设无向图为 G=(V,E),其中 V={v1,v2,v3,v4},E={(v1,v2),(v3,v4),(v4,v1),(v2,v3),(v1,v3)}。则相应的邻接矩阵为:

时间: 2024-05-04 11:18:51 浏览: 30
该无向图的邻接矩阵为: ``` v1 v2 v3 v4 v1 0 1 1 1 v2 1 0 1 0 v3 1 1 0 1 v4 1 0 1 0 ``` 其中,第 i 行第 j 列的值为 1 表示存在从 vi 到 vj 的边,为 0 则表示不存在。由于该无向图为简单图(即不存在自环和重边),因此邻接矩阵是对称矩阵。
相关问题

设无向图为 g=(v,e),其中 v={v1,v2,v3,v4},e={(v1,v2),(v3,v4),(v4,v1),(v2,v3),(v1,v3)}。则相应的邻接矩阵为:

### 回答1: 相应的邻接矩阵为: | v1 | v2 | v3 | v4 | --|----|----|----|----| v1| | 1 | 1 | 1 | v2| 1 | | 1 | | v3| 1 | 1 | | 1 | v4| 1 | | 1 | | ### 回答2: 对于这个无向图,我们可以画出如下的图示: ``` v1-----v2 | / | | / | | / | v4------v3 ``` 接下来,我们可以按照邻接矩阵的定义,依次填充相应的矩阵元素。设相应的邻接矩阵为 A=(aij),其中 aij 表示第 i 行第 j 列的矩阵元素,有如下矩阵: ``` | 0 1 1 0 | | 1 0 1 0 | | 1 1 0 1 | | 0 0 1 0 | ``` 解释一下,我们按照矩阵下标,从第一列和第一行开始填充,发现第一行有连向第二个顶点和第三个顶点的边,所以第一行第二列和第一行第三列的元素为 1。同样地,第二行第一列和第三列的元素也为 1,分别表示有边连向第一个顶点和第三个顶点。最后,我们可以得到所有的矩阵元素,其中值为 1 表示有边连接,值为 0 表示没有边连接。 ### 回答3: 邻接矩阵是用矩阵来表示一个无向图的数据结构,其中矩阵的行和列表示节点,而矩阵的元素表示节点之间的边。如果节点i与节点j之间有一条边,那么邻接矩阵中第i行第j列的元素为1,否则为0。邻接矩阵可以用来计算节点的度数、查找节点之间的连通性、找到图中的环及许多其它操作。 对于本题中的无向图g=(v,e),按照题目给出的节点集合v和边集合e,可得到相应的邻接矩阵,该邻接矩阵的形式如下: v1 v2 v3 v4 v1 0 1 1 1 v2 1 0 1 0 v3 1 1 0 1 v4 1 0 1 0 根据邻接矩阵的定义,由于图g是无向图,所以邻接矩阵必须是一个对称矩阵,即第i行第j列的元素和第j行第i列的元素必须相同。 同时,注意到图g中有三条自环边,即从一个节点连到自己的边,也就是(v1,v1)、(v2,v2)和(v4,v4)。对于无向图来说,自环边不会增加该节点的度数,所以邻接矩阵中对角线上的元素为0。这也是一般来说邻接矩阵中对角线元素为0的原因。 在本题中,v1的度数为3,v2的度数为2,v3的度数为3,v4的度数为2。通过邻接矩阵可以很方便地计算得出。 最后,需要注意的是,当节点数非常大时,邻接矩阵会变得非常稠密,消耗大量的内存空间,并且计算效率较低。此时,应考虑使用其它更适用的图数据结构,如邻接表、邻接多重表或邻接链表等。

给定无向图G,从V0出发进行深度优先遍历访问的边集合为: {(V0,V1), (V0,V4), (V1,V2), (V1,V3), (V4,V5), (V5,V6)}(不是访问边的顺序)。则下面哪条边不可能出现在G中?

根据深度优先遍历的性质,从一个节点出发的深度优先遍历访问的边集合构成了一棵深度优先生成树。对于给定的无向图G和从V0出发进行深度优先遍历访问的边集合,我们可以重建深度优先生成树。 首先,根据边集合中的信息,我们可以得到深度优先生成树的根节点是V0,它的子节点是V1和V4。然后,V1的子节点是V2和V3,V4的子节点是V5,V5的子节点是V6。最终,我们得到的深度优先生成树是: ``` V0 / \ V1 V4 / \ \ V2 V3 V5 | V6 ``` 根据深度优先生成树的性质,对于任意一个非根节点V,它的父节点一定是它在深度优先遍历中的某个祖先节点。因此,我们可以得到下面的结论: - 边集合中的每一条边,要么连接一个节点和它的父节点,要么连接两个在深度优先遍历中相邻的节点。 - 如果一条边连接两个在深度优先遍历中不相邻的节点,那么这条边一定不可能出现在深度优先遍历访问的边集合中。 根据上述结论,我们可以检查每一条边是否符合条件,从而找出不可能出现在G中的边。具体来说: - (V0, V1)符合条件,因为V1是V0的子节点。 - (V0, V4)符合条件,因为V4是V0的子节点。 - (V1, V2)符合条件,因为V2是V1的子节点。 - (V1, V3)符合条件,因为V3是V1的子节点。 - (V4, V5)符合条件,因为V5是V4的子节点。 - (V5, V6)不符合条件,因为V6不是V5的子节点,也和V5在深度优先遍历中不相邻。因此,(V5, V6)不可能出现在G中。 综上所述,不可能出现在G中的边是(V5, V6)。

相关推荐

// just for test,无向图,邻接矩阵,书上图 6.17(a) void CreateUDG_AMG_Test(AMGraph &g){ g.vexnum = 8; g.arcnum = 9; // vertices string temp[] = {"V1", "V2", "V3","V4", "V5", "V6","V7", "V8"}; for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = temp[i]; } // init arcs as 0 for (int j=0; j<g.vexnum; j++) for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = 0; } // arcs int arc_i[] = {0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}; int arc_j[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 6}; int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = 1; g.arcs[j][i] = 1; } return; } // just for test,无向网,邻接矩阵,书上图 6.19 void CreateUDN_AMG_Test(AMGraph &g){ g.vexnum = 6; g.arcnum = 10; // vertices string temp[] = {"V1", "V2", "V3","V4", "V5", "V6"}; for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = temp[i]; } // init arcs as MaxInt for (int j=0; j<g.vexnum; j++){ for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = MaxInt; } } // arcs int arc_i[] = {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4}; int arc_j[] = {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 5, 5}; int weights[] = {6, 1, 5, 5, 3, 5, 6, 4, 2, 6}; int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = weights[k]; g.arcs[j][i] = weights[k]; } return; } // just for test,有向网,邻接矩阵 void CreateDN_AMG_Test(AMGraph &g, int vexnum, int arcnum, string vertices[], int arc_i[], int arc_j[], int weights[]){ g.vexnum = vexnum; g.arcnum = arcnum; // vertices for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = vertices[i]; } // init arcs as MaxInt for (int j=0; j<g.vexnum; j++){ for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = MaxInt; } } // arcs int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = weights[k]; } return; }如何根据这个来编写以邻接矩阵存储创建无向网

最新推荐

recommend-type

Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar

Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rarJava开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-19-校验表单重复提交-源代码+文档.rar
recommend-type

基于android的公司员工考勤综合信息平台源码.zip

提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保了在对应环境下能够无缝运行。同时,源码中配备了详细的注释和文档,帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群: 这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生,还是对其他领域编程感兴趣的学生,这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码,你可以掌握各平台开发的基础知识,提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标: 在学习阶段,你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码,你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践,逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明: 为了确保源码资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明,确保用户能够轻松搭建起开发环境;其次,源码中的注释和文档都非常完善,方便用户快速上手和理解代码;最后,我会定期更新这些源码资源,以适应各平台技术的最新发展和市场需求。
recommend-type

珍藏很久的一套源码升级了很多

很强大的阿凤飞飞的身份就把饭啦啊开房记录看妇科阿里看到就考虑是否就解放路口空间按时到路口附近开了房间卡拉的时间分开垃圾的浪费空间按可浪费阿克纠纷的看了觉得空房间看大神经费卡上的减肥快接啊看来积分卡时间分开拉丝机房里看见啦开恐怕为日文名弄法卡上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho时到路口附近开了房间卡拉的时间分开垃圾的浪费空间按可浪费阿克纠纷的看了觉得空房间看大神经费卡上的减肥快接啊看来积分卡时间分开拉丝机房里看见啦开恐怕为日文名弄法卡上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho时到路口附近开了房间卡拉的时间分开垃圾的浪费空间按可浪费阿克纠纷的看了觉得空房间看大神经费卡上的减肥快接啊看来积分卡时间分开拉丝机房里看见啦开恐怕为日文名弄法卡上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho垃圾的浪费空间按可浪费阿克纠纷的看了觉得空房间看大神经费卡上的减肥快接啊看来积分卡时间分开拉丝机房里看见啦开恐怕为日文名弄法卡上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho上的健康饭卡里解放开了哈嘎考虑对方好几万呢uaho时到路口附近开
recommend-type

附件二六个指标与权重得分 - 副本.xlsx

附件二六个指标与权重得分 - 副本
recommend-type

自学助词自学助词自学助词

自学助词自学助词自学助词
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。