Матрицы смежности и весовые матрицы что это

Содержание урока

Что такое граф?

Что такое граф?

Как вы знаете из курса 10 класса, граф — это набор узлов (вершин) и связей между ними (рёбер). Информацию об узлах и связях графа обычно хранят в виде таблицы специального вида — матрицы смежности (рис. 6.20).

Единица на пересечении строки А и столбца В означает, что между узлами А и В есть связь. Ноль указывает на то, что связи нет. Матрица смежности симметрична относительно главной диагонали (выделенные фоном ячейки в таблице). Единица на главной диагонали обозначает петлю — ребро, которое начинается и заканчивается в одной и той же вершине (в данном примере — в вершине С). Строго говоря, граф — это математический объект, а не рисунок. Конечно, его можно нарисовать на плоскости, но матрица смежности не даёт никакой информации о том, как именно следует располагать узлы друг относительно друга. Для таблицы, приведённой на рис. 6.20, возможны, например, такие варианты (рис. 6.21).

В рассмотренном примере все узлы связаны, т. е. между любой парой узлов существует путь — последовательность рёбер, по которым можно перейти из одного узла в другой. Такой граф называется связным.

Вспоминая материал предыдущего параграфа, можно сделать вывод, что дерево — это частный случай связного графа, в котором нет замкнутых путей — циклов.

Если для каждого ребра указано направление, граф называют ориентированным (орграфом). Рёбра орграфа называют дугами. Его матрица смежности не всегда симметричная. Единица, стоящая на пересечении строки А и столбца В, говорит о том, что существует дуга из вершины А в вершину В (рис. 6.22).

Часто с каждым ребром связывают некоторое число — вес ребра. Это может быть, например, расстояние между городами или стоимость проезда. Такой граф называется взвешенным. Информация о взвешенном графе хранится в виде весовой матрицы, содержащей веса рёбер (рис. 6.23).

У взвешенного орграфа весовая матрица может быть несимметрична относительно главной диагонали (рис. 6.24).

Следующая страница «Жадные» алгоритмы. Задача 1

Cкачать материалы урока

Источник

Русские Блоги

Java-структура данных-граф (смежная матрица и список смежности)

https://blog.csdn.net/xxniuren/article/details/52218211

Диаграмма структуры данных JAVA

1. Введение и принцип действия схемы

1.1 Основные понятия графов

Граф состоит из набора вершин и набора ребер.Для графа G набор вершин и набор ребер обозначаются как V (G) и E (G) соответственно. В зависимости от того, является ли набор ребер графа направленным, граф можно разделить на ориентированные графы и неориентированные графы.В зависимости от того, имеет ли граф веса, его можно разделить на правильные графы и невесомые графы.

Основная терминология для диаграмм:

1.2 Матрица смежности представления графа

Существует два способа представления графиков: представление двумерного массива (смежная матрица) и представление связанного списка (смежный список).

Нет ориентированный граф ориентированный граф

Вышеуказанный неориентированный граф представлен матрицей смежности следующим образом: Если ориентированный граф представлен матрицей смежности:

Если график представляет собой взвешенный график, вам нужно изменить 1 на вес соответствующего ребра и изменить недиагональную линию на большое конкретное действительное число, что означает, что соответствующего ребра не существует. Это конкретное действительное число Обычно это выражается бесконечностью или MaxValue, который больше, чем вес всех ребер графа G (здесь больше примеров).

1.3 список смежности представления графа

По сравнению со списком смежности матрица смежности вызовет определенную потерю пространства. Необходимо выделить место для n ребер для каждой вершины. Фактически, многие ребра не существуют, но реализация списка смежности отличается. Заботьтесь только о тех краях, которые существуют, а не о тех краях, которые не существуют. Список смежности состоит из массива и связанного списка. Для приведенного выше неориентированного графа список смежности выражается в виде (потому что разница между направленным и неориентированным не слишком велика, поэтому рисуется только неориентированный список смежности):

2, реализация графа

2.1, представление матрицы смежности

Массив набора ребер используется для хранения информации о ребре, включая начало, конец и вес ребра. Краевые узлы определяются следующим образом:

Определяет интерфейс графа. Код выглядит следующим образом:

Создайте матрицу смежности графа на основе набора ребер графа.Есть четыре типа графиков: ориентированный взвешенный, направленный невзвешенный, ненаправленный взвешенный и ненаправленный невзвешенный. Есть четыре ситуации для рассмотрения. Возьмите информацию fromvex, endvex, weight для граничного узла. Если он не направленный и невесомый, то a [fromvex] [endvex] = a [endvex] [fromvex] = 1, если он ненаправленный, то a [fromvex] [endvex] = a [endvex] [fromvex] = вес; если он направлен невзвешенным, то a [fromvex] [endvex] = 1; если он направлен взвешенно, то [fromvex] [endvex] = вес; Код реализации конкретной схемы построения выглядит следующим образом:

Вставьте ребро в график. Если ребро не существует в текущем графе, вам следует изменить значение элемента данных e, представляющего число ребер в графе, чтобы увеличить его на 1, а затем завершить вставку. Если оно уже существует, вам нужно только изменить его. Вес края. Код выглядит следующим образом:

Удалите ребро из графика. Если ребро не существует, выйдите из функции напрямую. Если ребро существует, то для неориентированных графов удалите [fromvex] [endvex], а также удалите [endvex] [ fromvex], для ориентированного графа необходимо удалить только [fromvex] [endvex]. Реализация заключается в следующем:

Чтобы найти и вернуть степень вершин, поскольку типы графов делятся на направленные и ненаправленные, ориентированные графы должны находить степень входа и выхода соответственно. Код выглядит следующим образом:

Выходной набор вершин и набор ребер.Так как матрица смежности построена здесь, вам нужно только взглянуть на информацию узла набора ребер и соответствующие значения матрицы. Конкретный код выглядит следующим образом:

Поиск по всему графику, поисковый график делится на глубокий поиск и поиск по ширине.

2.2 Граф представления списка смежности (потому что это не так уж сложно реализовать, поэтому код не объясняет слишком много)

Определение узла списка смежности хранит указанный узел, вес узла и следующий узел, указанный узлом. Конкретный код реализован следующим образом:

Код для создания списка смежности из набора ребер выглядит следующим образом:

Информационный код для нахождения одного ребра графа выглядит следующим образом:

Вставьте код ребра в график:

Удалите код ребра из диаграммы:

Возвращается степень вершины. Процесс делится на два случая: ориентированный граф и ненаправленный граф. Направленные графы должны получать как входящие, так и исходящие градусы. Ненаправленные графы должны только получать количество ребер соответствующих узлов. Следующим образом:

Выходной код списка смежности в матрицу смежности выглядит следующим образом:

Так как логика, которую я хочу реализовать, заключается в добавлении или удалении любой вершины в графе, приведенную выше структуру немного сложно удалить вершину.В настоящее время код все еще изменяется, но все выпущенные функции проверяются на практике и реализуются. Нет проблем, будьте уверены.

Источник

Учитель информатики

Сайт учителя информатики. Технологические карты уроков, Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, полезный материал и многое другое.

Графы

Информатика. Учебник для 9 класса (по учебнику К. Ю. Полякова, Е.А. Еремина, базовый уровень)

§17. Графы.

Что такое граф?

Ключевые слова:

Давайте подумаем, как можно наглядно представить такую информацию:

От пос. Васюки три дороги идут в Солнцево, Грибное и Ягодное. Между Солнцевом и Грибным и между Грибным и Ягодным также есть дороги. Кроме того, есть дорога, которая идет из Грибного в лес и возвращается обратно в Грибное.
Нарисуйте в тетради схему дорог по этому описанию.

Можно, например, нарисовать такую схему (рис. 3.17, а).

Рис. 3.17

В информатике для исследования таких схем используют графы.

Граф — это набор вершин (узлов) и связей между ними — рёбер.

Граф, соответствующий нашей схеме дорог, показан на рис. 3.17, б, для краткости населённые пункты обозначены латинскими буквами.

Матрица смежности графа

Для хранения информации об узлах и связях показанного выше графа можно использовать таблицу такого вида (рис. 3.18).

Рис. 3.18

Единица на пересечении строки А и столбца В означает, что между вершинами А и В есть связь. Ноль указывает на то, что связи нет. Такая таблица называется матрицей смежности. Она симметрична относительно главной диагонали (см. закрашенные клетки в таблице).

Исследуйте матрицу смежности и сравните её с графом на рис. 3.17, б. Что означает единица на пересечении столбца С и строки С?

В этом графе есть петля — ребро, которое начинается и заканчивается в одной и той же вершине.

Степенью вершины называют количество рёбер, с которыми связана вершина. При этом петля считается дважды (с вершиной связаны оба конца ребра!).

Подсчитайте по матрице смежности, сколько ребёр в графе. Определите степени всех вершин. Как вы рассуждали?

Строго говоря, граф — это математический объект, а не рисунок. Конечно, его можно нарисовать на плоскости (например, как на рис. 3.17, б), но матрица смежности не даёт никакой информации о том, как именно располагать вершины друг относительно друга. Для таблицы, приведённой выше, возможны, например, такие варианты (рис. 3.19).

Рис. 3.19

Нарисуйте по матрице смежности (рис. 3.20) два разных изображения графа.

Рис. 3.20

Граф имеет 4 вершины, причём каждая вершина связана рёбрами со всеми остальными. Нарисуйте этот граф. Сколько всего рёбер в этом графе?

Граф имеет N вершин, причём каждая вершина связана рёбрами со всеми остальными. Сколько всего рёбер в этом графе?

Граф имеет 4 ребра. Чему равна сумма степеней вершин в этом графе? Зависит ли она от количества вершин?

Граф имеет N рёбер. Чему равна сумма степеней вершин в этом графе?

Попробуйте нарисовать граф с пятью вершинами, где все вершины имеют степень 3. Получилось ли у вас? Почему?

Связный граф

В графе на рис. 3.17, б все вершины связаны: между любой парой вершин существует путь — последовательность вершин, в которой каждая следующая связана ребром с предыдущей. Такой граф называется связным.

Связный граф — это граф, между любыми вершинами которого существует путь.

Теперь представьте себе, что дороги Васюки-Солнцево, Васю- ки-Грибное и Грибное-Ягодное завалило снегом (или размыло дождём) так, что по ним ни пройти, ни проехать (рис. 3.21).

Рис. 3.21

Эту схему тоже можно считать графом (она соответствует определению), но в таком графе есть две несвязанные части, каждая из которых — связный граф. Такие части называют компонентами связности.

Постройте матрицу смежности графа, изображённого на рис. 3.21.

Граф имеет 4 вершины и две компоненты связности. Какое наибольшее количество рёбер может быть в этом графе, если в нём нет петель? Нарисуйте этот граф.

Вспоминая материал предыдущего параграфа, можно сделать вывод, что дерево — это частный случай связного графа. Но у него есть одно важное свойство — в дереве нет замкнутых путей — циклов, т. е. путей, которые начинаются и заканчиваются в одной и той же вершине.

Найдите все циклы в графе на рис. 3.17.

Дерево — это связный граф, в котором нет циклов.

Взвешенный граф

Если в нашем примере нас заинтересует не только наличие дорог между посёлками, но ещё и расстояния между ними, каждой связи нужно сопоставить число — вес ребра (рис. 3.22).

Рис. 3.22

Взвешенный граф — это граф, с каждым ребром которого связано некоторое число — вес ребра.

Весом может быть не только расстояние, но и, например, стоимость проезда или другая величина.

Рис. 3.23

Так же как и матрица смежности, весовая матрица симметрична относительно диагонали.

Что означают пустые ячейки в весовой матрице?

Как по весовой матрице сразу определить, сколько рёбер в графе?

Определите по весовой матрице (рис. 3.24) длины путей ADBEC, ABDCE, DEBAC. Как вы рассуждали?

Рис. 3.24

Оптимальный путь в графе

Для того чтобы определить оптимальный (наилучший) путь между двумя вершинами графа, нужно ввести какой-то числовой показатель, по которому можно сравнивать пути — определять, какой из них лучше. Обычно для оценки пути используют сумму весов ребёр, входящих в этот путь. Например, при поиске кратчайшего пути чем меньше это значение, тем лучше.

Какие показатели вы используете в жизни для определения оптимального пути? Всегда ли самый короткий путь — самый лучший?

Если в графе немного узлов, по весовой матрице можно легко определить оптимальный путь из одной вершины в другую простым перебором вариантов. Рассмотрим граф, заданный весовой матрицей на рис. 3.25 (числа определяют стоимость поездки между соседними пунктами).

Рис. 3.25

Найдём наилучший путь из А в В — такой, при котором общая стоимость поездки минимальная.

Для решения задачи будем строить дерево перебора вариантов. Видим, что из пункта А напрямую

Рис. 3.26

Числа около рёбер обозначают стоимость поездки по этому участку, а индексы у названий узлов показывают общую стоимость проезда в данный узел из узла А. Теперь разберём варианты дальнейшего движения из узла С I tM lt;pb р (рис. 3.27).

Рис. 3.27

Почему, на ваш взгляд, на схеме не показана возможность движения из С в А?

Видим, что из С сразу можно попасть в В, стоимость проезда в этом случае равна 7.

Почему нельзя на этом остановиться, ведь путь из А в В найден?

Проверяя пути через узел В, выясняем, что можно сократить стоимость до 6 (рис. 3.28)

Рис. 3.28

Нужно ли исследовать дальше путь, содержащий цепочку ACED? Сравните стоимость этого пути и стоимость уже найденного пути из А в В.

Аналогично строим вторую часть схемы (рис. 3.29).

Рис. 3.29

Таким образом, оптимальный (наилучший) путь — ADEB, его стоимость — 3.

Нужно ли проверять пути ACED и ADEC, не дошедшие до узла В? Могут ли они улучшить результат?

Конечно, для более сложных графов метод перебора работает очень долго, поэтому используются более совершенные (но значительно более сложные) методы.

Ориентированный граф

Наверное, вы заметили, что при изображении деревьев, которые описывают иерархию (подчинение), мы ставили стрелки от верхних уровней к нижним. Это означает, что для каждого ребра указывается направление, и двигаться можно только по стрелкам, но не наоборот.

Ориентированный граф (орграф) — это граф, в котором каждое ребро имеет направление.

Орграф может служить, например, моделью системы дорог с односторонним движением. Матрица смежности и весовая матрица для орграфа уже не обязательно будут симметричными.

На схеме на рис. 3.30 всего две дороги с двусторонним движением, по остальным можно ехать только в одну сторону.

Рис. 3.30

Рёбра в орграфе называют дугами. Дуга, в отличие от ребра, имеет начало и конец.

Нарисуйте граф по весовой матрице, показанной на рис. 3.31. С помощью дерева перебора найдите все возможные пути из вершины А в вершину Е, не проходящие дважды через одну и ту же вершину, и стоимости проезда по каждому из этих путей. Определите оптимальный путь из вершины А в вершину Е.

Рис. 3.31

Количество путей

Определим количество возможных путей из вершины А в вершину К для ориентированного графа, показанного на рис. 3.32.

Рис. 3.32

Так как граф ориентированный, переходить в другую вершину можно только по стрелкам.

В графе на рис. 3.32 есть одна начальная вершина А, из которой дуги только выходят. Такая вершина называется истоком. Вершина, в которую дуги только входят (и ни одна не выходит), называется конечной вершиной или стоком. В нашем графе сток — это вершина К.

По весовой матрице на рис. 3.31 найдите исток и сток в графе. Как вы рассуждали?

Будем двигаться по стрелкам от начальной вершины А. Около каждой вершины запишем количество возможных путей из вершины А в эту вершину. В вершину А существует единственный путь — пустой (никуда не ехать). Найдём все вершины, в которые можно приехать только из А: это вершины Б и Г, записываем около них количество путей 1 (рис. 3.33).

Рис. 3.33

Теперь ищем вершины, в которые можно попасть только из уже отмеченных вершин. Например, в вершину В есть один путь из А напрямую, а также по одному пути через Б и Г (так как эти вершины отмечены числом 1). Общее количество путей из А в Б равно сумме отметок предыдущих вершин: для вершины В получаем 3 пути. В вершину Ж можно попасть только из Г, поэтому число путей в Г и Ж совпадает (рис. 3.34).

Рис. 3.34

В вершину Д идёт один путь через Б и три пути через В, поэтому общее число путей — 4. Аналогично получаем 4 пути в вершину Е: 3 пути через В и один через Ж (рис. 3.35).

Рис. 3.35

Далее находим один путь из А в И (только через Ж) и 4 пути из А в 3 (все через Д). В конечную вершину К можно приехать через вершины Д (4 пути), 3 (4 пути), Е (4 пути) и И (1 путь), таким образом, общее количество различных путей равно 13 (рис. 3.36).

Рис. 3.36

Выводы

• Граф — это набор вершин (узлов) и связей между ними — рёбер.
• Матрица смежности — это таблица, в которой единица на пересечении строки и столбца обозначает ребро между соответствующими вершинами, а ноль — отсутствие ребра.
• Связный граф — это граф, между любыми вершинами которого существует путь.
• Цикл — это замкнутый путь в графе.
• Дерево — это связный граф, в котором нет циклов.
• Взвешенный граф — это граф, с каждым ребром которого связано некоторое число — вес ребра. Взвешенный граф описывается весовой матрицей.
• Ориентированный граф (орграф) — это граф, в котором каждое ребро имеет направление. Рёбра орграфа называют дугами. Матрица смежности и весовая матрица орграфа могут быть несимметричными.

Нарисуйте в тетради интеллект-карту этого параграфа.

Вопросы и задания

1. Можно ли сказать, что лес (множество деревьев) — это граф? Почему?
2. Как по матрице смежности определить, есть ли петли в графе?
3. Как по весовой матрице определить длину пути в графе?
4. Когда для представления данных используются орграфы? Приведите примеры.
5. Выполните по указанию учителя задания в рабочей тетради.

Подготовьте сообщение

а) «Задача о Кёнигсбергских мостах»
б) «Решение логических задач с помощью графов»

Источник

Теория графов. Часть третья (Представление графа с помощью матриц смежности, инцидентности и списков смежности)

Все, что познается, имеет число, ибо невозможно ни понять ничего, ни познать без него – Пифагор

Список смежности (инцидентности)

Взвешенный граф (коротко)

Итак, мы умеем задавать граф графическим способом. Но есть еще два способа как можно задавать граф, а точнее представлять его. Для экономии памяти в компьютере граф можно представлять с помощью матриц или с помощью списков.

Матрица является удобной для представления плотных графов, в которых число ребер близко к максимально возможному числу ребер (у полного графа).

Другой способ называется списком. Данный способ больше подходит для более разреженных графов, в котором число ребер намного меньше максимально возможного числа ребер (у полного графа).

Перед чтением материала рекомендуется ознакомится с предыдущей статьей, о смежности и инцидентности, где данные определения подробно разбираются.

Матрица смежности

Но тем кто знает, но чуть забыл, что такое смежность есть краткое определение.

Смежность – понятие, используемое только в отношении двух ребер или в отношении двух вершин: два ребра инцидентные одной вершине, называются смежными; две вершины, инцидентные одному ребру, также называются смежными.

Матрица (назовем ее L) состоит из n строк и n столбцов и поэтому занимает n^2 места.

Каждая ячейка матрицы равна либо 1, либо 0;

Ячейка в позиции L (i, j) равна 1 тогда и только тогда, когда существует ребро (E) между вершинами (V) i и j. Если у нас положение (j, i), то мы также сможем использовать данное правило. Из этого следует, что число единиц в матрице равно удвоенному числу ребер в графе. (если граф неориентированный). Если ребра между вершинами i и j не существует, то ставится 0.

Для практического примера возьмем самый обыкновенный неориентированный граф:

А теперь представим его в виде матрицы:

Ячейки, расположенные на главной диагонали всегда равны нулю, потому что ни у одной вершины нет ребра, которое и начинается, и заканчивается в ней только если мы не используем петли. То есть наша матрица симметрична относительно главной диагонали. Благодаря этому мы можем уменьшить объем памяти, который нам нужен для хранения.

С одной стороны объем памяти будет:

Но используя вышеописанный подход получается:

Потому что нижнюю часть матрицы мы можем создать из верхней половины матрицы. Только при условии того, что у нас главная диагональ должна быть пустой, потому что при наличии петель данное правило не работает.

Если граф неориентированный, то, когда мы просуммируем строку или столбец мы узнаем степень рассматриваемой нами вершины.

Если мы используем ориентированный граф, то кое-что меняется.

Здесь отсутствует дублирование между вершинами, так как если вершина 1 соединена с вершиной 2, наоборот соединена она не может быть, так у нас есть направление у ребра.

Возьмем в этот раз ориентированный граф и сделаем матрицу смежности для него:

Если мы работаем со строкой матрицы, то мы имеем элемент из которого выходит ребро, в нашем случаи вершина 1 входит в вершину 2 и 8. Когда мы работаем со столбцом то мы рассматриваем те ребра, которые входят в данную вершину. В вершину 1 ничего не входит, значит матрица верна.

Если бы на главной диагонали была бы 1, то есть в графе присутствовала петля, то мы бы работали уже не с простым графом, с каким мы работали до сих пор.

Матрица инцидентности

Инцидентность – понятие, используемое только в отношении ребра и вершины: две вершины (или два ребра) инцидентными быть не могут.

Матрица (назовем ее I) состоит из n строк которое равно числу вершин графа, и m столбцов, которое равно числу ребер. Таким образом полная матрица имеет размерность n x m. То есть она может быть, как квадратной, так и отличной от нее.

Ячейка в позиции I (i, j) равна 1 тогда, когда вершина инцидентна ребру иначе мы записываем в ячейку 0, такой вариант представления верен для неориентированного графа.

Сразу же иллюстрируем данное правило:

Сумма элементов i-ой строки равна степени вершины.

Одной из особенностей данной матрицы является то, что в столбце может быть только две ненулевых ячейки. Так как у ребра два конца.

Список смежности (инцидентности)

Список смежности подразумевает под собой, то что мы работаем с некоторым списком (массивом). В нем указаны вершины нашего графа. И каждый из них имеет ссылку на смежные с ним вершины.

В виде списка это будет выглядеть так:

Неважно в каком порядке вы расположите ссылку так как вы рассматриваете смежность относительно первой ячейки, все остальные ссылки указывают лишь на связь с ней, а не между собой.

Так как здесь рассматривается смежность, то здесь не обойдется без дублирования вершин. Поэтому сумма длин всех списков считается как:

Когда мы работаем с ориентированным графом, то замечаем, что объем задействованной памяти будет меньше, чем при неориентированном (из-за отсутствия дублирования).

Сумма длин всех списков:

Со списком инцидентности все просто. Вместо вершин в список (массив) вы вставляете рёбра и потом делаете ссылки на те вершины, с которыми он связан.

К недостатку списка смежности (инцидентности) относится то что сложно определить наличие конкретного ребра (требуется поиск по списку). А если у вас большой список, то удачи вам и творческих успехов! Поэтому, чтобы работать максимальной отдачей в графе должно быть мало рёбер.

Взвешенность графа

К примеру, возьмем граф с весами на ребрах:

И сделаем матрицу смежности:

В ячейках просто указываем веса ребра, а в местах где отсутствует связь пишем 0 или -∞.

Более подробно данное определение будет рассмотрено при нахождении поиска кратчайшего пути в графе.

Итак, мы завершили разбор представления графа с помощью матрицы смежности и инцидентности и списка смежности (инцидентности). Это самые известные способы представления графа. В дальнейшем мы будем рассматривать и другие матрицы, и списки, которые в свою очередь будут удобны для представления графа с определёнными особенностями.

Если заметили ошибку или есть предложения пишите в комментарии.

Источник