- •Содержание:
- •Диаграммы Венна.
- •Операции над множествами.
- •Свойства теоретико-множественных операций.
- •Представление множеств в эвм
- •Реализация операций над подмножествами заданного универсума в эвм.
- •Многоместные отношения. Композиция отношений. Степень и ядро отношений.
- •Свойства отношений.
- •Представление отношений в эвм.
- •Минимальные элементы. Теорема о существовании минимального элемента.
- •Алгоритм топологической сортировки
- •Операции над бинарными отношениями.
- •Тема 4. Замыкание отношений. Транзитивное замыкание, рефлексивное замыкание. Алгоритм Уоршалла вычисления транзитивного замыкания. Замыкание отношений.
- •Транзитивное замыкание отношений
- •Рефлексивное замыкание отношений
- •Алгоритм Уоршалла.
- •Представление функций в эвм.
- •Операции
- •Свойства бинарных операций:
- •Способы задания операций.
- •Тема 6. Алгебраическая система. Гомоморфизмы. Проверка условия гомоморфизма. Изоморфизмы. Изоморфные алгебры. Изоморфизм модели. Примеры изоморфных алгебр. Алгебраическая система
- •Гомоморфизмы. Проверка условия гомоморфизма. Изоморфизмы. Изоморфные алгебры. Изоморфизм модели. Примеры изоморфных алгебр.
- •Основные характеристики нечетких множеств
- •Примеры нечетких множеств
- •Операции над нечеткими множествами
- •Графическое представление операций
- •Тема 8. Алгебраические операции над нечеткими множествами.
- •Тема 9. Основное определение графов. Смежность. Изоморфизм графов. Элементы графов. Подграфы. Валентность. Теорема Эйлера. Основное определение.
- •Смежность.
- •Изоморфизм графов.
- •Элементы графов. Подграфы. Валентность.
- •Теорема Эйлера.
- •Тема 10. Маршруты в графах. Цепи. Циклы. Расстояние между вершинами. Связность. Виды графов: тривиальные и полные графы, двудольные графы, орграфы и сети. Маршруты в графах. Цепи. Циклы.
- •Расстояние между вершинами.
- •Связность.
- •Виды графов: тривиальные и полные графы, двудольные графы, орграфы и сети.
- •Тема 11. Матрица смежности, матрица инцидентности. Операции над графами. Представление графов в эвм. Матрица смежности. Матрица инцедентности.
- •Операции над графами: Объединение графов.
- •Пересечение графов
- •Композиция графов
- •Декартово произведение графов.
- •Операция произведения графов.
- •Представление графов в эвм
- •V k1 k2
- •Теорема Форда - Фалкерсона. Алгоритм нахождения максимального потока.
- •Тема 14. Кратчайшие пути. Алгоритм Флойда. Алгоритм Дейкстры.
- •Кратчайшие пути
- •Рёбра отрицательного веса
- •Представление кратчайших путей в алгоритме
- •Алгоритм Флойда
- •Алгори́тм Де́йкстры
- •Сложность алгоритма
- •Ориентированные, упорядоченные и бинарные деревья
- •Представление в эвм свободных, ориентированных и упорядоченных деревьев.
- •Тема 16. Применение деревьев в программировании. Ассоциативная память. Выровненные деревья. Сбалансированные деревья. Минимальный каркас. Схема алгоритма построения минимального каркаса.
- •Применение деревьев в программировании. Ассоциативная память. Выровненные деревья. Сбалансированные деревья.
- •Минимальный каркас. Схема алгоритма построения минимальных каркасов.
- •Тема 17. Циклы и коциклы. Эйлеровы циклы. Гамильтоновы циклы. Теорема Дирака. Раскраска графов. Хроматическое число. Планарные графы. Укладка графов. Алгоритм раскрашивания.
- •21. Циклы и коциклы. Эйлеровы циклы. Гамильтоновы циклы. Теорема Дирака.
- •Раскраска графов. Хроматическое число. Планарность. Укладка графов. Алгоритмы раскрашивания.
- •F1(X) – нулевая функция.
- •Дизъюнктивная нормальная форма.
- •Конъюнктивная нормальная форма.
- •Тема 19. Неполностью определенные (частные) пф. Минимизация пф и неполностью определенных пф. Понятие минимизации булевых функций.
- •Метод неопределённых коэффициентов.
- •Метод карт Карно
- •Метод Петрика
- •Теорема Поста
- •Тема 22. Законы алгебры логики в офпс и их следствия. Правило выполнения совместных логических действий, правило склеивания, правило поглощения, правило развертывания.
- •Тема 23. Задача анализа и синтеза логических схем
- •Тема 24. Элементы теории алгоритмов. Цели и задачи теории алгоритмов. Формализация понятия алгоритмов: определение Колмогорова, определение Маркова
Теорема Форда - Фалкерсона. Алгоритм нахождения максимального потока.
Теорема: На любой сети максимальная величина потока из истокаSв стокtравна минимальной пропускной способности разреза, отделяющегоSотt. Т.е. существует такой поток по сети:M*G =max∑Mi=minC(A/B).
Алгоритм нахождения максимального потока:1)Построить некоторый начальный потокX0 = {X0ij}. В примере это потоки М1 и М2. 2)Организовать процедуру составления подмножества А вершин, достижимых из истокаSпо ненасыщенным ребрам. А={s, 3, 2,t}. Если в этом процессе стокtне попадает в подмножество А, то построенный поток максимальный и задача решена, если же стокtпопал в А, то перейти к пункту 3 алгоритма.3)Выделить путь из истокаsв стокt, состоящий из ненасыщенных ребер и увеличить поток Хijпо каждому ребру этого пути на величину ∆=min(Cij-Xij), гдеminберется поi-тымj-тым ребрам этого пути. Тем самым будет построен поток и затем следует вернуться к пункту 2 алгоритма. ( Мы построили М3 ). А={1}, В={2, 3, 4, 5}.R*(A/B)=6.
Тема 14. Кратчайшие пути. Алгоритм Флойда. Алгоритм Дейкстры.
Если задан орграф G(V,E), в котором дуги помечены числами и эти числа обычно называют весами или длинами, то орграф можно представить в виде матрицы весов.
||Cij|| =
Длиной пути называется сумма длин дуг, входящих в этот путь. Наиболее часто на практике встречается задача отыскания кратчайшего пути. Алгоритм Флойда находит все кратчайшие пути между всеми парами вершин в орграфе. Алгоритм ДХ3 находит кратчайший путь между двумя данными вершинами орграфа, если длины дуг неотрицательны.
Кратчайшие пути
Ориентированный граф G = (V, E) состоит из множества вершин V и множества дуг E. Вершины также называют узлами, а дуги – ориентированными ребрами. Дуга представима в виде упорядоченной пары вершин (v, w), где вершина v называется началом, а w – концом дуги.
Неориентированный граф G = (V, E) состоит из конечного множества вершин V и множества ребер E. В отличие от ориентированного графа, здесь каждое ребро (v, w) соответствует неупорядоченной паре вершин: если (v, w) – неориентированное ребро, то (v, w) = (w, v).
Вершина Х называется инцидентной ребру G, если ребро соединяет эту вершину с какой-либо другой вершиной.
В задаче о кратчайшем пути нам дан ориентированный взвешанный граф G = (V, E) с вещественной весовой функцией w: E R
Вес пути p=(v0,v1,...,vk) - это сумма весов рёбер, входящих в этот путь:
Вес кратчайшего пути из u в v равен, по определению,
Кратчайший путь из u в v - это любой путь p из u в v, для которого
Граф называется вырожденным, если у него нет рёбер.
Вершины называются смежными, если существует ребро, их соединяющее.
Пустым называется граф без рёбер. Полным называется граф, в котором каждые две вершины смежные.
Цикл, в котором все вершины, кроме первой и последней, попарно различны, называется простым циклом.
Граф называется связным, если для любых двух вершин существует путь, соединяющий эти вершины.
Рёбра отрицательного веса
Иногда веса ребер могут быть отрицательными. При этом важно, есть ли циклы отрицательного веса. Если из вершины s можно добраться до цикла отрицательного веса, то потом можно обходить этот цикл сколь угодно долго, и вес будет всё уменьшаться, так что для вершин этого цикла кратчайших путей не существует:
В таком случае можно считать, что вес кратчайшего пути есть −∞.
Если же циклов отрицательногов веса нет, то любой цикл можно выбросить не удлиняя пути. Путей без циклов конечное число, так что вес кратчайшего пути корректно определен.