4图与网络分析
新编第6章图与网络分析精选文档PPT课件
有向图
由点和弧组成的图称为有向图。
有向图是一个有序二元组(V,A),记为 D=(V,A),其中 V=(v1,v2,…….vp)是 p 个点 的集合,A={a1,a2,……aq}是 q 条弧的集合,并且 ai 是一个有序二元组,记为 aij=(vi,vj)≠ (vj,vi),vi,vj∈V,并称 aij 是以 vi 为始点,vj 为终点的弧, i, j 的顺序不能颠倒,图中弧的方 向用箭头标识。
上图中的{ v1,v2,v3 },{ v2,v4,v5},{ v1,v2,v4,v5}都是链。 闭链或圈:两个端点重合的链,称为圈。上图中的{ v1,v2,v3 , v1}就是圈。 简单链与初等链:若链μ中,若含的边数均不相同,则称之为简
单链;若链μ中,顶点 vi1,vi2,…,vik 都不相同,则称此链为初等链。 除非特别交代,以后我们讨论的均指初等链。
V=(v1,v2,v3,v4,v5) E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8}
e1
v2
e2
v1
e6
e4
e5
e3 v3
e7
2020/7/31
v4
e8
v5
4
无向图
点集 V 中元素的个数成为图 G 的点数,记为 p(G)=| V |。如上图中,p(G)=5。 边集 E 中元素的个数成为图 G 的边数,记为 q(G)=| E |。如上图中,q(G)=8。 边 e=[vi,vj]∈E,称 vi,vj 为 e 的端点,e 为 vi,vj 的关联边。上图中,v1,v2 为 e2 的端点,e2 为 v1,v2 的关联边。 若边 ei,ej 有一公共端点,则称 ei,ej 相邻。如上图中中,e7,e8 相邻。 若点 vi,vj 有边相连,即[vi,vj]∈E,则称 vi,vj 相邻。如上图中中,v3,v5 相 邻。
运筹学第八章--图与网络分析-胡运权
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是树, (c)因为不连通所以也不是树。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
图与网络分析
end;
例 1 中 1 到 7 点的最短路是 1-2-5-7
查伴随矩阵 E 的第一行
1234567
10020255 19
hw
小结
• 最短路有广泛的应用 (P176案例) • 最短路的多种形式:无向图,有向图无循环圈,有向
图,混合图,无负边权,有负边权,有负回路,k-最 短路等 • 当存在负权值边时,Floyd算法比Dijkstra算法效率高, 且程序极简单。但Dijkstra算法灵活 • 若图是前向的,则Dijkstra算法也可以求两点间最长路 • 一般情况下,两点间最长路是 NP-complete,但最短 路是 P算法 • 两点间k-最短路:分为边不相交的和边相交的 求边不相交的k-最短路非常容易:先求最短路,将该 最短路中的边从网路删去,再用Dijkstra算法可求次最 短路,以此类推
hw
6.1.4 链,圈,路径,回路,连通图
• 走过图中所有边且每条边仅走一次的闭行走称为欧拉 回路
定理 2:偶图一定存在欧拉回路(一笔画定理) 6.1.4 连通图,子图,成分
• 设有两个图 G1(V1, E1), G2(V2, E2), 若V2 V1, E2 E1, 则 G2 是 G1 的子图
• 无向图中,若任意两点间至少存在一条路径,则称为 连通图(connected graph),否则为非连通图( disconnected graph);非连通图中的每个连通子图称为成分 (component)
线表示实体间的关联
A
A D
C
C
D
B
B
2
hw
6.1 图与网络的基本概念
6.1.1图与网络 • 节点 (Vertex)
– 物理实体、事物、概念 – 一般用 vi 表示
图与网络分析 胡运权 第四版 运筹学PPT课件
3.关联与相邻
❖关联(边与点的关系):若e是v1、v2两点间
的边,记e=[v1,v2 ],称v1、v2 与e关联。
v1
e
v2
❖相邻(有公共边,称点v1与v2相邻;
边e1与e2 有公共点,称边e1与e2相邻。
e1
V2
V1
e2
V3
5
4. 链、圈与连通图
■链:由图G中的某些点与边相间构成的序列 {V1,e1,V2,e2, ……,Vk,ek},若满足 ei=[Vi, Vi ],则称此
(4)A={v1,v2,v4}
[0,v1]
[2,v1]
2
6
v1
v2
v3
1 [1,v1]10
5
9
3
v4
7
v5
6
5
2
3
4
v6
v7
4
[3,v1]
v8 8
考虑边(v1,v6),(v2,v3),(v2,v5),(v4,v7)
计算min { 0+3, 2+6, 2+5, 1+2}=min {3,8,7,3}=3
70
费用、容量等),则称这样 1
4
的图为网络图。
20
45
3
4.2 最小支撑树问题
C1 根
C2
C3
C4
叶
❖树:无圈的连通图,记为T。
8
❖树的性质
■ 树中任意两个节点间有 且只有一条链。
2
3
1
5
4
■ 在树中任意去掉一条边, 1
则不连通。
2
3
5
4
■如果树T有m个结点,则 边的个数为m-1。
图与网络分析 (Graph Theory and Network Analysis)
(5,6)
t (10,7) v4
附程序
min
( i,j ) A
bij f ij
jV ( j,i ) A
MODEL: s.t f ij sets: jV nodes/s,1,2,3,4,t/:d; ( i,j ) A arcs(nodes,nodes)/ s,1 s,2 1,2 1,3 2,4 3,2 3,t 4,3 4,t/:b,c,f; 0 f ij endsets data: d=14 0 0 0 0 -14; 其中 di b=2 8 5 2 3 1 6 4 7 ; c= 8 7 5 9 9 2 5 6 10; enddata min=@sum(arcs:b*f); @for(nodes(i)|i #ne# 1 #and# i #ne#@size(nodes): @sum(arcs(i,j):f(i,j))-@sum(arcs(j,i):f(j,i))=d(i)); @sum(arcs(i,j)|i #eq# 1:f(i,j)) = d(1); @for(arcs:@bnd(0,f,c)); END
规定了费用的网络称作带费用的网络,
A 记作 D {V , A, c, b, v s , v t } ,其中 V 是顶点集合,
是弧集合,
v c 是容量集合, b 是费用函数, s 为发
点, v t 为收点。
3、可行流 f 的费用 设 f 是 D上的可行流,称 b( f ) b(a ) f (a ) 为可 a A 行流 f 的费用。 4、流量为v 的最小费用流 把D上所有流量等于v 的可行流中费用最小的可行 流称作流量为v 的最小费用流。
假设1月初的库存量为零,要求6月底的库存量也为 零,不允许缺货。试做出6个月的订货计划,使成 本最低。
《图与网络分析》课件
广度优先搜索
2
历图中的节点。
通过按逐层扩展的方式,搜索和遍历图 中的节点。
最短路径算法
1
Dijkstra算法
寻找两个节点之间最短路径的一种算法,适用于无负权重边的情况。
2
Floyd算法
寻找所有节点之间最短路径的一种算法,适用于有向图和无向图。
最小生成树算法
1
Prim算法
找出连接所有节点的最小成本树的算法。
Kruskal算法
2
找出连接所有节点的最小成本树的另一 种算法。
应用案例
1 社交网络分析
通过图与网络分析方法, 揭示社交网络中的关键人 物和社群结构。
2 物流网络优化
使用图与网络分析技术来 优化物流网络的路径和资 源分配。
3 路网分析
通过图与网络分析,提高 交通规划和城市布局的效 率。
网络分析的思路
顶点
网络中的数据节点或实体。
边
连接顶点的关系或连接。
权重
边的属性或度量,用于表示连接的强度或重要性。
图的分类与存储结构
有向图
边具有方向性,表ห้องสมุดไป่ตู้顶点之间 的单向关系。
无向图
边没有方向性,表示无序关系。
加权图
边具有权重,表示连接的强度 或重要性。
图搜索算法
1
深度优先搜索
通过探索尽可能深入的路径,搜索和遍
网络分析的思路是通过对网络结构和属性的分析,揭示出潜在的模式、关系和洞察力,帮助我们洞悉复杂系统 的运作。
《图与网络分析》PPT课 件
欢迎来到《图与网络分析》PPT课件!本课程将帮助您深入了解图网络分析的 概念和应用。准备好探索各种令人兴奋的网络分析方法和工具了吗?让我们 开始吧!
图与网络分析
引言 第一节 图与网络的基本概念 第二节 树 第三节 最短路径问题 第四节 网络最大流问题 第五节 最小费用最大流问题
引言
图论(Graph Theory)是研究图的理论, 是运筹学中一重要 的分支. 有200多年历史, 大体可划分为三个阶段.
图论发展的三个阶段
第一阶段
第二阶段
第三阶段
从十八世纪中叶 到十九世纪中叶
e1
v1
e2
v2
v6
e5
e6
e3
v4
e8
e4
图-9
v3 e7 v5
定义4: 若图G=(V,E)的点集V可分为两个非空子集X, Y, 满 足: XY=V, XY=, 使得E中的每条边的两上顶点必有 一个端点属于X,而另一个端点Y,则称G为二部图(偶图)
v1
e1
v2
v1
U1
e4
e2
v2
v3
U2
v4
C
River
7
5
3
D
2
B 图-1
Euler在1736年发表了一篇题为“依据几何位置的解题 方法”论文,有效解决了Konigsber七桥难题,这是有记 载的第一篇图论论文,Euler也被公认为图论的创始人.
A
C
D
B
例2: Hamilton回路是19世纪英国数学家Hamilton提出
给出一个正12面体图形,共有20个顶点,分别表示全球20个主 要城市,要求从某个城市出发沿着棱线寻找一条经过每个城 市一次而且仅一次,最后回到原处的周游世界线路(并不要求 经过每条边).-环球旅行问题.
定义9 无向图G=(V, E), 连接 vi0与vik 的一条链是同一 个点时, 称为圈(circle). 若圈中没有重复的点与重复边者称为初等圈
运筹学课件-第六章图与网络分析
contents
目录
•的算法 • 图的应用
01
CATALOGUE
图的基本概念
图的定义
总结词
图是由顶点(或节点)和边(或弧) 组成的数据结构。
详细描述
图是由顶点(或节点)和边(或弧) 组成的数据结构,其中顶点表示对象 ,边表示对象之间的关系。根据边的 方向,图可以分为有向图和无向图。
04
CATALOGUE
图的算法
深度优先搜索
要点一
总结词
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
要点二
详细描述
该算法通过沿着树的深度遍历树的节点,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。这一过程一直进行到已发 现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的 节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个 进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
物流网络设计的应用
在物流规划、供应链管理、运输优化等领域有广泛应用,例如通过物 流网络设计优化货物运输路径、提高仓储管理效率等。
生物信息学中的图分析
生物信息学中的图分析
利用图论的方法对生物信息进 行建模和分析,以揭示生物系 统的结构和功能。
生物信息学中的节点
代表生物分子、基因、蛋白质 等。
生物信息学中的边
Dijkstra算法
总结词:Dijkstra算法是一种用于在有向图中查找单源 最短路径的算法。
详细描述:Dijkstra算法的基本思想是从源节点开始, 逐步向外扩展,每次找到离源节点最近的节点,并更新 最短路径。该算法使用一个优先级队列来保存待访问的 节点,并将源节点加入队列中。然后,从队列中取出具 有最小优先级的节点进行访问,并将其相邻节点加入队 列中。这一过程一直进行,直到队列为空,即所有可到 达的节点都已被访问。Dijkstra算法的时间复杂度为 O((V+E)logV),其中V是节点的数量,E是边的数量。
《图与网络分析》PPT课件
简单图与完全图
一条边的两个端点是一样的,那么
称为这条边是环。
如果两个端点之间有两条以上的
v1
边,那么称为它们为多重边。
一个无环,无多重边的图称为简
e10
单图,一个无环,有多重边的图
称为多重图。
v6
每一对顶点间都有边相连的无向 e9
简单图称为完全图。
有向完全图那么是指任意两个顶 点之间有且仅有一条有向边的简 单图。
图 G 的边集合。
例
v1
V v 1 , v 2 , v 3 , v 4 , v 5 , v 6
E { e 1 , e 2 , e 3 , e 4 , e 5 , e 6 , e 7 , e 8 , e 9 , e 1 } 0 e10
e1{v1,v2} e2{v1,v2}
v6
e3{v2,v3} e4{v3,v4}
e1
e2
v2
e5 e3 e4 v4
e8
e6
v5 e7 v3
度〔次〕
以点v为端点的边的个数称为点v 的度〔次〕,记作 d(v)
度为零的点称为弧立点,度为1的点称为悬挂点。悬挂
点的关联边称为悬挂边。度为奇数的点称为奇点,度为
偶数的点称为偶点。
e1
v1
e2
v2
d(v1)= ?4
d(v2)= ?3
e10
入次与出次有这样的关系: 所有顶点的入次之和等于所有顶点的出次之和。
子图与支撑子图
设 G1=〔 V1 , E1 〕,G2 =〔 V2 ,E2 〕如果 V2 V1 , E2 E1 称 G2 是G1 的子图;如果 V2 = V1 , E2 E1 称 G2 是
G1 的局部图或支撑子图。
《图与网络分析》课件
网络的定义与分类
总结词
网络的定义与分类是理解图与网络分析的关键。
详细描述
网络是由节点和边构成的集合,用于描述系统中各个组成部分之间的关系。根据 不同的分类标准,网络可以分为多种类型,如无向网络和有向网络、单层网络和 多层网络等。
图与网络的应用领域
总结词
图与网络的应用领域广泛,包括计算机科学、交通运输、生物信息学等。
从任意一个顶点开始,每次选择一条与已选顶点集合相连的边中权 重最小的边,将其加入最小生成树中。
最短路径算法
Dijkstra算法
01
用于求解图中从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
Bellman-Ford算法
02
用于求解图中所有顶点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法
03
用于求解图中所有顶点之间的最短路径,时间复杂度较低。
网络流算法
01
Ford-Fulkerson算法
用于求解最大网络流问题,通过不断寻找增广路径来增加网络的流量。
02
Dinic算法
基于层次搜索和增广路径的算法,用于求解最大网络流问题。
03
Edmonds-Karp算法
基于广度优先搜索的算法,用于求解最大网络流问题。
03
网络分析与应用
网络中心性分析
节点中心性
社区结构特征
包括社区大小、社区密度、社区连通性等。
社区结构分析的应用
在社交网络中识别用户群体,在组织结构中划分部门和团队等。
网络动态分析
网络动态模型
常见的网络动态模型有随机游走、马尔科夫链和自组 织映射等。
网络动态特征
包括节点的活跃度、网络的演化规律和网络的鲁棒性 等。
网络动态分析的应用
图与网络分析-(共34张PPT)
弧上的箭头,所得到的无向图。记之为G(D)。
第九页,共34页。
6、链:设(vi1,ai1,vi2,ai2,…,vik-1,aik-1,vik)是D中的
一个点弧交错序列,如果这个序列在基础图G(D)中
所对应的点边序列是一条链,则称这个点弧交错序列
v(f) fij–fji= 0
–v(f)
i=s is,t
i=t
且使v(f)达到最大。
第二十三页,共34页。
3、增广链 给定可行流f={fij},使fij=cij的弧称为饱和弧,使
fij<cij的弧称为非饱和弧,把fij=0的弧称为零流弧, fij>0
的弧称为非零流弧。
若是网络中连接发点vs和收点vt的一条链,定义链
22
21
44
(0,Vvs)1
89
62
31
32 63
45
24
47
(44,V1) v4
37 27
(78,V3)
v6
32
v3 (31, V1) 34
第十九页,共34页。
v5 (62,V1)
第三节 最大流问题
如下是一运输网络,弧上的数字表示每条弧上 的容量,问:该网络的最大流量是多少?
4 vs
3
v1
3
1 2
2
v2
v3 3
2
vt
4 v4
第二十页,共34页。
一、基本概念和基本定理
1、网络与流
定义1:给定一个有向图D=(V,A),在V中有一个发点 vs和一收点vt,其余的点为中间点。对于每一条弧 (vi,vj),对应有一个c(vi,vj)0,(cij)称为弧的容量。这 样的有向图称为网络。记为D=(V,A,C)。
运筹学基础课后练习答案(项目四 图与网络分析)
项目四图与网络分析任务八图与网络的应用练习1、求下图的最小支撑树。
用破圈法求该图的最小支撑树:(1)(2)(3)(4)2、分别用破圈法和避圈法求下列各个图的最小支撑树。
a-1:用破圈法求图a的最小支撑树:a-2:用避圈法求图a的最小支撑树:b-1:用破圈法求图b 的最小支撑树:b-2:用避圈法求图b 的最小支撑树:3、用标号法求下图中1v 至7v 的最短路。
1)标号过程(1)初始化;令起点v 1的标号为P ,记做P(1) =0;令其余各点的标号为T ,记做T(i)=∞;(2)计算T标号:刚得到P标号的点为v1,考虑所有与v1相邻的T标号点v 2、v3、v5,修改v2、v3、v5的T标号为:T(2)=min[T(2),P(1)+d12]=min[+∞,0+4]=4T(3)=min[T(3),P(1)+d13]=min[+∞,0+3]=3T(5)=min[T(5),P(1)+d15]=min[+∞,0+5]=5 (3)确定P标号:在所有的T标号点中,找出标号值最小的点标上P标号。
T(2)= 4 T(3) =3 T(4) =+∞T(5)=5 T(6)= +∞ T(7)= +∞令P(3)=3。
(4)计算T标号:刚得到P标号的点为v3,考虑所有与v3相邻的T标号点v 6,修改v6的T标号为:T(6)=min[T(6),P(3)+d36]=min[+∞,3+2]=5 (5)确定P标号:在所有的T标号点中,找出标号值最小的点标上P标号。
T(2)= 4 T(4) =+∞ T(5)=5 T(6)= 5 T(7)= +∞令P(2)=4。
(6)计算T标号:刚得到P标号的点为v2,考虑所有与v2相邻的T标号点v 5,修改v5的T标号为:T(5)=min[T(5),P(2)+d25]=min[5,4+1]=5(7)确定P标号:在所有的T标号点中,找出标号值最小的点标上P标号。
T(4) =+∞ T(5)=5 T(6)= 5 T(7)= +∞令P(5)=5。
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2
v3
显然,若把某一截集的弧从网络中去掉,
则从vs到vt便不存在路。所以,直观上说,截集 是从vs到vt的必经之路。
截集的容量(简称截量) 最小截集
对于可行流f={fij},我们把网络中使fij=
cij的弧称为饱和弧,使fij<cij的弧称为非饱和弧;
把使fij=0的弧称为零流弧,使fij>0的弧称为非
5 图与网络分析
5.1 图的基本概念 5.2 树
4.2.1 树与支撑树 4.2.2 最小支撑树问题
5.3 最短路问题 5.4 网络最大流问题
5.1 图的基本概念
v1
e2
v2
例
e1
e6
v5 e5
e9 e7
e8
e3
v6
e10
v3
e4
v4
端点 相邻 关联边 环
图: 由点和点与点 之间的连线组成。若 点与点之间的连线没 有方向,称为边,由 此构成的图为无向图。
对最大流问题有下列定理:
定理1 可行流f*={fij*}是最大流, 当且仅当D中不存在关于f*的增广链。
例 v2
e1
e6 e4
v1
e2
e3
v4 e5
e7
e8
v5
法”。
v2
e1
e6 e4
v1
e2
e3
v4 e5
e7
e8
v5
v3
v3
v2
e1
e4
e6
v1
v4
v5
e2
v3
破圈法
避圈法
5.2 树
5.2.2 最小支撑树问题
给图G中的每一条边[vi,vj]一个相应的 数ij,则称G为赋权图。在赋权图G的所有 支撑树中,必有某个支撑树,其所有边的和
e2
v2
例
e1
v5 e6
e5
e7
e3
v3
e4
v4
v7
e9 e10
v6 e8 v8
连通图 不连通图 连通分图 支撑子图
v1
e2
v2
例
e1
v5 e6
e5
e7
e8
e3
v6
v3 e4 v4
若点与点之间的连 线有方向,称为弧, 由此构成的图为有向 图。 D=(V,A)
基础图 始点 终 点 路 回路
5.2 树
零流弧。
若μ是联结发点
v2 3,1
vs
1,0
5,2
4,1 1,0
v4 5,2
3,1 2,1 vt
vs和收点vt的一条链, 我们规定链的方向是 从vs到vt,则链上的
v1
2,2 v3
弧被分成两类:前向
弧、后向弧。
设f是一个可行流,μ是从vs到vt的一条链, 若μ满足前向弧都是非饱和弧,后向弧都是都是 非零流弧,则称μ是(可行流f的)一条增广链。
为最小,称为最小树。求赋权图G的最小支
撑树的方法也有两种,“破圈发”和“避圈
法”。破圈法:任选一
v3
个圈,从圈中去掉权
5
6
最大的一条边。在余
17
下的图中重复这个步 v1
v5 4
3 v6
骤,直到得到一不含 圈的图为止。
5 v2 2
4 v4
避圈法:开始选一条权最小的边,
以后每一步中,总从未被选取的边中选 一条权尽可能小,且与已选边不构成圈 的边。
G=(V,E)
边数称为该点的次。 奇点 偶点 悬挂点 悬挂边 孤立点
链:是一个点、边交错序列, 如( v1,e2,v2,e3,v4). 中间点 圈:链中,若起始点和终了点是同一个点,则称为圈。 例如(v1,e2,v2, e3,v4,e4,v3,e1,v1)。
v1
(v1,6) (v1,3) [v1,1] (v1,∞) (v4,11) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞)
(v3,5) [v1,3]
(v1,∞) (v4,11) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞)
[v3,5]
(v2,6) (v4,11) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞)
[v2,6] (v5,10) (v5,9) (v5,12) (v1,∞)
vs
1,0
5,2 v1
4,1 v4
5,2
1,0 3,1
vt
2,1
2,2 v3
可行流、可行流的流量、最大流。
给定容量网络D=(V,A,C),若点集V被剖分
为两个非空集合V1和V2,使 vs∈V1 ,vt∈V2,则 把弧集(V1,V2)称为(分离vs和vt的)截集。
v2 3
4
v4
5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
(v5,10) [v5,9] (v5,12) (v1,∞)
[v5,10]
(v5,12) (v1,∞)
[v5,12] (v1,∞)
对无向图,与此方法类似。
[v1,∞]
5.4 最大流问题
5.4.1基本概念和定理
v2 3
4
v4
5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2
v3
给一个有向图D=(V,A),指定两个点,
一个点称为发点,记为vs,另一个点称为 收点,记为vt,其余点称为中间点。
v3 5
6
v5 4
1 v1
5
73
v6 4
v2 2
v4
v3
v1
1
5
v2
v5 4
3 v6
2 v4
5.3 最短路问题
对于有向图D=(V,A),给其每一个弧(vi,vj)一 个相应的权值wij,D就成为赋权有向图。给定赋权有
向图D中的两个顶点vs和vt,设P是由vs到vt的一条路, 把P中所有弧的权之和称为路P的权,记为w(P)。如
5.2.1 树与支撑树 树:一个无圈的连通图称为树。树图G=(V,E) 的点数记为p,边数记为q,则q=p-1。
例如
支撑树:图T=(V,E‘)是图G=(V,E) 的支撑子图,若图T是一个树,则称T是G的一 个支撑树。
图G有支撑树, 当且仅当图G是连通 的。求连通图的支 撑树的方法有“破 圈法”和“避圈
对于D中的每一个弧(vi,vj),相应地给 一个数cij(cij≥0),称为弧(vi,vj)的容量。 我们把这样的D称为网络(或容量网络),
记为D=(V,A,C)。
所谓网络上的流,是指定义在弧集A 上的函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为弧 (vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1
果路P*的权w(P*)是由vs到vt的所有路的权中的最小者, 则称P*是从vs到vt的最短路。最短路P*的权w(P*)称为 从vs到vt的距离,记为d(vs,vt)。
v2 1
v5
2
6
26
6
v9
v1
3 v3 4 10 3
3
2 1
v4 10 v6 2
v7 4 v8
在所有弧的权都非负
的情况下,目前公认 最好的求最短路的方 v1 法是Dijkstra标号法。 用实例介绍如下:
v2 1
v5
6
26
2 v9 6
3 v3 4 10 3
3
2 1
v4 10 v6 2
v7 4 v8
例 求上图中v1到v8的最短路。
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9
[--,0] (v1,6) (v1,3) (v1,1) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞) (v1,∞)