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这里介绍图论(Graph Theory),图论是计算机科学中非常重要的一部分内容,甚至可以单独划分成为一个领域。很多人第一次接触到图论这个词,就觉得图论是研究和图画相关的内容。
不过当大家真的去学习图论时,可能大多数人都会失望一下子,因为图论实际上研究的是由顶点和边组成的一种数学模型,这种数学模型非常抽象,并且看起来也很枯燥。
虽然图论看起来很枯燥,但是如果大家真正的深入研究下去,就会发现图论是一个非常酷的学科。世界中很多的信息之间的联系,都可以使用图这种抽象的数学方式来进行表示,如下就是表示互联网之间关系的连接图。
通过建造这样的模型,可以得出很多非常有意思的结论,进而实现更大的目标,创造出更酷的产品当然,要将一个图的模型,表示成如上图所示,其实很大程度上是数据可视化带来的收益从算法的角度来研究图,还是相对比较枯燥的。
如下,就是一张图:
对于图这种数学模型来说,有两个非常重要的组成部分:(1)顶点(Vertex) (2)边(Edge) 其中,顶点和顶点之间就是靠边连接起来的,顶点和边一起构成了一张图。
以图作为模型,来表示真实世界之间的关系,那么可以表示什么样的关系呢?从表面上看,这种形式好像很简单,也很枯燥,但是它的内涵却很丰富,如下:
(1)交通运输
最典型的莫过于交通运输,它可以使用图来表达,如:每个顶点可以是一个城市,每条边可以是城市之间的道路再扩展一下,每个顶点可以是一个航站楼,每条边可以是相应的航线,每个顶点可以是港口,每条边可以是相应的海运线甚至更宏观的,每个顶点可以是一个星球,每条边可以是星球之间宇宙飞船飞行的航线,亦或更微观的,每个顶点可以是城市中的一座楼,每条边可以是楼和楼之间的街道。如上,都是可以的,这是对于图来说,最直观的一种表示方式,但是,其实很多更抽象的数据关系,也可以用图来表示。
(2)社交网络
对于社交网络来说,每个顶点可以表示一个人,每条边可以表示
人与人之间的关系。这种关系可以是像 FaceBook 这种好友的关
系,也可以是像 Twitter 这种关注的关系。
(3)相似关系
每个顶点可以表示一部电影,每条边可以表示两部电影之间的相似程度
(4)互联网
互联网,也可以用图来表示,每个顶点可以表示一个域名,每条边可以表示域名之间的跳转或 每个顶点可以表示一个页面,每条边可以表示页面之间的连接
(5)工作安排
在工作中的工作安排,也可以用图来表示,每个顶点可以是一个工作内容,每条边可以是两个工作内容之间的相关程度,或 先后执行的优先级顺序。
(6)脑区活动
像脑区活动的研究这样更复杂、更专业的领域,也经常用到图,每个顶点可以是一个脑区,每条边可以是脑区之间信息的传递。
(7)程序状态执行
在计算机程序中,程序状态的执行,也可以用图来表示,每个顶点可以表示一个程序状态,每条边可以表示从一种状态执行到另外一种状态。对于这种情况,最典型的一个应用就是自动机,包括制作专业的编译器,甚至是做一个游戏,都可能要设计一个自动机。在这种情况下,或多或少都会使用图论建模的方法。
图的分类
使用图可以表示这么多真实世界中不同事物之间的关系,那么在表示的过程中,图也会有一些区别,如下:(1)无向图(Undirected Graph)和有向图(Directed Graph)所谓无向图,即 边是没有方向的,如:在社交网络中,每个顶点表示一个人,人与人之间认识,就连接上一条边,而这个边是没有方向的。
所谓有向图,即 边是有方向的,如:在自动机中,每个顶点表示一个事件,每条边表示从一个事件转移到另一个事件,并且这个转移是具有方向性的。
显然,有向图由于其不对称性,所以在很多时候,有向图会涉及到一些相对比较难的算法。其实,无向图可以看做是一种特殊的有向图,如下: 两个顶点之间用一条没有方向的边连接在了一起。
换个角度,可以将一条没有方向的边,换成是两条有方向的边
所以说:无向图是一种特殊的有向图
(2)无权图(Unweighted Graph)和有权图(Weighted Graph) 所谓权,可以理解成就是一个数值,而无权和有权,即 连接顶点和顶点之间的边,有没有一个数值和它对应。对于无权图来说,如:在社交网络中,每个顶点表示一个人,每条边表示两个人之间是否认识,即 这条边只表示认识 或不认识的状态存在与否,而不需要有一个值和它联系。
而对于有权图来说,如:在交通运输中,每个顶点表示一个地点,每条边表示地点之间的道路。在这种情况下,每条边可能有一个值来表示两个地点之间的距离,或运输费用。
图的连通性
在之前举的例子里,图中的顶点和边全部都连接在了一起,但事实上,作为一个图来说,不一定图中的每一个顶点都要被边连接起来,这就涉及到了图的连通性。如下:
如上所示,它可以是三个图,即 有三个部分,但也可以是一个模型中的一个图,只不过它不是完全连通的,其中有三个连通分量。
简单图
简单图(Simple Graph),即 不含自环边和平行边的图
在图论中,存在两种相对比较特殊的边:(1)自环边(self-loop):一个顶点到这个顶点自身的边 (2)平行边(parallel-edges):两个顶点之间存在多条边相连接。无论是自环边还是平行边,在很多时候也是有意义的。最典型的,如:对于交通运输来说,从 A 城市到 B 城市可能有不止一条路,可能有三条路,在这种情况下,平行边就非常有意义 但与此同时,自环边和平行边,会加大算法设计的难度,而且在很多情况下,我们真正关心的问题,其实是和自环边 或 平行边是无关的。最典型的,如:要考察一张图的连通性,那么自环边和平行边都不会改变这张图的连通性。
所以,大多数情况下,讨论的都是简单图
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