第7章 图形结构

本文介绍了图形结构的起源,详细讲解了图形的表示法、遍历方法、生成树、最小生成树(MST)算法以及最短路径问题。重点探讨了Prim和Kruskal算法以及在AOV网络中的应用,强调了图形结构在解决实际问题中的重要性。

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前言

       图形结构是一种探讨两个顶点间是否相连的关系图,在图形中连接两顶点的边若填上权值(也可以称为花费值),这类图形就称为“网络”。树状结构主要描述节点与节点之间“层次”的关系,但是图形结构却是探讨两个顶点之间“相连与否”的关系。图形除了被活用在数据结构中最短路径搜索、拓扑排序外,还能应用在系统分析中以时间为评审标准的性能评估与复审技术,它是一种将系统作业流程按优先级绘制成网络,来追踪工作进度的评审工具。又或者像一般生活中的“IC板设计”、“交通网络规划”等都可以看做图形的应用。

7.1 图形的起源

       图形理论(简称图论)起源于1736年,瑞士数学家欧拉为了解决“柯尼斯堡桥梁”问题(也即是著名的七桥问题),所想出来的一种数据结构理论。下图为“柯尼斯堡桥梁”问题的简图,欧拉所思考的问题是这样的,“如何在只经过每一座桥梁一次的情况下,把所有地方走过一次而且回到原点。”

       欧拉当时使用的方法就是以图形结构进行分析。他先以顶点表示土地,以边表示桥梁,并定义连接每个顶点的边数为该顶点的度。

7.2图形介绍

       图形共有两种:一是无向图,一是有向图。无向图以(V1,V2)表示边线,有向图则以<V1,V2>表示其边线。

图形专有名词简介

  • 完全图
  • 子图
  • 路径
  • 回路
  • 相连
  • 相连图形
  • 路径长度
  • 相连单元
  • 强相连

7.3 图形的表示法

       了解图形的表示法非常重要,图形一共有4种表示法。

7.3.1相邻矩阵法

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