第五章 图

  • 图的基本概念
    • 图的应用背景
    • 图的定义和术语
  • 图的存储结构
    • 邻接矩阵
    • 邻接表
  • 图的遍历
    • 连通图的深度优先搜索
    • 连通图的广度优先搜索
  • 图的应用
    • 最小生成树
    • 拓扑排序
  • 小试牛刀

图的基本概念

图结构中，任意两个结点之间都可能相关；而在树中，结点具有层次关系，每一层结点只能和上一层至多一个结点相关，但可能和下一层多个结点相关

图的应用背景

  • 上图中圆圈称为顶点；连线称为边，连线附带的数值称为边的权
  • 图结构可以用来描述通信网络

图的定义和术语

图G由两个集合V和E组成，记作G=(V,E)；V是顶点的集合（有穷非空），E是边的集合

  • 有向图：边是有序的（边带箭头“单行道”、用表示从顶点1到顶点2的边）；无向图：边是无序的（边不带箭头、用（顶点1，顶点2）表示顶点1和2之间的边）
  • 弧，弧头，弧尾；弧：有向图的边称为弧；表示从v到w的一条弧，其中v称为弧尾（或始点），w称为弧头（或终点）

任何两点之间都有边的无向图称为无向完全图；任何两点之间都有弧的有向图称为有向完全图

  • 权：图的边的附带数值，实际应用中可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离、代价或耗费等
  • 带权图：每条边都带权的图称为带权图
  • 顶点的度D、入度ID、出度OD：无向图中顶点的度是与该顶点相关联的边的数目，有向图中则把以顶点为终点的弧的数目称为该顶点的入度，以该顶点为始点的弧的数目称为该顶点的初读，有向图中的度为入度和出度的和
  • 子图：设G=(V,E)是一个图，若E’是E的子集，V’是V的子集，并且E’中的边仅有与V’中的顶点相关联。则G’称为G的子图
  • 路径、路径长度：从一个顶点到另一个顶点称为路径；路径长度就是路径（或弧）上边的数之和
  • 简单路径、回路、简单回路；简单路径：序列中顶点不重复出现；第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环；除了第一个顶点和最后一个顶点外，其余顶点不重复的回路称为简单回路或简单环
  • 连通、连通图、联通分量；连通图：在无向图中，如果从顶点v到顶点v’有路径，则称其为连通；连通图：图中任意两个顶点都是连通的；连通分量：无向图中的极大连通子图
  • 强连通、强连通图、强连通分量；强连通图：有向图任意一对顶点双向连通；强连通分量：有向图的极大连通子图
  • 生成树、生成森林；生成树：包含所有顶点的一个极小连通子图；生成森林：在非连通图中，每个连通分量都可得到一个极小的连通子图，即一棵生成树，这些连通分量的生成树就组成了一个非连通图的生成森林

图的存储结构

邻接矩阵

  • 二维矩阵来实现，两顶点连通为1，不连通为0，行，列分别表示全部顶点，如下图所示：


注：也可用邻接矩阵表示带权图，没有边的用无穷表示，有的则用权，其余正常

邻接表

邻接表是顺序存储与链式存储相结合的存储方式

  • 有向图的邻接表；以顶点Vi为尾的弧

  • 无向图的邻接表；第i个单链表中的结点表示依赖于Vi的边

  • 逆邻接表：逆邻接表是指以每个顶点作为索引，记录各个顶点的入边（即指向该顶点的边）的数据结构。（有向图的邻接表记录的是出边）

图的遍历

图的遍历是指从图的某个顶点出发，系统的访问图的每个顶点，并且每个顶点只能被访问一次

连通图的深度优先搜索

以图中某个顶点出发，首先访问出发点，然后任选一个未访问过的邻接点，以邻接点为新出发点继续，依此类推，直到所有顶点都被访问

连通图的广度优先搜索

从图中某个顶点出发，访问了该顶点后依次访问该顶点的邻接点，然后从邻接点出发继续访问直到结束

图的应用

最小生成树

对于有n个顶点的无向图，所有生成树都有且仅有n-1条边

  • Prim算法（假设G=(V,E)是一个带权图，生成的最小生成树为MinT=(V,T),其中V为顶点的集合，T为边的集合）
    • 初始化：U={u0}，T={}。其中U为一个新设置的顶点的集合，初始U中只含有顶点u0，这里假设从顶点u0出发
    • 对所有u∈U，v∈V-U中，找一条权最小的边（u’,v’），将这条边加入集合T中，将顶点v’加入集合U中
    • 如果U=V，则算法结束，否则重复

  • 克鲁斯卡尔算法
    • 设G=（V,E），令最小生成树初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{}），每个顶点自成一个连通分量
    • 在E中选取代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去此边，选取下一条代价最小的边
    • 依此类推，直到T中所有顶点都在同一连通分量上为止
  • Dijkstra求单源最短路径(设置顶点集合S，开始时S中只含有源点v)
    • 创建一个节点集合，初始时只包含起点节点，以及一个距离表记录起点到各个节点的当前最短距离和路径。
    • 从起点开始，遍历与起点相邻的节点，并更新距离表中的距离和路径。
    • 选择一个距离表中未访问过的节点中距离最短的节点，将其加入节点集合中，并继续遍历与该节点相邻的节点。若找到更短的路径，更新距离表中的距离和路径。
    • 重复步骤3，直到所有节点都被加入节点集合，或者目标节点被加入节点集合。最终，距离表中记录的就是起点到各个节点的最短距离和路径。

拓扑排序

  • AOV网：工程或者某种流程可分为若干个小的工程或阶段，这些小的工程或阶段就称为活动；若以图中顶点表示活动，有向边表示活动之间的优先关系，这种有向图称为AOV网

  • 拓扑排序

完成拓扑排序的前提条件是AOV网中不能出现回路

有向图拓扑排序算法的基本步骤如下：

- 图中选择一个入度为0的顶点，输出该顶点- 从图中删除该顶点及其相关联的弧，调整被删弧的弧头结点的入度（入度减1）- 重复执行上述步骤直到所有入度为0的顶点均被输出

小试牛刀

  • 一个有n个顶点的无向连通图，最少有______条边
  • 无向图的邻接矩阵是_______矩阵
  • 给出下图的邻接矩阵和邻接表
  • 分别给出下图的邻接矩阵、邻接表和逆邻接表

  • 分别给出下图从v5出发按深度优先搜索和广度优先搜索算法遍历得到的顶点序列