图论及其应用(精)

图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支，研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。

图论的应用广泛，涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。

本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。

图的基本概念图由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，记作G=(V, E)，其中V为顶点的集合，E为边的集合。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图有向图中的边具有方向性，即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。

有向图可以表示一种有序的关系，比如A到B有一条边，但B到A可能没有边。

有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

无向图无向图中的边没有方向性，任意两个顶点之间都有相互连接的边。

无向图可以表示一种无序的关系，比如A与B有一条边，那么B与A之间也有一条边。

无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。

常用图论算法图论中有许多经典的算法，其中一些常用的算法包括：深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。

通过从起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深入图中的顶点，直到无法再继续前进时，返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。

DFS可以用于判断图是否连通，寻找路径以及检测环等。

广度优先搜索（BFS）广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。

不同于深度优先搜索，广度优先搜索逐层遍历顶点，先访问离起始顶点最近的顶点，然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点，以此类推。

BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。

最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。

其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法（Dijkstra’s A lgorithm）和弗洛伊德算法（Floyd’s Algorithm）。

迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图，而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。

最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。

其中最常用的算法是普里姆算法（Prim’s Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal’s Algorithm）。

图论及其应用班级：图论1班学院：软件学院学号：2014110993姓名：张娇图论从诞生至今已近300年，但很多问题一直没有很好地解决。

随着计算机科学的发展，图论又重新成为了人们研究讨论的热点，图形是一种描述和解决问题直观有效的手段，这里给出图论在现实生活中的一些应用。

虽然最早的图论问题追溯1736年(哥尼斯堡七桥间题)，而且在19世纪关于图论的许多重要结论已得出。

但是直到20世纪20年代图论才引起广大学者的注意并得以广泛接受和传播。

图论即形象地用一些点以及点与点之间的连线构成的图或网络来表示具体问题。

利用图与网络的特点来解决系统中的问题，比用线性规划等其他模型来求解往往要简单、有效得多。

图论就是研究图和网络模型特点、性质和方法的理论。

图论在许多领域,诸如物理、化学、运筹学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学以及经济管理等各方面都有广泛的应用,它已经广泛地应用于实际生活、生产和科学研究中。

下面对最大流问题进行探究。

最大流问题主要探究最大流问题的Ford-Fulkerson解法。

可是说这是一种方法，而不是算法，因为它包含具有不同运行时间的几种实现。

该方法依赖于三种重要思想：残留网络，增广路径和割。

在介绍着三种概念之前，我们先简单介绍下Ford-Fulkerson方法的基本思想。

首先需要了解的是Ford-Fulkerson是一种迭代的方法。

开始时，对所有的u,v属于V，f(u,v)=0(这里f(u,v)代表u到v的边当前流量)，即初始状态时流的值为0。

在每次迭代中，可以通过寻找一个“增广路径”来增加流值。

增广路径可以看做是从源点s到汇点t之间的一条路径，沿该路径可以压入更多的流，从而增加流的值。

反复进行这一过程，直到增广路径都被找出为止。

举个例子来说明下，如图所示，每条红线就代表了一条增广路径，当前s到t的流量为3。

当然这并不是该网络的最大流，根据寻找增广路径的算法我们其实还可以继续寻找增广路径，最终的最大流网络如下图所示，最大流为4。

图论综述一、简介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G=（V,E）是一个二元组（V,E）使得E⊆[V]的平方，所以E的元素是V的2-元子集。

集合V中的元素称为图G的定点（或节点、点），而集合E的元素称为边（或线）。

通常，描绘一个图的方法是把定点画成一个小圆圈，如果相应的顶点之间有一条边，就用一条线连接这两个小圆圈，如何绘制这些小圆圈和连线时无关紧要的，重要的是要正确体现哪些顶点对之间有边，哪些顶点对之间没有边。

图论本身是应用数学的一部份，因此，历史上图论曾经被好多位数学家各自独立地建立过。

关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论著中，他所考虑的原始问题有很强的实际背景。

目前，图论已形成很多分支：如随机图论、网络图论、代数图论、拓扑图论、极值图论等。

图论的应用已经涵盖了人类学、计算机科学、化学、环境保护、非线性物理、心理学、社会学、交通管理、电信以及数学本身等。

二、基本内容2.1 图的基本概念本章首先介绍了图的一些基本性质和一些不同模型的图，包括偶图，完全图和补图，引入了定点度的来描述图的性质。

其次介绍了子图的相关概念，介绍了图的一些基本运算规则，对图的路和连通性进行了阐释。

紧接着讲解了最短路算法，定义设G为边赋权图。

u与v是G中两点，在连接u与v的所有路中，路中各边权值之和最小的路，称为u与v间的最短路。

图的代数表示，包括图的邻接矩阵和图的关联矩阵。

最后对极图理论进行了简介，主要介绍了极值图论中的一个经典结论——托兰定理。

2.2 树本章主要介绍了树的概念与性质，阐述了生成树与最小生成树的基本概念与一些常用结论与定理。

树是不含圈的无圈图，也是连通的无圈图。

树是图论中应用最为广泛的一类图。

在理论上，由于树的简单结构，常常是图论理论研究的“试验田”。

重要课题。
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第八章 图论及其应用 例如图8-5中（a）与（b）均有6个结点，5条边；3个1度结点
，2个2度结点，1个3度结点。 满足上述3个条件，然而并不同构。
因为在图8-5（a）中的结点x应和图8-5（b）中结点y对应， 它们的度数均为3，而图8-5（a）中的结点x与两个度数为1 的结点邻接，图8-5（b）中结点y仅与一个度数为1的结点
E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7},
e1=(a,b),e2=(a,c),e3=(b,d),e4=(b,c),e5=(d,c),e6=(a,d),
e7=(b,b)
则图G可用图(a)或(b)表示。
一个图G可用一个图形来
表示且表示形式不唯一
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第八章 图论及其应用
有向图与无向图
• 在图G中，如果每条边都是有向边，则称该图为有向图； • 若每条边都是无向边，则称该图为无向图； • 如果有些边是有向边，另一些边是无向边，图G称为混合
•
(1)
(2)
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第八章 图论及其应用 图之间的同构关系具有自反性、对称性和传递性.
若两图同构，则两图必然满足： （1）有相同结点数目； （2）有相同边数； （3）度数相同的结点数目相同； （4）有相同重数的边数相同，等等。
但这仅仅是必要条件而不是充分条件。
寻找一种简单 有效的方法来 判定图的同构， 至今仍是图论 中悬而未决的
• 若边e所对应的结点对是有序对〈a,b〉,则称e是有向边。a叫 边e的始点,b叫边e的终点,统称为e的端点。 • 若边e所对应的结点对是无序对(a,b) ,则称e是无向边。 • 这时统称e关联顶点a和b，端点a和b是邻接的。
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第八章 图论及其应用
例 设G=〈V,E〉,其中V={a,b,c,d},

χ（G）表示。若χ（G）=k，就称G是k-点可 色图。
顶点染色
定理：对于任何一个图χ（G）≤ω（G）。 ω（G）为图G的团数，用来描述χ（G）的下 界，其中ω（G）=max{k|Kk属于G}。
顶点染色
给定图G=（V，E）的一个k-点染色。用Vi表示G中染以 第i色的顶点集合（i=1,2，…，k），则每个Vi都是G 的独立集。因而G的每一个K-点染色对应V(G)的一个划 分[V1,V2,…,Vk]，其中每一个Vi是一个独立集。反之 ，给出V(G)的这样一个划分（V1,V2,…,Vk），其中每 一个Vi均是独立集（1≤i≤k），则相应得到G的一个k点染色，称V(G)的这样一个划分为G的一个色划分，每 一个Vi称为色类。因此，G的色数χ(G)就是使这种划 分成为可能最小自然数k。
推论：若G是p(G) 3且g(G) 3的平图，则 q(G) g(G) ( p(G) 2)。 g(G) 2
平面图的性质
推论：任何一个简单平面图G，有 q(G)≤3p(G)-6
推论：设G是简单平面图，则δ(G)≥6.
定理：仅存在5种正多面体，即正四面体、正 方体、正八面体、正十二面体和正二十面体。
定理：每一个平面的色数不超过5
边染色
定义：无环图G的一个正常染色k-边染色（简 称k-边染色）是指一个映射φ：E(G)→{1,2， …，k}，使对G中任意两条相邻的边e1和e2，有 φ(e1)≠φ(e2)。若G有一个正常k-边染色，则 称G是k-边染色的。G的边色数是指G为k-边染 色的最小整数k的值，记为
χ'(G)。若χ'(G)=k，则称G是k-边可色的。
边染色
设G有一个正常k-边染色，置Ei为G中所有染 以第i种颜色的边的全体，则E1，E2，…，Ek 是G的k个边不相交的对集，并且

图和子图 图和简单图图 G = (V, E)V ---顶点集，ν---顶点数12ε E ---边集， ε---边数例。

左图中， V={a, b,......,f}, E={p,q, ae, af,......,ce, cf} 注意， 左图仅仅是图G 的几何实现（代表）， 它们有无穷多个。

真正的 图G 是上面所给出式子，它与顶点的位置、边的形状等无关。

不过今后对两者将经常不加以区别。

称 边 ad 与顶点 a (及d) 相关联。

也称 顶点 b(及 f) 与边 bf 相关联。

称顶点a 与e 相邻。

称有公共端点的一些边彼此相邻，例如p 与af 。

环（loop ，selfloop ）：如边 l 。

棱（link ）：如边ae 。

重边：如边p 及边q 。

简单图：（simple graph ）无环，无重边 平凡图：仅有一个顶点的图（可有多条环）。

一条边的端点：它的两个顶点。

记号：νε()(),()().G V G G E G ==。

习题1.1.1 若G 为简单图，则εν≤⎛⎝ ⎫⎭⎪2 。

1.1.2 n ( ≥ 4 )个人中，若每4人中一定有一人认识其他3人，则一定有一 人认识其他n-1人。

同构在下图中， 图G 恒等于图H , 记为 G = H ⇔ VG)=V(H), E(G)=E(H)。

图G 同构于图F ⇔ V(G)与V(F), E(G)与E(F)之间 各 存在一一对应关系，且这二对应关系保持关联关系。

记为 G ≅F。

注 往往将同构慨念引伸到非标号图中，以表达两个图在结构上是否相同。

de f G = (V , E )yz w cG =(V , E )w cyz H =(V ’, E ’)’a ’c ’y ’e ’z ’F =(V ’’, E ’’)注 判定两个图是否同构是NP-hard 问题。

完全图(complete graph) Kn空图（empty g.） ⇔ E = ∅ 。

V’ ( ⊆ V) 为独立集 ⇔ V’中任二顶点都互不相邻。

数学中的图论及其应用图论是一门数学基础理论，用来描述事物之间的关联。

图论主要研究节点之间的连接关系和路径问题。

它的研究对象是图，图是由节点和边组成的，边表示节点之间的连接关系，节点表示事物。

图论是一种十分实用的数学工具，它是计算机科学、物理学、化学、生物学、管理学等领域的重要工具，也是人工智能和网络科学等领域的基础。

一、图论的基本概念1.1 图图是由节点和边组成的，表示事物之间的关系。

节点是图中的基本元素，用点或圆圈表示；边是连接节点的元素，用线或箭头表示。

1.2 有向图和无向图有向图是指边有方向的图，每一条边用有向箭头表示；无向图是指边没有方向的图，每一条边用线表示。

1.3 节点的度和邻居节点节点的度是指与节点相连的边的数量，具有相同度的节点称为同阶节点；邻居节点是指与节点相连的节点。

1.4 遍历和路径遍历是指从起点出发访问图中所有节点的过程；路径是指跨越边连接的节点序列，路径长是指路径中边的数量。

二、图论的应用2.1 网络科学网络科学是研究节点和边之间的关系，以及节点和边之间的动态演化的学科。

网络科学中的图模型是节点和边的结合体，其应用包括社会网络、生物网络和物理网络等。

社会网络是指人们之间的社交网络，它描述了人与人之间的关系。

社交网络可以用图模型表示，节点表示人，边表示人与人之间的互动关系，例如朋友关系、家庭关系等。

生物网络是指由生物分子构成的网络，例如蛋白质相互作用网络、代谢网络等。

在生物网络中，节点可以表示蛋白质或基因，边可以表示蛋白质或基因之间相互作用的联系，这些联系可以进一步探究生物进化和疾病发生的机理。

物理网络是指由物理粒子构成的网络，例如网络电子、量子态等。

在物理网络中，节点可以表示量子比特或电子，边可以表示色散力或超导电性等物理现象。

2.2 计算机科学图论在计算机科学中的应用非常广泛，例如数据结构、算法设计和网络安全等方面。

图论在计算机科学中的经典应用包括最短路径算法、最小生成树算法等。

旅行推销员问题
问题提出: 一个推销员从公司出发, 访问 若干指定城市, 最后返回公司,要求设计
最优旅行路线。(费用最小)
数学抽象: 城市作为点, 两点间有边相连, 如果对应的城市间有直飞航班。机票价作 为每条边的权。
旅行推销员问题
求解 : 在图中求一个圈过每点恰好一次 ,
且边的权之和最小。(最优哈密顿问题；比
在一个计算机光纤网络中，给传输信道 分配波长，两信道若有公共部分，必须得到 不同的波长。要求使用尽可能少的波长。
波长分配问题转化为图论问题
每条信道看作图的一个点。两点间有边
相连当且仅当它们对应的信道有公共部
分。波长问题等价于所构造图的点着色
问题：
给图的每个点着色，有边相连的点
须着不同的颜色。所用颜色尽可能少。
1735年, 欧拉(Euler) 证明哥尼斯堡七桥问题无 解, 由此开创了数学的一个新分支---图论. 欧拉将哥尼斯堡七桥问题转化为图论问题 : 求 图中一条迹 (walk), 过每条边一次且仅一次 . 后人将具有这种性质的迹称为欧拉迹,闭的欧拉 迹也称为欧拉回路.
欧拉定理 : 连通图存在欧拉迹当且仅当图中奇 度数的点的个数至多为 2( 若为 0, 则存在欧拉回 路,这种图称为欧拉图,也称为偶图)
图的例子
交通网
互联网
计算机处理器连接方式
集成电路板
分子结构图
分子间相互作用及信息传递
具体应用
大型高速计算机：处理器的连接方式
互联网：信息传输及控制管理
大规模集成电路：布局、布线 数据库技术：数据的存储、检索 理论计算机科学： 子图理论对计算机算法研究的应用
具体应用
DNA序列分析：图的欧拉回路问题 机器智能与模式识别：图的同构 通讯网络：连通性，可靠性 印刷电路板检测: 12万5千次降为4次(《美国科学》 Scientific American, 9 (1997), 92-94 )

Prim算法及思想
• • • • • 首先我们将V分成两部分U,S U∩S=∅ U∪S=V 一开始S中只有任意以个节点 每次我们枚举每条U，S之间的边权最小的边S中 这条边的端点 删除并加入U • 我们可以每次更新S中点的这个值不需要每次枚 举边复杂度O(n^2) • 如果使用堆优化可以做到O(nlogn+nlogm)
tarjan算法
tarjan算法
拓扑排序
• 每次选择一个入度为0的点加入队列，然后 删掉这个点的所有出度
小试身手
• APIO2009 atm • 有一个城市有若干条有向道路 • 一个小偷从一个点出发想偷这个城ATM机， 他从一个点出发，最后偷完之后需要到一 个酒吧庆祝，给定道路情况，每个路口atm 的钱数和有没有酒吧，求最多能偷多少钱。 • n<=100000
小试身手
对于n<=1000我们依然可以直接暴力建出图 来进行Dijsktra算法但是对于n<=10000的测 试点，所有边一共有10^10条，我们无法存下 来但是我们发现，只有x坐标相邻和y坐标相 邻的边才有意义(为什么？)，然后就可以建出 图来用堆优化的Dij或者spfa过掉
小试身手
• 给你一个n个点的图，小Q有q个询问，每次 询问任意两点之间的最短路 • n<=200,q<=4000000
Байду номын сангаас
最短路算法
• 如果我们需要知道所有的点对之间的最短 路，可以使用floyed的传递闭包方法。 • floyed算法思想： • 我们每次选择一个中间点，然后枚举起点 和终点，用通过中间点的最短路径更新起 点和终点之间的最短路径时间复杂度O(n^3)
floyed代码实现
• 代码非常简单 • 注意枚举顺序

一个最小边割集。
连通度
定义：如果0<k≤λ(G),则称G是k-边连通图。
定理：图G是k-边连通图当且仅当对E(G)的任 意一个子集E1，若|E1|≤k-1，则G\E1仍是连通 图。
连通度
定理：对p 简单图G,有
(1) (G) (G),(G) (G); (2) (G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (3)(G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (4)对G的任意一个顶点u， (G) 1 (G u); (5)对G的任意一条边e，(G) 1 (G e) (G).
（v0-vk）路P，且E(P) E(W ) 。
若P是一条路，x与y为顶点，用
表示这条路。
当G为简单图时，W=v0e1v1e2v2···vk-1ekvk，可简写为 W=v0v1v2···vk-1vk。
路和圈
对于图G中两个给定的顶点u和v,若存在（u-v）路，则 必存在长度最短的（u-v）路P0，称P0的长度为u，v的 距离，记为dG(u,v)或d(u,v)。
Байду номын сангаас
连通图
定理：设D是连通的有向图，则D是强连通的当 且仅当D的每一条弧都含在某一有向圈中。
连通度
定义：设连通图G=(V,E)不是完全图,V1是V(G)的一个
非空真子集,若G\V1非连通,则称V1是G的点割集。若点 割集V1含有k个顶点,也称V1是G的k-点割集。
定义：图G是p 阶连通图，令
（G）
表示n个点的回路。
有向图D的有向途径是指交替地出现点和弧的一个有限非空序列
W=v0a1v1a2v2···akvk ，对于i=1,2,···,k,弧ai的起点是vi1,终点是vi，简称W是一条（v0-vk）有向途径。在严格有向图中， 可用v0v1···vk表示有向途径。

定理4.3.1：若G是Hamilton图，则对V(G)的每 一个非空真子集S，均有w（G\S）≤|S|(必要条 件)
4.3Hamilton图
定理4.3.2：设G是p(G)≥3的图，如果G中任意 两个不相邻的顶点u和v，均有 dG(u)+dG(v)≥p(G)， 则G是若G是Hamilton图。
推论4.3.3：若G是具有p(≥3)个顶点的简单图， 且每个顶点的度至少是p/2,则G是Hamilton图 。
定理5.2.5：对k≥1,2k-正则图G有2-因子。 注：若H是G的k-正则生成子图，则称H是G的 k-因子。
5.3二分图最大对集算法
匈牙利算法。
k
w(C)定 义 为 w(ei)。 i 1
w(C)包 含 两 部 分 权 和 ，
一 部 分 是 w(C),即 每 条 边 的 和 ； eE (G)
另 外 一 部 分 是 重 复 走 的街 道E E(G),即 w(e)。 eE
因 此 ， 对 于G的 人 一 个 环 游C, w(C) w(C), eE (G )
图论及其应用—典型图
4.1Euler环游 4.2中国邮路问题 4.3Hamilton图 4.4旅行售货员问题 5.1对集 5.2二分图的对集 5.3二分图最大对集算法
4.1Euler环游
定义4.1.1：经过G的每条边的迹称为G的Euler迹，如
果这条迹是闭的，则称这条迹为G的Euler环游。 一般情况下，我们把不是Euler环游的迹称为G的Euler 通路，而把含有Euler环游的图称为Euler图。
推论4.3.9：设图G的度序列为（d1,d2,…,dp） ,d1≤d2≤…≤dp,p≥3。若对任何k，1≤k<(p-1)/2 ，均有dk>k，若p为奇数，更有d(p+1)/2>(p-1)/2, 则G是Hamilton图。

数学中的图论理论及其应用图论是一门研究图形和网络的数学理论，它是数学中的一个分支，也是计算机科学中的一个重要领域。

图论的不断发展使其应用越来越广泛，尤其在计算机网络、社交网络、交通路线等方面有着广泛的应用。

一、图论的定义与性质图论中的“图”指的是一个有限的节点集合和与这些节点相关的边集合。

在图中，节点被称为顶点，边被称为边缘。

在一个无向图中，每条边连接两个节点，没有方向性；在有向图中，每条边都有一个方向，从一个节点指向另一个节点。

图所具有的一些性质，如连通性、路径、环等，可以用来研究现实世界中的许多问题。

例如，人际关系可以用图来表示，而在图中找到最短路径可以用来表示最小成本行程的问题。

二、图的表示方法图可以通过矩阵和链表两种方式进行表示。

矩阵表示法是将图中的节点和边分别用矩阵的元素表示，由于矩阵的性质，这种方法适用于表示边的权重，但对于节点的增加和删除比较麻烦。

链表表示法是将图中的节点和边分别用链表的形式表示，这种方法适用于动态改变图的结构。

三、最短路径算法最短路径算法是图论中的一个重要问题，它是计算图中两个节点之间最短路径的算法。

最短路径算法可以采用Dijkstra算法或Floyd算法进行计算。

Dijkstra算法是一种贪心算法，通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。

该算法的基本思想是从起点出发，按照距离最近的顺序找到与该节点相邻的节点，然后根据这些节点的权重更新起点到别的节点的距离，直至找到终点。

由于该算法使用优先队列来存储节点，因此对于大规模的节点数或边数较多的图，具有较好的计算效率。

Floyd算法是一种动态规划算法，通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。

该算法的基本思想是先计算任意两个节点之间的距离，然后再使用动态规划的思想，从中间节点出发更新两个节点之间的距离，直至找到终点。

由于该算法需要计算所有的两点之间的距离，因此对于较小规模的图具有优势。

四、最小生成树算法最小生成树算法是图论中另一个重要的问题，它是用来找到给定的无向联通图的一棵生成树，使得生成树中的边权和最小。

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图论及其应用第一章
图论相关的交叉研究
代数图论 化学图论 随机图论 超图
拓扑图论 算法图于其它学科， Gowers将图论和组合数学中的Ramsey理论 应用于泛函分析的研究，获得了1998年的 Fields奖。
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图论及其应用第一章
内容提要 图的基本概念 图的基本概念；二部图及其性质；图的同构；关联矩 阵与邻接矩阵。路、圈与连通图；最短路问题。树及 其基本性质；最小生成树。 图的连通性 割点、割边和块；边连通与点连通；连通度； Whitney 定理；可靠通信网络的设计。 匹配问题 匹配与最大匹配；完美匹配；二部图的最大匹配。
值是个公开的难题。
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图论及其应用第一章
Ramsey数R(p,q)
-10-
图论及其应用第一章
Ramsey数的计算
• Ramsey数的计算是对人类智 力的挑战！例如R(4,5)=25 (1993年计算机11年的计算 量)
• Erdös用如下比喻说明其困难 程度：一伙外星人入侵地球， 要求一年内求得R(5,5)，否 则将灭绝人类！那么也许人类 能集中所有计算机和专家来求 出它以自保；但如果外星人问 的是R(6,6) ，那么人类将别 无选择，只能拼死一战了。
2. 任意的9个人中，总有3个人互相认识或有4个人互不认 识。
3. 问题：
4.
对任意的自然数k和t，是否存在一个最小的正整
数r(k,t)，使得每个至少有r(k,t)个人的团体，总有k个
人互相认识或有t个人互不认识。
5.
拉姆瑟（F.P. Ramsey）在1930年证明了这个数
r(k,t)是存在的，人们称之为 Ramsey数。确定其精确
Hamilton问题源于1856年，英国数学家Hamilton设计 了一个名为周游世界的游戏：他用一个正十二面体的二十 个端点表示世界上的二十座大城市（见图），提出的问题 是要求游戏者找一条沿着十二面体的棱通过每个端点恰好 一次的行走路线。反映到图论上就是判断一个给定的图是 否存在一条含所有顶点的回路。

图论的基本概念及其应用图论是离散数学中的一个重要分支，研究的是图的性质和图之间的关系。

图由节点和连接节点的边组成，以解决现实生活中的许多问题。

本文将介绍图论的基本概念，并探讨它在不同领域中的应用。

一、图的基本概念1. 节点和边图由节点（顶点）和边组成，节点代表某个实体或概念，边表示节点之间的关系。

节点和边可以有不同的属性，如权重、方向等。

2. 有向图和无向图有向图中，边有固定的方向，表示节点之间的单向关系；无向图中，边没有方向，节点之间的关系是相互的。

3. 连通图和非连通图连通图是指图中任意两个节点之间都存在路径；非连通图则存在至少一个节点无法到达其它节点。

4. 网络流每条边上有一个容量限制，网络流通过边传输，满足容量限制的条件下尽可能多地进行。

二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径通过图论中的最短路径算法，可以计算出两个节点之间的最短路径。

最短路径在无人驾驶、物流配送等领域中具有重要的应用价值。

2. 最小生成树最小生成树算法用于寻找连接图中所有节点的最小总权重的树形结构。

在通信网络、电力输送等领域中，最小生成树被广泛应用。

3. 网络流问题图论中的网络流算法可以用于解决诸如分配问题、路径规划等优化问题。

例如，在医疗资源调度中，网络流算法可以帮助医院优化资源分配。

三、图论在社交网络分析中的应用1. 社交网络社交网络可以用图模型来表示，节点代表个体，边表示个体之间的联系。

利用图论分析社交网络，可以发现用户群体、影响力传播等信息。

2. 中心性分析中心性分析用于评估节点在网络中的重要性，衡量指标包括度中心性、接近中心性等。

中心节点的识别对于广告投放、信息传播等决策具有指导意义。

3. 社团检测社团检测可以发现社交网络中具有紧密联系的节点群体，进一步分析社交群体的行为模式、用户偏好等。

四、图论在物流优化中的应用1. 供应链管理供应链中的各个环节可以用图模型表示，通过图论算法优化物流路径，提高物流效率。

2. 仓库位置问题通过图论中的最短路径算法和最小生成树算法，可以找到最佳的仓库位置，使物流成本最小化。

点集。 由握手定理知
෍ de() + ෍ de() = 2
∈1
∈2
由于V2是偶数度数的结点集, 所以其度数之和, 必为
偶数, 而2|E|也为偶数, 故V1形成的结点度数之和只
能是偶数, 由此|V1|必为偶数。
23
【示例1】已知图G中有1个1度结点, 2个2度结点,
3个3度结点, 4个4度结点, 则G的边数是
第8章 图论及其应用
1 图的基本概念
2 图的连通性
3 图的矩阵表示
4 最短路径与关键路径
5 树
1
主要内容
☞ 图的基本概念
☞ 图的连通性
☞ 图的矩阵表示
☞ 最短路径与关键路径
☞树
2
3
图论的前世今生
☞ 1736年，欧拉（L.Eular）发表了第一篇关于图论的论文，解决了
哥尼斯堡七桥问题，并因此被誉为图论之父。
d (v4 ) 0
(b)
注意孤
立点和
自回路
d (v1 ) d (v1 ) d (v1 ) 3 0 3



d (v2 ) d (v2 ) d (v2 ) 0 1 1



d
(
v
)

d
(
v
)

d
(v3 ) 3 1 4
3
3
d (v ) 0
☞ 完全图(Complete Graph): 任意两个不同的结点都邻接的
简单图称为完全图。个结点的无向完全图记为K。
17
8−1
图
的
基
本
概
念
§8−1−2 结点的度

图像处理
探索图论在图像处理领域的应用，如图像分割 和模式识别。
七、总结
图论的重要性
强调图论在计算机科学和现实 世界中的重要性和广泛应用。
现实中的应用价值
讨论图论在实际问题中解决方 案的应用价值和优势。
对于未来的展望
探索图论在未来可能的发展方 向和应用领域，如人工智能和 物联网。
2
Floyd算法
介绍Floyd算法的原理和使用方法，用于计算图中所有节点之间的最短路径。
四、最小生成树算法
Prim算法
解释Prim算法的工作原理和应用，用于寻找图中的 最小生成树。
Kruskal算法
讨论Kruskal算法的概念和实现，用于生成图的最小 生成树。
五、网络流算法
1
最大流
介绍网络流问题和最大流算法，用于解
《图论及其应用》PPT课 件
本PPT课件将带您深入了解图论及其应用。图论是一门关于图的性质及其应用 的学科，将为您揭开图论的奥秘。
一、图论基础
图的定义及术语
介绍图的基本定义以及相关的术语，为后续内 容打下基础。
无向图与有向图
解释无向图和有向图的区别，并介绍它们之间 的关系和应用。
图的表示方法
讲解图的常用表示方法，如邻接矩阵和邻接表， 并比较它们的优缺点。
连通性和路径
讨论图的连通性概念以及如何找到两个节点之 间的最短路径。
二、图的遍历算法
1
广度优先搜索（BFS）
2
介绍广度优先搜索算法的工作原理和常 见应用。
深度优先搜索（DFS）
深入探讨深度优先搜索算法的原理和应 用场景。
三、最短路径算法
1
Dijkstra算法
详细讲解Dijkstra算法的步骤和应用，用于寻找图中两个节点间的最短路径。

图论是数学中的一个分支，主要研究图及其相关的问题。

图由若干个节点和连接这些节点的边组成。

节点可以代表现实世界中的对象，而边则代表对象之间的关系。

图论的研究对象包括有向图、无向图、加权图等。

在图论中，节点常常被称为顶点，边则被称为弧或边。

图可以用各种方式表示，如邻接矩阵、邻接表等。

图论的研究内容主要包括图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流以及图的染色等。

这些内容构成了图论的核心知识体系。

图论的应用非常广泛，涉及到许多领域。

在计算机科学中，图论被广泛应用于网络路由、图像处理、人工智能等领域。

例如，在网络路由中，图论可以用来寻找最短路径，以确定数据传输的最佳路径。

在图像处理中，图论可以用来进行图像分割，从而提取图像中的目标物体。

在人工智能中，图论可以用来构建知识图谱，从而实现知识的表示和推理。

除了计算机科学，图论还在物理学、生物学等领域中发挥着重要作用。

在物理学中，图论可以用来研究分子结构、粒子物理等问题。

例如，著名的色散关系图就是物理学中的一个重要概念，它描述了声波、电磁波等在介质中的传播特性。

在生物学中，图论可以用来研究蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。

这些网络的研究有助于理解生物体内复杂的结构和功能。

此外，图论还在社交网络、交通规划、电路设计等领域中得到了广泛的应用。

在社交网络中，图论可以用来研究用户之间的连接关系，从而推荐好友、发现隐藏关系等。

在交通规划中，图论可以用来优化交通路径，减少拥堵现象。

在电路设计中，图论可以用来优化电路布线，提高电路的性能。

总而言之，图论是数学中一个重要的分支，有着广泛的应用领域。

它不仅在计算机科学中发挥着重要作用，还在物理学、生物学等领域中得到了广泛应用。

图论的发展不仅推动了数学理论的发展，也为各个领域的问题提供了有效的解决方法。

因此，学习和应用图论对于我们来说是非常重要的。