图论算法
❶ 图论算法的教材
我想很多学习图论的人都知道J.A. Bondy和U.S.R. Murty着的《Graph Theory with Application》(Elsevier,1976)是图论教材中的经典，时至今日，仍不失为初学者较好的入门书。还记得兰州交通大学的张忠辅教授说过，国内第一届图论学会就是把大家集中起来学习邦迪的《Graph Theory with Application》，由此可见这本书对国内图论届的影响是如此之大。吴望名等人将其译成中文版本《图论及其应用》（北京：科学出版社，1984），1988年张克民等人编写了该书的参考答案《图论及其应用习题解答》（清华大学出版社，1988）。
在2008年J.A. Bondy和U.S.R. Murty出了新书《Graph Theory》(GTM 244, Springer, 2008), 大家可不妨将其看成是《Graph Theory with Application》的第二版，这本书在内容上做了重新调整，毕竟在第一版出版后的近30年里涌现出了很多新的结果，所以《Graph Theory》在内容上加进了一些新的结果，这本书我只是读了其中的几章，觉得写的非常棒，建议大家能够读读，这里也值得一提的是将第一版最后提出的50个问题进行了更新，并补充了一些新的问题。总之，我个人认为，《Graph Theory》的确是一部很优秀的图论教材。
中国科学技术大学出版社出版的《图论及其算法》，融有向图和无向图为一整体，系统地阐述了图论的基本概念、理论、方法及其算法，内容包括图的基本概念、Euler图与Hamilton图、图论算法、树及其应用、平面图、独立集与匹配、网络流和Petri网。 书中附有大量例题和习题，而且大部分习题有详细解答。 该书选材精炼全面，内容处理恰当且有新意，立论严谨，叙述条理清晰，语言流畅。 该书可用作高校计算机、电子、信息、管理、数学等专业本科生必修课教材，也可供相关专业的研究人员、教师及图论工作者参考。
❷ VB里如何给出所有的拼图方案（图论算法）
1.用2*3拼接可最省
2.A.长度除2和宽度处3
B.长度除3和宽度处2
3.比较AB那个更省
如整除可用3*4
4.最终确定使用型号和块数及胜于尺寸或废料
❸ 图论算法理论实现及应用 怎么样
这本书我不知道，我现在在学图论，看的是美国Douglas.B.West写的图论导引，有中文版，推荐一下，新浪共享上有下，内容非常全面，附录中有基础准备知识和词汇索引，图论中概念非常多，你可以把词汇索引印成小册子，时不时看看。
❹ 图论算法中的“桥”是什么意思
就是线吧……截个别人的解释给你看看……没发现欧拉回路有桥啊……
“图论起源于着名的柯尼斯堡七桥问题。在哥尼斯堡的普莱格尔河上有七座桥将河中
的岛及岛与河岸联结起来
七桥问题Seven
Bridges
Problem着名古典数学问题之一。在哥尼斯堡的一个公园里，有七座桥将普雷格尔河中两个岛及岛与河岸连接起来(如图)。问是否可能从这四块陆地中任一块出发，恰好通过每座桥一次，再回到起点?欧勒于1736年研究并解决了此问题，他把问题归结为如下右图的“一笔画”问题，证明上述走法是不可能的。
而后来把桥统称图论中的线。“
❺ 求图论算法java实现
求图论算法java实现
packagetest;
importjava.io.BufferedReader;
importjava.io.FileReader;
importjava.io.IOException;
importjava.util.ArrayList;
importjava.util.Comparator;
importjava.util.HashMap;
importjava.util.Map;
importjava.util.PriorityQueue;
importjava.util.Queue;
publicclassMinSpanningTree{
classEdge{//内部类定义边的数据结果
intu,v,weight;
}
ArrayList<edge>Edges=newArrayList<edge>();
Map<integer,integer="">nodeFather=newHashMap<integer,integer="">();
intcnt=0,nodeCnt=0;
publicMinSpanningTree(Stringpath){
try{
BufferedReaderbr=newBufferedReader(newFileReader(path));
Stringstr;
String[]strArray;
while((str=br.readLine())!=null){
strArray=str.split("\s");
Edges.add(cnt,newEdge());
Edges.get(cnt).u=Integer.parseInt(strArray[0]);
Edges.get(cnt).v=Integer.parseInt(strArray[1]);
Edges.get(cnt).weight=Integer.parseInt(strArray[2]);
if(!nodeFather.containsKey(Edges.get(cnt).u)){
nodeFather.put(Edges.get(cnt).u,Edges.get(cnt).u);//初始化，father[i]=i;
++nodeCnt;
}
if(!nodeFather.containsKey(Edges.get(cnt).v)){
nodeFather.put(Edges.get(cnt).v,Edges.get(cnt).v);
++nodeCnt;
}
++cnt;
}
br.close();
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
publicbooleanunion(intu,intv){//并操作
inta=find(u);
intb=find(v);
if(a!=b){
nodeFather.put(a,b);
returntrue;
}
returnfalse;
}
publicintfind(intx){//查操作
if(x!=nodeFather.get(x)){
nodeFather.put(x,find(nodeFather.get(x)));
}
returnnodeFather.get(x);
}
publicArrayList<edge>getMinSpanningTree(){
ArrayList<edge>result=newArrayList<edge>();
Queue<edge>FsQueue=newPriorityQueue<edge>(1000,//设置优先队列，使按边权值从小到大排序
newComparator<edge>(){
publicintcompare(EdgeEdgeOne,EdgeEdgeTwo){
if(EdgeOne.weight>EdgeTwo.weight)
return1;
elseif(EdgeOne.weight<EdgeTwo.weight)
return-1;
else
return0;
}
});
for(inti=0;i<cnt;++i){
FsQueue.add(Edges.get(i));
}
while(!FsQueue.isEmpty()){//遍历每一条边
EdgeEdge=FsQueue.poll();
if(union(Edge.u,Edge.v)){
result.add(Edge);
}else{
continue;
}
}
returnresult;
}
publicstaticvoidmain(String[]args){
MinSpanningTreemstree=newMinSpanningTree("c:/treedata.txt");
ArrayList<edge>result=mstree.getMinSpanningTree();
for(inti=0;i<result.size();++i){
System.out.println(result.get(i).u+""+result.get(i).v+""+result.get(i).weight);
}
}
}
❻ 图论算法及其MATLAB实现的图书目录
第1章 图论的基础知识1
1.1图论的起源1
1.2着名的图论学者——欧拉1
1.3图2
1.4特殊图类3
1.5有向图4
1.6图的矩阵表示5
1.6.1邻接矩阵5
1.6.2关联矩阵5
1.7图论的基本性质和定理6
1.8计算有向图的可达矩阵的算法及其MATLAB实现6
1.9关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法及其MATLAB实现7
习题一11
第2章 最短路12
2.1路12
2.2最短路问题13
2.3求连通图最短距离矩阵的算法及其MATLAB实现14
2.4求两点间最短路的Dijkstra算法及其MATLAB实现15
2.4.1 Dijkstra算法16
2.4.2 Dijkstra算法的MATLAB实现16
2.5求两点间最短路的改进的Dijkstra算法及其MATLAB实现18
2.5.1 Dijkstra矩阵算法Ⅰ18
2.5.2 Dijkstra矩阵算法Ⅱ18
2.6 求两点间最短路的WarshallFloyd算法及其MATLAB实现21
2.6.1 Floyd算法的基本思想22
2.6.2 Floyd算法的基本步骤22
2.6.3 WarshallFloyd算法的MATLAB实现22
2.7求任意两点间最短路的算法及其MATLAB实现25
2.8求从一固定点到其他所有点最短路的算法及其MATLAB实现27
2.9求必须通过指定两个点的最短路的算法及其MATLAB实现29
2.10求图的两顶点间最短路与次短路的算法及其MATLAB实现32
2.11求最大可靠路的算法及其MATLAB实现34
2.12求最大期望容量路的算法及其MATLAB实现36
习题二38
第3章 连通图40
3.1判断图的连通性算法及其MATLAB实现40
3.2连通图的中心和加权中心的算法及其MATLAB实现42
3.3连通无向图一般中心的算法及其MATLAB实现44
习题三46
第4章 树48
4.1树及其性质48
4.2割点、割边、割集50
4.3二元树与Huffman树51
4.3.1有序二元树51
4.3.2 Huffman树51
4.4求Huffman树及其MATLAB实现52
4.5广度优先搜索算法及其MATLAB实现55
4.6深度优先搜索算法及其MATLAB实现57
4.7求割点算法及其MATLAB实现61
4.8生成树及其个数65
4.9求无向图的生成树算法及其MATLAB实现67
4.10求有向图的生成树算法及其MATLAB实现69
4.11求有向连通图的外向树与内向树数目的算法及其MATLAB实现71
4.12最小生成树问题73
4.13求最小生成树的Kruskal算法及其MATLAB实现74
4.13.1 Kruskal算法的基本思想74
4.13.2 Kruskal算法的MATLAB实现74
4.14求最小生成树的Prim算法及其MATLAB实现76
4.14.1 Prim算法的基本思想76
4.14.2 Prim算法的MATLAB实现77
习题四79
第5章Euler图和Hamilton图81
5.1 Euler图81
5.2“一笔画”问题及其理论81
5.3中国邮递员问题82
5.4 Fleury算法及其MATLAB实现82
5.4.1 Fleury算法的步骤82
5.4.2 Fleury算法的MATLAB实现82
5.5 Hamilton图87
5.6旅行售货员问题88
5.7改良圈算法及其MATLAB实现89
习题五92
第6章 匹配问题及其算法93
6.1问题起源——婚配问题93
6.2二分图的有关知识93
6.3匹配、完美匹配、最大匹配93
6.4匹配的基本定理94
6.5应用案例——BernolliEuler错放信笺问题95
6.6寻求图的一个较大基数匹配算法及其MATLAB实现95
6.7人员分配问题97
6.8匈牙利算法及其MATLAB实现97
6.8.1匈牙利算法基本步骤97
6.8.2匈牙利算法的MATLAB实现98
6.8.3案例及其MATLAB实现100
6.9最优分配问题101
6.10 KuhnMunkres算法及其MATLAB实现101
6.10.1 KuhnMunkres算法的基本思想101
6.10.2利用可行顶点标记求最佳匹配的KuhnMunkras算法步骤102
6.10.3 KuhnMunkres算法的MATLAB实现102
6.10.4简单实验105
习题六107
第7章 网络流的算法108
7.1网络、流和割108
7.1.1网络和流108
7.1.2割109
7.2网络的最大流问题110
7.3最大流最小割定理110
7.4 FordFulkerson标号算法及其MATLAB实现111
7.4.1 FordFulkerson标号算法的基本步骤111
7.4.2 FordFulkerson 标号算法的MATLAB实现112
7.4.3案例及其MATLAB实现113
7.5 Dinic算法及其MATLAB实现114
7.5.1 Dinic算法的基本思想114
7.5.2 Dinic算法的MATLAB实现115
7.5.3案例
❼ 怎么利用图论算法在地图上标注结点
您好，现在的不再使用小红旗了，使用的是图钉，在地图右上角处有个测距，后面是标记，使用此项功能能实现您的要求，请注意，如要保存，请注册网络！
❽ 图论算法的实际应用
图论算法是我们经常用来求解实际问题的一种方法，在数学建模的求解过程中也经常应用
❾ 图论算法及其MATLAB实现 pdf
在这里可以下载
http://..com/share/.html
望采纳,谢谢
❿ 机器学习算法和图论算法有什么不同
机器学习算法和图论算法最大的不同就是处理的数据量上的不同。
比如传统的一个道路规划问题，涉及到的对象在百数量级上是很正常的现象，而现在数据产生的速度太快了，数据太多了，对于一个网络优化问题可能涉及的对象是几个亿，比如facebook。即便是百万，十万对象的网络，比如约会网站吧，在这个数量级差不多，它会涉及到推荐算法，推荐的方法的话是用概率模型去做的，可以用机器学习的方法学习出一些结果。
机器学习主要在于解决问题的思路不同，态度更开放，图论算法就是针对一个对于全局有了很稳定认识的解决方法，比如一个线上的机器学习算法，它的预测结果直接影响新数据的产生。
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