从七桥问题到互联网世界:解锁图论的奇妙密码

目录

一、从柯尼斯堡七桥问题说起

二、图论的基本概念大揭秘

(一)图的构成要素

(二)有向图与无向图

(三)权重的意义

三、图论中的经典算法

(一)最短路径算法

(二)最小生成树算法

四、图论在现实世界中的广泛应用

(一)社交网络分析

(二)计算机网络

(三)生物信息学

五、图论的发展前景与挑战


一、从柯尼斯堡七桥问题说起

故事发生在 18 世纪的普鲁士,有一座美丽的城市叫柯尼斯堡(如今俄罗斯的加里宁格勒) 。普雷格尔河穿城而过,河上有两个小岛,人们修建了七座桥,将岛与河岸、岛与岛连接起来,把城市分成了四块区域。当时,当地居民热衷于一个有趣的消遣活动:是否能在一次散步中,不重复地走过这七座桥,最后回到起点?

这个看似简单的问题,却难住了无数人。大家纷纷尝试,却始终找不到那条神奇的路线。这个问题就像一个神秘的谜题,在柯尼斯堡的大街小巷流传开来,吸引着人们不断探索。

1735 年,几名大学生写信向当时正在俄罗斯彼得斯堡科学院任职的天才数学家欧拉请教 。欧拉被这个问题深深吸引,他亲自观察了哥尼斯堡七桥,认真思考走法,但一开始始终没能成功。于是,他怀疑这个问题是不是原本就无解呢?

经过一年的深入研究,欧拉另辟蹊径。他将四块陆地抽象成四个点,把七座桥表示为连接这些点的七条线,将七桥问题转化为一个 “一笔画” 的数学问题。这样一来,复杂的地理问题就变成了简洁明了的几何图形问题。

欧拉发现,要实现一笔画且回到起点,除了起点和终点外,每个点都需要有偶数条线与之相连,因为每进入一个点,就需要有另一条线离开这个点。而在柯尼斯堡七桥问题转化后的图形中,四个点都连接着奇数条线,这就意味着,按照要求不重复地走过七座桥并回到起点的走法是不存在的。

1736 年,29 岁的欧拉向圣彼得堡科学院递交了《哥尼斯堡的七座桥》的论文 ,圆满解决了这一困扰众人许久的问题。在解答问题的同时,他开创了数学的一个新的分支 —— 图论,也由此展开了数学史上的新历程。

二、图论的基本概念大揭秘

欧拉解决七桥问题的过程,标志着图论的诞生。那到底什么是图论呢?图论中的图,并不是我们日常所看到的美丽风景图或者精准的地图,它是一种抽象的数学结构,用于描述事物之间的关系。在图论的世界里,有几个基本概念是理解图论的基石。

(一)图的构成要素

图主要由两个部分组成:顶点(Vertex)和边(Edge)。顶点,也被叫做节点,它是图中的基本元素,通常用一个小圆圈或者一个点来表示,可以代表各种不同的事物,比如城市、人、计算机等等。边则是连接两个顶点的线,用来表示顶点之间的某种关系。例如在一个表示城市交通连接的图中,顶点就是各个城市,边就是城市之间的道路。

假设有一个简单的图,它由三个顶点 A、B、C 组成,A 和 B 之间有一条边相连,B 和 C 之间也有一条边相连。在这个图里,A、B、C 这三个点就是顶点,连接 A 和 B、B 和 C 的线就是边。通过这样的方式,我们可以把复杂的关系简化成清晰的图结构,方便进行分析和研究 。

(二)有向图与无向图

根据边的方向特性,图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph) 。无向图,就像我们前面提到的城市交通连接图,如果城市 A 和城市 B 之间有道路相连,那么从 A 到 B 和从 B 到 A 都可以通行,这条边没有特定的方向,A 和 B 之间的关系是对称的 。在无向图中,边通常用圆括号表示,比如 (A, B) 就表示 A 和 B 之间的一条无向边。

而有向图,边是有方向的。以社交网络为例,你关注了某个人,但对方不一定关注你,这种关注关系就是有向的。在有向图中,边用尖括号表示,比如 <A, B> 表示从 A 指向 B 的一条有向边,意味着存在从 A 到 B 的关系,但从 B 到 A 的关系不一定存在。

(三)权重的意义

在一些图中,边还带有权重(Weight),这样的图被称为加权图(Weighted Graph)。权重是一个数值,可以表示边所代表的关系的某种度量,比如距离、成本、时间等。在一个表示城市间距离的交通图中,边的权重就可以是两个城市之间的实际距离;在一个表示通信网络的图中,权重可以是节点之间的通信成本。

假设在一个配送路线规划的场景中,有三个城市 A、B、C,A 到 B 的距离是 10 公里(边的权重为 10),B 到 C 的距离是 15 公里(边的权重为 15),A 到 C 的距离是 20 公里(边

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 在苹果的生态系统中,IAP(应用内购买)是苹果应用商店(App Store)中应用开发者常采用的一种盈利模式,允许用户在应用内直接购买虚拟商品或服务。苹果为开发者提供了一份详细的人民币(CNY)IAP定价表,这份定价表具有以下特点: 价格分级:定价表由多个价格等级组成,开发者可根据虚拟商品的价值选择相应等级,等级越高,价格越高。例如,低等级可能对应基础功能解锁,高等级则对应高级服务或大量虚拟道具。 税收与分成:苹果会从应用内购买金额中抽取30%作为服务费或佣金,这是苹果生态的固定规则。不过,开发者实际到手的收入会因不同国家和地区的税收政策而有所变化,但定价表中的价格等级本身是固定的,便于开发者统一管理。 多级定价策略:通过设置不同价格等级,开发者可以根据商品或服务的类型与价值进行合理定价,以满足不同消费能力的用户需求,从而最大化应用的总收入。例如,一款游戏可以通过设置不同等级的虚拟货币包,吸引不同付费意愿的玩家。 特殊等级:除了标准等级外,定价表还包含备用等级和特殊等级(如备用等级A、备用等级B等),这些等级可能是为应对特殊情况或促销活动而设置的额外价格点,为开发者提供了更灵活的定价选择。 苹果IAP定价表是开发者设计应用内购机制的重要参考。它不仅为开发者提供了标准的收入分成模型,还允许开发者根据产品特性设定价格等级,以适应市场和满足不同用户需求。同时,开发者在使用定价表时,还需严格遵守苹果的《App Store审查指南》,包括30%的分成政策、使用苹果支付接口、提供清晰的产品描述和定价信息等。苹果对应用内交易有严格规定,以确保交易的透明性和安全性。总之,苹果IAP定价表是开发者在应用内购设计中不可或缺的工具,但开发者也需密切关注苹果政策变化,以确保应用的合规运营和收益最大化。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/032795b7064d 重要更新:models 已更新为由主办方提供图片制作的图像识别板。若使用过旧版本 ucar_sim 包的仿真,需重新执行使用方法中的步骤 3。world 文件夹下的 arena-1、arena-2、arena-3 分别对应三套仿真比赛场景,图像识别板位置参考赛前会议抽取的三套摆放位置,但图像内容组合未参考比赛题库组合(详见抽取结果.pdf 及 img-folder)。 图像使用说明:仿真场地中,采用与终点地块相同图样的地块标记随机图像板和固定图像板位置,详细坐标区域信息需参考抽取结果.pdf 和 img-folder/map.png。 使用方法:将 ucar_sim 包复制到工作空间 src 目录;先执行 catkin_make 编译,再运行 source ~/.bashrc 或 devel/setup.bash;为防止启动时编码报错,需修改 python2 默认编码,解决方案:打开终端输入指令(使用 anaconda 需定位虚拟环境),找到 setencoding () 函数,将第一个 encoding 改为 "utf-8",重启电脑;将 ucar_sim 包中 models 文件夹内所有内容复制到.gazebo/models 下(.gazebo 为隐藏文件,若无 models 文件夹需自行创建),前提:未打开过 gazebo 的用户需先在终端输入 gazebo 运行一次。 运行比赛仿真时,若终端出现 “Gazebo [Err] [REST.cc:205] Error in REST request”,解决方法:打开终端,用 url: https://api.ignitionrobotics.org替换原 url: https://api.ignitionfuel.org 。 Pac
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大雨淅淅

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值