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图论基础知识汇总(适合建模)(共24页).doc

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图与网络模型及方法
§1 概论
种与图相关的结构称为网络(network)。与图和网络相关的最优化问题就是网络最优化或称网络优化 (netwok optimization)问题。所以上面例子中介绍的问题都是网络优化问题。由于多数网络优化问题是以网络上的流(flow)为研究的对象,因此网络优化又常常被称为网络流(network flows)或网络流规划等。
下面首先简要介绍图与网络的一些基本概念。
§2 图与网络的基本概念
无向图
一个无向图(undirected graph)是由一个非空有限集合和中某些元素的无序对集合构成的二元组,记为。其中称为图的顶点集(vertex set)或节点集(node set), 中的每一个元素称为该图的一个顶点(vertex)或节点(node);称为图的边集(edge set),中的每一个元素(即中某两个元素的无序对) 记为或 ,被称为该图的一条从到的边(edge)。
当边时,称为边的端点,并称与相邻(adjacent);边称为与顶点关联(incident)。如果某两条边至少有一个公共端点,则称这两条边在图
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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。图的顶点数用符号或表示,边数用或表示。
当讨论的图只有一个时,总是用来表示这个图。从而在图论符号中我们常略去字母,例如,分别用和代替和。
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。
有向图
定义 一个有向图(directed graph或 digraph)是由一个非空有限集合和中某些元素的有序对集合构成的二元组,记为。其中称为图的顶点集或节点集, 中的每一个元素称为该图的一个顶点或节点;称为图的弧集(arc set),中的每一个元素(即中某两个元素的有序对) 记为或,被称为该图的一条从到的弧(arc)。
当弧时,称为的尾(tail),为的头(head),并称弧为的出弧(outgoing arc),为的入弧(incoming arc)。
对应于每个有向图,可以在相同顶点集上作一个图,使得对于的每条弧,有一条有相同端点的边与之相对应。这个图称为的基础图。反之,给定任意图,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,这样的有向图称为的一个定向图。
以下若未指明“有向图”三字,“图”字皆指无向图。
完全图、二分图
每一对不同的顶点都有一条边相连的简单图称为完全图(complete graph)。个顶点的完全图记为。
若,,(这里表示集合中的元素个数),中无相邻顶点对,中亦然,则称为二分图(bipartite graph);特别地,若,则,则称为完全二分图,记成。
子图
图叫做图的子图(subgraph),记作,如果,。若是的子图,则称为的母图。
的支撑子图(spanning subgraph,又成生成子图)是指满足的子图。
顶点的度
设,中与关联的边数(每个环算作两条边)称为的度(degree),记作。若是奇数,称是奇顶点(odd point);是偶数,称是偶顶点(even point)
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。关于顶点的度,我们有如下结果:
(i)
(ii) 任意一个图的奇顶点的个数是偶数。
图与网络的数据结构
网络优化研究的是网络上的各种优化模型与算法.为了在计算机上实现网络优化的算法,首先我们必须有一种方法(即数据结构)在计算机上来描述图与网络。一般来说,算法的好坏与网络的具体表示方法,以及中间结果的操作方案是有关系的。这里我们介绍计算机上用来描述图与网络的5种常用表示方法:邻接矩阵表示法、关联矩阵表示法、弧表表示法、邻接表表示法和星形表示法。在下面数据结构的讨论中,我们首先假设是一个简单有向图,,并假