Что такое вес ребра в графе
Разрешен ли ноль в качестве веса ребра в взвешенном графике?
Я пытаюсь написать скрипт, который генерирует случайные графы, и мне нужно знать, может ли ребро в взвешенном графе иметь значение 0.
на самом деле имеет смысл, что 0 можно использовать как вес ребра, но я работал с графиками в последние несколько дней, и я никогда не видел пример этого.
Это зависит от контекста. В общем, да, ребра с нулевым и даже отрицательным весом могут быть разрешены. В некоторых конкретных случаях может потребоваться, чтобы веса ребер были неотрицательными или строго положительными (например, алгоритм Дейкстры требует, чтобы веса были неотрицательными).
Как отмечают другие ответы, вы совершенно свободно можете рассматривать (или исключать из рассмотрения) взвешенные графы с ребрами с нулевым весом.
Конечно, «взвешенный граф» по определению на самом деле является просто графом с числом, связанным с каждым ребром, и вполне возможно интерпретировать вес как нечто иное, чем кратность, в этом случае различие между отсутствием ребра и нулевым весом край действительно может быть значимым. Но попытка применить стандартные мультиграфные алгоритмы к таким «странно взвешенным графам» вряд ли даст результаты, которые имели бы смысл с точки зрения альтернативной (не кратной) интерпретации весов ребер.
Подумайте о графике дорожной системы в Кембридже, Великобритания, заметки разделены между велосипедистами и водителями автомобилей, так что большинство из них. Это значительно снижает стоимость обслуживания данных.
Теперь, если мы определим вес края как время в пути в секундах, то чисто у каждого края будет два веса, один для автомобилей, пыльников для велосипедов. Некоторые веса будут бесконечными, так как машины не допускаются на велосипедных дорожках.
Теперь рассмотрим два дорожных развязки, которые расположены очень близко друг к другу и настолько близко, что их зазубривают лишь несколько постов, которые останавливают водителей. (Например, перекресток, где автомобильные приводы могут поворачивать только налево, но велосипедисты могут двигаться в любом направлении.) Затем мы получаем некоторые ребра с бесконечным весом от водителей автомобилей и 0 весов для велосипедистов.
(Очевидно, что граф можно предварительно обработать, чтобы создать более простой график для маршрутизации велосипедистов, прежде чем разрабатывать лучшие маршруты.)
Погружение в графы
Графы в большинстве своем представляют собой неупорядоченные деревья. В основном это утверждение касается ненаправленных и невзвешенных графов. Однако оно остается в силе и в отношении направленных или взвешенных графов, либо направленных и взвешенных одновременно, только при этом надо детализировать понятие “неупорядоченности”.
Направленные графы
Прежде, чем познакомиться с направленным графом, взгляните на ненаправленный граф, представленный ниже:
Ненаправленный граф позволяет свободно перемещаться между вершинами в любом направлении. Теперь посмотрите на направленную версию этого графа:
Тут все меняется. Вы можете перемещаться между вершинами только в направлении стрелки, прикрепленной к каждому ребру. Например, вы можете перейти из пункта А в пункт В, но не из пункта В в пункт А. Немного более строго, верно?
Взвешенные графы
Теперь подумаем о том, чтобы добавить веса ребрам графа. Представьте себе, что у каждого ребра есть цена; цена, которую нужно заплатить, чтобы пересечь ребро. Но перед этим представьте, что все ребра бесплатные, то есть имеют нулевую цену.
На самом деле это мало что меняет, так как с самого начала не было никакой цены, которую нужно было платить. Мы все еще можем пройти по графу без раздумий, если будем следовать указаниям стрелок. Даже если у каждого ребра есть цена, пока все они равны, поскольку каждое ребро имеет одинаковое значение, или вес.
Хорошо, но что, если бы цены были другими? Как бы это изменило способ прохождения по графу?
Поскольку цены теперь отличаются друг от друга, вводится новая динамика. Переход от вершины к вершине будет стоить разных сумм “денег”. Иногда есть только один путь, но в некоторых случаях можно выбрать маршрут, и цена обычно служит определяющим фактором в этом решении. В общем, при переходе из одной вершины графа в другую “самый дешевый” путь является желаемым. Например, если бы я хотел выбрать самый дешевый путь из пункта А в пункт Е, я бы пошел по маршруту АBDЕ. Хотя первоначальным решением мог бы стать маршрут ABE, на самом деле он вышел бы дороже. Подсчеты показывают: стоимость ABE составляет 11, в то время как АBDЕ — всего 9. Надеюсь, вы получили основное представление о взвешенных графах.
До этого момента я называл числа, представляющие каждое ребро, его “ценой”, имея в виду деньги. На самом деле эти цифры обозначают “вес” ребра. Аналогия с деньгами упрощает знакомство с этим видом графа, поскольку деньги — это то, с чем все мы знакомы. Есть и другие способы рассмотрения взвешенного графа. Вы можете представить числа как расстояние между двумя вершинами. Большинство иллюстраций графов не соотнеслись бы с таким представлением, но, тем не менее, такая аналогия тоже приемлема.
Представление графов в коде
Итак, вы уже знаете, что такое направленные и взвешенные графы. Теперь выясним, как представить графы в коде. До сих пор мы использовали только иллюстрации графов. Что ж, оказывается, существует множество способов их представления в коде. Рассмотрим некоторые из них в отношении направленного и невзвешенного графа, показанного ранее.
Список ребер
Список ребер — это именно то, на что похож приведенный ниже код; это список всех ребер на графе. Обратите внимание: каждое ребро представлено своими вершинами — начальной и конечной.
Список смежности
Список смежности — это что-то вроде словаря, в котором каждый ключ является вершиной в графе, а каждое значение — это все, к чему эта вершина примыкает. В направленном графе стрелки должны быть направлены так, чтобы вершина была ключом в списке.
Матрица смежности
Чтобы лучше понять матрицу смежности, изобразим ее в виде рисунка. Если у вас есть опыт работы с матрицами в исчислении, то вам это дастся довольно легко. Если нет, не стоит беспокоиться — всему свое время.
В матрице смежности “0” означает, что две вершины не являются смежными, а “1”, указывает на то, что они являются смежными. Существует множество способов манипулировать такой матрицей и работать с ней, но это выходит за рамки данного объяснения. Обратите внимание на то, что на диагонали есть только нули. Подумайте, почему это так…
Для кодирования матрицы смежности существует несколько способов. В следующих случаях используется ООП:
Когда следует использовать каждый метод
Каждый метод является допустимым представлением графа. Когда же предпочесть один из них всем остальным? Если коротко, то это зависит от того, что вы делаете и как собираетесь манипулировать данными. Например, матрица смежности великолепна и проста в использовании, но может занимать гораздо больше памяти, чем, скажем, список ребер. Обратите внимание и на то, что каждый метод годится для указания веса ребра в случае со взвешенным графом; эта информация была исключена из примеров для упрощения.
Заключение
Мир графов в компьютерных науках огромен. Возможно, для вас это было первое знакомство с ним. Надеемся, что теперь вы лучше сможете понять основы продвижения проектов.
Для дальнейшего погружения в тему рекомендуем изучить алгоритмы обхода, такие как DFS (поиск в глубину) и BFS (поиск в ширину).
Что такое вес ребра в графе
Степень входа вершины – количество входящих в нее ребер, степень выхода – количество исходящих ребер.
Классификация графов
В связном графе между любой парой вершин существует как минимум один путь.
В несвязном графе существует хотя бы одна вершина, не связанная с другими.
Графы также подразделяются на
В ориентированном графе ребра являются направленными, т.е. существует только одно доступное направление между двумя связными вершинами.
В неориентированном графе по каждому из ребер можно осуществлять переход в обоих направлениях.
Частный случай двух этих видов – смешанный граф. Он характерен наличием как ориентированных, так и неориентированных ребер.
Способы представления графа
Граф может быть представлен (сохранен) несколькими способами:
Использование двух первых методов предполагает хранение графа в виде двумерного массива (матрицы). Размер массива зависит от количества вершин и/или ребер в конкретном графе.
Матрица смежности графа — это квадратная матрица, в которой каждый элемент принимает одно из двух значений: 0 или 1.
Число строк матрицы смежности равно числу столбцов и соответствует количеству вершин графа.
Когда из одной вершины в другую проход свободен (имеется ребро), в ячейку заносится 1, иначе – 0. Все элементы на главной диагонали равны 0 если граф не имеет петель.
Матрица инцидентности (инциденции) графа — это матрица, количество строк в которой соответствует числу вершин, а количество столбцов – числу рёбер. В ней указываются связи между инцидентными элементами графа (ребро(дуга) и вершина).
В неориентированном графе если вершина инцидентна ребру то соответствующий элемент равен 1, в противном случае элемент равен 0.
Матрица инцидентности для своего представления требует нумерации рёбер, что не всегда удобно. 
Список смежности (инцидентности)
Если количество ребер графа по сравнению с количеством вершин невелико, то значения большинства элементов матрицы смежности будут равны 0. При этом использование данного метода нецелесообразно. Для подобных графов имеются более оптимальные способы их представления.
По отношению к памяти списки смежности менее требовательны, чем матрицы смежности. Такой список можно представить в виде таблицы, столбцов в которой – 2, а строк — не больше, чем вершин в графе.
В каждой строке в первом столбце указана вершина выхода, а во втором столбце – список вершин, в которые входят ребра из текущей вершины.
Преимущества списка смежности:
Недостатки списка смежности:
Алгоритмы обхода графов
Основными алгоритмами обхода графов являются
Поиск в ширину подразумевает поуровневое исследование графа:
Вершины просматриваются в порядке возрастания их расстояния от корня.
Алгоритм прекращает свою работу после обхода всех вершин графа, либо в случае выполнения требуемого условия (например, найти кратчайший путь из вершины 1 в вершину 6).
Каждая вершина может находиться в одном из 3 состояний:
Фиолетовый – рассматриваемая вершина. 
Применения алгоритма поиска в ширину
Алгоритм поиска в ширину работает как на ориентированных, так и на неориентированных графах.
Для реализации алгоритма удобно использовать очередь.
Реализация на C++ (с использованием очереди STL)
Результат выполнения 
Задача поиска кратчайшего пути
Реализация на С++
Поиск в глубину – это алгоритм обхода вершин графа.
Поиск в ширину производится симметрично (вершины графа просматривались по уровням). Поиск в глубину предполагает продвижение вглубь до тех пор, пока это возможно. Невозможность продвижения означает, что следующим шагом будет переход на последний, имеющий несколько вариантов движения (один из которых исследован полностью), ранее посещенный узел (вершина).
Отсутствие последнего свидетельствует об одной из двух возможных ситуаций:
Каждая вершина может находиться в одном из 3 состояний:
Фиолетовый – рассматриваемая вершина. 
Применения алгоритма поиска в глубину
Алгоритм поиска в глубину работает как на ориентированных, так и на неориентированных графах. Применимость алгоритма зависит от конкретной задачи.
Для реализации алгоритма удобно использовать стек или рекурсию.
Реализация на C++ (с использованием стека STL)
Результат выполнения 
Задача поиска лексикографически первого пути на графе.
Реализация на C++
Результат выполнения 
Поиск в глубину также может быть реализован с использованием рекурсивного алгоритма.
Реализация обхода графа в глубину на C++ (с использованием рекурсии)
Теория графов. Часть третья (Представление графа с помощью матриц смежности, инцидентности и списков смежности)
Все, что познается, имеет число, ибо невозможно ни понять ничего, ни познать без него – Пифагор
Список смежности (инцидентности)
Взвешенный граф (коротко)
Итак, мы умеем задавать граф графическим способом. Но есть еще два способа как можно задавать граф, а точнее представлять его. Для экономии памяти в компьютере граф можно представлять с помощью матриц или с помощью списков.
Матрица является удобной для представления плотных графов, в которых число ребер близко к максимально возможному числу ребер (у полного графа).
Другой способ называется списком. Данный способ больше подходит для более разреженных графов, в котором число ребер намного меньше максимально возможного числа ребер (у полного графа).
Перед чтением материала рекомендуется ознакомится с предыдущей статьей, о смежности и инцидентности, где данные определения подробно разбираются.
Матрица смежности
Но тем кто знает, но чуть забыл, что такое смежность есть краткое определение.
Смежность – понятие, используемое только в отношении двух ребер или в отношении двух вершин: два ребра инцидентные одной вершине, называются смежными; две вершины, инцидентные одному ребру, также называются смежными.
Матрица (назовем ее L) состоит из n строк и n столбцов и поэтому занимает n^2 места.
Каждая ячейка матрицы равна либо 1, либо 0;
Ячейка в позиции L (i, j) равна 1 тогда и только тогда, когда существует ребро (E) между вершинами (V) i и j. Если у нас положение (j, i), то мы также сможем использовать данное правило. Из этого следует, что число единиц в матрице равно удвоенному числу ребер в графе. (если граф неориентированный). Если ребра между вершинами i и j не существует, то ставится 0.
Для практического примера возьмем самый обыкновенный неориентированный граф:
А теперь представим его в виде матрицы:
Ячейки, расположенные на главной диагонали всегда равны нулю, потому что ни у одной вершины нет ребра, которое и начинается, и заканчивается в ней только если мы не используем петли. То есть наша матрица симметрична относительно главной диагонали. Благодаря этому мы можем уменьшить объем памяти, который нам нужен для хранения.
С одной стороны объем памяти будет:
Но используя вышеописанный подход получается:
Потому что нижнюю часть матрицы мы можем создать из верхней половины матрицы. Только при условии того, что у нас главная диагональ должна быть пустой, потому что при наличии петель данное правило не работает.
Если граф неориентированный, то, когда мы просуммируем строку или столбец мы узнаем степень рассматриваемой нами вершины.
Если мы используем ориентированный граф, то кое-что меняется.
Здесь отсутствует дублирование между вершинами, так как если вершина 1 соединена с вершиной 2, наоборот соединена она не может быть, так у нас есть направление у ребра.
Возьмем в этот раз ориентированный граф и сделаем матрицу смежности для него:
Если мы работаем со строкой матрицы, то мы имеем элемент из которого выходит ребро, в нашем случаи вершина 1 входит в вершину 2 и 8. Когда мы работаем со столбцом то мы рассматриваем те ребра, которые входят в данную вершину. В вершину 1 ничего не входит, значит матрица верна.
Если бы на главной диагонали была бы 1, то есть в графе присутствовала петля, то мы бы работали уже не с простым графом, с каким мы работали до сих пор.
Матрица инцидентности
Инцидентность – понятие, используемое только в отношении ребра и вершины: две вершины (или два ребра) инцидентными быть не могут.
Матрица (назовем ее I) состоит из n строк которое равно числу вершин графа, и m столбцов, которое равно числу ребер. Таким образом полная матрица имеет размерность n x m. То есть она может быть, как квадратной, так и отличной от нее.
Ячейка в позиции I (i, j) равна 1 тогда, когда вершина инцидентна ребру иначе мы записываем в ячейку 0, такой вариант представления верен для неориентированного графа.
Сразу же иллюстрируем данное правило:
Сумма элементов i-ой строки равна степени вершины.
Одной из особенностей данной матрицы является то, что в столбце может быть только две ненулевых ячейки. Так как у ребра два конца.
Список смежности (инцидентности)
Список смежности подразумевает под собой, то что мы работаем с некоторым списком (массивом). В нем указаны вершины нашего графа. И каждый из них имеет ссылку на смежные с ним вершины.
В виде списка это будет выглядеть так:
Неважно в каком порядке вы расположите ссылку так как вы рассматриваете смежность относительно первой ячейки, все остальные ссылки указывают лишь на связь с ней, а не между собой.
Так как здесь рассматривается смежность, то здесь не обойдется без дублирования вершин. Поэтому сумма длин всех списков считается как:
Когда мы работаем с ориентированным графом, то замечаем, что объем задействованной памяти будет меньше, чем при неориентированном (из-за отсутствия дублирования).
Сумма длин всех списков:
Со списком инцидентности все просто. Вместо вершин в список (массив) вы вставляете рёбра и потом делаете ссылки на те вершины, с которыми он связан.
К недостатку списка смежности (инцидентности) относится то что сложно определить наличие конкретного ребра (требуется поиск по списку). А если у вас большой список, то удачи вам и творческих успехов! Поэтому, чтобы работать максимальной отдачей в графе должно быть мало рёбер.
Взвешенность графа
К примеру, возьмем граф с весами на ребрах:
И сделаем матрицу смежности:
В ячейках просто указываем веса ребра, а в местах где отсутствует связь пишем 0 или -∞.
Более подробно данное определение будет рассмотрено при нахождении поиска кратчайшего пути в графе.
Итак, мы завершили разбор представления графа с помощью матрицы смежности и инцидентности и списка смежности (инцидентности). Это самые известные способы представления графа. В дальнейшем мы будем рассматривать и другие матрицы, и списки, которые в свою очередь будут удобны для представления графа с определёнными особенностями.
Если заметили ошибку или есть предложения пишите в комментарии.
Учитель информатики
Сайт учителя информатики. Технологические карты уроков, Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, полезный материал и многое другое.
Графы
Информатика. Учебник для 9 класса (по учебнику К. Ю. Полякова, Е.А. Еремина, базовый уровень)
§17. Графы.
Что такое граф?
Ключевые слова:
Давайте подумаем, как можно наглядно представить такую информацию:
От пос. Васюки три дороги идут в Солнцево, Грибное и Ягодное. Между Солнцевом и Грибным и между Грибным и Ягодным также есть дороги. Кроме того, есть дорога, которая идет из Грибного в лес и возвращается обратно в Грибное.
Нарисуйте в тетради схему дорог по этому описанию.
Можно, например, нарисовать такую схему (рис. 3.17, а).
Рис. 3.17
В информатике для исследования таких схем используют графы.
Граф — это набор вершин (узлов) и связей между ними — рёбер.
Граф, соответствующий нашей схеме дорог, показан на рис. 3.17, б, для краткости населённые пункты обозначены латинскими буквами.
Матрица смежности графа
Для хранения информации об узлах и связях показанного выше графа можно использовать таблицу такого вида (рис. 3.18).
Рис. 3.18
Единица на пересечении строки А и столбца В означает, что между вершинами А и В есть связь. Ноль указывает на то, что связи нет. Такая таблица называется матрицей смежности. Она симметрична относительно главной диагонали (см. закрашенные клетки в таблице).
Исследуйте матрицу смежности и сравните её с графом на рис. 3.17, б. Что означает единица на пересечении столбца С и строки С?
В этом графе есть петля — ребро, которое начинается и заканчивается в одной и той же вершине.
Степенью вершины называют количество рёбер, с которыми связана вершина. При этом петля считается дважды (с вершиной связаны оба конца ребра!).
Подсчитайте по матрице смежности, сколько ребёр в графе. Определите степени всех вершин. Как вы рассуждали?
Строго говоря, граф — это математический объект, а не рисунок. Конечно, его можно нарисовать на плоскости (например, как на рис. 3.17, б), но матрица смежности не даёт никакой информации о том, как именно располагать вершины друг относительно друга. Для таблицы, приведённой выше, возможны, например, такие варианты (рис. 3.19).
Рис. 3.19
Нарисуйте по матрице смежности (рис. 3.20) два разных изображения графа.
Рис. 3.20
Граф имеет 4 вершины, причём каждая вершина связана рёбрами со всеми остальными. Нарисуйте этот граф. Сколько всего рёбер в этом графе?
Граф имеет N вершин, причём каждая вершина связана рёбрами со всеми остальными. Сколько всего рёбер в этом графе?
Граф имеет 4 ребра. Чему равна сумма степеней вершин в этом графе? Зависит ли она от количества вершин?
Граф имеет N рёбер. Чему равна сумма степеней вершин в этом графе?
Попробуйте нарисовать граф с пятью вершинами, где все вершины имеют степень 3. Получилось ли у вас? Почему?
Связный граф
В графе на рис. 3.17, б все вершины связаны: между любой парой вершин существует путь — последовательность вершин, в которой каждая следующая связана ребром с предыдущей. Такой граф называется связным.
Связный граф — это граф, между любыми вершинами которого существует путь.
Теперь представьте себе, что дороги Васюки-Солнцево, Васю- ки-Грибное и Грибное-Ягодное завалило снегом (или размыло дождём) так, что по ним ни пройти, ни проехать (рис. 3.21).
Рис. 3.21
Эту схему тоже можно считать графом (она соответствует определению), но в таком графе есть две несвязанные части, каждая из которых — связный граф. Такие части называют компонентами связности.
Постройте матрицу смежности графа, изображённого на рис. 3.21.
Граф имеет 4 вершины и две компоненты связности. Какое наибольшее количество рёбер может быть в этом графе, если в нём нет петель? Нарисуйте этот граф.
Вспоминая материал предыдущего параграфа, можно сделать вывод, что дерево — это частный случай связного графа. Но у него есть одно важное свойство — в дереве нет замкнутых путей — циклов, т. е. путей, которые начинаются и заканчиваются в одной и той же вершине.
Найдите все циклы в графе на рис. 3.17.
Дерево — это связный граф, в котором нет циклов.
Взвешенный граф
Если в нашем примере нас заинтересует не только наличие дорог между посёлками, но ещё и расстояния между ними, каждой связи нужно сопоставить число — вес ребра (рис. 3.22).
Рис. 3.22
Взвешенный граф — это граф, с каждым ребром которого связано некоторое число — вес ребра.
Весом может быть не только расстояние, но и, например, стоимость проезда или другая величина.
Рис. 3.23
Так же как и матрица смежности, весовая матрица симметрична относительно диагонали.
Что означают пустые ячейки в весовой матрице?
Как по весовой матрице сразу определить, сколько рёбер в графе?
Определите по весовой матрице (рис. 3.24) длины путей ADBEC, ABDCE, DEBAC. Как вы рассуждали?
Рис. 3.24
Оптимальный путь в графе
Для того чтобы определить оптимальный (наилучший) путь между двумя вершинами графа, нужно ввести какой-то числовой показатель, по которому можно сравнивать пути — определять, какой из них лучше. Обычно для оценки пути используют сумму весов ребёр, входящих в этот путь. Например, при поиске кратчайшего пути чем меньше это значение, тем лучше.
Какие показатели вы используете в жизни для определения оптимального пути? Всегда ли самый короткий путь — самый лучший?
Если в графе немного узлов, по весовой матрице можно легко определить оптимальный путь из одной вершины в другую простым перебором вариантов. Рассмотрим граф, заданный весовой матрицей на рис. 3.25 (числа определяют стоимость поездки между соседними пунктами).
Рис. 3.25
Найдём наилучший путь из А в В — такой, при котором общая стоимость поездки минимальная.
Для решения задачи будем строить дерево перебора вариантов. Видим, что из пункта А напрямую
Рис. 3.26
Числа около рёбер обозначают стоимость поездки по этому участку, а индексы у названий узлов показывают общую стоимость проезда в данный узел из узла А. Теперь разберём варианты дальнейшего движения из узла С I tM lt;pb р (рис. 3.27).
Рис. 3.27
Почему, на ваш взгляд, на схеме не показана возможность движения из С в А?
Видим, что из С сразу можно попасть в В, стоимость проезда в этом случае равна 7.
Почему нельзя на этом остановиться, ведь путь из А в В найден?
Проверяя пути через узел В, выясняем, что можно сократить стоимость до 6 (рис. 3.28)
Рис. 3.28
Нужно ли исследовать дальше путь, содержащий цепочку ACED? Сравните стоимость этого пути и стоимость уже найденного пути из А в В.
Аналогично строим вторую часть схемы (рис. 3.29).
Рис. 3.29
Таким образом, оптимальный (наилучший) путь — ADEB, его стоимость — 3.
Нужно ли проверять пути ACED и ADEC, не дошедшие до узла В? Могут ли они улучшить результат?
Конечно, для более сложных графов метод перебора работает очень долго, поэтому используются более совершенные (но значительно более сложные) методы.
Ориентированный граф
Наверное, вы заметили, что при изображении деревьев, которые описывают иерархию (подчинение), мы ставили стрелки от верхних уровней к нижним. Это означает, что для каждого ребра указывается направление, и двигаться можно только по стрелкам, но не наоборот.
Ориентированный граф (орграф) — это граф, в котором каждое ребро имеет направление.
Орграф может служить, например, моделью системы дорог с односторонним движением. Матрица смежности и весовая матрица для орграфа уже не обязательно будут симметричными.
На схеме на рис. 3.30 всего две дороги с двусторонним движением, по остальным можно ехать только в одну сторону.
Рис. 3.30
Рёбра в орграфе называют дугами. Дуга, в отличие от ребра, имеет начало и конец.
Нарисуйте граф по весовой матрице, показанной на рис. 3.31. С помощью дерева перебора найдите все возможные пути из вершины А в вершину Е, не проходящие дважды через одну и ту же вершину, и стоимости проезда по каждому из этих путей. Определите оптимальный путь из вершины А в вершину Е.
Рис. 3.31
Количество путей
Определим количество возможных путей из вершины А в вершину К для ориентированного графа, показанного на рис. 3.32.
Рис. 3.32
Так как граф ориентированный, переходить в другую вершину можно только по стрелкам.
В графе на рис. 3.32 есть одна начальная вершина А, из которой дуги только выходят. Такая вершина называется истоком. Вершина, в которую дуги только входят (и ни одна не выходит), называется конечной вершиной или стоком. В нашем графе сток — это вершина К.
По весовой матрице на рис. 3.31 найдите исток и сток в графе. Как вы рассуждали?
Будем двигаться по стрелкам от начальной вершины А. Около каждой вершины запишем количество возможных путей из вершины А в эту вершину. В вершину А существует единственный путь — пустой (никуда не ехать). Найдём все вершины, в которые можно приехать только из А: это вершины Б и Г, записываем около них количество путей 1 (рис. 3.33).
Рис. 3.33
Теперь ищем вершины, в которые можно попасть только из уже отмеченных вершин. Например, в вершину В есть один путь из А напрямую, а также по одному пути через Б и Г (так как эти вершины отмечены числом 1). Общее количество путей из А в Б равно сумме отметок предыдущих вершин: для вершины В получаем 3 пути. В вершину Ж можно попасть только из Г, поэтому число путей в Г и Ж совпадает (рис. 3.34).
Рис. 3.34
В вершину Д идёт один путь через Б и три пути через В, поэтому общее число путей — 4. Аналогично получаем 4 пути в вершину Е: 3 пути через В и один через Ж (рис. 3.35).
Рис. 3.35
Далее находим один путь из А в И (только через Ж) и 4 пути из А в 3 (все через Д). В конечную вершину К можно приехать через вершины Д (4 пути), 3 (4 пути), Е (4 пути) и И (1 путь), таким образом, общее количество различных путей равно 13 (рис. 3.36).
Рис. 3.36
Выводы
• Граф — это набор вершин (узлов) и связей между ними — рёбер.
• Матрица смежности — это таблица, в которой единица на пересечении строки и столбца обозначает ребро между соответствующими вершинами, а ноль — отсутствие ребра.
• Связный граф — это граф, между любыми вершинами которого существует путь.
• Цикл — это замкнутый путь в графе.
• Дерево — это связный граф, в котором нет циклов.
• Взвешенный граф — это граф, с каждым ребром которого связано некоторое число — вес ребра. Взвешенный граф описывается весовой матрицей.
• Ориентированный граф (орграф) — это граф, в котором каждое ребро имеет направление. Рёбра орграфа называют дугами. Матрица смежности и весовая матрица орграфа могут быть несимметричными.
Нарисуйте в тетради интеллект-карту этого параграфа.
Вопросы и задания
1. Можно ли сказать, что лес (множество деревьев) — это граф? Почему?
2. Как по матрице смежности определить, есть ли петли в графе?
3. Как по весовой матрице определить длину пути в графе?
4. Когда для представления данных используются орграфы? Приведите примеры.
5. Выполните по указанию учителя задания в рабочей тетради.
Подготовьте сообщение
а) «Задача о Кёнигсбергских мостах»
б) «Решение логических задач с помощью графов»