图论及其应用(24)

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图论及其应用

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

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

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

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。

范更华-图论及其应用

范更华-图论及其应用

旅行推销员问题
问题提出: 一个推销员从公司出发, 访问 若干指定城市, 最后返回公司,要求设计
最优旅行路线。(费用最小)
数学抽象: 城市作为点, 两点间有边相连, 如果对应的城市间有直飞航班。机票价作 为每条边的权。
旅行推销员问题
求解 : 在图中求一个圈过每点恰好一次 ,
且边的权之和最小。(最优哈密顿问题;比
在一个计算机光纤网络中,给传输信道 分配波长,两信道若有公共部分,必须得到 不同的波长。要求使用尽可能少的波长。
波长分配问题转化为图论问题
每条信道看作图的一个点。两点间有边
相连当且仅当它们对应的信道有公共部
分。波长问题等价于所构造图的点着色
问题:
给图的每个点着色,有边相连的点
须着不同的颜色。所用颜色尽可能少。
1735年, 欧拉(Euler) 证明哥尼斯堡七桥问题无 解, 由此开创了数学的一个新分支---图论. 欧拉将哥尼斯堡七桥问题转化为图论问题 : 求 图中一条迹 (walk), 过每条边一次且仅一次 . 后人将具有这种性质的迹称为欧拉迹,闭的欧拉 迹也称为欧拉回路.
欧拉定理 : 连通图存在欧拉迹当且仅当图中奇 度数的点的个数至多为 2( 若为 0, 则存在欧拉回 路,这种图称为欧拉图,也称为偶图)
图的例子
交通网
互联网
计算机处理器连接方式
集成电路板
分子结构图
分子间相互作用及信息传递
具体应用
大型高速计算机:处理器的连接方式
互联网:信息传输及控制管理
大规模集成电路:布局、布线 数据库技术:数据的存储、检索 理论计算机科学: 子图理论对计算机算法研究的应用
具体应用
DNA序列分析:图的欧拉回路问题 机器智能与模式识别:图的同构 通讯网络:连通性,可靠性 印刷电路板检测: 12万5千次降为4次(《美国科学》 Scientific American, 9 (1997), 92-94 )

图论及其应用

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

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。

电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)

电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)

电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)考试时间:120分钟一.填空题(每题3分,共18分)1.4个顶点的不同构的简单图共有__11___个;2.设无向图G 中有12条边,已知G 中3度顶点有6个,其余顶点的度数均小于3。

则G 中顶点数至少有__9___个;3.设n 阶无向图是由k(k ≥2)棵树构成的森林,则图G 的边数m= _n-k____;4.下图G 是否是平面图?答__是___; 是否可1-因子分解?答__是_.5.下图G 的点色数=)(G χ______, 边色数=')(G χ__5____。

图G图G二.单项选择(每题3分,共21分)1.下面给出的序列中,是某简单图的度序列的是( A )(A) (11123); (B) (233445); (C) (23445); (D) (1333).2.已知图G 如图所示,则它的同构图是( D )3. 下列图中,是欧拉图的是( D )4. 下列图中,不是哈密尔顿图的是(B )5. 下列图中,是可平面图的图的是(B )A Bb c123A B 3CDAD6.下列图中,不是偶图的是( B )7.下列图中,存在完美匹配的图是(B )三.作图(6分)1.画出一个有欧拉闭迹和哈密尔顿圈的图;2.画出一个有欧拉闭迹但没有哈密尔顿圈的图;3.画出一个没有欧拉闭迹但有哈密尔顿圈的图;解:四.(10分)求下图的最小生成树,并求其最小生成树的权值之和。

A B DC123A B DC解:由克鲁斯克尔算法的其一最小生成树如下图:权和为:20.五.(8分)求下图G 的色多项式P k(G).解:用公式)()()(e G P G P e G P k k k •+=-,可得G 的色多项式:)3)(2()1()()(3)()(2345---=++=k k k k k k k G P k 。

六.(10分) 一棵树有n 2个顶点的度数为2,n 3个顶点的度数为3,…,n k 个顶点的度数为k ,而其余顶点的度数为1,求1度顶点的个数。

图论在实际生活中的应用

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。

数学中的图论与应用

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

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。

图论及其应用

图论及其应用

图论及其应用周昭焕信计072 07013819摘要: 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, 这里给出图论在现实生活中的一些应用。

关键词: 欧拉; 图论; 二分图; 哈密顿回路; 着色在18 世纪30 年代, 一个非常有趣的问题引起了欧洲数学家的浓厚兴趣, 这个问题要求遍历普鲁士的哥尼斯堡七桥中的每一座桥恰好一次后回到出发点。

欧拉证明了这是不可能完成的, 此后, 欧拉发表了著名的论文《依据几何位置的解题方法》, 这是图论领域的第一篇论文, 标志着图论的诞生。

图论的真正发展始于20 世纪五六十年代之间, 是一门既古老又年轻的学科。

图论极有趣味性, 严格来讲它是组合数学的一个重要分支。

虽然图论只是研究点和线的学问, 但其应用领域十分广阔, 不仅局限于数学和计算机学科, 还涵盖了社会学、交通管理、电信领域等等。

总的来说, 图论这门学科具有以下特点:①图论蕴含了丰富的思想、漂亮的图形和巧妙的证明;②涉及的问题多且广泛, 问题外表简单朴素,本质上却十分复杂深刻;③解决问题的方法千变万化, 非常灵活, 常常是一种问题一种解法。

由以上三个特点可以看出, 图论与其它的数学分支不同, 它不像群论、拓扑等学科那样有一套完整的理论体系和解决问题的系统方法。

而且图论所研究的内容非常广泛, 例如图的连通性、遍历性、图的计数、图的着色、图的极值问题、图的可平面性等等。

1 二分图有一类非常重要的图, 如树, 它是图的特例, 这类图被称作二分图, 经常应用在涉及匹配的问题中。

例如, 某公司现在正经历一次罢工, 为了使公司在罢工中照常运作, 人事部确定了4 项关键工作: 销售、维修、安全控制和会计, 其中销售需要2 人。

表1 给出了每个人和他们能胜任的工作, 判断是否所有工作都能有人来负责, 设每人只能负责一项工作。

这看起来是社会学领域的问题, 我们可以尝试多种方法, 而其中的一种方法就是将其化为图, 建立一个图的模型。

图论及其应用(24)

图论及其应用(24)

A1: LA, S ; A2: MA, LA, G ; A3: MA, G,
LA; A4: G, LA, AC ; A5: AC, LA, S ; A6: G,
AC; A7: GT, MA, LA ; A8: LA,GT, S ; A9: AC,
S, LA;
精品课件
2
A10: GT, S。
把课程模型为图G的顶点,两顶点连线当且仅当有 某个学生同时选了这两门课程。
若G1是非正则单图,则由数学归纳,G1是可Δ(G)顶 点正常着色的,从而,G是可Δ(G)正常顶点着色的。
(2) 容易证明:若G是1连通单图,最大度是Δ,则
(G)(G)
精品课件
14
(3) Δ(G)≥3
若不然,结合(2), G为圈。因G不是奇圈,所以定理 结论显然成立。
所以,下面只需证明:假设G是正则的,2连通的, 最大度Δ≥3的简单图,且不是完全图或奇圈,有:
(2)
V 2 ( G 2 ) v v V ( G 2 ) , N ( v ) 中 存 在 点 u , 满 足 d ( u ) d ( v )
精品课件
20
v1,v2,v3,v5,v8,v6,v9
v3
v5
v6
v4
v1
v7
v2
v8
2 ( G ) m a xd ( v )v V 2 ( G ) 3 G2
d(v)d(u)
其中N(u)为G中点u的邻域。称Δ2(G)为G的次大度。
精品课件
18
如果令:
V 2 ( G ) v v V ( G ) , N ( v ) 中 存 在 点 u , 满 足 d ( u ) d ( v )
那么,
2 (G ) m a x d (v )v V 2 (G )

图论的基本概念及其应用

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。
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(1), (v5 )=2
v3
v4
(2), C(v6 )= 1, 2,3, C C(v5 ) 4,5, k 4
(1), (v6 )=4
v1(1) v6(4) v5(2)
v2(2)
v3(3)
v4(1)
11
注: (1)不能通过上面算法求出色数,例如,根据上面算法, 我们求出了一个4色方案,但G是3色图:
8
G的Δ (G)+1正常点着色算法 设G=(V, E), V={v1,v2,…,vn},色集合C={1,2,…,Δ +1}, 着色方案为п 。 (1) 令п (v1)=1, i=1; (2) 若i=n,则停止;否则令:
C (vi 1 ) (vi ) j i, 并且v j 与vi 1相邻
13
当n=1时,结论显然成立; 设对于阶数小于n的简单非正则连通单图来说,结论 成立。假设G是阶数为n的非正则连通单图。 设u是G中顶点,且d(u)=δ <Δ ,考虑G1=G-u 若G1是正则单图,则Δ (G1)=Δ (G)-1。于是G1是可 Δ (G)顶点正常着色的,从而,G是可Δ (G)正常顶点着色 的; 若G1是非正则单图,则由数学归纳,G1是可Δ (G)顶点 正常着色的,从而,G是可Δ (G)正常顶点着色的。 (2) 容易证明:若G是1连通单图,最大度是Δ ,则
重重打击着巨妖 一次!两次!三次!四次! 他说:“妖怪已经不存在了.”
25
2、五色定理
定理4 (希五德) 每个平面图是5可着色的。
根据平面图和其对偶图的关系,上面定理等价于每个 平面图是5可顶点正常着色的。
证明:我们对图的顶点作数学归纳证明。 当n=1时,结论显然。 设n=k时,结论成立。考虑n=k+1的平面图G。 因G是平面图,所以δ (G)≦5 设d(u)=δ (G)≦5。


设k为C-C(vi+1)中的最小整数,令 (vi +1 )=k (3) 令i=i+1,转(2)。
9
例2 给出下图的Δ +1正常点着色。
v1 v6 v5
v2
v3
v4
解:色集C={1, 2, 3, 4, 5}
(1), (v1 )=1
(2), C(v2 )=1, C C(v2 ) 2,3, 4,5, k 2
GT
MA
S
G
LA
AC
选课状态图
4
定义1 设G是一个图,对G的每个顶点着色,使得相邻 顶点着不同颜色,称为对G的正常顶点着色; 如果用k种颜色可以对G进行正常顶点着色,称G可k 正常顶点着色; 对图G正常顶点着色需要的最少颜色数,称为图G的 点色数。图G的点色数用 (G ) 表示。 例1 说明下图的点色数是4。
15
情形1 设G是3连通的正则非完全图。 对于G中点xn, 显然在其邻点中存在两个不邻接顶点x1与 x2, 使得G-{x1, x2}连通。 情形2 设G是连通度为2的正则非完全图。 此时,存在点xn,使得G-xn连通且有割点v, 于是G-xn至少 含有两个块。
v



G -v
16
由于G本身2连通,所以G-xn的每个仅含有一个割点的块 中均有点与xn邻接。设分属于H1与H2中的点x1与x2,它们与 xn邻接。由于x1与x2分属于不同块,所以x1与x2不邻接。又 因为Δ ≥3,所以G-{x1, x2}连通。 2) 对G中顶点进行如下排序: 令xn-1 ∈V(G)-{x1, x2, xn}且与xn邻接; xn-2 ∈V(G)-{x1, x2, xn,xn-1}且与xn或xn-1邻接; xn-3 ∈V(G)-{x1, x2, xn,xn-1,xn-2}且与xn或xn-1或xn-2邻 接; 不断这样作下去,可得到G的顶点排序:x1,x2,…,xn
26
令G1=G – u。由归纳假设,G1是5可顶点正常着色的。 设п 是G1的5着色方案。 (1) 如果d(u)=δ(G)<5, 显然п 可以扩充为G的5正常顶 点着色; (2) 如果d(u)=δ(G) = 5, 分两种情况讨论。
注:定理3是对定理2的一个改进!
21
例如:对下面单图来说,由定理2得: (G2 ) (G2 ) 5 而由定理3得: (G2 ) 2 (G2 ) 4
v3 v4 v1 v7 v5 v6
v2
G2
v8
v9
推论:设G是非空简单图,若G中最大度点互不邻接, 则有:
(G) (G)
设对顶点数少于n的图来说,定理结论成立。考虑一般 的n阶图G。
任取v ∈V(G), 令G1=G-v, 由归纳假设:
(G1 ) (G1 ) 1 (G) 1
设п 是G1的一种Δ (G)+1正常点着色方案,因为v的邻点 在п 下至多用去Δ(G)种色,所以给v染上其邻点没有用过 的色,就把п扩充成了G的Δ(G)+1着色方案。 对于G来说,可以给出其Δ (G)+1正常点着色算法。
A7: GT, MA, LA ; A8: LA,GT, S ; A9: AC, S, LA;
2
A10: GT, S。 把课程模型为图G的顶点,两顶点连线当且仅当有某 个学生同时选了这两门课程。
GT
MA
S
G AC 选课状态图
LA
3
如果我们用同一颜色给同一时段的课程顶点染色,那 么,问题转化为在状态图中求所谓的点色数问题。
(1), (v2 )=2
(2), C(v3 )=1, 2, C C(v3 ) 3, 4,5, k 3
10
(1), (v3 )=3
v1
v6
v5
(2), C(v4 )=3, C C(v4 ) 1, 2, 4,5, k 1
(1), (v4 )=1
v2
(2), C(v5 )= 1, C C(v5 ) 2,3, 4,5, k 2
v1 v6 v5
v2
v3
v4
(2) Welsh—Powell稍微对上面算法做了一个修改,着色时 按所谓最大度优先策略,即使用上面算法时,按顶点度数由 大到小的次序着色。这样的着色方案起到了对上面算法的一 个改进作用。
12
对于简单图G来说,数学家布鲁克斯(Brooks)给出了 一个对定理1的色数改进界。这就是下面著名的布鲁克 斯定理。 定理2(布鲁克斯,1941) 若G是连通的单图,并且它 (G) (G) 既不是奇圈,又不是完全图,则: 数学家罗瓦斯在1973年给出了如下证明。 证明:不失一般性,我们可以假设G是正则的,2连 通的,最大度Δ ≥3的简单图。原因如下: (1) 容易证明:若G是非正则连通单图,最大度是Δ , 则 (G) (G) 事实上,我们可以对G的顶点数作数学归纳证明:
(二)、图的点色数的几个结论
(G) (G) 1 定理1 对任意的图G,有:
分析:事实上,定理结论容易想到,因为任意一个顶点 度数至多为Δ ,因此,正常着色过程中,其邻点最多用去Δ 种颜色,所以,至少还有一种色可供该点正常着色使用。
7
证明:我们对顶点数作数学归纳证明。 当n=1时,结论显然成立。
GT
MA
S
G AC
LA
5
解:一方面,由图的结构特征容易知道 (G) 4 另一方面,通过具体着色,用4种颜色可以得到该图的 一种正常点着色,则: (G) 4
GT
MA
S
G AC
LA
所以, (G) 4
6
注:对图的正常顶点着色,带来的是图的顶点集合的 一种划分方式。所以,对应的实际问题也是分类问题。 属于同一种颜色的顶点集合称为一个色组,它们彼此不 相邻接,所以又称为点独立集。用点色数种颜色对图G 正常着色,称为对图G的最优点着色。 定义2 色数为k的图称为k色图。
直到1878年,在英国数学会议上,数学家凯莱才再一次 提到4色问题。
23
1879年7月,业余数学家肯普(1849---1922)在英国自然 杂志上宣称证明了4色定理。肯普是凯莱在剑桥大学的学生。 1890年,英国数学家希五德发表文章地图染色定理,通 过构造反例,指出了肯普证明中的缺陷。后来,西五德一 直研究4色问题60年。 泰特在此期间也研究4色问题,但其证明被托特否定。 希五德文章之后,4色问题研究进程开始走向停滞。 到了20世纪,美国数学家比尔荷夫提出可约性概念,在 此基础上,德国数学家Heesch(1906—1995)认为,可以通过 寻找所谓的不可约构形来证明4色定理。
20
(2)
v3
v5 v4 v7
v6
v1 , v2 , v3 , v5, v8 , v6 , v9
v1 v2 G2 v8
2 (G ) max d (v ) v V2 (G ) 3
v9
注:由次大度的定义知:Δ 2(G)≦Δ (G)
定理3 设G是非空简单图,则:
(G) 2 (G) 1
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(三)、四色与五色定理
1、四色定理
1852年,刚毕业于伦敦大学的格斯里(1831—1899)发现: 给一张平面地图正常着色,至少需要4种颜色。这就是著名 的4色定理。 格斯里把他的证明通过他弟弟转交给著名数学家摩尔根, 引起摩尔根极大兴趣并于当天给数学家哈密尔顿写了封相 关信件。但没有引起哈密尔顿的注意。
例如:求下面图的次大度Δ 2(G)
G1
G2
19
v2
v3 v1
v3
v5
v6 v7
v4
v1 v5 G1 v4 v2 G2 v8 v9
解:(1)
V2 (G1 ) v v V (G1 ), N (v )中存在点u,满足d (u ) d (v )
v1, v2 , v3 , v4
2 (G ) max d (v) v V2 (G ) 1 V2 (G2 ) v v V (G2 ), N (v )中存在点u,满足d (u ) d (v)
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