图树概念
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小学数学知识点树形图小学阶段是培养学生基础数学知识的重要时期,掌握数学知识点对于学生的学习和发展至关重要。
为了更好地整理和理解这些知识点,本文将运用树形图的方式,系统地呈现小学数学知识点的结构和关联。
树形图是一种以树的结构来表示事物之间的层次关系的图形工具,它将相关的概念有机地组织起来,并通过分支和节点的形式清晰地展现出各个概念之间的联系。
下面将按照数学知识的层次结构,从基础知识到拓展应用,展示小学数学知识点树形图。
【根节点】小学数学知识一级子节点:- 数与数- 自然数- 整数- 分数与小数- 负数的认识- 运算- 加法- 减法- 乘法- 除法- 应用题- 口算题- 基本运算应用- 简单问题求解- 几何图形- 点、线、面和体- 直线、曲线- 角、相交、平行- 圆、三角形、矩形、正方形 - 空间几何- 数据统计与概率- 数据的整理和分析- 图表的制作与分析- 概率的认识和计算二级子节点:- 自然数- 数字的认识和读写- 数的排序和比较- 数的拆分和组合- 数的进位和退位- 整数- 正整数和零- 负整数的认识- 整数之间的大小比较 - 整数的运算- 分数与小数- 分数的认识和表示- 分数的大小比较和排序 - 分数的加减乘除- 小数的认识和读写- 小数和分数的转换- 几何图形- 图形的基本概念和性质- 图形的分类和识别- 图形的变换和对称- 图形的透视和投影- 数据统计与概率- 数据的收集和整理- 图表的制作和分析- 数据的平均数和中位数 - 数据的概率计算三级子节点:- 加法- 数字的加法和逆运算 - 整数的加法- 分数的加法和预算- 复数的加法和运算- 减法- 数字的减法和逆运算 - 整数的减法- 分数的减法和运算- 复数的减法和运算- 乘法- 数字的乘法和逆运算- 整数的乘法- 分数的乘法和运算- 复数的乘法和运算- 除法- 数字的除法和逆运算- 整数的除法- 分数的除法和运算- 复数的除法和运算- 数据统计与概率- 数据的收集和整理方法- 常见图表的制作和分析- 四则运算与数据问题的应用 - 概率和统计的实际应用通过以上所示的小学数学知识点树形图,我们可以清晰地了解小学数学知识的结构和内在联系。
9、11 阶无向连通图的边数为m,则其生成树对应的基本回路数为m-106、命题公式p 的主合取范式为(∏( 0 ) )6、命题公式q的主析取范式为q〈=〉∑(0)。
[ x ]2、三元正则树的叶子总数 t 必须是大于等于3的奇数。
3、命题公式 p∨((p→q)∧p)与公式 p 等值。
[ 是]5、命题公式A =﹁(p→q)∧q 的主析取范式为A〈=〉∑(0)。
[ 非]11、公式p→(p∨q)的类型是[ A ]A.永真式;B.永假式;C.可满足式;D.不是正确的命题公式。
3、完全二部图K3,4的边数为[ D ]A.7;B.9;C.10;D.12。
4、p:天气好。
q:我们去游泳。
命题”除非天气好,否则我们不去游泳”符号化为[B]A.p→q;B.﹁p→﹁q;C.﹁q→﹁p;D.﹁p∧﹁q6、命题公式﹁(p→(p∨q))的类型是[ B ]A.永真式;B.永假式;C.可满足式;D.不是正确的命题公式。
7、100 个分支点的 3-元正则树有多少个顶点 [D]A.100;B.200;C.300;D.301。
10、G 是11 阶无向简单连通图,则顶点之间的最大距离为[ D ]A.7;B.8;C.9;D.10。
1、x + 3y = 3y + x 不是命题。
[ x ]3、根树中最长的初级通路的端点都是树叶。
[ 非]5、n为大于等于3的奇数,无向完全图Kn是欧拉图。
[ 是]6、无向连通图G的每一条边都可以成为他的某一生成树的树枝。
[ 非]7、任何无向图中奇度顶点必有偶数个。
[ 是]9、每条边都是桥的无向连通图必是树。
[ 是]10、命题公式 p∨((p→q)∧p)与公式 p 等值。
[ 是]12、命题公式A =﹁(p→q)∧q 的主析取范式为A〈=〉∑(0)。
[ 非]三、简答题(每题 3 分,共9 分)1、你认为完全图K4是否是哈密尔顿图,为什麽?是。
因为存在哈密顿回路。
2、如何利用命题公式A 的真值表求他的主合取范式。
将表中的成假赋值变换成极大项。
最小树与最小树形图(数学建模)讲解一、最小树的定义及性质1. 定义:最小树,又称最小树,是指在给定的带权无向图中,包含图中所有顶点的一个树形结构,且树中所有边的权值之和最小。
2. 性质:(1)最小树中不存在回路;(2)对于最小树中的任意两个顶点,它们之间有且仅有一条路径;(3)最小树中边的数量等于顶点数量减一;(4)在最小树中添加任意一条边,都会形成一条回路;(5)最小树不唯一,但权值之和相同。
二、求解最小树的方法1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法,其基本思想是从图中的一个顶点开始,逐步添加边和顶点,直到形成最小树。
具体步骤如下:(1)初始化:选择一个顶点作为最小树的起点,将其加入最小树集合;(2)迭代:在最小树集合和非最小树集合之间,寻找一条权值最小的边,将其加入最小树集合;(3)重复步骤2,直到所有顶点都加入最小树集合。
2. Kruskal算法Kruskal算法同样是一种贪心算法,其基本思想是将图中的所有边按权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,判断是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合。
具体步骤如下:(1)初始化:将所有顶点视为独立的树;(2)按权值从小到大排序所有边;(3)迭代:选择权值最小的边,判断其是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合;(4)重复步骤3,直到所有顶点都在同一棵树中。
三、最小树形图的定义及求解方法1. 定义:最小树形图,又称最优树形图,是指在给定的有向图中,找到一个包含所有顶点的树形结构,使得树中所有边的权值之和最小。
2. 求解方法:朱刘算法(Edmonds' Algorithm)朱刘算法是一种用于求解最小树形图的算法,其基本思想是通过寻找图中的最小权值环,进行收缩和扩展操作,最终得到最小树形图。
具体步骤如下:(1)寻找最小权值环;(2)对最小权值环进行收缩操作,将环中的顶点合并为一个新顶点;(3)在新图中寻找最小树形图;(4)将新图中的最小树形图扩展回原图,得到原图的最小树形图。
20讲UI优化UI渲染的几个关键概念UI优化是指通过改进用户界面的性能和效果,提高用户体验的过程。
UI渲染是UI界面在屏幕上显示的过程,是UI性能优化的核心内容之一、下面是关于UI渲染的几个关键概念的详细介绍。
1. 帧率(Frame Rate):帧率是指屏幕显示刷新的速度,即每秒显示的帧数。
常见的屏幕刷新率是60Hz,即每秒60帧。
在UI渲染过程中,帧率的高低直接影响到用户对界面流畅度和反应速度的感受。
2. 卡顿(Jank):卡顿是指UI界面在滚动等交互操作中出现明显的延迟,即界面的流畅度下降。
卡顿通常是由于UI渲染过程中出现性能问题,如渲染时间过长、帧率不稳定等。
3. 页面布局(Layout):页面布局是指确定UI元素在屏幕上的位置和大小的过程。
良好的页面布局可以使UI渲染过程更加高效,减少不必要的计算和绘制。
4. 渲染层(Render Layer):渲染层是指UI中可独立绘制和管理的一部分。
渲染层的使用可以将复杂的UI分解成多个独立的渲染层,提高绘制效率。
常见的渲染层包括图片、背景色等。
5. 视图树(View Hierarchy):视图树是指UI界面中各个UI元素的层级结构。
视图树的建立会消耗一定的性能,过深的视图树会导致UI渲染时间延长。
优化视图树结构,减少不必要的层级,可以提高UI渲染性能。
6. 可见区域(Visible Area):可见区域是指在屏幕上实际可见的UI部分。
只绘制可见区域内的UI元素,可以减少不必要的绘制操作,提高UI渲染效率。
7. 绘制缓存(Drawing Cache):绘制缓存是指将UI控件的绘制结果缓存起来,在下一次绘制时直接使用缓存结果,避免重复绘制。
使用绘制缓存可以减少不必要的绘制操作,提高UI渲染效率。
8. 异步绘制(Asynchronous Drawing):异步绘制是指将UI绘制操作分解成多个小任务,在后台线程中执行。
通过异步绘制可以减少主线程的负担,避免UI渲染过程中出现卡顿现象。
树和图都是非线性的数据结构。
图相对于树来说,是更加抽象和复杂的。
可以认为树是图的基础,树是一种更简单意义上的图。
在树型结构中,每一个数据元素都可能和下一层中多个元素(即孩子结点)相关,但却只能与上一层中的一个元素(即双亲结点)相关。
而在图形结构中,结点之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据之间都可能相关。
先看一个简单的图。
(实线部分)图(1)这个简单的图同时是一棵简单的树。
我们首先根据树的结构给出相关概念。
AB……称之为树的结点。
在这里我们把D结点看做树的根结点,那么这个树就是一个简单的二叉树。
则,A结点和C结点就可以称为D结点的子树或孩子,D 结点是A结点和C结点的双亲。
在这里,结点拥有的子树个数称为结点的度。
因为我们把D结点看做根结点,也就是说除去叶子节点,每个结点的度都是2.。
在树中,无论从哪一个结点出发,按着一定得路径总能遍历完所有的结点。
对于一个拥有n个结点的树来说,它就拥有n-1条边,这样才能保证形成一个树,才能保证可以从任意结点遍历所有结点。
我们在根据图型结构给出相关概念。
图中的概念比树中较多,但本质上是相通的。
AB……称为图的顶点。
在图中没有所谓的根结点问题。
每个顶点都是独立的,并不附属于其他任何顶点。
这就与树中的双亲和孩子结点有一定区别。
在这样一个图中,顶点之间的连线时无向的,此时的图称为无向图,顶点之间的连线称为边。
上文提到树中,结点拥有的子树个数称为结点的度。
在图中,每个顶点射出(射入)的边都称为顶点的度。
(在有向图中有入度和出度之分)如果我们把上图中的AB,DG之间做两条连线的话,如上图虚线所示。
这样一连接,图(1)就不再是一个树了,而变身为一个比较复杂的图。
至此我们发现,图中的边更加复杂,这也就使得顶点之间的连接更加简单方便。
但这样会给遍历所有顶点带来麻烦,在此不再叙述。
图(1)是比较简单的图,图中任意两个顶点之间都是连通的。
所谓连通,就是指两个顶点之间有路径。
这个路径可以是直接(AB)的,也可以是间接(AC)的。
图论基础:图的基本概念和应用图论是数学中的一个分支领域,研究的是图的性质和图上的问题。
图被广泛应用于计算机科学、电子工程、运筹学、社交网络分析等领域。
本文将介绍图论的基本概念和一些常见的应用。
一、图的基本概念1. 顶点和边图是由顶点和边组成的,顶点代表图中的元素,边则代表元素之间的关系。
通常顶点表示为V,边表示为E。
2. 有向图和无向图图可以分为有向图和无向图。
在无向图中,边是没有方向的,顶点之间的关系是双向的;而在有向图中,边是有方向的,顶点之间的关系是单向的。
3. 权重在一些应用中,边可能具有权重。
权重可以表示顶点之间的距离、成本、时间等概念。
有权图是指带有边权重的图,而无权图则是指边没有权重的图。
4. 路径和环路径是指由一系列边连接的顶点序列,路径的长度是指路径上边的数量。
环是一种特殊的路径,它的起点和终点相同。
5. 度数在无向图中,顶点的度数是指与该顶点相关联的边的数量。
在有向图中分为出度和入度,出度是指从该顶点出去的边的数量,入度是指指向该顶点的边的数量。
二、图的应用1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的一个经典问题,它研究如何在图中找到两个顶点之间的最短路径。
这个问题有许多实际应用,例如在导航系统中寻找最短驾驶路径,或者在电信网络中找到最短的通信路径。
2. 最小生成树最小生成树是指一个连接图中所有顶点的无环子图,并且具有最小的边权重之和。
这个概念在电力网络规划、通信网络优化等领域有广泛的应用。
3. 路由算法在计算机网络中,路由算法用于确定数据包在网络中的传输路径。
图论提供了许多解决路由问题的算法,如最短路径算法、Bellman-Ford 算法、Dijkstra算法等。
4. 社交网络分析图论在社交网络分析中起着重要的作用。
通过构建社交网络图,可以分析用户之间的关系、信息传播、社区发现等问题。
这些分析对于推荐系统、舆情监测等领域具有重要意义。
5. 电路设计图论在电路设计中也有应用。
通过将电路设计问题转化为图论问题,可以使用图论算法解决电路布线、最佳布局等问题。
1.图是一个序偶<V,E>。
2.图的阶:图G的结点数称为G的阶3.无向图:每条边都是无向边的图称为无向图;4.有向图:每条边都是有向边的图称为有向图;5.混合图:有些边是无向边,而另一些是有向边的图称为混合图。
6.在一个图中,关联结点v i和v j的边e,无论是有向的还是无向的,均称边e与结点v I和v j相关联,而v i和v j称为邻接点,否则称为不邻接的;7.关联于同一个结点的两条边称为邻接边;8.图中关联同一个结点的边称为环(或自回路);9.图中不与任何结点相邻接的结点称为孤立结点;10.仅由孤立结点组成的图称为零图;11.仅含一个结点的零图称为平凡图;12.含有n个结点、m条边的图称为(n,m)图;13.在有向图中,两个结点间(包括结点自身间)若有同始点和同终点的几条边,则这几条边称为平行边。
14.在无向图中,两个结点间(包括结点自身间)若有几条边,则这几条边称为平行边;15.含有平行边的图称为多重图;16.含有环的多重图称为广义图(伪图);17.满足定义10-1.1的图称为简单图。
18.将多重图和广义图中的平行边代之以一条边,去掉环,可以得到一个简单图,称为原来图的基图。
19.在无向图G=<V,E>中,与结点v(v∈V)关联的边的条数(有环时计算两次),称为该结点的度数;最大点度和最小点度分别记为∆和δ。
20.在有向图G=<V,E>中,以结点v为始点引出的边的条数,称为该结点的出度,记为deg+(v);以结点v为终点引入的边的条数,称为该结点的入度,记为deg-(v);而结点的引出度数和引入度数之和称为该结点的度数,记为deg(v)21.对于图G=<V,E>,度数为0的结点称为孤立结点;只由孤立结点构成的图G=(V,∅)称为零图;只由一个孤立结点构成的图称为平凡图;22.在图G=<V,E>中,称度数为奇数的结点为奇度数结点,度数为偶数的结点为偶度数结点。
23.各点度数相等的图称为正则图,特别将点度为k的正则图称为k度正则图。
24.握手定理:在无向图G=<V,E>中,则所有结点的度数的总和等于边数的两倍.25.设V={v1, v2,…,v n}为图G的结点集,称(deg(v1),deg(v2),…,deg(v n))为G的度数序列。
26.设有图G=<V1,E1>和图H=<V2 ,E2>。
若V2⊆V1,E2⊆E1,则称H是G的子图,记为H⊆G。
即V2⊂V1或E2⊂E1,则称H是G的真子图,记为H⊂G。
若V2=V1,则称H是G的生成子图。
设V2=V1且E2=E1或E2=∅,则称H是G的平凡子图。
设v是图G的一个结点,从G中删去结点v及其关联的全部边后得到的图称为G的删点子图。
设e是图G的一条边,从G中删去边e后得到的图称为G删边子图。
27.图G=<V,E> ,S⊆V,则G(S)=(S,E′)是一个以S为结点,以E′={uv|u,v∈S,uv∈E}为边集的图,称为G的点诱导子图。
28.图G=<V,E> , T⊆E且T≠∅,则G(T)是一个以T为边集,以T中各边关联的全部结点为结点集的图,称为G的边诱导子图。
29.设G=<V,E>为一个具有n个结点的无向简单图,如果G中任一个结点都与其余n-1个结点相邻接,则称G为无向完全图,简称G 为完全图,记为K n。
30.设G=<V,E>为一个具有n个结点的有向简单图,若对于任意u,v∈V(u≠v),既有有向边<u,v>,又有有向边<v,u>,则称G为有向完全图,在不发生误解的情况下,也记为K n。
31.设G=<V,E>为具有n个结点的简单图,从完全图K n中删去G中的所有边而得到的图称为G相对于完全图K n的补图,简称G的补图。
32.设图G=<V,E>,如果它的结点集可以划分成两个子集X和Y,使得它的每一条边的一个关联结点在X中,另一个关联结点在Y中,则这样的图称为二部图。
33.设|X|=n1,|Y|=n2。
如果X中的每一个结点与Y中的全部结点都邻接,则称G为完全二部图,并记为K n1,n2。
34.设两个图G=<V,E>和G′=<V′,E′>,如果存在双射函数g:V→V′,使得对于任意的e=(v i,v j)(或者<v i,v j>)∈E当且仅当e′=(g(v i),g(v j))(或者<g(v i),g(v j)>)∈E′,则称G与G′同构,记为G≌G′。
35.图G=<V,E>中结点和边相继交错出现的序列P=v0e1v1e2v2…e k v k,若P中边e i的两端点是v i-1和v i(G是有向图时要求v i-1与v i分别是e i的始点和终点,即方向一致。
),则称P为结点v0到结点v k的道路。
简记为〈v0,v k〉。
36.v0和v k分别称为此道路的起点和终点,统称为道路的端点。
其余结点称为内部结点。
37.道路中边的数目k称为此道路的长度。
38.如P=v0,称为零道路,其长度为零。
39.若v0≠v k,称为开道路,否则称为闭道路。
40.若道路中的所有边e1,e2,…,e k(有向边)互不相同,则称此道路为简单道路;闭的简单道路称为回路。
41.若道路中的所有结点v0,v1,…,v k互不相同(从而所有边互不相同),则称此道路为基本道路;若回路中除v0=v k外的所有结点v0,v1,…,v k-1互不相同(从而所有边互不相同),则称此回路为基本回路或者圈。
42.若一个图能以一条基本道路表示出来,则称此图为道路图。
n阶的道路图记为P n。
43.若一个图能以一个圈表示出来,则称此图为圈图。
n阶的圈图记为C n。
44.在图G=<V,E>中,对∀v i,v j∈V,如果从v i到v j存在道路,则称长度最短的道路为从v i到v j的距离,记为d(v i,v j)。
45.设u,v为无向图G=<V,E>中的两个结点,若u,v之间存在道路,则称结点u,v是连通的,记为u~v。
46.我们可以利用连通关系对G的结点集进行一个划分:{V1,V2,…,V k}(显然,V i是一个等价类),使得G中的任意两个结点u和v 连通当且仅当u和v同属于一个V i(1≤i≤k)。
则点诱导子图G (V i)(1≤i≤k)是G的极大连通子图,称为G的支。
图G的分支数记为ω(G)。
47.若无向图G=<V,E>中任意两个结点都是连通的,则称G是连通图,否则称G是非连通图(或分离图)。
48.只有一个分支的无向图称为连通图,支数大于1的无向图称为非连通图。
49.设无向图G=<V,E>。
若存在结点子集V′⊂V,使得删除V′后,所得子图G-V′的连通分支数与G的连通分支数满足ω(G-V′)>ω(G),则称V′为G的一个点割集(割集);而删除V′的任何真子集V〞(即 V〞⊂V′)后,ω(G-V〞)=ω(G),则称V′为G 的一个基本割集。
特别地,若点割集中只有一个结点v,则称v 为割点。
当G是无向连通图时,ω(G)=1。
50.设无向图G=<V,E>。
若存在边集子集E′⊂E,使得删除E′后,所得子图G-E′的连通分支数与G的连通分支数满足ω(G-E′)>ω(G),则称E′为G的一个边割集;而删除E′的任何真子集E〞(即E〞⊂E′)后,ω(G-E〞)=ω(G),则称E′为G的一个基本边割集。
特别地,若割集中只有一条边e,则称e为割边。
当G 是无向连通图时,ω(G)=1。
51.设无向图连通图G=<V,E>,称κ(G)=min{|V'||V'为G的点割集}为G的点连通度,简称连通度。
规定:完全图K n的点连通度为n-1,n≥1;非连通图的点连通度为0。
又若κ(G)≥k,则称G 为k-连通图。
(显然,点连通度越大,连通性越好)。
设无向图连通图G=<V,E>,称λ(G)=min{|E'||E'为G的边割集}为G的边连通度。
规定非连通图的边连通度为0。
又若λ (G)≥k,则称G为k边-连通图。
52.设u,v为有向图G=<V,E>中的两个结点,若存在从结点u到结点v的道路,则称从结点u到结点v是可达的,记为u→v。
53.设有向图G=<V,E>是连通图,1)若G中任何一对结点之间至少有一个结点到另一个结点是可达的,则称G是单向连通图;2)若G中任何一对结点之间都是相互可达的,则称G是强连通图,3)若G的基图是连通的,则称G是弱连通图。
54.在有向图G=<V,E>中,设G′是G的子图,如果:1)G'是强连通的(单向连通的、弱连通的);2)对任意G〞⊆G,若G′⊂G〞,则G〞不是强连通的(单向连通的、弱连通的)。
那么:称G′为G的强分图(单向分图、弱分图)。
55. 设G =<V,E>是一个简单有向图,V ={v1,v2,…,vn},E ={e1,e2,…,en},则n 阶方阵A =(aij)n ⨯n 称为G 的邻接矩阵。
56. 设G =<V,E>是一个n 阶简单有向图,其中V ={v1,v2,…,vn},并假定结点已经有了从v1到vn 的次序,定义相应的n 阶方阵P =(pij)n ×n ,其中 :称矩阵P 为图G 的可达性矩阵。
57. 设 G =<V ,E>是一个无环的、至少有一条有向边的有向图,V ={v1,v2,…,vn},E ={e1,e2,…,em},矩阵M =(mij)n ×m ,其中:称M 为G 的关联矩阵。
58.矩阵 称为有向图G 的圈矩阵,其中:{c1,c2,…,ck}是有向图G 中的全部圈,作为矩阵C 的行; {e1,e2,…,em}是G 中全部的有向边,作为矩阵C 的列。
59.……. 1,,0,,i j ij i j v v E a v v E <>∈⎧=⎨<>∉⎩10i j ij v v p ⎧⎪=⎨⎪⎩,到至少存在一条非零长度的通路,否则1 1 0 j i ij j i e v m e v ⎧⎪=-⎨⎪⎩当是的出边,当是的入边,其它,()ij k m C c ⨯= 1 10 i j ij i j i j c e c c e c e ⎧⎪=-⎨⎪⎩当与的方向一致,当与的方向相反,不包含。