数据结构-图2

学习路径如下:

  1. 图的基本定义
  2. 顶点/边/图的关系本文学习内容
  3. 图的存储结构
  4. 深度/广度优先遍历
  5. 最小生成树

完整工程:zjZSTU/graph_algorithm

度/入度/出度

对于无向图\(G=(V,E)\),如果边\((u,v)\in E\),则称顶点\(u\)\(v\)互为邻接点(adjacent),即\(u\)\(v\)相邻接

对于有向图\(G=(V,E)\),如果弧<u,v>\(\in E\),则称顶点\(u\)邻接顶点\(v\),顶点\(v\)邻接顶点\(u\)

顶点\(v\)的度(degree)是和\(v\)相关联的边的数目,记为\(TD(v)\)

  • 入度

以顶点\(v\)为头的弧的数目称为\(v\)的入度(InDegree),记为\(ID(v)\)

  • 出度

以顶点\(v\)为尾的弧的数目称为\(v\)的出度(OutDegree),记为\(OD(v)\)

对于有向边<u,v>而言,顶点\(u\)是弧尾,顶点\(v\)是弧头,所以\(ID(v)=1\), \(OD(u)=1\)

对无向图而言,仅存在度的概念;对于有向图而言,同时还存在入度和出度的概念,入度和出度之和就是该顶点的度:$ TD(v) = ID(v) + OD(v)$

路径

  • 路径

\(G(V,E)\)中从顶点\(u\)到顶点\(v\)的路径(path)是一个顶点序列\((V=v_{0},v_{1},...,v_{m})\),其中\(v_{0}=u, v_{m}=v, (v_{i-1}, v_{i})\subseteq E,1\leq i\leq m\)

  • 回路或环(cycle)

第一个顶点和最后一个顶点相同的路径

  • 简单路径

序列中顶点不重复出现的路径

  • 简单回路或简单环

除了第一个顶点和最后一个顶点相同外,其余顶点不重复出现的回路

连通图/连通分量

  • 连通图

在一个无向图\(G\)中,若从顶点\(v_{i}\)到顶点\(v_{j}\)有路径相连,则称\(v_{i}\)\(v_{j}\)是连通的。如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作是连通图

  • 强连通图

在图\(G\)中,如果对于每一对\(u,v\subseteq V, u\neq v\),从\(u\)\(v\)和从\(v\)\(u\)都存在路径,则称\(G\)是强连通图

连通图是相对于无向图而言的,强连通图是相对于有向图而言的

  • 连通分量

无向图\(G\)的极大连通子图称为\(G\)的连通分量(connected component)。任何连通图(connected graph)的连通分量仅有一个,即是其自身,非连通的无向图有多个连通分量

  • 强连通分量

有向图中的极大强连通子图称做有向图的强连通分量

生成树

  • 生成树

如果连通图\(G\)的一个子图是一颗包含\(G\)的所有顶点的树,则该子图称为\(G\)的生成树(spanning tree

连通图的生成树是一个极小的连通子图,包含全部\(n\)个顶点,但只有足以构成一棵树的\(n-1\)条边

对于生成树而言,前提是它是连通图,也就是顶点之间有连接

  • 最小生成树

给定无向图\(G=(V,E)\)\((u,v)\)代表连接顶点\(u\)\(v\)的边,\(w(u,v)\)代表此边的权重,如果存在生成树\(T\)使得\(w(T)\)最小(权值之和最小),那么称\(T\)为最小生成树(MST, Minimum Spanning Tree)

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