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数学建模第四章 图与网络模型及方法

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@mipacw82
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2025/12/03 08:45
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2025/12/03 08:45
3 个月前
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基础概念

无向图:G=(V,E)G = (V , E)
有向图:D=(V,A)D = (V , A)
有向边又称为弧。
VV 是点集,EE 是边集,AA 是弧集合。
ak=(vi,vj)a_k = (v_i , v_j) 表示 vivjv_i \to v_jviv_i 称为始端,vjv_j 称为末端或终端。aka_k 称为 viv_i 的出弧,也称为 vjv_j 的入弧。
环:即自环。
重边:端点是同一对顶点的多条边
简单图:无环无重边。
完全图:任意两顶点均相邻的简单图。
赋权图:带权的图。
子图:点集边集都被包含。
生成子图:在是子图的情况下点集相同。
道路:W=v0e1v1e2ekvkW = v_0e_1v_1e_2\cdots e_kv_k
迹:各边相异。
轨道:各顶点相异。
回路:起点和终点重合的道路。
圈:起点和重点重合的轨道。
连通的:顶点 uu 到顶点 vv 有道路。
连通图:任意两点连通的图。
连通分支:分连通图中的连通子图。

矩阵表示

邻接矩阵

无向图邻接矩阵 W=(wij)n×nW = (w_{ij})_{n\times n}
wij={1顶点 vi 与 vj 相邻0i=j 或顶点 vi 与 vj 不相邻w_{ij} = \begin{cases} 1 & 顶点\ v_i\ 与\ v_j\ 相邻 \\ 0 & i=j\ 或顶点\ v_i\ 与\ v_j\ 不相邻 \end{cases}
有向图邻接矩阵 W=(wij)n×nW = (w_{ij})_{n\times n}
wij={1(vi,vj)A0i=j 或顶点 vi 到 vj 无弧w_{ij} = \begin{cases} 1 & 弧(v_i,v_j) \in A\\ 0 & i=j\ 或顶点\ v_i\ 到 \ v_j\ 无弧 \\ \end{cases}
无向赋权图 W=(wij)n×nW = (w_{ij})_{n\times n}
wij={顶点 vi 与 vj 之间的边权0()i=j 或顶点 vi 与 vj之间无边w_{ij} = \begin{cases} 顶点\ v_i\ 与 \ v_j\ 之间的边权\\ 0(或\infty) & i=j\ 或顶点\ v_i\ 与\ v_j 之间无边 \\ \end{cases}

Matlab

MATLAB
graph % 无向图
diagraph %有向图

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