第一章 图的基本概念(5)——极图理论简介

地图学原理复习资料第一章引论1、地图的定义：地图是按照一定的数学法则，将地球（或星体）表面上的空间信息，经概括综合，以可视化、数字或触摸的符号形式，缩小表达在一定载体上的图形模型，用以传输、模拟和认识客观世界的时空信息。

2、地图的基本特征：(1)严密的数学法则；（2）特定的符号系统；（3）科学的地图概括；（4）独特的传输信息的通道。

地图投影方法、比例尺和控制方向构成了地图的数学法则，它是地图制图的基础。

3、地图的构成要素：（1）数学要素（地图投影、坐标网、比例尺、控制点等）；（2）地理要素①普通地图包括（水系、地貌、土质植被、居民地、交通线境界线等自然和社会经济内容）②专题地图包括（专题要素和底图要素）；（3）图边要素（图名、图号、图例、接图表、图廓、分度带、比例尺、附图、坡度角、成图时间及单位、有关资料说明等）。

4、地图的功能：（1）获取认知信息功能；（2）模拟客观世界的功能；（3）传输信息功能；（4）载负信息功能；（6）感受信息功能。

5、现代地图学定义：以地学信息传输与地学可视化为手段，以区域综合制图与地图概括为核心，以地图的科学认知和分析应用为目的，研究地图的理论实质、制图技术与使用方法的综合性学科。

第二章地图的数学基础1、地球形状的三级逼近：（1）地球形状的一级逼近——大地水准面：人们设想当海洋静止时，平均海水面穿过大陆和岛屿，形成一个闭合的曲面，该面上的各点与重力方向（铅垂线）成正交，这就是大地水准面。

大地水准面所包围的球体，叫大地球体。

意义: （1. 地球形体的一级逼近：对地球形状的很好近似，其面上高出与面下缺少的相当。

（2. 起伏波动在制图学中可忽略：对大地测量和地球物理学有研究价值，但在制图业务中，均把地球当作正球体。

（3. 重力等位面：可使用仪器测得海拔高程（某点到大地水准面的高度）。

（2）地球形状的二级逼近——地球椭球体：假想一个扁率极小的椭圆，绕大地球体短轴旋转所形成的规则椭球体称之为地球椭球体意义：地球椭球体表面是一个规则的数学表面，可以用数学公式表达，所以在测量和制图中就用它替代地球的自然表面，用于测量计算的基准面。

第四篇图论
什么是图论
定义
✓图论（Graph Theory）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；用点表示事物，用连接两点的线表示相应两个事物间的关系。

✓从一般意义而言，它描述了客观世界中的拓扑结构。

什么是图论
人们常称1736年是图论历史元年，因为在这一年瑞士数学家欧拉（Euler）发表了图论的首篇论文——《哥尼斯堡七桥问题无解》，所以人们普遍认为欧拉是图论的创始人。

1936年，匈牙利数学家寇尼格（Konig）出版了图论的第一部专著《有限图与无限图理论》，这是图论发展史上的重要的里程碑，它标志着图论将进入突飞猛进发展的新阶段。

哥尼斯堡七桥问题
18 世纪在哥尼斯堡城( 今俄罗斯加里宁格勒) 的普莱格尔河上有7 座桥，将河中的两个岛和河岸连结，如图所示。

城中的居民经常沿河过桥散步，于是提出了一个问题：能否一次走遍7 座桥，而每座桥只许通过一次，最后仍回到起始地点。

这就是著名的哥尼斯堡七桥问题。

图论的应用
计算机科学、物理学、化学、运筹学、信息论、控制论、网络通讯、社会科学以及经济管理、军事、国防、工农业生产等方面都得到广泛的应用。

1936年，匈牙利数学家寇尼格（Konig）出版了图论的第一部专著《有限图与无限图理论》，这是图论发展史上的重要的里程碑，它标志着图论将进入突飞猛进发展的新阶段。

图论的知识体系概图
第十章图的基本概念
本章各节间的关系概图
图的基本概念在计算机科学技术相关领域的应用。

图论知识点总结笔记一、图的基本概念1. 图的定义图是由节点（顶点）和连接节点的边构成的一种数据结构。

图可以用来表示各种关系和网络，在计算机科学、通信网络、社交网络等领域有着广泛的应用。

在图论中，通常将图记为G=(V, E)，其中V表示图中所有的节点的集合，E表示图中所有的边的集合。

2. 节点和边节点是图中的基本单位，通常用来表示实体或者对象。

边是节点之间的连接关系，用来表示节点之间的关联性。

根据边的方向，可以将图分为有向图和无向图，有向图的边是有方向的，而无向图的边是没有方向的。

3. 度度是图中节点的一个重要度量指标，表示与该节点相连的边的数量。

对于有向图来说，可以分为入度和出度，入度表示指向该节点的边的数量，出度表示由该节点指向其他节点的边的数量。

4. 路径路径是图中连接节点的顺序序列，根据路径的性质，可以将路径分为简单路径、环路等。

在图论中，一些问题的解决可以归结为寻找合适的路径，如最短路径问题、汉密尔顿路径问题等。

5. 连通性图的连通性是描述图中节点之间是否存在路径连接的一个重要特征。

若图中每一对节点都存在路径连接，则称图是连通的，否则称图是非连通的。

基于图的连通性，可以将图分为连通图和非连通图。

6. 子图子图是由图中一部分节点和边组成的图，通常用来描述图的某个特定属性。

子图可以是原图的结构副本，也可以是原图的子集。

二、图的表示1. 邻接矩阵邻接矩阵是一种常见的图表示方法，通过矩阵来表示节点之间的连接关系。

对于无向图来说，邻接矩阵是对称的，而对于有向图来说，邻接矩阵则不一定对称。

2. 邻接表邻接表是另一种常用的图表示方法，它通过数组和链表的组合来表示图的节点和边。

对于每一个节点，都维护一个邻接点的链表，通过链表来表示节点之间的连接关系。

3. 关联矩阵关联矩阵是另一种图的表示方法，通过矩阵来表示节点和边的关联关系。

关联矩阵可以用来表示有向图和无向图，是一种比较灵活的表示方法。

三、常见的图算法1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常见的图遍历算法，通过递归或者栈的方式来遍历图中所有的节点。

电⼦科技⼤学《图论及其应⽤》复习总结--第⼀章图的基本概念⼀、重要概念图、简单图、图的同构、度序列与图序列、偶图、补图与⾃补图、两个图的联图、两个图的积图1.1 图⼀个图G定义为⼀个有序对(V, E)，记为G = (V, E)，其中（1）V是⼀个有限⾮空集合，称为顶点集或边集，其元素称为顶点或点；（2）E是由V中的点组成的⽆序点对构成的集合，称为边集，其元素称为边，且同⼀点对在E中可出现多次。

注：图G的顶点数（或阶数）和边数可分别⽤符号n(G) 和m(G)表⽰。

连接两个相同顶点的边的条数，叫做边的重数。

重数⼤于1的边称为重边。

端点重合为⼀点的边称为环。

1.2 简单图⽆环⽆重边的图称为简单图。

（除此之外全部都是复合图）注： 1.顶点集和边集都有限的图称为有限图。

只有⼀个顶点⽽⽆边的图称为平凡图。

其他所有的图都称为⾮平凡图。

边集为空的图称为空图。

2.n阶图：顶点数为n的图，称为n阶图。

3.(n, m) 图：顶点数为n的图，边数为m的图称为(n, m) 图1.3 邻接与关联：顶点u与v相邻接：顶点u与v间有边相连接(u adj v)；其中u与v称为该边的两个端点。

注：1.规定⼀个顶点与⾃⾝是邻接的。

2.顶点u与边e相关联：顶点u是边e的端点。

3.边e1与边e2相邻接：边e1与边e2有公共端点。

1.4 图的同构设有两个图G1=(V1,E1)和G2=(V2,E2),若在其顶点集合间存在双射，使得边之间存在如下关系：u1,v1∈V1,u2,v2∈ V2 ，设u1↔u2，v1↔v2,; u1v1∈E1 当且仅当u2v2∈E2,且u1v1与u2v2的重数相同。

称G1与G2同构，记为：G1≌G2注：1、图同构的两个必要条件： (1) 顶点数相同；(2) 边数相同。

2、⾃⼰空间的理解：通过空间的旋转折叠可以进⾏形态转换1.5 完全图、偶图1、在图论中，完全图是⼀个简单图，且任意⼀个顶点都与其它每个顶点有且只有⼀条边相连接。

高中图论知识点总结图论是离散数学中的一个重要分支，是研究图与网络结构的数学理论。

图论的研究对象是图，图由顶点集合和边集合组成，通过顶点和边的连接关系描述了事物之间的关系。

图论在计算机科学、网络科学、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

下面将对高中图论的知识点进行总结。

一、图的基本概念1.1 图的定义图（Graph）是由非空的顶点集和边集组成的一个数学模型。

无向图是边不带方向的图，有向图是边带有方向的图，边上有权值的图称为加权图。

1.2 图的表示图可以通过邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。

邻接矩阵是将图的边关系存储在一个二维数组中，邻接表是将每个顶点的邻接顶点列表存储在链表或数组中。

1.3 图的分类图可以根据边的性质分为简单图、多重图、完全图等不同类型。

二、图的遍历2.1 深度优先搜索深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历图或树的算法，通过递归或栈的方式实现。

DFS从某一顶点出发，访问它的一个邻接点，然后再访问这个邻接点的一个邻接点，依次进行下去，直到不能继续为止。

DFS的应用包括路径查找、连通性判断、拓扑排序等。

2.2 广度优先搜索广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历图或树的算法，通过队列的方式实现。

BFS从某一顶点出发，先访问它的所有邻接点，然后再依次访问这些邻接点的所有未被访问的邻接点，依次进行下去，直到不能继续为止。

BFS的应用包括最短路径查找、连通性判断等。

三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法，通过维护一个距离数组和一个已访问顶点集合来不断更新到达各顶点的最短路径。

Dijkstra算法适用于边权值非负的加权图。

3.2 Floyd算法Floyd算法是一种用于求解所有顶点对之间的最短路径的算法，通过动态规划的方式实现。

Floyd算法适用于有向图和无向图。

四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法是一种用于求解无向连通图的最小生成树的算法，通过维护一个顶点集合和一个边集合来逐步构建最小生成树。

图示理论的基本概念有哪些图示理论是一种描述图示或图表结构和组织的理论框架。

它主要用于研究和解释图示的设计原则、信息传递效果以及读者对图示的理解和解释。

图示理论的基本概念包括以下几个方面。

1. 图示：图示是使用图形、符号和文字等可视元素来表示和传达信息的一种方式。

它可以是各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼状图等。

图示可以通过可视化的方式更直观地呈现数据和信息。

2. 可视元素：可视元素是构成图示的基本组成部分，包括各种形状、颜色、大小、位置、线条等。

不同的可视元素可以通过组合和变化来表达不同的含义和信息。

3. 结构：结构是图示中可视元素之间的关系和组织方式。

图示的结构可以影响读者对信息的感知和理解。

各种图示结构有线性结构、层次结构、网络结构等，每种结构都有不同的应用场景和优劣势。

4. 配色：配色是图示中使用的颜色的选择和组合方式。

合适的配色方案可以增强图示的可读性和吸引力，使信息更易于被读者接受和理解。

5. 布局：布局是指图示中可视元素的空间位置和排列方式。

合理的布局可以使信息的关系更清晰，并帮助读者更容易获得整体的信息。

6. 层次：层次是指在图示中不同元素之间的层次关系。

通过合理的层次安排，可以使读者更容易辨别出重要的元素和信息。

7. 交互：交互是指读者与图示之间的互动操作。

交互可以使读者参与到图示的探索和解释过程中，更好地理解和利用图示中的信息。

图示理论的研究也涉及到读者对图示的认知和解释过程。

读者的认知和解释受到自身知识、经验和语言等因素的影响。

图示理论的研究旨在通过深入理解读者的认知特点和信息需求，提高图示的设计和使用效果。

总结起来，图示理论的基本概念包括图示、可视元素、结构、配色、布局、层次和交互等方面。

这些概念对于设计和解释图示时的各个环节都有指导意义，能够帮助我们更好地理解和应用图示。

图论基本知识简介对于网络的研究，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。

第一节 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≤-。