实现关系的自反闭包、对称闭包、传递闭包
时间: 2024-06-20 22:03:50 浏览: 196
自反闭包、对称闭包、传递闭包是关系代数中的概念,主要用于描述关系之间的性质。
自反闭包是指在一个关系中,每个元素都和自己有关系。例如,对于一个包含元素a和b的关系R,如果添加自反闭包,则R'={(a,a), (b,b), (a,b), (b,a)}。
对称闭包是指在一个关系中,如果元素a和b有关系,则元素b和a也有关系。例如,对于一个包含元素a和b的关系R,如果添加对称闭包,则R'={(a,b), (b,a)}。
传递闭包是指在一个关系中,如果元素a和b有关系,且元素b和c也有关系,则元素a和c也有关系。例如,对于一个包含元素a、b和c的关系R,如果添加传递闭包,则R'={(a,b), (b,c), (a,c)}。
相关问题
编程题目:基于关系的矩阵表示,实现关系的自反闭包、对称闭包、传递闭包运算,并计算A上的关系R={<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>}的自反闭包、对称闭包、传递闭包,其中A={a,b,c,d}. 编程内容及要求: 编写程序,基于关系的矩阵表示,实现关系的自反闭包、对称闭包、传递闭包运算;利用编写的程序,计算并输出A上的关系R={<a,b>,<b,a>,<b,c>,<c,d>}的自反闭包、对称闭包、传递闭包,其中A={a,b,c,d}.
以下是 Python 代码实现:
```python
# 定义关系矩阵
A = ['a', 'b', 'c', 'd']
R = [[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0]]
# 自反闭包运算
def reflexive_closure(R):
for i in range(len(R)):
R[i][i] = 1
return R
# 对称闭包运算
def symmetric_closure(R):
for i in range(len(R)):
for j in range(i):
if R[i][j] == 1:
R[j][i] = 1
return R
# 传递闭包运算
def transitive_closure(R):
for k in range(len(R)):
for i in range(len(R)):
for j in range(len(R)):
R[i][j] = R[i][j] or (R[i][k] and R[k][j])
return R
# 输出结果
print("R的自反闭包:")
print(reflexive_closure(R))
print("R的对称闭包:")
print(symmetric_closure(R))
print("R的传递闭包:")
print(transitive_closure(R))
```
输出结果为:
```
R的自反闭包:
[[1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1]]
R的对称闭包:
[[1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 0]]
R的传递闭包:
[[1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1]]
```
其中,自反闭包的结果为:
```
[[1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 1]]
```
对称闭包的结果为:
```
[[1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0]]
```
传递闭包的结果为:
```
[[1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1],
[0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 1]]
```
可以看到,自反闭包将所有元素都与自身建立了关系,对称闭包将所有非对称的关系进行了翻转,传递闭包将非直接关系通过中间元素的方式连接起来。
C语言实现闭包、自反闭包、对称闭包和传递闭包
闭包是指在一个函数内部定义另一个函数,并且内部函数可以访问外部函数的变量。在C语言中,可以使用函数指针和结构体来实现闭包。
自反闭包是指一个集合中的每个元素都与自己相关联的关系。在C语言中,可以使用二维数组来表示自反闭包。
对称闭包是指如果一个元素和另一个元素相关联,则另一个元素也和该元素相关联。在C语言中,可以使用对称矩阵来表示对称闭包。
传递闭包是指如果a与b相关联,b与c相关联,则a与c也相关联。在C语言中,可以使用Floyd算法来求解传递闭包。具体实现可以使用二维数组,其中数组元素表示两个元素之间是否有关联,然后通过Floyd算法将数组中的元素进行更新,最终得到传递闭包。
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