Applied Graph Theory

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出版者:Elsevier Science & Technology
作者:Wai-Kai Chen
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1976-12
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780720428353
丛书系列:
图书标签:
  • 图论
  • 应用图论
  • 离散数学
  • 算法
  • 计算机科学
  • 数学
  • 网络分析
  • 数据结构
  • 组合数学
  • 优化
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具体描述

《应用图论》:连接现实世界的结构之钥 在现代科学与工程的宏大图景中,图论作为一门研究对象之间关系的数学分支,其重要性日益凸显。《应用图论》一书,并非孤立地展现抽象的数学概念,而是以一种引人入胜且极为实用的方式,揭示了图论如何成为理解和解决现实世界复杂问题的强大工具。本书将带领读者穿越由点(节点)和线(边)构成的迷人世界,探索这些看似简单的结构如何编码着我们周围世界的方方面面。 本书的核心在于其“应用”二字。它并非仅仅罗列图论的各种定理和证明,而是聚焦于图论在各个领域中的实际落地。从网络科学的错综复杂,到计算机科学的算法设计,再到生物学、经济学甚至社会科学的脉络,图论都扮演着不可或缺的角色。无论您是希望优化物流路线的工程师,还是探索社交网络传播机制的科学家,亦或是设计高效数据库的开发者,本书都将为您提供一把解锁这些挑战的钥匙。 内容深度与广度: 《应用图论》从最基础的概念入手,确保即使是初次接触图论的读者也能快速掌握。我们会深入浅出地介绍图的基本定义,如顶点、边、度、路径、环等,并在此基础上逐步构建起更复杂的概念。您将学习到各种重要的图类型,例如: 连通图与非连通图: 它们如何描述网络的连接性,以及如何找到连接所有节点的最小代价路径。 有向图与无向图: 理解单向关联(如数据流)和双向关联(如物理连接)的区别,以及它们在不同问题中的应用。 加权图: 为边赋予权重,以表示成本、距离、容量等关键信息,这对于优化问题至关重要。 树与森林: 作为一种特殊的无环连通图,树在数据结构、组织架构和决策树中无处不在。 二分图: 探索如何将节点分成两组,使得边只连接不同组的节点,这在匹配问题(如任务分配)中发挥着核心作用。 平面图: 研究如何在不相交的情况下将图绘制在平面上,这对于电路设计和地图绘制至关重要。 本书的重点将放在算法的讲解上。理论固然重要,但能够将理论付诸实践的算法才是解决实际问题的关键。《应用图论》将详细介绍并分析一系列核心图算法,包括: 图的遍历算法: 如广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),它们是许多其他图算法的基础,能够系统地探索图的结构。 最短路径算法: 经典的Dijkstra算法、Bellman-Ford算法,以及适用于特定情况的Floyd-Warshall算法,将帮助您找到两个节点之间成本最低的路径,这在导航、网络路由中极为关键。 最小生成树算法: Prim算法和Kruskal算法,用于在包含一组顶点的连通图中找到一个加权无环子图,使得所有顶点连通且总权重最小,广泛应用于网络设计和聚类分析。 最大流算法: Ford-Fulkerson算法及其变种,用于解决网络中的流量分配问题,如运输问题、通信容量优化等。 匹配算法: 如匈牙利算法,用于解决二分图中的最大匹配问题,即在两个集合之间找到最多的配对,例如人员与工作岗位的匹配。 图着色问题: 探索如何用最少的颜色给图的节点着色,使得相邻节点颜色不同,这在资源调度和冲突避免中有着重要应用。 跨学科的应用领域: 《应用图论》不仅仅是一个数学工具箱,更是一扇通往各行各业理解其内在结构的窗户。本书将通过大量精心挑选的案例研究,展示图论在以下领域的强大应用: 计算机科学: 数据结构: 链表、树、图本身就是基础数据结构,本书将深入解析它们的设计和实现。 算法设计: 图论算法是解决许多计算难题的核心,如搜索、排序、网络路由、图数据库查询等。 编译器设计: 控制流图和数据流图在优化代码时至关重要。 人工智能与机器学习: 图神经网络(GNNs)在处理复杂关系数据方面取得了巨大成功,本书将为您奠定理解这些先进模型的基础。 网络科学: 社交网络分析: 理解信息传播、社区发现、影响力传播等现象。 互联网与万维网: 页面排名算法(如PageRank)、网络拓扑结构分析。 通信网络: 路由优化、网络故障检测。 运筹学与优化: 物流与交通: 路径规划、调度问题、车辆路径问题。 供应链管理: 资源分配、库存优化。 项目管理: PERT/CPM图,用于分析项目进度和关键路径。 生物学: 基因调控网络: 模拟基因之间的相互作用。 蛋白质相互作用网络: 理解生物通路和功能。 代谢网络: 分析生化反应路径。 其他领域: 物理学: 晶体结构、相变。 化学: 分子结构表示。 经济学: 经济联系、市场模型。 社会学: 群体动力学、信息传播。 学习的路径与收获: 《应用图论》旨在培养读者建模能力和解决问题的能力。通过本书的学习,您将能够: 1. 识别现实世界中的图结构: 能够将各种复杂系统抽象成图的语言,为分析和解决问题打下基础。 2. 选择和应用合适的图算法: 掌握解决不同类型问题的核心算法,并理解它们的效率和局限性。 3. 分析和理解网络的特性: 深入洞察各种网络(社交、技术、生物等)的内在结构和行为规律。 4. 为特定问题设计和实现图相关的解决方案: 将所学知识转化为实际的编程实现或系统设计。 本书的叙述风格力求清晰、严谨且富有趣味。丰富的图示和示例将帮助您直观地理解抽象的概念,而详尽的算法分析和应用场景的介绍将使您深刻认识到图论的实用价值。无论您是学生、研究人员还是行业从业者,《应用图论》都将是您在该领域深入探索的宝贵指南,帮助您用一种全新的、更具洞察力的方式去理解和改造这个日益互联的世界。

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