"顶点表示活动的网络(AOV网)示例，课程依赖关系图"
在计算机科学领域，网络图是一种用于表示各种实体之间关系的数据结构。在本示例中，我们关注的是顶点表示活动的网络（Activity On Vertex，AOV网），这种网络通常用于项目管理或任务调度，每个顶点代表一个活动，而边则表示活动之间的依赖关系。通过这样的网络，我们可以清晰地看到哪些活动必须在其他活动之前完成。
例1展示了一门课程的先修关系。例如，"程序设计基础"（C1）没有任何先修课程，可以直接学习；"离散数学"（C2）的先修课程是"C1"；"数据结构"（C3）的先修课程是"C1"和"C2"，以此类推。这个网络可以帮助规划课程的学习顺序，确保学生按照正确的顺序完成所有课程。
标签提到的"7.ppt"可能是指该教学材料是一个关于图论的PPT，涵盖了7个主要知识点：
1. 图的定义和术语：图由顶点（Vertex）集合V和边（Edge）集合E组成，可以是有向图（有方向的边，称为弧）或无向图（无方向的边）。
2. 图的存储结构：包括邻接矩阵和邻接表等方法，用于在计算机中高效地存储和操作图数据。
3. 图的遍历：如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于访问图的所有顶点。
4. 图的连通性问题：判断图是否连通，以及找出连通分量。
5. 有向无环图（DAG）及其应用：在AOV网中，DAG常用于表示活动的顺序，没有回路意味着活动可以按照一定的顺序执行，没有循环依赖。
6. 最短路径：如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法，用于寻找图中两个顶点之间的最短路径。
在图论中，有向完全图是指图中的每对顶点之间都有两条有向边，一条从一个顶点到另一个，一条从另一个顶点回到第一个，总边数为n(n-1)。无向完全图则是每对顶点之间有一条边，总边数为n(n-1)/2。例如，对于5个顶点的无向图，将会有5(5-1)/2 = 10条边。
图的类型可以通过观察其结构来判断。无向图和有向图的区别在于边是否有方向，而树是一种特殊的无向图，其中任意两个顶点间仅有一条路径。在这个例子中，G1是一个有向图，因为它包含了有方向的边，并且根据边的连接方式，可以看出它不是一棵树，因为存在环路，如(0,1), (1,2), (2,3), (3,1)构成的环。
了解这些概念对于理解项目管理、任务调度、算法设计和数据结构至关重要。在实际应用中，如软件开发或网络路由，图论的原理可以帮助我们优化流程，减少不必要的等待时间和资源浪费。
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