- 2.2. Способы задания графов
- 2.3. Операции над графами
- Теория графов. Основные понятия и виды графов
- Теория графов
- Основные понятия теории графов
- Путь и цепь в графе
- Визуализация графовых моделей
- Виды графов
- Ориентированные и неориентированные графы
- Графы с петлями, смешанные графы, пустые графы, мультиграфы, обыкновенные графы, полные графы
- Двудольный граф
- Эйлеров граф
- Регулярный граф
- Гамильтонов граф
- Взвешенный граф
- Графы-деревья
- Определение дерева
- Теоремы дерева и их доказательства
- Теория графов и современные прикладные задачи
- Графы и задача о потоках
- Графы и сетевое планирование
2.2. Способы задания графов
1. Список ребер (дуг) графа. В списке указываются все смежные вершины графа. Список удобно представлять в форме таблицы, в которой отмечаются парами смежные вершины. Причем, если граф ориентированный, то в каждой паре на первом месте указывается номер вершины, из которой дуга выходит, а на втором месте номер вершины, в которую дуга входит. Если в графе есть изолированные вершины, то они должны быть указаны отдельно. На рис.10 приведен список дуг графа, изображенного графически на рис.5.а)
Рис.10. Задание графа таблицей
2. Матрицы графа. Различают несколько видов матриц графа:
Матрица смежности. Если задан граф G(X,U), то ему можно поставить в соответствие квадратную матрицу смежности
, n — число вершин графа.
Общий элемент матрицы для неориентированного графа равен
Для ориентированного графа общий элемент матрицы равен
На рис. 11а приведен пример неориентированного графа и его матрица смежности, а на рис.11б ориентированного графа и его матрицы смежности. Для неориентированного графа матрица смежности симметрична относительно главной диагонали. Кроме того, сумма единиц в каждом i-том столбце или строке соответствует степени вершины xi.
Рис.11 а) Неориентированный граф и его матрица смежности;
б) Ориентированный граф и его матрица смежности.
Матрица инцидентности. Эта матрица представляет собой прямоугольную матрицу ,n — число вершин, r — число ребер (дуг). Строки матрицы соответствуют вершинам, а столбцы — ребрам (дугам) графа G(X,U).
Эта матрица может быть записана как для ориентированного графа, так и для неориентированного. Для ориентированного графа, если k—ая ветвь заходит в i-ую вершину, то на пересечении i—ой строки и k—го столбца матрицы записывается +1. Если k—ая ветвь выходит из i—ой вершины, то на пересечении k—го столбца и i—ой строки записывается -1. Правильность составления матрицы легко проверить: число единиц в i—ой строке матрицы равно степени вершины xi графа, а число единиц в каждом столбце — двум, т.к. каждое ребро (дуга) соединяет две вершины графа.
Матрица длин. Это квадратная матрица общий элемент которой равен
где — длина ребра (xi, xj).
Рис. 12. Граф и его матрица инцидентности
Над графами, также как и над множествами, можно выполнять операции объединения, пересечения, вычитания.
2.3. Операции над графами
Объединение этих двух графов G(X,Г) определяется следующим образом:
т.е. отображение для каждой вершины графа G(X,Г) равно объединению отображений этой вершины для исходных графов. На рис. 13 показан пример объединения двух графов, где
Рис. 13. Объединение графов
Рис. 14. Пересечение графов
Отображение для каждой вершины графа G(X,Г) является пересечение множества вершин этого графа и отображения той же вершины в графе G1(X1,Г1):
Источник
Теория графов. Основные понятия и виды графов
О чем эта статья:
Теория графов
В переводе с греческого граф — «пишу», «описываю». В современном мире граф описывает отношения. И наоборот: любое отношение можно описать в виде графа.
Теория графов — обширный раздел дискретной математики, в котором системно изучают свойства графов.
Теория графов широко применяется в решении экономических и управленческих задач, в программировании, химии, конструировании и изучении электрических цепей, коммуникации, психологии, социологии, лингвистике и в других областях.
Для чего строят графы: чтобы отобразить отношения на множествах. По сути, графы помогают визуально представить всяческие сложные взаимодействия: аэропорты и рейсы между ними, разные отделы в компании, молекулы в веществе.
Давайте на примере.
Пусть множество A =
На множестве A зададим отношение знакомства между людьми из этого множества. Строим граф из точек и связок. Связки будут связывать пары людей, знакомых между собой.
Число знакомых у одних людей может отличаться от числа знакомых у других людей, некоторые могут вовсе не быть знакомы (такие элементы будут точками, не соединёнными ни с какой другой). Так получился граф:
В данном случае точки — это вершины графа, а связки — рёбра графа.
Теория графов не учитывает конкретную природу множеств A и B. Существует большое количество разных задач, при решении которых можно временно забыть о содержании множеств и их элементов. Эта специфика не отражается на ходе решения задачи.
Например, вопрос в задаче стоит так: можно ли из точки A добраться до точки E, если двигаться только по соединяющим точки линиям. Когда задача решена, мы получаем решение, верное для любого содержания, которое можно смоделировать в виде графа.
Не удивительно, что теория графов — один из самых востребованных инструментов при создании искусственного интеллекта: ведь искусственный интеллект может обсудить с человеком вопросы отношений, географии или музыки, решения различных задач.
Графом называется система объектов произвольной природы (вершин) и связок (ребер), соединяющих некоторые пары этих объектов.
Пусть V — (непустое) множество вершин, элементы v ∈ V — вершины. Граф G = G(V) с множеством вершин V есть некоторое семейство пар вида: e = (a, b), где a, b ∈ V, указывающих, какие вершины остаются соединёнными. Каждая пара e = (a, b) — ребро графа. Множество U — множество ребер e графа. Вершины a и b — концевые точки ребра e.
Широкое применение теории графов в компьютерных науках и информационных технологиях можно объяснить понятием графа как структуры данных. В компьютерных науках и информационных технологиях граф можно описать, как нелинейную структуру данных.
Линейные структуры данных особенны тем, что связывают элементы отношениями по типу «простого соседства». Линейными структурами данных можно назвать массивы, таблицы, списки, очереди, стеки, строки. В нелинейных структурах данных элементы располагаются на различных уровнях иерархии и подразделяются на три вида: исходные, порожденные и подобные.
Основные понятия теории графов
Граф — это геометрическая фигура, которая состоит из точек и линий, которые их соединяют. Точки называют вершинами графа, а линии — ребрами.
- Два ребра называются смежными, если у них есть общая вершина.
- Два ребра называются кратными, если они соединяют одну и ту же пару вершин.
- Ребро называется петлей, если его концы совпадают.
- Степенью вершины называют количество ребер, для которых она является концевой (при этом петли считают дважды).
- Вершина называется изолированной, если она не является концом ни для одного ребра.
- Вершина называется висячей, если из неё выходит ровно одно ребро.
- Граф без кратных ребер и петель называется обыкновенным.