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网 络 分 析 图与子图 图的连通与割集 树与支撑树 最小树 最短有向路 最大流 最小费用流 最大对集 图 与 子 图 图与网络 无向图的基本概念 网络的基本概念 关联矩阵和邻接矩阵 关联矩阵 邻接矩阵 主要结论 子图 无向图的基本概念 无向图G:一个有序二元组(N,E),记为G=(N,E) G的点集合: (例如:图(1)中的 N=(1,2,3,4,5)是一个无向图 的点的集合) G的边集合:E={eij}且eij={ni,nj}为右图无序二元组 eij的端点:有eij={ni,nj},则称ni和nj为 eij的端点,且称eij 连接点 ni和nj 圈:两个端点重合为一点的边 (例如右图中的e11) 孤立点:不与任何边关联的点 (例如右图中的n5) 续(1) 关联:一条边的端点称为这条边的关联 邻接:与同一条边关联的端点称为是邻接的,同时如果两条边有一个公共端点,则称这两条边是邻接的 有限图:点和边都是有限集合的图 空图:没有任何边的图 平凡图:只有一个点的图 简单图:既没有圈也没有两条边连接同一对点的图 续(2) 完全图:每一对点之间均有一条边相连的图 二分图 G=(N,E):存在的一个二分划(S,T),使得G的每条边有一个端点在S中,另一个端点在T中 完全二分图 G=(S,T,E):S中的每个点与T中的每个点都相连的简单二分图 简单图G的补图 :与G有相同顶点集合的简单图, 且中的两个点相邻当且仅当它们在G中 不相邻 网络的基本概念 关联矩阵 关联矩阵示例 右图的关联矩阵是 右图的关联矩阵是 邻接矩阵示例 图(7)的邻接矩阵是 图(8)的邻接矩阵是 主要结论 子 图 图的连通与割集 ?图的连通 无向图 有向图 图的割集 ? 概 念 主要结论 无向图的路 连通性 点i和j点是连通的:G中存在一条(i,j)路 G是连通的:G中任意两点都是连通的 连通分支:G的极大连通子图 命题6.2.1 设G有p个连通分支,则G的邻接矩 阵可以表示成分块矩阵 有 向 路 点i和点j是强连通的:G中存在一条(i,j)有向路,也存在一条(j,i)有向路 G是强连通的:G中任意两点都是强连通的 G的强连通分支:G的极大连通子图 命题6.2.2 设G有p个强连通分支,则G的邻接矩阵可以表示成如下形式: 割 集 割集的性质 树与支撑树 树及其基本性质 概念及符号 基本性质 支撑树及其基本性质 概念及符号 基本性质 概念及符号 树的基本性质 概念及符号 支撑树的基本性质 最小树 最小树及其性质 求最小树的Kruskal算法 算法步骤 算例 算法复杂性 Dijkstra算法 算法步骤 算例 算法复杂性 最小支撑树 算法步骤 算例 计算的迭代过程 算法复杂性 算法步骤 算例 计算的迭代过程 算法复杂性 最短有向路 最短有向路方程 求最短有向路的Dijkstral算法 算法步骤 算例 算法复杂性 最短有向路方程 算法步骤 算例 计算的迭代过程 算法复杂性 最大流 最大流最小割定理 基本概念 主要结论 最大流算法 算法步骤 算
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