1 图论概述 1.1 发展历史 第一阶段: 1736:欧拉发表首篇关于图论的文章,研究了哥尼斯堡七桥问题,被称为图论之父 1750:提出了拓扑学的第一个定理,多面体欧拉公式:V-E+F=2 第二阶段(19~20世纪): 1852: Francis Guthrie提出四色问题 1856: Thomas P. Kirkman & William R.Hamilton研究了哈密尔顿图 1878: Alfred Kempe给出给出四色定理证明 1890: 希伍德(Heawood)推翻原有四色定理证明 1

Description Jamie is a very popular girl and has quite a lot of friends, so she always keeps a very long contact list in her cell phone. The contact list has become so long that it often takes a long time for her to browse through the whole list to f

(一)图与网络的基本概念 一.无向图 含有的元素为顶点,弧和权重,但是没有方向 二.有向图 含有的元素为顶点,弧和权重,弧具有方向. 三.有限图.无限图 顶点和边有限就是有限图,否则就是无限图. 四.简单图 既没有环,也没有两条边连接同一对顶点的图 五.完全图.二分图 每一对不同的顶点都有一条边相连的简单图称为完全图. 六.子图 就是被包含的图 七.顶点的度 就是顶点连接了几条边. 性质:1.全部顶点的度相加为偶数 2. 任意一个图的奇顶点的个数为偶数. (二)图与网络的数据结构 一.邻接矩阵表

[SinGuLaRiTY-1019] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. 二分图 二分图是图论中一种特殊的图形.顾名思义,二分图G可以被分为X.Y两个子图,在二分图中,没有任意一条连线的两个端点都属于X图或Y图,即每一条连线都贯穿连接着两个子图.二分图的一个重要等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图. 如图-1所描绘的图像就是一个二分图,而图-2就不是一个二分图.                      图-1      

说明: 图论专题开设的目的主要是作为本学期复习巩固和分享自己对于图论的理解,主要参考的是老师的PPT.应老师要求,不能共享文件,抱歉! 参考书目:[1] J.A. Bondy,  U.S.R. Murty, 吴望名等译<图论及其应用>, 1976[2]Gary Chartrand<图论导引>,人民邮电出版社,2007[3]Bela Bollobas,<现代图论>,科学出版社, 2001[4]Douglas B.West<图论导引>, 机械工业出版社,2007

匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,M个剩女,每个人都可能对多名异性有好感(-_-||暂时不考虑特殊的性取向),如果一对男女互有好感,那么你就可以把这一对撮合在一起,现在

匈牙利 算法 一. 算法简介 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出.该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. 二分图的定义: 设G=(V,E)是一个无向图,顶点集V可分割为两个互不相交的子集V1,V2,那么称此图G为二分图. 例如,下图就是一个二分图: 二分图的匹配: 二分图中的子图中,每个节点只连一条边,则称该子图是二分图中的一个匹配. 极大匹配: 无法再向二分图中加入边,使得满足匹配条件. 最大匹配: 所有极大匹配中边数最多的一个匹配. 完

一.关于匈牙利算法 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds提出的,用增广路径求二分图最大匹配的算法. 听起来高端,其实说白了就是: 假设不存在单相思(单身狗偷偷抹眼泪),在一个同性恋不合法的国家里(不存在任何歧视#正色),有一些男人和女人,他们互相之间存在一些互相爱恋的关系.而匈牙利算法就是要促成尽量多的男女配对. 如下图: 绿色标注的就是这张图的一个最大二分图匹配. 先提一个下面会提到的名词:增广路:若P是图G中一条连通两个未匹配顶点的路径,并且属于M的边和不属于M的边(即已匹配和待匹配的边

博文“二分图的最大匹配.完美匹配和匈牙利算法”对二分图相关的几个概念讲的特别形象,特别容易理解.本文介绍部分主要摘自此博文. 还有其他可参考博文: 趣写算法系列之--匈牙利算法 用于二分图匹配的匈牙利算法 1.前言 二分图:简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图.准确地说:把一个图的顶点划分为两个不相交集 U 和V ,使得每一条边都分别连接U.V中的顶点.如果存在这样的划分,则此图为一个二分图.二分图的一个等价定义是:不含有「含奇数条边的环」的图.图

匈牙利算法转自于: https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,

匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. 题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2063 题目大意: 中文题目,点进去马上知道. 解题思路: 这道题目就是求最大匹配数目,直接套用匈牙利算法模板,这个算法大概原则就是:有机会上,没有机会创造机会也要上. 代码: #inc

前言 本文大概是作者对图论大部分内容的分析和总结吧,\(\text{OI}\)和语文能力有限,且部分说明和推导可能有错误和不足,希望能指出. 创作本文是为了提供彼此学习交流的机会,也算是作者在忙碌的中考后对此部分的复习和延伸吧. 本文顾名思义是探讨\(\text{DFS}\)在图论中的重要作用,可能心情比较好会丢个链接作拓展,下面就步入正文. 目录 1 基础篇 \(1.1\) 图的定义和深度优先搜索 \(1.2\) 图的连通分量和二分图染色 2 进阶篇 \(2.1\) 割顶和桥 \(2.2\)

二分图匹配(匈牙利算法) 1.一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数 König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数.如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边. 2.最小路径覆盖=最小路径覆盖＝|G|-最大匹配数 在一个N*N的有向图中,路径覆盖就是在图中找一些路经,使之覆盖了图中的所有顶点, 且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联:(如

从外地学习回来,我对图论才有认识(以前就没接触过,非常尴尬),说实话,学好图论的重要性,就像学数学时在进行解析几何时,图极有可能是打开答案的最后秘钥,也就是数形结合,而懂的人永远明白,用图解决绝对比用解析简单(一般情况).而图论对于oi选手说,就是一大杀器,有可能利己,也可能抱憾终身.所以说图论的重要性就很显然了. 大家在进入图论的时候,应该先掌握链式前向星建图,当然也可以叫邻接表,先附上我喜欢的模板 struct node{ int next,to,w; }edge[maxn<<4]; in

Problem Description Thanks to a certain "green" resources company, there is a new profitable industry of oil skimming. There are large slicks of crude oil floating in the Gulf of Mexico just waiting to be scooped up by enterprising oil barons. O

下一节<Cocos2d-x 地图行走的实现2:SPFA算法>: http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38440663 本文乃Siliphen原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/stevenkylelee 本文的实现使用的环境是:Cocos2d-x 3.2.VS2013 本文,我们终于实现的地图行走效果例如以下2图: 以下是2张屏幕录制的gif动绘图,有点大.看不到的话.耐心等待一下.或者刷新页面试试.

非本人允许请勿转载. 趁热打铁,学会了邻接表把这个总结一下,以及感谢大佬uncle-lu!!!(奶一波)祝早日进队! 首先,图论入门就得是非常基础的东西,先考虑怎么把这个图读进去. 给定一个无向图,如下 怎么把这个图的数据读入进去呢? 把这个图剖析开来看,1连着的是2和3,2连着4和5,3连着6和7,4连着5,5连着8和6,6连着9. 所以这个图可以用一种神奇的东西----邻接矩阵来存.如下,能联通的制为1,不能联通的制为0. 那么可以看出来,这个邻接矩阵光读入的时间复杂度就是O(N2)的了,在

首先我们先说下图论,一般图存储可以使用邻接矩阵,或邻接表,一般使用邻接矩阵在稠密图比较省空间. 我们来说下有向图,一般的有向图也是图,图可以分为稠密图,稀疏图,那么从意思上,稠密图就是点的边比较多,稀疏图就是边比较少的图.为什么稠密图放在矩阵比较省空间,因为邻接表在边之间存储需要多余的指针,而矩阵不需要. 下面这张图:http://blog.csdn.net/tham_/article/details/46048063 我们只说有向图,我们把有向图存在矩阵 我们先说Warshall,假如我们有一

Matlab图论工具箱的命令见表1 表1  matlab图论工具箱的相关命令 命令名 功能 graphallshortestpaths 求图中所有顶点对之间的最短距离 graphconncomp 找无向图的连通分支,或有向图的强弱连通分支 graphisdag 测试有向图是否含有圈,不含圈返回1,否则返回0 graphisomorphism 确定两个图是否同构,同构返回1,否则返回0 graphisspantree 确定一个图是否是生成树,是返回1,否则返回0 graphmaxflow 计算有向

图论 图的定义与概念 图的分类 图,根据点数和边数可分为三种:完全图,稠密图与稀疏图. 完全图,即\(m=n^2\)的图\((m\)为边数,\(n\)为点数\()\).如: 1 1 0 1 2 1 1 3 2 2 1 1 2 2 0 2 3 3 3 1 2 3 2 3 3 3 0 这个数据是一个完全图. 稠密图,即\(m\)十分接近于\(n^2\)的图.如: 1 1 0 1 2 1 1 3 2 2 1 1 2 2 0 2 3 3 3 1 2 这个数据是一个稠密图. 稀疏图,即\(m\)远远低于\