无向de-Bruijn图的超级边连通性和限制性边连通度

图的连通性总结

图的连通性总结 boboo 目录 1.图的遍历及应用 1.1.DFS遍历 1.2.DFS树的边分类 1.3.DFS树的性质 1.4.拓补排序 1.5.欧拉回路 2.无向图相关 2.1求割顶 2.2求图的桥 2.3求图的块 3.有向图相关 3.1求强连通分量（SCC划分） 3.2求传递闭包 4.最小环问题

一、图的遍历及应用 1.1 DFS遍历 DFS是求割顶、桥、强连通分量等问题的基础。 DFS对图进行染色，白色：未访问；灰色：访问中（正在访问它的后代）；黑色：访问完毕一般在具体实现时不必对图的顶点进行染色，只需进行访问开始时间和访问结束时间的记录即可，这样就可以得出需要的信息了。 -发现时间D[v]:变灰的时间 -结束时间f[v]:变黑的时间 -1<=d[v]

基于matlab的图像识别与匹配

基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支，该项技术被广泛应用在航空测绘，星球探测机器人导航以及三维重建等领域。本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法，为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明，该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究内容图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有非常重要的地位，被广泛的使用于农业，智能交通，汽车电子，网络多媒体通信，实时监控系统等诸多方面。因此，现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感，这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像，基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在大尺度变换的图像，这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来，研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法，具有仿射不变性的特征点检测方法，局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上，总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，正式提出了一种基于尺度空间的，对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform），以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定特征点的位置和特征点所处的尺度，然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配，对图像尺度和旋转具有不变性，对光照变化、

数据结构图习题分解

第7章图一、单项选择题 1．在一个无向图G中，所有顶点的度数之和等于所有边数之和的______倍。 A．l/2 B．1 C．2 D．4 2．在一个有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的______倍。 A．l/2 B．1 C．2 D．4 3．一个具有n个顶点的无向图最多包含______条边。 A．n B．n＋1 C．n-1 D．n(n-1)/2 4．一个具有n个顶点的无向完全图包含______条边。 A．n(n-l) B．n(n+l) C．n(n-l)/2 D．n(n-l)/2 5．一个具有n个顶点的有向完全图包含______条边。 A．n(n-1) B．n(n+l) C．n(n-l)/2 D．n(n+l)/2 6．对于具有n个顶点的图，若采用邻接矩阵表示，则该矩阵的大小为______。 A．n B．n×n C．n-1 D．(n-l) ×(n-l) 7．无向图的邻接矩阵是一个______。 A．对称矩阵B．零矩阵

C．上三角矩阵D．对角矩阵 8．对于一个具有n个顶点和e条边的无(有)向图，若采用邻接表表示，则表头向量的大小为______。 A．n B．e C．2n D．2e 9．对于一个具有n个顶点和e条边的无(有)向图，若采用邻接表表示，则所有顶点邻接表中的结点总数为______。 A．n B．e C．2n D．2e 10．在有向图的邻接表中，每个顶点邻接表链接着该顶点所有______邻接点。 A．入边B．出边 C．入边和出边D．不是入边也不是出边 11．在有向图的逆邻接表中，每个顶点邻接表链接着该顶点所有______邻接点。 A．入边B．出边 C．入边和出边D．不是人边也不是出边 12．如果从无向图的任一顶点出发进行一次深度优先搜索即可访问所有顶点，则该图一定是______。 A．完全图B．连通图 C．有回路D．一棵树 13．采用邻接表存储的图的深度优先遍历算法类似于二叉树的______算法。 A．先序遍历B．中序遍历 C．后序遍历 D．按层遍历

7.4.1无向图的连通分量和生成树

7.4.1无向图的连通分量和生成树。

void DFSForest(Graph G,CSTree &T) //建立无向图G的深度优先生成森林的 //（最左）孩子（右）兄弟链表T。 { T=NULL; for(v=0;vnextSibling=p; //是其他生成树的根（前一棵的根的“兄弟”）。 q=p; //q指示当前生成树的根。 DFSTree(G,v,p); //建立以p为根的生成树。 }// if(!visited[v]) }// for(v=0;vlchild=p;first=FALSE; }// if(first) else //w是v的其它未被访问的邻接顶点 { //是上一邻接顶点的右兄弟节点。 q->nextsibling=p; }// else q=p; DFSTree(G,w,q); //从第w个顶点出发深度优先遍历图G，建立子生成树q。 }// if(!visited[w]) }// for(w=FirstAdjVex(G,v); }// DFSTree

求一个无向图G的连通分量的个数

《数据结构》实验报告实验内容：（一）判断一个图有无回路（二）求一个无向图G的连通分量的个数一、目的和要求（需求分析）： 1、了解图的定义和图的存储结构。 2、熟悉掌握图的邻接矩阵和邻接表。 3、理解图的遍历算法---深度优先搜索和广度优先搜索。 4、学会编程处理图的连通性问题。二、程序设计的基本思想，原理和算法描述：（包括程序的结构，数据结构，输入/输出设计，符号名说明等）判断一个图有无回路：在程序设计中，先必须确定所要创建的图是有向还是无向，是图还是网，其次再根据各自的特点，用连接表来实现创建。在有向图中，先找出入度为0的顶点，删除与这个顶点相关联的边（出边），将与这些边相关的其它顶点的入度减1，循环直到没有入度为0的顶点。如果此时还有未被删除的顶点，则必然存在环路，否则不存在回路。无向图则可以转化为：如果存在回路，则必然存在一个子图，是一个回路。因此回路中所有定点的度>=2。第一步：删除所有度<=1的顶点及相关边，并将另外与这些边相关的其它顶点的度减1。第二步：将度数变为1的顶点排入队列，并从该队列中（使用栈）取出一个顶点，并重复步骤一。如果最后还有未删除的顶点，则存在回路，否则没有。求一个无向图G的连通分量的个数：用连接表创建图，对于非连通图，则需从多个顶点出发进行搜索，而每一次从一个新的起始点出发进行搜索过程中得到的顶点访问序列恰为其各个连通分量中的顶点集。所以在设计中，为了统计出无向图中的连通分量个数，则因在其深度优先所搜无向图时对函数DFSTraverse(ALGraph G)调用DFS次数进行统计，其结果便为无向图中连通分量个数。三、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施：在调试和运行求一个无向图G的连通分量的个数程序时，由于执行语句块 void DFSTraverse(ALGraph G)先于void DFS(ALGraph G,int v)，而void DFSTraverse(ALGraph G)内调用了DFS( )，因此计算机无法正确运行，将两者顺序进行了交换，程序便实现了其功能，且运行正常。四、源程序及注释：

数据结构编程——求无向图连通子图

#include #include void DFS(int **a,int v,int *k,int n,int *visit){ int *S=(int *)malloc(50*sizeof(int)); int top=-1,j; (*k)++; visit[v]=1; ++top; S[top]=v; while(top!=-1){ v=S[top]; for(j=1;j<=n;j++){ if(a[v][j]==1&&visit[j]==0){ (*k)++; visit[j]=1; S[++top]=j; break; } if(j==n)top--; } } } void xxxx(){ int n,m,i;//n个顶点，m条边 scanf("%d %d",&n,&m);

int *visit=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int)); int **a=(int **)malloc((n+1)*sizeof(int*)); int e,f; for(e=0;e<=n;e++){ a[e]=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1)); } for(e=1;e<=n;e++) for(f=1;f<=n;f++) a[e][f]=0; for(e=1;e<=n;e++) visit[e]=0; for(i=1;i<=m;i++){ scanf("%d %d",&e,&f); a[e][f]=1; a[f][e]=1; } int k=0; int sum=0; int *b=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int)); DFS(a,1,&k,n,visit); sum++; b[0]=k; e=1; int v; for(v=1;v<=n;v++){ k=0; if(visit[v]==0){ DFS(a,v,&k,n,visit); sum++; b[e]=k; e++; } } printf("%d\n",sum); int t; for(i=0;i

基于MATLAB的图像处理字母识别

数字图像处理报告名称：字母识别学院：信息工程与自动化学院专业：物联网工程学号：201310410149 学生姓名：廖成武指导教师：王剑日期：2015年12月28日教务处制

目录字母识别 1.---------------------测试图像预处理及连通区域提取 2.---------------------样本库的建立采集feature 3.---------------------选择算法输入测试图像进行测试 4.---------------------总结

字母识别 1.imgPreProcess（联通区域提取）目录下 conn.m：连通区域提取分割（在原图的基础上进行了膨胀、腐蚀、膨胀的操作使截取的图像更加接近字母） %%提取数字的边界，生成新的图 clear; clc; f=imread('5.jpg'); f=imadjust(f,[0 1],[1 0]); SE=strel('square',5); %%膨胀、腐蚀、膨胀 A2=imdilate(f,SE); SE=strel('disk',3) f=imerode(A2,SE) SE=strel('square',3); f=imdilate(f,SE); gray_level=graythresh(f); f=im2bw(f,gray_level); [l,n]=bwlabel(f,8) %%8连接的连接分量标注 imshow(f) hold on for k=1:n %%分割字符子句 [r,c]=find(l==k); rbar=mean(r); cbar=mean(c); plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor',' y','MarkerSize',10); % plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w'); row=max(r)-min(r) col=max(c)-min(c) for i=1:row for j=1:col seg(i,j)=1; end

有向图的强连通分量算法

有向图的强连通分量分类：C/C++程序设计2009-04-15 16:50 2341人阅读评论(1) 收藏举报最关键通用部分：强连通分量一定是图的深搜树的一个子树。一、Kosaraju算法 1.算法思路基本思路：这个算法可以说是最容易理解，最通用的算法，其比较关键的部分是同时应用了原图G和反图G T。(步骤1)先用对原图G进行深搜形成森林(树)，（步骤2）然后任选一棵树对其进行深搜(注意这次深搜节点A能往子节点B走的要求是E AB存在于反图G T)，能遍历到的顶点就是一个强连通分量。余下部分和原来的森林一起组成一个新的森林，继续步骤2直到没有顶点为止。7 改进思路：当然，基本思路实现起来是比较麻烦的(因为步骤2每次对一棵树进行深搜时，可能深搜到其他树上去，这是不允许的，强连通分量只能存在单棵树中(由开篇第一句话可知))，我们当然不这么做，我们可以巧妙的选择第二深搜选择的树的顺序，使其不可能深搜到其他树上去。想象一下，如果步骤2是从森林里选择树，那么哪个树是不连通(对于G T来说)到其他树上的

呢？就是最后遍历出来的树，它的根节点在步骤1的遍历中离开时间最晚，而且可知它也是该树中离开时间最晚的那个节点。这给我们提供了很好的选择，在第一次深搜遍历时，记录时间i离开的顶点j，即numb[i]=j。那么，我们每次只需找到没有找过的顶点中具有最晚离开时间的顶点直接深搜(对于G T来说)就可以了。每次深搜都得到一个强连通分量。隐藏性质: 分析到这里，我们已经知道怎么求强连通分量了。但是，大家有没有注意到我们在第二次深搜选择树的顺序有一个特点呢？如果在看上述思路的时候，你的脑子在思考，相信你已经知道了！！！它就是：如果我们把求出来的每个强连通分量收缩成一个点，并且用求出每个强连通分量的顺序来标记收缩后的节点，那么这个顺序其实就是强连通分量收缩成点后形成的有向无环图的拓扑序列。为什么呢？首先，应该明确搜索后的图一定是有向无环图呢？废话，如果还有环，那么环上的顶点对应的所有原来图上的顶点构成一个强连通分量，而不是构成环上那么多点对应的独自的强连通分量了。然后就是为什么是拓扑序列，我们在改进分析的时候，不是先选的树不会连通到其他树上（对于反图GT来说），也就是后选的树没有连通到先选的树，也即先出现的强连通分量收缩的点只能指向后出现的强连通分量收缩的点。那么拓扑序列不是理所当然的吗？这就是Kosaraju算法的一个隐藏性质。

图的连通性判断

基于MATLAB的实现，此方法可以知道有几个连通域,并且知道各个顶点的归属。Branches中显示各个节点的归属，同一行的为同一连通分支中的节点。其第一列为它的分类数。例如下图，有五个连通分支，1、2、3在同一个连通分支中。这是上图的邻接矩阵，同一节点间为0。 Branches中的显示内容，第一列为连通分支数，后边跟着的是给连通分支中的节点。第一行就表示1、2、3为一个连通分支，4自己在一个连通分支中等等。 function [Branches,numBranch]=Net_Branches(ConnectMatrix) % ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ % This program is designed to count the calculate connected components in networks. % Usage [Cp_Average, Cp_Nodal] = Net_ClusteringCoefficients(ConnectMatrix,Type) % Input: % ConnectMatrix --- The connect matrix without self-edges. % Output: % Branches --- A matrix, each rows of which represents the

% different connected components. % numBranch --- The numbers of connected components in network % % +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ % Refer: % Ulrik Barandes % Written by Hu Yong, Nov,2010 % E-mail: carrot.hy2010@https://www.360docs.net/doc/0d15840420.html, % based on Matlab 2008a % Version (1.0),Copywrite (c) 2010 % Input check-------------------------------------------------------------% [numNode,I] = size(ConnectMatrix); if numNode ~= I error('Pls check your connect matrix'); end % End check---------------------------------------------------------------% Node = [1:numNode]; Branches = []; while any(Node) Quence = find(Node,1); %find a non-zero number in Node set subField=[]; %one component % start search while ~isempty(Quence) currentNode = Quence(1); Quence(1) = []; %dequeue subField=[subField,currentNode]; Node(currentNode)=0; neighborNode=find(ConnectMatrix(currentNode,:)); for i=neighborNode if Node(i) ~= 0 %first found Quence=[Quence,i]; Node(i)=0; end end end subField = [subField,zeros(1,numNode-length(subField))]; Branches = [Branches;subField]; %save end numBranch = size(Branches,1);