第五章 图论简介(运筹学,中央财经大学)

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运筹学-图论

运筹学-图论
以可允许的10个状态向量作为顶点,将可能互相转移的状态用线段连接起 来构成一个图。
根据此图便可找到渡河方法。
(1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0) (0,0,0,0) (0,0,0,1) (0,0,1,0) (0,1,0,0) (0,1,0,1)
简单链:(v1 , v2 , v3 , v4 ,v5 , v3 )
v2
简单圈: (v4 , v1 , v2 , v3 , v5 , v7 , v6 ,v3 , v4 )
v6
v4
v5
v3
v7
连通图:图中任意两点之间均至少有一条通路,否则称为不连通 图。
v1 v5
v1
v6
v2
v2
v4
v3
v5
v4
v3
连通图
以后除特别声明,均指初等链和初等圈。
不连通图
有向图:关联边有方向 弧:有向图的边 a=(u ,v),起点u ,终点v; 路:若有从 u 到 v 不考虑方向的链,且 各方向一致,则称之为从u到v 的 路; 初等路: 各顶点都不相同的路; 初等回路:u = v 的初等路; 连通图: 若不考虑方向是
无向连通图; 强连通图:任两点有路;
端点的度 d(v):点 v 作为端点的边的个数 奇点:d(v)=奇数;
偶点:d(v) = 偶数; 悬挂点:d(v)=1; 悬挂边:与悬挂点连接的边; 孤立点:d(v)=0; 空图:E = ,无边图
v1
v3
v5 v6
v2
v4
图 5.7
v5
v4
V={v1 , v2 , v3 , v4 , v5 ,v6 , v7 }
圈:若 v0 ≠ vn 则称该链为开链,否则称为闭链或 回路或圈;

运筹学理论:图论

运筹学理论:图论

5②
5
⑥4
3
③8
1 2
2 4
1 2
⑥4
0①
3
4
0①
3
7
4
6
⑤10
7
7
4
6
⑤10
3④ 7
3④

5②
5 2 3
题 :
③6
5②
5 2
⑥4
3
③6
1 2
1 2
⑥4
0①
3
4
0①
3
4
7
4
7
6
⑤10
7
7
4
⑤9
6
3④
3④

5②
5 2 4 3
题 :
③6
5②
5 2
⑥4
3
③6
1 2
1 2
⑥4
0①
3
0①
3
4
7
7
4
6
⑤7
7


题:

1

11
2 7 5

③ ② ④ ③ ⑤
3
6 9 ④ 10 4

8

破 圈 法(山东师院管梅谷75 Nhomakorabea)首先,把有权图的边按权的递减顺 序排列:a1, a2, …… , an。 再检查a1, 如果去掉a1, 图仍是连通 图, 则去掉a1, 否则令a1= e1,再用 同样方法检查a2 … 如此继续下去, 直到找出有n-1条边的连通图为止
A
D
例如:哥尼斯堡七桥图: d(A)=3 d(B)=3 C d(C)=5 d(D)=3
B
(四) 特殊点:

图论简介

图论简介
充分条件:图G中任意两点的度数之 和大于等于顶点数
注意:目前没有充分必要要条件来判断任 意一图是否为Hamilton图
2013.4.15
4.哈密顿图
图论简介
举行一个国际会议,有A、B、C、D、E、F、G 7个人。已知下列事实:
A 会讲英语;
B 会讲英语和汉语;
试问这7个人应如
C
会讲英语、意大利语和俄语;
(A)
2013.4.15
(B)
(C)
5.树
图论简介
最小生成树:
在一个赋权图中权值之和最小的生 成树就是最小生成树。
2013.4.15
5.树
图论经典例题之五:
管道问题:
▪ 选择怎么样的 路线可以使管 道可以通过所 有的点,且管 道总长度最短。
2013.4.15
图论简介
5.树
图论简介
Kruskal算法(避圈法):
2013.4.15
3.欧拉图
哥尼斯堡七桥问题
图论简介
2013.4.15
图论模型
3.欧拉图
各个点都与奇 数条边相连所
以不能实现
图论简介
2013.4.15
3.欧拉图 一笔写字问题
口日目
2013.4.15
哪个能一笔画 写完?
图论简介

4.哈密顿图
图论简介
通过每个顶点一次且仅一次最后再回 到原点的回路叫做Hamilton 回路。含有 哈密顿回路的图叫做哈密顿图。
最短路问题 指派问题 最小费用
选址问题
2013.4.15
2013.4.15
图论简介
2013.4.15
3.欧拉图
图论简介
欧拉通路 走遍图G每一条边一次仅且一次 的通路(到达另外一点)。

图论在运筹学中的名词解释

图论在运筹学中的名词解释

图论在运筹学中的名词解释一、引言运筹学是一门研究复杂问题的学科,它借助各种数学方法和技术,帮助我们做出最佳的决策。

图论作为运筹学的重要工具之一,被广泛应用于解决各类实际问题。

本文将就图论在运筹学中的几个重要名词进行解释和探讨。

二、图图是图论的核心概念之一。

它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。

在运筹学中,图可以用来描述和分析各种现实场景。

比如,交通网络可以用图来表示,道路是边,路口是顶点;社交网络可以用图来表示,用户是顶点,社交关系是边。

通过构建和分析图,我们可以揭示事物之间的关联性和特征,并利用这些信息进行决策。

三、路径路径是图论中一个重要概念。

它指的是在图中顶点之间连接的一系列边的序列。

在运筹学中,路径常常被用来表示两个顶点之间的最佳路线或最优解。

比如,在物流配送中,我们需要找到从仓库到目的地的最短路径,以最大程度地降低运输成本和时间。

通过图论的路径算法,我们可以高效地找到这样的最短路径,为物流管理提供有效支持。

四、最小生成树最小生成树是一种特殊的图结构,它是原图的一个子图,包含了所有顶点,但只有足够的边连接这些顶点,并使得整个图的总权重最小。

在运筹学中,最小生成树常常被用于解决资源分配和网络设计等问题。

比如,在电力输送系统中,我们需要将发电站和各个消费点以最短的电网连接起来,以确保电能的高效分配和传输。

通过构建最小生成树,我们可以优化电网的布局,降低能源损耗,提高供电可靠性。

五、网络流网络流是图论中的一个重要概念,它用来描述在一个有向图中通过各个边所能承载的最大流量。

在运筹学中,网络流被广泛应用于流程设计和资源调度问题。

比如,在工厂生产调度中,我们需要在供应链上对原材料、组件和成品进行优化配送,以实现最佳生产效率和降低成本。

通过分析网络流,我们可以确定各个节点的产能和需求,从而优化生产计划和物流调度。

六、最短路径最短路径是图论中的一个重要问题,即在图中找到连接两个顶点的最短路径。

在运筹学中,最短路径经常被用于解决物流和通信等问题。

图论的基本概念和应用

图论的基本概念和应用

图论的基本概念和应用图论是数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

图论在计算机科学、网络科学、运筹学等领域有着广泛的应用。

本文将介绍图论的基本概念和一些常见的应用。

图的定义图是由节点(顶点)和边组成的一种数据结构。

节点表示对象,边表示对象之间的关系。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图有向图中,边是有方向的,表示从一个节点到另一个节点的关系。

如果从节点A到节点B存在一条边,那么我们称节点A指向节点B。

无向图无向图中,边是没有方向的,表示两个节点之间的关系。

如果两个节点之间存在一条边,那么我们称这两个节点是相邻的。

图的表示方法图可以用多种方式进行表示,常见的有邻接矩阵和邻接表两种方法。

邻接矩阵邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列分别表示图中的节点,数组元素表示节点之间是否存在边。

如果节点i和节点j之间存在边,则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1,否则为0。

邻接表邻接表是一种链表的形式,其中每个节点都有一个链表,链表中存储了与该节点相邻的节点。

邻接表更加节省空间,适用于稀疏图。

图的遍历图的遍历是指从图中的某个节点出发,按照一定规则依次访问图中的所有节点。

常见的图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(DFS)深度优先搜索是一种递归的遍历算法,从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问图中的节点,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,继续访问其他未被访问过的节点。

广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种非递归的遍历算法,从起始节点开始,按照距离起始节点的距离逐层访问图中的节点。

首先访问起始节点,然后访问与起始节点相邻的所有节点,再访问与这些相邻节点相邻的所有未被访问过的节点,以此类推。

图的应用图论在许多领域都有着广泛的应用,下面介绍几个常见的应用场景。

社交网络分析社交网络是一个典型的图结构,其中节点表示用户,边表示用户之间的关系。

通过对社交网络进行图论分析,可以研究用户之间的关系、社区发现、信息传播等问题。

《图论的介绍》课件

《图论的介绍》课件
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图论的介绍
汇报人:
目录
PART One
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PART Three
图论的应用领域
PART Two
图论的基本概念
PART Four
图论的基本问题
PART Five
图论的算法和数据 结构
PART Six
图论的扩展知识
单击添加章节标题
图论的基本概念
图论的发展历程
18世纪末,欧拉提出“七桥问题”,开启了图论的先河
匹配问题
匹配问题定义:在图论中,匹配问 题是指在图中找到一组边,使得每 个顶点恰好有一条边。
最小匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最少。
添加标题
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添加标题
最大匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最多。
完美匹配问题:在图中找到一组边, 使得每个顶点恰好有一条边,并且 边的数量最多。
图论的扩展知识
欧拉路径和欧拉回路
欧拉路径:通过图中所有边且仅通过一次的路径
欧拉回路:通过图中所有边且仅通过一次的回路
欧拉定理:一个无向图存在欧拉回路当且仅当每个顶点的度数都是偶数
应用:欧拉路径和欧拉回路在计算机科学、数学、物理等领域有广泛应用,如电路设计、网络 拓扑、图论算法等
哈密顿路径和哈密顿回路
应用
生物技术:图 论在生物工程、 生物制造和生 物能源等领域
的应用
图论的发展趋势和未来展望
应用领域:图 论在计算机科 学、物理学、 生物学等领域 的应用越来越
广泛
研究方向:图 论在算法设计、 网络优化、数 据挖掘等领域 的研究不断深

技术发展:图 论与机器学习、 深度学习等技 术的结合越来

图论介绍

图论介绍
21
Theorem Let G be a nontrivial connected graph. Then
G contains an open eulerian trail if and only if G has exactly two odd vertices.(连通图是
欧拉迹的充要条件是图中奇次顶点个数是0个 或2个)
任意非空子集,则:w(G-V1)|V1|。 其中:w(G-V1)是从G中删除V1(删除V1中各结点及其关联的边) 后所得到的图的连通分支数。
定理 (充分条件) 设G=<V,E>是简单无向图。
如果对任意两个不相邻的结点u,vV,均有:
deg(u)+deg(v)|V|-1,
则G中存在哈密尔顿通路;
该边为无向边, 否则, 称为有向边.
如果V = {v1, v2, … , vn}是有限非空点集, 则称G为有限图或n阶图.
2
如果E的每一条边都是无向边, 则称G为无向 图(如图1); 如果E的每一条边都是有向边, 则称 G为有向图(如图2); 否则, 称G为混合图.


1
2
并且常记
V = {v1, v2, … , vn}, |V | = n ;
Peter
Ralph
Sarah
平均只需6步,就可以通过亲友找亲友的
方法把地球上任意两个陌生人联系起来。
12
图论重要性在理论上还体现在:
图论是组合数学的一个分支,与其它数学分支如群 论、矩阵论、集合论、概率论、拓扑学、数值分析
等有着密切的联系 。
拓扑图论
图论
代数图论
化学图论
随机图论
图论算法 离散数学
Furthermore: the trail begins at one of the odd vertices and terminates at the other.

图论知识点总结

图论知识点总结

图论知识点总结•对应简单图的度序列,在同构意义下可能不止一个•简单图的度序列最大度一定要小于等于n-1•只要和为偶数就是图的度序列•若图中两点u与v间存在途径,则u与v间存在路•若过点u存在闭迹,则过点u存在圈•一个图是偶图当且仅当它不包含奇圈•无向图的顶点之间的连通关系一定是等价关系•有向图的顶点之间的单向连通关系不是等价关系•一个简单图G的n个点的度不能互不相同•无向图的邻接矩阵的行和对应顶点的度数•无向图的邻接矩阵的所有元素之和等于边数的2倍•无向图的邻接矩阵的平方的对角线元素等于对应顶点的度数•无向图的邻接矩阵的平方的对角线元素之和等于边数的2倍•无向图的邻接矩阵的特征值的平方和等于边数的2倍•若G是非连通的,则邻接矩阵相似于某个对角矩阵•树一定是连通无圈图•树G无环且任意两点之间存在唯一的路•树无回路但任意添加一条边后有回路•回路是边不重的圈的并•如果一个闭迹不是一个圈,那么它一定是没有重边的圈的并集。

•n阶树T的形心由一个点或两个相邻点组成。

•若T只有一个形心,则形心的权小于n/2•若T有两个形心,则形心的权等于n/2•树T的对偶图全是环•G是极大平面图的充要条件各面的次数均为3且为连通图每个n方体都有完美匹配由n方体的构造知:n方体有2n个顶点,每个顶点可以用长度为n的二进制码来表示,两个顶点连线当且仅当代表两个顶点的二进制码只有一位坐标不同。

划分顶点,把坐标之和为偶数的顶点归入X,否则归入Y。

X中顶点互不邻接,Y中顶点也如此。

所以n方体是偶图。

很容易验证n方体的每个顶点度数为n,所以n方体是n正则偶图。

因此,n方体存在完美匹配。

树T有完美匹配当且仅当对所有顶点v∈T,o(T-v)=1必要性:树T有完美匹配,由Tutte定理知o(T-v)≤|{v}|=1显然T是偶数阶的图,o(T-v)≥1.因此o(T‒v)=1。

充分性:对于T的任意顶点v,假设Tv是T-v仅有的奇分支,且Tv与v之间的边为uv。

图论第05讲

图论第05讲

5、平面图的边把图G所在的平面划分为若干 个区域,每个区域称为图G的面,封闭的区 域称为内面,无界的区域称为外面。 6、包围每个面的回路称为面的边界; 7、回路的边数称为面的次数。 容易发现,平面图G每增加1条边,图G总的 边(弧)数和面数都增加1。
边界
内面
外 面
8、欧拉公式定理(1750,必要条件 必要条件):如 必要条件 果平面连通图G有n个顶点,m条边,d个区域, 则 n-m+d=2 - + = 证明:对d进行归纳法证明。 设图G是有n个顶点一棵树,则 G n m=n-1,d=1,这时n-m+d=2成立。 G每增加1条边,即m增加1,这时d也增加1。 所以 (顶点数)-(边数)+(域数)=2 不变。 证毕。
a v1* d v2* f v3* c e b g h v4*
思考题
1.若连通平面图G1与G2同构,它们的对偶图 G1*与G2*是否同构? 2.若连通平面图G中有n个顶点,m条边,d个面, 则其对偶图G*中的顶点数,边数,面数分别 是什么?
课堂练习
分别画出下图的对偶图。
第一章内容回顾
图论的发展 图论几个著名的问题 图的基本概念 两个回路问题 图的矩阵表示法 中国邮路问题 平面图
§6
平面图
1、若图可以画在一个曲面上,任意两边都不 相交(端点除外),称图G被嵌入在曲面上。 2、如果曲面是平面——称G是可平面图。 3、如果图已经画在平面上,称图G为平面图。
可平 面图
图a
图b
平面 图
图c
非平面图
4、若有一个简单的平面图,再加一条边就是 不可平面,则称之为最大平面图。 再加一条边就 不是平面图了。 不是平面图了。
14、Kuratowski定理(1930): 图G是平面图的充要条件 充要条件是:G图不存在任何 充要条件 子图为K(1) 图或K(2)图。 证明较繁,在此不多述。 推论:所有树都是平面图。 树

管理运筹学讲义 第5章 图与网络方法(8学时)

管理运筹学讲义 第5章   图与网络方法(8学时)

V = {v1 , v2 , v 3 , v4 , v5 , v6 },
v2 v1
v4 v6
A = {(v1 , v3 ) , (v2 , v1) ,
(v2 , v3 ) ,(v2 , v5 ) , ( v3 , v5 ) , ( v4 , v5 ) , ( v5 , v4 ) , ( v5 , v6 ) }
2、端点,关联边,相邻
V v1 , v2 ,, v5 , E e1 , e2 ,, e8
e2可记作: e2 [v1 , v2 ]
若有边 e可表示为 e=[vi,vj],称vi和vj是边e 的端点,反之称边 e为点vi或vj的关联边。若点 vi、vj与同一边关联,称点vi和vj相邻;若边ei 和ej具有公共的端点,称边ei和ej相邻。 例如右图中,v2和v4是边e6的端点,反之边e6 是点v2、v4的关联边。点v2、v4相邻;边e6与e5、 e4、 e5、 e2、 e7相邻。
• 例5-4:表示苏州v1 、杭州v2 、上海v3 、南京v4仓储网点之间的物流运输线路关系 。 v2· e1 e4 e5
e3
v1
·v4
e6 e3 e2
v2· e4 v3 · e6
e5
·v4
e3 e1
· · v3
v1
e2
e2
· v1
e5
e4 v3
·
e1
9
v2
·
·
e6
v4
·
OR:SM
第一节 图与网络的基本知识
10
e4 {v3 , v4 } e6 {v3 , v5 } e8 {v5 , v6 } e10 {v1 , v6 }
e9
e10 e8

运筹学图论概述

运筹学图论概述

最短路线问题
一般针对赋权连通图(有向图或无向图皆可) , 求两点之间所经路线权值之和为最小的路线
求解该问题可以采用上一章介绍的动态规划的 方法
该方法适用于无负初等回路(指所有边的权值之和 为负值的初等回路)的赋权连通图(有向图或无向图 皆可);若有负初等回路,则不存在最短路线
该方法需要人工划分阶段,适合人工计算
在有向图中,由顶点指向外的弧的数目称为正度, 记为d+,指向该顶点的弧的数目称为负度,记为 d–
度数为0的点称为孤立点,度数为1的点称为悬挂点
图的基本概念(5)
与悬挂点连接的边称为悬挂边 若图中所有的点都是孤立点,则称为空图 定理6.1
所有顶点的度数之和,等于所有边数的两倍 原因:每条边关联两个顶点,计算顶点的度数时,每条
本章重点
图的基本概念 常见的四个问题的求解方法
图的含义
图是一种模型
如公路、铁路交通图,通讯网络图等
图是对现实的抽象
很多问题都可以用顶点和边来表示,一般顶点 表示实体,边(顶点与顶点之间的连线)表示实 体之间的关系,顶点和边的集合定义为图
图论的提出(1)
用图来描述事物及其联系,最早是由瑞士 数学家欧拉(Euler)于1736年解决哥尼斯堡七 桥问题时提出的
图的基本概念(7)
在有向图中,点边交错序列v0, e1, v1, e2, v2, …, vn-1, en, vn (其中ek=(vk-1, vk) )称为路
若v0≠vn,称为开路;反之,称为回路(注意和无向 图的回路区分开来)
若路中所含的边均不相同,称为简单路 若路中所含的顶点均不相同,称为初等路 除起点和终点外均不相同的回路,称为初等回路
因此,该算法一般应用于无负权值的赋权连 通有向图或无向图

《图论课件第五章匹配与因子分解》课件

《图论课件第五章匹配与因子分解》课件

二、因子分解
2.1 定义
因子分解是将图进行拆分,使得每个因子都是图的 一个子图。
2.2 贪心算法
贪心算法用于在因子分解时选择边或顶点。
2.3 DAG上的匈牙利算法
用于在有向无环图上寻找因子分解的算法。
2.4 Tutte定理
用于判断一个图是否存在完美匹配。
三、应用实例
1
3.1 二分图最大匹配的应用
《图论课件第五章匹配与 因子分解》PPT课件
图论课件第五章匹配与因子分解
一、匹配
1.1 定义
匹配指的是图中的一组边,这些边不相交并且 没有公共顶点。
1.3 最大匹配
最大匹配是图中包含边数最多的匹配。
1.2 匹配的分类
分类包括完美匹配、最大匹配和最小匹配。
1.4 匈牙利算法
匈牙利算法用于寻找二分图的最大匹配。
应用于任务分配、婚姻匹配等场景。
3.2 带权二分图匹配的应用
2
应用于资源分配、工作调度等场景。
3
3.3 双倍经验的关卡通关问题
使用匹配算法解决游戏中的关卡设计问
3.4 理发店问题
4
题。
利用匹配算法解决顾客理发需要和理发 师时间安排的问题。

四、参考资料
4.1 书籍
《图论导论》、《算法导论》等
4.3 网站
Grap h Alg orithm s, Grap h Theo ry Online等
4.2 论文
Graph Matching Alg orithm s: A C om prehensive C om parison
4.4 其他资源
相关研究报告、课程讲义等

图论的基本定义和应用

图论的基本定义和应用

图论的基本定义和应用图论是一门数学分支,它以图这一数学结构为基础,研究各种图上的问题。

图是一种结构,包括顶点和边,顶点代表图中的元素,边描述元素之间的关系。

图论是研究图这一数学结构的性质和应用的学科。

图的基本定义在图论中,一个图由顶点集合V和边集合E组成,一般记为G = (V, E)。

其中,V是图中所有顶点的集合,E是图中所有边的集合。

如果边是由独立的顶点对构成的,就称这种图为无向图;如果边是由有序的顶点对构成的,就称这种图为有向图。

每条边都可以表示为(e,u,v),其中e是边的标识,u和v是与边相连的两个顶点。

图的结构在图论中,有些图具有特定的结构,这些结构可以被用于解决各种各样的问题。

下面是一些常见的图结构。

树型结构:树是一种无环连接的图,其中有一个特殊的顶点称为根。

在树中,从根到任意一个顶点所经过的边所构成的路径都是唯一的。

树是一种重要的数据结构,被广泛应用于计算机科学和其他领域。

环型结构:环也是一种无向图,但是它具有特定的环形结构,其中每个顶点都与它相邻的两个顶点相连。

环型结构被广泛应用于通信网络和其他领域的设计中。

网状结构:网状结构是由多个环型结构和其他结构组合而成的图,其中有多个顶点是连接到其他顶点上的。

网状结构在物流和电力等领域中被广泛应用。

图的应用图论被广泛应用于计算机科学、工程和管理学等领域。

下面是一些常见的图论应用。

路由算法:在通信网络中,路由算法被用来确定包从源节点到目标节点的最佳路径。

路由算法可以利用图的结构来计算最短路径或其他优化路径。

最优化问题:许多最优化问题可以被转换为图的形式,例如最短路径问题和最小生成树问题。

通过使用图的模型来解决这些问题可以提高效率和可靠性。

社交网络分析:社交网络可以用图的形式进行建模,每个人都是一个顶点,他们之间的关系可以表示为边。

通过社交网络分析,可以了解网络中的信息流动模式和社交结构。

总结图论是一门广泛应用于各种学科的数学分支,其基本定义包括顶点和边。

运筹学图论

运筹学图论

其中:
bi j

wi j 0
(vi , v j ) E (vi , v j ) E
24 2019/11/19
图的基本概念与模型
例6.3 下图所表示的图可以构造邻接矩阵M如下:
v1
v4
e9
v6
e1 v2
e2
e3
e5 e6
v3
e12
e10
v5
e11 v7
e4
e7
v8 v1
e8
v2
v3
2019/11/19
无向图
有向图 8
图与网络的基本知识
环, 多重边, 简单图
多重边
如果边e的两个端点相重,称该边为 环。如右图中边e1为环。如果两个点 之间多于一条,称为多重边,如右图 中的e4和e5,对无环、无多重边的图 称作简单图。含多重边的图称为多重 图。
e2 v2
e6
v4
e1 e4 v1 e3 e5 e7
定义6 在有向图中,以顶点v为始点的边数称为顶点v的 出次,记为d+(v);以v为终点的边数称为v的入次,记为 d-(v)。顶点v的出次与入次的和称为点v的次。
定义7 图G=(V, E), 若E'是E的子集,若V'是V的子集,且 E'中的边仅与V'中的顶点相关联,则称G' = (V', E')为图 G的一个子图,特别地,若V' =V, 则称G'为G的一个生 成子图(支撑子图)。
1. 邻接矩阵 对于图G=(V,E),| V |=n, | E |=m,有nn阶方矩阵
A=(aij) nn,其中
aij

1, 0,
(vi , v j ) E 其他

图论

图论

第五章图与网络模型及方法§1 概论图论起源于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”。

1847 年,克希霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。

1857 年,凯莱在计数烷C n H2n+2 的同分异构物时,也发现了“树”。

哈密尔顿于1859 年提出“周游世界”游戏,用图论的术语,就是如何找出一个连通图中的生成圈、近几十年来,由于计算机技术和科学的飞速发展,大大地促进了图论研究和应用,图论的理论和方法已经渗透到物理、化学、通讯科学、建筑学、运筹学,生物遗传学、心理学、经济学、社会学等学科中。

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。

图 1 哥尼斯堡七桥问题当然可以通过试验去尝试解决这个问题,但该城居民的任何尝试均未成功。

欧拉为了解决这个问题,采用了建立数学模型的方法。

他将每一块陆地用一个点来代替,将每一座桥用连接相应两点的一条线来代替,从而得到一个有四个“点”,七条“线”的“图”。

问题成为从任一点出发一笔画出七条线再回到起点。

欧拉考察了一般一笔画的结构特点,给出了一笔画的一个判定法则:这个图是连通的,且每个点都与偶数线相关联,将这个判定法则应用于七桥问题,得到了“不可能走通”的结果,不但彻底解决了这个问题,而且开创了图论研究的先河。

图与网络是运筹学(Operations Research)中的一个经典和重要的分支,所研究的问题涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。

运筹学教程》胡云权第五版第五章图与网络分析

运筹学教程》胡云权第五版第五章图与网络分析

1S
2
3
3K
B2
2 F 2 26 J
D
H
最小支撑树问题
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各用 户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需的 费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计一 个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
A
E
I
2 C
2 G4
5
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B2
2 2F2
图的基本概念
3、顶点的次
定义5:以点v为端点的边数叫点v的次 (degree),记作deg(v)或d(v)。
图5-1中,d(v1)=4,d(v3)=5,d(v5)=1。 次为奇数的点称作奇点,次为偶数的点称作偶点, 次为0的点称作孤立点。 次为1的点称作悬挂点,连接悬挂点的边为悬挂边。 图的次:各点的次之和。 有向图中顶点的次?
(G1)
(G) (G3)
(G2) (G4)
最小支撑树问题
图的支撑树的应用举例 【例】 某地新建5处居民点,拟修道 路连接5处,经勘测其道路可铺成如 图所示。为使5处居民点都有道路相 连,问至少要铺几条路?
【解】 该问题实为求图的支撑 树问题,共需铺4条路。 v2
v1
5
v2
3.5 4
5.5
3 v5
2
最小支撑树问题
案例分析:默登公司的联网问题
默登(Modern)公司的管理层决定铺设最先进的光纤 网络,为它的主要中心之间提供高速通信。图1中的节点显 示了该公司主要中心的分布图。虚线是铺设光缆可能的位置。 每条虚线旁边的数字表示成本(单位:百万美元)。
问:需要铺设哪些光缆使得总成本最低?
B

图论简介

图论简介

图论简介图论属于拓扑学topology。

拓扑学分为一般拓扑学和代数拓扑学,前者来源于数学分析,最终研究一般的拓扑空间和一般的拓扑结构,而后者来源于几何,实际上是一种几何学的分支。

我们主要讨论后者,重点是利用图形的几何拓扑性质。

拓扑性质,就是几何图形在弯曲、变形、拉大、缩小下仍然保持的性质,只是这种变形要求原来不再一起的点不能粘在一起,原来一起的点也不能断开,也就是图形变换前后每点附近的点还是在附近。

这种变换和它的逆变换都是连续的一一对应,称为同胚。

一个图形和它同胚的图形称为拓扑等价。

拓扑学就是研究图形的拓扑性质。

也就是图形经过连续变换下,保持不变的性质。

图论以图为研究对象的数学分支。

图论中的图指的是一些点以及连接这些点的线的总体。

通常用点代表事物,用连接两点的线代表事物间的关系。

图论则是研究事物对象在上述表示法中具有的特征与性质的学科。

看一些例子:一、哥尼斯堡七桥问题。

当时的图论问题是盛行的迷宫问题和游戏问题。

最有代表性的工作是著名数学家L.Euler于1736年解决的哥尼斯堡七桥问题(Konigsberg Seven Bridges Problem)。

东普鲁士的哥尼斯堡城(现今是俄罗斯的加里宁格勒,在波罗的海南岸)位于普雷格尔(Pregel)河的两岸,河中有一个岛,于是城市被河的分支和岛分成了四个部分,各部分通过7座桥彼此相通。

如同德国其他城市的居民一样,该城的居民喜欢在星期日绕城散步。

于是产生了这样一个问题:从四部分陆地任一块出发,按什么样的路线能做到每座桥经过一次且仅一次返回出发点。

这就是有名的哥尼斯堡七桥问题。

哥尼斯堡七桥问题看起来不复杂,因此立刻吸引所有人的注意,但是实际上很难解决。

瑞士数学家(Leonhard Euler)在1736年发表的“哥尼斯堡七桥问题”的文章中解决了这个问题。

这篇论文被公认为是图论历史上的第一篇论文,Euler也因此被誉为图论之父。

欧拉把七桥问题抽象成数学问题---一笔画问题,并给出一笔画问题的判别准则,从而判定七桥问题不存在解。

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类似的问题:一笔画问题
图的一笔画: 可一笔画 不可一笔画
字的一笔画:如“中、日、口、串”等可一笔画 而:“田、目”等不能一笔画
图论的应用范围:
1、中国邮路问题: 邮递员如何选择适当的投递路线,使每条街道至 少走过一次且所走的总路程最短?
2、最短路问题:
一个乡有9个自然村,其间道路如下图所示, 要以村为中心v 0建有线广播网,如要求沿道路 架设广播线,应如何架设使所用电线最短
简单回路 C3: {v1 , e7 , v5 , e4 , v 4 , e8 , v1 }
v6
e6 e5
v1 e1
e8 e10

v2
e2

e7
e9
v5
e4
G
4 v
v3 e
3
e6
v1 e1
e8 e10

v2

e7
v1
e8
v 6
e7 e5
v5
e4
把C3从C 2的v1点处插入 C 2,得一简单回路 C,
创始人
创立时间 问题的提 出
E.Euler(瑞士数学家) 18世纪
歌尼斯堡七桥难题
※歌尼斯堡七桥难题
普莱格尔河
七桥问题的数学模型:
用A、B表示两座小岛,C、D表示两岸, 连线AB表示A、B之间有一座桥。 C

A
B D
问题简化为: 在该图中,从任一点出发,能否通过每条线段 一次且仅仅一次后又回到原来的出发点 结论:不存在这样一种走法。
1

4 5
4 2
1

v0
1 3

4 4
5
2
3


5
1
1

2
1 2

v0
1



2
1
2
3

3、选址问题 已知一个地区的交通网络如下图所示,其中点代表 居民小区,边表示公路,问区中心医院应建在哪个 小区,可使离医院最远的小区居民就诊时所走的路 程最近? v5 即求图的中心
v3
有向图 ——边e=(vi, vj)有方向 vi为始点,vj为终点 图 此时(vi, vj)≠ (vj,vi) 无向图 ——边e=(vi, vj)无方向
此时(vi, vj)= (vj, vi)
e1
e2
有 向 图
e1
e2
v1
e3
e6
v1
e3
无 向 图
e6
v2

e4
e5
v 4
对vi V
vi 每出现一次,必关联两 条边 若vi 是C的中间点, 如C: {v1 , e1 , v2 , e2 , v3 , vi 1 , ei 1 , vi , ei , vi 1 ,, v1 } ,即 vi 为偶点 d (vi )为偶数
vi必关联两条边 若vi 是C的起点, vi 也是 C的终点,
{v5 , e4 , v4 , e9 , v2 , e2 , v3 , e3 , v4 , e8 , v1},
链 开链 : 链中的起点与终点不同
闭链 : 链中的起点与终点重合
圈或回路 道路
简单圈 在圈中,所含的边均不相同 初等圈 在圈 中,除起点和终点重合 外,
没有相同的顶点和相同 的边
e4
4 v
v 3
如w(e2)=50: 城市v2 到城市v3 的距离是50公里
5.2 欧拉图与中国回路问题
欧拉道路: 一笔画问题 设G是一个无向连通图,若 存在一条道路,经过 G中的 每一条边一次且仅一次 ,则称这条道路为欧拉 道路
开 链
v1 e1
v5
e6
e5
4 v
v2
e2
v1
记G G C2 (V ,E ),E E E1,V 是E 中边的端点
在G 中,以 G 与C 2的公共顶点 v1为起点取一个简单回路 C3
简单回路 C3: {v1 , e7 , v5 , e4 , v 4 , e8 , v1 }
v6
e6 e5
v1 e1
v 3
d (v ) 12 ,G的边数m=6 即 d (v ) 2m
i
i
三、次的性质
定理1 在图G=(V,E)中,所有点的次之和是边数m 的两倍。
证明: 由于每条边均与两个顶点关联, 因此在计算顶点的次时每条边都计算了两遍 所以顶点次数的总和等于边 数的二倍。
定理5.2 在任何图G=(V,E)中,奇点的个数为偶数
d (vi )为偶数 ,即 vi 为偶点
充分性: 若无向连通图G=(V,E)中无奇点,则G为欧拉图
d (vi )为偶数 例: G连通,
v1 e1
e7 e5 e8
v6
e6

v2
e2

v5
e10
e9
e4
4 v
v3 e
3
G
任取一点,如 v3, 找一个以 v3为起点的一个简单回路 C1
e7 e8

v2
e2
e6 e5
v1 e1
e8 e10

v2

e7
v1
e8

v5
e10
e9
G
e4
4 v
e3
v 3 v 6
e7
v5
e4
G
4 v
v5
G
e4
4 v
简单回路 C1: {v3 , e3 , v4 , e9 , v 2 , e2 , v3 } 简单回路 C 2: {v2 , e10 , v5 , e5 , v6 , e6 , v1 , e1 , v2 }
{v3 , e3 , v4 , e2 , v2 , e1 , v1 , e4 , v4 }
欧拉回路:
v1
欧拉图

设G是一个无向连通图,若 存在一个回路,经过 G中的 每一条边一次且仅一次 ,则称这个回路为欧拉 回路

e6 e5
e1

v2
e2
存在欧拉回路:
{v1 , e1 , v2 , e2 , v3 , e3 , v4 , e7 , v2 , e5 , v5 , e4 , v4 , e6 , v1}
e7
v5
e4
4 v
v2
e3
v 3
该图特点:d (vi )均为偶数
v1

e1
e5

e2
e4
该图不存在欧拉回路
存在奇点
v 3
e3
4 v
定理5.3 无向连通图G为欧拉图的 充要条件是G中无奇点
证明:必要性 已知G=(V,E)为欧拉图,即存在一条欧拉回路C, C经过G的每一条边, 由于G为连通图, 所以G中的每个点至少在C中出现一次
2、相邻点和相邻边:
一条边的两个端点称为 相邻点,简称邻点, 端点落在同一个顶点的 边称为相邻边,简称邻 边 e1 1 3、多重边与环: 具有相同端点的边称为 多重边或平行边; e2 两个端点落在同一个顶 点的边称为环。
v 1
e3
e6
4、多重图和简单图:
v2

含有多重边的图称为多 重图; 无环也无多重边的图称 为简单图。
证明: 设V1和V2 分别是图 G中奇点和偶点的集合
则V1 V2 V且V1 V2
d (v ) d (v ) d (v ) 2m (定理5.1)
iV i iV1 i iV2 i
V2 是偶点的集合 , d (vi )(i V2 )均为偶数
所以 d (vi )为偶数
G
4 v
v5
G
e4
4 v
C: {v 2 , e10 , v5 , e5 , v6 , e6 , v1, e7 , v5 , e4 , v4 , e8 , v1 , e1 , v 2 }
六、赋权图(网络)
对图G=(V,E),
e的权
若对每一条边e,都有一个实数w(e)与之对应, 则称图G=(V,E)为赋权图 ,或网络 权w(e)通常表示距离、费用、容量等 如公路交通图:
e6 e5
v1

e1
e8
v6

v2
e2
Vi表示 城市, ei表示公路 w(ei)表示公路ei的长度
e3

e7
e9
v5
iV2
d (v )为偶数
i V1 i
而V1是奇点的集合, d (vi )(i V1 )均为奇数
只有偶数个奇数相加才能得到偶数
所以 V1中的点,即奇点的个数 为偶数
四、链: 对无向图 G (V,E)
(V,E)中,一个点与边的交 错序列 1、链的定义: 在图 G {vi 0 , ei1 , vi1 , ei 2 , vik 2 , eik 1 , vik 1 , eik , vik }, 且eit (vit 1 , vit )(t 1,2, k ), 则称这个点边序列为 连接 vi 0与vik的一条链 , 简记为 {vi 0 , vi1 ,,vik 2 , vik 1 , vik }
简单链:在链中,所含的边均不相同 初等链:在链 中,所含的顶点、边均 不相同
v6
e6 e5
v1

e1
e8

v2
e2

e7
e9
v5
e4
4 v
e3
v 3
{v6 , e5 , v5 , e7 , v1 }
初等 链
不是链
{v6 , e7 , v1 , e8 , v4 }
简单链
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