有向图
图论--图的基本概念
图论--图的基本概念1.图:1.1⽆向图的定义:⼀个⽆向图G是⼀个有序的⼆元组<V,E>,其中V是⼀个⾮空有穷集,称作顶点集,其元素称作顶点或结点。
E是⽆序积V&V的有穷多重⼦集,称作边集,其元素称作⽆向边,简称边。
注意:元素可以重复出现的集合称作多重集合。
某元素重复出现的次数称作该元素的重复度。
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。
从多重集合的⾓度考虑,⽆元素重复出现的集合是各元素重复度均为1的多重集。
1.2有向图的定义:⼀个有向图G是⼀个有序的⼆元组<V,E>,其中V是⼀个⾮空有穷集,称作顶点集,其元素称作顶点或结点。
E是笛卡尔积V✖V的有穷多重⼦集,称作边集,其元素为有向边,简称为边。
通常⽤图形来表⽰⽆向图和有向图:⽤⼩圆圈(或实⼼点)表⽰顶点,⽤顶点之间的连线表⽰⽆向边,⽤带箭头的连线表⽰有向边。
与1.1,1.2有关的⼀些概念和定义:(1)⽆向图和有向图统称为图,但有时也把⽆向图简称作图。
通常⽤G表⽰⽆向图,D表⽰有向图,有时也⽤G泛指图(⽆向的或有向的)。
⽤V(G),E(G)分别表⽰G的顶点集和边集,|V(G)|,|E(G)|分别是G的顶点数和边数,有向图也有类似的符号。
(2)顶点数称作图的阶,n个顶点的图称作n阶图。
(3)⼀条边也没有的图称作零图,n阶零图记作N n。
1阶零图N1称作平凡图。
平凡图只有⼀个顶点,没有边。
(4)在图的定义中规定顶点集V为⾮空集,但在图的运算中可能产⽣顶点集为空集的运算结果,为此规定顶点集为空集的图为空图,并将空图记作Ø。
(5)当⽤图形表⽰图时,如果给每⼀个顶点和每⼀条边指定⼀个符号(字母或数字,当然字母还可以带下标),则称这样的图为标定图,否则称作⾮标定图。
(6)将有向图的各条有向边改成⽆向边后所得到的⽆向图称作这个有向图的基图。
(7)若两个顶点v i与v j之间有⼀条边连接,则称这两个顶点相邻。
chap14 有向图
有向H图的应用
任务的最佳排序问题:假设有任务t1, t2, …tn需在
同一设备上串行执行,从任务ti转到任务tj所需的 设备调整时间是aij,如何排任务执行次序,使设 备调整需时间最少?
1、建图:建立有向图D, 顶点对应于要执行的任务,
vivjA(D)当且仅当aijaji。边vivj带权aij。
T的高度为3 ;
T中的蓝色结点及弧构成 T的一个以v2为根的子树.
27
有序树
定义14.3.3:若对一个树T的结点(弧)从
上至下,同一层结点(弧)从左至右规定了 一个次序,则称T为有序树。 v0 有序树的编号:
v1 v2 v3
v21
v211 v212
v22
v213
v31
28
m元(有序)树
定义14.3.4:设T是(有序)树,m 1。
3 v3
D D’
17
竞赛图
竞赛图:完全图的定向图称为竞赛图。
n阶竞赛图可用来表示n个选手之间进行
循环赛的胜负状态。
有一人全胜,其余各胜 一场: 有一人全输,其余各胜 两场:
18
竞赛图都含有向H通路
有向图D的有向H通路是指一条包含D的所有顶
点的有向通路(有向哈密尔顿通路)。 推论14.2.1:每个竞赛图都含有向H通路。 证明:设D是竞赛图, D的基础图G是完全图, 于是, (G) = |V(D)| =p , 由定理14.2.1知,D中含长为p–1的有向通路, 也就是说,该通路上包含了所有的p个顶点, 即为有向H通路。
3(a). D 中任何一条有向(u, v)-通路(u≠v)P均满足 (u)≠(v) 3(b). D 中的任何弧(u,v) v 1 的首尾不同色 2 4. 总之,基础图G的 任何两个邻接的顶 点在下均不同色, 4 即是G的正常(k+1) v2 着色。 故k≥ (G) –1
有向图的名词解释
有向图的名词解释一、有向图的名词解释有向图是指把由几个点及其连线所构成的一种有序图形称为有向图。
有向图按其点和连线所经过的路径,分为点有向图和连通有向图;按照顶点和边的关系,可以分为单向有向图和无向有向图;按照边与顶点的数目,又可分为简单有向图和非简单有向图。
在实际应用中,若不要求一定给出有向图的具体表示方法,常采用以下命名方式。
将点和边的集合记作(1)将点和边的连接记作(2)( 3)。
例如用一个有向边围成的空间,称为一个n边有向图(n≥0)。
例如将由n个点所组成的有向图记作x0-1,也就是说x0-1是由一个顶点x的集合点(x∈{(0, 1),(0, 2)}, n≥0)所组成的有向图。
例如在有向图中,每个顶点只出现一次,故有向图又叫一次图。
有向图是一类重要的图,例如电路网络图、运输线路图等都是有向图。
这类图具有层次清楚、网络结构简单、便于计算等优点。
有向图具有以下两个基本性质:(1)同度线必互相平行,或者至少平行的那条边平行。
(2)如果两条边不平行,则从一条边出发的直线必能到达另一条边,反之亦然。
有向图是由一些不同特征的有向子图构成的,每一个有向子图对应着一类特殊的有向图。
如在图论中可用x0-1表示x0图,也就是说, x0-1图有唯一确定的开始和结束,但没有开始和结束的图。
有向图可分为有向可连通图和有向不可连通图。
无向图就是这样的有向图。
有向图在图论中有广泛的应用。
这类图可由矩阵构成。
每一个n×n的矩阵都叫做一个n阶有向图,记作y。
因此,有向图是非空的当且仅当它的非空子集是无向图。
一个有向图x的子集f的任何一点p有且仅有一条路径不经过其余点而到达该点,即有向图x的每一点都至多有一条路径。
图的强连通性(strong connectivity)定义为存在两个不同图x与y有着不同度数的边集合,使得对任意两个点p,存在一条不同路径从p到y的p而又到x的一个点的集合。
(1)在无向图上,如果每个顶点被有向边(有向边)环绕的数目都是固定的,那么,该无向图就是简单有向图。
应用离散数学有向图
1 0 0 1 1 0 1 0
6.1有向图概述
定义 设D=<V,E>为有向图, V={v1, v2, …, vn}, 令 ={
称(pij)n n为D地可达矩阵, 记作P(D), 简记为P.
性质: P(D)主对角线上地元素全为1. D强连通当且仅当P(D)地元素全为1.
性质:
(1)
a n (1)
j1 ij
d (vi ),
i 1,2,..., n
(2)
a n (1)
i1 ij
d (v j ),
j 1,2,..., n
(3)
a(1) ij
m
D中长度为
1 的通路数
i, j
(4)
a n (1)
i1 ii
D中长度为
1 的回路数
6.1有向图概述
有向图地邻接矩阵 例:
6.2 最短路径
Dijkstra算法步骤: 1,初始化阶段,设置辅助数组Dist,其中每个分量Dist[k] 表 示当前所求得地从源点到其余各顶点 k 地最短路径。 除了起点A外,所有节点地距离Dist设置为无穷大。 一般情况下,Dist[k] = <源点到顶点 k 地边上地权值>
或者 = <源点到其它顶点地路径长度> + <其它顶点到顶点 k 地边上地权值>。 2,更新邻居地距离。
(3) 1地总个数等于-1地总个数, 且都等于m
(4) 平行边对应地列相同
6.1有向图概述
有向图地邻接矩阵
定义 设有向图D=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, E={e1, e2, …,
em},
13级离散数学(3-1图论)
【作业6】在一个部门的25个人中间,由于意见不
同,是否可能每个人恰好与其他5个人意见一致? 分析:考虑一个图,其中顶点代表人,如果两个人 意见相同,可用边连接,所以每个顶点都是5度。 解:令 25 个人分别为 v1 v2 …v25 . 则 degv1 = degv2 =…= degv25 =5 degv1 + degv2 +…+degv25 =125 是奇数 但在任何图中, 度数为奇数的结点必定是偶数, 所以是不可能的。
【作业5】求出下列各图的补图?
测试题
【测试题1】
a)画出无向完全图K4 和K6 并求出它们的边数。 b)画出完全二部图K4,2 ,和K3,3 并求出它们的边数。
【测试题2】
a)判断下列各图是否是(1)图的生成图、导出图或补图? b)画出(1)图的补图,并求出完全图K5的边数。
例:G1是无向图,deg(v1)=3,deg(v2)=1
G2是有向图,deg+(v1)=3,deg-(v1)=2,
deg(v1)=5,
v1 v2 v1
G2
v2
v3
G1
d(v1)=3(注意,环提供2
度), v2是悬挂顶点,
v4
【作业4】求下列各图顶点的度数
【注意】d-(a)=4,d+(a)=1
(环e1提供出度1,提供入度1) d(a)=4+1=5。
【说明】无向完全图:每一条边都是无向边不
含有平行边和环,每一对顶点间都有边相连。
完全图举例
K5
3阶有向完全图
4阶有向完全图
n阶无向完全图的边数为:
n(n-1)/2
【作业2】画出无向完全图K3 ,K4 和K6 并求出
它们的边数。
有向图与无向图的性质与算法
有向图与无向图的性质与算法1. 引言在图论中,有向图和无向图是两种最基本的图模型。
它们在表达和解决各类实际问题时具有重要的应用价值。
本文将介绍有向图和无向图的性质以及相关算法,以便读者对其有更深入的理解。
2. 有向图的性质有向图是由一系列顶点和有方向的边组成的图模型。
以下是有向图的几个重要性质:2.1 有向边的方向性与无向图不同,有向图中的边是有方向的,它们从一个顶点指向另一个顶点。
这种方向性在描述一些实际问题时非常有用,比如描述物流运输的路径。
2.2 顶点的入度和出度有向图中的每个顶点都有一个入度和一个出度。
顶点的入度是指指向该顶点的边的数量,而出度是指从该顶点出发的边的数量。
通过计算入度和出度,我们可以了解顶点在图中的连接情况。
2.3 有向环和拓扑排序有向图中存在一个重要的概念,即有向环。
有向环是指从一个顶点出发,经过若干个有向边后又回到该顶点的路径。
有向环在一些问题的分析和解决中具有特殊意义。
而拓扑排序是一种常用的对有向无环图进行排序的方法,它可以按照顶点之间的依赖关系进行排序。
3. 无向图的性质无向图是由一系列顶点和无方向的边组成的图模型。
以下是无向图的几个重要性质:3.1 无向边的无方向性与有向图不同,无向图中的边是无方向的,它们连接着两个顶点,代表了两个顶点之间的关系。
无向图可以用来表示一些没有方向性的问题,比如社交网络中的好友关系。
3.2 顶点的度数无向图中的顶点的度数是指与该顶点相连的边的数量。
顶点的度数越高,说明该顶点在图中的重要性越高,具有更多的连接关系。
3.3 联通性和连通分量无向图中有一个关键性质,即联通性。
若两个顶点之间存在一条连接它们的路径,则称这两个顶点是连通的。
连通分量则是将图中所有连通的顶点分为若干个集合,每个集合内的顶点都是连通的。
4. 算法与应用4.1 有向图的最短路径算法有向图中的最短路径算法是指寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的方法。
其中,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的有向图最短路径算法。
离散数学_无向图和有向图
例2 (续)
(2)
(3)
不同构 入(出)度列不同
度数列相同 但不同构 为什么?
22
完全图
n阶无向完全图Kn: 每个顶点都与其余顶点相邻的n 阶无向简单图.
简单性质: 边数m=n(n-1)/2, ==n-1
n阶有向完全图: 每对顶点之间均有两条方向相反的 有向边的n阶有向简单图.
简单性质: 边数m=n(n-1), ==2(n-1), +=+=-=-=n-1
例 对上一页K4的所有非同构子图, 指出互为补图的 每一对子图, 并指出哪些是自补图.
27
5
无向图与有向图(续)
定义 有向图D=<V,E>, 其中 (1) V同无向图的顶点集, 元素也称为顶点 (2) 边集E为VV的多重子集,其
元素称为有向边,简称边. 用无向边代替D的所有有向边 所得到的无向图称作D的基图
右图是有向图,试写出它的V和E 注意:图的数学定义与图形表示,在 同构(待叙)的意义下是一一对应的
V 中的所有边为边集的G的子图称作V 的导 出子图,记作 G[V ] (5) 设E E且E , 以E 为边集, 以E 中边关联的 所有顶点为顶点集的G的子图称作E 的导出子 图, 记作 G[E ]
25
子图(续)
例 画出K4的所有非同构的生成子图
26
补图
定义 设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集, 所有使G成为完全图Kn的添加边组成的集合为边集 的图,称为G的补图,记作 G . 若G G , 则称G是自补图.
12
握手定理(续)
推论 在任何无向图和有向图中,奇度顶点的个数必
为偶数.
证 设G=<V,E>为任意图,令
第8章_有向图
图论及其应用
5
8.1 有向图——习题
10.1.1. 一个简单图有多少个定向图? 10.1.2. 证明: = = 。 10.1.3. 设有向图D中无有向圈,则 d (v ) d (v ) v V v (a) = 0V; (b) 存在一个顶点排序v1,……,v ,使对1 i ,每条 以vi为 头的弧其尾都在{v1,……,vi-1} 中。 10.1.4. 证明:D是双向连通的 D是连通的,且D的每个块 是双向连通的。 10.1.5. D的逆图 是把D中每弧的方向都改为其反向所得的 有向图。试用逆图慨念及习题10.1.3.(a) 来证明: 若有向图D中 无有向圈,则+ = D 。 0 10.1.6. 证明:严格有向图包含长 max{ ,+}的有向路。 10.1.7. 证明:严格有向图中若max{ ,+} = k 1,则 D包含长 k+1 的有向圈。
图论及其应用
第8章 有向图
8.1 有向图
有向图(directed graph;digraph) D =(V,A) V(D) —— 顶点集。 a u v A(D) —— 弧集。 弧a = (u,v):其头为v,其尾为u; 弧a从u连到(join to)v。 有向子图(subdigraph) 有向图D的基础图(underlying graph) 对应于D的无向图G(称D为G的一个定向 (orientation)图)
8.1 有向图
易见,有向图D = (V, A)中顶点间的双向连通性是V上 的一个等价关系,它的等价类确定了V的一个划分 (V1,……,Vm), 使顶点u与v双向连通 u与v 同属某等价类Vi 。 称每个导出子图D[V1],……,D[Vm]为有向图D的一 个双向分支(dicomponent;strong component)。 当D只有一个双向分支时,称D为双向连通的。 易见,D的任二双向分支之间的弧都是同一个方向的。 例
第七章 第一讲 无向图及有向图
完全图举例
K5
3阶有向完全图
4阶竞赛图
子图(subgraph)
定义8 设G=<V,E>,G=<V ,E>为两个图(同为无 向图或同为有向图),若V V且E E,则称G 是G的子图,G为G 的母图,记作G G。 若V V或E E,则称G 为G的真子图。
若et∈E,使得et=<vi,vj>,则称vi为et的始点,vj为 et的终点,并称vi邻接到vj,vj邻接于vi。
若ek的终点为el的始点,则称ek与el相邻(adjacent)。 el ek vi vj
定义3 在无向图中,关联一对顶点的无向边如果多于1条 ,则称这些边为平行边,平行边的条数称为重数。
3
欧拉:传奇的一生
年少时,听从父亲的安排,巴塞尔大学,学习神学和希伯来语 ,结果被约翰· 伯努利欣赏,17岁获得硕士学位之后,才开始 专供数学。
为获得圣彼得堡科学院的医学部的职位空缺,欧拉在巴塞尔便 全力投入生理学的研究,并出席医学报告会。1727年,等他到 达俄罗斯时,叶卡捷琳娜一世女皇去世,他进入数学部。 1733年,欧拉回到瑞士,并结婚,一生共生育13个孩子,5个 存活。 为了赢得巴黎奖金而投身于一个天文学问题,那是几个有影响 的大数学家搞了几个月时间的,欧拉在三天之后把它解决了。 可是过分的劳累使他得了一场病,病中右眼失明了。 欧拉到底出了多少著作,直至1936年人们也没有确切的了解。 但据估计,要出版已经搜集到的欧拉著作,将需用大4开本60 4 至80卷。彼得堡学院为了整理他的著作整整花了 47年。
解: (3,3,2,1),(3,2,2,1,1) 不可以图化
(3,3,2,2)可以图化
(3,2,2,2,1)可以图化
图论讲义第8章-有向图
A = {< v1 , v2 >, < v2 , v3 >, < v2 , v3 >, < v3 , v4 >, < v3 , v5 >, < v1 , v5 >, < v1 , v5 >, < v5 , v5 >} 。
这便定义出一个有向图。 注: (1)相应地,前面所说的边不带有方向的图称为无向图。 (2)一个无向图 G 可以对应若干个有向图,它称为所对应的有向图的基础图或底图。 (3)将有向图的顶点可用平面上的一个点来表示,弧可用平面上的有向线段来表示(直 的或曲的) ,这样画出的平面图形称为图(有向图)的图示。 (4)对一条弧 e=<u, v>,其第二分量顶点 v(即箭头指向的顶点)称为它的首顶点,另一 顶点称为它的尾顶点。一条首尾顶点相同的弧称为环弧(如下图中 e8) ,两条具有相同首顶 点和相同尾顶点的弧称为并行弧(如下图中 e2 和 e3) 。既无环弧又无并行弧的有向图称为简 单有向图(或严格有向图) 。 例如,例 8.1.1 中有向图的一个图示为 e1 v2 e2 e3 v3 v1 e6 e5 e4 e7 v5 v4
§8.4 Euler 有向图和 Hamilton 有向图
定义 8.4.1 经过有向图 G 的所有弧恰一次的有向迹称为 G 的一条 Euler 有向迹。经过有向图
G 的所有弧恰一次的有向闭迹称为 G 的一条 Euler 有向闭迹。存在 Euler 有向迹的有向图称
为 Euler 有向图。经过有向图 G 的所有顶点恰一次的有向路称为 G 的一条 Hamilton 有向路; 经过有向图 G 的所有顶点恰一次的有向圈称为 G 的一个 Hamilton 有向圈。存在 Hamilton 有 向圈的有向图称为 Hamilton 有向图。 定理 8.4.1 非平凡弱连通有向图 G 是 Euler 有向图的充分必要条件是对任何 v ∈ V (G ) ,都 有 d (v ) = d (v ) 。
离散数学有向图的路径表示方法
离散数学有向图的路径表示方法有向图是离散数学中的一个重要概念,它由一组顶点和一组有向边组成。
在有向图中,每条边都有一个方向,表示从一个顶点指向另一个顶点。
有向图可以用于表示不同实际问题中的关系和流程,因此了解有向图的路径表示方法对于解决问题至关重要。
在离散数学中,有向图的路径表示方法有多种,以下将介绍三种常见的方法,分别是邻接矩阵表示法、邻接表表示法和关联矩阵表示法。
1. 邻接矩阵表示法:邻接矩阵是一个二维矩阵,用于表示有向图中各顶点之间的关系。
矩阵的行和列代表图中的顶点,矩阵中的元素表示对应顶点之间是否存在直接连接的边。
如果两个顶点之间存在边,则对应的矩阵元素为1;如果两个顶点之间不存在边,则对应的矩阵元素为0。
例如,对于一个有向图G,如果存在一条从顶点A到顶点B的边,则在邻接矩阵中的第A行第B列的元素为1。
邻接矩阵表示法可以通过矩阵的行、列索引来表示有向图中的路径,路径上的顺序即为顶点在矩阵中的索引顺序。
2. 邻接表表示法:邻接表是一种更加紧凑的表示有向图的方法。
它由一个顶点数组和一个边链表组成。
顶点数组中的每个元素表示图中的一个顶点,边链表中的每个节点表示从该顶点出发的边。
邻接表使用链表的方式记录每个顶点所连接的边,其中链表的节点保存了边的终点以及指向下一条边的指针。
在邻接表表示法中,可以通过遍历链表来获取某个顶点的所有直接连接的顶点,从而表示有向图中的路径。
遍历链表的顺序即为顶点与顶点之间路径的顺序。
3. 关联矩阵表示法:关联矩阵是一个二维矩阵,用于表示有向图中顶点和边之间的关系。
矩阵的行代表顶点,矩阵的列代表边,矩阵中的元素表示对应顶点与边之间的连接关系。
关联矩阵表示法可以将有向图中的路径转化为矩阵中的非零元素组成的向量。
矩阵中的每一列表示一条边,矩阵中的每一行表示一个顶点。
如果某个顶点在路径上通过某条边,则对应的矩阵元素为-1;如果某个顶点是路径的起点,则对应的矩阵元素为1;如果某个顶点是路径的终点,则对应的矩阵元素为-1。
条件概率图模型:无向图与有向图表示
• 社交网络中的节点表示用户,边表示用户之间的关系 • 可以使用无向图条件概率图模型来预测用户的行为和兴趣
03
有向图的条件概率图模型
有向图的条件概率图模型表示方法
有向图的条件概率图模型使用邻接矩阵表示图结构
• 邻接矩阵:一个二维矩阵,用于表示 图中节点之间的连接关系 • 对角线元素表示节点的自循环,即节 点自身对自身的依赖
应用性能的对比
无向图条件概率图模型适用于描述对称依赖关系,但在描述非对称依赖关系时性能较差
有向图条件概率图模型适用于描述非对称依赖关系,但在描述对称依赖关系时性能较差
05
条件概率图模型的未来发展趋势与挑战
模型的可扩展性与适应性研究
研究如何提高条件概率图模型的可扩展 性,使其能够处理大规模数据
研究如何提高条件概率图模型的适应 性,使其能够适应不同领域和任务
参数估计方法的优化与创新
研究如何优化条件概率图模型的参数估计方法,提高估计精度和计算效率
探索新的参数估计方法,如深度学习和神经网络等方法在条件概率图模型中的应用
应用领域的拓展觉、 自然语言处理
等
01
深入研究条件 概率图模型在 不同领域和任 务中的表现, 提高模型的性 能和实用性
02
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
条件概率图模型:无向图与有向图表示
01
条件概率图模型的基本概念
条件概率图模型的定义与应用场景
条件概率图模型(Conditional Probability Graphical Model,CPGM)是一种用于描述变量
间条件依赖关系的图模型
• 条件依赖关系:指一个变量的发生概 率受到另一个变量的影响 • 图模型:用图的结构表示变量之间的 关系,图中的节点表示变量,边表示变 量之间的依赖关系
有向图及无向图的比较研究
V2
V3
8
异同点
① 完全有向图有n(n-1)条边。
1
4
证明:若是完全有向图,则n个顶点中
的每个顶点都有一条弧指向其它n-1个 2
3
顶点, 因此总边数=n(n-1)
② 完全无向图有n(n-1)/2 条边。
1
证明:从①可以直接推论出无向完全图的 边数——因为无方向,两弧合并为一边,
2
3
所以边数减半,总边数为n(n-1)/2。
4
精选课件
9
图的邻接表表示
图的邻接表存储方法是一种顺序分配与链式分配相结合 的存储方法,它包括两部分:边表和顶点表。 ➢边表是单链表,用来存放边的信息; ➢顶点表是数组,主要用来存放顶点本身的数据信息和 该顶点邻接点的位置。
边结点
adjvex weight next
顶点结点
v ertex n ex t
m-1
精选课件
11
2 有向图的邻接表和逆邻接表 1)有向图的邻接表 顶点:用一维数组存储(按编号顺序) 以同一顶点为起点的弧:用线性链表存储
例
下标 编号 link
0 V0 1 V1 2 V2 3 V3
1
2
3 0
类似于无向图的邻接表, 所不同的是:
以同一顶点为起点的弧: 用线性链表存储
V0
V1
m-1
例
G1=(V1,E1) V1={v0 ,v1,v2,v3,v4} E1={(v0,v1),(v0,v3),(v1,v2),(v1,v4),(v2,v3)(v2,v4)}
无序对(vi,vj): 用连接顶点vi、vj的线段
表示,称为无向边;
精选课件
V0
V1
V2
第8章 有向图
有向图 D
D 的双向分支
图论及其应用 4
8.1 有向图
− 入度(indegree)d D (v ) 。 入度 d+ 出度(outdegree) D (v ) 。 出度 记号 δ+,δ− :最小出、入度; ∆+ , ∆- :最大出、入度。 称有向图D为严格的 严格的(strict) 严格的 ⇔ 无环、且不存在两弧其端点及方向相同。
定理10.1 (Roy,1967; Gallai,1968) 有向图 包含一 有向图D包含一 定理 长为 χ - 1 的有向路。 的有向路
证明:令D’ 为D的极大 极大无有向圈、有向生成子图(注:D’ 可由空生成子 极大 图作为开始,在保持无有向圈的条件下,通过逐步加弧而得) 。令k为D’ 中最长有向路的长。今用色1,2,……,k+1对D’ 进行顶点着色如下: 将v着以色i ⇔ D’ 中以v为起点的最长有向路的长为i 1。 来证这是D的正常(k+1)-顶点着色: 先证,D’ 中任一有向(u,v)-路P的起、终点u与v一定不同色:设v被着以色 i 。则由着色法知,在 D’ 中以v为起点的一最长有向路,设为,Q的长为i - 1 。由于D’ 中无有向圈,PQ为一有向路,起点为u,长 ≥ i 。从而u上的 色j > i。 只要再证,D中任一弧(u,v)的两端一定不同色:当 (u,v)为D’ 中的弧时, 它就是D’ 中的一有向(u,v)-路,从而u与v不同色。 9 图论及其应用
10.2 有向路
当 (u,v)不是D’ 中的弧时,由D′ 之极大性知 D’ + (u,v) 包含一有向圈C。于是, C - (u,v) 是 D’ 中的有向(v,u)-路,从而u与v也不同色。 由上述知,D为(k+1)-可着色的,因此 χ ≤ k+1 ,得k ≥ χ - 1 , 故D中有长为χ - 1 的有向路。 #
有向图(4.dijkstra算法详解)
有向图(4.dijkstra算法详解)在图的应⽤中,有⼀个很重要的需求:我们需要知道从某⼀个点开始,到其他所有点的最短路径。
这其中,Dijkstra算法是典型的最短路径算法。
它的关键思想是以起始点为中⼼,向外⼀层层扩散,直到扩展到终点为⽌。
Dijkstra算法能够得出最短路径的最优解,不过它需要遍历计算的节点相当多,所以效率不⾼。
⾸先,⽤最通俗的语⾔解释。
假定有3个顶点,A、B、C,如图:要求A到其余各点的最短路径。
很明显,A到C⽐A到B更短。
有疑惑的是从A->B的最短距离,要么是直接A->B的边,要么是A经过C到B的边更短。
我们⾸先找到最短的边(A->C),然后在此基础上扩展,于其余边去对⽐找到最⼩值。
顶点再进⼀步扩充增加,按照这个思想,我们总可以找到A到所有点的最短路径。
算法描述:从节点1开始到其余各点的dijkstra算法,其中Wa->b表⽰边a->b的权,d(i)即为最短路径值,顶点集合为V={1,2,3...n}1.置集合S={1},置顶点集合U={2,3,4...n},数组d(1)=0,d(i)=W1->i(1,i之间存在边)or ⽆穷⼤(1,i之间不存在边);2.在U中,令d(j)=min{d(i),i属于U},将j从U中移⾄S中,若U为空集则算法结束,否则转3;3.对全部i属于U,如果存在边j->i,那么置d(i)=min{d(i), d(j) + Wj->i},转2Dijkstra算法的思想为;设G=(V, E)是⼀个带权有向图,把图中顶点集合V分为两部分,第⼀组为已求出最短路径的顶点集合(⽤S表⽰,初始时S中只有源点,以后每求出⼀条最短路径,就将顶点加⼊到S中,直到所有顶点都加⼊到S中,算法结束),第⼆组为其余未求出最短路径的顶点集合(⽤U表⽰),按最短路径的长度次序依次将第⼆组中的顶点加⼊到第⼀组中。
在加⼊过程中,总保持着从源点v到S中各顶点的最短路径不⼤于从源点v到U中各顶点的最短路径长度。
有向图简介
第7章:有向图很多应用问题涉及有向图。
有向图除了有与(无向)图类似的性质之外,还有一些在图中所不具备的特殊性质。
本章除介绍有向图的基本概念外,着重介绍有向树、有向网络及其应用等问题。
§7.1有向图概述1. 基本概念定义7.1 一个有向图D 是指一个序偶><E V ,,其中V 是一个非空集合,称为D 的点集,其中的元称为D 的顶点。
E 是笛卡儿集V V ⨯的某个多重子集,称为D 的边集,其中的每一个元素均是序偶><v u ,,称为有向边,而u 称为边的始点,v 称为边的终点。
通常记>=<E V D ,,)(D V V =,)(D E E =。
从有向图的定义来看,它与上一章定义的(无向)图是相似的,最关键的区别在于有向边是有方向的,而(无向)边是无方向的。
在(无向)图中, )(v u ,和)(u v ,表示同一条边(不考虑多重边情况),但在有向图中,><v u ,和><u v ,表示的却是两个不同的边,称为对称边,虽然这两条边的端点一样。
对无向图G 的每条无向边指定一个方向,由此得到的有向图D ,称为G 的定向图。
反之,如果把一个有向图D 的每条有向边的方向去掉,由此而得到的无向图G ,称为D 的底图。
把一个有向图D 的每一条有向边反向,由此而得到的有向图称为D 的逆图,记为D ~在有向图中,两个顶点之间若有两条或两条以上的边,并且方向相同,则称为平行边,它强调了边的方向性。
有向图中的其它一些概念,像重数、圈、带圈图、无圈图、多重图、简单图、)(q p ,图、图的阶、平凡图、零图、有限图、无限图、赋权图、邻接、关联、孤立点、孤立边等等,都与(无向)图中相应概念的定义一样,这里不再重复。
在有向图中有如下的度数定义。
定义7.2 设>=<E V D ,是有向图, V v ∈,E 中以v 为起始点的有向边的个数称为v 的出度,记作)(v d +;E 忠以v 为终点的有向边的个数称为v 的入度,记作)(v d -。
判断一个图是否有环无向图有向图讲解
一、无向图:方法1:∙如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路。
环路中所有顶点的度>=2。
∙ n算法:第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。
第二步:将度数变为1的顶点排入队列,并从该队列中取出一个顶点重复步骤一。
如果最后还有未删除顶点,则存在环,否则没有环。
∙ n算法分析:由于有m条边,n个顶点。
i)如果m>=n,则根据图论知识可直接判断存在环路。
(证明:如果没有环路,则该图必然是k棵树k>=1。
根据树的性质,边的数目m = n-k。
k>=1,所以:m<n)ii)如果m<n 则按照上面的算法每删除一个度为0的顶点操作一次(最多n次),或每删除一个度为1的顶点(同时删一条边)操作一次(最多m次)。
这两种操作的总数不会超过m+n。
由于m<n,所以算法复杂度为O(n)。
∙注:该方法,算法复杂度不止O(V),首先初始时刻统计所有顶点的度的时候,复杂度为(V + E),即使在后来的循环中E>=V,这样算法的复杂度也只能为O(V + E)。
其次,在每次循环时,删除度为1的顶点,那么就必须将与这个顶点相连的点的度减一,并且执行delete node from list[list[node]],这里查找的复杂度为list[list[node]]的长度,只有这样才能保证当degree[i]=1时,list[i]里面只有一个点。
这样最差的复杂度就为O(EV)了。
方法2:DFS搜索图,图中的边只可能是树边或反向边,一旦发现反向边,则表明存在环。
该算法的复杂度为O(V)。
方法3:摘自:/lzrzhao/archive/2008/03/13/2175787.aspx PS:此方法于2011-6-12补充假定:图顶点个数为M,边条数为E遍历一遍,判断图分为几部分(假定为P部分,即图有P 个连通分量)对于每一个连通分量,如果无环则只能是树,即:边数=结点数-1只要有一个满足边数> 结点数-1原图就有环将P个连通分量的不等式相加,就得到:P1:E1=M1-1P2:E2=M2-1...PN:EN>MN-1所有边数(E) > 所有结点数(M) - 连通分量个数(P)即: E + P > M 所以只要判断结果 E + P > M 就表示原图有环,否则无环.实例代码如下:1.#include<iostream>2.#include<malloc.h>ing namespace std;4.#define maxNum 100 //定义邻接举证的最大定点数5.int visited[maxNum];//通过visited数组来标记这个顶点是否被访问过,0表示未被访问,1表示被访问6.int DFS_Count;//连通部件个数,用于测试无向图是否连通,DFS_Count=1表示只有一个连通部件,所以整个无向图是连通的7.int pre[maxNum];8.int post[maxNum];9.int point;//pre和post的值10.11.//图的邻接矩阵表示结构12.typedef struct13.{14.char v[maxNum];//图的顶点信息15.int e[maxNum][maxNum];//图的顶点信息16.int vNum;//顶点个数17.int eNum;//边的个数18.}graph;19.void createGraph(graph *g);//创建图g20.void DFS(graph *g);//深度优先遍历图g21.void dfs(graph *g,int i);//从顶点i开始深度优先遍历与其相邻的点22.void dfs(graph *g,int i)23.{24.//cout<<"顶点"<<g->v[i]<<"已经被访问"<<endl;25. cout<<"顶点"<<i<<"已经被访问"<<endl;26. visited[i]=1;//标记顶点i被访问27. pre[i]=++point;28.for(int j=1;j<=g->vNum;j++)29. {30.if(g->e[i][j]!=0&&visited[j]==0)31. dfs(g,j);32. }33. post[i]=++point;34.}35.36.void DFS(graph *g)37.{38.int i;39.//初始化visited数组,表示一开始所有顶点都未被访问过40.for(i=1;i<=g->vNum;i++)41. {42. visited[i]=0;43. pre[i]=0;44. post[i]=0;45. }46.//初始化pre和post47. point=0;48.//初始化连通部件数为049. DFS_Count=0;50.//深度优先搜索51.for(i=1;i<=g->vNum;i++)52. {53.if(visited[i]==0)//如果这个顶点为被访问过,则从i顶点出发进行深度优先遍历54. {55. DFS_Count++;//统计调用void dfs(graph *g,int i);的次数56. dfs(g,i);57. }58. }59.}60.void createGraph(graph *g)//创建图g61.{62. cout<<"正在创建无向图..."<<endl;63. cout<<"请输入顶点个数vNum:";64. cin>>g->vNum;65. cout<<"请输入边的个数eNum:";66. cin>>g->eNum;67.int i,j;68.//输入顶点信息69.//cout<<"请输入顶点信息:"<<endl;70.//for(i=0;i<g->vNum;i++)71.// cin>>g->v[i];72.//初始画图g73.for(i=1;i<=g->vNum;i++)74.for(j=1;j<=g->vNum;j++)75. g->e[i][j]=0;76.//输入边的情况77. cout<<"请输入边的头和尾"<<endl;78.for(int k=0;k<g->eNum;k++)79. {80. cin>>i>>j;81. g->e[i][j]=1;82. g->e[j][i]=1;//无向图对称83. }84.}85.int main()86.{87. graph *g;88. g=(graph*)malloc(sizeof(graph));89. createGraph(g);//创建图g90. DFS(g);//深度优先遍历91.//连通部件数,用于判断是否连通图92. cout<<"连通部件数量:";93. cout<<DFS_Count<<endl;94.if(DFS_Count==1)95. cout<<"图g是连通图"<<endl;96.else if(DFS_Count>1)97. cout<<"图g不是连通图"<<endl;98.//各顶点的pre和post值99.for(int i=1;i<=g->vNum;i++)100. cout<<"顶点"<<i<<"的pre和post分别为:"<<pre[i]<<" "<<post[i]<<endl;101.//cout<<endl;102.//判断无向图中是否有环103.if(g->eNum+DFS_Count>g->vNum)104. cout<<"图g中存在环"<<endl;105.else106. cout<<"图g中不存在环"<<endl;107.int k;108. cin>>k;109.return 0;110.}111./*112.输入:113.正在创建无向图...114.请输入顶点个数vNum:10115.请输入边的个数eNum:9116.请输入边的头和尾117.1 2118.1 4119.2 5120.2 6121.4 7122.5 9123.6 3124.7 8125.9 10126.*/注意:有向图不能使用此方法。
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a1 a6 v0 a5
定理8.1 有向图G包含长度至少为χ-1的单向通路。 证 设A’ ∈A(D)是使D-A’不含回路的极小集合,记 D’=D-A’并设D’中最长的单向通路的长为k。当D’中以v 为起点的最长单向通路长为i-1时,给v点染颜色i,这样 得到一个(k+1)-点染色B=(V1,V2, …,Vk+1),以下证明B是 正常的(k+1)-点染色。 首先证明:D’中任一条单向通路µ=(u, …,v)的起点u与终 点v(u≠v)具有不同颜色。 设v∈Vi,则从v出发,有长为i-1的单向通路µ’=(v1, v2,…,vi),因为D’不含回路,所以(µ∪µ’)=(u, …,v=v1, v2, … vi)是从u出发,长度≥i的单向通路,因此u不属于Vi。
其次证明D的任一弧的起点、终点有不同颜色。 设(u,v) ∈A(D),若(u,v)∈A(D’),则(u,v)是D’中的一 条单向通路,因此u,v不同色;若(u,v)不属于A(D’), 则(u,v) ∈A’,由A’的极小性D’+(u,v)必然包含单向 回路C,于是C-(u,v)是D’中的单向(v,u)-通路。因此 v,u的染色不同。 这样一来(V1,V2, …,Vk+1)是D的一个正常(k+1)-点染色, 因此k+1≥χ即k≥χ-1,这就是说D有长至少为χ-1的单 向通路。
定理8.6 设D是单向连通图,对任意的v∈ V(D),如果 d+(v)=1(或d-(v)=1),那么D存在唯一的单向回路。 证 从D的某一顶点出发,由于出度非0,所以可找到一 条单向链。因为D的顶点有限,且所有顶点出度为1,所 以此链终止于已经过的一个顶点w,去掉该链上首次出 现w之间的部分,得D中一条单向回路。 假定D中含有两条不同的单向回路C1,C2,那么无非是以 下三种情况:
单向回路
定理8.5 设C是有向图D的连通子图,如果C的任 意顶点v,有d+(v)=d-(v)=1,那么C是D的一条单 向回路。 证 在有向图D的基础图上,C可对应一个回路, 故在D中C上任意两邻接顶点间只有一条弧。对 C的任意顶点v,因为d+(v)=d-(v)=1,所以v既是 前一条弧的头,又是后一条弧的尾。由单向回路 的定义,得证。
比赛图
完全图的一个定向称为比赛图。N阶比赛图 可以用来表示n个选手间循环赛的胜负状态。
推论8.2 每个比赛图都有单向Hamilton通路。 证 由于比赛图的基础图是完全图。任何两点都邻接, 所以χ=p,据定理8.1,比赛图中有长度至少为p-1的 单向通路,显然它过比赛图的全部顶点,故是一条 单向Hamilton通路。
U C1 V C2
C1
U C2
C1
U C2 V
定理8.7 有向图D有单向回路的充要条件是:D有这样的 子图H,H的任意顶点v满足d+(v)>0和d-(v)<0。 证 必要性。如果D有单向回路,取这一回路为H,即得 证。 下面证充分性。对于H的顶点v,因为d+(v)>0,所以有从 此点出发的单向链。由于顶点个数有限且所有顶点入度 大于0,因此得到一条单向闭链,类似于无向图的情况, 可以找到一条单向回路。
定理8.12 连通有向图D为外(内)向树的 充要条件是仅存在一个顶点v,使d(v)=0(d+(v)=0),而对D的所有其它顶点 vi,有d-(vi)=1(d+(vi)=1) v0 在外向树中,入度为0的点称为(始)根。 出度为0的点称为叶。其它顶点称为分 v2 枝顶点。由根到某一顶点v的单向通路 v1 的长,称为v的层数。以v0为根的外向 v 3 v5 树,也称为以v0为根的树形图,简称树 v4 形图。 v2为v3, v4, v5的父,v3, v4, v5为v2的子; v6 v2为v3, v6的先辈, v6为v2的后裔; 单向树T上任一顶点v及其后裔构成T的 一棵子树,v称为该子树的根。
练习
1、一个简单图G具有多少种定向? 答:2q个定向图 2、证明:∑d-(v)=q=∑d+(v) 证:因为有向图D中的任一弧恰有一个头和一个尾,故 上述命题成立。 3、对有向完全图,证明:∑(d-(v))2=∑(d+(v))2 ∑(d-(v))2-∑(d+(v))2=∑(d-(v)+ d+(v))(d-(v)-d+(v)) = ∑(n-1)(d-(v)-d+(v))= (n-1)∑(d-(v)-d+(v))=0
4、设D是没有单向回路的有向图 (a)证明:δ-=0; (b)证明:存在V的一个有序点列v1, v2,…, vp,使得对于 1≤i≤p,以vi为头的D的每条弧在{v1, v2,…, vi-1}中都有它的 尾。 证:(a)用反证法。若δ->0,则D中每一个顶点至少有一条 入弧,故均可沿这弧反向到达D的一个顶点,且这过程永 远不会终止。另一方面,由于D是不含单向回路的有限图, 故上述过程不可能永远进行下去,矛盾。所以δ-=0。 (b)由(a)知,存在v1,dD-(v1)=0,然后考虑D1 =D-v1,它仍 是一个不含单向回路的有向图,再由(a)知,存在v2, dD1(v2)=0;再考虑D2 = D1-v2,如此一直进行下去,共进行p 次后,得v1, v2,…, vp,按作法易知,即为所求之V(D)的排 序。
有序树
如果在单向树中规定了每一层的顶点的次序,这样 的单向树就叫做有序树。 一般地,在画出的有序树中,规定同一层的顶点次 序为从左到右,排在左边的是兄,右边是弟。 首先把根记为v,然后把v的儿子们从左到右记为v1, v2,…对vi的儿子们也是这样排列,并分别记为vi1, vi2,…,依次类推,这样顶点下标的位数就清楚地表 明了它是第几代子孙。
有向树
如果一个有向图的基础图是树,则 称为有向树。 有向树T中如果有这样一个顶点u, 使得从u到T中任一顶点v都恰有一 条单向通路,则T称为外向树(出 u 树),u为T的始根。 有向树T中如果有这样一个顶点u, 使得从T中任一顶点v到u都恰有一 条单向通路,则T称为内向树(入 u 树),u为T的终根。 外向树和内向树统称为单向树。
完全m元单向树
如果在单向(有序)树中,每个顶点v满足d+(v)≤m,则称这个 单向树为m元单向(有序)树。 如果每个顶点v满足d+(v)=m或d+(v)=0,则称这个为完全m元 单向(有序)树。 完全二元有序树又称为二分树。 有序树要考虑顶点的位置,我们把这种要求叫做定位。这样 的有序树就叫定位有序树。 前缀码:一明:若D是严格的有向图,则D包含一条长度至少 为max{δ-,δ+}的单向通路。 证:不失一般性,可假定max{δ-,δ+}=δ+。设P(u0,v0)是D 中的最长有向路,若它的长度小于δ+ ,则由于D是严格 的,必存在以v0为尾,头不在P(u0,v0)中的弧,从而 P(u0,v0)可继续延长,这与P(u0,v0)是最长有向路相矛盾。 所以P(u0,v0)的长充小于δ+=max{δ-,δ+}。
定理8.3 无环有向图D总存在这样一个独立集S,对V-S中任 一点v,可找到u∈S,使得从u到v有长度不超过2的单向通路。 证 对D的顶点个数p作归纳。p=1时,结论显然成立。 假设对所有顶点个数少于p的有向图,结论成立。若有向图D 顶点个数为p,设v∈V(D),记ND+(V)={w|(v,w) ∈A(D)}称为v 的外邻接顶点集。不妨设{v}∪ND+(V)≠ V(D),考虑D’=D({v}∪ND+(V)),由归纳假设,D’中存在一个独立集S’满足定 理要求。 若v∈ND+(V),u∈S’,则对于ND+(V)中的点,从u出发,经长 为2的单向通路可到达。于是取S=S’即可。 若v不是S’中任何顶点的外邻接顶点,则取S={v}∪S’即可。 由归纳法原理,定理得证。 推论8.4 比赛图总包括这样一个顶点,从它出发,经过长度 不超过2的单向通路可以到达其它任何顶点。
单向通路
有向图D的单向途径指的是D的 顶点及弧交错的非空有限序列 v2 v5 v1 (v0a1v1…vk-1akvk),v0、vk分别称为 途径的起点和终点。途径中所含 v3 v4 弧的数目k称为途径的长,单向 途径往往用顶点的序列(v0v1…vka2 v3 v1 1vk)表示。 a1 起点、终点重合的单向途径称为 a3 a8 a7 a6 单向闭途径 v0 a5 单向闭链、单向回路 v4 a4 v 5
v3
a2 a8 a4
v1 a7 v5
a1 a6 v0 a5
有向图D的顶点间的双向连通关系具有反身性、对称性 和传递性,是V(D)的一个等价关系。据此,可对V(D)进 行分类(V1,V2, …,Vm)。则D的有向子图D[Vi]都是双向连 通的,称为D的双向连通片。
v3 a3 v4
a2 a8 a4
v1 a7 v5
6、证明:若D是严格的有向图, 并且max{δ-,δ+}=k>0, 则D包含一条长度至少为k+1的单向回路。 证:不失一般性,可假定max{δ-,δ+}=δ+。由上题可知, D中最长之有向路P(u0,v0)长度≥k,由于D是严格的,从 而有d+(v0)≥k条头不相同的弧,以v0为尾。且由于P(u0,v0) 是最长的有向路,这些以v0为尾的d+(v0)条弧的头均在 P(u0,v0)上,故D中含有长度不小于k+1的有向回路。
a5 w a6
a4 a8 a7
v a3 a2 u a1
t
有向图的概念
有向图D中,以v为起点的弧的数目称 为v的出度,记为d+(v);以v为终点的弧 的数目称为v的入度,记为d-(v) ;顶点v 的出度、入度之和,记为d(v)。 给定无向图G,对于它的每一条边,给 它的两个端点指定一个次序,就得到一 个有向图,这称为G的一个定向。 反之,对一个有向图D,把所有弧都改 换成不计方向的边,就得到了一个无向 图G,称为D的基础图。