根据给出的关系矩阵,判断该关系所具有的特性

本文介绍了一种算法,用于判断二元关系的关系矩阵是否具有自反性、反自反性、对称性、反对称性和传递性。通过分析关系矩阵的主对角线和对称元素,算法能准确识别关系的这些基本性质。

自反性与反自反性的判断

关系R是自反的,当且仅当其关系矩阵的主对角线上元素都为1;关系R是反自反的,当且仅当其关系矩阵的主对角线上元素都为0。
题目描述
给定有限集合上二元关系的关系矩阵,判断该关系是否具有自反性或者反自反性?
源代码

#include<stdio.h>
#define N 100
int main()
{
	int a[N][N],i,j,sum=0,n;
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
			if(i==j) sum+=a[i][j];
		}
	}//根据主对角线中1的个数判进行断
	if(sum==n) printf("该关系具有自反性!\n");
	else if(sum==0) printf("该关系具有反自反性!\n");
	else printf("该关系不具有自反性或反自反性!\n");
	return 0; 
}

需要注意的是空集上的空关系既具有自反性,又具有反自反性,但是它对应的关系矩阵应该无法输入,所以在判断的时候没有加入这种情况。

对称性与反对称性的判断

关系R是对称的,当且仅当其关系矩阵关于主对角线对称;关系R是反对称的,当且仅当其关系矩阵中关于主对角线对称的元素不同时为1
题目描述
给定有限集合上二元关系的关系矩阵,判断该关系是否具有对称性或者反对称性?
源代码

#include<stdio.h>
#define N 100
int main()
{
	int a[N][N],n,i,j,flag=0,sum=0,t=0;
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
		}
	}
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			if(a[i][j]!=a[j][i]) flag=1;//不对称的时候修改标记量的初值
			if(i!=j) sum+=a[i][j];
		}
	}
	if(sum==0) printf("该关系既是对称的又是反对称的!\n");
	else if(sum>0&&flag==0) printf("该关系是对称的!\n");
	else{
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			for(j=0;j<n;j++)
			{
				if(i!=j)
				{
					t+=a[i][j]*a[j][i];
				}
			}
		}
		if(t==0) printf("该关系是反对称的!\n");
		else if(t>0) printf("该关系既不是对称的也不是反对称的!\n");
	}
	return 0;
}

与自反性和反自反性的情况不同,对称性与反对称性可以在能够进行输入的关系矩阵里面同时存在,所以需要加入这种情况。

传递性的判断

传递性在关系矩阵中的特点并不明显,故用另一个思路:关系R是传递的,当且仅当R∘R⊆R ,通俗来讲就是若R对应的关系矩阵中某一位置的元素为0,则在R∘R对应的关系矩阵的位置上的元素必须为0。
题目描述
给定有限集合上二元关系的关系矩阵,判断该关系是否具有传递性?
源代码

#include<stdio.h>
#define N 100
int mult(int a[N][N],int b[N][N],int n,int c[N][N])
{
	int i,j,k;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			c[i][j]=0;
		}
	}
	for(i=0;i<n;i++)  
	{   
		for(j=0;j<n;j++)  
		{    
			for(k=0;k<n;k++)    
			{     
				c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];    
			}   
		}  
	}
}
int main()
{
	int n,i,j,a[N][N],b[N][N]={0},c[100][100]={0};
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
			b[i][j]=a[i][j];
		}
	}
	mult(a,b,n,c);
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=0;j<n;j++)
		{
			if(a[i][j]==0)
			{
				if(c[i][j]!=0)
				{
					printf("该关系不具有传递性!\n");
					return 0;
				}
			}
		}
	}
	printf("该关系具有传递性!\n");
	return 0;
}
### 如何通过标识符判断等价关系矩阵的自反性、对称性和传递性 #### 自反性 要判断一个关系矩阵是否具有自反性,需检查矩阵的主对角线上的所有元素是否全为 1。这是因为自反性意味着对于集合中的每个元素 \(a\),都有 \((a, a) \in R\)。因此,在矩阵表示法中,这相当于要求矩阵的第 \(i\) 行和第 \(i\) 列交叉处的值始终为 1。 ```python def check_reflexivity(matrix): n = len(matrix) for i in range(n): if matrix[i][i] != 1: # 主对角线上的元素必须全部为1 return False return True ``` --- #### 对称性 对称性指的是如果 \((a, b) \in R\),则必有 \((b, a) \in R\)。在矩阵表示中,这意味着矩阵应该是对称的,即对于任意两个不同的索引 \(i\) 和 \(j\),如果有 \(matrix[i][j] = 1\),那么也必须有 \(matrix[j][i] = 1\)。 ```python def check_symmetry(matrix): n = len(matrix) for i in range(n): for j in range(i + 1, n): # 只需比较上三角部分即可 if matrix[i][j] != matrix[j][i]: return False return True ``` --- #### 传递性 传递性指如果 \((a, b) \in R\) 并且 \((b, c) \in R\),则必然有 \((a, c) \in R\)。在矩阵表示中,这是最复杂的特性之一,通常需要计算传递闭包来验证这一性质。具体来说,可以通过 Floyd-Warshall 算法或其他方法更新矩阵,直到不再发生变化为止,然后检查最终的结果是否与原始矩阵一致。 ```python def compute_transitive_closure(matrix): n = len(matrix) closure = [[matrix[i][j] for j in range(n)] for i in range(n)] for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): closure[i][j] = closure[i][j] or (closure[i][k] and closure[k][j]) return closure def check_transitivity(matrix): transitive_closure = compute_transitive_closure(matrix) return all(transitive_closure[i][j] == matrix[i][j] for i in range(len(matrix)) for j in range(len(matrix))) ``` --- ### 结合示例解释 假设有一个关系矩阵如下所示: \[ \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} \] - **自反性**:由于主对角线上的所有元素均为 1,所以该矩阵是自反的[^1]。 - **对称性**:因为每一组互相对应的位置(如 \(matrix[0][1]\) 和 \(matrix[1][0]\))均相等,故它是对称的[^1]。 - **传递性**:经过传递闭包运算后发现无新增连接项,原矩阵已经满足传递性条件。 ---
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