经典图论问题
四色定理-
四色定理四色定理是数学领域的一道经典难题,也是著名的图论问题之一。
该问题能够被描述为:如果一幅地图被分为若干个不重叠的区域,且相邻的区域颜色必须不同,那么至多需要使用四种颜色才能使所有区域都被正确着色。
简言之,该问题需要解决的就是如何用最少的颜色来着色地图,而不发生相邻区域颜色相同的情况。
四色定理的历史可以追溯到18世纪,当时的欧洲地图繁多、国界复杂,着色问题引起了人们的兴趣。
1786年,欧洲地图着色问题第一次在数学界被提出。
自那时以来,许多数学家花费了大量的时间和精力来尝试解决它。
在数学家们的长期探索中,有两种主要的方法被使用:一种是通过手工着色,即一张一张地着色来探索它的规律;另一种是通过建模并使用计算机进行仿真模拟来验证其正确性。
如今,这两种方法已经发展到了一定的成熟程度,成为了研究四色定理的多种手段。
在20世纪初期,四色定理开始受到广泛的关注。
当时的一些数学家就开始思考这个问题,并通过手工着色和自动推断发现了许多有趣的规律。
例如,发现了不同类型的地图样式可以用同样的着色方法来解决问题:方格状地图只需要四种颜色,而其他的复杂地图则需要更多的颜色。
这一发现为解决四色定理提供了重要线索。
然而,在后来的研究过程中,四色定理的复杂性逐渐表现出来。
当时,数学家们尝试使用多种方法来证明其正确性,但不论是哪种方式,都需要很高的数学造诣和极度复杂的计算,使得这个问题变得异常艰深。
在20世纪40年代,数学家们开始逐渐发展出一种全新的数学研究方法:计算机模拟。
由于计算机的出现,许多数学问题的解决变得越来越容易。
此时,数学家们尝试了用计算机模拟方法来验证四色定理,他们用计算机对地图进行极其复杂的分割,最终发现所有的复杂分割都可以用最多四种颜色来着色。
这就是四色定理的重要结论:世界上任何一张地图都可以用最多四种颜色来着色。
四色定理是数学领域的一项里程碑式的成就,它不仅是数学史上重要的一个难题,也对计算机科学和其他领域产生了深远的影响。
不重复的路-一笔画问题
在一笔画过程中,如果起点和终点是同一点,则称该路径为欧拉回路。如果一个 图存在一个遍历其所有边且每条边只遍历一次的路径,则称该路径为欧拉路径。
一笔画问题的数学描述
图论
一笔画问题属于图论的范畴,图论是研究图 的结构、性质和应用的数学分支。在一笔画 问题中,主要关注的是图的连通性和遍历性 。
在计算机图形学中的应用
图形渲染
一笔画问题在计算机图形学中常用于绘制复杂的图形,如地 图、电路图等。通过解决一笔画问题,可以确定从一个点到 另一个点的最短路径,从而高效地渲染图形。
游戏开发
在游戏开发中,一笔画问题也具有广泛应用。例如,在角色 移动、地图导航等方面,可以利用一笔画算法找到不重复的 路径,提高游戏的流畅性和用户体验。
人才培养
为了推动一笔画问题的研究和发展,需要加强人才培养。未来可以加强图论学科的建设, 提高教师的学术水平和教学能力,培养更多具有创新能力和实践精神的人才,为解决一笔 画问题提供人才保障。Leabharlann HANKS感谢观看05
结论
一笔画问题的研究意义
理论意义
一笔画问题作为图论中的经典问题,对于推动图论学科的发展具有重要意义。通过对一笔画问题的研 究,可以深入探讨图论中的连通性、遍历性和最优化等核心问题,为图论学科的理论研究提供支持。
应用价值
一笔画问题在现实生活中具有广泛的应用价值。例如,在地图导航中,如何规划一条不重复的路径; 在电路设计中,如何避免线路交叉;在物流配送中,如何规划最优的送货路线等。因此,一笔画问题 的研究成果可以为这些领域提供理论指导和技术支持。
问题背景
起源
一笔画问题起源于文艺复兴时期 的数学游戏,后来被欧拉等人系 统化并深入研究。
离散数学图论部分经典试题及答案
离散数学图论部分综合练习一、单项选择题1.设图G 的邻接矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0101010*******11100100110则G 的边数为( ).A .6B .5C .4D .32.已知图G 的邻接矩阵为, 则G 有( ).A .5点,8边B .6点,7边C .6点,8边D .5点,7边3.设图G =<V , E >,则下列结论成立的是 ( ).A .deg(V )=2∣E ∣B .deg(V )=∣E ∣C .E v Vv 2)deg(=∑∈ D .E v Vv =∑∈)deg(4.图G 如图一所示,以下说法正确的是 ( ) . A .{(a , d )}是割边 B .{(a , d )}是边割集 C .{(d , e )}是边割集 D .{(a, d ) ,(a, c )}是边割集5.如图二所示,以下说法正确的是 ( ). A .e 是割点 B .{a, e }是点割集 C .{b , e }是点割集 D .{d }是点割集6.如图三所示,以下说法正确的是 ( ) .A .{(a, e )}是割边B .{(a, e )}是边割集C .{(a, e ) ,(b, c )}是边割集D .{(d , e )}是边割集οο ο ο οca b edο f图一图二图三7.设有向图(a )、(b )、(c )与(d )如图四所示,则下列结论成立的是 ( ).图四A .(a )是强连通的B .(b )是强连通的C .(c )是强连通的D .(d )是强连通的 应该填写:D8.设完全图K n 有n 个结点(n ≥2),m 条边,当( )时,K n 中存在欧拉回路.A .m 为奇数B .n 为偶数C .n 为奇数D .m 为偶数 9.设G 是连通平面图,有v 个结点,e 条边,r 个面,则r = ( ).A .e -v +2B .v +e -2C .e -v -2D .e +v +2 10.无向图G 存在欧拉通路,当且仅当( ). A .G 中所有结点的度数全为偶数 B .G 中至多有两个奇数度结点 C .G 连通且所有结点的度数全为偶数 D .G 连通且至多有两个奇数度结点11.设G 是有n 个结点,m 条边的连通图,必须删去G 的( )条边,才能确定G 的一棵生成树.A .1m n -+B .m n -C .1m n ++D .1n m -+ 12.无向简单图G 是棵树,当且仅当( ).A .G 连通且边数比结点数少1B .G 连通且结点数比边数少1C .G 的边数比结点数少1D .G 中没有回路.二、填空题1.已知图G 中有1个1度结点,2个2度结点,3个3度结点,4个4度结点,则G 的边数是 . 2.设给定图G (如图四所示),则图G 的点割ο οο οc a b f集是 .3.若图G=<V , E>中具有一条汉密尔顿回路, 则对于结点集V 的每个非空子集S ,在G 中删除S 中的所有结点得到的连通分支数为W ,则S 中结点 数|S|与W 满足的关系式为 .4.无向图G 存在欧拉回路,当且仅当G 连通 且 .5.设有向图D 为欧拉图,则图D 中每个结点的入度 . 应该填写:等于出度6.设完全图K n 有n 个结点(n 2),m 条边,当 时,K n 中存在欧拉回路.7.设G 是连通平面图,v , e , r 分别表示G 的结点数,边数和面数,则v ,e 和r 满足的关系式 .8.设连通平面图G 的结点数为5,边数为6,则面数为 . 9.结点数v 与边数e 满足 关系的无向连通图就是树.10.设图G 是有6个结点的连通图,结点的总度数为18,则可从G 中删去 条边后使之变成树.11.已知一棵无向树T 中有8个结点,4度,3度,2度的分支点各一个,T 的树叶数为 .12.设G =<V , E >是有6个结点,8条边的连通图,则从G 中删去 条边,可以确定图G 的一棵生成树.13.给定一个序列集合{000,001,01,10,0},若去掉其中的元素 ,则该序列集合构成前缀码.三、判断说明题1.如图六所示的图G 存在一条欧拉回路.2.给定两个图G 1,G 2(如图七所示):(1)试判断它们是否为欧拉图、汉密尔顿图?并说明理由. (2)若是欧拉图,请写出一条欧拉回路.v 123图六图七3.判别图G (如图八所示)是不是平面图, 并说明理由.4.设G 是一个有6个结点14条边的连 通图,则G 为平面图.四、计算题1.设图G =<V ,E >,其中V ={a 1, a 2, a 3, a 4, a 5},E ={<a 1, a 2>,<a 2, a 4>,<a 3, a 1>,<a 4, a 5>,<a 5, a 2>}(1)试给出G 的图形表示; (2)求G 的邻接矩阵;(3)判断图G 是强连通图、单侧连通图还是弱连通图?2.设图G =<V ,E >,V ={ v 1,v 2,v 3,v 4,v 5},E ={ (v 1, v 2),(v 1, v 3),(v 2, v 3),(v 2, v 4),(v 3, v 4),(v 3, v 5),(v 4, v 5) },试(1)画出G 的图形表示; (2)写出其邻接矩阵;(2)求出每个结点的度数; (4)画出图G 的补图的图形. 3.设G =<V ,E >,V ={ v 1,v 2,v 3,v 4,v 5},E ={ (v 1,v 3),(v 2,v 3),(v 2,v 4),(v 3,v 4),(v 3,v 5),(v 4,v 5) },试(1)给出G 的图形表示; (2)写出其邻接矩阵; (3)求出每个结点的度数; (4)画出其补图的图形. 4.图G =<V , E >,其中V ={ a , b , c , d , e },E ={ (a , b ), (a , c ), (a , e ), (b , d ), (b , e ), (c , e ), (c , d ), (d , e ) },对应边的权值依次为2、1、2、3、6、1、4及5,试(1)画出G 的图形; (2)写出G 的邻接矩阵;(3)求出G 权最小的生成树及其权值.5.用Dijkstra 算法求右图中A 点到其它各点的最短路径。
图论经典问题
常见问题:1、图论的历史图论以图为研究对象的数学分支。
图论中的图指的是一些点以及连接这些点的线的总体。
通常用点代表事物,用连接两点的线代表事物间的关系。
图论则是研究事物对象在上述表示法中具有的特征与性质的学科。
在自然界和人类社会的实际生活中,用图形来描述和表示某些事物之间的关系既方便又直观。
例如,国家用点表示,有外交关系的国家用线连接代表这两个国家的点,于是世界各国之间的外交关系就被一个图形描述出来了。
另外我们常用工艺流程图来描述某项工程中各工序之间的先后关系,用网络图来描述某通讯系统中各通讯站之间信息传递关系,用开关电路图来描述IC中各元件电路导线连接关系等等。
事实上,任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟。
由于我们感兴趣的是两对象之间是否有某种特定关系,所以图形中两点之间连接与否最重要,而连接线的曲直长短则无关紧要。
由此经数学抽象产生了图的概念。
研究图的基本概念和性质、图的理论及其应用构成了图论的主要内容。
图论的产生和发展经历了二百多年的历史,大体上可分为三个阶段:第一阶段是从1736年到19世纪中叶。
当时的图论问题是盛行的迷宫问题和游戏问题。
最有代表性的工作是著名数学家L.Euler于1736年解决的哥尼斯堡七桥问题(Konigsberg Seven Bridges Problem)。
东普鲁士的哥尼斯堡城(现今是俄罗斯的加里宁格勒,在波罗的海南岸)位于普雷格尔(Pregel)河的两岸,河中有一个岛,于是城市被河的分支和岛分成了四个部分,各部分通过7座桥彼此相通。
如同德国其他城市的居民一样,该城的居民喜欢在星期日绕城散步。
于是产生了这样一个问题:从四部分陆地任一块出发,按什么样的路线能做到每座桥经过一次且仅一次返回出发点。
这就是有名的哥尼斯堡七桥问题。
哥尼斯堡七桥问题看起来不复杂,因此立刻吸引所有人的注意,但是实际上很难解决。
瑞士数学家(Leonhard Euler)在1736年发表的“哥尼斯堡七桥问题”的文章中解决了这个问题。
经典图论问题
5经典图论问题5.1 一笔画问题5.2 中国邮递员问题(CPP)规划模型:设ij x 为经过边j i v v 的次数,则得如下模型。
∑E∈ji v v ijijxw max∑∑E∈E∈∈=j i i k v v i v v ki ij V v x x ,E ∈∈≤j i ij v v N x ,15.3 旅行推销员问题(TSP )分析:算法一:象求最小生成树一样,从最小权边加边,顶点度数大于3以及形成小回路的边去掉。
算法二:算法三:规划模型:先将一般加权连通图转化成一个等价的加权完全图,设当从i v 到j v 时,1 ij x ,否则,0=ij x ,则得如下模型。
∑∑==n i nj ijij xw 11min∑===nj ijn i x1,,1,1∑===ni ijn j x1,,1,1 1,,2-=n kn i i k x x x k i i i i i i k 1,,,1113221=-≤+++ 0=ij x 或1,j i n j i ≠=,,,1,5.4 排课表问题 问题一定理:最小边色数()G χ'等于最大顶点度数()G ∆。
以下加边循环算法为多项式时间算法:就是加边让每个顶点的度数一样(为最大度数),然后求一组完美匹配M ,着同样颜色,然后从图中去掉M 中的边,再求第二组完美匹配。
问题二:基本思想是:由给定的教室数与总课时数确定教学时间长度(即匹配数--色数),在没有考虑教室数限制所计算的匹配数基础上,增加空匹配至时间长度个,然后调节匹配边差大于1的匹配,直到满足要求。
图论探索之挑战奥数中的图论问题
图论探索之挑战奥数中的图论问题图论探索之挑战奥数中的图论问题图论是数学的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
在奥数竞赛中,图论问题常常被用来考察学生的逻辑推理和问题解决能力。
本文将介绍一些挑战奥数中常见的图论问题,并通过具体案例来解析。
1. 马踏棋盘问题马踏棋盘问题是一个经典的图论问题,要求马在棋盘上按照规定的移动方式遍历所有格子,且每个格子仅经过一次。
这个问题可以使用图的深度优先搜索来解决。
以8×8的棋盘为例,我们可以将每个格子看作图中的一个顶点,把马的移动看作图中的边。
通过搜索算法,可以找到一条路径,使得马可以遍历所有的格子。
2. 平面图的染色问题染色问题是图论中一个经典的问题,常被用来考察学生对图的颜色分配和连通性的理解。
平面图的染色问题要求给定的平面图在没有相邻顶点之间有相同颜色的情况下,尽可能使用最少的颜色进行染色。
通过贪心算法,可以解决平面图的染色问题。
贪心算法的基本思想是从一个初始解开始,每次选择可行的局部最优解,最终得到全局最优解。
对于平面图的染色问题,我们可以从一个顶点开始,按顺序给相邻的顶点染色,直到所有的顶点都被染色。
3. 电厂选址问题电厂选址问题是一个实际的应用问题,也可以用图论的方法来解决。
在电厂选址问题中,需要确定电厂的位置,使得电厂到各个需求点的距离和最短。
将电厂和需求点看作图中的顶点,电厂和需求点之间的距离看作边的权重。
通过最短路径算法,可以求解电厂选址问题。
常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法,它们可以帮助我们找到电厂的最佳位置,以实现最优的供电方案。
4. 旅行商问题旅行商问题是图论中的一个经典问题,要求寻找一条路径,使得旅行商可以经过每个城市一次,并返回起点城市,且总路径长度最短。
旅行商问题是一个NP难问题,目前还没有高效的解法。
常用的解决方法是使用近似算法,例如最邻近算法和最小生成树算法。
这些算法可以找到一个接近最优解的解决方案。
定直线的欧式2-斯坦纳树问题
定直线的欧式2-斯坦纳树问题欧式2-斯坦纳树问题(Euclidean 2-Steiner Tree Problem)是一个经典的图论问题,其主要目标是找到一棵最小的树,使得给定的一组点集上的两两点之间的欧式距离之和最小。
为了更好地理解和解释这个问题,我将分为以下几个部分进行论述:问题定义、问题分析、解决方法、应用领域和总结。
一、问题定义:在给定的欧式空间中,有一组点集P={p1,p2,……,pn},其中n为点集P的大小。
我们的目标是找到一棵树,使得这棵树上的所有节点都属于点集P,并且这棵树的边权之和最小。
换句话说,我们要找到一个子集S,其中S⊆P,使得S中的节点之间的欧式距离之和最小。
二、问题分析:在问题定义中,我们要求找到一个子集S,其中S⊆P。
换句话说,我们要找到一些额外的节点,将它们和点集P中的节点连接起来,形成一棵树。
这些额外的节点称为Steiner节点,在问题分析中,我们可以看到,Steiner节点的主要作用是连接其他节点,而非直接参与到最终计算的距离之和中。
三、解决方法:为了解决欧式2-斯坦纳树问题,我们可以采用贪心算法或者动态规划算法。
在贪心算法中,我们从点集P中选择两个点,然后找到一个Steiner节点将这两个点连接起来,接着再从点集P中选择另外一个点,继续进行连接,直到所有的点都被连接起来为止。
在每一步中,我们选择连接两个点之间的最短边。
由于这是一个NP-hard问题,我们无法保证贪心算法能够得到最优解。
因此,在实际应用中,我们可以采用启发式算法,比如模拟退火算法、遗传算法等,以求得近似最优解。
四、应用领域:欧式2-斯坦纳树问题在实际应用中有着广泛的应用领域。
它被广泛应用于计算机网络、通信系统、电力系统、交通规划等领域。
在计算机网络中,欧式2-斯坦纳树问题可以用来优化网络的拓扑结构,提高通信效率。
在通信系统中,欧式2-斯坦纳树问题可以用来优化信号传输路径,提高信号质量。
在电力系统中,欧式2-斯坦纳树问题可以用来优化电力线路,提高供电可靠性。
计算机科学典型问题示例
计算机科学典型问题示例计算机科学典型问题示例计算机科学涉及的领域广泛,涵盖了算法设计、数据结构、、网络通信、信息安全等多个方面。
在这篇文章中,我们将介绍一些计算机科学领域的典型问题,并给出相应的示例。
1、旅行商问题旅行商问题(TSP)是一个经典的NP难问题,它描述了一个旅行商要去拜访N个城市,且每个城市只能访问一次,最后回到起点。
问题的目标是最小化旅行的总距离。
这是一个典型的图论问题,可以通过构造哈密尔顿回路来解决。
示例:假设有一个旅行商要去访问5个城市,各城市之间的距离如下图所示。
问如何选择路线,使得旅行总距离最短?2、背包问题背包问题(KP)是一个经典的动态规划问题,描述了一个人有一个固定容量的背包和一些物品,每个物品都有自己的价值和重量。
问题的目标是选择一部分物品放入背包中,使得背包的容量不超过限制,同时物品的总价值最大。
示例:假设有一个容量为10公斤的背包和一些物品,每个物品的重量和价值如下表所示。
问如何选择物品,使得背包中的物品总价值最大?3、约瑟夫环问题约瑟夫环问题(JRP)是一个经典的数学问题,描述了N个人围成一圈,从第一个人开始报数,每次数到M的人出圈,直到剩下最后一个人。
问题的目标是找出最后留下的人的初始位置。
示例:假设有7个人围成一圈,从第一个人开始报数,每次数到3的人出圈,直到剩下最后一个人。
问他的初始位置是多少?4、图的着色问题图的着色问题(GCP)是一个经典的NP难问题,描述了一个给定的图需要用最少的颜色进行着色,使得相邻的两个顶点颜色不同。
问题的目标是找到一个合适的顶点着色方案。
示例:假设有一个无向图,其中包含了5个顶点和4条边。
问如何对这5个顶点进行着色,使得相邻的两个顶点颜色不同,且使用的颜色数最少?5、哈密尔顿回路问题哈密尔顿回路问题(HCP)是一个经典的图论问题,描述了一个给定的图需要从一个顶点开始,经过每个顶点一次且仅一次,最后回到起点。
问题的目标是找到一个合适的哈密尔顿回路。
dfs和bfs题目整理和分类
DFS和BFS是图论中常用的两种遍历算法,它们在解决各种图论问题和编程竞赛中都有着重要的应用。
以下是对一些经典的DFS和BFS题目进行整理和分类。
一、DFS题目1. 树的遍历(1)给定一棵树,要求按照先序、中序、后序的方式遍历这棵树。
2. 深度优先搜索(1)给定一个有向图,从起点开始进行深度优先搜索,找出所有可达的节点。
(2)给定一个有向图,判断该图中是否存在环。
3. 拓扑排序(1)给定一个有向无环图,对图中的节点进行拓扑排序。
4. 连通分量(1)给定一个无向图,求图中的连通分量个数。
(2)给定一个无向图,求图中的每个连通分量包含的节点个数。
5. 非递归DFS(1)给定一个有向图,使用非递归的方式进行深度优先搜索。
二、BFS题目1. 广度优先搜索(1)给定一个有向图,从起点开始进行广度优先搜索,找出所有可达的节点。
(2)给定一个无向图,从起点开始进行广度优先搜索,找出所有可达的节点。
2. 最短路径(1)给定一个无向图,求从起点到终点的最短路径。
(2)给定一个有向图,求从起点到终点的最短路径。
3. 01矩阵(1)给定一个01矩阵,每个元素是0或1,求从左上角到右下角的最短路径长度。
4. 笛卡尔积(1)给定两个集合A和B,求它们的笛卡尔积。
5. 层次遍历(1)给定一棵树,使用广度优先搜索进行层次遍历。
以上是对一些常见的DFS和BFS题目进行整理和分类。
在解决这些问题时,可以根据具体情况选择合适的算法来进行求解,有效地应用DFS和BFS算法来解决实际问题。
希望以上内容对大家有所帮助。
对于DFS和BFS这两种遍历算法来说,在实际应用中有许多题目是可以通过它们来解决的。
下面继续介绍一些与DFS和BFS相关的经典问题及其解决方法。
6. 单词接龙(1)给定两个单词beginWord和endWord,以及一个字典,找出从beginWord到endWord的最短转换序列的长度。
每次转换只能改变一个字母,并且转换后的单词必须存在于字典中。
图论经典问题
图 论哥尼斯堡七桥问题:图论发源于18世纪普鲁士的哥尼斯堡。
普雷格河流经这个城市,河中有两个小岛,河上有七座桥,连接两岛及两岸。
如图所示,当时城里居民热衷于讨论这样一个问题:一个人能否走过这七座桥,且每座桥只经过一次,最后仍回到出发点。
将上面问题中的两座小岛以及两岸用点表示,七座桥用线(称为边)表示,得到下图:于是,上述问题也可叙述为:寻找从图中的任意一个点出发,经过所有的边一次且仅一次并回到出发点的路线。
注意:在上面的图中,我们只关心点之间是否有边相连,而不关心点的具体位置,边的形状以及长度。
一、基本概念:图:由若干个点和连接这些点中的某些“点对”的连线所组成的图形。
顶点:上图中的A ,B,C,D .常用表示。
n 21 v , , v , v 边:两点间的连线。
记为(A,B),(B,C).常用表示。
m 21e , , e , e次:一个点所连的边数。
定点v的次记为d(v).图的常用记号:G=(V,E),其中,}{v V i =,}{e E i =子图:图G的部分点和部分边构成的图,成为其子图。
路:图G中的点边交错序列,若每条边都是其前后两点的关联边,则称该点边序列为图G的一条链。
圈(回路):一条路中所含边点均不相同,且起点和终点是同一点,则称该路为圈(回路)。
有向图:,其中(,)G N A =12{,,,}k N n n n = 称为的顶点集合,A a 称为G 的弧集合。
G {(,)ij i j }n n ==若,则称为的前驱, 为n 的后继。
(,)ij i j a n n =i n j n j n i 赋权图(网络):设是一个图,若对G 的每一条边(弧)都赋予一个实数,称为边的权,。
记为。
G (,,)G N E W =两个结论:1、图中所有顶点度数之和等于边数的二倍; 2、图中奇点个数必为偶数。
二、图的计算机存储:1. 关联矩阵简单图:,对应(,)G N E =N E ×阶矩阵()ik B b =10ik i k b ⎧=⎨⎩点与边关联否则简单有向图:,对应(,)G N A =N A ×阶矩阵()ik B b =110ik ik ik a i b a i ⎧⎪=−⎨⎪⎩弧以点为尾弧以点为头否则2. 邻接矩阵简单图:,对应(,)G N E =N N ×阶矩阵()ij A a =10ij i j a ⎧=⎨⎩点与点邻接否则简单有向图:,对应(,)G N A =N N ×阶矩阵()ij A a =10ij i ja ⎧=⎨⎩有弧从连向否则5v 34v01010110100101011110101000110111101065432166654321⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=×v v v v v v A v v v v v v3. 权矩阵:简单图:,对应(,)G N E =N N ×阶矩阵()ij A a =ij ij i j a ω⎧=⎨∞⎩点与点邻接否则123456781234567802130654.5061002907250473080 v v v v v v v v v v v v v v v v 48∞∞∞∞⎡⎤⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞∞∞⎢⎥⎣⎦三、图的应用:例:如图,用点代表7个村庄,边上的权代表村庄之间的路长,现在要在这7个村庄中布电话线,如何布线,使材料最省?分析:需要将图中的边进行删减,使得最终留下的图仍然连通,并且使总的权值最小。
哈密顿循环
哈密顿循环
《哈密顿循环》是一种图论中的经典问题,旨在找到一条经过每个顶点一次且仅一次的回路。
该问题的名字来源于数学家威廉·哈密顿。
哈密顿循环问题在实际生活中有着广泛的应用,例如:电路设计、旅游路线规划、DNA测序等。
在解决哈密顿循环问题时,有多种算法可供选择,如:蚁群算法、遗传算法、回溯算法等。
其中,回溯算法是最基础和最直观的一种算法,但是在实际应用中,由于其时间复杂度较高,往往需要结合其他算法进行优化。
除了哈密顿循环问题外,还有一种类似的问题叫做哈密顿路径问题,它只要求找到一条经过每个顶点一次且仅一次的路径,而不要求形成回路。
总之,哈密顿循环问题是图论中的一个经典问题,应用广泛,解决它所采用的算法也在不断发展和完善。
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利用图论解决优化问题
利用图论解决优化问题
图论是一种数学领域,研究的对象是图。
图是由节点和边构成的一种数学结构,可以用来描述不同事物之间的关系。
在实际应用中,图论被广泛应用于解决各种优化问题。
一、最短路径问题
最短路径问题是图论中的经典问题之一。
通过图论的方法,可以很容易地找到两个节点之间最短路径的长度。
这在现实生活中经常用于规划交通路线、通讯网络等方面。
二、最小生成树问题
最小生成树问题是指在一个连通加权图中找到一个权值最小的生成树。
利用图论的方法,可以高效解决这个问题,从而在一些应用中节省资源和成本。
三、网络流问题
网络流问题是指在网络中找到从源点到汇点的最大流量。
通过图论中流网络的模型,可以有效地解决网络流问题,这在交通调度、物流运输等领域有着重要的应用。
四、最大匹配问题
最大匹配问题是指在一个二分图中找到最大的匹配数。
图论提供了有效的算法来解决最大匹配问题,这在稳定婚姻问题、任务分配等方面有着广泛应用。
五、旅行商问题
旅行商问题是一个著名的优化问题,即求解访问所有节点一次并回到起点的最短路径。
通过图论的技术,可以找到最优解,帮助旅行商节省时间和成本。
总的来说,图论在解决优化问题方面有着重要的作用。
通过构建合适的图模型,并应用相关算法,可以高效地解决各种优化问题,为现实生活中的决策提供科学依据。
希望未来能有更多的研究和应用将图论与优化问题相结合,为人类社会的发展贡献力量。
图论中的最长路径问题与最短路径问题
图论中的最长路径问题与最短路径问题图论是数学中研究图的理论,其中最长路径问题和最短路径问题是图论中的经典问题。
本文将介绍这两个问题的定义、求解方法以及应用领域。
一、最长路径问题最长路径问题是指在给定的图中寻找一条路径,使得该路径的长度在所有路径中最长。
路径的长度可以根据边或顶点的数量来计算。
解决最长路径问题的方法有多种,其中最常用的是动态规划算法。
动态规划是一种将问题分解为子问题并逐步解决的算法。
在最长路径问题中,动态规划算法通常通过求解顶点的最长路径长度来得到整个图的最长路径。
在应用中,最长路径问题可以用来解决实际生活中的许多问题,例如交通规划、物流路径优化等。
通过找到最长路径,可以使得交通系统更加高效,减少行程时间和成本。
二、最短路径问题最短路径问题是指在给定的图中寻找一条路径,使得该路径的长度在所有路径中最短。
路径的长度可以根据边或顶点的权重来计算。
解决最短路径问题的方法同样有多种,其中最著名的是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
Dijkstra算法是一种贪婪算法,用于解决单源最短路径问题;Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法,用于解决所有顶点对之间的最短路径问题。
最短路径问题在现实生活中有广泛应用,例如导航系统、网络路由等。
通过找到最短路径,可以计算出最佳的行进方向,使得路程更加迅捷和经济。
三、最长路径问题与最短路径问题的联系与区别最长路径问题和最短路径问题都是求解图中不同路径的问题,但两者在定义和目标上有所不同。
最长路径问题试图找到一条路径,使得其长度最大化,而最短路径问题试图找到一条路径,使得其长度最小化。
最长路径问题通常通过动态规划算法求解,而最短路径问题则可以通过Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等多种方法解决。
最长路径问题和最短路径问题在应用中也有差异。
最长路径问题主要应用于交通规划、物流路径优化等领域,而最短路径问题则广泛应用于导航系统、网络路由等领域。
七桥问题答案(1)
七桥问题答案七桥问题简介七桥问题是欧拉在1735年提出的一个著名的数学问题,也是图论中的一道经典题目。
这个问题的背景是在普鲁士的一座城市,通过一片河流将城市分为四个岛屿,而七座桥分别连接着这些岛屿和对岸。
问题的关键在于,能否找到一条路径,使得每座桥都恰好走一次,并且最后回到起点。
通过分析这个问题,不仅能够加深对图的理解,还可以学习到图论中一些重要的概念和算法。
解答过程首先,我们需要将七桥问题转化为图的形式。
将每座桥都表示为图中的一条边,岛屿则表示为图中的节点。
根据问题的描述,可以得到一个由四个节点和七条边组成的图。
接下来,我们需要确定能否找到一条路径,使得每座桥都恰好走一次,并且最后回到起点。
通过观察可以发现,如果一个节点的度数为奇数,那么必须有一条边进入该节点,如果一个节点的度数为偶数,那么必须有一条边离开该节点。
因此,只有当图中除了起点和终点的节点的度数都是偶数,或者除了起点和终点的节点有且仅有两个节点的度数是奇数,其余节点的度数都是偶数时,七桥问题才有解。
对于七桥问题的图,可以发现有两个节点的度数是奇数,其余节点的度数都是偶数,因此这个问题是有解的。
然而,实际上,我们可以进一步观察到,如果一个图是连通的,并且除了起点和终点的节点的度数都是偶数,那么只需要找到一个欧拉回路,就能够解决七桥问题。
因为欧拉回路是一条通过所有边恰好一次,并且回到起点的闭合路径。
欧拉回路的寻找接下来,我们介绍一种通过深度优先搜索实现寻找欧拉回路的算法。
这个算法的基本思想是从任意一个节点开始,依次选择一条还未走过的边进行遍历,直到走过所有的边并回到起点。
具体的步骤如下: 1. 从起点开始,任意选择一条边进入一个新的节点; 2. 如果该节点还有其他的未走过的边,则继续选择一条边,进入新的节点,并且标记该边已经走过; 3. 如果该节点没有其他的未走过的边,则退回到上一个节点,并且继续选择下一条未走过的边; 4. 当所有的边都被走过并且回到起点时,就找到了一条欧拉回路。
图论中的图的着色与染色问题
图论中的图的着色与染色问题在图论中,图的着色与染色问题是一类经典的问题。
图的着色是指给图的每个顶点赋予一个颜色,要求相邻的顶点不能有相同的颜色;而图的染色是指给图的边赋予一个颜色,要求相邻的边不能有相同的颜色。
一、图的顶点着色图的顶点着色问题是图论中的经典问题之一。
给定一个无向图,要求为每个顶点分配一个颜色,使得任意两个相邻的顶点颜色不同。
这个问题的本质是将相邻的顶点划分到不同的颜色集合中。
解决图的顶点着色问题有多种算法,其中较为简单和常用的是贪心算法。
贪心算法按照某种规则为图的顶点逐个着色,每次着色时选择当前可用颜色的最小编号。
贪心算法的时间复杂度为O(n^2),其中n 为图的顶点数。
二、图的边染色图的边染色问题是另一个经典的图论问题。
给定一个无向图,要求给每条边分配一个颜色,使得任意两条相邻的边颜色不同。
这个问题的目标是将相邻的边划分到不同的颜色集合中。
解决图的边染色问题的算法有多种,其中常用的是基于回溯法和深度优先搜索的算法。
回溯法通过递归地尝试为每条边分配颜色,并根据约束条件进行回溯,直到找到可行的解或者穷尽所有可能。
深度优先搜索则通过遍历图的边,逐个给边染色,当发现某条边与相邻边颜色相同时,回溯到前一条边重新选择颜色。
三、特殊图的着色与染色问题除了一般的图的着色与染色问题,还存在一些特殊类型的图,对应着特殊的着色与染色问题。
1. 树的着色与染色:在树中,任意两个顶点之间都只有一条路径,因此树的着色与染色问题可以简化为树的边染色问题。
树的边染色问题可以使用贪心算法解决,每次为某条边选择一个未使用的颜色,直到所有边都被染色。
2. 平面图的着色与染色:平面图是指可以画在平面上,且任意两条边最多只有一个公共顶点的图。
平面图的着色与染色问题是在满足平面图约束条件下对图进行着色或染色。
对于平面图的着色与染色问题,使用四色定理可以得到解,即任何平面图最多只需要四种颜色来着色或染色。
四、应用领域图的着色与染色问题在实际应用中具有广泛的应用。
最长路径问题(将军饮马问题)--教学设计
最长路径问题(将军饮马问题)--教学设计1. 简介最长路径问题,也被称为将军饮马问题,是一种经典的图论问题。
该问题的目标是在给定的图中找到最长的路径,使得路径上的每个节点都有且只有一个入度。
这个问题在计算机科学、运筹学以及网络优化等方面都有重要的应用。
2. 教学目标通过本教学设计,学生将能够:- 理解最长路径问题的定义和意义;- 研究并实践最长路径问题的求解算法;- 分析并应用最长路径问题在实际情境中的应用。
3. 教学内容和步骤步骤 1: 引入概念首先,为学生简要介绍最长路径问题的背景和应用情境。
解释最长路径的概念,以及为什么在某些情况下需要找到最长路径。
可以结合实际案例,如网络通信、货物调度等来说明其实际应用。
步骤 2: 讲解最长路径问题求解算法- 介绍最长路径问题的算法思想,包括动态规划和拓扑排序等方法;- 使用图示和示例演示算法的具体步骤;- 强调算法的时间复杂度和效率;- 教授学生如何利用现有的计算机工具或编程语言来实现算法。
步骤 3: 练和实践- 给学生提供一些练题目,让他们应用所学的算法来解决最长路径问题;- 鼓励学生在小组内合作,共同思考和讨论问题;- 引导学生分析和评估不同解决方案的优缺点。
步骤 4: 应用拓展- 引导学生思考最长路径问题在实际生活中的应用场景,如交通规划、项目进度管理等;- 引导学生进行小型项目或案例的实践,将最长路径问题与其他学科领域结合,更好地理解和应用该问题。
4. 教学评估- 设计一些测验或作业,测试学生对最长路径问题的理解和算法应用能力;- 鼓励学生参与讨论和展示他们的解决方法;- 基于学生的表现和参与度,给予及时的反馈和指导。
5. 教学资源- 教科书相关章节或学术论文;- 示意图、示例和案例材料;- 计算机工具或编程语言。
6. 教学延伸- 鼓励学生进一步研究和探索最长路径问题;- 提供相关的参考文献和学术资源,以便学生深入了解相关领域的研究成果。
7. 结束语通过本教学设计,学生将能够系统学习和应用最长路径问题的算法和相关概念。
七桥问题 算法
七桥问题是一个经典的图论问题,它涉及到如何从哥尼斯堡的一个地方开始,遍历城市的七座桥,每座桥只过一次,最后回到开始的地方。
解决七桥问题的算法可以采用图遍历的方式。
具体来说,我们可以用深度优先搜索(DFS)或者广度优先搜索(BFS)算法来遍历图,寻找遍历每座桥恰好一次的路径。
在DFS中,我们可以从起点开始,递归地探索所有可能的路径,直到找到符合条件的路径或者搜索完所有可能的路径。
在搜索过程中,我们需要记录已经访问过的节点,以避免重复访问。
在BFS中,我们可以使用队列来存储待探索的节点,每次从队列中取出一个节点,探索其所有未访问的相邻节点,并将其加入队列中。
这样不断重复,直到找到符合条件的路径或者队列为空。
无论是DFS还是BFS,都需要用到图的表示方法。
常用的图的表示方法有邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵表示法比较直观,但是存储空间比较大;邻接表表示法存储空间较小,但是在表示节点之间的关系时需要一些额外的数据结构。
最大流问题经典例题
最大流问题经典例题最大流问题是图论中的一个经典问题,其目的是在一个有向图中找到一条从源点到汇点的路径,使得路径上的流量最大。
最大流问题有多种解法,其中最著名的是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp 算法。
下面介绍一个最大流问题的经典例题:给定一个有向图G=(V,E),其中V表示节点集合,E表示边集合。
假设有源点s和汇点t,并且每条边都有一个容量c,表示该边最多可以通过的流量。
请找到从源点s到汇点t的最大流量。
解法:一种解法是使用Ford-Fulkerson算法。
该算法通过不断增广路径来寻找最大流,直到无法找到增广路径为止。
具体实现过程如下:1. 初始化流f=0。
2. 寻找一条增广路径,即从s到t的一条路径,使得路径上所有边的剩余容量都大于0。
3. 计算该路径上的最小剩余容量d。
4. 对该路径上的所有边e,将其流量增加d,同时将其反向边的流量减少d。
5. 将f增加d。
6. 重复步骤2-5,直到无法找到增广路径。
另一种解法是使用Edmonds-Karp算法。
该算法在Ford-Fulkerson算法的基础上优化了增广路径的选择,选择最短路作为增广路径,从而提高了算法的效率。
具体实现过程如下:1. 初始化流f=0。
2. 寻找一条从s到t的最短增广路径,即路径上所有边的剩余容量都大于0,且路径长度最短。
3. 计算该路径上的最小剩余容量d。
4. 对该路径上的所有边e,将其流量增加d,同时将其反向边的流量减少d。
5. 将f增加d。
6. 重复步骤2-5,直到无法找到增广路径。
无论使用哪种算法,最后得到的f即为从源点s到汇点t的最大流量。
古堡朝圣问题一般解法
古堡朝圣问题一般解法古堡朝圣问题是一个经典的图论问题,也被称为欧拉回路问题。
它的目标是找到一条路径,将古堡中的每个房间都恰好经过一次,然后回到起始房间,而且路径上的边不能重复。
以下是古堡朝圣问题的一般解法。
1.找到起始房间:首先,我们需要选择一个起始房间。
为了简化问题,我们可以假设古堡中存在一个非法恶魔房间,只有一个门,所有的路径都必须由该门进入和离开。
我们可以随机选择一个房间作为起始房间。
2.绘制古堡图:将古堡中的房间和它们之间的门连接绘制成一个图。
每个房间表示图中的一个节点,而门表示图中的一条边。
门的方向可以是单向的或双向的,取决于古堡的设计。
3.创建邻接矩阵:使用邻接矩阵来表示古堡的图。
邻接矩阵是一个二维矩阵,其中的每个元素[i][j]表示从房间i到房间j是否存在门。
如果存在门,则[i][j]为1,否则为0。
4.创建堆栈和路径记录:创建一个空的堆栈和一个空的路径记录。
堆栈用于存储访问房间的顺序,路径记录用于记录已访问的边。
5.开始遍历:选择一个起始房间并将其推入堆栈和路径记录。
在每次循环中,从堆栈中弹出当前房间,并找到与当前房间相邻的未访问房间。
6.访问相邻房间:对于每个相邻的未访问房间,将该房间推入堆栈和路径记录,并将对应的邻接矩阵元素标记为已访问。
7.回溯:如果一个房间没有相邻的未访问房间,说明当前路径已经走到了尽头。
此时,我们需要回溯到上一个房间,找到其他未访问的相邻房间。
8.循环直到所有房间都被访问:重复步骤6和步骤7直到所有的房间都被访问到。
9.检查路径是否完成:在遍历过程中,每当一个房间和它的相邻房间被访问时,将对应的路径记录从路径记录中删除。
如果在最后一个房间被访问之前,路径记录为空,则说明成功找到了一条古堡朝圣路径。
10.复原路径记录:复原路径记录,将路径记录中的所有边按照先后顺序组成一条完整的古堡朝圣路径。
11.输出古堡朝圣路径:将古堡朝圣路径输出到屏幕上。
以上是古堡朝圣问题的一般解法。
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5经典图论问题
5.1 一笔画问题
一笔画算法即是从起点a开始选择关联边(第一这条边不是往回倒,第二这条边在前面延伸路上没有出现过)向前延伸,如果到达终点b,得到a—b迹,判断路上的的边数是否为图的总边数,是就终止,否则选择迹上某个关联边没有用完的顶点v,用同样方式再搜索v—v的闭迹,添加到a—b迹上,即得到a—v---v—b迹,如果这个迹的边数还没有达到总边数,则再选择迹上某个关联边没有用完的顶点。
逐步扩展即可。
二、弗罗莱(Fleury )算法
任取v 0∈V(G),令P 0=v 0;
设P i =v 0e 1v 1e 2…e i v i 已经行遍,按下面方法从中选取e i+1: (a )e i+1与v i 相关联;
(b )除非无别的边可供行遍,否则e i+1不应该为G i =G-{e 1,e 2, …, e i }中的桥(所谓桥是一条删除后使连通图不再连通的边);
(c )当(b )不能再进行时,算法停止。
5.2 中国邮递员问题(CPP )
规划模型:
设ij x 为经过边j i v v 的次数,则得如下模型。
∑∈=
E
v v ij ij
j
i x z ϖmin
∑
∑
E
∈E
∈∈=j i i k v v i v v ki ij V v x x ,
E ∈∈≤j i ij v v N x ,1
..t s
5.3旅行推销员问题(TSP,货郎担问题)(NPC问题)
定义:包含图G的所有定点的路(圈)称为哈密顿路(圈),含有哈密顿圈得图称为哈密顿图。
分析:从一个哈密顿圈出发,
算法一:(哈密顿圈的充要条件:一包含所有顶点的连通子图,二每个顶点度数为2)
象求最小生成树一样,从最小权边加边,顶点度数大于3以及形成小回路的边去掉。
算法二:
算法三:
示例:设旅行推销员的矩阵为⎪⎪⎪⎪
⎪⎭
⎫ ⎝⎛01086100111281101565150
规划模型:
先将一般加权连通图转化成一个等价的加权完全图,设当从i v 到j v 时,1=ij x ,否则,
0=ij x ,则得如下模型。
∑∑==n i n
j ij
ij x
w 11
min
∑===n
j ij
n i x
1
,,1,1
∑===n
i ij
n j x
1
,,1,1 1,,2-=n k
n i i k x x x k i i i i i i k 1,,,1113221=-≤+++ 不含子巡回 0=ij x 或1,j i n j i ≠=,,,1,
不含子巡回的约束也可以用如下条件表示:
0,,,2,1;1≥≠==-≤++j i ij j i u u j i n j n i n nx u u
5.4 排课表问题 问题一
..t s
Step1:取权数最小的四条边,权和29,不合理(v 4度数为3)但为下界,分两枝保留或去掉(v1,v4)
Step2:去掉(v1,v4)后取权最小的四条边
边色数:给图的边着色,相邻边着不同的颜色,则每条边都着上颜色而且最少的颜色数称为边色数,对于排课表问题来说,一种颜色表示可以在同一时间段同时上课的情况。
定理:最小边色数()G χ'等于最大顶点度数()G ∆。
以下加边循环算法为多项式时间算法:就是加边让每个顶点的度数一样(为最大度数),然后求一组完美匹配M ,着同样颜色,然后从图中去掉M 中的边,再求第二组完美匹配。
问题二:
基本思想是:由给定的教室数与总课时数确定教学时间长度(即匹配数--色数),在没有考虑教室数限制所计算的匹配数基础上,增加空匹配至时间长度个,然后调节匹配边差大于1的匹配,直到满足要求。
5.5 几个小问题
会议安排问题
例如: 举行一个国际会议,有A, B, C, D, E,F,G 7个人。
已知下列事实:
A 会讲英语;
B 会讲英语和汉语;
C 会讲英语、意大利语和俄语;
D 会讲日语和汉语;
E 会讲德语和意大利语;
F 会讲法语、日语和俄语;
G 会讲法语和德语。
试问这7个人应如何排座位, 才能使每个人都能和他身边的人交谈?
解答:那么我们用结点来代表人,于是结点集合V={A,B,C,D,E,F,G}对于任意的两点,若有共同语
言,就在它们之间连一条无向边,可得边集E,图G=(V,E), 如下图:
问题转化为在图中找到一条哈密顿回路的问题(哈密顿回路即是通过每个结点一次且仅一次的回路)。
而A-B-D-F-G-E-C-A 即是图中的一条哈密顿回路。
照这个顺序排座位就可以解决问题了。
过河问题
一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从河西渡过河到河东.由于船小,一次只能带一物过
河,并且狼与羊,羊与菜不能独处.给出渡河方法.
解:用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)在河西岸的状态(在河西岸则分量取1,否则取0),共有
24 =16 种状态.在河东岸的状态类似记作.由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不允许的,从而对应状态(1,0,0,1), (1,1,0,0), (1,0,0,0)也是不允许的.以可允许的10个状态向量作为顶点,将可能互相转移的状态用线段连接起来构成一个图.根据此图便可找到渡河方法.
问题转化为求一点到另一点的路。
放置机器人
有一个N*M(N,M<=50)的棋盘,棋盘的每一格是三种类型之一:空地、草地、墙。
机器人只能放在空地上。
在同一行或同一列的两个机器人,若它们之间没有墙,则它们可以互相攻击。
问给定的棋盘,最多可以放置多少个机器人,使它们不能互相攻击。
模型一
以空地为顶点,有冲突的空地间连边,问题转化为最大独立点集。
模型二
我们将每一行,每一列被墙隔开,且包含空地的连续区域称作“块”。
显然,在一个块之中,最多只能放一个机器人。
我们把这些块编上号。
同样,把竖直方向的块也编上号。
把每个横向块看作X部的点,竖向块看作Y部的点,若两个块有公共的空地,则在它们之间连边。
于是,问题转化为二部图的最大匹配问题。
比较前面的两个模型:模型一过于简单,没有给问题的求解带来任何便利;模型二则充分抓住了问题的内
在联系,巧妙地建立了二部图模型。
为什么会产生这种截然不同的结果呢?其一是由于对问题分析的角度不同:模型一以空地为点,模型二以空地为边;其二是由于对原型中要素的选取有差异:模型一对要素的选取不充分,模型二则保留了原型中“棋盘”这个重要的性质。
由此可见,对要素的选取,是图论建模中至关重要的一步。
打猎
猎人要在n*n的格子里打鸟,他可以在某一行中打一枪,这样此行中的所有鸟都被打掉,也可以在某一列中打,这样此列中的所有鸟都打掉。
问至少打几枪,才能打光所有的鸟?建图:二分图的X部为每一行,Y部为每一列,如果(i,j)有一只鸟,那么连接X部的i与
Y部的j。
该二分图的最大匹配数则是最少要打的枪数。
设备更新问题
某企业使用一台设备,每年年初,企业都要作出决定,如果继续使用旧的,要付维修费;若购买一台新设备,要付购买费. 试制定一个5年更新计划,使总支出最少.
已知设备在每年年初的购买费分别为11,11, 12,12,13. 使用不同时间设备所需的维修费分别为5,6,8,11,18.。