图论基础知识

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,图论算法与实现,一、图论基础知识,二、无向图的传递闭包问题,三、生成树与最小生成树问题,四、最短路径问题,五、拓扑排序与关键路径,六、图论模型的建立,七、匹配,八、最大流,1,图论算法与实现,一、图论基础知识,1、回顾三种数据结构模型：线性表、树、图,2、图的基本概念：,图=（顶点集，边集），顶点集必须非空，什么是顶点，什么是边？,图的分类：无向图、有向图，主要看是否可逆,带权图：权的含义，不加权的图也可以认为所有边上的权都是1。,阶和度：一个图的阶是指图中顶点的个数,如果顶点A和B之间有一条边相连，则称A和B是关联的,顶点的度：与该顶点相关联的边的数目，有奇点、偶点之分,对于有向图：有入度和出度之分,2,图论算法与实现,一、图论基础知识,2、图的基本概念：,定理：无向图中所有顶点的度之和等于边数的2倍；,有向图中所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和；,任意一个无向图一定有偶数个（或0个）奇点；,完全图：,一个n阶的完全无向图含有n*(n-1)/2条边；,一个n阶的完全有向图含有n*(n-1)条边；,稠密图：当一个图的边数接近完全图时；,稀疏图：当一个图的边数远远少于完全图时；,在具体使用时，要选用不同的存储结构；,子图：从一个图中取出若干顶点、若干边构成的一个新的图；,3,图论算法与实现,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,x,1,=a,x,2,x,k,=b(k1)，且（x,i,x,i+1,）E，i=1,2k-1，则称,顶点序列x,1,x,2,x,k,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x,1,x,2,x,k,为一个连通集。,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）。,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123是一条简单路径，长度为2，,而13413就不是简单路径；,右图121为一个回路。,5,图论算法与实现,一、图论基础知识,2、图的基本概念：,连通：,在一个图中，如果从顶点U到顶点V有路径，则称U和V是连通的；,有根图：,在一个图中，若存在一个顶点W，它与其它顶点都是连通的，则称此图为有根图，顶点W即为它的根。,上面的两个图都是有根图，左图的1、2、3、4都可以作为根；,而右图的1、2才可以作为根。,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。,连通分支：,一个无向图的连通分支定义为该图的最大连通子图，左图的连通分支是它本身。,强连通分支：,一个有向图的强连通分支定义为该图的最大的强连通子图，右图含有两个强连通分支，一个是1和2构成的一个子图，一个是3独立构成的一个子图。,7,图论算法与实现,一、图论基础知识,3、图的存储结构（n阶e条边）：,8,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,从图中某一顶点出发系统地访问图中所有顶点，使每个顶点恰好被访问一次，这种运算操作被称为图的遍历。为了避免重复访问某个顶点，可以设一个标志数组visitedi，未访问时值为false，访问一次后就改为true。,图的遍历分为深度优先遍历和广度（宽度）优先遍历两种方法。,图的深度优先遍历：,类似于树的先序遍历。从图中某个顶点V,i,出发， 访问此顶点并作已访问标记，然后从V,i,的一个未被访问过的邻接点V,j,出发再进行深度优先遍历，当V,i,的所有邻接点都被访问过时，则退回到上一个顶点V,k,，再从V,k,的另一个未被访问过的邻接点出发进行深度优先遍历，直至图中所有顶点都被访问到为止。,9,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,左图从顶点a出发，进行深度优先遍历的结果为：a，b，c，d，e，g，f,右图从V,1,出发进行深度优先遍历的结果为：V,1,，V,2,，V,4,，V,8,，V,5,，V,3,，V,6,，V,7,对下面两个图分别进行深度优先遍历，写出遍历结果。注意：分别从a和V1出发。,10,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,对于一个连通图，深度优先遍历的递归过程如下：,Procedure dfs(i:integer)； 图用邻接矩阵存储,Begin,访问顶点i；,Visitedi:=True；,For j:=1 to n do 按深度优先搜索的顺序遍历与i相关联的所有顶点,Begin,If (Not Visitedj) and (ai,j=1) Then dfs(j)；,End；,End；,以上dfs(i)的时间复杂度为O（n*n）。,对于一个非连通图，调用一次dfs(i)，即按深度优先顺序依次访问了顶点i所在的（强）连通分支，所以只要在主程序中加上：for i:=1 to n do 深度优先搜索每一个未被访问过的顶点,if not Visited（I) then dfs(i);,11,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,图的宽（广）度优先遍历：,类似于树的按层次遍历。从图中某个顶点V,0,出发，访问此顶点，然后依次访问与V,0,邻接的、未被访问过的所有顶点，然后再分别从这些顶点出发进行广度优先遍历，直到图中所有被访问过的顶点的相邻顶点都被访问到。若此时图中还有顶点尚未被访问，则另选图中一个未被访问过的顶点作为起点，重复上述过程，直到图中所有顶点都被访问到为止。,对上面两个图分别从a和V1出发进行宽度优先遍历，写出遍历结果。,12,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,对上面两个图分别从a和V1出发进行宽度优先遍历，写出遍历结果。,a，b，d，e，f，c，g,V,1,，V,2,，V,3,，V,4,，V,5,，V,6,，V,7,，V,8,13,图论算法与实现,一、图论基础知识,4、图的遍历：,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,4、图的遍历：,时间：O（n*n）,Procedure bfs(i:integer)； 宽度优先遍历，图用邻接矩阵表示,Begin,访问顶点i；Visitedi:=true;顶点i入队q；,while 队列q非空 do,begin,从队列q中取出队首元素v；,for j:=1 to n do,begin,if (not Visitedj) and (av,j=1) then,begin,访问顶点j；Visitedj:=true;顶点j入队q,end;,end;,end;,End；,15,