图论及其应用(28)
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)。
图论及其应用
图论及其应用班级:图论1班学院:软件学院学号:2014110993姓名:张娇图论从诞生至今已近300年,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。
虽然最早的图论问题追溯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、运筹学、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。
下面对最大流问题进行探究。
最大流问题主要探究最大流问题的Ford-Fulkerson解法。
可是说这是一种方法,而不是算法,因为它包含具有不同运行时间的几种实现。
该方法依赖于三种重要思想:残留网络,增广路径和割。
在介绍着三种概念之前,我们先简单介绍下Ford-Fulkerson方法的基本思想。
首先需要了解的是Ford-Fulkerson是一种迭代的方法。
开始时,对所有的u,v属于V,f(u,v)=0(这里f(u,v)代表u到v的边当前流量),即初始状态时流的值为0。
在每次迭代中,可以通过寻找一个“增广路径”来增加流值。
增广路径可以看做是从源点s到汇点t之间的一条路径,沿该路径可以压入更多的流,从而增加流的值。
反复进行这一过程,直到增广路径都被找出为止。
举个例子来说明下,如图所示,每条红线就代表了一条增广路径,当前s到t的流量为3。
当然这并不是该网络的最大流,根据寻找增广路径的算法我们其实还可以继续寻找增广路径,最终的最大流网络如下图所示,最大流为4。
图论及其应用综述
图论综述一、简介图论是数学的一个分支。
它以图为研究对象。
图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常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两个事物间具有这种关系。
图G=(V,E)是一个二元组(V,E)使得E⊆[V]的平方,所以E的元素是V的2-元子集。
集合V中的元素称为图G的定点(或节点、点),而集合E的元素称为边(或线)。
通常,描绘一个图的方法是把定点画成一个小圆圈,如果相应的顶点之间有一条边,就用一条线连接这两个小圆圈,如何绘制这些小圆圈和连线时无关紧要的,重要的是要正确体现哪些顶点对之间有边,哪些顶点对之间没有边。
图论本身是应用数学的一部份,因此,历史上图论曾经被好多位数学家各自独立地建立过。
关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论著中,他所考虑的原始问题有很强的实际背景。
目前,图论已形成很多分支:如随机图论、网络图论、代数图论、拓扑图论、极值图论等。
图论的应用已经涵盖了人类学、计算机科学、化学、环境保护、非线性物理、心理学、社会学、交通管理、电信以及数学本身等。
二、基本内容2.1 图的基本概念本章首先介绍了图的一些基本性质和一些不同模型的图,包括偶图,完全图和补图,引入了定点度的来描述图的性质。
其次介绍了子图的相关概念,介绍了图的一些基本运算规则,对图的路和连通性进行了阐释。
紧接着讲解了最短路算法,定义设G为边赋权图。
u与v是G中两点,在连接u与v的所有路中,路中各边权值之和最小的路,称为u与v间的最短路。
图的代数表示,包括图的邻接矩阵和图的关联矩阵。
最后对极图理论进行了简介,主要介绍了极值图论中的一个经典结论——托兰定理。
2.2 树本章主要介绍了树的概念与性质,阐述了生成树与最小生成树的基本概念与一些常用结论与定理。
树是不含圈的无圈图,也是连通的无圈图。
树是图论中应用最为广泛的一类图。
在理论上,由于树的简单结构,常常是图论理论研究的“试验田”。
图论及其应用
图和子图 图和简单图图 G = (V, E)V ---顶点集,ν---顶点数12ε E ---边集, ε---边数例。
左图中, V={a, b,......,f}, E={p,q, ae, af,......,ce, cf} 注意, 左图仅仅是图G 的几何实现(代表), 它们有无穷多个。
真正的 图G 是上面所给出式子,它与顶点的位置、边的形状等无关。
不过今后对两者将经常不加以区别。
称 边 ad 与顶点 a (及d) 相关联。
也称 顶点 b(及 f) 与边 bf 相关联。
称顶点a 与e 相邻。
称有公共端点的一些边彼此相邻,例如p 与af 。
环(loop ,selfloop ):如边 l 。
棱(link ):如边ae 。
重边:如边p 及边q 。
简单图:(simple graph )无环,无重边 平凡图:仅有一个顶点的图(可有多条环)。
一条边的端点:它的两个顶点。
记号:νε()(),()().G V G G E G ==。
习题1.1.1 若G 为简单图,则εν≤⎛⎝ ⎫⎭⎪2 。
1.1.2 n ( ≥ 4 )个人中,若每4人中一定有一人认识其他3人,则一定有一 人认识其他n-1人。
同构在下图中, 图G 恒等于图H , 记为 G = H ⇔ VG)=V(H), E(G)=E(H)。
图G 同构于图F ⇔ V(G)与V(F), E(G)与E(F)之间 各 存在一一对应关系,且这二对应关系保持关联关系。
记为 G ≅F。
注 往往将同构慨念引伸到非标号图中,以表达两个图在结构上是否相同。
de f G = (V , E )yz w cG =(V , E )w cyz H =(V ’, E ’)’a ’c ’y ’e ’z ’F =(V ’’, E ’’)注 判定两个图是否同构是NP-hard 问题。
完全图(complete graph) Kn空图(empty g.) ⇔ E = ∅ 。
V’ ( ⊆ V) 为独立集 ⇔ V’中任二顶点都互不相邻。
图论及其应用习题答案
图论及其应用习题答案图论及其应用习题答案图论是数学的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图是由节点和边组成的,节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图论在计算机科学、电子工程、物理学等领域有着广泛的应用。
下面是一些图论习题的解答,希望对读者有所帮助。
1. 问题:给定一个无向图G,求图中的最大连通子图的节点数。
解答:最大连通子图的节点数等于图中的连通分量个数。
连通分量是指在图中,任意两个节点之间存在路径相连。
我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,统计连通分量的个数。
2. 问题:给定一个有向图G,判断是否存在从节点A到节点B的路径。
解答:我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,查找从节点A到节点B的路径。
如果能够找到一条路径,则存在从节点A到节点B的路径;否则,不存在。
3. 问题:给定一个有向图G,判断是否存在环。
解答:我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,同时记录遍历过程中的访问状态。
如果在搜索过程中遇到已经访问过的节点,则存在环;否则,不存在。
4. 问题:给定一个加权无向图G,求图中的最小生成树。
解答:最小生成树是指在无向图中,选择一部分边,使得这些边连接了图中的所有节点,并且总权重最小。
我们可以使用Prim算法或Kruskal算法来求解最小生成树。
5. 问题:给定一个有向图G,求图中的拓扑排序。
解答:拓扑排序是指将有向图中的节点线性排序,使得对于任意一条有向边(u, v),节点u在排序中出现在节点v之前。
我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,同时记录节点的访问顺序,得到拓扑排序。
6. 问题:给定一个加权有向图G和两个节点A、B,求从节点A到节点B的最短路径。
解答:我们可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来求解从节点A到节点B的最短路径。
这些算法会根据边的权重来计算最短路径。
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。
图论及其应用
Prim算法及思想
• • • • • 首先我们将V分成两部分U,S U∩S=∅ U∪S=V 一开始S中只有任意以个节点 每次我们枚举每条U,S之间的边权最小的边S中 这条边的端点 删除并加入U • 我们可以每次更新S中点的这个值不需要每次枚 举边复杂度O(n^2) • 如果使用堆优化可以做到O(nlogn+nlogm)
tarjan算法
tarjan算法
拓扑排序
• 每次选择一个入度为0的点加入队列,然后 删掉这个点的所有出度
小试身手
• APIO2009 atm • 有一个城市有若干条有向道路 • 一个小偷从一个点出发想偷这个城ATM机, 他从一个点出发,最后偷完之后需要到一 个酒吧庆祝,给定道路情况,每个路口atm 的钱数和有没有酒吧,求最多能偷多少钱。 • n<=100000
小试身手
对于n<=1000我们依然可以直接暴力建出图 来进行Dijsktra算法但是对于n<=10000的测 试点,所有边一共有10^10条,我们无法存下 来但是我们发现,只有x坐标相邻和y坐标相 邻的边才有意义(为什么?),然后就可以建出 图来用堆优化的Dij或者spfa过掉
小试身手
• 给你一个n个点的图,小Q有q个询问,每次 询问任意两点之间的最短路 • n<=200,q<=4000000
Байду номын сангаас
最短路算法
• 如果我们需要知道所有的点对之间的最短 路,可以使用floyed的传递闭包方法。 • floyed算法思想: • 我们每次选择一个中间点,然后枚举起点 和终点,用通过中间点的最短路径更新起 点和终点之间的最短路径时间复杂度O(n^3)
floyed代码实现
• 代码非常简单 • 注意枚举顺序
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分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点和边组成,节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图论的基本概念包括图的类型、图的表示方法、图的遍历算法等。
图论在计算机科学、网络分析、社交网络等领域有着广泛的应用。
一、图的类型图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图中的边有方向,表示从一个节点到另一个节点的关系;无向图中的边没有方向,表示两个节点之间的关系是相互的。
有向图和无向图都可以有权重,表示边的权值。
二、图的表示方法图可以用邻接矩阵和邻接表两种方式来表示。
邻接矩阵是一个二维数组,数组的行和列分别表示图中的节点,数组中的元素表示节点之间的边;邻接表是一个链表数组,数组的每个元素表示一个节点,链表中的每个节点表示与该节点相连的边。
三、图的遍历算法图的遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
深度优先搜索从一个节点开始,沿着一条路径一直遍历到最后一个节点,然后回溯到上一个节点,再继续遍历其他路径;广度优先搜索从一个节点开始,先遍历与该节点相邻的所有节点,然后再遍历与这些节点相邻的节点,依次类推。
四、图论的应用1. 计算机科学:图论在计算机科学中有着广泛的应用。
例如,图可以用来表示计算机网络中的节点和连接关系,通过图的遍历算法可以实现网络路由和路径规划;图可以用来表示程序中的依赖关系,通过图的遍历算法可以实现代码的分析和优化。
2. 网络分析:图论在网络分析中有着重要的应用。
例如,社交网络可以用图来表示,节点表示用户,边表示用户之间的关系,通过图的遍历算法可以实现社交网络的分析和预测;互联网中的网页可以用图来表示,节点表示网页,边表示网页之间的链接关系,通过图的遍历算法可以实现搜索引擎的排名和推荐算法。
3. 运筹学:图论在运筹学中有着重要的应用。
例如,图可以用来表示物流网络中的节点和路径,通过图的遍历算法可以实现最短路径和最小生成树的计算;图可以用来表示任务调度中的依赖关系,通过图的遍历算法可以实现任务的优化和调度。
图论及其应用1-3章习题答案(电子科大) (1)
学号:201321010808 姓名:马涛习题14.证明图1-28中的两图是同构的证明 将图1-28的两图顶点标号为如下的(a)与(b)图作映射f : f(v i )→u i (1≤ i ≤ 10)容易证明,对∀v i v j ∈E((a)),有f(v i v j )=u i u j ∈E((b)) (1≤ i ≤ 10, 1≤j ≤ 10 ) 由图的同构定义知,图1-27的两个图是同构的。
6.设G 是具有m 条边的n 阶简单图。
证明:m =⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n 当且仅当G 是完全图。
证明 必要性 若G 为非完全图,则∃ v ∈V(G),有d(v)< n-1 ⇒ ∑ d(v) < n(n-1) ⇒ 2m <n(n-1)⇒ m < n(n-1)/2=⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n , 与已知矛盾!充分性 若G 为完全图,则 2m=∑ d(v) =n(n-1) ⇒ m= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n 。
9.证明:若k 正则偶图具有二分类V = V 1∪V 2,则 | V 1| = |V 2|。
(a)v 1v 2 v 3 v 4v 5 v 6v 7v 8 v 9v 10 u 1 u 2u 3u 4u 5 u 6 u 7 u 8 u 9 u 10 (b)证明 由于G 为k 正则偶图,所以,k | V 1 | =m = k | V 2 | ⇒ ∣V 1∣= ∣V 2 ∣。
12.证明:若δ≥2,则G 包含圈。
证明 只就连通图证明即可。
设V(G)={v 1,v 2,…,v n },对于G 中的路v 1v 2…v k ,若v k 与v 1邻接,则构成一个圈。
若v i1v i2…v in 是一条路,由于δ≥ 2,因此,对v in ,存在点v ik 与之邻接,则v ik ⋯v in v ik 构成一个圈 。
17.证明:若G 不连通,则G 连通。
证明 对)(,_G V v u ∈∀,若u 与v 属于G 的不同连通分支,显然u 与v 在_G 中连通;若u 与v 属于g 的同一连通分支,设w 为G 的另一个连通分支中的一个顶点,则u 与w ,v 与w 分别在_G 中连通,因此,u 与v 在_G 中连通。
图论及其应用
一个最小边割集。
连通度
定义:如果0<k≤λ(G),则称G是k-边连通图。
定理:图G是k-边连通图当且仅当对E(G)的任 意一个子集E1,若|E1|≤k-1,则G\E1仍是连通 图。
连通度
定理:对p 简单图G,有
(1) (G) (G),(G) (G); (2) (G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (3)(G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (4)对G的任意一个顶点u, (G) 1 (G u); (5)对G的任意一条边e,(G) 1 (G e) (G).
(v0-vk)路P,且E(P) E(W ) 。
若P是一条路,x与y为顶点,用
表示这条路。
当G为简单图时,W=v0e1v1e2v2···vk-1ekvk,可简写为 W=v0v1v2···vk-1vk。
路和圈
对于图G中两个给定的顶点u和v,若存在(u-v)路,则 必存在长度最短的(u-v)路P0,称P0的长度为u,v的 距离,记为dG(u,v)或d(u,v)。
Байду номын сангаас
连通图
定理:设D是连通的有向图,则D是强连通的当 且仅当D的每一条弧都含在某一有向圈中。
连通度
定义:设连通图G=(V,E)不是完全图,V1是V(G)的一个
非空真子集,若G\V1非连通,则称V1是G的点割集。若点 割集V1含有k个顶点,也称V1是G的k-点割集。
定义:图G是p 阶连通图,令
(G)
表示n个点的回路。
有向图D的有向途径是指交替地出现点和弧的一个有限非空序列
W=v0a1v1a2v2···akvk ,对于i=1,2,···,k,弧ai的起点是vi1,终点是vi,简称W是一条(v0-vk)有向途径。在严格有向图中, 可用v0v1···vk表示有向途径。
图论及应用参考答案
图论及应用参考答案图论及应用参考答案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。
图由节点(顶点)和边组成,节点代表对象,边代表对象之间的关系。
图论不仅在数学中有广泛的应用,也在计算机科学、物理学、生物学等领域中发挥着重要的作用。
本文将介绍图论的基本概念和一些应用。
一、图论的基本概念1. 图的类型图分为有向图和无向图。
有向图中的边有方向,表示节点之间的单向关系;无向图中的边没有方向,表示节点之间的双向关系。
2. 图的表示方法图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示节点之间是否有边相连;邻接表是一个链表数组,数组中的每个元素对应一个节点,链表中存储了该节点相邻的节点。
3. 图的性质图的性质包括节点的度、连通性和路径等。
节点的度是指与该节点相连的边的数量;连通性指的是图中任意两个节点之间是否存在路径;路径是指由边连接的节点序列。
二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径算法最短路径算法是图论中的经典问题之一,它用于计算图中两个节点之间的最短路径。
著名的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
这些算法在网络路由、地图导航等领域中有广泛的应用。
2. 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生成树,即包含所有节点且边的权重之和最小的子图。
普里姆算法和克鲁斯卡尔算法是常用的最小生成树算法。
这些算法在电力网络规划、通信网络设计等领域中有重要的应用。
3. 图的着色问题图的着色问题是指给定一个图,将每个节点着上不同的颜色,使得相邻节点之间的颜色不同。
这个问题在地图着色、任务调度等方面有实际应用。
三、图论在物理学中的应用1. 粒子物理学在粒子物理学中,图论被用来描述和分析粒子之间的相互作用。
图论模型可以帮助研究粒子的衰变、散射等过程,为理解物质的基本结构提供了重要的工具。
2. 统计物理学图论在统计物理学中也有应用。
例如,渗透模型中的图可以用来研究流体在多孔介质中的渗透性质,为石油勘探、水资源管理等提供了理论基础。
数学中的图论与应用
数学中的图论与应用数学中的图论是近年来受到广泛关注的研究领域。
在现代社会中,图论已经成为解决各种实际问题的有力工具,尤其在网络、通讯、计算机科学、运筹学等领域得到了广泛应用。
本文将介绍图论的基本概念和算法,并讨论其在实际中的应用。
一、图论的基本概念图论是一种研究边和点之间关系的数学工具。
图由顶点集和边集两个基本组成部分构成。
顶点是图中的基本元素,边连接两个顶点,表示它们之间的关系。
如果两个顶点之间有边相连,那么它们就是相邻的。
在图论中,有两种基本的图:有向图和无向图。
有向图中的边有方向,表示从一个顶点到另一个顶点的方向,而无向图中的边没有方向,表示两个顶点之间的关系是双向的。
图的表示方式有两种:邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵是一个二维矩阵,其中每一行和每一列表示一个顶点,矩阵中的元素表示相应的两个顶点之间是否有边相连。
邻接表是一种链表结构,每个顶点对应一个链表,在链表中存储该点的所有邻接点。
邻接表适用于表示稀疏图,而邻接矩阵适用于表示稠密图。
二、图的遍历算法在图中,从一个顶点出发,访问到这个图中所有的顶点,就称为图的遍历,其中包括深度优先遍历和广度优先遍历。
深度优先遍历的实现方案为:从图中的一个顶点开始,将其标记为已访问,然后访问其邻接点,对每个未访问的邻接点进行递归遍历。
直到所有与该顶点相邻的顶点都被访问完毕,才回溯到上一个未被访问的节点。
广度优先遍历的实现方案为:从图中的一个顶点开始,做宽度优先遍历,即先将该顶点所有的未被访问的邻接点全部入队,然后从队列中取出一个元素,标记为已经访问,访问其所有未被访问的邻接点,并将这些邻接点入队。
重复这个过程,直到队列为空。
三、最短路径算法在图论中,最短路径算法可以用来解决许多实际问题。
其中,最为经典的算法是 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,用于计算有向图或者无向图的最短路径。
算法的基本思想是,通过每一次“松弛”操作,在已访问的顶点集和未访问的顶点集之间,尽可能地减小各个顶点到起点之间的距离。
数学中的图论理论及其应用
数学中的图论理论及其应用图论是一门研究图形和网络的数学理论,它是数学中的一个分支,也是计算机科学中的一个重要领域。
图论的不断发展使其应用越来越广泛,尤其在计算机网络、社交网络、交通路线等方面有着广泛的应用。
一、图论的定义与性质图论中的“图”指的是一个有限的节点集合和与这些节点相关的边集合。
在图中,节点被称为顶点,边被称为边缘。
在一个无向图中,每条边连接两个节点,没有方向性;在有向图中,每条边都有一个方向,从一个节点指向另一个节点。
图所具有的一些性质,如连通性、路径、环等,可以用来研究现实世界中的许多问题。
例如,人际关系可以用图来表示,而在图中找到最短路径可以用来表示最小成本行程的问题。
二、图的表示方法图可以通过矩阵和链表两种方式进行表示。
矩阵表示法是将图中的节点和边分别用矩阵的元素表示,由于矩阵的性质,这种方法适用于表示边的权重,但对于节点的增加和删除比较麻烦。
链表表示法是将图中的节点和边分别用链表的形式表示,这种方法适用于动态改变图的结构。
三、最短路径算法最短路径算法是图论中的一个重要问题,它是计算图中两个节点之间最短路径的算法。
最短路径算法可以采用Dijkstra算法或Floyd算法进行计算。
Dijkstra算法是一种贪心算法,通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。
该算法的基本思想是从起点出发,按照距离最近的顺序找到与该节点相邻的节点,然后根据这些节点的权重更新起点到别的节点的距离,直至找到终点。
由于该算法使用优先队列来存储节点,因此对于大规模的节点数或边数较多的图,具有较好的计算效率。
Floyd算法是一种动态规划算法,通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。
该算法的基本思想是先计算任意两个节点之间的距离,然后再使用动态规划的思想,从中间节点出发更新两个节点之间的距离,直至找到终点。
由于该算法需要计算所有的两点之间的距离,因此对于较小规模的图具有优势。
四、最小生成树算法最小生成树算法是图论中另一个重要的问题,它是用来找到给定的无向联通图的一棵生成树,使得生成树中的边权和最小。
图论的基本概念及其应用
图论的基本概念及其应用图论是离散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。
图由节点和连接节点的边组成,以解决现实生活中的许多问题。
本文将介绍图论的基本概念,并探讨它在不同领域中的应用。
一、图的基本概念1. 节点和边图由节点(顶点)和边组成,节点代表某个实体或概念,边表示节点之间的关系。
节点和边可以有不同的属性,如权重、方向等。
2. 有向图和无向图有向图中,边有固定的方向,表示节点之间的单向关系;无向图中,边没有方向,节点之间的关系是相互的。
3. 连通图和非连通图连通图是指图中任意两个节点之间都存在路径;非连通图则存在至少一个节点无法到达其它节点。
4. 网络流每条边上有一个容量限制,网络流通过边传输,满足容量限制的条件下尽可能多地进行。
二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径通过图论中的最短路径算法,可以计算出两个节点之间的最短路径。
最短路径在无人驾驶、物流配送等领域中具有重要的应用价值。
2. 最小生成树最小生成树算法用于寻找连接图中所有节点的最小总权重的树形结构。
在通信网络、电力输送等领域中,最小生成树被广泛应用。
3. 网络流问题图论中的网络流算法可以用于解决诸如分配问题、路径规划等优化问题。
例如,在医疗资源调度中,网络流算法可以帮助医院优化资源分配。
三、图论在社交网络分析中的应用1. 社交网络社交网络可以用图模型来表示,节点代表个体,边表示个体之间的联系。
利用图论分析社交网络,可以发现用户群体、影响力传播等信息。
2. 中心性分析中心性分析用于评估节点在网络中的重要性,衡量指标包括度中心性、接近中心性等。
中心节点的识别对于广告投放、信息传播等决策具有指导意义。
3. 社团检测社团检测可以发现社交网络中具有紧密联系的节点群体,进一步分析社交群体的行为模式、用户偏好等。
四、图论在物流优化中的应用1. 供应链管理供应链中的各个环节可以用图模型表示,通过图论算法优化物流路径,提高物流效率。
2. 仓库位置问题通过图论中的最短路径算法和最小生成树算法,可以找到最佳的仓库位置,使物流成本最小化。
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。
《图论及其应用》课件
图像处理
探索图论在图像处理领域的应用,如图像分割 和模式识别。
七、总结
图论的重要性
强调图论在计算机科学和现实 世界中的重要性和广泛应用。
现实中的应用价值
讨论图论在实际问题中解决方 案的应用价值和优势。
对于未来的展望
探索图论在未来可能的发展方 向和应用领域,如人工智能和 物联网。
2
Floyd算法
介绍Floyd算法的原理和使用方法,用于计算图中所有节点之间的最短路径。
四、最小生成树算法
Prim算法
解释Prim算法的工作原理和应用,用于寻找图中的 最小生成树。
Kruskal算法
讨论Kruskal算法的概念和实现,用于生成图的最小 生成树。
五、网络流算法
1
最大流
介绍网络流问题和最大流算法,用于解
《图论及其应用》PPT课 件
本PPT课件将带您深入了解图论及其应用。图论是一门关于图的性质及其应用 的学科,将为您揭开图论的奥秘。
一、图论基础
图的定义及术语
介绍图的基本定义以及相关的术语,为后续内 容打下基础。
无向图与有向图
解释无向图和有向图的区别,并介绍它们之间 的关系和应用。
图的表示方法
讲解图的常用表示方法,如邻接矩阵和邻接表, 并比较它们的优缺点。
连通性和路径
讨论图的连通性概念以及如何找到两个节点之 间的最短路径。
二、图的遍历算法
1
广度优先搜索(BFS)
2
介绍广度优先搜索算法的工作原理和常 见应用。
深度优先搜索(DFS)
深入探讨深度优先搜索算法的原理和应 用场景。
三、最短路径算法
1
Dijkstra算法
详细讲解Dijkstra算法的步骤和应用,用于寻找图中两个节点间的最短路径。
什么是图论及其应用
图论是数学中的一个分支,主要研究图及其相关的问题。
图由若干个节点和连接这些节点的边组成。
节点可以代表现实世界中的对象,而边则代表对象之间的关系。
图论的研究对象包括有向图、无向图、加权图等。
在图论中,节点常常被称为顶点,边则被称为弧或边。
图可以用各种方式表示,如邻接矩阵、邻接表等。
图论的研究内容主要包括图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流以及图的染色等。
这些内容构成了图论的核心知识体系。
图论的应用非常广泛,涉及到许多领域。
在计算机科学中,图论被广泛应用于网络路由、图像处理、人工智能等领域。
例如,在网络路由中,图论可以用来寻找最短路径,以确定数据传输的最佳路径。
在图像处理中,图论可以用来进行图像分割,从而提取图像中的目标物体。
在人工智能中,图论可以用来构建知识图谱,从而实现知识的表示和推理。
除了计算机科学,图论还在物理学、生物学等领域中发挥着重要作用。
在物理学中,图论可以用来研究分子结构、粒子物理等问题。
例如,著名的色散关系图就是物理学中的一个重要概念,它描述了声波、电磁波等在介质中的传播特性。
在生物学中,图论可以用来研究蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
这些网络的研究有助于理解生物体内复杂的结构和功能。
此外,图论还在社交网络、交通规划、电路设计等领域中得到了广泛的应用。
在社交网络中,图论可以用来研究用户之间的连接关系,从而推荐好友、发现隐藏关系等。
在交通规划中,图论可以用来优化交通路径,减少拥堵现象。
在电路设计中,图论可以用来优化电路布线,提高电路的性能。
总而言之,图论是数学中一个重要的分支,有着广泛的应用领域。
它不仅在计算机科学中发挥着重要作用,还在物理学、生物学等领域中得到了广泛应用。
图论的发展不仅推动了数学理论的发展,也为各个领域的问题提供了有效的解决方法。
因此,学习和应用图论对于我们来说是非常重要的。
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拉姆齐数的计算很难,所以研究拉姆齐数的上下界是 该问题的主题。下面综述一些结果。 (1) Erdos教授在1935年提出如下结论: 定理1 对于任意两个正整数m和n, 且m, n≥2,有:
r (m, n) r (m, n 1) r (m 1, n)
并且,如果r (m, n-1)和r (m-1, n)都是偶数,则上面严 格不等式成立。
26
n r (m, n) c ln n
m 1 2
罗瓦斯由此获得1999年度的Wolf奖。这也是图论领域 的重大事件。 1980年,Komlos等得到: 定理7 r (m, n) (5000) m
n m 1
ln n
m2
24
后来,Bollbas教授作了改进: 定理7 r (m, n) c(20) m
15
求(m, n)拉姆齐数是一个非常困难的问题,以至于到目 前为止,求出来的拉姆齐数还屈指可数。 Erdos教授曾经开玩笑:外星人对地球人说:我们要毁 灭你们,除非你们算出了r (5, 5)。地球人讨论后决定, 还是和外星人决以死战算了。 如果用定义直接求r(m, n),一般是先恰当找出一个k阶图 G1,说明它既不含Km,也不含n点独立集,得到r (m, n)>k;然 后再找到一个k+1阶图G2,说明它或者包含Km或者含有n点独 立集,得到r(m, n)≦k+1.
因为,阶数为k,边数为n-k的森林包含k个连通分支。 而F的边数为n - (n- β‵(G)) ,所以F有n- β‵(G)个分支。
8
从F的每个分支中选取一条边,可作成G的一个匹配, 所以α‵(G) ≥ n- β‵(G)。 由上面两个不等式,得到: α‵(G)+ β‵(G)= n。 例1 确定下图G的 α(G), β(G), α‵(G) , β‵(G)。
5
G的一个边独立集
G的一个最大边独立集
注:一个边独立集实际上就是图的一个匹配,一个最 大边独立集就是图的一个最大匹配。
定义4 设G=(V ,E)是一个图。E的一个边子集 L 称为G的 一个边覆盖,如果G中的每个顶点均是L中某条边的端点。
G的一个包含边数最少的边覆盖称为G的最小边覆盖。最 小边覆盖包含的边数,称为G的边覆盖数,记为β‵(G) 。
事实上,设V(G)={v1,v2,…,v6}。考虑v1。 情形1 若G中至少有3个点与v1邻接。不失一般性,设v1 与v2,v3,v4邻接。
17
v1
v4 v2
v3
如果v2,v3,v4互不邻接,则它们构成G的3点独立集;否 则,显然在G中存在K3。
情形2 若G中至多有2个点与v1邻接。那么在G的补图中 至少有3个顶点与v1邻接。于是由情形1,G的补图中或者 存在K3或者存在3点独立集,当然在G中也就或者存在3点 独立集或者存在K3.
n m 1
ln n
m2
2007年,我国学者李雨生等进一步对上面界做了改进, 引起数学界的关注! 即: 定理8
r (m, n) (1 o(1)) n m 1
ln n
m2
以上是对拉姆齐问题作的简单介绍。随着社会的进步, 特别是信息化进程的加速,图论与组合数学必然
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得到进一步发展。连续数学和离散数学的相互渗透,可能 代表数学发展的一个重要趋势。 拉姆齐理论的不少研究者,都工作在著名的高新技术 大公司的数学研究中心,如贝尔实验室,IBM和微软公司 等。这说明,高新技术离不开图论与组合数学。 由于时间关系,我们在60学时的图论教学中,不可能 把图论所包含的所有成果作出介绍。但愿通过学习,能够 对图论的基本理论和基本应用有所理解,为以后的专业研 究拓展一点数学基础。
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在图论问题中,极值问题是最有意义但又是最令人 感到困难的问题。拉姆齐问题是极值图论中著名问题之 一。Erdos教授是极值图论研究的中心人物。Bollbas教 授的《极值图论》著作是经典著作。 值得一提的是,97年(Fulkerson奖),98年(Fields奖), 99年(Wolf奖)的世界三项数学大奖均与拉姆齐问题有关。 定义7 设m和n是两个正整数,如果存在最小的r(m ,n) 阶的图G,使得G中或者有Km或者有n个顶点的独立集,则 称正整数r(m, n)为(m, n)拉姆齐数。
定义5 设G=(V ,E)是一个图。v是G的一个顶点,e是G的 一条边。若 β(G-v) < β(G) ,称v是G的β临界点;若β(G-e) < β(G) ,称e是G的β临界边。 例如:
v v是G1的2临界点 e
2是G2的2临界边
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定理4 点v是图G的β临界点当且仅当v含于G的某个 最小覆盖中。 注:(1) 有β临界边的图必有β临界点。 (2) 有β临界点的图不一定有β临界边。例如:
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例4 已知,r(2, 5)=5, r(3,4)=9求(1) r(3, 5); (2) r(4, 4) 解: (1) 一方面由上面定理1: r(3,5) ≦r(2, 5)+r(3, 4) =14 另一方面可以构造出一个13阶图G,它既不含K3,又 不含5点独立集。
G
所以,r(3, 5) =14。
通过上面的方法,得到: r(m, n)=k+1。
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例2 求(1) r(1,n); (2) r(3,3) 解:(1) r(1,n ) =1
(2)求 r(3,3 ) 一方面:注意到C5中既不含有K3,也不含有3点独立集, 所以:r(3,3 )≥6; 另一方面:可以证明,任一6阶单图,或者含有K3,或 者含有3点独立集。
v1 v2 v3 v1 v2 v3
v7
v6 v5
v8
v4 v6
v7
v5
v8
v4
G的一个点覆盖
G的一个最小点覆盖
3
2、加莱恒等式
定理1 (加莱) 对任意不含孤立点的n阶图G,有: α(G)+ β(G)= n 证明:一方面,设V1是G的最大点独立集。因为G中 每条边的端点最多一个在V1中,所以G中每条边的端点 至少有一个在V-V1中。即V-V1构成G的一个点覆盖,于 是有: β(G)≦|V-V1|=n - α(G) 另一方面,设K是G的最小点覆盖。因为G中每条边的 端点至少有一个在K中,所以G中每条边的端点至多有一 个在V-K中。即V-K构成G的一个点独立集,于是有:
1 2 4
7
6 G
3
5
解:顶点2的左右两部分均是K4, 所以可以推知α(G)=2, 再由加莱恒等式得: β(G) = 5 。
9
又因为G的阶数为7,所以, G的最大匹配包含的边数不会 超过3,即α‵(G) ≦3;
1 2 7 6 G 3
4
5
而在G中找出了匹配:{16,23,45},所以α‵(G) ≥3, 所以α‵(G) =3。再由加莱恒等式: β‵(G)=4.
4
α(G) ≥|V-K|=n - β(G) 由上面两个不等式,得到:
α(G)+ β(G)= n
(二)、边独立集与边覆盖
1、概念
定义3 设G=(V ,E)是一个图。E的一个边子集E1称为G 的一个边独立集,如果E1中的边互不邻接;
G的一个包含边数最多的边独立集称为G的最大边独立 集。最大边独立集包含的边数,称为G的边独立数,记为 α‵(G) 。
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拉姆齐( 1903---1930) 英国数学家。1920年毕业于英国 曼切斯特学院,随后获得奖学金入剑桥三一学院研究数学, 1924年当选为该学院fellow。
1925年,拉姆齐发表第一篇重要学术论文“数学的基 础”。拉姆齐问题是他的第二篇文章中提出的。
除数学外,拉姆齐在经济学和哲学方面兴趣很高,但 主要是在哲学方面。 拉姆齐工作效率很高,每天只工作4小时,其余时间全 用在娱乐上。 26岁时,拉姆齐意外去世。
n r (3, n) c ln n
2
1995年,贝尔实验室的年轻数学家Kim(现在微软公司, 他是Erdos的学生)得到定理4的改进界: 定理5
n2 r (3, n) c1 ln n
Kim由此获得1997年度的Fulkerson奖。这是图论领域 的重大事件。
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(4) 对于r (m, n)的下界,1977年,Spencer利用罗瓦斯 的局部引理得到: 定理6
v1 v7 v2 v8 v3 v1 v7 v6 v2 v8 v3
v6
v5
G的一个独立集
v4
v5
v4
G的一个最大独立集
2
定义2 设G=(V ,E)是一个图。V的一个顶点子集K称为G 的一个点覆盖,如果E中的每条边至少有一个端点在K中。 G的一个包含顶点数最少的点覆盖称为G的最小点覆盖。 最小点覆盖包含的顶点数,称为G的点覆盖数,记为β (G)。
7
所以,α‵(G)+ β‵(G)≦ k+ (n - k)= n 另一方面, 设X是G的一个最小边覆盖,则 |X|= β‵(G)。 考虑导出子图F = G[X]。可以证明F中不会包含长度为3 的迹。 若不然,设F中包含长度为3的迹。取该迹的中间边e, 显然,X-e仍然构成G的边覆盖,与X的最小性矛盾。 所以,F中不包含长度为3和大于3的迹。也不包含圈。 所以,F中的每个连通分支必然为星图。F是森林。
定义8 称r (m, m)为对角线拉姆齐数。 (2) Erdos教授利用概率方法证明了如下结论: 定理3
r (n, n) 1 o(1) 1 e
2
n2
n 2
注:f(n)≥(1-o(1))g(n)表示:对任意ε >0, 存在自然数N, 当n≥N时,有f(n)≥(1-ε )g(n)。
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(3) 1959年,Erdos教授利用随机图论方法,巧妙证明 了如下结论: 定理4
定理3 设G是无孤立点的偶图,则G中最大点独立集 包含的顶点数等于最小边覆盖所包含的边数。