本文主要内容为:图的定义以及基本术语

  • 图的定义

图G的组成:由 数据元素的集合E 和 数据间的关系集合E 组成,记作:G = <V, E>

顶点 (vertex):数据元素,V就是顶点的有穷非空集合

边 (edge): 顶点的序偶对,例如 (v1, v2),E就是边的集合

    • 子图

定义:设 G=<V, E> 是一个图,E' 是 E 的子集,V' 是 V 的子集,且 E' 中的边权 仅与 V' 中的顶点相关联,

则 G' = <V', E'> 称为 图G 的子图

特殊的子图:空图,只有一个顶点,图G本身

    • 无向图

定义:代表一条边的顶点的序偶是无序的(即该边无方向)

表示:无序的序偶对用圆括号表示,例如 (v1, v2) 和 (v2, v1) 是代表同一条边

    • 有向图

定义:代表一条边的顶点的序偶是有序的(即该边有方向)

表示:有序的序偶对用尖括号表示,例如 <v1, v2> 和 <v2, v1> 是代表不同的边

弧:有向图的边的别称

弧尾 / 始点:边的起点,例如 <v1, v2> 中的 v1

弧头 / 终点:边的终点,例如 <v1, v2> 中的 v2

    • 带权图

定义:图的每条边边或弧都附带权(weight)

权的作用:可以用于表示从一个顶点到另一个顶点的距离,费用,代价等等

    • 稀疏图:边比较少的图
    • 稠密图:边比较多的图
    • 完全图:任何两个顶点间都有边相关联的图
  • 图的基本术语

    • 无向图顶点 v 的度:与该顶点相关的边的数目,记作 D(v)
    • 有向图顶点 v 的入度:以顶点 v 为终点的弧的数目,记作 ID(v)
    • 有向图顶点 v 的出度:以顶点 v 为起点的弧的数目, 记作 OD(v)
    • 终端顶点 / 叶子:出度为 0 的顶点
    • 路径:从一个顶点到另一个顶点,中间允许经过其他顶点,有向图的路径也是有向的
    • 路径长度:路径上的 边 或 弧  * 权重 之和
    • 回路 / 环:路径的起点和终点是同一个顶点的路径
    • 图的根:从该顶点有路径可以到达图的其他所有顶点
    • 连通图:无向图的任意两个顶点有路径
    • 强连通图:有向图的任意两个顶点之间有来回路径
    • 连通分量:无向图中的极大连通子图
    • 强连通分量:有向图强连通的极大子图
    • 网络:带权的连通图
  • 图的相关计算

n:表示图中顶点的数目

e:表示图中边的数目

    • 无向图 e 的取值范围:[0,n(n - 1) / 2]
    • 有向图 e 的取值范围:[0, n(n - 1)]

图 Graph的更多相关文章

  1. 纸上谈兵: 图 (graph)

    作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 图(graph)是一种比较松散的数据结构.它有一些节点(vertice),在某些节 ...

  2. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  3. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  4. 算法与数据结构基础 - 图(Graph)

    图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面 ...

  5. 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三)

    本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolutio ...

  6. echart——关系图graph详解

    VueEchart组件见上一篇 <template> <VueEcharts :options="options" auto-resize /> </ ...

  7. 某种带权有向无环图(graph)的所有路径的求法

    // 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连 ...

  8. 小白学Python(18)——pyecharts 关系图 Graph

    Graph-基本示例 import json import os from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import ...

  9. 【JZOJ6357】小ω的图(graph)

    description analysis 拆位从高位到低位贪心 对于当前位,如果把所有当前位为\(1\)的边塞入,\(1\)和\(n\)连通,则该位必须为\(1\) 这个是因为高位的\(1\)比所有低 ...

随机推荐

  1. 线程队列分享ppt

  2. binary hacks读数笔记(共享库)

    共享库从文件结构上来讲,与共享对象没什么区别.Linux下,共享库就是普通的ELF共享对象. 1.共享库命名: libname.so.x.y.z :其中最前面使用前缀lib,中间是库的名字和后缀&qu ...

  3. 三:登录功能实现,servlet

    1)servlet 2)request 请求对象 3)response响应对象 4)转发 5)重定向 1.servlet就是用来处理客户端的请求的 1.1去官网下载 1.2 在STS上添加该包ctrl ...

  4. Debian 64位内核升级步骤

    安装相关依赖包 apt-get install bzip2 libncurses5-dev kernel-package zlib1g-dev gcc make kernel-package wget ...

  5. hadoop启动脚本

    记录一下一个简单的hadoop启动脚本 就是启动zookeeper集群,hadoop的HDFS和YRAN的脚本 start-cluster.sh 关于关闭的脚本,只需要顺序换一下,然后将start改为 ...

  6. a^b(取模运算)

    a^b(sdtbu oj 1222) Description 对于任意两个正整数a,b(0 <= a, b < 10000)计算ab各位数字的和的各位数字的和的各位数字的和的各位数字的和. ...

  7. .net core quartz job作业调度管理组件

    定时作业对于多数系统来说,都会用到,定时作业的实现方式可以有多种方式,简单的方式用Timer就可以实现,但是达不到通用的效果,本文采用Quartz基础组件来搭建一套企业通用的作业调度管理服务,希望对于 ...

  8. mathtype样式系统使用技巧-通过样式定义来更改方程中的字体

    本教程中,我们主要介绍MathType Desktop的样式系统.演示如何通过更改样式定义来更改方程中的字体.通过样式可以快速轻松地实现我们所需的公式格式,并统一所有公式的样式. 我们以如下公式来作为 ...

  9. 「CERC2017」Donut Drone

    题目链接 洛谷P4739 题目翻译: 你正在模拟无人机探索一个不稳定的环状行星的过程.技术上说,无人机正在穿过一个环形网格---一个在两维上都首尾环绕在一起的矩形网格.格子的行号从上到下依次编号为\( ...

  10. Go 大数据生态迎来重要产品 CDS

    项目地址:https://github.com/tal-tech/cds ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS).它有着优异的性能,可以快速部署和运行. 不 ...