数学建模(6)图论
图论概念
图定点与边组成的集合
G=(V(G),E(G))
V(G)定点集合
E(G)边的集合
有向图
边均为有序偶对,即每一条边都有确定的方向和指向,有头有尾
无向图
边均为无序偶对,即每一条边都没有方向和指向
混合图
既有有向边也有无向边的图
关联
边和它两端定点相互关联
相邻
与同一边关联的两个定点称为相邻,与同一点关联的边相邻
环,连杆
端点重合的一边称为环,端点不同的称为连杆
重边
一对定点之间有多条边
简单图
没有环和重边的图
赋权图
图中的每一条边被赋上相应的权重, 则图与边上的权统称为赋权图
图的定点度
对于定点与其相关联的边数为其度数,对于有向图,从该点引出的边数为出度,引入的边数为入度
奇点和偶点度数为奇数的顶点为奇点,为偶数的顶点为偶点
一条边对应两个度
树
连通且不含圈的无向图成为树,以T表示
树中的边称为树枝,度为1的定点被称为树叶
图的矩阵表示
邻接矩阵(很重要)
通过图中的点为cols和rows,对于图中对应的(col,row)的值即为两相邻定点所所关联的边的权重,而对于有向图有向为1,反向为0,对于不相邻的定点所对应矩阵元素的值为零,矩阵对角线为0

有向赋权图
在相邻的定点的边赋有权重的图,一般解决实际问题大多为有向赋权图,其中的权重大部分表示所需的时间,付出的代价等等

关联矩阵
图中对应的矩阵定点间所对应的矩阵元素,关联则为1,不关联则为0

有向图关联矩阵
正向的路为1,反向的路为-1

最短路径算法以及其matlab的实现与结果解读
目的:
1.求赋权图中从给定点到其余顶点的最短路
2.求赋权图中任意两点间的最短路
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最小生成树算法及其matlab的实现与结果解读
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Dijkstra算法的讲解与matlab实现
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最小生成树算法Prim算法与Kruskal算法的讲义与实现

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