。

根据实际测量地图的得到的各学校之间的直线距离图:

由于每公里光缆造价相同,故可以用实际距离代替造价作为权重。

实际情况缩略图:

设:重庆邮电大学V1

重庆大学V2

重庆师范大学V3

西南大学V4

西南政法大学V5 输入程序运行得到结果:

解决问题得到结果:

5。总结

通过对prim算法编写的C程序我们可以轻易地得到在发费最少的情况下进行光缆的铺设的路径。这大大的节约了成本和时间,是对实际问题的一次生动尝试。同时这个程序也可以进行相应的改善和推广,以利于我们的工作实践。

参考文献

【1】《图论及其算法》,殷剑宏等,中国科学技术大学出版社.

【2】《C语言程序设计》(第三版),谭浩强,清华大学出版社。

【3】《数据结构》(C语言版),严蔚敏吴伟民,清华大学出版社。

程序

#include "stdio。h"

#define maxnum 10

#define maxvalue 88

typedef struct //定义存放各节点间边的权值的二位数组为新的数据类型可称为图

int v[maxvalue][maxvalue];

} mgraph; //该数据类型用标识符mgraph表示

mgraph input(int n) //数据输入函数用于输入各节点间边的权值

{

mgraph x; //定义x为mgraph类型

while(n〈=0||n〉maxnum) //控制输入出错重新执行

{

printf("输入有误,请重新输入:”);

scanf("%d”,&n);

for(int i=1;i<=n;i++) //双层循环控制每个节点到其他各节点的权值

for(int j=0;j〈=n;j++)

{

int temp; //定义临时变量用于存放输入权值便于接下的过滤操作

if(i==j) //各节点到自身的权重赋为0

x。v[i][j]=0;

else

if(i

{

printf("请输入节点%d到节点%d的权:",i,j);

scanf("%d",&temp); //将输入临时存放在temp

while(temp==0||temp<—1) //过滤输入数据

printf("输入有误,请重新输入:\n");

printf(”请输入%d到%d的权:",i,j);

scanf(”%d",&temp);

}

if(temp〉0) //将符合要求数据赋值给temp

x.v[i][j]=temp;

else //temp=-1时将权重赋值最大值88

x.v[i][j]=maxvalue;

else //i〉j由于权重是对称的即呈上三角或下三角分布故只需将i,j对换即可

x。v[i][j]=x.v[j][i];

printf("\n");

return x; //返回图x

}

void print(mgraph g,int n) //打印函数

int i,j; //定义整型i,j

printf(” "); //打印美观需要

for(i=1;i<=n;i++)

printf(”%2d ",i);

printf(”\n");

for(i=1;i〈=n;i++) //双层循环按矩阵方式打印输出各节点间权值

printf(”%d ”,i);

for(j=1;j<=n;j++)

printf("%2d ”,g.v[i][j]);

printf("\n");

}

}

void prim(mgraph g,int k,int n) //核心算法Prim算法实现函数

{

int i,j,min,p; //定义整型变量i,j用于循环 min和p分别用于临时存放最小权值及其下标

struct //定义型类型数据closedge[]用于临时存放下标和最小边

{

int adjvex;

int lowcost;

}closedge[maxnum];

for(i=1;i<=n;i++) //初始化辅助数组

if(i!=k)

{

closedge[i]。adjvex=k;

closedge[i].lowcost=g.v[k][i];

closedge[k].lowcost=0; //将节点加入生成树中

for(i=1;i

p=1; //初始化p

min=maxvalue; //初始化最小权值

for(j=1;j<=n;j++) //循环n次比较最小权值

if(closedge[j].lowcost!=0&&

closedge[j].lowcost

{

min=closedge[j]。lowcost; //替换最小权值为当前节点的权值

p=j; //记录该节点下标

}

printf(”%d_ _%d\n",closedge[p].adjvex,

p,min); //打印最小的权值的下标和最小边

closedge[p]。lowcost=0; //将该节点加入生成树中

for(j=1;j<=n;j++) //刷新临时存放空间

if((g。v[p][j])〈(closedge[j]。lowcost))

closedge[j]。lowcost=g.v[p][j]; //赋值最小边

closedge[j].adjvex=p; //赋值最小边对应下标

}

int main() //主函数

int n,start; //定义整型n,start表示节点数和开始节点

printf(”请输入节点数(不大于10):”);

scanf("%d",&n);

mgraph red; //定义图red

red=input(n); //调用输入函数用户输入数据

print(red,n); //调用输出函数打印输出所输入的数据

printf("请输入开始节点:");

scanf("%d”,&start);

prim(red,start,n); //调用prim函数实现prim算法求最小生成树return 0;

论文:网络图论在电路分析中的应用

网络图论在电路分析中的应用 物理与电气工程学院 04物理学(5)班叶中华学号:1505040 摘要:进行电路分析时,利用网络图论的方法,能简化运算过程,能把节点方程直接写出,使电路分析的系统化更加便捷。 关键词:网络图论;电路;矩阵分析 一、基本概念 网络图论又称为网络拓扑学,适应用图的理论,对电路的结构及其连接性质进行分析和研究。 网络的图又称为拓扑图,它是这样定义的:一个图G (Gragh) 是节点(点)和支路(线段)的集合,每条支路的两端都联到相应的节点上。每一条支路代表一个电路元件,或者代表某些元件的组合。如上图(a)、(b) 分别画出了两个具体的电路图及与它们对应的拓扑图,如果给出支路电流和电压的参考方向,可以看出虽然(a)、(b)图中的支路内容或元件性质不一样,但拓扑图是一样的,也就是说列出的KCL,KVL方程是一样的。即 i 1=i 2 +i 3 u 1=u 2 +u 3 u 2 =u 3 这说明网络的图只与连接结构有关,而与支路元件性质无关。 网络图中所用的几个名词: (1) 支路:每个元件用一条线段表示,每条线段就是一个支路。也可以将电压 源与电阻串联,电流源与电阻并联,作为一条复合支路,即也用一条线段表示。 (2) 节点:线段的端点叫节点。 (3) 图:线段与点的集合即为网络的图。 (4) 有向图:对图中的支路电流指定出参考方向,即为有向图。 (5) 连通图:图中任意两点间至少有一条路径。就叫连通图。 (6) 非连通图:从一点到另一点无路径可走就叫非连通图。

(7) 子图:若图G1的每个节点和支路也是图G的节点和某些支路,则称图G1 是图G的一个子图。在图的定义中节点和支路各自是一个整体,因此,允许有孤立节点存在。所以有时会说把一条支路移去,但这并不意味着同时把它所连接的节点也移去;反之,如果把一个节点移去,则应当把它连接的全部支路同时移去。 (8) 自环:图中一条支路连接于一个节点,就叫自环。 (9) 关连:任一支路恰好连接在二个节点上,称此支路与这二个节点彼此关联。 二、回路、树、割集 1、回路-----有图的支路所构成的闭合路径叫回路,但任一回路中的每个 节点所关联的支路树应当是2。 2、树-----满足三点构成树:1)包含图的全部节点;2)不包含回路;3) 连通的。树的支路叫树支,其余的支路叫连支。 3、割集-----割集的定义如下:对一个连通图切割一组支路应满足拿掉这组支路后(保留节点),原来的图分成两部分,如果少拿掉任意一条支路,图仍然是连通的,则称这组支路为割集。如下面连通图所示,在上面画一个闭合面(高斯面)如虚线所示,3,4,6支路就是一组割集。 三、关联,回路、割集矩阵的概念和求法 1、关联矩阵A 关联矩阵A表示图G中节点与支路的关联关系,它可以根据网络的有向图直接写出。设有向图的节点数为n 支路数为b,并且把全部节点和支路分别编号。 关联矩阵A可用一个的矩阵来描述。它的行对应于节点,它的列对应于 支路,它的每一元素定义如下: 对于同一网络,由于选择不同的参考节点,可以得到不同的关联矩阵A,但公式Ai=0总是成立的。

图论的应用计算机技术与科学毕业论文

学 生 毕 业 设 计(论 文) 课题名称 图 论 的 应 用 姓 名 学 号 0609302-18 院 系 数学与计算科学系 专 业 信息与计算科学 指导教师 2010年 5 月5日 ※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※ ※※※※※※※※※ 2010届学生 毕业设计(论文)材料 (四)

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 引言 (2) 1.图论的发展 (3) 2. 图论的基本理论知识 (4) 2.1 拓扑序列 (4) 2.2 欧拉回路 (4) 2.3 最大流 (5) 3. 运用图论对实际生活中的具体问题进行分析 (5) 3.1 图论在高校选课中的应用 (5) 3.2 图论在单词接龙中的应用 (6) 3.3 图论在邮政中的应用 (7) 4. 总结 (9) 参考文献 (9) 致谢 (10)

图论的应用 摘要: 图论从诞生至今已有200多年的历史,但很多问题一直没有很好地解决。随着计算机科学的发展,图论又重新成为了人们研究讨论的热点。图形是一种描述和解决问题直观有效的手段,这里给出图论在现实生活中的一些应用。 关键字:图论;拓扑有序序列;欧拉;最大流; On Graph Theory and Its Application Liu Xiao-yi Abstract: From the birth of graph theory has been 200 years of history, but has not been a good lot of problems to solve. With the development of computer science, graph theory has again become a hot topic that people study. Graph is a visual description and effective means to solve the problem, here is given graph theory in real life some of the application. Key words:Graph Theory;Ordered sequence of topological;Euler; Maximum flow; 引言 虽然最早的图论间题追溯1736年(哥尼斯堡七桥间题),而且在19世纪关于图论的许多重要结论已得出。但是直到20世纪20年代图论才引起广大学者的注意并得以广泛接受和传播。 图论即形象地用一些点以及点与点之间的连线构成的图或网络来表示具体问题。利用图与网络的特点来解决系统中的问题,比用线性规划等其他模型来求解往往要简单、有效得多。图论就是研究图和网络模型特点、性质和方法的理论。图论在许多领域,诸如物理、化学、运学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学以及经济管理等各方面都有广泛的应用,它已经广泛地应用于实际生活、生产和科学研究中。 图论可以解决一些看似很难实际上却很简单的问题。

图论期末论文

浅谈图论四色问题及其应用 摘要:在地图上,相邻的国家涂不同的颜色,最少需要多少种颜色?100多年前有人提出了“四色猜想”,即只要用四种颜色就能做到。本文通过对图论中图的基本概念以及四色问题的简单证明,通过分析实际问题,利用C程序进行编译,来解决实例地图的染色问题。 关键词:图论;四色问题;染色;C程序 0 引言 我们必须承认,有很多优美的数学问题都是来自于最日常的生活,比如在一张世界地图上,最少需要用几种颜色去给每个国家着色,才能使得任何两个相邻的国家的颜色不同?在学习图论这门课之前,我从来没有思考过这个问题,更不知道它是一个非常著名的数学难题。所以我想,也许有的人能成为伟大的数学家不仅依靠天分,更重要的是善于观察和思考生活中蕴涵数学思想的细节,这恰恰是我们这样的学生所缺少的。 1 图论的起源 1736年是图论的历史元年。这一年,图论之父欧拉解决了哥斯尼堡城的七桥问题,发表了图论的首篇论文。美丽的哥尼斯堡始建于1308年,是东普鲁氏王朝的都市,城内的一条河的两条支流绕过一个岛,有七座桥横跨这两支流。脚下的七座桥触发了人们的灵感,人们有一项消遣活动,就是试图将河上的每座桥恰好走过一遍并回到原出发点,然而吸引了人们无数次的尝试却没人成功。问题看起来不复杂,但谁也解决不了,说不出其所以然来。直到1736年,欧拉解决了这一问题。他将这个问题转化为图论问题,即把每一块陆地用一个点来代替,将每一座桥用连接相应两个点的一条线来代替,从而得到一个点线图。欧拉只用了一步就证明了哥尼斯堡的七桥问题没有解,并且推广了这个问题,给出了任意一种河桥图能否全部不重复、不遗漏地走一次的判定法则:如果通过奇数座桥连接的地方不止两个,满足要求的路线不存在;如果只有两个地方通过奇数座桥连接,则可从其中任一地方出发找到所要求的路线;如果没有一个地方通过奇数座

运用图论理论优化运输方案毕业论文

第一章引言 (1) 第二章最小费用最大流的求解原理 (2) 2.1流、割等基本概念和记号 (2) 2.1.1网络图基本定义 (2) 2.1.2可行流与最大流 (2) 2.1.3增广路 (3) 2.2最大流与最小割的求解 (4) 2.2.1求最大流和最小割的思路 (4) 2.2.2用标记法求最大流和最小割 (5) 2.3最小费用最大流的理论思想 (6) 2.3.1计算方法 (6) 2.3.2计算步骤 (7) 第三章最小费用最大流理论的两个应用 (8) 3.1出土石料运输问题 (8) 3.1.1求最大流和最小割 (9) 3.1.2最小费用最大流运输方案的设计 (10) 3.2防洪物资运输问题 (13) 3.2.1防洪物资运输模型的建立 (13) 3.2.2防洪物资运输模型的求解 (14) 3.2.3具体实例 (15) 第四章总结 (18) 参考文献 (19) 致 (20)

第一章引言 随着科学技术的发展,科学的管理越来越有必要.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效益是人们不可缺少的要求.而提高经济效果一种途径就是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.要达到这样的要求,图论理论作为一种辅助人们进行科学管理的数学方法被越来越广泛的应用. 图论(Graph theory)是数学的一个分支,它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点以及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常被用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应的两个事物间具有这种关系.图论本身是应用数学的一部分.因此,图论问题曾经被历史上许多位数学家独立的研究过.关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论述中.图论研究的问题大都具有很强的实际背景.本文研究的运用图论理论优化运输方案,就是图论的应用问题的研究之一,对现实生活中的运输问题具有很好的指导意义. 本文运用图论理论对车辆流问题抽象和形式化,在线路连接有向图的基础上,建立数学模型,并运用最大流和最小割基本理论对具体问题进行求解. 在文章中首先引入流、割等概念与网络图知识点的基本定义[]4-3,对最大流与最小割基本理论和基本思想进行了概述,并结合实例对车辆流向问题抽象和形式化,建立以线路连接的有向图.在网络图中求出最大流和最小割,用最大流验证能否满足施工需要,用最小割为在割集弧上采取开拓、加宽等措施以加大容量,提高全运输线路上的流量.再着重介绍最小费用最大流的理论思想,包括

图论及其应用论文

图论及其应用 论文 姓名:xxx 学号:xxx 专业:xxx

图论在高校互联校内网建设的应用 摘要 图论和我们的生活其实是息息相关的,我们在生活中处处可见图论的实际应用。特别的,图论对我们通信专业以后的工作也有着极大的帮助.在以后的工作中也会时时用到图论的相关知识。 本论文的主旨是利用相关的图论知识来解决重庆几所高校建立互联校内网的问题。主要是为了能使各重庆高校的学生能够免费共享高校的学习资源。从而促进各高校学生的共同发展。 本文中,解决重庆几所高校建立互联校内网主要应用的是求图的最小生成树的方法。而求图的最小生成树有两种算法,一种是Prim(普里姆)算法,另一种是Kruskal(克鲁斯卡尔)算法. 本文通过将高校转换成连通图,再将连通图转换成邻接矩阵。在C++上,通过输入结点和权值,用普里姆算法获得权值最小边来得到最小生成树,从而在保证各个地点之间能连通的情况下节省所需费用。 关键字:最小生成树、PRIM算法、邻接矩阵、高校互联校内网建设

1.连通图 (1)概述 在图论中,连通图基于连通的概念。在一个无向图 G 中,若从顶点vi到顶点vj有路径相连(当然从vj到vi也一定有路径),则称vi和vj是连通的。如果 G 是有向图,那么连接vi和vj的路径中所有的边都必须同向.如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图。图的连通性是图的基本性质。 (2)严格定义 对一个图 G=(V,E) 中的两点 x 和 y ,若存在交替的顶点和边的序列Γ=(x=v0- e1—v1—e2—。..-ek—(vk+1)=y) (在有向图中要求有向边vi−( vi+1)属于E ),则两点 x 和 y 是连通的。Γ是一条x到y的连通路径,x和y分别是起点和终点。当 x = y 时,Γ被称为回路.如果通路Γ 中的边两两不同,则Γ 是一条简单通路,否则为一条复杂通路.如果图 G 中每两点间皆连通,则 G 是连通图. (3)相关概念 连通分量:无向图 G的一个极大连通子图称为 G的一个连通分量(或连通分支).连通图只有一个连通分量,即其自身;非连通的无向图有多个连通分量。 强连通图:有向图 G=(V,E)中,若对于V中任意两个不同的顶点 x和 y,都存在从x到 y以及从 y到 x的路径,则称 G是强连通图。相应地有强连通分量的概念.强连通图只有一个强连通分量,即是其自身;非强连通的有向图有多个强连分量。 弱连通图:将有向图的所有的有向边替换为无向边,所得到的图称为原图的基图.如果一个有向图的基图是连通图,则有向图是弱连通图。 初级通路:通路中所有的顶点互不相同。初级通路必为简单通路,但反之不真。(4)性质 一个无向图 G=(V,E)是连通的,那么边的数目大于等于顶点的数目减一:|E|>=|V|—1,而反之不成立. 如果 G=(V,E) 是有向图,那么它是强连通图的必要条件是边的数目大于等于顶点的数目:|E|>=|V|,而反之不成立。 没有回路的无向图是连通的当且仅当它是树,即等价于:|E|=|V|-1.

图论在实际生活中的应用

摘要 寻找最短的路径到达想要去的地方在这个快节奏的时代已经变得越来越重要,它对于节约人们的时间成本具有重要意义。当前城市的规模越来越大,交通道路状况也越来越复杂,从一个地方到另一个地方可能有很多种路径,如何从众多的路径中选择距离最短或者所需时间最短的路径便成了人们关注的热点。能够选择出一条最符合条件的路径会给我们的日常生活带来极大地方便。本文就通过找重庆邮电大学几个代表性地点之间寻找最短距离路径为例,介绍经典的最短路径算法Floyd算法及其算法的实现。 关键字:最优路径,Floyd算法,寻路

一、图论的基本知识 图论起源于举世闻名的柯尼斯堡七桥问题。在柯尼斯堡的普莱格尔河上面有七座桥将河中的岛及岛与河岸是连接起来的,有一个问题是要从这四块陆地中任何一块开始,通过每一座桥而且正好只能一次,再回到起点。然而许多人经过无数次的尝试都没有成功。在1736年欧拉神奇般的解决了这个问题,他用抽像分析法将这个问题化为第一个图论问题:即用点来代替每一块陆地,将每一座桥用联接相应的两个点的一条线来代替,所以相当于得到一个“图”(如下图)。

柯尼斯堡七桥图 桥转换成图 欧拉证明了这个问题是没有解的,并且推广了这个问题,给出了对于一个给定的图可以某种方式走遍的判定法则。这项工作使得欧拉成为图论〔及拓扑学〕的创始人。 图论其实也是一门应用数学,它的概念和结果来源非常广泛,既有来自生 产实践的问题,也有来自理论研究的问题。它具有以下特点:蕴含了丰富的思想、漂亮的图形以及巧妙的证明;涉及的问题很多而且广泛,问题外表简单朴素,本质上却十分复杂深刻;解决问题的方法是千变万化,非常灵活,常常是 一种问题就有一种解法。图论研究的内容非常广泛,如图的连通性、遍历性、图的计数、图的着色、图的极值问题、图的可平面性等。历史上参与研究图论问题的人既有许多天才的数学家,也有不少的业余爱好者。 那么什么是图论中的图呢?在日常生活、生产活动以及科学研究中,人们常用点表示事物,用点与点之间是否有连线表示事物之间是否是有某种关系,这样构成的图形就是图论中的图。其实,集合论中的二元关系的关系图都是图论中的图,在这些图中,人们只关心点与点之间是否有连线,而不关心点的位置,以及连线的曲直。这就是图论中的图与几何中的图形的本质区别。 因此在现实世界中,事物的许多状态可以由图形来描述,使其简单直观,便于理解,帮助思维,易于记忆,同时还可以根据图的特点,从不同角度来扩展讨论范围。 1.1、图论概述 图论〔Graph Theory 〕是数学的一个分支,也是一门新兴学科,发展迅速而又应用广泛。它已广泛地应用于物理、化学、运筹学、计算机科学、电子学、信息论、控制论、网络管理、社会科学等几乎所有的学科领域。另一方面,随着这些学科的发展,特别是计算机科学的快速发展,又大大的促进了图论的发 C A B D (b)

图论及其应用课程论文—— 解决城市道路最短路问题

图论及其应用 专业:计算机科学与技术 班级:图论及其应用5 学号: 姓名: 任课教师:

图论及其应用 ——解决城市道路最短路问题 (重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆重庆市400065) E-mail: 1356310671@https://www.360docs.net/doc/9b19157360.html, 【摘要】本文通过Dijkstra算法编程计算出重庆市主城九区任意两区间的最短路径,并在VC下实现一个顶点到其余各个顶点的所有最短路径的查找。 【关键字】最短路径Dijkstra算法 中图分类号 O157 1引言 当前城市的规模越来越大,交通道路状况也越来越复杂,从城市的一个地方到另一个地方可能有很多种路径,如何从众多的路径中选择距离最短或者所需时间最短的路径便成了人们关注的热点。能够选择出一条最符合条件的路径会给我们的日常生活带来极大地方便。本文就通过找城市各地之间的最短距离路径为例,详细的介绍经典的最短路径算法Dijkstra算法及其算法的实现。 2相关知识 定义2.1.1图G是一个有序二元组,记作G=,其中V是一个非空集合,V中的元素成为结点;E是无序积V&V的多重子集,称E为G的边集。每一条边都是无向边的图称为无向图,每一条边都是有向边的图称为有向图。 定义2.1.2如果有两条边的端点是同一对顶点,则称这两条边为重复边。给定图G=(V,E),设v0,v1,……,v n∈V,e1,e2,……,e n∈E,其中e i是关联于结点v i-1,v i的边,交替序列称为联结v0到v n的路。当v0=v n时,这条路称作回路。 定义2.1.3若图G只有一个连通分支,则称G是连通图。设无向图G=(V,E)为连通图,若有边集E i⊂E,使图G中删除了E i的任一真子集后得到的子图是连通图,则称E i是G的一个边割集。若是E i单元集{e},则称e为割边或桥。 定义2.1.4设图G=,若G为一个无向图,v∈V,与v关联边的次数为v的度数。若G为一个有向图,v∈V,v作为边的始点的次数为v的出数;v 作为边的终点的次数为v的入数。一个结点的度数为奇数,则该点称为奇点,否则称为偶点。奇点的总数称为奇点数,偶点的总数称为偶点数。 定义2.1.5结点v i到v j结点之间最短通路定义为v i到v j的最短路径。[1]

本科数学与应用数学毕业论文图论范文

本科数学与应用数学毕业论文图论范文我国传统数学教育模式内容相对陈旧、体系单一、知识面窄、偏重符号演算和解题技巧,脱离实际应用,缺乏应用数学知识解决实际问题的实践意识和能力,创新精神和创新能力不足。然而,高科技信息时代的迅速发展对学生的数学素质又提出了新的要求,现有教育模式所培养的学生在某种程度上已经不能适应社会的需要。实践表明,数学研究化图论能激发学生学习欲望,是培养学生主动探索、努力进取的学风和团结协作精神的有力措施;是数学知识和应用能力共同提高的最佳结合点;是启迪创新意识和创新思维、锻炼创新能力、培养高层次人才的一条重要途径。因此高校教师在实际的教学过程中要把数学研究化图论的思想、方法及内容融入到当今的大学数学教学中去,是一种行之有效的素质教育方法。本文主要从以下几个方面对图论部分的教学进行了讨论: 一、整合教学资源,重视双基学习,激发学生兴趣 图是一类相当广泛的实际问题的数学模型,有着极其丰富的内容,是数据结构等课程的先修内容。学习时应掌握好图论的基本概念、基本方法、基本算法,善于把实际问题抽象为图论的问题,然后用图论的方法解决问题。那在实际的教学过程中,要充分利用课堂上的时间让学生掌握好这些基本概念、基本方法、基本算法则是显示一名大学教师基本功的时候。因此,教师在讲解最常用的概念如:无向图,有向图,顶点集,边集,n阶图,多重图,简单图,完全图,图的同构,入度,出度,度,孤立点等时,要细讲而精讲,要讲到根上,不仅要

帮助学生理解每个概念的具体含义,更重要的是要引导学生总结规律,探索方法,培养能力。教师要充分相信学生,注意从学生的思维角度去剖析问题,运用设疑、讨论、启发、诱导等方式,给他们充分的时间去思考、体会和消化。 二、积极采用多媒体教学,使抽象复杂的内容变得具体形象 当然制作一个多媒体课件并不是简单的把书本上的概念和定理 照搬到PPT上,而是用具体形象的媒体冲击同学的感官视觉效果,使其能从中更加深刻体会抽象的概念和定义。例如,在讲解图的相关概念时,对于每一种图可以用具体的图形来演示说明,这样学生可以通过形象的图形对抽象的文字有更加深刻的理解。除了教学课堂上使用多媒体之外,教师还可以通过网络辅导学生课后的学习以及布置与指导,通过电子信箱、BBS讨论等多种形式和手段提供学习支持服务。 总之,若教师通过知识的载体,对学生实施能动的心理和智能的引导教学,提高了学生的数学素质,培养了他们创造性应用的能力,这就算是一种成功的教学。当然教师的职责是通过教学培养学生数学思想,并把这种思想应用到实际的生活中。但传统的教育模式已经根深蒂固的深入到我们的思想当中,尤其是教师也是传统教育模式培养出来的,所以,要想跳出这个怪圈,教师和学校都需要努力去思索和探讨。根据新时代的需求,培养出适应新时代发展的具有自学能力乃至科研能力的更高的人才,这需要我们共同的努力。

图论在计算机网络中的应用

图论在计算机网络中的应用图论是一门数学学科,研究图的性质及其在各个领域中的应用。在计算机网络领域,图论被广泛应用于研究网络拓扑结构、网络路由算法以及网络性能优化等问题。本文将介绍图论在计算机网络中的具体应用,并探讨其对网络设计和优化的重要性。 一、网络拓扑结构的建模 计算机网络中的设备可以被视为图中的节点,而设备之间的连接则是图中的边。通过图论,我们可以将网络拓扑结构转化为图的形式,从而更好地理解和分析网络结构。通过对网络拓扑的建模,我们可以研究不同拓扑结构下的网络性能以及网络可靠性等问题。例如,根据图论的相关算法,我们可以分析网络中的最短路径、最小生成树等关键指标,为网络设计和运维提供决策依据。 二、网络路由算法的优化 网络路由算法是计算机网络中非常重要的一个问题,它决定了数据包从源节点到目标节点的传输路径。图论提供了一种有效的方式来研究和优化网络路由算法。通过基于图论的算法,我们可以计算网络中各个节点之间的最短路径,并根据这些信息制定更优的路由策略。此外,图论中的流网络模型也被广泛应用于网络流量的控制和调度,以实现网络资源的合理分配和利用。 三、网络性能优化

网络性能优化是计算机网络设计中的一个关键问题。通过图论的相 关理论和算法,我们可以从拓扑结构的角度出发,对网络的性能进行 评估和改进。例如,通过图的最小割算法,我们可以确定网络中的瓶 颈节点,从而有针对性地进行增加带宽或重新规划网络结构的优化。 此外,图论中的最大流算法也可以用于网络流量调度的优化,使网络 中的数据传输更加高效和稳定。 四、集群和分布式系统的管理 在大规模的集群和分布式系统中,图论可以帮助我们理解和管理系 统中的节点关系和依赖关系。通过将集群或分布式系统转化为图模型,我们可以采用图论的相关算法来进行任务调度、容错性分析等。例如,通过图的连通性问题,我们可以判断在集群系统中节点通信是否正常,从而及时发现和解决节点故障问题。此外,图论的聚类算法也可以用 于集群系统中的节点分类和资源分配。 综上所述,图论在计算机网络中的应用是非常广泛和重要的。通过 图论的相关理论和算法,我们可以更好地理解和分析网络拓扑结构、 优化网络路由算法、改善网络性能以及管理集群和分布式系统。随着 网络规模和复杂性的不断增加,图论在计算机网络领域的重要性也将 越来越凸显。因此,我们应该深入学习和研究图论,并将其应用于实 际的网络设计和优化中,以推动计算机网络技术的进步和发展。

图论的发展及其在现实生活中的几个应用论文

图论的发展及其在生活中的应用 摘要主要介绍了图论的起源与发展及其生活中的若干应用,如:渡河问题、旅游推销员问题、最小生成树问题、四色问题、安排问题、中国邮递员问题。同时也涉及到了几种在图论中应用比较广泛的方法,如:最邻近法、求最小生成树的方法、求最优路线的方法等。 关键词图论生活问题应用 Graph Theory Development and the Application in Life Mathematics and applied mathematics Zhang Jiali Tutor Liu Xiuli Abstract This paper mainly introduces the origin and development of graph theory and its several applications in our life, such as: crossing river problem, traveling salesman problem, minimum spanning tree problem, four color problem,arrangement problem,Chinese postman problem.It also researches several methods that are more widely applied in graph theory, for example: the method of most neighboring,the method of solving the minimum spanning tree,the method of the best route,and so on. Key words graph theory life problem application

欧拉图在生活中的应用论文

Liaoning Normal University (2013届) 本科生毕业论文(设计) 题目:欧拉图在生活中的应用 学院:数学学院 专业:数学与应用数学 班级序号:11班22号 学号:20111122060022 学生姓名:陈旭 指导教师:张楠 2013年5月

目录 摘要 (1) Abstract (1) 前言 (2) 1欧拉图问题提出的研究背景和定义 (3) 1﹒1问题提出的研究背景 (3) 1﹒2定义 (3) 2欧拉图的判定定理和实例 (4) 2﹒1欧拉图的判定定理 (4) 2﹒2欧拉图实例 (5) 3欧拉图的应用 (8) 3﹒1中国邮递员问题及算法 (8) 3﹒2牛奶配送问题 (13) 参考文献 (17) 致谢 (18)

欧拉图在生活中的应用 摘要:欧拉图起源于哥尼斯堡七桥问题,通过图中所有边一次且仅一次行遍图中所有顶点的通路称为欧拉通路,通过图中所有边一次并且一次行遍所有顶点的回路称为欧拉回路。具有欧拉回路的图称为欧拉图。欧拉图在现实生活中有着较广泛的应用。本文主要介绍了欧拉图问题提出的研究背景、相关概念和常用的判定定理、判别法及算法以及欧拉图在生活中的实际应用例子。 关键词:欧拉图;判定定理;算法;应用。 Abstract: Euler graph originated in Konigsberg seven Bridges problem, all through the picture edge once and only once traveled all the vertices in the graph of pathways called Euler path, all through the picture edge once and once traveled all vertices of Euler circuit. With Euler circuit diagram called Euler graph. Euler graph has a wide application in real life. Euler graph problem is mainly introduced in this paper puts forward the research background, related concepts and common decision theorem, Euler graph method and algorithm as well as practical application example in the life. Key words: Euler graph; Judgment theorem; Algorithm; Application.

图论论文1

山西农业大学 图论及其应用课程论文——最小生成树在城市间网络建设中的应用 课程名称图论及其应用 姓名王攀攀 学号2008096232 专业信息与计算科学 1

最小生成树在城市间网络建设中的应用 [摘要]连通图广泛应用于交通建设,求连通图的最小生成树是最主要的应用。比如要在n个城市间建立通信联络网,要考虑的是如何保证n点连通的前提下最节省经费,就应用到了最小生成树。 求图的最小生成树有三种算法,一种Kruskal(克鲁斯卡尔)是算法,一种是Prim(普里姆)算法等。 [关键词]kruskal算法、Prim算法、最小生成树、交通建设 [引言] “以前的各专业规划主要是按照本行业交通发展的需求进行研究和规划的,在交通设施总量不足、基本网不完善的时候,互相之间的矛盾并不突出。但随着多种运输方式设施建设的快速发展,各行业交通网络的逐步完善,多种运输方式网络之间的叠加,难免显现出各种运输方式在通道和枢纽衔接上的不协调。其结果是,资源浪费,效率低下,使用不便利。而综合交通网发展规划的颁布有利于运输整体结构的调整,资源节约和集约利用,对于交通运输业的可持续发展具有重要和深远的意义。” 在社会主义建设时期,各个城市建设问题尤其是交通建设尤为重要。在保证各个城市能互相连通的情况下,怎么保证建设公路,怎么建设最省钱是建设工程公司所需考虑的重大情况。从而能节省更多的钱来投资其他地方建设,如城市间网路交通建设。 城市间网路交通建设好之后,则可再根据将城市作为一个结点和其它城市再次运用最小生成树。 最小生成树则能有效的解决此问题。例如,以尽可能低的总价建设若干条高速公路,把n个城市联系在一起。 普里姆算法通过寻找无向图中权值最小的边,并且将其组合成最小生成树,同时将最小生成树以点集的形式输出,便于观察。 最小生成树在现实问题中的运用 联通公司为在某一地区进行网络覆盖,需要在各个城市间铺设一些网络线路,把这个地区的5个城市为V1、V2、V3、V4、V5 连接起来,以便在它们之间建立起通讯联系, 设城市V i 与V j 之间建立的直通线路的费用为e ij≥0,问应如何铺设这些线路,是造价最低? 求图1所示网络的最小生成树 2

图论在数据挖掘与机器学习算法中应用

图论在数据挖掘与机器学习算法中应用 图论在数据挖掘与机器学习算法中应用 图论是数学的一个分支,主要研究图和图的性质。它在数据挖掘与机器学习算法中有广泛应用,对于解决各类实际问题起到了重要的作用。本文将介绍图论在数据挖掘与机器学习算法中的应用,并探讨其优势和挑战。 一、图论在数据挖掘中的应用 1. 图表示数据集 在数据挖掘中,图可以用来表示数据集中的对象以及它们之间的关系。例如,在社交网络分析中,图可以表示用户之间的关系,节点表示用户,边表示关系。通过分析图的结构,可以挖掘用户之间的社区结构、信息传播等重要信息。 2. 图聚类和社区发现 图聚类是将图中的节点分为若干个群组的任务。通过聚类算法,可以发现具有相似特征的节点组成的社区。社区发现在社交网络分析、推荐系统等领域有广泛应用。例如,在推荐系统中,通过发现用户的兴趣社区,可以提高推荐的准确度和个性化。 3. 图推荐算法 图推荐算法是利用图中的节点和边的关系,预测新的节点之间的连接关系。通过分析图结构和节点属性,可以预测用户之间的关系,从

而进行精准的推荐。例如,在电商领域,通过分析用户的购买记录和社交网络关系,可以为用户推荐符合其兴趣的商品。 二、图论在机器学习算法中的应用 1. 图神经网络 图神经网络是一种深度学习模型,专门用于处理图结构数据。它通过学习节点之间的连接关系和节点的特征,来进行图分类、节点分类等任务。图神经网络在分子化合物预测、化学反应预测等领域有重要应用。 2. 图卷积网络 图卷积网络是一种半监督学习模型,用于处理图结构数据。它通过利用节点的邻居信息,来更新节点的特征表示。图卷积网络在节点分类、图分类等任务中具有良好的性能。例如,在推荐系统中,可以使用图卷积网络来进行用户行为的预测和商品推荐。 3. 图生成模型 图生成模型是用于生成图结构的机器学习模型。它通过学习图的拓扑结构和节点的属性,来生成符合特定规律的图。图生成模型在化学分子生成、社交网络生成等领域有重要应用。 三、图论在数据挖掘与机器学习算法中的优势和挑战 1. 优势

图论在网络分析中的应用

图论在网络分析中的应用 网络分析是一门研究网络结构和网络行为的学科,其研究领域广泛,涉及社交网络、互联网、交通网络等各个领域。作为网络分析的重要 工具,图论在网络分析中发挥着重要的作用。本文将探讨图论在网络 分析中的应用,并说明其在不同领域中的具体运用。 一、图论的基本概念 图论是数学的一个分支,研究的是图的性质和相关的数学关系。图 由两个基本元素组成:顶点(节点)和边。顶点表示网络中的实体, 边表示实体之间的连接关系。图可以分为有向图和无向图,有向图的 边有方向性,无向图的边没有方向性。图论中的一些基本概念包括度、路径、连通性等。 二、社交网络分析中的应用 社交网络分析是研究社交关系和社会结构的一种方法。图论在社交 网络分析中被广泛应用,可以帮助我们理解和分析人际关系、信息传 播等现象。 1. 社交网络中的连通性分析 使用图论可以分析社交网络中的连通性,通过计算网络中的最短路 径和连通组件,可以了解人际之间的联系紧密程度和信息传播速度。 例如,可以通过分析社交网络中的关键节点(度数较大的节点),来 识别最具影响力的人物。

2. 社群检测 社群检测是指将社交网络中的节点分为不同的社群或群体。图论中 的聚类算法可以在社交网络中识别出相关性较高的节点群组,从而探 索社交网络中不同群体之间的关系和特点。社群检测的结果可以被应 用于推荐系统、广告定向等领域。 三、互联网中的应用 互联网是一个巨大的网络,图论在互联网分析中的应用也十分重要。 1. 网页排名算法 图论中的PageRank算法是互联网分析中的核心算法之一。该算法 通过分析网页之间的链接关系,计算每个网页的排名。PageRank算法 为搜索引擎提供了重要的排序依据,帮助用户进行信息检索。 2. 信任网络分析 在互联网上,人与人之间的信任关系对于交易的完成至关重要。图 论可以用于分析信任网络中的节点、边和其相关的属性。例如,可以 通过分析信任网络中的节点连通性,判断某个节点是否可信。 四、交通网络中的应用 图论在交通网络分析中也有广泛的应用。 1. 最短路径规划 在交通网络中,图论可以用于计算两个地点之间的最短路径。最短 路径规划在交通导航、货物配送等领域有着重要的应用。

图论中的最小树及其应用

图论中的最小树及其应用 在我们日常的生活中,我们会遇到很多关于优化问题的场景,如网络中的最小生成树问题、高速路网中的最短路径问题以及生产调度中的最优方案问题等等。这些问题可能由多个因素影响而产生,而图论中的最小树正是一种解决这类问题的有效方法。 最小树,又称为生成树,是指一个无向图的一个子图,该子图包含了该图所有的节点,并且是一棵树。最小树中的边权值总和是最小的,也即最小生成树。 最小树的生成方法有很多种,其中最典型的是Kruskal算法和Prim算法。 Kruskal算法 Kruskal算法是一种贪心算法,其基本思想是“按边权值从小到大依次选择边,如果该边的两个端点不在同一个连通块中,则加入该边,将这两个连通块合并为一个”。 具体实现方法如下:

1. 将待处理的边按照边权值从小到大排序; 2. 初始化为每个节点构成一个单独的连通块; 3. 从小到大地选择各个边,当且仅当选择这条边不会形成回路时,将它加入最小生成树,并合成一个连通块。 Prim算法 Prim算法同样是一种贪心算法,其基本思路是“从一个点出发,每次选择一条边权值最小的边与当前生成树相连,直到生成树中 包含了图的所有节点”。 具体实现方法如下: 1. 选择一个起点加入最小生成树,并标记为已访问; 2. 找到能够与该起点相连的所有边,并选择边权值最小的那一 条边加入最小生成树; 3. 将新加入的节点标记为已访问,重复步骤2,直至所有的节 点都被访问过。

最小树的应用 最小树的一个显著的应用是在网络中,如建立一颗覆盖广域网中所有节点的最小生成树。这样的最小树可以帮助我们找到最少的路由器连接方法,从而减少数据包的传输时间和网络的延迟。 最小树还可以应用于电路布线中。电路布线是一个布置和连接一系列元器件的过程。在布线时,往往需要满足一些限制条件,如避免高频电流、防止电磁干扰等因素。如果将布线问题转换成无向图的最小树问题,可以帮助我们找到一种最少的连接方式,从而降低布线过程中的成本和时间消耗。 总结 最小树是解决优化问题的一种有效方法,通过生成图的所有节点的一棵树,并且保证边权值总和最小。其应用范围广泛,可以应用于网络传输、电路布线等领域。在实际应用中,我们可以根据具体问题的特点和限制条件选择适合的算法,寻找最优的解决方案。

图论在计算机中的应用实例与前沿发展

图论在计算机中的应用实例与前沿发展 1. 引言 图论是一种研究图与出边关系的数学分支,它的理论和算 法在计算机科学中有着广泛的应用。本文将介绍图论在计算机中的一些经典应用实例,并探讨图论在计算机科学领域的前沿发展。 2. 图论在网络应用中的应用 网络应用是图论在计算机中的一个重要领域。图论可以用 来建模和分析网络结构,帮助解决一系列与网络相关的问题。下面将介绍图论在网络应用中的两个经典实例。 2.1 社交网络分析 社交网络分析是研究社交关系网络的结构和特性的一种方法。在社交网络中,人与人之间的关系可以用节点(node) 和边(edge)表示,而图论提供了一种有效的方法来分析网 络中的节点和边之间的关系。 社交网络分析可以帮助我们找出网络中最有影响力的节点,识别社群结构,预测社交关系等。例如,在推荐系统中,社交

网络分析可以帮助我们找出用户之间的关系,从而提供更准确的推荐结果。另外,社交网络分析还可以应用于研究社会网络中的信息传播和影响力传播等领域。 2.2 路径规划 路径规划是一个经典的图论问题,它的目标是找出从一个 起点到一个终点的最短路径。在计算机中,路径规划有着广泛的应用,例如导航系统、物流系统等。 图论提供了一种有效的方法来解决路径规划问题。通过将 地图抽象为一个图,节点表示城市或地点,边表示道路或路径,可以利用图论算法,如Dijkstra算法或A*算法,来找出最短 路径。 3. 图论在计算机视觉中的应用 计算机视觉是研究如何使计算机“看到”和理解图像和视频 的一门学科。图论在计算机视觉中也有着重要的应用,下面将介绍图论在计算机视觉中的两个应用实例。

离散数学与图论的应用与分析

离散数学与图论的应用与分析离散数学是数学中研究与计数、排序、关系和图形等离散量的 数学分支。图论是离散数学中研究图及其性质的一门学科。本文 将探讨离散数学与图论在实际应用中的重要性和价值,并分析一 些相关的具体案例。 一、网络通信与路由优化 图论在网络通信中有着广泛的应用,尤其是在路由优化方面。 通过建立网络节点和通信线路之间的关系图,可以找到最优的数 据传输路径,减少数据传输的时间和成本。例如,在Internet中, 通过图论的算法可以找到最短路径,从而实现高效的数据传输, 提高网络性能和稳定性。 二、社交网络分析 离散数学与图论也被广泛应用于社交网络分析。社交网络可以 被看做是一个由个体和他们之间关系构成的复杂系统,通过图论 的方法可以揭示社交网络中的群体行为、信息传播等特征。例如,在社交媒体中,通过分析用户之间的互动关系和信息流动,可以

发现影响力较大的用户和关键节点,从而实现精准的营销策略和 推广活动。 三、图像处理与模式识别 在图像处理和模式识别领域,离散数学与图论也得到了广泛的 运用。通过将图像转化为图的形式,可以利用图论的算法进行图 像分割、特征提取等操作。例如,在人脸识别中,可以通过建立 人脸图像之间的关联图,通过图匹配算法来实现快速高效的人脸 识别。 四、电路设计与布线优化 在电路设计和布线优化中,离散数学与图论的应用也不可忽视。通过将电路元件与连接线构建成关系图,可以通过图论的方法来 解决电路布线的问题。例如,在集成电路设计中,通过建立电路 元件之间的关系图,可以通过图着色算法来解决布线冲突和优化 电路性能的问题。 五、生物信息学中的应用

图论论文最短路算法及其应用

最短路径算法应用 ─校园导游咨询 摘要:据调查,现在随着人们的收入提高和对物质生活以外的追求,外出旅游的人数逐年增加。但是由于假期时间一般很短,所以人们就像用最少的时间参观看完尽量多的景点。这就用到了图论中的一些知识,图论中的最短路算法显得越来越重要,在实际的旅行中,人们总是希望能找到一个最短最有效的路径可以参观所有的景点,在一个大的景区内部同样如此。 本文运用了图论中的最短路径算法,邻接矩阵,赋权图等知识,针对我校暨重庆邮电大学内的几处标志性建筑的遍历为基础,建模了赋权图,模拟了在任意两点之间的最短路径的实现以及编程显示。 关键词:数据结构;最短路径;迪杰斯特拉算法;

一:背景及意义 设计你的学校的校园平面图,所含景点不少于8个(中心食堂、信科、图书馆……) ⑴为来访客人提供图中任意景点的问路查询,即查询任意两个景点之间的一条最短的简单路径。 ⑵为来访客人提供任意景点相关信息的查询。测试数据:由读者根据实际情况指定。 ⑶在社会生活中,最短距离的运用相当广泛。除了该课题中校园导游咨询外,还有于此相关的城市道路的设计,交通线路的设计,旅游景点的设计等等。除了路径长度方面外,到两地花费的最少、时间的最短等等都是同样的道理。 二:涉及的图论知识 在最短路问题中,给出的是一有向加权图G=(V,E),在其上定义的加权函数W:E →R 为从边到实型权值的映射。路径P=(v 0, v 1,……, v k )的权是指其组成边的所有权值之和: 1 1 ()(,)k i i i w p w v v -== ∑ 定义u 到v 间最短路径的权为 {}{} min ():)w p u v u v v δυ→(,= ∞ 如果存在由到的通路 如果不存在 从结点u 到结点v 的最短路径定义为权())w p v δυ=(,的任何路径。① 边的权常被解释为一种度量方法,而不仅仅是距离。它们常常被用来表示时间、金钱、罚款、损失或任何其他沿路径线性积累的数量形式。 单目标最短路径问题: 找出从每一结点v 到某指定结点u 的一条最短路径。把图中的每条边反向,我们就可以把这一问题转化为单源最短路径问题。 单对结点间的最短路径问题:对于某给定结点u 和v ,找出从u 到v 的一条最短路径。如果我们解决了源结点为u 的单源问题,则这一问题也就获得了解决。对于该问题的最坏情况,从渐进意义上看,目前还未发现比最好的单源算法更快的方法。 每对结点间的最短路径问题:对于每对结点u 和v ,找出从u 到v 的最短路径。我们可以用单源算法对每个结点作为源点运行一次就可以解决问题。 在某些单源最短路问题中,可能存在权为负的边。如果图G(V,E)不包含由源s 可达的负权回路,则对所有s v V ∈,最短路径的权的定义(,)s v δ依然正确① 。即使它是一个负值也是如此。但如果存在一从s 可达的负权回路,最短路径的定

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