图论(第三章的补充内容)
组合数学第五版答案
组合数学第五版答案简介《组合数学第五版答案》是对组合数学第五版的习题答案进行整理和解答的参考资料。
组合数学是一门研究集合之间的组合方式和规律的数学科学。
它广泛应用于计算机科学、统计学、运筹学等领域,在算法设计、图论分析等方面有着重要的应用价值。
本文档包含了《组合数学第五版》中各章节的习题答案,主要内容涵盖了排列组合、图论、生成函数、递推关系、容斥原理等多个重要主题。
通过对这些习题的解答,可以帮助读者更好地理解组合数学的基本概念、方法和应用。
目录•第一章:基本概念和方法•第二章:排列组合•第三章:图论•第四章:生成函数•第五章:递推关系•第六章:容斥原理第一章:基本概念和方法1.习题1:证明排列的总数为n! (阶乘)。
2.习题2:计算组合数C(n, m)的值。
3.习题3:探究组合数的性质并给出证明。
第二章:排列组合1.习题1:计算排列数P(n, m)的值。
2.习题2:解决带有限制条件的排列问题。
第三章:图论1.习题1:证明图论中的握手定理。
2.习题2:解决图的着色问题。
第四章:生成函数1.习题1:利用生成函数求解递推关系。
2.习题2:应用生成函数解决组合数学问题。
第五章:递推关系1.习题1:求解递推关系的通项公式。
2.习题2:应用递推关系解决实际问题。
第六章:容斥原理1.习题1:理解容斥原理的基本思想并给出证明。
2.习题2:应用容斥原理解决计数问题。
结论通过对《组合数学第五版答案》中的习题进行解答,读者可以更好地掌握组合数学的基本概念和方法。
组合数学在计算机科学、统计学、运筹学等领域具有广泛的应用,通过学习和理解组合数学,读者可以提高解决实际问题的能力,并为进一步深入研究相关领域打下坚实的基础。
注:本文档中的习题答案仅供参考,请读者在独立思考和解答问题时加以思考和验证,以深入理解组合数学的核心概念和方法。
图论第三章(1)
定理4 定理 若G为有向连通图 Bk为G的一个基 为有向连通图, 的一个基 本关联矩阵, 本关联矩阵 则 秩(Bk) = n-1 . 的各行全部加到第k行 证:将关联矩阵B的各行全部加到第 行, 将关联矩阵 的各行全部加到第 则第k 行为零向量。记新得到的矩阵为B’, 则第 行为零向量。记新得到的矩阵为 则 秩(Bk) = 秩(B’) = 秩(B) = n-1 .
15
要证k 要证 1 = k2 = … = kn-1 =0。 。 因为树中总存在树叶, 的一个树叶为v 因为树中总存在树叶,设T 的一个树叶为 i , 中第i 则B中第 行的非零元素仅一个,故由 式知 中第 行的非零元素仅一个,故由(*)式知 ki= 0。 。 T中删去树叶 i 及相关的一边后得一新树 中删去树叶v 中删去树叶 及相关的一边后得一新树T’, 又有树叶v 又有k 而T’又有树叶 j ,又有 j= 0 ;…; 如此继续下 又有树叶 去, 最后可得 k1 = k2 = … = kn-1 =0, , 因此a 线性无关。 因此 1, a2, …, an-1线性无关。 于是 秩(B) >= n-1,从而知命题成立。 ,从而知命题成立。
9
4. 定理 树中一定有叶子结点。 树中一定有叶子结点。
证明:若无叶子结点存在, 证明:若无叶子结点存在, 则每个结点 的度数不小2,则从任一结点出发, 的度数不小 ,则从任一结点出发,可以一 直往前行走。 直往前行走。 因为结点个数是有限的, 因为结点个数是有限的,故总会遇到 一个已到过的结点,这样就得到一个回路, 一个已到过的结点,这样就得到一个回路, 与树的定义矛盾。 与树的定义矛盾。 若图G的一个支撑子图 的一个支撑子图T是一棵 定义 若图 的一个支撑子图 是一棵 则称树T是 的一棵支撑树或生成树。 的一棵支撑树 树,则称树 是G的一棵支撑树或生成树。 • 图G有支撑树的充要条件是 是连通的。 有支撑树的充要条件是G是连通的 有支撑树的充要条件是 是连通的。
离散数学简明教程
离散数学简明教程
第一章:数论基础
数论是离散数学中的基础部分,主要研究的是整数及其性质。
这一部分内容将介绍整除、质数、合数、素数定理等基本概念,以及一些重要的数论问题,如中国剩余定理、费马大定理等。
第二章:集合论
集合论是离散数学的基础理论之一,主要研究的是集合及其性质。
这一部分内容将介绍集合的基本概念、集合的运算、幂集、二元关系等基本概念,以及一些重要的集合论定理,如鸽笼原理、康托尔定理等。
第三章:图论
图论是离散数学中最为重要的分支之一,主要研究的是图形的性质和结构。
这一部分内容将介绍图的基本概念、图的矩阵表示、欧拉路径和欧拉回路、哈密尔顿路径和哈密尔顿回路等基本概念,以及一些重要的图论定理,如克鲁斯卡尔定理、普利姆定理等。
第四章:逻辑学
逻辑学是离散数学的另一个基础理论,主要研究的是推理和证明。
这一部分内容将介绍命题逻辑、谓词逻辑、一阶逻辑等基本概念,以及一些重要的逻辑学定理,如哥德尔完备性定理、塔斯基不可定义定理等。
第五章:算法分析
算法分析是离散数学的一个重要应用领域,主要研究的是算法的时间和空间复杂度。
这一部分内容将介绍算法分析的基本概念、大O 符号、递归算法等基本概念,以及一些重要的算法分析定理,如阿克曼函数不可计算性定理等。
图论第三章答案
14. 12枚外观相同的硬币,其 中有一枚比其他的或轻 或重.使用决策树描述一个 算法,使得只用一个天 平且最多进行三次比较 就可以确定出坏币并且 判断出它是 轻是重..
解:如下图:
补充:如果连通加权图 G的权值互不相同,则 G有唯一一棵最小生成树 .
证:反证法,设G有T1 , T2 两棵最小生成树,则 T1 , T2的权之和相等, 且存在边e1 , e2 权值不同. 此时e1 T1但e2 T2,e2 T2 但e1 T1 , 令T3 T1 e1 e2,T4 T2 e2 e1,则T3和T4亦是生成树. 由e1,e2的权不同可知:T3或T4中必有一个是权比 T1 ( T2 )小的树,得矛盾 .
11. 根据图回答下列问题 . (a.)对下列每个二进制序列 进行解码. (1)100111101 (2)10001011001(3)10000110110001(4)0001100010110000 (b.)对下列单词进行解码 . (1)den(2)need (3)leaden(4) penned
8. 明下列各题: 1.)若完全二叉树T有m个内点和k个叶子点,则m k 1. 2.)完全二叉树T的边数e,满足e 2(k 1).其中,k为叶子点数.
证: (1.)因为有m个内点的完全二叉树有 2m 1个顶点, 所以由顶点关系得: 2m 1 m k , 则m k 1. (2.)因为树T的边数(e) 顶点数(2m 1) 1, 所以e 2m 2(k 1).
3. 设无向图 G中有n个顶点 m条边,且 m n, 则G中必有圈.
设G有连通分支 T1 , T2 , , Tk (k 1) , 若G中无圈,则 Ti (1 i k ) 也无圈,所以 Ti 是树 .
图论课件第三章图的连通性
Bellman-Ford算法
总结词
Bellman-Ford算法是一种用于查找带权图中单源最短路径的算法。
详细描述
Bellman-Ford算法的基本思想是从源节点开始,通过不断更新节点之间的距离,逐步找到从源节点到 其他节点的最短路径。该算法可以处理带有负权重的边,并且在图中存在负权重环的情况下也能正确 处理。
THANKS
感谢观看
Floyd-Warshall算法
总结词
Floyd-Warshall算法是一种用于查找所有节点对之间最短路 径的动态规划算法。
详细描述
Floyd-Warshall算法的基本思想是通过动态规划的方式,逐 步构建最短路径矩阵。该算法首先初始化一个距离矩阵,然 后通过一系列的转移操作,逐步更新距离矩阵,直到找到所 有节点对之间的最短路径。
欧拉回路
总结词
欧拉回路是指一个路径的起点和终点是同一点,且经过图中的每条边且仅经过 一次的路径,并且该路径闭合。
详细描述
欧拉回路是欧拉路径的一种特殊情况,它不仅满足欧拉路径的所有条件,而且 起点和终点是同一点,形成一个闭合的路径。在图论中,欧拉回路具有重要的 应用价值。
欧拉回路的判定
总结词
判断一个图是否存在欧拉回路是一个NP 难问题,目前没有已知的多项式时间复 杂度的算法。
连通度
总结词
连通度是描述图中任意两点之间可达性的度量,表示图中节点之间的连接紧密程度。
详细描述
在图论中,连通度是衡量图连通性的一个重要参数。对于一个无向图,连通度通常用K表示,表 示图中任意两点之间是否存在路径。对于有向图,连通度分为入度和出度,分别表示从一个节 点到另一个节点是否存在路径和从另一个节点到这个节点是否存在路径。
图论+第3章+图的连通性
直观上看,右边的比左边的图连通“程度”
要好。
(点)连通度
图的(点)连通度我们常常省略“点”字称连
通度。 树是具有最小连通度的图。 若κ (G ) ≥ k ,则称G是k-连通的。 若G是平凡图或非连通图,则κ (G ) = 0 。 所有非平凡连通图都是1连通的。
边连通度
边连通度λ (G )=min{ S | S是G的边割集} 完全图的边连通度定义为 λ ( K v ) = v − 1。 空图的边连通度定义为0。 边连通度λ (G ) 有时又记作 κ ′(G ) 。
2-连通图的性质
定理 3.2.4:若G是 p ≥ 3的2-连通图,则G的
任意两条边都在同一个圈上。
证明:(板书)
2-连通图的性质
对于一个无环且无孤立点的图G,下面的条
件是等价的:
(1)图是不可分的; (2)图是2-连通的; (3)过任意两个顶点总有一个圈; (4)过任意两条边总有一个圈。
不可分图
没有割点的非平凡的连通图称为不可分图 (non separable graph)。
定理3.1.5 不可分图的任一边至少在一个圈中。 证明:设e是不可分图G的任意边,e=(x,y),x和y都 不是割点,所以图G-e是连通的,故G-e必有一条(x,y) 道路P。于是P+e就是构成G中的一个圈。
e相连接。于是u和v在G-e中成为连通的。故矛盾。
(2)假设e=(x,y)不是割边,那么G-e和G的分支数
相同。由于G中存在一条(x,y)道路,所以x和y均 在G的同一分支。于是x和y在G-e的同一分支中, 故在G-e中存在一条(x,y)道路P,这样边e就在G的 圈P+e中。
割点定理(1)
定理3.1.2 当且仅当在G中存在与顶点v 不同
(完整版)地图学第三章
Cii = ( Bi+ Bi+1 ) / 2
新编地图学教程 第3章 地图概括
等 选取间隔 距离分级
比
长短分级
数
> An
列
… B1 ~ B2 B2 ~ B3
Bn-2 ~ Bn-1 Bn-1 ~ Bn
C11
模
An-2 ~ An-1
C21
C22
式
…
… ……
A1 ~ A2
Cn-1,1
… Cn-1,2
Cn-1,n-1
⑴ 符合方根规律,尺寸缩小: C1 = 1 ⑵ 不符方根规律,尺寸相同 :
√ 线状 C2 = MA / MB
√ 面状 C3 = (MA / MB )2
⑶ 不符方根规律,尺寸不同 :
线状 C2 = ( SA / SB ) ·√MA / MB
√· 面状 C3 = ( fA / fB ) (MA / MB )2
⑷选取级x的调整可适当弥 补地理差异的影响。
河流选取指标
河流条数 指标
比例尺
NA NB
1:10万 → 1:25万 X=2 59 25 (24)
1:25万 → 1:50万 X=3 25 11(9)
新编地图学教程 第3章 地图概括
§3 地图概括的基本方法 3.1 分类 —— 聚类或分群的过程
1. 层次归类 2. 数量分级 3. 等级合并 4. 降维转换 5. 分区选取
行化简 形状、数量、质量 概括的目的:突出制图对象的类型特征,
抽象出其基本规律,使用地图图形传递 信息,并延长地图的时效性
新编地图学教程 第3章 地图概括
§1 地图概括概述
1.1 地图概括的性质
地图概括(generalization):也称制图综合,就是 采取简单扼要的手法,把空间信息中主要的、本质 的数据提取后联系在一起,形成新的概念。
第三章--电阻电路的一般分析
i1 R1 ① R3 i3
i2
us+1
-
imu1sR2+2
im2
+ us3
-
-
(1)标出网孔电流的参考方向;
②
(2)以各自的网孔电流方向为绕行方向,
列KVL方程; 注意:im1和im2都流过R2!
孔1: R1 im1+R2 im1-R2im2 = us1 -us2 孔2:-R2 im1+R2 im2 +R3 im2 = us2-us3
3
③
4
5
④6
4个方程相加结果为0,不是相互独立的。
把任意3个方程相加起来,必得另一个方程。
相差一个符号,原因是各电流在结点① ② ③若
是流入(出),则在结点④就是流出(入) 。
2019年9月13日星期
9
五
上述4个方程中,任意3个是独立的。
对具有n个结点的电路,独立的KCL方程为任意 的(n-1)个 。 与独立方程对应的结点叫做独立结点。
现在介绍有关 “图论”的初步知识, 目的是研究电路的连 接性质,并讨论电路 方程的独立性问题。
因为KCL和KVL与元件的性质无关, 所以讨论电路方程的独立性问题时,可以用一
个简单的线段来表示电路元件。
2019年9月13日星期
3
五
用线段代替元件,称支路。 线段的端点称结点 。
这样得到的几何结构图称为 图形,或“图(Graph)”。
二、 KVL的独立方程数 与KVL的独立方程对应的回路称独立回路。
因此,要列出KVL的独立方程组,首先要找出与之 对应的独立回路组。
有时,寻找独立回路组不是一件容易的事。利用 “树”的概念会有助于寻找一个图的独立回路组。
图论参考答案
图论参考答案图论参考答案图论作为一门数学分支,研究的是图的性质与关系。
图由节点(顶点)和连接节点的边组成,它可以用来解决许多实际问题,如网络规划、社交网络分析等。
本文将从图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及图的应用等方面进行探讨。
一、图的基本概念图由节点和边构成,节点表示对象,边表示节点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
在有向图中,边有方向,表示从一个节点到另一个节点的箭头;而在无向图中,边没有方向,表示节点之间的双向关系。
图中的节点可以用来表示不同的实体,如人、地点、物品等。
而边则表示节点之间的关系,可以是实体之间的联系、交互或者依赖关系等。
图的度是指与节点相连的边的数量。
在无向图中,节点的度等于与之相连的边的数量;而在有向图中,节点的度分为入度和出度,入度表示指向该节点的边的数量,出度表示从该节点出发的边的数量。
二、图的表示方法图可以使用邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。
邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示节点之间的关系。
如果节点i和节点j之间有边相连,则邻接矩阵中的第i行第j列的元素为1;否则为0。
邻接矩阵的优点是可以快速判断两个节点之间是否有边相连,但是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。
邻接表是一种链表的形式,其中每个节点都有一个指针指向与之相连的节点。
邻接表的优点是可以有效地节省空间,适用于稀疏图。
但是在判断两个节点之间是否有边相连时,需要遍历链表,效率较低。
三、图的遍历算法图的遍历算法是指以某个节点为起点,按照一定的规则依次访问图中的所有节点。
深度优先搜索(DFS)是一种常用的图遍历算法。
它的思想是从起始节点开始,沿着一条路径一直访问到最后一个节点,然后回溯到上一个节点,继续访问其他路径。
DFS可以用递归或者栈来实现。
广度优先搜索(BFS)是另一种常用的图遍历算法。
它的思想是从起始节点开始,先访问所有与起始节点直接相连的节点,然后再依次访问与这些节点相连的节点。
图论及其应用第三章答案
习题三:证明:是连通图G的割边当且仅当V(G)可划分为两个子集V1和V2,使对任意及, G中的路必含.证明:充分性: 是的割边,故至少含有两个连通分支,设是其中一个连通分支的顶点集,是其余分支的顶点集,对,因为中的不连通,而在中与连通,所以在每一条路上,中的必含。
必要性:取,由假设中所有路均含有边,从而在中不存在从与到的路,这表明不连通,所以e是割边。
3.设G是阶大于2的连通图,证明下列命题等价:(1)G是块(2)G无环且任意一个点和任意一条边都位于同一个圈上;(3)G无环且任意三个不同点都位于同一条路上。
:是块,任取的一点,一边,在边插入一点,使得成为两条边,由此得到新图,显然的是阶数大于3的块,由定理,中的u,v位于同一个圈上,于是中u与边都位于同一个圈上。
:无环,且任意一点和任意一条边都位于同一个圈上,任取的点u,边e,若在上,则三个不同点位于同一个闭路,即位于同一条路,如不在上,由定理,的两点在同一个闭路上,在边插入一个点v,由此得到新图,显然的是阶数大于3的块,则两条边的三个不同点在同一条路上。
:连通,若不是块,则中存在着割点,划分为不同的子集块,,,无环,,点在每一条的路上,则与已知矛盾,是块。
7.证明:若v是简单图G的一个割点,则v不是补图的割点。
证明:是单图的割点,则有两个连通分支。
现任取, 如果不在的同一分支中,令是与处于不同分支的点,那么,与在的补图中连通。
若在的同一分支中,则它们在的补图中邻接。
所以,若是的割点,则不是补图的割点。
12.对图3——20给出的图G1和G2,求其连通度和边连通度,给出相应的最小点割和最小边割。
解:最小点割 {6,8}最小边割{(6,5),(8,5)}最小点割{6,7,8,9,10}最小边割{(2,7)…(1,6)}13.设H是连通图G的子图,举例说明:有可能k(H)> k(G).解:通常.整个图为,割点左边的图为的的子图,,则.eH。
(软件补课)图论
4.2 偶图(双图、双色图、二部图) 定义2 设G=(V,E)是一个图, 若G的顶点集V有一个二 划分{V1,V2},使得G的任一条边的两个端点一个在V1 中,另一个在V2中,则这个图称为偶图。偶图有时记 为({V1,V2},E)。 4.3 偶图的特征性质 定理2 图G为偶图的充分必要条件是它的所有圈都是 偶数长。 4.4 图兰(Turan)定理 定理3 具有P个顶点的而没有三角形的图中最多有 [p2/4]条边。 例2 设G=(V,E)是一个(p,q)图,则 (1)若G是一个偶图,证明q≤p2/4; (2)若G是一个K-正则偶图,证明:p≥2K。
1.3 顶点连通度、边连通度、最小度之间关系 定理1 对任一图G,有k(G)≤λ(G)≤δ(G)。 对任意一个图有: 0≤k(G)≤λ(G)≤δ(G), 并且k(G),λ(G),δ(G)都是非负整数; 反过来,若对任意整数a,b,c,0≤a≤b≤c, 是否存在一个图G,使得 k(G)=a,λ(G)=b,δ(G)=c呢? 定理2 对任何整数a,b,c,0≤a≤b≤c,存在 一个图G,使得x(G)=a,λ(G)=b,δ(G)=c。
例7 设G是有个p顶点,q条边的无向图,各顶点的度 数均为3。则 (1)若q=3p-6,证明:G在同构意义下唯一,并求p,q。 (2)若p=6,证明:G在同构的意义下不唯一。 例8 已知p阶(简单)无向图中有q条边,各顶点的度数 均为3,又2p=q+3,试画出满足条件的所有不同 构的G。
例10 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。 例11证明:在一个连通图中,两条最长的路有一个公 共的顶点。 例12 至少要删除多少条边,才能使Kp(p>2)不连通且 其中有一个连通分支恰有k(0<k<p)个顶点?简述理由。
《图论》第3章 树
n
deg(vi ) 2(n 1)
i 1
[最小连通] 从连通图 G 中去除任意一边即破坏了 G 的 连通性时,称 G 是最小连通的。
[推论2] G 是一棵树当且仅当 G 是最小连通的。
D1
D=
0
l
l行
D1k
Dk=
nl 行
0
l
lk 行 n-1-lk 行
22
3.2 关联矩阵
① 若 C 不经过 vk,则从 B 生成 Bk 时从 D 中划去的 是全0 (不在 D1中) 的行向量,lk=l,D1k=D1 ,即 D1k 每列都含+1和-1。故 D1k 不满秩,或 r(D1k)<l ;
② 若 C 经过vk,则从 B 生成 Bk 时从 D 中划去了 D1 中的一行,此时 lk=l -1,即 D1k中最多有l -1个非0 行向量,故 r(D1k) l -1 ,或 r(D1k) &l列向量线性相关,故 Dk 中的列向量也线性相关,定理得证。
路(该回路有可能只由其中的若干条弧构成), 则该回路对应于 Bk 中相应的列向量线性相关,此 n-1条弧对应于 Bk 中相应的列向量也线性相关, 该 (n-1) 阶子式为零,矛盾。
25
3.2 关联矩阵
充分性:编号法。将该子式各列对应的弧构成的生
成树画成以vk为根的一棵树如图。 vk
a11
a1b1
15
3.2 关联矩阵
[定理3-2-2] 图 G=(V, A) 的关联矩阵 B 中任一子式的值 为 0、+1或-1。
[证明] 设 Bk 为 B 中任一 k 阶方阵,k min(|V|, |A|) 。 初始化 i=k。
第2编图论第3章
28
左3,v5}, {v4}导出;
1个单侧分图由
v4 {v1,v2,v3,v4,v5}导出;
v2
v3
1个弱分图由{v1,v2,v3,v4,v5} 导出。
定理7 在有向图D = <V,E>中,它的每一个结 点位于且仅位于一个强(弱)分图中。
定理8 在有向图D = <V,E>中,它的每一个结
v1 v2
v5 v4
v3
v6
G
{v1,v3}, {v4}, {v6}为 三个点割集。 v7 v4, v6为两个割点。
{v3,v5}, {v2,v4}不是点 割集。
31
定义17 设无向图G=<V,E> ,若存在边集E'E, 使图G删除E'后,所得子图G-E'的连通分支数 W(G-E')>W(G),而删除任何E''E',都有 W(G-E'')=W(G),则称E'为G的一个边割集, 只有一边的边割集,称该边为割边或桥。
• 如果边ei与结点无序对(u,v)相对应,则称ei为 无向边,记为ei = (u,v)。如果边ei与结点有序 对<u,v>相对应,则称ei为有向边,记为ei = <u,v>,称u为ei 的始点,v为ei 的终点。
3
• 每条边都是无向边的图称为无向图;每条边
都是有向边的图称为有向图;在一个图中如
果一些边是无向边,另一些边是有向边,则
图). 4. 若V'V, 且V', 以V'为结点,以两端点均在
V'中的边为边集的G的子图称为V'的导出子图。 5. 若G''=<V'',E''>,使得E''=E-E',且V''中仅包 含E''的边所关联的结点,则称G''是是子图G'的 相对于G的补图。
图论第三章
是G 的顶点割。
-3-
图论及其应用第三章 (2)k 顶点割:含有k 个元素的顶点割。 注:1)1 顶点割与割点是两个不同的概念。
u
{u} 是1 顶点割,但 u 不是割点
v
v 是割点,但 {v} 不是1 顶点割
2)G 连通且无环,则 v 是割点
(G v ) (G )
{v} 是1顶点割
-10-
图论及其应用第三章 (2)k 边割 {e}为1 边割 {e}为割边。
(3)G 的连通度 (G ) 定义如下:
min{ k | G 有 k 边割 }, G 是非平凡图 (G ) 0, G 是平凡图
注: 1) (G ) 0
G 平凡或不连通
2)G 是含有割边的连通图
( n ≥l )
(G ) 1 (G xy ) (G )
(G ) 1 (G x )
-14-
图论及其应用第三章 三. 连通度的基本结果
。 证明:(1)先证 。 若G 平凡或不连通,则
定理3.1
0
-17-
图论及其应用第三章
例5
G
(G ) ( 2 ), (G ) ( 3 ), (G ) ( 4 )
-18-
图论及其应用第三章 例6
A 4-edge-connected graph G such that G-{x1, x2, x3, x4} is connected
-19-
(G ) 1
-11-
图论及其应用第三章 3) (G ) k 0 G 的k 边割均为键
(4)k 连通图:若 (G ) k ,则称G 为k 边连通图 的。 注第三章 例4 1、分别找G1和G2两个边割; 2、给出它们的边连通度。 v2 v1 v5 v6 v9 v 7 v8 v4 G1 v3 v1 v3 G 2 v8 v2 v4 v5 v6 v7
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对无向图,与此方法类似。
(v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) [v1,∞]
• 最短路问题是网络理论中应用最广泛的问题之一。许多优 化问题可以使用这个模型,如设备更新,管线铺设,线路 安排,厂区布局等。 • 最短路问题的一般提法如下:设G=(V,E)为连通图, 图中各边(Vi,Vj)有权lij(lij=∞ ,表示Vi,Vj间无边), Vs,Vt为 图中任意两点,求一条道路μ,使它是从Vs到Vt 的所有路中 总权最小的路。即: • L (μ)=min
2.树
2.1 树与支撑树 树:一个无圈的连通图称为树。树图G=(V,E) 的点数记为p,边数记为q,则q=p-1。 例如
支撑树:图T=(V,E‘)是图G=(V,E) 的支撑子图,若图T是一个树,则称T是G的一 个支撑树。
图G有支撑树, 当且仅当图G是连通 的。求连通图的支 撑树的方法有“破 圈法”和“避圈 法”。 v
Floyd-Warshall算法:
v2 v5
v1 0 5 1 2 ∞ v1 0 5 1 2 ∞ v2 d23(1)=min[ d23(0), d21(0)+ d130)]= min[10,5+1]=6 5 0 10 ∞ 2 v2 5 0 6 7 2 D= D(0)= 2 3 0 2 8 v3 D(1)= 2 3 0 2 8 v3 由于d (1)=min[d (0), d (0)+d (0) ]表示从V 到V 或 ij ij i1 1j i j 2 ∞ 6 0 4 v4 2 7 3 0 4 v4 直接有边或借V 为中间点时的最短路长。红字 1 v5 元素为更新的元素。 ∞ 2 4 4 0 v ∞2 4 4 0 5 v1 v2 v3 v4 v5 v1 v2 v3 v4 v5 0 5 1 2 7 0 4 1 2 6 0 4 1 2 6 0 4 1 2 6 5 0 6 7 2 5 0 6 7 2 5 0 6 7 2 5 0 6 6 2 D(2)= 2 3 0 2 5 D(3)= 2 3 0 2 5 D(4)= 2 3 0 2 5 D(5)= 2 3 0 2 5 2 7 3 0 4 2 6 3 0 4 2 6 3 0 4 2 6 3 0 4 7 2 4 4 0 6 2 4 4 0 2 3 0 4 0 6 2 4 4 0 (5)表示从V 到V 最多经中间点V ,V …V 的所有路中的最 (2)与d (3)表示从V 到V 最多经中间点V , 因dij dij i j 1 2 5 ij i j 1 (5)就给出了2点间不论几步到达的最短路长 短路长。故D V2与V1,V2 , V3的最短路长
e6
v2 e9 e3 v4
v7 e10
v5 例 e1 e5 v3
e7
v6
e8 v8
e4
连通图 不连通图 连通分图 支撑子图
v1 e2 v5 e7 v2
例
e1 e 5
e6
e8 e3 v6
若点与点之间的连 线有方向,称为弧, 由此构成的图为有向 图。 D=(V,A)
v3
e4
v4
基础图 始点 路 回路
终点
2.2
避圈法:开始选一条权最小的边, 以后每一步中,总从未被选取的边中选 一条权尽可能小,且与已选边不构成圈 的边。
v3
6 1 5 v2 2 v4 5 7 3 4
v5
4
v3
v5 4
v1
v6
v1
1
5 v2 2
3
v4
v6
3. 最短路问题
对于有向图D=(V,A),给其每一个弧(vi,vj)一 个相应的权值wij,D就成为赋权有向图。给定赋权有 向图D中的两个顶点vs和vt,设P是由vs到vt的一条路, 把P中所有弧的权之和称为路P的权,记为w(P)。如 果路P*的权w(P*)是由vs到vt的所有路的权中的最小者, 则称P*是从vs到vt的最短路。最短路P*的权w(P*)称为 从vs到vt的距离,记为d(vs,vt)。
(v1,∞) (v1,∞) (v4,11) (v1,∞) (v4,11) (v1,∞) (v4,11) (v1,∞) (v5,10) (v5,9) (v5,10) [v5,9] [v5,10]
(v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v5,12) (v5,12) (v5,12) [v5,12]
第三章 运输与配送管理
补充内容
图与网络分析 1. 图的基本概念 2. 树 2.1 树与支撑树 2.2 最小支撑树问题
3. 最短路问题
4. 最大流问题
1. 图的基本概念
v1
例
e1 e 5
v5
e2 e6 e9 e7
v2 e8 e3 v6 e10
v3
e4
v4
图: 由点和点与点 之间的连线组成。若 点与点之间的连线没 有方向,称为边,由 此构成的图为无向图。 G=(V,E)
v2 2 2
1 6 v3 4 v4 10
v5
2
6 10 3 v6 2
V9
v9
3
v7 4
v8
V7
V8
[--,0] (v1,6) (v1,3) (v1,6) (v1,3) (v3,5) [v1,3] [v3,5]
(v1,1) (v1,∞) [v1,1] (v1,∞) (v1,∞) (v2,6) [v2,6]
所谓网络上的流,是指定义在弧集A 上的函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为 弧(vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1 vs 5,2 1,0 v1 1,0 3,1 2,1 2,2 v3 4,1 v4
4. 最大流问题
4.1基本概念和定理
v2 3 vs 5 v1 2 v3 1 1 3 2 4 v4
5
vt
给一个有向图D=(V,A),指定两个点, 一个点称为发点,记为vs,另一个点称为 收点,记为vt,其余点称为中间点。 对于D中的每一个弧(vi,vj),相应地给 一个数cij(cij≥0),称为弧(vi,vj)的容 量。我们把这样的D称为网络(或容量网 络),记为D=(V,A,C)。
3. 比较所有T标号, T(V2)最小,故令P (V2)=4 4. V2 为刚得到P标号的点,考察边(V2, V4 ), (V2, V5 )的端 点V4 ,V5:
T(V4)=min [T(V4) , P(V2)+l24]= min [+ ∞, 4+5] = 9 T(V5)=min [T(V5) , P (V2)+l25]= min [+ ∞, 4+4] = 8
(vi,vj)μ
l
ij
• 有些最短路问题也可以是求网络中某指定点到其余所有结 点的最短路,或求网络中任意两点间的最短路。
Dijkstra算法:
• 算法思路:若序列{Vs ,V1,V2,…,Vn-1,Vn}是Vs到Vn的最短路,则序列 {Vs ,V1,V2,…,Vn-1}也是Vs到Vn-1的最短路。
v2 1 2 3 2 v4 10 v6 2 v7 4 6 v3 4 10 3 v5 2 6 3 v9
6
v1
1
v8
在所有弧的权都非负 6 的情况下,目前公认最 3 v1 好的求最短路的方法是 1 Dijkstra标号法。用实 例介绍如下: 例 求上图中v1到v8的最短路。
V1 V2 V3 V4 V5 V6
Step 1: 给Vs以P标号, P (Vs)=0,其余各点均给 T标号, T(Vi)=+ ∞ Step 2: 若Vi: (Vi, Vj)属于E,且Vj为T标号,对Vj 的T 标号更改: T(Vj)=min [T(Vj) ,P (Vi)+lij] Step 3: 比较所有具有T标号的点,把最小的改为P 标号,即: P(Vi)=min [T(Vi)], 当有2个以 上最小者时,可同时改为P标号,若全部点均为 P标号则终止。否则用Vi代替Vi转回Step 2。
求网络中任意两点间的最短路: 3 10 2 5 令网络的权距阵为D=(dij)n×n,lij为Vi到Vj的距离,其中: 1 8 lij ,当( Vi , Vj )∈E v3 dij= v1 4 2 ∞, 其它 算法步骤: step1:输入D(0)= D; 2 6 4 2 (k)= (d (k)) step2 :计算D ij n×n , (k=1,2,3,…n); 其中: dij(k)=min[di(k-1), dik(k-1)+dkj(k-1) ] v4 Step3: D(n)= (dij(n))n×n中 元素dij(n)就是Vi 到 Vj的最短路长。
v2 4 v1 6 4
5 4v4ຫໍສະໝຸດ 9 7v64
5 v8 1
5 7 6
v3 v5 v7 1.首先给V1以P标号, P (V1)=0给其余点T标号, T(Vi)=+ ∞ (i=2,3,…,8)
2. 由于(V1, V2 ), (V2, V3 )边属于E,且V2, V3为T标号,所 以修正2个点标号:
T(V2)=min [T(V2) , P(V1)+l12]= min [+ ∞, 0+4] = 4 T(V3)=min [T(V3) , P (V3)+l13]= min [+ ∞, 0+6] = 6
5. 比较所有T标号, T(V3)最小,故令P (V3)=8 6. 考察点V3,有: T(V4)=min [T(V4) , P(V3)+l34]= min [9, 6+4] = 9
T(V5)=min [T(V5) , P (V3)+l35]= min [8, 6+7] = 8 7. 比较所有T标号, T(V5)最小,故令P (V5)=8 8. 考察点V3: T(V6)=min [T(V6) , P(V5)+l56]= min [+ ∞, 8+5] = 13 T(V7)=min [T(V7) , P (V5)+l57]= min [+ ∞,8+6] = 14 9. 比较所有T标号, T(V4)最小,故令P (V4)=9 10.考察点V4: T(V6)=min [T(V6) , P(V4)+l46]= min [13, 9+9] = 13 T(V7)=min [T(V7) , P (V4)+l47]= min [14,9+7] = 14 11.比较所有T标号, T(V6)最小,故令P (V6)=13 12.考察点V6: T(V7)=min [T(V7) , P(V6)+l67] = min [14, 13+5] = 14 T(V8)=min [T(V8) , P (V6)+l68]= min [+ ∞,13+4] = 17 13.比较所有T标号, T(V7)最小,故令P (V7)=14 14.考察点V7: T(V8)=min [T(V8) , P (V7)+l78]= min [17,14+1] = 15 15.因为只有一个T标号T(V8),令P(V8)=15,计算结束。 V1到V8的最短路为V1 V2 V5 V7 V8,路长P(V8)=15,同时得到V1到其余 各点的最短路