что такое графы в информатике

Графы: основы теории, алгоритмы поиска

Возможно, вы уже знакомы с понятием спортивного программирования и знаете, что оно помогает развить навыки решения проблем и прокачать технические знания о структурах данных и алгоритмах.

Одной из важнейших составляющих спортивного программирования является изучение алгоритмов. В этой статье мы охватим большое количество алгоритмов, в том числе все алгоритмы на графах, знание которых понадобится вам для успешного решения задач из теории графов на соревнованиях по программированию. Конечно, одних теоретических знаний алгоритмов недостаточно, и вам придётся набить руку в решении практических задач на таких сайтах, как Codeforces. Настоящая же статья представит вам инструменты, необходимые для освоения важных графовых алгоритмов. Итак, приступим.

Что такое граф?

Графы, в понимании программистов, — это не те графики, которые мы изучали в школе. Это не столбиковые диаграммы или гистограммы.

С точки зрения компьютерных наук и дискретной математики, графы — это абстрактный способ представления типов отношений, например дорог, соединяющих города, и других видов сетей. Графы состоят из рёбер и вершин. Вершина — это точка на графе, а ребро — это то, что соединяет две точки на графе.

Пример графа

В условиях задач из теории графов на соревнованиях по программированию обычно говорится о таких вещах, как сети и решётки.

Вот список всех терминов, относящихся к теории графов, которые вам нужно знать:

Представление графов в коде

Для того, чтобы использовать алгоритмы на графах в коде, сначала нам нужно разобраться, как осуществляется представление графов в коде. Весь следующий код будет на C++, так как для спортивного программирования я предпочитаю именно этот язык за его скорость и встроенные функции, позволяющие упростить написание решений задач.

Будут показаны два способа представления графов: матрицы смежности и списки смежности. Больше вам пригодится представление графов в виде списка смежности.

Матрицы смежности

Матрица смежности представляет собой граф в виде двумерной матрицы с размерами V x V, где V — количество вершин графа. Матрицы смежности лучше всего применять, когда V² примерно равно E (числу рёбер), то есть когда граф плотный. Запись a_ij обозначает, сколько рёбер соединяют вершину i и вершину j.

Списки смежности

Другой распространенный способ представления графов в коде — списки смежности. Суть в том, что вы создаёте списки соседей для каждой вершины, а затем помещаете все эти списки в другой список. Их лучше всего применять, когда в графе небольшое количество рёбер, то есть когда граф разрежённый. Если у вас взвешенный граф, т.е. каждое ребро графа имеет какой-то вес, то в списке будут содержаться пары для рёбер (сосед, вес).

Поиск в глубину

Теперь, когда мы научились представлять графы в коде, можем приступить к изучению некоторых алгоритмов на графах! Начнём с поиска в глубину (DFS) и завершим поиском в ширину (BFS). Чтобы не загромождать статью, алгоритмы поиска пути не будут здесь рассматриваться (интересующиеся могут ознакомиться с алгоритмом поиска кратчайшего пути Беллмана-Форда).

Поиск в глубину — это один из базовых алгоритмов на графах. Он применяется для поиска расстояния от одной вершины до других вершин в графе. Это алгоритм обхода.

Поиск в глубину помечает каждую вершину в графе одной из двух меток: посещённая или не посещённая. Алгоритм помечает каждую вершину как посещённую, если удаётся избежать циклов. Он работает следующим образом:

Поиск в ширину

Поиск в ширину — ещё один алгоритм обхода графов. Вместе с алгоритмом поиска вглубь он составит большую часть увлекательных соревнований по программированию, по крайней мере, тех из них, что относятся к графам.

Поиск в ширину тоже помещает каждую вершину в графе в одну из двух категорий: посещённых или непосещённых. И цель у обоих алгоритмов одна и та же: помечать каждую вершину в графе как посещённую, если удаётся избежать циклов. Вот как работает алгоритм поиска в ширину:

Как видите, алгоритм поиска в ширину очень похож на алгоритм поиска в глубину. Однако вместо того, чтобы спускаться вниз по ветви графа или дерева, как это делает алгоритм поиска в глубину, алгоритм поиска в ширину проходит каждый уровень.

Заключение

Освоив теоретическую часть, касающуюся двух самых важных алгоритмов обхода на графах, вам остаётся только практиковаться, чтобы использовать эти алгоритмы в соревнованиях по программированию. Я бы порекомендовал для начала Codeforces: решайте задачи, помеченные тегами bfs и dfs с рейтингом до 1400. Когда почувствуете, что справляетесь с ними, увеличьте сложность.

Отработка навыков решения алгоритмических задач, особенно алгоритмов на графах, поможет вам побеждать на соревнованиях по программированию и успешно проходить технические собеседования. Вперёд — к успехам!

Источник

Графы: основы теории, алгоритмы поиска

Aug 22, 2020 · 6 min read

Возможно, вы уже знакомы с понятием спортивного программирования и знаете, что оно помогает развить навыки решения проблем и прокачать технические знания о структурах данных и алгоритмах.

Одной из важнейших составляющих спортивного программирования является изучение алгоритмов. В этой статье мы охватим большое количество алгоритмов, в том числе все алгоритмы на графах, знание которых понадобится вам для успешного решения задач из теории графов на соревнованиях по программированию. Конечно, одних теоретических знаний алгоритмов недостаточно, и вам придётся набить руку в решении практических задач на таких сайтах, как Codeforces. Настоящая же статья представит вам инструменты, необходимые для освоения важных графовых алгоритмов. Итак, приступим.

Что такое граф?

Г р афы, в понимании программистов, — это не те графики, которые мы изучали в школе. Это не столбиковые диаграммы или гистограммы.

С точки зрения компьютерных наук и дискретной математики, графы — это абстрактный способ представления типов отношений, например дорог, соединяющих города, и других видов сетей. Графы состоят из рёбер и вершин. Вершина — это точка на графе, а ребро — это то, что соединяет две точки на графе.

В условиях задач из теории графов на соревнованиях по программированию обычно говорится о таких вещах, как сети и решётки.

Вот список всех терминов, относящихся к теории графов, которые вам нужно знать:

Представление графов в коде

Для того, чтобы использовать алгоритмы на графах в коде, сначала нам нужно разобраться, как осуществляется представление графов в коде. Весь следующий код будет на C++, так как для спортивного программирования я предпочитаю именно этот язык за его скорость и встроенные функции, позволяющие упростить написание решений задач.

Будут показаны два способа представления графов: матрицы смежности и списки смежности. Больше вам пригодится представление графов в виде списка смежности.

Матрицы смежности

Матрица смежности представляет собой граф в виде двумерной матрицы с размерами V x V, где V — количество вершин графа. Матрицы смежности лучше всего применять, когда V² примерно равно E (числу рёбер), то есть когда граф плотный. Запись a_ij обозначает, сколько рёбер соединяют вершину i и вершину j.

Списки смежности

Другой распространенный способ представления графов в коде — списки смежности. Суть в том, что вы создаёте списки соседей для каждой вершины, а затем помещаете все эти списки в другой список. Их лучше всего применять, когда в графе небольшое количество рёбер, то есть когда граф разрежённый. Если у вас взвешенный граф, т.е. каждое ребро графа имеет какой-то вес, то в списке будут содержаться пары для рёбер (сосед, вес).

Поиск в глубину

Теперь, когда мы научились представлять графы в коде, можем приступить к изучению некоторых алгоритмов на графах! Начнём с поиска в глубину (DFS) и завершим поиском в ширину (BFS). Чтобы не загромождать статью, алгоритмы поиска пути не будут здесь рассматриваться (интересующиеся могут ознакомиться с алгоритмом поиска кратчайшего пути Беллмана-Форда).

Поиск в глубину — это один из базовых алгоритмов на графах. Он применяется для поиска расстояния от одной вершины до других вершин в графе. Это алгоритм обхода.

Поиск в глубину помечает каждую вершину в графе одной из двух меток: посещённая или не посещённая. Алгоритм помечает каждую вершину как посещённую, если удаётся избежать циклов. Он работает следующим образом:

Поиск в ширину

Поиск в ширину — ещё один алгоритм обхода графов. Вместе с алгоритмом поиска вглубь он составит большую часть увлекательных соревнований по программированию, по крайней мере, тех из них, что относятся к графам.

Поиск в ширину тоже помещает каждую вершину в графе в одну из двух категорий: посещённых или непосещённых. И цель у обоих алгоритмов одна и та же: помечать каждую вершину в графе как посещённую, если удаётся избежать циклов. Вот как работает алгоритм поиска в ширину:

Как видите, алгоритм поиска в ширину очень похож на алгоритм поиска в глубину. Однако вместо того, чтобы спускаться вниз по ветви графа или дерева, как это делает алгоритм поиска в глубину, алгоритм поиска в ширину проходит каждый уровень.

Заключение

Освоив теоретическую часть, касающуюся двух самых важных алгоритмов обхода на графах, вам остаётся только практиковаться, чтобы использовать эти алгоритмы в соревнованиях по программированию. Я бы порекомендовал для начала Codeforces: решайте задачи, помеченные тегами bfs и dfs с рейтингом до 1400. Когда почувствуете, что справляетесь с ними, увеличьте сложность.

Отработка навыков решения алгоритмических задач, особенно алгоритмов на графах, поможет вам побеждать на соревнованиях по программированию и успешно проходить технические собеседования. Вперёд — к успехам!

Источник

Информатика. 9 класс

На прошлом уроке мы уже говорили о том, что одним из методов познания является моделирование, рассматривали различные классификации моделей и выделили в качестве предмета нашего рассмотрения информационные модели. Среди них можно выделить графические информационные модели, к которым относятся карты, чертежи, схемы, диаграммы, графики и предмет сегодняшнего рассмотрения — графы.

Если рассматривать группу объектов вместе с имеющимися между ними связями как единое целое, то можно говорить о системе. Мы можем графически изобразить объекты системы вершинами, а связи между ними линиями (рёбрами). В этом случае мы получим информационную модель системы в форме графа.

Если рёбра графа имеют направление, то оно отображается стрелками, а граф называется ориентированным (направленным).

Вершины графа могут отображаться точками, кругами, прямоугольниками и т.д.

Если вершины или ребра графа характеризуются некоторой дополнительной информацией — весом вершины или ребра, то такой граф называют взвешенным.

С помощью взвешенных графов удобно изображать дороги между населенными пунктами. Например, в приведенном примере указана протяжённость дорог в километрах.

Проведём путь, проходящий по вершинам и ребрам графа так, чтобы любое ребро входило в него не более одного раза. Такой путь называется цепью. Цепь, у которой совпадают начальная и конечная вершины, называется циклом.

Граф с циклом называется сетью . Если персонажей некоторого литературного произведения, мультфильма или сериала представить вершинами графа, а связи между ними изобразить рёбрами, то получится граф, который называют семантической сетью.

Информационные модели в виде графов широко используются в повседневной жизни.

Например, при проектировании нового жилого района можно здания обозначить как вершины графа, а дороги, коммуникации и т.д. — ребрами графа. По таким графам удобно, например, прогнозировать загрузку дорог и находить оптимальные транспортные маршруты. Другим примером является схема метрополитена. Вершинами в графе в этом случае являются станции метро.

Граф, в котором отсутствуют циклы, называется деревом.

В этом случае между любыми двумя вершинами существует только один путь.

С помощью дерева удобно представлять иерархическую систему.

У дерева выделяется одна главная вершина, которую называют корнем.

Каждая вершина дерева, исключая корень, может иметь только одного предка (вершина верхнего уровня), но при этом может порождать множество потомков, отображаемых вершинами нижнего уровня. Вершины, у которых отсутствуют порожденные вершины, называются листьями.

Одним из известных применений графов является генеалогическое или родословное дерево, на котором отображаются родственные связи.

Существуют задачи, которые удобно решать с помощью графов.

Например, если мы хотим отобразить все возможные варианты трехзначных чисел, которые могут получиться из цифр 7 и 8.

С помощью графов удобно решать задачи на определение выигрышной стратегии игроков.

Задача на анализ информации, представленной в виде графа, является одной из предлагаемых на государственной итоговой аттестации по информатике.

Итак, сегодня вы узнали о том, какие бывают графы и из каких элементов они состоят, для каких целей создаются. Получили представление об ориентированных и неориентированных графах, деревьях. Научились решать задачи на определение количества путей в графе, используемые при государственной итоговой аттестации. Закрепите полученные знания на практике, выполнив упражнения.

Вводятся понятия — Граф. Вершина, ребро, путь. Ориентированные и неориентированные графы. Длина (вес) ребра и пути. Дерево. Корень, лист, вершина.

1. Обсуждение различных графических информационных моделей. На этом этапе происходит коллективное обсуждение существующих технологических решений для создания графических информационных моделей;

2. Определяется необходимость рассмотрения группы объектов вместе с существующими между ними связями, т.е. системы. Затем — возможность получения информационной модели системы в форме графа. Рассматриваются различные варианты отображения графов;

3. Определение понятий — Граф. Вершина, ребро, путь. Ориентированные и неориентированные графы. Длина (вес) ребра и пути. Дерево. Корень, лист, вершина.

4. Исследование различных возможных путей, проходящих по вершинам и ребрам графа. Цепь. Цикл.

5. Реализация интерактивного элемента с целью проверки первичного усвоения нового материала;

6. Определение сети. Исследование возможных вариантов применения информационных моделей в форме графов в повседневной жизни;

7. Определение Дерева. Корень, Предки, Потомки, Листья. Исследование возможностей, предоставляемых различными сервисами для построения генеалогического дерева;

8. Использование графов для графического представления решения различных задач. Задача о построении дерева возможных трёхзначных чисел.

Разбор задачи демонстрационного варианта ФИПИ-2017 на анализ информации, представленной в виде схем

Источник

Теория графов. Основные понятия и виды графов

Теория графов

В переводе с греческого граф — «пишу», «описываю». В современном мире граф описывает отношения. И наоборот: любое отношение можно описать в виде графа.

Теория графов — обширный раздел дискретной математики, в котором системно изучают свойства графов.

Теория графов широко применяется в решении экономических и управленческих задач, в программировании, химии, конструировании и изучении электрических цепей, коммуникации, психологии, социологии, лингвистике и в других областях.

Для чего строят графы: чтобы отобразить отношения на множествах. По сути, графы помогают визуально представить всяческие сложные взаимодействия: аэропорты и рейсы между ними, разные отделы в компании, молекулы в веществе.

Давайте на примере.

На множестве A зададим отношение знакомства между людьми из этого множества. Строим граф из точек и связок. Связки будут связывать пары людей, знакомых между собой.

Число знакомых у одних людей может отличаться от числа знакомых у других людей, некоторые могут вовсе не быть знакомы (такие элементы будут точками, не соединёнными ни с какой другой). Так получился граф:

В данном случае точки — это вершины графа, а связки — рёбра графа.

Теория графов не учитывает конкретную природу множеств A и B. Существует большое количество разных задач, при решении которых можно временно забыть о содержании множеств и их элементов. Эта специфика не отражается на ходе решения задачи.

Например, вопрос в задаче стоит так: можно ли из точки A добраться до точки E, если двигаться только по соединяющим точки линиям. Когда задача решена, мы получаем решение, верное для любого содержания, которое можно смоделировать в виде графа.

Не удивительно, что теория графов — один из самых востребованных инструментов при создании искусственного интеллекта: ведь искусственный интеллект может обсудить с человеком вопросы отношений, географии или музыки, решения различных задач.

Графом называется система объектов произвольной природы (вершин) и связок (ребер), соединяющих некоторые пары этих объектов.

Пусть V — (непустое) множество вершин, элементы v ∈ V — вершины. Граф G = G(V) с множеством вершин V есть некоторое семейство пар вида: e = (a, b), где a, b ∈ V, указывающих, какие вершины остаются соединёнными. Каждая пара e = (a, b) — ребро графа. Множество U — множество ребер e графа. Вершины a и b — концевые точки ребра e.

Широкое применение теории графов в компьютерных науках и информационных технологиях можно объяснить понятием графа как структуры данных. В компьютерных науках и информационных технологиях граф можно описать, как нелинейную структуру данных.

Линейные структуры данных особенны тем, что связывают элементы отношениями по типу «простого соседства». Линейными структурами данных можно назвать массивы, таблицы, списки, очереди, стеки, строки. В нелинейных структурах данных элементы располагаются на различных уровнях иерархии и подразделяются на три вида: исходные, порожденные и подобные.

Основные понятия теории графов

Граф — это геометрическая фигура, которая состоит из точек и линий, которые их соединяют. Точки называют вершинами графа, а линии — ребрами.

Лемма о рукопожатиях

В любом графе сумма степеней всех вершин равна удвоенному числу ребер.

Доказательство леммы о рукопожатиях

Если ребро соединяет две различные вершины графа, то при подсчете суммы степеней вершин мы учтем это ребро дважды.

Если же ребро является петлей — при подсчете суммы степеней вершин мы также учтем его дважды (по определению степени вершины).

Из леммы о рукопожатиях следует: в любом графе число вершин нечетной степени — четно.

Пример 1. В классе 30 человек. Может ли быть так, что у 9 из них есть 3 друга в этом классе, у 11 — 4 друга, а у 10 — 5 друзей? Учесть, что дружбы взаимные.

Если бы это было возможно, то можно было бы нарисовать граф с 30 вершинами, 9 из которых имели бы степень 3, 11 — со степенью 4, 10 — со степенью 5. Однако у такого графа 19 нечетных вершин, что противоречит следствию из леммы о рукопожатиях.

Пример 2. Каждый из 102 учеников одной школы знаком не менее чем с 68 другими. Доказать, что среди них найдутся четверо ребят с одинаковым числом знакомых.

Сначала предположим противоположное. Тогда для каждого числа от 68 до 101 есть не более трех человек с таким числом знакомых. С другой стороны, у нас есть ровно 34 натуральных числа, начиная с 68 и заканчивая 101, а 102 = 34 * 3.

Это значит, что для каждого числа от 68 до 101 есть ровно три человека, имеющих такое число знакомых. Но тогда количество людей, имеющих нечетное число знакомых, нечетно. Противоречие.

Путь и цепь в графе

Путем или цепью в графе называют конечную последовательность вершин, в которой каждая вершина (кроме последней) соединена со следующей в последовательности вершин ребром.

Циклом называют путь, в котором первая и последняя вершины совпадают.

Путь или цикл называют простым, если ребра в нем не повторяются.

Если в графе любые две вершины соединены путем, то такой граф называется связным.

Можно рассмотреть такое подмножество вершин графа, что каждые две вершины этого подмножества соединены путем, а никакая другая вершина не соединена ни с какой вершиной этого подмножества.

Каждое такое подмножество, вместе со всеми ребрами исходного графа, соединяющими вершины этого подмножества, называется компонентой связности.

Один и тот же граф можно нарисовать разными способами. Вот, например, два изображения одного и того же графа, которые различаются кривизной:

Два графа называются изоморфными, если у них поровну вершин. При этом вершины каждого графа можно занумеровать числами так, чтобы вершины первого графа были соединены ребром тогда и только тогда, когда соединены ребром соответствующие занумерованные теми же числами вершины второго графа.

Граф H, множество вершин V’ которого является подмножеством вершин V данного графа G и множество рёбер которого является подмножеством рёбер графа G соединяющими вершины из V’ называется подграфом графа G.

Визуализация графовых моделей

Визуализация — это процесс преобразования больших и сложных видов абстрактной информации в интуитивно-понятную визуальную форму. Другими словами, когда мы рисуем то, что нам непонятно — и сразу все встает на свои места.

Графы — и есть помощники в этом деле. Они помогают представить любую информацию, которую можно промоделировать в виде объектов и связей между ними.

Граф можно нарисовать на плоскости или в трехмерном пространстве. Его можно изобразить целиком, частично или иерархически.

Изобразительное соглашение — одно из основных правил, которому должно удовлетворять изображение графа, чтобы быть допустимым. Например, при изображении блок-схемы программы можно использовать соглашение о том, что все вершины должны изображаться прямоугольниками, а дуги — ломаными линиями с вертикальными и горизонтальными звеньями. При этом, конкретный вид соглашения может быть достаточно сложен и включать много деталей.

Виды изобразительных соглашений:

Виды графов

Виды графов можно определять по тому, как их построили или по свойствам вершин или ребер.

Ориентированные и неориентированные графы

Графы, в которых все ребра являются звеньями, то есть порядок двух концов ребра графа не существенен, называются неориентированными.

Графы, в которых все ребра являются дугами, то есть порядок двух концов ребра графа существенен, называются ориентированными графами или орграфами.

Неориентированный граф можно представить в виде ориентированного графа, если каждое его звено заменить на две дуги с противоположным направлением.

Графы с петлями, смешанные графы, пустые графы, мультиграфы, обыкновенные графы, полные графы

Если граф содержит петли — это обстоятельство важно озвучивать и добавлять к основной характеристике графа уточнение «с петлями». Если граф не содержит петель, то добавляют «без петель».

Смешанным называют граф, в котором есть ребра хотя бы двух из упомянутых трех разновидностей (звенья, дуги, петли).

Пустой граф — это тот, что состоит только из голых вершин.

Мультиграфом — такой граф, в котором пары вершин соединены более, чем одним ребром. То есть есть кратные рёбра, но нет петель.

Граф без дуг, то есть неориентированный, без петель и кратных ребер называется обыкновенным.

Граф называют полным, если он содержит все возможные для этого типа рёбра при неизменном множестве вершин. Так, в полном обыкновенном графе каждая пара различных вершин соединена ровно одним звеном.

Двудольный граф

Граф называется двудольным, если множество его вершин можно разбить на два подмножества так, чтобы никакое ребро не соединяло вершины одного и того же подмножества.

Например, полный двудольный граф состоит из двух множеств вершин и из всевозможных звеньев, которые соединяют вершины одного множества с вершинами другого множества.

Эйлеров граф

Эйлеров граф отличен тем, что в нем можно обойти все вершины и при этом пройти одно ребро только один раз. В нём каждая вершина должна иметь только чётное число рёбер.

Пример. Является ли полный граф с одинаковым числом n рёбер, которым инцидентна каждая вершина, эйлеровым графом?

Регулярный граф

Регулярным графом называется связный граф, все вершины которого имеют одинаковую степень k.

Число вершин регулярного графа k-й степени не может быть меньше k + 1. У регулярного графа нечётной степени может быть лишь чётное число вершин.

Пример. Построить регулярный граф, в котором самый короткий цикл имеет длину 4.

Чтобы длина цикла соответствовала заданному условию, нужно чтобы число вершин графа было кратно четырем. Если число вершин равно четырём — получится регулярный граф, в котором самый короткий цикл имеет длину 3.

Увеличим число вершин до восьми (следующее кратное четырем число). Соединим вершины ребрами так, чтобы степени вершин были равны трём. Получаем следующий граф, удовлетворяющий условиям задачи:

Гамильтонов граф

Гамильтоновым графом называется граф, содержащий гамильтонов цикл.

Гамильтоновым циклом называется простой цикл, который проходит через все вершины рассматриваемого графа.

Говоря проще, гамильтонов граф — это такой граф, в котором можно обойти все вершины, и каждая вершина при обходе повторяется лишь один раз.

Взвешенный граф

Взвешенным графом называется граф, вершинам и/или ребрам которого присвоены «весы» — обычно некоторые числа. Пример взвешенного графа — транспортная сеть, в которой ребрам присвоены весы: они показывают стоимость перевозки груза по ребру и пропускные способности дуг.

Графы-деревья

Деревом называется связный граф без циклов. Любые две вершины дерева соединены лишь одним маршрутом.

Приведенное соотношение выражает критическое значение числа рёбер дерева, так как, если мы присоединим к дереву ещё одно ребро — будет создан цикл. А если уберем одно ребро, то граф-дерево разделится на две компоненты. Граф, состоящий из компонент дерева, называется лесом.

Определение дерева

Деревом называется связный граф, который не содержит циклов.

Таким образом, в дереве невозможно вернуться в исходную вершину, перемещаясь по ребрам и не проходя по одному ребру два или более раз.

Циклом называется замкнутый путь, который не проходит дважды через одну и ту же вершину.

Простым путем называется путь, в котором никакое ребро не встречается дважды.

Легко проверить, что дерево — это граф, в котором любые две вершины соединены ровно одним простым путем. Если выкинуть любое ребро из дерева, то граф станет несвязным. Поэтому:

Дерево — минимальный по числу рёбер связный граф.

Висячей вершиной называется вершина, из которой выходит ровно одно ребро.

Определения дерева:

Очень часто в дереве выделяется одна вершина, которая называется корнем дерева. Дерево с выделенным корнем называют корневым или подвешенным деревом. Пример: генеалогическое дерево.

Когда изображают деревья, то часто применяют дополнительные соглашения, эстетические критерии и ограничения.

Например, при соглашении включения (рис. 1) вершины корневого дерева изображают прямоугольниками, а соглашение — опрокидывания (рис. 2) подобно классическому соглашению нисходящего плоского изображения корневого дерева. Вот так могут выглядеть разные изображения одного дерева:

Теоремы дерева и их доказательства

В дереве с более чем одной вершиной есть висячая вершина.

Доказательство первой теоремы:

Пойдем из какой-нибудь вершины по ребрам. Так как в дереве нет циклов, то мы не вернемся в вершину, в которой уже побывали. Если у каждой вершины степень больше 1, то найдется ребро, по которому можно уйти из неё после того, как мы пришли в нее.

Но поскольку количество вершин в дереве конечно, когда-нибудь мы остановимся в некоторой вершине. Противоречие. Значит, когда-нибудь мы дойдём в висячую вершину. Если же начать идти из неё, то мы найдём вторую висячую вершину.

В дереве число вершин на 1 больше числа ребер.

Доказательство второй теоремы:

Докажем по индукции по количеству вершин в дереве n. Если в дерево одна вершина, то факт верен. Предположим, что для всех n

У любого связного графа есть остовное дерево.

Доказательство третьей теоремы:

Чтобы найти остовное дерево графа G, можно найти цикл в графе G и выкинуть одно ребро цикла — потом повторить. И так пока в графе не останется циклов. Полученный граф будет связным, так как мы выкидывали рёбра, не нарушая связность, но в нём не будет циклов. Значит, он будет деревом.

Теория графов и современные прикладные задачи

На основе теории графов создали разные методы решения прикладных задач, в которых в виде графов можно моделировать сложные системы. В этих моделях узлы содержат отдельные компоненты, а ребра отражают связи между компонентами.

Графы и задача о потоках

Система водопроводных труб в виде графа выглядит так:

Каждая дуга графа отображает трубу. Числа над дугами (весы) — пропускная способность труб. Узлы — места соединения труб. Вода течёт по трубам только в одном направлении. Узел S — источник воды, узел T — сток.

Задача: максимизировать объём воды, протекающей от источника к стоку.

Для решения задачи о потоках можно использовать метод Форда-Фулкерсона. Идея метода в том, чтобы найти максимальный поток по шагам.

Сначала предполагают, что поток равен нулю. На каждом последующем шаге значение потока увеличивается, для чего ищут дополняющий путь, по которому поступает дополнительный поток. Эти шаги повторяют до тех пор, пока существуют дополнительные пути.

Задачу успешно применяют в различных распределенных системах: система электроснабжения, коммуникационная сеть, система железных дорог.

Графы и сетевое планирование

В задачах планирования сложных процессов, где много разных параллельных и последовательных работ, часто используют взвешенные графы. Их еще называют сетью ПЕРТ (PERT).

PERT (Program (Project) Evaluation and Review Technique) — техника оценки и анализа программ (проектов), которую используют при управлении проектами.

Сеть ПЕРТ — взвешенный ациклический ориентированный граф, в котором каждая дуга представляет работу (действие, операцию), а вес дуги — время, которое нужно на ее выполнение.

Если в сети есть дуги (a, b) и (b, c), то работа, представленная дугой (a, b), должна быть завершена до начала выполнения работы, представленной дугой (b, c). Каждая вершина (vi) представляет момент времени, к которому должны быть завершены все работы, задаваемые дугами, оканчивающимися в вершине (vi).

Путь максимальной длины между этими вершинами графа называется критическим путем. Чтобы выполнить всю работу быстрее, нужно найти задачи на критическом пути и придумать, как их выполнить быстрее. Например, нанять больше людей, перепридумать процесс или ввести новые технологии.

Источник

• ← чем грозит ип неоформленный сотрудник
• листерия что это в рыбе →