图论中可以用矩阵描述一个有限图
图论中可以用矩阵描述一个有限图[63]。这个矩阵叫做相关矩阵的邻接矩阵，记录了图的每两个顶点之间是否有边连接。对简单图来说，邻接矩阵的元素只取两个值：0和1,第i行第j列上取值为0，表示没有从第i个顶点连到第j个顶点的边，取值为1则说明有。如果是一般情况的话，第i行第j列上的取值是从第i个顶点连到第j个顶点的边的数目。距离矩阵则是表示图中各顶点之间距离的矩阵[64]。在研究互联网等复杂网络的时候，邻接矩阵常常会是稀疏矩阵。因此网络理论中有专门研究稀疏矩阵的方面
图论应用案例
题目：最小生成树在城市交通建设中的应用 姓名： 学号： 指导老师： 专业：机械工程 2014年3月16
目录 摘要..................................................................................... 错误！未定义书签。 1 绪论 (1) 2 有关最小生成树的概念 (2) 3 prim算法介绍 (3) 4 系统设计及其应用 (5) 一、系统设计 (5) 二、最小生成树应用 (8) 5 总结 (11) 参考文献 (12) 附件： (13)
最小生成树在城市交通建设中的应用 摘要：连通图广泛应用于交通建设，求连通图的最小生成树是最主要的应用。比如要在n个城市间建立通信联络网，要考虑的是如何保证n点连通的前提下最节省经费，就应用到了最小生成树。 求图的最小生成树有两种算法，一种是Prim（普里姆）算法，另一种是Kruskal（克鲁斯卡尔）算法。 本文通过将城市各地点转换成连通图，再将连通图转换成邻接矩阵。在Microsoft Visual C++上，通过输入结点和权值，用普里姆算法获得权值最小边来得到最小生成树，从而在保证各个地点之间能连通的情况下节省所需费用。 本文从分析课题的题目背景、题目意义、题目要求等出发，分别从需求分析、总体设计、详细设计、测试等各个方面详细介绍了系统的设计与实现过程，最后对系统的完成情况进行了总结。 关键字：PRIM算法、最小生成树、邻接矩阵、交通建设
Abstract Connected graph is widely applied in traffic construction, connected graph of minimum spanning tree is the main application.Such as to establish a communication network between the n city, want to consider is how to ensure n points connected under the premise of the most save money, apply to the minimum spanning tree. O figure there are two kinds of minimum spanning tree algorithm, one kind is Prim (she) algorithm, the other is a Kruskal algorithm (Kruskal). In this article, through the city around point into a connected graph, then connected graph is transformed into adjacency matrix.On Microsoft Visual c + +, through the input nodes and the weights, gain weight minimum edge using she algorithm to get minimum spanning tree, which in the case of guarantee every location between connected to save costs. Based on the analysis topic subject background, significance, subject requirements, etc, from requirements analysis, general design, detailed design, testing, and other aspects detailed introduces the system design and implementation process, finally the completion of the system are summarized. Key words: PRIM algorithm, minimum spanning tree, adjacency matrix, traffic construction
邻接矩阵的应用1
目录 前言 (1) 1. 邻接矩阵发展简史 (3) 2．基本概念及记号 (4) 3. 无向图的邻接矩阵 (6) 3.1 无向图的邻接矩阵定义及表示 (6) 3.2 无向图的邻接矩阵的性质 (8) 4. 有向图的邻接矩阵 (9) 4.1 有向图的邻接矩阵的定义及表示 (9) 4.2 有向图的邻接矩阵的性质 (10) 5. 邻接矩阵的重要定理及应用 (11) 6. 邻接矩阵的应用 (13) 6.1 邻接矩阵生成图的遍历序列 (13) 6.2用邻接矩阵生成图的广度优先遍历序列 (15) 6.3 矩阵构造最小生成树 (16) 6.4 用邻接矩阵寻找关键路径 (19) 参考文献 (21) 致谢 (22)
平顶山学院本科毕业论文（设计） 前言 图论最早起源于一些数学游戏的难题研究，如欧拉所解决的哥尼斯堡七桥问题，以及在民间广泛流传的一些游戏难题．这些古老的难题，当时吸引了很多学者的注意．在这些问题研究的基础上又继续提出了著名的四色猜想和汉米尔顿（环游世界）数学难题． 1847年，图论应用于分析电路网络，这是它最早应用于工程科学，以后随着科学的发展，图论在解决运筹学，网络理论，信息论，控制论，博奕论以及计算机科学等各个领域的问题时，发挥出越来越大的作用．在人们的社会实践中，图论已成为解决自然科学、工程技术、社会科学、生物技术以及经济、军事等领域中许多问题的有力工具之一，因此越来越受到数学家和实际工作者的喜爱．我们所学的这一章只是介绍一些基本概念、原理以及一些典型的应用实例，目的是在今后对工程技术有关学科的学习研究时，可以把图论的基本知识、方法作为工具[]1． “图论”是数学的一个分支,它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 图论是一门极有兴趣的学问，其广阔的应用领域涵盖了人类学、计算机科学、化学、环境保护、电信领域等等.严格地讲，图论是组合数学的一个分支，例如，它交叉运用了拓扑学、群论和数论.图论就是研究一些事物及它们之间关系的学科，现实世界中的许多事物能用图来表示其拓扑结构，把实际问题的研究转化为图的研究，利用图论的相关结论 对这些问题作分析或判断[]1. 图论是近二十年来发展十分迅速、应用比较广泛的一个新兴的数学分支，在许多领域，诸如物理学、化学、运筹学、信息论、控制论、计算机等方面甚至在生产生活中都有广泛的应用.因此受到全世界越来越广泛的重视。图论的内容十分丰富，涉及面也比较广. 研究节点和边组成的图形的数学理论和方法，为运筹学的一个分支。图论的基本元素是节点和边（也称线、弧、枝），用节点表示所研究的对象，用 1
图论基础知识
图论基本知识 对于网络的研究，最早是从数学家开始的，其基本的理论就是图 论，它也是目前组合数学领域最活跃的分支。我们在复杂网络的研究中将要遇到的各种类型的网络，无向的、有向的、加权的……这些都可以用图论的语言和符号精确简洁地描述。图论不仅为物理学家提供了描述网络的语言和研究的平台，而且其结论和技巧已经被广泛地移植到复杂网络的研究中。图论，尤其是随机图论已经与统计物理并驾齐驱地成为研究复杂网络的两大解析方法之一。考虑到物理学家对于图论这一领域比较陌生，我在此专辟一章介绍图论的基本知识，同时将在后面的章节中不加说明地使用本章定义过的符号。进一步研究所需要的更深入的图论知识，请参考相关文献[1-5]。 本章只给出非平凡的定理的证明，过于简单直观的定理的证明将 留给读者。个别定理涉及到非常深入的数学知识和繁复的证明，我们将列出相关参考文献并略去证明过程。对于图论知识比较熟悉的读者可以直接跳过此章，不影响整体阅读。 图的基本概念 图G 是指两个集合(V ，E)，其中集合E 是集合V×V 的一个子集。 集合V 称为图的顶点集，往往被用来代表实际系统中的个体，集合E 被称为图的边集，多用于表示实际系统中个体之间的关系或相互作用。若{,}x y E ，就称图G 中有一条从x 到y 的弧（有向边），记为x→
y ，其中顶点x 叫做弧的起点，顶点y 叫做弧的终点。根据定义，从任意顶点x 到y 至多只有一条弧，这是因为如果两个顶点有多种需要区分的关系或相互作用，我们总是乐意在多个图中分别表示，从而不至于因为这种复杂的关系而给解析分析带来困难。如果再假设图G 中不含自己到自己的弧，我们就称图G 为简单图，或者更精确地叫做有向简单图。以后如果没有特殊的说明，所有出现的图都是简单图。记G 中顶点数为()||G V ν=，边数为()||G E ε=，分别叫做图G 的阶和规模，显然有()()(()1)G G G ενν≤-。图2.1a 给出了一个计算机分级网络的示意图，及其表示为顶点集和边集的形式。 图2.1：网络拓扑结构示意图。图a 是10阶有向图，顶点集为 {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，边集为{1→2,1→3,1→4,2→5,2→6,2→7,3→6,4→7,4→8,6→9,7→9,8→10}；图b 是6阶无向图，顶点集为{1,2,3,4,5,6}，边集为{13,14,15,23,24,26,36,56}。 从定义中可以看到，从任意顶点x 到y 不能连接两条或以上 边，本文所讨论的图，均符合上述要求，既均为不含多重边的图。如
图论实现邻接矩阵实验报告C语言
邻接矩阵的生成 一、实验目的 了解邻接矩阵的定义和其基本概念以及构建方式。 二、实验内容 1、根据已知图形的内容输入相关参数生成邻接矩阵； 2、用C语言编程来实现此算法。用下面的实例来调试程序： 三、使用环境 Xcode编译器，编写语言C。 四、编程思路 邻接矩阵表示的是顶点与边的关系，因此需要一个一维数组Vertex[]来保存顶点的相关信息，一个二维数组Edges[][]来保存边的权植，因为C语言二维数组的输出需要用循环语句，因此为了方便，构造一个输出函数Out，用来打印数组各元素的数值。
五、调试过程 1.程序代码： #include
图论最短路径分析及应用
最短路问题及其应用 1 引言 图论是应用数学地一个分支，它地概念和结果来源非常广泛，最早起源于一些数学游戏地难题研究，如欧拉所解决地哥尼斯堡七桥问题，以及在民间广泛流传地一些游戏难题，如迷宫问题、博弈问题、棋盘上马地行走路线问题等．这些古老地难题，当时吸引了很多学者地注意．在这些问题研究地基础上又继续提出了著名地四色猜想和汉米尔顿（环游世界）数学难题． 1847年，图论应用于分析电路网络，这是它最早应用于工程科学，以后随着科学地发展，图论在解决运筹学，网络理论，信息论，控制论，博弈论以及计算机科学等各个领域地问题时，发挥出越来越大地作用．在实践中，图论已成为解决自然科学、工程技术、社会科学、军事等领域中许多问题地有力工具之一. 最短路问题是图论理论地一个经典问题.寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小地路.最短路不仅仅指一般地理意义上地距离最短,还可以引申到其它地度量,如时间、费用、线路容量等. 最短路径算法地选择与实现是通道路线设计地基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域地研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题地范畴之中.经典地图论与不断发展完善地计算机数据结构及算法地有效结合使得新地最短路径算法不断涌现. 2 最短路 2.1 最短路地定义 对最短路问题地研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权图()0 w≥地有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra在1959年首次提出地, ij 该算法能够解决两指定点间地最短路,也可以求解图G中一特定点到其它各顶点地最短路.后来海斯在Dijkstra算法地基础之上提出了海斯算法.但这两种算法都不能解决含有负权地图地最短路问题.因此由Ford提出了Ford算法,它能有效地解决含有负权地最短路问题.但在现实生活中,我们所遇到地问题大都不含负权,所以我们在()0 w≥地情况下选择Dijkstra算法. ij 定义①1若图G=G(V,E)中各边e都赋有一个实数W(e),称为边e地权,则称这
图论知识及运用举例
图论知识及运用举例 1 概论 图论中的“图”是指某类具体事物和这些事物之间的联系。如果我们用点表示这些具体事物，用连接两点的线段（直的或曲的）表示两个事物的特定的联系，就得到了描述这个“图”的几何形象。图论为任何一个包含了一种二元关系的离散系统提供了一个数学模型，借助于图论的概念、理论和方法，可以对该模型求解。 图是运筹学（Operations Research ）中的一个经典和重要的分支，所研究的问题涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。下面将要讨论最短路问题、最大流问题、最小费用流问题和匹配问题等。 2 图的基本概念 2.1 无向图 一个无向图(undirected graph)G 是由一个非空有限集合)(G V 和)(G V 中某些元素的无序对集合)(G E 构成的二元组，记为))(),((G E G V G =。其中},,,{)(21n v v v G V =称为图G 的顶点集（vertex set ）或节点集（node set ）， )(G V 中的每一个元素),,2,1(n i v i =称为该图的一个顶点（vertex ）或节点（node ）；},,,{)(21m e e e G E =称为图G 的边集（edge set ），)(G E 中的每一个元素k e (即)(G V 中某两个元素j i v v ,的无序对) 记为),(j i k v v e =或i j j i k v v v v e == ),,2,1(m k =，被称为该图的一条从i v 到j v 的边（edge ）。 当边j i k v v e =时，称j i v v ,为边k e 的端点，并称j v 与i v 相邻（adjacent ）；边k e 称为与顶点j i v v ,关联（incident ）。如果某两条边至少有一个公共端点，则称这两条边在图G 中相邻。 边上赋权的无向图称为赋权无向图或无向网络（undirected network ）。我们对图和网络不作严格区分，因为任何图总是可以赋权的。 一个图称为有限图，如果它的顶点集和边集都有限。图G 的顶点数用符号||V 或)(G ν表示，边数用||E 或)(G ε表示。 当讨论的图只有一个时，总是用G 来表示这个图。从而在图论符号中我们常略去字母G ，例如，分别用ν,,E V 和ε代替)(),(),(G G E G V ν和)(G ε。 端点重合为一点的边称为环(loop)。 一个图称为简单图(simple graph)，如果它既没有环也没有两条边连接同一对顶点。 2.2 有向图 定义 一个有向图（directed graph 或 digraph ）G 是由一个非空有限集合V 和V 中某些元素的有序对集合A 构成的二元组，记为),(A V G =。其中},,,{21n v v v V =称为图G 的顶点集或节点集， V 中的每一个元素),,2,1(n i v i =称为该图的一个顶点或节点；},,,{21m a a a A =称为图G 的弧集（arc set ），A 中的每一个元素k a (即V 中某两个元素j i v v ,的有序对) 记为),(j i k v v a =或),,2,1(n k v v a j i k ==，被称为该图的一条从i v 到j v 的弧（arc ）。 当弧j i k v v a =时，称i v 为k a 的尾（tail ），j v 为k a 的头（head ），并称弧k a 为i v 的出弧（outgoing arc ），为j v 的入弧（incoming arc ）。 对应于每个有向图D ，可以在相同顶点集上作一个图G ，使得对于D 的每条弧，G 有一条有相同端点的边与之相对应。这个图称为D 的基础图。反之，给定任意图G ，对于它的每个边，给其端点指定一个顺序，从而确定一条弧，由此得到一个有向图，这样的有向图称为G 的一个定向图。 以下若未指明“有向图”三字，“图”字皆指无向图。 2.3 完全图、二分图
邻接矩阵在计算机学科中的应用
河北民族师范学院 毕业论文(设计) 论文题目:图的邻接矩阵在计算机学科中的应用 作者:李中欢 指导教师:李淑华 所在系部:数学与计算机系 专业:数学与应用数学 年级班级:2010级2班 完成时间:2014年4月20号
郑重声明 本人的毕业论文(设计)是在指导教师郝玲的指导下独立撰写完成的。如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为，本人愿意承担由此产生的各种后果，直至法律责任，并愿意通过网络接受公众的监督。特此郑重声明。 毕业论文（设计）作者（签名）： 2014年4月6日
目录 标题 (1) 中文摘要 (1) 前言 (1) 1 基本定义与定理 (1) 2 图的邻接矩阵定义 (2) 3.1用邻接矩阵求最小生成树 (3) 3.1.1最小生成树 (3) 3.1.2用邻接矩阵构造最小生成树 (3) 3.1.3邻接矩阵构造最小生成树的基本步骤 (4) 3.1.4应用举例 (4) 3.2基于邻接矩阵的拓扑排序算法 (5) 3.2.1拓扑排序 (5) 3.2.2基于邻接矩阵的拓扑排序算法处理过程 (6) 3.2.3构造顶点间关系的邻接矩阵 (6) 3.2.4拓扑排序算法 (7) 3.3邻接矩阵寻找关键路径 (9) 3.3.1关键路径 (9) 3.3.2利用邻接矩阵寻找关键路径的基本步骤 (9) 3.3.3应用举例 (10) 3.4基于邻接矩阵的最短通路算法 (11) 3.4.1最短通路 (11)
3.4.2带权邻接矩阵的“点加”运算及几何意义 (11) 3.4.3两点间最短通路的求解算法 (12) 3.4.4得出程序代码（C语言描述） (13) 总结 (15) 参考文献 (16) 致谢 (17) 外文页 (18)
图论讲义第7章-平面图
第七章 平面图 §7.1 平面图的概念 定义7.1.1 如果图G 能画在曲面S 上，使得任意两边互不交叉，则称G 可嵌入曲面S 。若图G 可嵌入平面，则称G 是可平面图或平面图，画出的无交叉边的图形称为图G 的平面嵌入。 例如，下面是三个平面图及其平面嵌入。 根据定义，下列定理是显然的。 定理7.1.1 若图G 是平面图，则G 的任何子图都是平面图。 定理7.1.2 若图G 是非平面图，则G 的任何母图都是非平面图。 定理7.1.3 若图G 是平面图, 则在G 中添加重边或环边后所得之图仍是平面图。 注：由以上定理知 (1) K n ( n ≤4 ) 和 K 1,n (n ≥ 1)及其所有子图都是平面图。 (2) 环边和重边不影响图的平面性。故以下讨论平面性时总假定图G 是简单图。 定义7.1.2 设图G 是平面图 (已平面嵌入)，G 的边将平面划分出的若干区域都称为图G 的面。其中面积无限的面称为无限面或外部面，面积有限的面称为有限面或内部面。包围一个面的所有边称为该面的边界。一个面边界上的边数称为该面的次数 (割边按两次计)，面R 的次数记为deg (R )。 定理7.1.4 平面图G 中所有面的次数之和等于G 的边数的两倍，即 其中R 1, R 2, … , R r 是G 的所有面。 证明： 对G 的任何一条边e ，若e 是两个面 R i 和 R j 的公共边界，则在计算R i 和 R j 的次数时，e 各提供了1；若e 只是某一个面的边界，则在计算该面的次数时，e 提供了2。可见每条边在计算总次数时，都提供2。因而结论成立。 1 deg()2().r i i R G ε==∑
浅谈图论中邻接矩阵的应用
浅谈图论中邻接矩阵的应用 [摘要] 使用邻接矩阵求解有关实际问题符合数学中数形结合的思想,对于更好地理解问题,思考问题从而求解问题具有现实意义。图论知识的应用是相当广泛的,它是数学的重要分支,使今年来较为活跃的数学分支。这个问题其实也是一个数学游戏问题,是源于生活,高于生活。图论作为组合数学的一分支,与其他数学分支,如矩阵论,概率论,拓扑学数值分析都有着重要的联系。 [关键字] 邻接矩阵、算法、连通性、最小生成树 1、引言 首先介绍图论中邻接矩阵的一个重要定理: G是一个图,V (G)为G的顶点集, E(G)为G的边集。设G中有n个顶 点,v1,v2,…,vn;A=(aij)n ×n为G的邻接距阵, 其中 定理1:设A (G)为图G的邻接距阵,则G中从顶点vi 到顶点vj,长度为k的道路的Ak条数为中的i行j列元素。 证:对k用数学归纳法 k =1时,显然结论成立;假设k时,定理Al.A= Al+1成立,考虑k +1的情形。 记Al的i行j列元素为l≥2,因为所以 (1) 而从vi,vj到长k +1的道路无非是从vi 经k步到某顶点vl(1≤l≤n),再从vl走一步到vj; 由归纳假设从vl到vj长为k的道路共计而从vl到vj 长为1的道路为aij条,所以长为k+1的vl经过k部到vi再一步到vj的道路共有条故从 vi经k +1步到vj的路径共有
1、邻接矩阵现实问题中的运用 锁具装箱问题 某厂生产一种弹子锁具,每个锁具的钥匙有5个槽,每个槽的高度从{1, 2, 3, 4, 5, 6}6个数(单位略)中任取一数由于工艺及其他原因,制造锁具时对5个槽的高度还有两个限制:至少有3个不同的数,相邻两槽的高度之差不能为5,满足以上条件制造出来的所有互不相同的锁具称为一批。销售部门在一批锁具中随意地取每60个装一箱出售。问每一批具有多少个,装多少箱。 分析:锁具装箱这个问题是一个排列组合的数学问题,但在这里我们用图论中的邻接矩阵方法来解决这个问题。每把锁都有5个槽,每个槽有6个高度,至少有三个不同高度的槽。且相邻槽高差不为。我们先求出无相邻高5差为5的锁具数量,再减去仅有一个、两个槽高的锁具数目。 先计算由1, 2, 3, 4, 5, 6构成无1, 6相邻的情况的数目。为此,构造一个6节点的图:将1, 2, 3, 4, 5, 6这6个数作为6个节点,当两个数字可以相邻时,这两个节点之间加一条边,每个节点有自己到自己的一条边。我们得到了锁具各槽之间的关系示意图(见图1)。 由图我们可以试着画出这个图的邻接矩阵来: 邻接矩阵A的所有元素之和表示两个槽高无1, 6相邻的锁具的个数,每个无1, 6相邻的5位数与图1中长度为4的一条链1 - 1对应,如12345, 11111, 22335等。A的k次方中各元素之和就是长度为k的链的个数。事实上,从这2个具体问题可以看出, A 中第i行第j列 的元素指从i开始经过两条边到达j的链数,即从i开始经过一条边到k,再 从k经过一条边达到j, i和j就决定了中间顶点k的数目。于是,利用Matlab就很容易得到。
图论在实际生活中的应用
摘要 寻找最短的路径到达想要去的地方在这个快节奏的时代已经变得越来越重要，它对于节约人们的时间成本具有重要意义。当前城市的规模越来越大，交通道路状况也越来越复杂，从一个地方到另一个地方可能有很多种路径，如何从众多的路径中选择距离最短或者所需时间最短的路径便成了人们关注的热点。能够选择出一条最符合条件的路径会给我们的日常生活带来极大地方便。本文就通过找重庆邮电大学几个代表性地点之间寻找最短距离路径为例，介绍经典的最短路径算法Floyd算法及其算法的实现。 关键字：最优路径，Floyd算法，寻路
一、图论的基本知识 图论起源于举世闻名的柯尼斯堡七桥问题。在柯尼斯堡的普莱格尔河上面有七座桥将河中的岛及岛与河岸是连接起来的,有一个问题是要从这四块陆地中任何一块开始，通过每一座桥而且正好只能一次，再回到起点。然而许多人经过无数次的尝试都没有成功。在1736年欧拉神奇般的解决了这个问题，他用抽像分析法将这个问题化为第一个图论问题：即用点来代替每一块陆地，将每一座桥用联接相应的两个点的一条线来代替，所以相当于得到一个“图”（如下图）。 柯尼斯堡七桥图 桥转换成图 欧拉证明了这个问题是没有解的，并且推广了这个问题，给出了对于一个给定的图可以某种方式走遍的判定法则。这项工作使得欧拉成为图论〔及拓扑学〕的创始人。 图论其实也是一门应用数学，它的概念和结果来源非常广泛，既有来自生产实践的问题，也有来自理论研究的问题。它具有以下特点：蕴含了丰富的思想、漂亮的图形以及巧妙的证明；涉及的问题很多而且广泛，问题外表简单朴素，本质上却十分复杂深刻；解决问题的方法是千变万化，非常灵活，常常是一种问题就有一种解法。图论研究的内容非常广泛，如图的连通性、遍历性、图的计数、图的着色、图的极值问题、图的可平面性等。历史上参与研究图论问题的人既有许多天才的数学家，也有不少的业余爱好者。 那么什么是图论中的图呢？在日常生活、生产活动以及科学研究中，人们常用点表示事物，用点与点之间是否有连线表示事物之间是否是有某种关系，这样构成的图形就是图论中的图。其实，集合论中的二元关系的关系图都是图论中的图，在这些图中，人们只关心点与点之间是否有连线，而不关心点的位置，以及连线的曲直。这就是图论中的图与几何中的图形的本质区别。 C A B D (b)