图论课件--邻接谱与图的邻接代数
邻接表 邻接矩阵
邻接表与邻接矩阵1. 引言在图论中,邻接表和邻接矩阵是两种常见的表示图结构的方法。
图是由节点(顶点)和连接节点的边组成的一种数据结构,广泛应用于计算机科学和其他领域。
邻接表和邻接矩阵是两种不同的数据结构,用于表示图中节点之间的连接关系。
它们在不同的应用场景下有着各自的优势和劣势。
本文将详细介绍邻接表和邻接矩阵的定义、特点、使用场景以及它们之间的比较。
2. 邻接表邻接表是一种使用链表来表示图中节点连接关系的数据结构。
对于每个节点,我们使用一个链表来存储与该节点直接相连的所有节点。
2.1 定义邻接表由两部分组成:一个顶点数组和一个边链表数组。
顶点数组存储了图中所有节点,而边链表数组则存储了与每个节点直接相连的其他节点。
2.2 特点•空间效率高:对于稀疏图(边数相对于节点数较少),邻接表只需要存储非零边,节省了存储空间。
•插入和删除节点高效:由于邻接表使用链表来存储边,插入和删除节点的操作只需要改变链表指针的指向,时间复杂度为O(1)。
•查询两个节点是否相连的效率较低:在邻接表中,要判断两个节点是否相连需要遍历链表来查找,时间复杂度为O(n),其中n为节点数。
2.3 使用场景邻接表适用于以下情况:•图是稀疏图(边数相对于节点数较少)。
•需要频繁地插入和删除节点。
•不需要快速判断两个节点是否相连。
3. 邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图中节点连接关系的数据结构。
对于有n个节点的图,我们使用一个n×n的矩阵来表示图中每对节点之间的连接关系。
3.1 定义邻接矩阵由一个二维数组组成。
数组的大小为n×n,其中n为图中节点的数量。
如果两个节点之间有边连接,则对应位置上的元素值为1;否则,元素值为0。
3.2 特点•查询两个节点是否相连高效:在邻接矩阵中,可以通过直接访问矩阵中的元素来判断两个节点之间是否有边相连,时间复杂度为O(1)。
•插入和删除节点效率较低:由于邻接矩阵需要改变矩阵中的元素值来插入或删除边,时间复杂度为O(n),其中n为节点数。
离散数学——图论PPT课件
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
图论基础知识PPT课件
.
6
图论算法与实现
一、图论基础知识
2、图的基本概念:
连通图:如果一个无向图中,任意两个顶点之间
都是连通的,则称该无向图为连通图。否则称为非连通图;左图为一个连通图。
强连通图:在一个有向图中,对于任意两个顶点U和V,都存在着一条从U到V的
有向路径,同时也存在着一条从V到U的有向路径,则称该有向图为强连通图;右 图不是一个强连通图。
深度优先遍历与宽度优先遍历的比较:
深度优先遍历实际上是尽可能地走“顶点表”; 而广度优先遍历是尽可能沿顶点的“边表”进行访问, 然后再沿边表对应顶点的边表进行访问,因此,有关边表 的顶点需要保存(用队列,先进先出),以便进一步进行广度 优先遍历。
下面是广度优先遍历的过程:
.
14
图论算法与实现
一、图论基础知识
简单路径:如果一条路径上的顶点除了起点和终点可以相同外,其它 顶点均不相同,则称此路径为一条简单路径;起点和终点 相同的简单路径称为回路(或环)。
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4
图论算法与实现
一、图论基础知识
2、图的基本概念:
路径和简单路径的举例:
左图1—2—3是一条简单路径,长度为2, 而1—3—4—1—3就不是简单路径;
一、图论基础知识
2、图的基本概念: 路径:对于图G=(V,E),对于顶点a、b,如果存在一些顶点序列
x1=a,x2,……,xk=b(k>1),且(xi,xi+1)∈E,i=1,2…k-1,则称 顶点序列x1,x2,……,xk为顶点a到顶点b的一条路径,而路径上边 的数目(即k-1)称为该路径的长度。 并称顶点集合{x1,x2,……,xk}为一个连通集。
边集数组
邻接表
优点
图论的介绍ppt课件
工程项目的任务安排,如何满足限制条件,并在最短时 间内完成?
Program structure
大型软件系统,函数(模块)之间调用关系。编译器分 析调用关系图确定如何最好分配资源才能使程序更有效 率。
Graph Applications
Graph Problems and Algorithms
图论的介绍ppt课件
欧拉路径 解決哥尼斯保七桥问題
原來是一笔画问题啊!
数学家欧拉(Euler, 1707-1783) 于1736年严格的证明了上述哥尼斯堡 七桥问题无解,并且由此开创了图论的典型思维方式及论证方式
实际生活中的图论 Graph Model
电路模拟
例:Pspice、Cadence、ADS…..
哈密頓(Hamilton) 周遊世界问題
正十二面体有二十个顶点 表示世界上20个城市 各经每个城市一次 最后返回原地
投影至平面
哈密頓路径至今尚无有效方法來解決!
最短路径问題
(Shortest Path Problem)
最快的routing
最快航線
B 2
1
E
3
A
C 1
3 2F
1
3
D
3 3
G
最短路径算法Dijkstra算 法
二分图(偶图) Bipartite graphs
A graph that can be decomposed into two partite sets but not fewer is bipartite
It is a complete bipartite if its vertices can be divided into two non-empty groups, A and B. Each vertex in A is connected to B, and viceversa
图论中的常用数据结构
图论中的常用数据结构图论作为计算机科学中重要的一个分支,研究的是图这种数学结构的性质和特征。
在图论的研究和应用过程中,常常需要使用一些数据结构来存储和处理图的信息。
本文将介绍图论中常用的数据结构,包括邻接矩阵、邻接表、关联矩阵和并查集等,帮助读者更好地理解和应用图论知识。
1. 邻接矩阵邻接矩阵是表示图的一种常见方式,通常用一个二维数组来表示。
对于一个有n个顶点的图,邻接矩阵的大小为n*n。
如果图中的两个顶点之间有边相连,则在对应的矩阵位置上标记为1或者边的权值;如果没有边相连,则标记为0或者无穷大。
邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否有边相连,时间复杂度为O(1);缺点是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。
2. 邻接表邻接表是另一种常用的图的表示方法,它采用链表来表示图中的边。
对于一个有n个顶点的图,邻接表由一个长度为n的数组构成,数组中的每个元素都是一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。
邻接表的优点是对于稀疏图来说,可以节省空间;缺点是在查找两个顶点之间是否有边相连时,时间复杂度为O(度数),度数是指与该顶点相连的边的数量。
3. 关联矩阵关联矩阵是另一种表示图的方式,它使用一个二维数组来表示图的顶点和边的关系。
对于一个有n个顶点和m条边的图,关联矩阵的大小为n*m。
如果顶点和边相连,则在对应的矩阵位置上标记为1或者边的权值;如果不相连,则标记为0或者无穷大。
关联矩阵的优点是可以方便地表示顶点和边的关系;缺点是对于稀疏图来说,会浪费大量的空间。
4. 并查集并查集是一种用来处理集合的数据结构,常用于图的连通性判断。
并查集包括两个主要操作:查找(Find)和合并(Union)。
查找操作用来找到某个元素所属的集合,合并操作用来将两个集合合并为一个集合。
在图论中,可以利用并查集来判断图中的连通分量。
首先将每个顶点初始化为一个单独的集合,然后根据图中的边逐个合并集合,最终得到图的连通分量个数。
《图论的介绍》课件
图论的介绍
汇报人:
目录
PART One
添加目录标题
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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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
入
技术发展:图 论与机器学习、 深度学习等技 术的结合越来
运筹学--图论 ppt课件
4
5
4 9 8
v1
v3
2
v6
[8,v2]
v8
5 33
1
[2,v1]
v4
v7
[10,v4]
33
Dijkstra算法示例1
3)迭代计算(c)—更新与永久标号节点v2相连的节 (d2+w25=3+7=)10< ∞ (=d5) 点的临时标号。
[3,v1]
v2
[0,-]
7
v5
[10,v2]
2 [+∞,v1] 6
v4
v7
[+∞,v1]
22
Dijkstra算法示例1
2)迭代计算(a)—从临时标号中找到距离上界dk最 小的节点v4,d4=min{dk},将其变换为永久编号。
[3,v1] [+∞,v1]
v2
[0,-]
7
v5
2 [+∞,v1] 6 1 2 [+∞,v1]
3
5 2 [5,v1]
4
5
4 9 8
v1
v3
最小树问题不一定有唯一解。
10
10
最小支撑树问题的解法
破圈法 算法
初始化 将图G的边按权值从大到小的次序排列,从 原图开始迭代; 迭代
第1步(删边) 从排列中顺序选择一条与图中剩余边构成圈 的边,则将此边从图中删除,进入第2步(结束判断); 第2步(结束判断) 若图中剩下n-1条边,则已经得到最小支 撑树;否则,进入下一轮迭代,返回第1步(加边);
柯尼斯堡七桥问题
柯尼斯堡市区横跨普雷格尔河两岸,在河中心有两 个小岛。小岛的两岸共有七座桥将岛与岛、岛与河 岸连接起来。一个人怎样才能一次走遍七座桥,每 座桥只走过一次,并最后回到出发点?
图论课件第1章资料
例 指出4个顶点的非同构的所有简单图。
分析:四个顶点的简单图最少边数为0,最多边数为6,所以 可按边数进行枚举。
解
(a)
(b)
(c)
(d) (f)
(e) (g)
三、完全图,偶图,补图
定义 任意两点均相邻的简单图称为完全图,在同构意义 下,n 阶完全图只有一个,记为Kn。
例 K2, K3, K4分别为如下图所示。
定理 非负整数组(d1, d2,….,dn)是图的度序列的充分必要条件 是:∑di 为偶数。
证明 必要性由握手定理立即得到。
如果∑di为偶数,则数组中为奇数的数字个数必为偶数。
按照如下方式作图G: 若di为偶数,则在与之对应的点作di /2 个环;对于剩下的偶数个奇数,两两配对后分别在每配对 点间先连一条边,然后在每个顶点画(dj -1)/2个环。
两图同构,记为G1≌G2。
例
≌
注:(1) 两个同构的图均有相同的结构,没有本质上的差 异, 差异只是顶点和边的名称不同。
(2) 图同构的几个必要条件:①顶点数相同;②边数相同; ③度数相等的顶点个数相同。
(3) 在图的图形表示中我们可以不给图的点和边标上符号,称 这样的图为非标定(号)图,否则称为标定(号)图。非标 定图实际上是代表一类相互同构的图。不误解时我们也不严 格区分标定图与非标定图。
研究现状 (1)彻底解决了;(2)解决得不好;(3)没有解决。
定理 设有非负整数组Π= (d1, d2,…, dn)满足
n 1 d1 d2 L dn且 di 2m,
则Π是可图序列的充分必要条件是:
1 (d2 1, d3 1,K , dd11 1, dd12 ,K , dn )
图论相关算法.ppt
当low[j]<dfn[i](j是i的儿子)时,说明j或者j的子孙 中存在指向i祖先的回边。反之,若对于某个顶点v,存 在孩子结点w,且low[w]>=dfn[v],表明w及其子 孙均无指向v的祖先的回边,则该顶点v必为关节点。 具体算法如下:
0
6
7
8
1
2
3
5
4
10
9
顶点0、4、5、6、
7和11为关节点。
11
12
割点、割边以及连通分量
时间戳:dfn[i]表示结点i是第dfn[i]个被访问到的结点。有的时候我
们
还要记录某个结点被遍历并检查完毕的时间。
void dfs(v)
{
dfn[v]=++times; //记录访问结点的时间戳
visit[v]=1;
if ( adj[curr][i] && !visit[i] )
{
visit[i] = true;
depth[i] = depth[curr] + 1;
time[i] = t++;
queue[++tail] = i;
}
}
}
深度优先搜索
相关概念
递归实现 结点颜色:
白色(开始),灰色(发现),黑色(结束)
到栈中的节点是否为一个强连通分量。
我们仍然定义dfn[i]为节点i搜索的次序编号(时间戳), low[i]为i或i的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次 序号。由定义可以得出: 当dfn(u)=low(u)时,以u为根的搜索子树上的所有 节点构成一个强连通分量。
(图论)图的基本概念(课堂PPT)
图的度数的相关概念
在无向图G中, 最大度 △(G)=max{d(v)|v∈V(G)} 最小度 δ(G)=min{d(v)|v∈V(G)}
称度数为1的顶点为悬挂顶点,与它关联的边称为悬挂边。 度为偶数(奇数)的顶点称为偶度(奇度)顶点。
在有向图D中, 最大出度 △+(D)=max{d+(v)|v∈V(D)} 最小出度 δ+(D)=min{d+(v)|v∈V(D)} 最大入度 △-(D)=max{d-(v)|v∈V(D)} 最小入度 δ-(D)=min{d-(v)|v∈V(D)}
元素可以重复出现的集合称为多重集合或者多重集,某元 素重复出现的次数称为该元素的重复度。 例如 在多重集合{a,a,b,b,b,c,d}中, a,b,c,d的重复度分别为2,3,1,1。
4
笛卡尔积
设A,B为任意的两个集合,称{<a,b>|a∈A∧b∈B}为A与B 的笛卡尔积,记作AXB。 笛卡尔积中的是有序对<a,b>。只有a,b相等的时候才有 (a,b)=(b,a). 也只有A=B时才有AXB=BXA。
16
图的度数举例
d(v1)=4(注意,环提供2度), △=4,δ=1, v4是悬挂顶点,e7是悬挂边。
d+(a)=4,d-(a)=1 (环e1提供出度1,提供入度1),
d(a)=4+1=5。△=5,δ=3,
△+=4 (在a点达到)
δ+=0(在b点达到)
△-=3(在b点达到)
δ-=1(在a和c点达到)
例如:在图1.1中, (a)中e5与e6是平行边, (b)中e2与e3是平行边,但e6与e7不是平行边。 (a)和(b)两个图都不是简单图。
图论培训演示课件.ppt
第7章 图论
7.1.6 子图
定义7.12 设G=<V,E>和G=<V',E'>是两个图, (1)若V'V且E'E,则称G'是G的子图; (2)若G'是G的子图,但V'≠V或E'≠E,则称G'是G的真子图; (3)若G‘是G的子图,且V’=V,则称G‘是G的生成子图或支撑子 图。
定理7.2 设有向图G具有n个结点,m条边,其中结点构成的集
合V={v1,v2,…,vn},则有
n
n
deg (vi) deg (vi ) m
i 1
i 1
第7章 图论
7.1.3 完全图
1.无向完全图
定义7.6 在n阶无向图中,如果任意两个不同的结点之间都有 一条边关联,则称此无向图为无向完全图,记作Kn。
3.竞赛图
定义7.8 设G为n阶有向图,如果G的底图为无向完全图Kn,则称G 为竞赛图。
第7章 图论
7.1.4 图的同构
定义7.9 设图G的点集为V,边集为E,图G′的点集为V′,边集 为E′。如果存在着V到V′的双射函数f,使对任意的u,vV,(u ,v)E(或<u,v>E),当且仅当(f(u),f(v))E′(或<f (u),f(v)>E′),则称图G和G′ 同构,记作GG′。
第7章 图论
7.2 路与回路
7.2.2 图的连通性 1.无向图的连通性 定义7.14 设图G是无向图,u和v是图G中的两个结点,如果u和v 之间有通路,则称u,v是连通的,并规定u与自身是连通的。
第七章图论PPT课件
v V
ห้องสมุดไป่ตู้
deg(v)为偶数,2|E|亦为偶数
vV2
deg(v)为偶数 vV1
|V1|为偶数
定理: 有向图中所有结点的入度之和等于所有结点的出度之和
-
12
7-1 图的基本概念
(5)多重图:含有平行边的图
简单图:不含有平行边和环的图
完全图:每一对结点之间都有边关联的简单图
有向完全图:完全图中每条边任意确定一个方向所得的图
a
e
b
d
f
h
c
g
定理: n个结点的无向(有向)完全图Kn的边数为n(n-1)/2
证明: 在完全图中,每个结点的度数应为n-1,则n个结点的
度数之和为n(n-1),因此|E|=n(- n-1)/2
13
7-1 图的基本概念
(6)子图:
G V , E , 有 G ' V ', E ' , 且 E ' E , V ' V ,
a到b的有向边
孤立结点:无邻接点的结点
a
e hi
k
b
df
c
j
l
g
无向边:(a,b), (b,c), (b,d), (c,d), (i,l), (k,l)
有向边:<e,f>, <f,g>, <g,e>, <e,h>, <k,j>, <j,l>
-
5
7-1 图的基本概念
(2)无向图:图中每一边都为无向边
e f
g
deg+(e)=2, deg-(e)=1, deg(e)=3
h deg+(f)=1, deg-(f)=2, deg(f)=3
第6-8章---图论2PPT课件
-
6
8.判别一个二部图中存在完备匹配的相异性条件和t条 件分别是充要条件和充分条件,但t条件对任一二部图能 极容易地进行检验,因而在考虑用较为复杂的相异性条 件之前,可首先用t条件判断,如果t条件不成立,再用相异 性条件判断。
9.图是点(边或面)k-可着色的,是指能用k种颜色给 图的结点(边或面)着色,但k不一定是最少的颜色数。 图是点(边或面)k-色的,是指最少要用k种颜色绘图 的结点(边或面)着色。平面图的面着色问题一般化 为对其偶图的点着色问题。Welch-Powell算法是近似 算法,它给出的结点着色的颜色数不一定是最少的, 而是较少的。
6.掌握最小点覆盖、最小边覆盖、最大点独立集、最 大边独立集(匹配)、最大匹配、完美匹配、完备匹 配、可增广路径等概念,能够利用相异性条件和t条件
-
2
判定二部图中是否存在完备匹配,了解可增广路径求 完备匹配的方法和思想。
7.掌握结点着色、边着色、面着色等概念及有关性质, 能够用Welch—power算法确定一个使图的颜色数尽可 能少的结点着色。
数目。
3.掌握求图中某个结点到其他任一结点的最短路径的 Dijkstra算法,以及求图中任意两个结点的最短路径的
-
1
Warshsll算法。
4.掌握欧拉图和哈密尔顿图的概念及其判别方法,能 够利用fleury
算法求欧拉回路,了解邮路问题,能够用近邻法求哈 密尔顿回路。
5.掌握平面图、面、边界、极大平面图、同胚等概念 及有关性质,能够判定一个图是否为平面图。
-
7
§6.3基本题
§6.3.1选择题
1.设D=<V,E>为有向图,则有(
A. E ∈ V*V
B.EV*V
图论第一章图的基本概念
算法证明:
定理1:算法中的函数t(ai)给出了a与ai的距离。 证明:对i作数学归纳法。
(1) i=1时结论显然成立。 (2) 设对所有的j,1≤j<i 时,t (aj)=d (a, aj). (3) 考虑j=i
令P= v0 v1 … vd , v0 = a ,vd =ai是连接a与ai的一条最短路, 8
例2 某两人有一只8升的酒壶装满了酒,还有两只空壶, 分别为5升和3升。求最少的操作次数。
解:设x1,x2,x3分别表示8,5,3升酒壶中的酒量。则 x1 x2 x3 8, x1 8, x2 5, x3 3.
容易算出(x1,x2,x3) 的组合形式共24种。 每种组合用一个点表示,两点连线,当且仅当可通过倒酒 的方式相互变换。
2. A7 = {a, v3, v1, v4, v5, v2, v6}, b4 (7) = b,b5 (7) =b, b7 (7) =b ;
3. m7 = 7, a8 = b , t(b) = t(v6) + l(v6b) = 11 (最小),
12
第十二页,编辑于星期六:二十点 四十九分。
1
0.5 n 0
1959年,但切西(Dantjig)发现了在赋权图中求由点a到点b的最 短路好算法,称为顶点标号法。
t (an) : 点an的标号值,表示点 a1=a 到an的最短路长度 Ai ={a1,a2, ..., ai}:已经标号的顶点集合。
Ti : a1到ai的最短路上的边集合
算法叙述如下:
5
第五页,编辑于星期六:二十点 四十九分。
算法中的运算包括算术运算、比较运算等。运算量用运算次数表示 。
2) 算法分析
4
第四页,编辑于星期六:二十点 四十九分。
《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。
图论课件--邻接谱与图的邻接代数
解:K n的邻接矩阵为:
6
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
0 1 1
A( K n
)
1
0
1
1 1 1
1 1
1
1
1 1 0
于是:
1 1 1 1 E A(Kn )
1 1 1 1
1 1 1 1 1
n 1 1 1 n 1 1
0.6 0.4 x 0.2
又由例4,有:
12 2m 22 32 n2 (2)
对向量(1,1,…,1)与(λ2,λ3,λ4,…,λn)用柯西不等式 得:
2 1 3 1 n 1 22 32 n2 n 1
所以,有:
2 3 n 2 n 1 22 32 n2
由(1)与(2)得:
注: 向量空间的定义可简单地记为“非空”、“两闭”、 “八条”
2、图的邻接代数的维数特征
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0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
定理1:G为n阶连通图,则:
d(G) 1 dim (G) n
证明:由哈密尔顿—凯莱定理(见北大数学力学系《高 等代数》):
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
a0 E a1 A a2 A2
产生矛盾!
am1 Am1 0
定理结果分析:不等式右端的界是紧的!
因为:n点路的直径为n-1, 所以,此时该路的邻接代数 的维数正好为n。
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0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
作业
设G是一个r度正则图,证明: (1) r是G的的一个特征值; (2) 特征值r的重数等于G的连通分支数;
(3) G的任意特征值λ满足: r
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0.5 n 0
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2m(n 1)
n
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0.5
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0.5
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0.6 0.4 x 0.2
注:对于图谱的研究,开始于二十世纪60年代。形成 了代数图论的主要研究方向之一。图谱研究在流体力 学,量子化学里有重要的应用。国内,中国科技大学 数学系是最早展开该课题研究的单位(1978年就有很好 的研究成果)。他们对图论的研究主要有两个方面:一 是图谱问题,二是组合网络研究,也有达到国际水平 的研究成果(1994年开始).关于组合网络问题,将在第 三章作一些介绍。
注: 向量空间的定义可简单地记为“非空”、“两闭”、 “八条”
2、图的邻接代数的维数特征
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0.5 n 0
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定理1:G为n阶连通图,则:
d(G) 1 dim (G) n
证明:由哈密尔顿—凯莱定理(见北大数学力学系《高 等代数》):
S dim(G) d(G) 1
注 : (1) n点路的不同特征值有n个; (2) K n的不同特征值有2个。
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0.5 n 0
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(三)、图空间简介
定理2:集合:
M G1,G2 , ,GN Gi为单图G的子图,N 2m
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0.5 n 0
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0.6 0.4 x 0.2
证明: (1) 证明M是F上的向量空间,只需要验证“两闭” 与“八条”即可。
(2) M的维数为m
令 E(G) e1, e2, , em
又令: gi G[ei ], (1 i m)
可以证明:g1,g2,…,gm为M的一组基!
(2) 对于单图G, A(G)中非零的2阶主子式必为如下形 阶主子式对应G中的一条边,反之亦然, 所以,有:
(1)2 a2 m(G) a2 m(G)
4
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0.6 0.4 x 0.2
(3) 对于单图G, A(G)中非零的3阶主子式必为如下形 式:
0.6 0.4 x 0.2
又由例4,有:
12 2m 22 32 n2 (2)
对向量(1,1,…,1)与(λ2,λ3,λ4,…,λn)用柯西不等式 得:
2 1 3 1 n 1 22 32 n2 n 1
所以,有:
2 3 n 2 n 1 22 32 n2
由(1)与(2)得:
2
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0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
(一)、邻接谱
1、图的特征多项式 定义1:图的邻接矩阵A(G)的特征多项式:
f (G,) E A n a1n1 a2n2 an1 an
称为图G的特征多项式。 例1、设单图G的特征多项式为:
f (G,) E A n a1n1 a2n2 an1 an
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0.5
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0.5
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图论及其应用
应用数学学院
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1
0.5 n 0
0.5
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0.5
00
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0.6 0.4 x 0.2
第一章 图的基本概念
本次课主要内容
邻接谱与图的邻接代数
(一)、邻接谱 (二)、图的邻接代数 (三)、图空间简介
定理1:图G的特征多项式的系数:
ai (1)i det H s(G, H ), i 1, 2,
H
,n
右边对所有i阶图H求和。 其中,s (G, H)表示G的同构于H的导出子图的数目。 2、图的邻接谱 定义2:图的邻接矩阵A(G)的特征多项式的特征值 及其重数,称为G的邻接谱。
例2、求出K n的谱。
i 1
i 1
i 1
即:
S
mii2 2m(G)
i 1
例5,设λ是单图G = (n, m)的任意特征值,则:
2m(n 1)
n
证明:不失一般性,设λ=λ1,λ2,…,λn是G的全体 特征值。
G是单图,有: 1 2 3 n (1)
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1
0.5 n 0
0.5
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0.5
00
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1 1 1 1
n 1 1 1 1 1
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0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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1 1 1
n 1 1 1
1 1
1 1 n 1( 1)n
1 1 1 1 1
所以:
1 n 1
Spec(Kn
)
n
1
1
例3,若两个非同构的图具有相同的谱,则称它们是同 谱图。求证:下面两图是同谱图。
011
1 0 1 2
110
这样的一个3阶主子式对应G中的一个K3,反之亦然. 设G中有S个K3, 则:
(1)3 a3 2S
事实上,有如下一般性定理:(见李蔚萱,《图论》,湖 南科学技术出版社,1980年4月)
5
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
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f ( A) a0 E a1 A a2 A2 an An 0
所以: dim (G) n
下面证明:E, A, A2, … , A d (G)线性无关! 若不然,则存在不全为零的数a0 ,a1 , … , a d (G) ,使:
a0E a1A a2 A2 ad(G) Ad(G) 0
对于图的对称差运算和数乘运算:
0 Gi ,1 Gi Gi
来说作成数域 F = { 0, 1 }上的m维向量空间。
注:图空间概念是网络图论中的一个基本概念。研究 通信网络,如果要用图论方法,建议参看陈树柏的 《网络图论及其应用》,科学出版社,1982年。学习 网络图论的主要基础是电工学与矩阵理论知识。
例6,设G 为n阶连通图,则G的不同特征值的个数S满 足:
d(G) 1 S n
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0.5 n 0
0.5
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0.5
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
证明:S ≦n是显然的!
由矩阵理论知:对称矩阵的不同特征值的个数等于其 最小多项式的次数,而最小多项式的次数等于G的邻接 代数的维数,所以:
G
H
8
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
证明:G与H显然不同构。
通过直接计算:
f (G, ) f (H , ) 6 74 43 72 4 1
所以G与H是同谱图。
例4,设单图A(G)的谱为:Spec(G)
1
m1
2
m2
s
ms
则:
12
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
(二)、图的邻接代数
1、图的邻接代数的定义 定义3:设A是无环图G的邻接矩阵,称:
(G) a0E a1A ak Ak ai C, k Z
对于矩阵的加法和数与矩阵的乘法来说作成数域C上的 向量空间,称该空间为图G的邻接代数。
于是,d(v1, v m ) = m-1 , (m=1, 2, … , d (G)+1) 注意到:A k的元素a1m (k)在 k <m-1 时为零, 而 a1m (m-1) >0
所以, a0 E a1 A a2 A2 am1 Am1 的一行m
列元为am-1a1m (m-1)≠0,这样有:
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解:K n的邻接矩阵为:
6
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
0 1 1
A( K n
)
1
0
1
1 1 1
1 1
1
1
1 1 0
于是:
1 1 1 1 E A(Kn )
1 1 1 1
1 1 1 1 1
n 1 1 1 n 1 1
事实上:对 Gi M
若E(Gi)={ei1,ei2,…,eik},则:
Gi gi1gi2 gik
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1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
另一方面:若