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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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1 基本概念3 M i P" t1 e- L3 o: a
连通的无圈图叫做树,记之为T 。若图G 满足V(G) =V(T ) , E(T ) ⊂ E(G) , 则称T 是G 的生成树。图G 连通的充分必要条件为G 有生成树。一个连通图的生成树 的个数很多,用τ (G) 表示G 的生成树的个数,则有公式
& W6 @3 L1 Q1 t" R: h! Y0 M3 u 4 E" S. B# u/ [; H" L2 Q
3 X( [4 x& g% V/ h$ Z$ ~$ ^
树有下面常用的五个充要条件。
6 q* y* {& h$ x' M
5 L4 A, Q7 k9 v* Z5 k定理 1 (i)G 是树当且仅当G 中任二顶点之间有且仅有一条轨道。
% z& ?9 B5 L$ w3 g3 P* d9 `2 Y. B; f. i, d# ?' r6 K2 T
(ii)G 是树当且仅当G 无圈,且ε =ν −1。
8 I0 |6 x) u1 ~2 H. v! h$ w0 R9 S- L' ~! o' n' @
(iii)G 是树当且仅当G 连通,且ε =ν −1。+ g- ]0 N$ R) @! R
6 |7 N9 `6 _5 H; A* K(iv)G 是树当且仅当G 连通,且∀e∈ E(G) ,G − e 不连通。
7 B, i4 U [' @
1 x* n, o" [- F% B(v)G 是树当且仅当G 无圈,∀e∉ E(G) ,G + e 恰有一个圈。
- P" G* J8 }' `7 ^4 L: J& L4 _) r0 c
2 应用—连线问题
7 Z4 l0 w2 B9 G' V, w5 B4 C 欲修筑连接 n 个城市的铁路,已知i 城与 j 城之间的铁路造价为Cij ,设计一个线 路图,使总造价最低。) i% o0 T% s0 f5 t- y+ D
- c% K; ~! }2 a+ |
连线问题的数学模型是在连通赋权图上求权最小的生成树。赋权图的具最小权的生 成树叫做最小生成树。
9 C8 ]/ d* R# B8 q: ^6 l$ s4 P1 ]7 u; j, @- W
下面介绍构造最小生成树的两种常用算法。9 ^: x. N* f0 Y; L/ E1 P& t
' T' Z! y @6 b# `
2.1 prim 算法构造最小生成树
' l- l; P+ N3 m/ R* {7 ?0 m' S, m设置两个集合 P 和Q ,其中 P 用于存放G 的最小生成树中的顶点,集合Q 存放G的最小生成树中的边。令集合 P 的初值为 { P = v1 }(假设构造最小生成树时,从顶点 v1 出发),集合Q 的初值为Q = Φ 。
% O- h' {0 a$ `, W2 d
! c' Y, Z/ ]- D) G6 kprim 算法的思想是,从所有 p ∈ P ,v ∈V − P 的边 中,选取具有最小权值的边 pv ,将顶点 v 加入集合 P 中,将边 pv 加入集合Q 中,如 此不断重复,直到 P =V 时,最小生成树构造完毕,这时集合Q 中包含了最小生成树 的所有边。8 k* i9 h5 P% ]. P
4 K' Y5 e! {, f" C8 I) r7 N
: b9 Z) k' u' ^+ M1 p
+ Y" }0 F8 j2 l+ {例 13 用 prim 算法求图 5 的最小生成树。 我们用 的第一、二、三行分别表示生成树边的起点、终点、权集合。Matlab 程序如下:7 ?; R. c( v- \' v9 S4 L
6 z% a. A% I1 x/ `/ _9 W
1 c% W) r2 N' p6 Y' E5 I$ qclc;clear;
6 a( `& f& u& n. R3 X) t& r8 Ta=zeros(7);4 H5 h, ~+ t' D+ d) k
a(1,2)=50; a(1,3)=60;& B' U( c. j% e% \1 f% D* s
a(2,4)=65; a(2,5)=40;3 J) N i# |" F' `" U# s2 K% q6 M
a(3,4)=52;a(3,7)=45;
! [5 H+ O/ R, ?+ Ua(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42;7 @6 C3 @, K( L' b( J
a(5,6)=70;8 L9 n9 k% }7 {% _2 g, L
a=a+a';a(find(a==0))=inf;
' h/ P+ [) h9 p& Presult=[];p=1;tb=2:length(a);* R' y0 [4 M5 m% d7 R( F
while length(result)~=length(a)-1$ C1 H; _; p" J; E4 t4 E' B
temp=a(p,tb);temp=temp( ;8 u" N G0 S! \& N( Y! x
d=min(temp);8 A5 |5 k o9 G0 e- Y
[jb,kb]=find(a(p,tb)==d);0 a1 F$ ?* d+ \( V3 l; M
j=p(jb(1));k=tb(kb(1));
, L3 _5 q/ [: G1 ^. C result=[result,[j;k;d]];p=[p,k];tb(find(tb==k))=[];
4 J) Y! H4 b: T. M$ y2 a4 tend; t+ `. u0 a+ n9 |# x
result! V' T; j8 B2 j5 r
4 I# R+ l5 m3 M/ g% {2 b2.1 Kruskal 算法构造最小生成树
; B1 F M; }* K: G1 }# K科茹斯克尔(Kruskal)算法是一个好算法。Kruskal 算法如下: g' J, O& R6 X8 ^' n/ }; Y
![]()
9 t& g" w7 p3 K( R) N8 E) Q 0 D# U+ m0 B" ~
) n. @, K* k* r' b Q' Y2 x: n
例 14 用 Kruskal 算法构造例 3 的最小生成树。 我们用 存放各边端点的信息,当选中某一边之后,就将此边对应的顶点序 号中较大序号u 改记为此边的另一序号v ,同时把后面边中所有序号为u 的改记为v 。7 S+ f; {4 h1 v) z) I
; P# m: C6 b& i; \此方法的几何意义是:将序号u 的这个顶点收缩到v 顶点,u 顶点不复存在。后面继续 寻查时,发现某边的两个顶点序号相同时,认为已被收缩掉,失去了被选取的资格。 Matlab 程序如下:
2 W/ j% I3 Y2 a9 U" }2 H1 f% l8 W4 [$ l( m) z* L5 y* \
clc;clear;
+ [7 f4 a- D' M; Ca(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40;) F. }8 Q) ], P/ s+ M1 v
a(3,4)=52;a(3,7)=45; a(4,5)=50; a(4,6)=30;
5 S2 p' a/ V7 m& ^4 Q5 t8 ]9 k" Na(4,7)=42; a(5,6)=70;; h7 a! e" E6 O6 S: ^
[i,j,b]=find(a);
& y5 V% J0 x9 b/ [9 b9 ddata=[i';j';b'];index=data(1:2, ;; D& z5 y7 o7 C. R& c- o
loop=max(size(a))-1;/ n. M* o- W) \
result=[];3 o4 o t5 r% M" y$ C
while length(result)<loop
. ^/ N. N a3 D/ p) X( T: k9 _ temp=min(data(3, );
+ t; q2 v! l' i# a" c flag=find(data(3, ==temp);
0 j: y8 `3 K$ A. b3 { flag=flag(1);
) P3 Y5 Z$ ^3 n) w0 g4 D v1=data(1,flag);v2=data(2,flag);2 z+ j3 @0 ^1 z6 v$ a! |
if index(1,flag)~=index(2,flag) x6 `. @6 K; Y$ } W, J
result=[result,data(:,flag)];- {4 W1 \$ w! Z4 {7 F$ S' S* k) G
end$ x* w# P2 _9 k' I1 M
index(find(index==v2))=v1;
, Q" o# W% A: h& o6 R4 O# Q% e data(:,flag)=[];
0 ~$ R2 @, `0 Z! { index(:,flag)=[];
, j# d# j! { g# ~! [; |end
9 u- j$ p1 ^; W2 ~2 R0 f3 ?result ; H) B" G5 w1 _: y% C
. d, x9 q$ I j5 a, R9 p
6 H2 Q3 e, N+ E, G: e& b7 N9 Q2 R/ i; V5 W! ?" p- X
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, e* o- m0 X; i. {7 H6 G版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。, H3 }; V4 j4 j3 a- W3 ]
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: K# Q6 z& Q' {, X8 S# G3 T
1 c! L4 e9 E- [. a& A# q& [
' m8 z( d) v' O" \% p3 ^ |
zan
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