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v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 9 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 9 25 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 9 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 9 3 28 17 4 1 23 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 9 3 17 4 1 23 总造价=1+4+9+3+17+23=57 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 避圈法（kruskal算法）：在连通图G中，任取权值最小的一条边（若有两条或两条以权数相同且最小，则任取一条），在未选边中选一条权值权值最小的边，要求所选边与已选边不构成圈，重复下去，直到不存在与已选边不构成圈的边为止。已选边与顶点构成的图T就是所求最小树。? v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v7 v4 v3 v2 v5 v6 20 15 9 16 25 3 28 17 4 1 23 36 v1 v2 v3 v4 v1 0 1 1 1 v2 1 1 1 0 v3 1 1 0 1 v4 1 0 1 0 无向图的邻接矩阵是对称矩阵。 v1 v2 v3 v4 v1 v5 v4 v3 v2 也可以对有向图 v1 v2 v3 v4 v5 v1 0 0 0 1 1 v2 1 0 0 1 0 v3 0 1 1 0 0 v4 0 1 1 0 1 v5 1 0 0 1 0 二、边长邻接矩阵 在图的各边上一个数量指标，具体表示这条边的权（距离，单价，通过能力等）——赋权图或网络。 无向网络；有向网络；混合网络；边权网络；点权网络； 以边长代替邻接矩阵中的元素得到边长邻接矩阵。 v1 v2 v3 v4 2 5 6 4 3 4 v1 v2 v3 v4 v1 0 2 5 6 v2 2 4 3 ? v3 5 3 0 4 v4 6 ? 4 0 其中?表示两点之间不能连接 。 3 弧长矩阵 对有向图的弧可以用弧长矩阵来表示。其中?表示两点之间没有弧连接 。 v1 v5 v4 v3 v2 1 4 2 3 2 2 6 1 2 v1 v2 v3 v4 v5 v1 0 1 ? ? 2 v2 ? 0 2 ? 4 v3 ? 2 0 1
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