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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+ V7 V, T. S/ `6 O
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
, m% T. e7 C, p* m$ G% A% f " L/ N% {( ~" D5 U
% S3 r& W, I& c
树有下面常用的五个充要条件。
5 k8 D4 b3 Q) m9 G9 w( u7 X2 ~
]0 x' v+ A( L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。5 Q4 X6 s6 u/ B5 U6 l4 o% p
* [* W% g! _! t2 U/ K% m [(ii)G 是树当且仅当G 无圈,且ε =ν −1。 x0 t1 s4 }" i/ u$ d1 P
0 [; ~4 v; I, ]+ `(iii)G 是树当且仅当G 连通,且ε =ν −1。
: n1 _5 J7 U; ?" ~! `* L
9 d- j( q+ N: H! g3 G# B(iv)G 是树当且仅当G 连通,且∀e∈ E(G) ,G − e 不连通。9 }* _' p- l4 U: @! Z
I1 Z- E" h) r
(v)G 是树当且仅当G 无圈,∀e∉ E(G) ,G + e 恰有一个圈。0 o! P! l$ w& w3 d. ?" \) }( F) r1 ?
, T; o2 U# m1 }$ S1 X1 N4 w
2 应用—连线问题3 W2 W/ e$ k4 ]
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。$ w0 m! N2 o$ C$ m$ f
5 b# m% o+ o6 ]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。+ K7 z4 w# A# z; K2 a4 @! {" b6 z
+ J$ a4 z% x- x. t" K下面介绍构造最小生成树的两种常用算法。6 V3 l' k9 g! T5 N
- I7 T5 d7 w' Y: Y2.1 prim 算法构造最小生成树
% |6 r% C" L( _( a3 g. M1 L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 。
1 j" e' T) z" k. s+ I# p; H
5 X/ N/ o3 _3 J' m0 h9 _prim 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。6 i: v8 }9 G: j( ^2 R
! T y" Q" z- e# q/ X
' q' \% z T; y1 ?7 B* r4 b3 ?0 k
/ {2 s. {2 y `) i$ m" @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 _; E, |( C3 o8 X# C8 a
5 ?6 I7 R, k, D. E+ G
" }! U- N) X) p( t% ]' gclc;clear;
1 u4 F6 l7 Y" N- i$ t' ha=zeros(7);
4 i/ v, U( ]2 r! v$ B( Za(1,2)=50; a(1,3)=60;, F& l; e3 z+ c5 Q0 f3 P w, J
a(2,4)=65; a(2,5)=40;, T+ x) r e$ {4 j
a(3,4)=52;a(3,7)=45;0 Q2 A( _, L6 m. O, {
a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42;- s. w' z7 E% p! Z4 J
a(5,6)=70;. e7 M ^2 S) {/ v1 }
a=a+a';a(find(a==0))=inf; y# Q% a# p1 Q
result=[];p=1;tb=2:length(a);' y, P, A) S6 Q$ v/ S
while length(result)~=length(a)-1: V( O! K6 Q" t) }' ^9 p, z
temp=a(p,tb);temp=temp( ;
( V6 C- T$ `$ k$ b+ r: F d=min(temp);3 ^# \6 i- d# W, N7 g/ E+ T/ s
[jb,kb]=find(a(p,tb)==d);. n! N+ P: A6 Q0 r8 u) N. y
j=p(jb(1));k=tb(kb(1));# P& |' W) M7 f( Z$ E' A2 D
result=[result,[j;k;d]];p=[p,k];tb(find(tb==k))=[];$ @" ^8 P2 ]9 X6 l- S
end
2 X" b- p" j( Y! Cresult
: w; l1 a. w; W" i9 k
$ U' `. Y/ z" V% V' q2.1 Kruskal 算法构造最小生成树
1 B; N) q! ~6 D' q( X3 F科茹斯克尔(Kruskal)算法是一个好算法。Kruskal 算法如下:
6 j% K& m- D d$ _![]()
* B3 ` R% Q! s) V+ t" } 1 e/ n0 N( E. o, `4 G" V
1 ^3 { ~8 n/ @" H3 ]
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 。+ x" e$ o6 e! r0 F- v7 P
: |' | F1 x) r/ n
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:) W5 | N% y- G2 Y
5 F6 {0 s4 H5 f4 x; T% z) z
clc;clear;
7 k7 s# { ]) @! o [a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40;
/ P' x* L* U3 ^; La(3,4)=52;a(3,7)=45; a(4,5)=50; a(4,6)=30;. `) L' g3 v- j0 O+ S; @! t# h
a(4,7)=42; a(5,6)=70;
5 \2 [0 D/ f- |( n, V[i,j,b]=find(a);
H% ~ D5 X( W1 Udata=[i';j';b'];index=data(1:2, ;0 u, N0 \' c1 q8 E
loop=max(size(a))-1;
$ z$ _; _' \1 M. r3 Presult=[];
( T$ M4 M/ ]$ R5 Vwhile length(result)<loop
& g1 }2 Y$ D0 u- s* F- Y5 p1 g9 f temp=min(data(3, );
6 r9 R; `. c( F0 r) R flag=find(data(3, ==temp);
( u6 s ^0 ]1 ?& g4 z, _ flag=flag(1);+ e6 C' a' e$ B* L2 c! ?
v1=data(1,flag);v2=data(2,flag);
! [6 ?1 j, \0 F* ], K1 u3 R if index(1,flag)~=index(2,flag): O! k8 g9 g P/ s
result=[result,data(:,flag)];+ f7 g( R, T1 X1 i0 K$ W: L
end
P j! o2 C1 r9 l U- v0 C G4 m index(find(index==v2))=v1;
5 v+ {& i' M# s, t data(:,flag)=[];) P/ J% E; S2 G! m
index(:,flag)=[];
% L% g N4 c! k0 j' ?- r9 dend- y7 Y! m! Q8 ~) f/ k4 K
result
4 G; p1 @ P, s! W; d4 h
& e: Z" |0 u/ \- b% a F/ v0 k& R
! D3 v" n% @4 b7 `& s% h————————————————# \, U* I3 w6 E8 `( E
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) O& N7 |9 A0 ^) ]6 y4 O原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/897856818 v* i1 Q3 Q- b1 C$ X# P7 L+ j
1 U/ T4 D4 J# \5 m% f9 j; s# w
) m8 S: t* U5 V |
zan
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