图的连通性
图的连通性问题
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G
H
图1 有向图G
A C
B D
F
G H
E
图2 逆置图G’
Step3:根据步骤1得到的遍历序列,按照结点结束访问时间递减 排序后的结果 EFGHACBD 下面,按照该结点序列顺序对逆置图G’所深度优先遍历,得到 的深度优先遍历森林如图3所示。森林中共有4棵树,其中(a)和(d) 只有一个结点,这里认为单结点也是一个强联通分量(在实际应 用中可以根据实际需要将这种情况过滤掉)。 A C E B D 图2 逆置图G’ F G A B D F G H
二、Kosaraju算法求解过程实 例
下面结合实例说明Kosaraju算法的基 本策略。图1给出了一个有向图G。
A
C
B
D
图1 有向图G
F
E
G H
Step1:假设从DFS在遍历时按照字母顺序进行,根据 Kosaraju算法,在步骤1中我们得到的遍历顺序可以表达为 [A,[C,[B,[D,D],B],C],A][E,[F,[G,[H,H],G],F],E] 越后出栈的点先访问 第一步所得到的顺序即为:EFGHACBD Step2:根据算法第2步,将图G逆置,得到对应的反向图G’ 如图2所示。 A C B D F E
有向图和它的转置的 强连通分量相同
所有SCC构成一个 DAG
求强连通分量使用 Kosaraju算法
一、Kosaraju算法步骤: Step1、对有向图G做dfs(深度优先遍历),记录每个结点结束访 问的时间(即节点出栈顺序,后出栈的点第二次先扫描) Step2、将图G逆置,即将G中所有弧反向。 Step3、按Step1中记录的结点结束访问时间从大到小对逆置后的 图做dfs Step4、得到的遍历森林中每棵树对应一个强连通分量。
图的连通性判断(并查集+Bfs+Dfs+Floyd)
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图的连通性判断(并查集+Bfs+Dfs+Floyd)有向图的连通性检查共4种⽅法,并查集性能最⾼,代码也短,优先推荐:⼀、并查集#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int N = 1010; //图的最⼤点数量/**共提供两组数据,样例1为不连通⽤例,样例2为连通⽤例样例1:不连通,5号结点为独⽴的5 41 22 33 41 4样例2:连通,不存在独⽴结点5 41 22 33 41 5检测各种算法是否能准确获取结果*/int n; //n个⼈int m; //m个亲戚int p; //询问p对亲戚关系int x, y; //输⼊两个⼈之间的关系int fa[N]; //并查集数组//要深⼊理解这个递归并压缩的过程int find(int x) {if (fa[x] != x)//如果x不是族长,递归找⽗亲,副产品就是找回的结果更新掉⾃⼰的家族信息。
fa[x] = find(fa[x]);//⾮常经典的更新,路径压缩⼤法!//返回族长是谁return fa[x];}//加⼊家族集合中void join(int c1, int c2) {int f1 = find(c1), f2 = find(c2);if (f1 != f2)fa[f1] = f2;//各⾃找家长,如果家长不⼀样,就把C1的族长,认C2的族长为爸爸,C1的族长强烈表⽰不满意}int cnt;int main() {//n个⼈员,m个关系cin >> n >> m;//并查集初始化for (int i = 1; i <= n; i++)fa[i] = i; //⾃⼰是⾃⼰的⽼⼤//录⼊m种关系,使⽤并查集来判断图的连通性for (int i = 1; i <= m; i++) {cin >> x >> y;//加⼊并查集join(x, y);}//图已经搭好了,接下来看它们根节点是否相同,如只有⼀个相同的根节点,则说明是⼀个连通图for (int i = 1; i <= n; i++) if (fa[i] == i)cnt++;if (cnt == 1)printf("图是连通的\n");else printf("图不是连通的\n");return 0;}⼆、dfs#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int N = 1010; //图的最⼤点数量struct Edge { //记录边的终点,边权的结构体int to; //终点int value; //边权};int n, m; //表⽰图中有n个点,m条边vector<Edge> p[N]; //使⽤vector的邻接表/**共提供两组数据,样例1为不连通⽤例,样例2为连通⽤例样例1:不连通,5号结点为独⽴的5 41 22 33 41 4样例2:连通,不存在独⽴结点5 41 22 33 41 5检测各种算法是否能准确获取结果*/bool st[N];int cnt;//深度遍历void dfs(int u) {st[u] = true;cnt++;//多⾛了⼀个结点for (int i = 0; i < p[u].size(); i++) {int x = p[u][i].to;if (!st[x]) dfs(x);}}int main() {//采⽤邻接表建图cin >> n >> m;//m条边for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v;cin >> u >> v;p[u].push_back({v, 1});//因本题不需要权值,默认权值为1 }//利⽤dfs进⾏检查是不是强连通的dfs(1);if (cnt == n) printf("图是连通的\n");else printf("图不是连通的\n");return 0;}三、bfs#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int N = 1010; //图的最⼤点数量struct Edge { //记录边的终点,边权的结构体int to; //终点int value; //边权};int n, m; //表⽰图中有n个点,m条边vector<Edge> p[N]; //使⽤vector的邻接表/**共提供两组数据,样例1为不连通⽤例,样例2为连通⽤例样例1:不连通,5号结点为独⽴的5 41 22 33 41 4样例2:连通,不存在独⽴结点5 41 22 33 41 5检测各种算法是否能准确获取结果*/bool st[N];int cnt;int main() {//采⽤邻接表建图cin >> n >> m;//m条边for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v;cin >> u >> v;p[u].push_back({v, 1});//因本题不需要权值,默认权值为1 }//利⽤bfs进⾏检查是不是强连通的//把1号结点放⼊队列queue<int> q;q.push(1);while (!q.empty()) {int u = q.front();q.pop();st[u] = true;cnt++;for (int i = 0; i < p[u].size(); i++) {int x = p[u][i].to;if (!st[x]) q.push(x);}}if (cnt == n) printf("图是连通的\n");else printf("图不是连通的\n");return 0;}四、floyd#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int N = 1010; //图的最⼤点数量int n, m;/**共提供两组数据,样例1为不连通⽤例,样例2为连通⽤例样例1:不连通,5号结点为独⽴的5 41 22 33 41 4样例2:连通,不存在独⽴结点5 41 22 33 41 5检测各种算法是否能准确获取结果*///⽤floyd来判断起点是否可以达到终点int dis[N][N]; //邻接矩阵void floyd() {for (int k = 1; k <= n; k++)for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = 1; j <= n; j++)dis[i][j] = dis[i][j] || (dis[i][k] && dis[k][j]);}int main() {//采⽤邻接矩阵建图cin >> n >> m;//m条边for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v;cin >> u >> v;//双向建边dis[u][v] = 1;dis[v][u] = 1;}//调⽤floydfloyd();for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = 1; j <= n; j++)if (!dis[i][j]) {printf("图不是连通的\n");cout << i << " " << j << endl;exit(0);}printf("图是连通的\n");return 0;}。
图连通性算法及应用
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图连通性算法及应用图是计算机科学领域中常见的数据结构,用于表示对象之间的关系。
在图论中,图的连通性是一个重要的概念,指的是在图中任意两个顶点之间是否存在路径。
图连通性算法是为了判断图中的连通性而设计的算法,并且在实际应用中有着广泛的应用。
一、连通性的定义与分类在图论中,连通性有两种常见的定义方式:强连通性和弱连通性。
强连通性是指在有向图中,任意两个顶点之间存在互相可达的路径;弱连通性是指在有向图中,将其所有有向边的方向忽略后,剩下的无向图是连通的。
本文将重点介绍无向图的连通性算法及其应用。
二、连通性算法的原理1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是最常用的连通性算法之一。
它从图中的一个顶点开始,沿着一条未访问过的边深入图中的下一个顶点,直到无法深入为止,然后回溯至上一个顶点,继续深入其他未访问过的顶点。
通过深度优先搜索算法,我们可以得到一个图的连通分量,从而判断图是否连通。
2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索同样是常用的连通性算法之一。
它从图中的一个顶点开始,沿着一条未访问过的边遍历与该顶点直接相邻的所有顶点,然后再以这些相邻顶点为起点,继续遍历它们的相邻顶点,直到遍历完所有连通的顶点。
通过广度优先搜索算法,我们可以得到一个图的层次遍历树,从而判断图是否连通。
三、连通性算法的应用1. 社交网络分析在社交网络分析中,连通性算法可以用来判断一个社交网络中是否存在分割成多个互不相连的社群。
通过判断社交网络的连通性,我们可以发现隐藏在社交网络背后的关系网络,从而更好地理解和分析社会关系。
2. 网络路由优化在计算机网络中,连通性算法可以用来判断网络节点之间的连通性。
通过分析网络的拓扑结构,我们可以选择合适的路由算法,从而实现快速且可靠的数据传输。
3. 图像分割在计算机视觉和图像处理中,连通性算法可以用来判断图像中的连通区域。
通过判断图像的连通性,我们可以对图像进行分割和提取,从而实现目标检测和图像识别等应用。
连通性
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P u Q w P' v
u
P x P' Q w v u
P Q x w
P' v
(1)P’与P∪Q不相交,P’及P+(w,v)即为所求。 (2)P’与P∪Q相交,x是距v点最近的P’与P∪Q的交点,x在P 上。于是连接u,v有两条不相交通路,一条是P上的(u,x)一节 及P’上的(x,v)一节组成,一条是Q+(w,v)
练习
设G是一个2-连通图,又设X和Y是V(G)的不相 交子集,而且每个子集至少含有两个顶点。 证明:G含有不相交的通路P和Q使得: (1)P和Q起点均属于X; (2)P和Q的终点均属于Y; (3)P和Q的内部顶点不属于X∪Y。
证:由G加上一点x,仅和X中一切点相连,再加上一点y, 仅和Y和一切点相连,所得之图记为G*。由假设|X|≥2, |Y|≥2,故易直接验证G*仍为2-连通图。对x,y在G*中应 用定理3.5,我们得到两条起点为x、终点为y、内部不相 交的路P*、Q*。由x出发沿P*走向y的过程中,P*中最 后一个属于X的顶点记为x1,然后再由x1继续沿P*前进, 到达第一个属于Y的顶点记为y1,令P*中一段(x1, y1)-路 记为P。 类似地在Q*中可以找到一条(x2, y2)-路Q,其中x2∈X, y2∈Y。由P*、Q*的内部不相交,推知P、Q不相交。故 P、Q路即为所求。
κ(G) ≤λ(G) ≤δ(G)常严格成立,例如下图
练习
试作出一个连通图G,使之满足等式κ(G) =λ(G) =δ(G) 任何长度大于3的圈,都有κ(G) =λ(G) =δ(G)=2 完全图Kn中,有κ(G) =λ(G) =δ(G)=n-1
引理3.2 若δ(G)≥[n/2],则G连通。 证 若G不连通,因为δ(G)≥[n/2],所以每个 连通分支至少有[n/2]+1个顶点,即[(n+2)/2]个 顶点,但[(n+2)/2]≥(n+1)/2,于是G至少有 (n+1)个顶点,矛盾。
离散数学图的连通性
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d<u,v>0, 且d<u,v>=0 u=v d<u,v>+d<v,w> d<u,w> 注意: 没有对称性
15
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6.3 图的矩阵表示
• 6.3.1 无向图的关联矩阵 • 6.3.2 有向无环图的关联矩阵 • 6.3.3 有向图的邻接矩阵
– 有向图中的通路数与回路数
• 6.3.4 有向图的可达矩阵
(4) 长度小于等于4的回路共有多少条?
(5) 写出D的可达矩阵, 并问D是强连通的吗?
解
1210 0010 A= 0 0 0 1
v1
v4
0010
v2
v3
27
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实例(续)
1231 0001 A2= 0010 0001
1243 0010 A3= 0001 0010
v1到v4长为3的通路有 条3,
若有相同的顶点, 删去这两个顶点之间的这一段, 仍是u到 v的通路. 重复进行, 直到没有相同的顶点为止.
定理6.4 在n阶图中, 若存在v到自身的简单回路, 则一定存 在v到自身长度小于等于n的初级回路.
6
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无向图的连通性与连通分支
设无向图G=<V,E>, u,vV u与v连通: 若u与v之间有通路. 规定u与自身总是连通的. 连通图: 任意两点都连通的图. 平凡图是连通图 连通关系 R={<u,v>| u,v V且u与v连通}. R是等价关系
离散数学图的连通性
1
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6.2 图的连通性(续)
• 6.2.3 有向图的连通性及其分类
图的连通性
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图的连通性图的连通性2010-07-23 21 :02 图的连通性第十三章图的基本概念第三节图的连通性一.连通性概念图中两点的连通:如果在图G中u、v 两点有路相通,则称顶点u、v 在图G中连通。
连通图(connected graph) :图G中任二顶点都连通。
图的连通分支(connected brch,component) :若图G 的顶点集V(G)可划分为若干非空子集V 1,V 2, ⋯,V w, 使得两顶点属于同一子集当且仅当它们在G 中连通,则称每个子图G为图G的一个连通分支(i=1,2, ⋯,w) 。
注:(1) 图G的连通分支是G的一个极大连通子图。
(2)图G连通当且仅当w=1。
例13.5 设有2n 个电话交换台,每个台与至少n 个台有直通线路,则该交换系统中任二台均可实现通话。
证明:构造图G如下:以交换台作为顶点,两顶点间连边当且仅当对应的两台间有直通线路。
问题化为:已知图G有2n 个顶点,且δ(G) ≥n,求证G连通。
事实上,假如G不连通,则至少有一个连通分支的顶点数不超过n。
在此连通分支中,顶点的度至多是n–1。
这与δ(G)≥n 矛盾。
证毕例13.6 若图中只有两个奇度顶点,则它们必连通。
证明:用反证法。
假如u与v 不连通,则它们必分属于不同的连通分支。
将每个分支看成一个图时,其中只有一个奇度顶点。
这与推论13.1 矛盾。
证毕在连通图中,连通的程度也有高有低。
例如后面将定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。
二.割点定义13.2 设v∈V(G),如果w(G–v)w(G) ,则称v 为G的一个割点。
( 该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别) 。
例如定理13.3 如果点v 是图G的一个割点,则边集E(G)可划分为两个非空子集E 1和E 2,使得G[E 1]和G[E 2]恰好有一个公共顶点v。
推论13.2 对连通图G,顶点v 是G的割点当且仅当G–v 不连通。
图的连通性判断MATLAB实验报告
![图的连通性判断MATLAB实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/a56136e2f61fb7360b4c65b8.png)
或一个长度为 3 的链使端 i 和端 j 相连。从而,通过计算 C 的各阶幂次可得到关 于图是否连通的信息。 三、实验内容 1.利用 MATLAB 等语言实现图的连通性判断算法,可对输入的邻接阵进行连通性 以及连通分支数的判断。 2.比较 Warshell 算法和矩阵幂算法在算法正确性和算法复杂度上的区别。 3.对算法进行优化。
矩阵幂算法复杂度为onwarshell算法复杂度为on七遇到的问题及解决方法在编程初期对两种算法的理解不够在编程时无从下手复习课本后并在网上查找了相关资料对两种算法的核心有了较深的理解编程时就没有问题了
实验三:图的连通性判断
一、实验目的 用计算机语言编写图的连通性判断算法,可输入图的邻接矩阵,判断图是否 连通以及确定连通分支的个数,掌握 Warshell 算法或矩阵幂算法的实现方法。
二、实验原理 1、Warshell 算法 Warshell 算法可解决图是否连通的问题, 而且效率很高。 在该算法中, 矩阵 P 是判断矩阵, pij 1 表示从 i 到 j 连通, pij 0 表示从 i 到 j 不连通。 (1)置新矩阵 P:= C; (2)置 i = 1; (3)对所有的 j ,若 p( j , i ) 1 , 则对 k=1,2,…,n, 有 p( j, k ) : p( j, k ) p(i, k ) ;
四、采用的语言
MatLab 源代码: clear,clc; %输入邻接矩阵
disp('图的连通性以及连通分支数的判断'); C = input('请输入图的邻接矩阵(格式如:[1 1 0;1 1 1;0 1 1]) C='); %矩阵幂算法 n=size(C,1);%邻接矩阵阶数 P=zeros(n,n);%构造连通矩阵 P k=1; for k=1:n %计算矩阵幂的和 C1=C^k; P = P + C1; end S=n-rank(P);%连通分支数为 0 特征值个数 %Warshell 算法 S1=0;a=1; G=zeros(n,1); for i=1:n for j=(i+1):n if C(i,j)==1%若两端之间有边连通 if G(i)==G(j)%若两端之间有连通链,说明二者在同一连通分支 if G(i)==0 G(i)=a;G(j)=a; a=a+1; S1=S1+1; end else if G(i)==0 G(i)=G(j);%若与 i 不连通,则与 j 在同一连通分支 elseif G(j)==0 G(j)=G(i);%若与 j 不连通,则与 i 在同一连通分支 else%若两端相连通,但标记在不同连通分支,合并两连通 分支 for b=1:n if G(b)==G(i) G(b)=G(j);%合并两连通分支 end end S1=S1-1;%合并两连通分支 end end end end end %输出结果 C if S==1
数据结构-图的连通性
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③数据结构的动态分析 (closedge[5].adjvex,G.vexs[5])
∞ 6 1 6 ∞ 5 1 5 ∞ 5 6 5 ∞ 3 6 ∞ ∞ 4
i
1
v2 5
3
5 v4
2
v3
5 ∞ 5 ∞ ∞ 2 2
∞ 3 6 ∞ ∞ 6 3
∞ ∞ 4 2 6 ∞ 4 5
3
6
4
2
4 v 5
6
v6
5
G.vexs:
一、最小生成树
2.实例:V={v1,v2,v3,v4,v5,v6}
①任取u0=v1, 则:U={v1}, V-U={v2,v3,v4,v5,v6}
v2 6
v1 5 1 5 v3 3 6 4 2 5 v4
v5
6
v6
一、最小生成树
2.实例:V={v1,v2,v3,v4,v5,v6}
①任取u0=v1, 则:U={v1}, V-U={v2,v3,v4,v5,v6} ②取边(v1,v3),则:U={v1,v3} V-U={v2,v4,v5,v6}
一、最小生成树
3.算法的实现:
③数据结构的动态分析 G.arcs如下:
0 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6
0
v1 5 1
1
v2 5
3
5 v4
2
v3
∞ 6 1 6 ∞ 5 1 5 ∞ 5 6 5 ∞ 3 6 ∞ ∞ 4
i
5 ∞ 5 ∞ ∞ 2 2
∞ 3 6 ∞ ∞ 6 3
∞ ∞ 4 2 6 ∞ 4 5
v2 6
v1 5 1 5 v3 3 6 4 2 5 v4
v5
6
v6
④取边(v6,v4),则:U={v1,v3, v6,v4} V-U={v2,v5} ⑤取边(v3,v2),则:U={v1,v3, v6,v4,v2} ⑥取边(v2,v5),则:U={v1,v3, v6,v4,v2,v5}
图论课件第三章图的连通性
![图论课件第三章图的连通性](https://img.taocdn.com/s3/m/ccb70e93b8f3f90f76c66137ee06eff9aef849ac.png)
Bellman-Ford算法
总结词
Bellman-Ford算法是一种用于查找带权图中单源最短路径的算法。
详细描述
Bellman-Ford算法的基本思想是从源节点开始,通过不断更新节点之间的距离,逐步找到从源节点到 其他节点的最短路径。该算法可以处理带有负权重的边,并且在图中存在负权重环的情况下也能正确 处理。
THANKS
感谢观看
Floyd-Warshall算法
总结词
Floyd-Warshall算法是一种用于查找所有节点对之间最短路 径的动态规划算法。
详细描述
Floyd-Warshall算法的基本思想是通过动态规划的方式,逐 步构建最短路径矩阵。该算法首先初始化一个距离矩阵,然 后通过一系列的转移操作,逐步更新距离矩阵,直到找到所 有节点对之间的最短路径。
欧拉回路
总结词
欧拉回路是指一个路径的起点和终点是同一点,且经过图中的每条边且仅经过 一次的路径,并且该路径闭合。
详细描述
欧拉回路是欧拉路径的一种特殊情况,它不仅满足欧拉路径的所有条件,而且 起点和终点是同一点,形成一个闭合的路径。在图论中,欧拉回路具有重要的 应用价值。
欧拉回路的判定
总结词
判断一个图是否存在欧拉回路是一个NP 难问题,目前没有已知的多项式时间复 杂度的算法。
连通度
总结词
连通度是描述图中任意两点之间可达性的度量,表示图中节点之间的连接紧密程度。
详细描述
在图论中,连通度是衡量图连通性的一个重要参数。对于一个无向图,连通度通常用K表示,表 示图中任意两点之间是否存在路径。对于有向图,连通度分为入度和出度,分别表示从一个节 点到另一个节点是否存在路径和从另一个节点到这个节点是否存在路径。
图论+第3章+图的连通性
![图论+第3章+图的连通性](https://img.taocdn.com/s3/m/d682218ce53a580216fcfea8.png)
直观上看,右边的比左边的图连通“程度”
要好。
(点)连通度
图的(点)连通度我们常常省略“点”字称连
通度。 树是具有最小连通度的图。 若κ (G ) ≥ k ,则称G是k-连通的。 若G是平凡图或非连通图,则κ (G ) = 0 。 所有非平凡连通图都是1连通的。
边连通度
边连通度λ (G )=min{ S | S是G的边割集} 完全图的边连通度定义为 λ ( K v ) = v − 1。 空图的边连通度定义为0。 边连通度λ (G ) 有时又记作 κ ′(G ) 。
2-连通图的性质
定理 3.2.4:若G是 p ≥ 3的2-连通图,则G的
任意两条边都在同一个圈上。
证明:(板书)
2-连通图的性质
对于一个无环且无孤立点的图G,下面的条
件是等价的:
(1)图是不可分的; (2)图是2-连通的; (3)过任意两个顶点总有一个圈; (4)过任意两条边总有一个圈。
不可分图
没有割点的非平凡的连通图称为不可分图 (non separable graph)。
定理3.1.5 不可分图的任一边至少在一个圈中。 证明:设e是不可分图G的任意边,e=(x,y),x和y都 不是割点,所以图G-e是连通的,故G-e必有一条(x,y) 道路P。于是P+e就是构成G中的一个圈。
e相连接。于是u和v在G-e中成为连通的。故矛盾。
(2)假设e=(x,y)不是割边,那么G-e和G的分支数
相同。由于G中存在一条(x,y)道路,所以x和y均 在G的同一分支。于是x和y在G-e的同一分支中, 故在G-e中存在一条(x,y)道路P,这样边e就在G的 圈P+e中。
割点定理(1)
定理3.1.2 当且仅当在G中存在与顶点v 不同
如何判断图的连通
![如何判断图的连通](https://img.taocdn.com/s3/m/bf22a99482d049649b6648d7c1c708a1284a0a15.png)
如何判断图的连通判断图是否连通,可⽤dfs和bfs遍历图算法,注意点数⽬较多,⼜是稀疏图的话,最后使⽤邻接表的⽅法存储。
另外推荐采⽤的是并查集的⽅法。
初始化时将每个节点看作⼀个集合,则每给出⼀条边即把两个集合合并。
最后遍历所有点,有⼏个集合便有⼏个连通分量,若只有⼀个集合说明图连通。
并查集⽅法通常情况下时间效率较⾼,还能判断⼀个图是否有回路,在kruskal算法中也可以使⽤。
(1)DFS判断int count = 0;void DFS(MGrap G. int i){int j = 0;visited[i] = 1;count++;for(j=0; j<G.numVertexes; j++){if(G.arc[i][j]==1 && !visited[j])//i和j有关系相邻,并且j顶点没有被访问过{DFS(G, j);}}}从某⼀点出发开始DFS,到最后,只需要判断最后count的值是否是全部的节点就可以,如果⼩于总节点数,则证明是不连通的,如果相等,则证明是连通的。
还可以访问完⼀个节点,就将其删除掉,可提⾼遍历速度void dfs(int s){ //递归深搜vis[s]=true;for(int i=0;i<g[s].size();++i){if(vis[g[s][i]]) g[s].erase(g[s].begin()+i);//删除图中已经遍历过的点,可提⾼遍历速度else dfs(g[s][i]);}}bool judge(){ //判断是否所有点已被遍历过for(int i=1;i<=n;++i)if(!vis[i])return false;return true;}(2)BFS判断void bfs(int s){ //⽤队列⼴搜queue<int> q;q.push(s);while(!q.empty()){int x=q.front();q.pop();vis[x]=true;for(int i=0;i<g[x].size();++i){if(vis[g[x][i]]) g[x].erase(g[x].begin()+i);//删除图中已经遍历过的点,可提⾼遍历速度else q.push(g[x][i]);}}}bool judge(){ //判断是否所有点已被遍历过for(int i=1;i<=n;++i)if(!vis[i])return false;return true;}同样如果从某⼀个节点⼴度搜完,有未访问到的节点,那么该图⼀定是不连通的。
图的连通性检测应用场景
![图的连通性检测应用场景](https://img.taocdn.com/s3/m/f0aa03582379168884868762caaedd3383c4b5e4.png)
图的连通性检测应用场景图是一种非常重要的数据结构,它由一组节点和节点之间的边组成。
在实际应用中,图可以用来表示各种各样的数据关系,如社交网络中的用户之间的关系、电子邮件中的邮件发送关系、道路交通网络中的交通流动等等。
图的连通性检测是一种常用的算法,用于确定图中是否存在从一个节点到另一个节点的路径。
本文将介绍图的连通性检测的应用场景以及相应的算法。
1. 社交网络分析社交网络是人们日常生活中非常重要的一部分,通过社交网络,人们可以建立联系、交流信息、获得支持和资源。
在社交网络中,图的连通性检测可以用来寻找用户之间的关系。
例如,在微博上寻找两个用户是否存在直接或间接的关注关系,或者在朋友圈中查找两个人是否存在相互的好友关系。
通过图的连通性检测算法,可以快速找到这些关系,从而为社交网络分析提供基础。
2. 网络路由在计算机网络中,图的连通性检测被广泛应用于网络路由的选择。
路由是将数据从源节点传输到目标节点的过程,在这个过程中,选择最佳的路由路径是非常关键的。
通过应用图的连通性检测算法,网络路由可以确定从源节点到目标节点的可用路径,避免网络拥塞和故障。
3. 病毒传播分析在疾病传播的研究中,图的连通性检测也发挥了重要作用。
图可以用来表示病毒的传播路径,节点表示人或动物,边表示传播的可能途径。
通过图的连通性检测算法,可以追踪病毒的传播路径,预测疾病的传播趋势,从而制定相应的防控策略。
4. 交通规划在城市交通规划中,图的连通性检测用于确定道路网络中的交通流动。
通过图的连通性检测算法,可以确定交通网络中的瓶颈和拥堵点,优化路线规划,改善交通拥堵问题,提高交通效率。
5. 数据库查询优化在数据库系统中,图的连通性检测用于优化查询性能。
例如,当数据库中存在大规模的表格数据时,通过图的连通性检测,可以确定表格之间的关联关系,从而优化查询的执行计划,提高查询的效率。
总结:图的连通性检测是一种重要的算法,它可以应用于许多领域,如社交网络分析、网络路由、病毒传播分析、交通规划、数据库查询优化等。
用er图解释连通性
![用er图解释连通性](https://img.taocdn.com/s3/m/56e8f424c381e53a580216fc700abb68a982ada2.png)
用er图解释连通性
ER图是实体关系模型的一种表示方法,用于描述不同实体之间的关系。
在ER图中,实体通过关系连接在一起。
连通性指的是实体之间是否存在直接或间接的关联路径。
连通性可以通过ER图中的实体和关系之间的连接来解释。
实体之间的直接连接:在ER图中,如果两个实体之间存在一个关系,则它们之间存在直接连接。
这意味着两个实体之间可以通过该关系直接访问和交互。
实体之间的间接连接:如果两个实体之间没有直接的连接,但它们通过其他实体之间的关系相互连接,则它们之间存在间接连接。
这种间接连接是通过跨越多个关系来实现的,其中每个关系将一个实体与另一个实体相连接。
通过ER图,我们可以清楚地看到实体之间的直接和间接连接。
每个实体由一个矩形框表示,关系由菱形框表示。
实体之间的连通性通过箭头表示,箭头指向相关联的实体。
举个例子,假设我们有两个实体:学生和课程,它们之间存在一个关系:选修。
我们可以使用ER图来解释学生和课程之间的连通性:复制代码
学生--选修--->课程
在这个例子中,学生和课程之间存在直接连接,通过选修关系相互关联。
这意味着学生可以选择课程,并且课程可以被学生选修。
通过ER图的简洁表示,我们可以直观地理解实体之间的连通性,
而无需冗长的废话。
离散数学--第7章 图论-2(路与连通)
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15
连通图可以看成是只有一个连通分支的图,即 w(G ) 1 。
返回 结束
7.2.2 图的连通性
4、有向图的连通
强连通—— G 中任一对顶点都互相可达 (双向) 连通 单向连通—— G 中任一对顶点至少一 向可达
路
10
(vi v j ) ,则从 vi 到 v j 存在长度小于等于
n 1的路。
证明思路:多于n-1条边的路中必有重复出现的结点,反 复删去夹在两个重复结点之间的边之后,剩余的边数不会 超过n-1条边。
v n 在一个 阶图中,若从顶点 i 到 v j 存在 推论:
通路(vi v j ) ,则从 vi 到 v j 存在长度小于等于
返回 结束
7.2.2 图的连通性
7.2.2 图的j 存在路,称 有向图中,从 vi 到 v j 存在路,称 (注意方向) 2、短程线,距离。 短程线——连通或可达的两点间长度最短的 路。 距离——短程线的长度,
12
vi 到 v j 是 连通的(双向)。 vi 可达 v j 。
1 v1e1v2e5v5e7v6 2 v1e1v2e2v3e3v4e4v2e5v5e7v6
3 v1e1v2e5v5e6v4e4v2e5v5e7v6
…………
初级通路
简单通路
复杂通路
返回 结束
7.2.1 路
例1、(2)
7
图(2)中过 v 2 的回路 (从 v 2 到 v 2 )有:
1 v2e4v4e3v3e2v2 2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
7.2 路与连通
内容:图的通路,回路,连通性。 重点:
数据结构——图的连通性
![数据结构——图的连通性](https://img.taocdn.com/s3/m/3a202d8bb9d528ea81c7797e.png)
稀疏图、稠密8.4 图的连通性判定一个图的连通性是图的一个应用问题,我们可以利用图的遍历算法来求解这一问题。
本节将重点讨论无向图的连通性、有向图的连通性、由图得到其生成树或生成森林以及连通图中是否有关节点等几个有关图的连通性的问题。
8.4.1 无向图的连通性在对无向图进行遍历时,对于连通图,仅需从图中任一顶点出发,进行深度优先搜索或广度优先搜索,便可访问到图中所有顶点。
对非连通图,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。
例如,图8.5 (a)是一个非连通图G3,按照图8.18 所示G3 的邻接表进行深度优先搜索遍历,需由算法8.5调用两次DFS(即分别从顶点A 和D出发),得到的顶点访问序列分别为:A B F E C E这两个顶点集分别加上所有依附于这些顶点的边,便构成了非连通图G3的两个连通分量,如图8.5(b) 所示。
因此,要想判定一个无向图是否为连通图,或有几个连通分量,就可设一个计数变量count,初始时取值为0,在算法8.5的第二个for循环中,每调用一次DFS,就给count增1。
这样,当整个算法结束时,依据count的值,就可确定图的连通性了。
序号图8.18 G3的邻接表8.4.3 生成树和生成森林在这一小节里,我们将给出通过对图的遍历,得到图的生成树或生成森林的算法。
设E(G)为连通图G中所有边的集合,则从图中任一顶点出发遍历图时,必定将E(G)分成两个集合T(G)和B(G),其中T(G)是遍历图过程中历经的边的集合;B(G)是剩余的边的集合。
显然,T(G)和图G 中所有顶点一起构成连通图G 的极小连通子图。
按照8.1.2节的定义,它是连通图的一棵生成树,并且由深度优先搜索得到的为深度优先生成树;由广度优先搜索得到的为广度优先生成树。
例如,图8.17(a)和(b)所示分别为连通图G5的深度优先生成树和广度优先生成树。
图的连通性检测方法
![图的连通性检测方法](https://img.taocdn.com/s3/m/e579df41a7c30c22590102020740be1e650eccf6.png)
图的连通性检测方法图论是数学的一个分支,研究图形结构以及图形之间的关系。
在图论中,连通性是一个重要的概念,用于描述图中的节点或顶点之间是否存在路径相连。
连通性检测方法是用来确定一个图是否是连通图的方法。
本文将介绍几种常用的图的连通性检测方法。
一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,也可以用来检测图的连通性。
该方法从图中的一个顶点开始,沿着一条路径尽可能深的搜索,直到到达无法继续搜索的节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。
具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。
2. 遍历该节点的邻接节点,并标记为已访问。
3. 递归的访问未访问过的邻接节点,直到所有节点都被访问过。
4. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。
DFS算法的时间复杂度为O(V+E),其中V是节点数,E是边数。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种常用的图遍历算法,同样可以用来检测图的连通性。
该方法从图中的一个顶点开始,先访问其所有邻接节点,然后再依次访问它们的邻接节点。
具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。
2. 将该节点加入一个队列中。
3. 从队列中取出一个节点,并标记为已访问。
4. 遍历该节点的邻接节点,将未访问过的节点加入队列中。
5. 重复步骤3和步骤4,直到队列为空。
6. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。
BFS算法的时间复杂度同样为O(V+E)。
三、并查集并查集是一种数据结构,常用于解决图的连通性问题。
它可以高效地合并集合和判断元素是否属于同一个集合。
具体步骤如下:1. 初始化并查集,每个节点都是一个独立的集合。
2. 遍历图中的每条边,将边的两个节点合并到同一个集合中。
3. 判断图是否连通的方法是查找两个节点是否属于同一个集合。
并查集的时间复杂度为O(V+E)。
四、最小生成树最小生成树是指一个连通图的生成树,其所有边的权值之和最小。
《图的遍历和连通性》课件
![《图的遍历和连通性》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/6b300bc0690203d8ce2f0066f5335a8103d26671.png)
目录 CONTENTS
• 图的遍历 • 图的连通性 • 图的遍历和连通性之间的关系 • 图遍历和连通性的实际应用 • 图遍历和连通性的算法复杂度分析
01
图的遍历
深度优先遍历
深度优先遍历是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索 树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的 起始节点。
计算机视觉和图像处理
图像分割
目标检测
图像拼接
图像增强
在计算机视觉和图像处理领 域,图遍历算法被广泛应用 于图像分割。通过图遍历算 法,可以将图像划分为不同 的区域或对象,便于后续的
识别和分析。
利用图遍历算法,可以对图 像中的目标进行检测和定位 ,为后续的目标跟踪、行为
分析等提供基础数据。
通过图遍历算法,可以将多 张图像拼接成一张完整的图 像,便于全景图的生成和展
关键节点和最短路径等重要信息。
输入 交通标拥题堵优
化
利用图遍历算法,可以分析交通拥堵的原因,找到拥 堵瓶颈路段,为交通管理部门提供优化建议,提高路 网的通行效率和运输能力。
交通路网分 析
路径规划
在物流配送领域,图遍历算法可以帮助企业找到最优 的配送路径,降低运输成本和提高配送效率。
物流配送优 化
通过图遍历算法,可以找到两点之间的最短路径或最 少拥堵路径,为出行者提供路线建议,提高出行效率 和舒适度。
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
01
时间复杂度为O(V^3),用于计算所有顶点对之间的最短路径。
Johnson算法
02
时间复杂度为O((V+E)logV),适用于稀疏图,通过预处理计算
图的连通性判断算法
![图的连通性判断算法](https://img.taocdn.com/s3/m/225f5f1a0622192e453610661ed9ad51f01d54d4.png)
图的连通性判断算法图是离散数学中一个重要的概念,它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在图理论中,连通性是一个基本的性质,它描述了图中是否存在一条路径将所有的顶点连接起来。
本文将介绍一些常用的图的连通性判断算法。
1. 深度优先搜索算法(DFS)深度优先搜索算法是一种经典的图遍历算法,也可以用于判断图的连通性。
该算法从一个起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入地搜索图,直到无法再继续下去。
然后回溯到上一个未访问的顶点,重复上述过程,直到所有的顶点都被访问过。
如果在搜索过程中,所有的顶点都被访问到,则图是连通的;否则,图是不连通的。
2. 广度优先搜索算法(BFS)广度优先搜索算法也是一种常用的图遍历算法,可以用于判断图的连通性。
该算法从一个起始顶点开始,按照广度优先的顺序逐层遍历与当前节点相邻的顶点。
如果在遍历过程中,所有的顶点都被访问到,则图是连通的;否则,图是不连通的。
3. 并查集算法并查集是一种用于解决"动态连通性"问题的数据结构,也可以用于判断图的连通性。
并查集通过维护一个森林(或称为集合)来表示各个顶点之间的关系,其中每个集合表示一个连通分量。
并查集提供了合并集合和查找集合的操作,通过这些操作可以判断图的连通性。
4. 可连通性矩阵可连通性矩阵是一种基于矩阵的图表示方法,用于判断图的连通性。
对于一个有n个顶点的图,可连通性矩阵是一个n×n的矩阵,其中第i行第j列的元素表示顶点i和顶点j之间是否存在一条路径。
如果对于所有的顶点对(i,j),可连通性矩阵中的元素都为1,则图是连通的;否则,图是不连通的。
5. 最小生成树算法最小生成树算法是用于求解连通图的一种常用算法,它通过选取图中的一些边来构建一棵树,该树包含图中的所有顶点,并且总权值最小。
如果最小生成树的边数等于顶点数减1,则原图是连通的;否则,原图是不连通的。
总结:本文介绍了几种常用的图的连通性判断算法,包括深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、并查集算法、可连通性矩阵和最小生成树算法。
图的连通性快速算法
![图的连通性快速算法](https://img.taocdn.com/s3/m/672fc66ba417866fb84a8e24.png)
图的连通性快速算法陆鸣盛1 ,沈成康2( 1.同济大学计算机科学与工程系,上海200092 ; 2 .同济大学结构工程与防灾研究所,上海200092)摘要: 介绍了一种新的图的连通性算法.用指引元表和相邻点表来描述图,用支撑树生长法进行连通性广延搜索,其中又轮流使用二个堆栈来取用和存入本层及下一层的生长点.与传统算法相比,采用新算法可使时间开销从O ( N 2 ) 级降到O ( N l n N ) 级.并通过实例对新算法进行了验证.同时本算法可推广应用于各种与图的连通性关键词: 图论; 连通性; 计算机算法; 地震; 灾害预估文章编号: 0253 - 374 X(2001) 04 - 0436 - 04 中图分类号: O 157 . 5 文献标识码: ASp e e d y Algo r ithm fo r Co n ne x it y of G rap hL U M i n g2s h en g1 , S H EN Chen g2k a n g( 1. Depart m ent of C o m p u ter Science and Engineering , To n gji U n iversit y ,Shanghai 200092 ,China ;2 . Instit u te of St r uct u ral Engineering and Disaster Reductio n , To n gji U n iversit y ,Shanghai 200092 ,China)Ab s tra c t : Mo n te2Carlo met ho d is usually adop t ed to calculate p r o b abilities of co n nect bet w een every no d e wit h so urce no de of pipe net w hen estimating disaster of t he pipe net due to eart hquake . The hardco re of t he met ho d is check2up algo rit hm of t he co nnexit y of grap h . The adjoint mat rix is used as basic data st ruct ure describing t he map in t he t r aditio n al algo r it hm. If N is no d e number of pipe net , t hen t he spending of time will be O ( N 2 ) 2level . Thus it is not tolerable fo r great net . A new algo r it hm is int r o d uced in t his paper . A direct element table and a adjoin point table are used to describe t he grap h . A growt h met ho d of suppo rt t ree is int ro duced to make extensive search of co nnexity. Therein t wo stacks are used alter nately to get t he growt h point of current layer and depo sit t he growt h point of next layer . Sequentially , t he spending of time will be reduced O ( N ×ln N ) 2level . The new algo rit hm is used to calculate t he p ro babilities of co nnect fo r water supply net of Puxi in Shanghai. The no de and pipeline number of t he net is 434 and 742 res pectively. Simulated 100 000 times , abo ut 6 minutes o nly are spent wit h Pentium 166 co mp uter . This algo rit hm may be applied in vario us p ro blems co n cer n ed wit h t he co n nexit y check of grap h and sho u ld quicken greatly calculatio n speed.Ke y wo r d s : grap h t heo r y ; co n nexit y ; co m p uter algo r it hm ; eart hquake ; disaster estimatio n在上海市科学技术发展基金研究课题《上海市煤气系统和供水系统震害预估及抗震对策研究》中的输配管网部分,要求对整个管网提出可靠性评价1 . 通常的做法是把管网抽象成一个无向图,其节点分成源点(代表水厂、水库、唧站、进水点、煤气厂、煤气储配站等) 与汇点;而其每条边则对应管网中的一条管线. 已知每条管线的管径、管长、材质、接口方式、地质条件及其他有关震害的参数,即可算出每条管线在指定震级水平、指定状态下的有效概率. 依据每条边的有效概率,算出图中各节点与源点之间的连通概率,以此作出管网可靠性总体评价.通常使用随机数模拟法( Mo n te2Carlo 法) 来计算图的节点连通概率2 ,3 . 但对收稿日期:2000 - 01 - 24于较大规模的网络 ,由于运算时间漫长 ,因此常用的算法很难承受 . 为了节省运算时间 ,本文设计了一种新 的算法 ,使得图的连通性算法大大加速 ,在运算速度上获得了实质性的突破 .Monte 2C arl o 法1 Mo n te 2Carlo 法用于图的可靠性总体评价比较成熟 ,其具体做法分为以下三步 :(1) 模拟每条边是否失效 . 对每条边产生一个 0 ,1 区间均匀分布的随机数 ,对照该边的有效概率 ,若 后者小于前者 ,则认为该边在本次模拟中失效 ,在网络中剔除此边 ;反之则保留此边 . 如此遍及每条边 ,除 去被剔除者 ,就可得一个本次模拟的有效子网 .(2) 用图论算法对所得的有效子网作连通性检查 ,在有效子网中可以在它与源点间找到一条通路者 , 即认为此节点有效 ,否则认为此节点在本次模拟中失效 .(3) 大量重复步骤 (1) ( 2) ,得到各节点的有效频数 . 除以模拟次数得到各节点有效概率的模拟近似 值 .值得注意的是 ,在第 (2) 步检查连通性环节中 ,现有程序多采用邻接矩阵来描述图 ,计算在二维数组(矩阵的自然映照) 上进行. 由此 ,程序中的数据存储空间开销将与节点数 N 的平方成正比 . 在时间开销 上 ,即便用了广延搜索法 ,它的运算次数也还是 O ( N 2 ) 级的. 因此 ,当网络规模不大时 ,现有算法尚可承 受 . 而当网络规模充分大时 ,用于连通性检查的运算时间将随节点数 N 的平方增长. 而 Mo nte 2Carlo 法本 身立足于大量重复模拟 ,次数常以十万 、百万计. 因此 ,现有算法将难以承受 . 为了解决此问题 ,必须对图的 2 图的连通性算法的新设计为了大量压缩数据存储空间 ,缩短运算时间 ,对图的连通性检查环节 ,从变更图的描述的数据结构出 发 ,对图的连通性算法进行了彻底的改写 . 为了直观地阐明新算法的数据结构和程序流程 ,图 1 给出了展 示本算法信息流程的数据结构图解 .2 . 1 数据输入为了 计 算 管 网 的 可 靠 性 , 前 道 程 序只需向本程序输入每条边的边号 ( NL ) ,边的两端节点号 (L N ) ,以及已经确定的该边有效概率 P . 由于 Mo nte 2Carlo 模拟的需要 ,增设边的有效性表 (ON ) . 需指出的是 ,NL 边号表的设置是为了方便实际管网原 始 数 据 整 理 , 这 样 可 以 不 必 要 求边号连 续 , 而 且 允 许 对 网 络 中 的 各 边 进行增删 、改动等修改编辑 ,从而使方案论证变得 较 为 方 便 . 但 它 并 不 介 入 网 络 连通性的实质性计算. 图 1 新算法信息流程数据结构示意图 Fig. 1 Sketch gra p h of inf o rmation f l o w and d ate structure of ne w algorithm分成 N 段 ,每一段中存放着与该节点相邻的所 有 节 点 的 节 点 序. 所 以 每 一 段 的长度就 是 那 一 个 节 点 的 邻 接 度 数 . 指 引元表IP 同相邻点表P2 紧密相联,其中只有前N + 1 个单元的值,即IP ( 1) , ⋯, IP ( N + 1) 是有意义的.为了调用的一致,预置IP 第一个单元的值为0 ,即IP (1) = 0 . 以后的N 个值则是P2 的N 段的累计长度,即下标值. 例如,第1 个节点总共与其他4 个节点相邻,则IP ( 2) 的值为0 + 4 = 4 ,紧跟着第2 个节点与5 个节点相邻,则IP (3) 的值为4 + 5 = 9 . 依次类推,最后一个单元的值必定是整个图中无向边数的2 倍,即IP ( N + 1) = L ×2 . 换言之,图中N 个节点的相邻点依次分段连续存放于P2 中,而IP 则给出了对应于这些段的界限值,即P2 中各段终止的下标值.见图2 所示的示意图.由于P2 是连续存放的,所以I 段的起始界,就是上一段的终止界加1 ,即等于IP( I) + 1 .于是,要考察网络中与第I 个节点相邻的那些节点, 则只须在P2 表中第IP( I) + 1 到IP ( I + 1) 这一区段中搜寻.这样就把通常用来描述邻接矩阵的二维数组压稀疏矩阵压缩时就常使用这种处理方式. IP 的长度为节点数N + 1 ,而P2 的长度则为图2 指引元表示意图Fig. 2 Sketch map of direct element ta b le边数的二倍,这是由于在本体系中把一条无向边化成两条有向边. 对于IP 和P2 这种数据结构组合,从节点集角度可便捷地查询节点间的邻接关系,而从边的角度看, P2 中每一单元实际上还对应着一条有向边. 为了使IP - P2 描述体系与输入的原始L N 体系之间沟通,又设置了与P2 对应的LL 表. 在LL 表中存放着P2 中每一单元(即每一条有向边) 在L N 体系中的边序. 在接下来的运算中,将主要在节点指引IP - P2 体系中进行,而当需要有关边的信息时,可通过LL 数组间址寻访,直达边集L N 体系. 必须指出,在计算中无论节点或边只须使用它的序,就能具体确定一个节点或一条边. 这两个序在原始数据输入后,由程序自动生成,它们都是连续的. 问题在于,在对具体网络进行数据编码时,有必要给节点及边赋予一个“号”, 节点号与边号是人工事先指定的,它们并不要求连续. 在该体系中“,序”实际上是表的下标(即地址) ,而边号则由NL 表给出,节点号由N I 表给出. 它们在连通性计算时均不必出现,仅在显示中间结果或最终结果时才用到. 与二维数组相比,这样做的结果不仅大大节约了存储空间,而且在今后连通性计算时为了查清某个节点I 与另外哪些节点相邻,并弄清这些相邻节点上的信息,就不必在N 范围里进行,而只须在P2 ( IP ( I + 1) ) 到P2 ( IP ( I) + 1) 中去考察,也就是只须在节点I 的相邻接的节点数(即连通度) 范围内进行. 网络节点的平均连通度G 与网络中节点多少并无直接关系, G = 2 L / N . 在实际计算时, G 可视为一个常量.于是,在计算中,凡遇到搜寻节点邻接关系处,搜索次数从N 一律退化为常量( 在本例中取为3 . 5 ~4 . 0) .(2) 在上述数据结构体系下,对全网络进行Monte - Carlo 模拟的具体做法是:首先把对应于全部边集的ON 表全体置0 (表示无效) ,然后对每条边j 产生一个0 ,1 区间的随机数R ,对照此边有效概率P ( j),若P(j) ≥R ,则将ON ( j) 置为1 (表示有效) ,否则ON ( j) 仍保持为0 (无效) . 如此就得到了一个子网. 接着对此有效子网检查它的连通性. 可按以下思路进行:从源点出发,逐层生成有效子网的支撑树,然后检查所有节点,在支撑树上的,是与源点连通的节点;没上树的节点,则不能与源点相连通,它们就是本次模拟中失效的节点;若支撑树有L K 层,则程序需进行L K 遍扫视,显然,层数L K 与网络大小规模、拓扑构架及源点的多少和在网内的分布都有关系. 对于日常遇到的供水、供气网络,一般框定LK与N成正比,还是比较相称的.(3) 在生成支撑树时,首轮生成点是源点. 以后都遵循这样的规律:这一轮新长出的支撑树上的节点, 就是下一轮的生长点. 直到某一轮已经没有新的节点上树,则支撑树生成完毕. 判断节点上树的条件是:与生长点相邻、该边在有效子网内且该节点未上树者.节点上树与否的标记为与节点相对应之F 表.(4) 为了在每轮生长支撑树时,免得重新寻找生长点,又设置了一双安放生长点的堆栈( 也可用队列表) ,一个放本轮的生长点,另一个放本轮长出的节点即下轮的生长点,二者交替使用. 大大地提高了支撑行了对比性试算. 试算是在设定的管网上进行的 ,使用 CPU 为 pentiun166 微机 ,模拟次数为 100 万次. 结 果如表 1 所示.由表中数据可以证实算法的时间复杂性 ,老算法是 O ( N 2 ) 级 ,而新算法则为 O ( N ln N ) 级 . 由此 ,本计算程序在速度上获得了实质性的突破 . 使用新算法对项目中所有实例进行计算 . 例如 ,本项目中规模最大的 管网是 自 来 水 沪 西 网 络 , N = 434 , L = 742 , 仍 旧 在CPU 为 Pentium166 的 微 机 上 , 用 本 程 序 作 10 万 次Mo n te 2Carlo 模拟 ,仅耗时 6 min 左右. 表 1 新 、老算法对比性试算结果 T a b . 1 R esults of contrastive calculation bet w een ne w and the tra d it i onal a lgor i thm 节点数 ( N ) 边数 ( L ) 新算法 老算法 实验 1 实验 2 51 104 5 min 40 s 10 min 15 s 100 212 12 min 15 s 42 min 20 s 由于新编制的程序如此高效快捷 ,在本次水煤管网震害预估及抗震对策研究中 ,根据实际情况对现有 网络给出了数十次不同的论证方案 ,在原方案基础上增删某些源点 ,增删某些节点 ,增删某些边或改变其 P 值 ,如此 ,对每个方案都进行了计算 ,对照分析 ,从中找出合情合理的评估结论 ,进而提出符合要求的对 策 .另外 ,在本文提出的数据结构体系中 ,允许出现平行边. 所谓平行边就是指二条或二条以上的边 ,两端 具有相同节点号. 这在二维数组体系中是无法描述的 . 而实际上 ,水 、煤管网中存在着大量平行边 ,原先遇 到这种情况必须在整理原始数据时 ,进行人工处理 . 而采用本文提出的方法 ,则避免了此问题 ,从而使管网 拓扑结构更直观 、更符合实际计算模型的拓展及应用展望3 在此次供水 、煤气管网震害预估研究中 ,由于种种因素的制约 ,所给出的管网模型还不够完善. 例如 , 只考虑了管线的有效概率 ,而没有考虑节点的有效概率 ,换句话说 ,就是所有节点的有效概率都视为 1 . 这 样 ,所得结果显然过于乐观 . 而实际上节点可以是厂 、站 ,也可以是三通 、阀门之类的管件 . 在地震作用下 , 它们应该都有自己的震害概率. 在这样的假设前提下来评估整个网络的可靠性应该比现有的计算模型更 接近实际 . 针对这一情况 ,新算法的基本构架可以保持不变 ,只要额外添加对节点本身有效性的数据描述 , 在流程中加入相应的处理 ,就可以比较顺利地把计算模型拓展一步. 关于模型的拓展设想 ,根据实际需求 还可以提出一些 ,在新程序的构架下都不难解决. 究其实 ,是因为用指引元表Ο节点表体系来描述图比用矩 阵描述具有更强的描述力及更灵活的处理能力 .网络可靠性的讨论 ,并不仅仅限于管网震害预估 ,它还有很多用途 . 例如 : 供电网安全性的讨论 、电子 参考文献 :赵成刚. 生命线地震工程中的几个基本问题J . 地震工程与工程振动 ,1993 ,13 ( 12) :52 - 59 . 殷志祥. 泛连通图的一个充分条件J . 工程数学学报 ,1996 ,13 ( 3) :123 - 126 . 李元左. 关于网络网广义连通性的探讨J . 系统工程 ,1995 ,13 ( 3) :55 - 61 .123。
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第二章 图的连通性连通图:任二顶点间有路相连。
例可见在连通图中,连通的程度也是有高有低。
本章的目的就是定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。
§2.1 割边、割点与连通度一、割点:定义2.1.1 设)(G V v ∈,如果)()(G w v G w >-,则称v 为G 的一个割点。
(该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别)。
例定理2.1.1 如果点v 是图G 的一个割点,则边集E (G)可划分为两个非空子集1E 和2E ,使得][1E G 和][2E G 恰好有一个公共顶点v 。
推论2.1.1 对连通图G ,顶点v 是G 的割点当且仅当v G -不连通。
以上两个结论的证明留作习题。
定理2.1.2 设v 是树T 的顶点,则v 是T 的割点当且仅当1)(>v d 。
证明:必要性:设v 是T 的割点,下面用反证法证明1)(>v d 。
若0)(=v d ,则1K T ≅,显然v 不是割点。
若1)(=v d ,则v T -是有1)(--v T ν条边的无圈图,故是树。
从而)(1)(T w v T w ==-。
因此v 不是割点。
以上均与条件矛盾。
充分性:设1)(>v d ,则v 至少有两个邻点u ,w 。
路uvw 是T 中一条),(w u 路。
因T 是树,uvw 是T 中唯一的),(w u 路,从而)(1)(T w v T w =>-。
故v 是割点。
证毕。
推论2.1.2 每个非平凡无环连通图至少有两个顶点不是割点。
证明:设T 是G 的生成树,则T 至少有两个叶子u ,v ,由上一定理知,u ,v 都不是T 的割点,即1)()(==-T w u T w 。
由于u T -是图u G -的生成树,故)(1)()()(G w T w u T w u G w ===-=-,因此u 不是G 的割点。
同理v 也不是G 的割点。
证毕。
二、顶点割集:定义2.1.2 对图G ,若V(G)的子集V '使得)()(G w V G w >'-,则称V '为图G 的一个顶点割集。
含有k 个顶点的顶点割集称为k -顶点割集。
注:(1)割点是1-顶点割集。
(2)完全图没有顶点割集。
三、连通度:V V G ''=||min{|)(κ是G 的顶点割集}。
完全图的连通度定义为1)(-=νκνK ,空图的连通度定义为0。
注:(1) 使得)(||G V κ='的顶点割集V '称为G 的最小顶点割集。
(2)若k G ≥)(κ,则称G 为k 连通的。
(3)若G 不连通,则0)(=G κ。
(4)若G 是平凡图,则0)(=G κ。
(4)所有非平凡连通图都是1连通的。
例:四、割边定义2.1.3 设)(G E e ∈,如果)()(G w e G w >-,则称e 为G 的一条割边。
定理2.1.3 边e 是G 的割边当且仅当e 不在G 的任何圈中。
证明:证其逆否命题:e 不是割边当且仅当e 含在G 的某个圈中。
必要性:设e = xy 不是割边。
假定e 位于G 的某个连通分支1G 中,则e G -1仍连通。
故在e G -1中有),(y x 路P ,P + e 便构成1G 中一个含有e 的圈。
充分性:设e 含在G 的某个圈C 中,而C 含于某连通分支1G 中,则e G -1仍连通。
故)()(G w e G w =-,这说明e 不是割边。
证毕。
定理2.1.4 一个连通图是树当且仅当它的每条边都是割边。
证明:连通图G 是树⇔G 无圈⇔任何边e 不含在圈中⇔任何边e 是G 的割边。
证毕。
五、边割集定义2.1.4对图G ,若E(G)的子集E '使得)()(G w E G w >'-,则称E '为图G 的一个边割集。
含有k 条边的边割集称为k-边割集。
注:(1) 对非平凡图G ,若E '是一个边割集,则E G '\不连通。
(2) 一条割边构成一个1-边割集。
(3) 设)(G V S ⊂,)(G V S ⊂',φ≠'S S ,,记号],[S S '表示一端在S 中另一端在S '中的所有边的集合。
对图G 的每个边割集E ',必存在非空的)(G V S ⊂,使得],[S S 是G 的一个边割集,其中S V S \=。
六、边连通度:φκ≠⊂∀='S G V S S S G ),(||],[min{|)(}。
完全图的边连通度定义为1)(-='νκνK 。
空图的边连通度定义为0。
注:(1)对平凡图或不连通图G ,0)(='G κ。
(2)若图G 是含有割边的连通图,则1)(='G κ。
(3)若k G ≥')(κ,则称G 为k -边连通的。
(5)所有非平凡连通图都是1-边连通的。
(6)使得)(||G E κ'='的边割集E '称为G 的最小边割集。
定理2.1.5 )()()(G G G δκκ≤'≤。
证明:先证)()(G G κκ'≤。
若G 不连通,则0)()(='=G G κκ。
若G 是完全图,则1)()(-='=νκκG G 。
下设G 连通但不是完全图。
则G 有边割集含有κ'(11-<'≤νκ)条边。
设这个边割集为E '。
对E '中每条边,选取一个端点,去掉这些端点(至多κ'个)后,G 便成为不连通图,故这些端点构成一个点割集V ',κ'≤'||V 。
因此)(||)(G V G κκ'≤'≤。
再证)()(G G δκ≤'。
设δ=)(v d 。
删去与v 关联的δ条边后,G 变成不连通图,故这δ条边构成G 的一个边割集。
因此)()(G G δκ≤'。
证毕。
§2.2连通图的性质-whitney 定理1. 块(block ):无割点的连通图。
2. 图的块:若满足下列三条:(1) H 是图G 的子图;(2)H 本身是一个块;(3)H 是具有此性质的极大子图。
则称H 是图G 的一个块。
例:块 含4个块的图注:至少有三个顶点的图是块当且仅当它是2-连通图。
(若只有两个顶点,则有反例,例如2K 是个块,但不是2连通的。
)3.Whitney 定理定理2.2.1 (Whitney,1932) 3≥ν的图G 是2-连通图(块)当且仅当G 中任二顶点共圈。
证明:充分性:设G 中任二顶点在同一圈上,欲证G 是2-连通的。
对)(G V w ∈∀,任取)(,w G V v u -∈。
由条件,u ,v 在G 中共处于某个圈C 上。
若C w ∉,则在w G \中u ,v 仍在圈C 上;若C w ∈,则w G -中u ,v 在路w C -上。
总之u ,v在w G -中有路相连。
由u ,v 的任意性,w G -是连通图,故w 不是G 的割点。
再由w 的任意性知,G 无割点,即G 是2-连通的。
必要性:设G 是2-连通图,欲证任二顶点u,v 都在同一圈上。
对距离),(v u d 作归纳法。
1),(=v u d 时,因2≥≥'κκ,故边uv 不是割边,uv G -仍连通。
因此uv G -中存在一条),(v u 路1P 。
这表明在G 中u , v 都在圈uv P+1上。
假定k v u d <),(时,结论成立。
下证k v u d =),(时结论也成立。
当k v u d =),(时,设wv u P =0是长为k 的一条),(v u 路,则1),(-=k w u d 。
由归纳法假设,u ,w 在同一圈上,故在u ,w 间有两条无公共内部顶点的路P 和Q 。
因G 是2连通图,故w G -仍连通。
在w G -中存在),(v u 路P '。
令x 是P '上最后一个与Q P 的公共顶点(因Q P u ∈,这样的x 存在)。
不妨设P x ∈,则P 上),(x u 段+P '上),(v x 段与wv Q +是两条内部无公共点的),(v u 路。
故u ,v 在同一圈上。
归纳法完成。
证毕。
推论2.2.1 3≥ν的图G 是2连通图(块)当且仅当G 中任二顶点被至少两条内部无公共顶点的路所连。
推论2.2.2 若3≥ν的图G 是2连通图(块),则G 的任二边都位于同一圈上。
证明:设G 是3≥ν的2连通图,且)(,21G E e e ∈,在1e 和2e 上各添加一个新的顶点1v 和2v ,构成一个新图G '。
G '仍是2连通的。
由Whitney 定理,1v 和2v 在G '中位于同一个圈上。
故1e 和2e 在G 中位于同一个圈上。
证毕。
注:Whitney 定理可推广到k 连通图,得到Menger 型定理:Menger 定理1 1+≥k ν的图G 是k 连通图当且仅当G 中任二顶点至少被k 条内部无公共顶点的路所连。
Menger 定理2 图G 是k 边连通图当且仅当G 中任二顶点至少被k 条无公共边的路所连。
§2.3 关于割点、割边和块的其它结论定理2.3.1 设v 是连通图G 的一个顶点,则下列命题等价: (1) v 是G 的割点;(2) 存在)(,G V w u ∈,使得v w u ≠,且v 在每条),(w u 路上;(3) 存在}{\)(v G V 的一个划分:}{\)(v G V W U =,φ=W U ,使得对Uu ∈∀和W w ∈∀,v 在每条),(w u 路上。
证明:(1)⇒(3)因v 是割点,故v G -至少有两个连通分支1G 、2G 。
令)(1G V U =而}){)((\)(1v G V G V W =,则对U u ∈∀和W w ∈∀,u 、w 分别属于v G -的不同的连通分支。
可见G 中所有的),(w u 路必经过v (否则v G -中仍有),(w u 路,这与u 、w 分别属于v G -的不同的连通分支矛盾)。
(3)⇒(2)显然。
(2)⇒(1)若v 在每条),(w u 路上,则v G -中不存在),(w u 路,即v G -不连通,故v 是G 的割点。
证毕。
定理2.3.2 设e 是连通图G 的一条边,则下列命题等价: (1) 是G 的割边; (2) e 不在G 的任何圈上;(3) 存在)(,G V v u ∈,使得e 在每条),(v u 路上;(4) 存在)(G V 的一个划分:)(G V W U =,φ=W U ,使得对U u ∈∀和W w ∈∀,e 在每条),(w u 路上。
证明:(1)⇔(2)定理2.1.1已证。
(1)⇒(4)⇒(3)⇒(1)的证明与上一定理的证明类似。