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[主观题]

无向图G如图14.20所示,现将该图顶点和边标定.然后求图中的全部割点和桥,以及图的点连通度和边

连通度.

无向图G如图14.20所示,现将该图顶点和边标定.然后求图中的全部割点和桥,以及图的点连通度和边连通

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更多“无向图G如图14.20所示,现将该图顶点和边标定.然后求图中…”相关的问题
第1题
一个有向图G的邻接表存储如图8-37所示,现按深度优先搜索方式从顶点执行一次遍历,所得到的顶点
序列是()。

A、1,2,3,4,5

B、1,2,3,5,4

C、1,2,4,5,3

D、1,2,5,3,4

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第2题
设有一个无向图具有8个顶点,其值分别为A,B,C,D,E,F,G,H,其邻接矩阵的存储结构如图8-39所示。基
于此存储结构从顶点A开始进行深度优先搜紫,得到的项点序列是()。

A、ABCDGIFE

B、ABCDGFHE

C、ABGHFECD

D、ABFHEGDC

E、ABEHFGDC

F、ABEHGFCD

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第3题
对如图8-38所示的无向图,从顶点a开始进行深度优先遍历,可得到顶点访问序列(①),从顶点a开始进
对如图8-38所示的无向图,从顶点a开始进行深度优先遍历,可得到顶点访问序列(①),从顶点a开始进

行广度优先遍历,可得到顶点访问序列(②)。

A、abedefg

B、Abdcefg

C、Abcdegf

D、beadgcf

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第4题
所谓单目标最短路径(single-destinationshortestpath)问题是指在一个带权有向图G中求从各个顶
所谓单目标最短路径(single-destinationshortestpath)问题是指在一个带权有向图G中求从各个顶

点到某一指定顶点v的最短路径,例如,对于图8-47(a)所示的带权有向图,用该算法求得的从各顶点到顶点2的最短路径如图8-47(b)所示.

关于最短路径的读法以顶点0为例,在从顶点0到顶点2的最短路径上,顶点0的后继为顶点1(即path[0]=1),顶点1的后继为顶点3(即path[1]=3),顶点3的后继顶点为2(即path[3]=2).

编写一个算法,求解一个带权有向图的单目标最短路径问题。假设图G的顶点数据的类型为char,边上权值的数据类型为float。

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第5题
在简单无向图中,如果每个顶点的度数都为是,则称此图为k—正则图。现设图G是有向图,其n个顶点分别为v1,v2,…,vn

在简单无向图中,如果每个顶点的度数都为是,则称此图为k—正则图。现设图G是有向图,其n个顶点分别为v1,v2,…,vn,如果图G的底图是3—正则图,且图G是强连通图。证明图G中各顶点出度的立方之和等于各顶点入度的立方之和。

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第6题
无向图G如图16.26所示,其中实线边为G的一棵生成树T。(1)求G对应T的基本回路系统。(2)求G对应T的
无向图G如图16.26所示,其中实线边为G的一棵生成树T。(1)求G对应T的基本回路系统。(2)求G对应T的

无向图G如图16.26所示,其中实线边为G的一棵生成树T。

(1)求G对应T的基本回路系统。

(2)求G对应T的基本割集系统。

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第7题
无向图G如图18.10所示,求G的两个极小支配集、一个最小支配集及支配数γ0

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第8题
无向图G如图18.1所示。求出G的全部极小点覆盖集,指出其中哪些不是最小点覆盖集,并求点覆盖数α
0。

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第9题
无向图G如图14.19所示(1)求G的全部点割集和边割集,并指出其中的割点和桥(割边),(2)求G的点连
无向图G如图14.19所示(1)求G的全部点割集和边割集,并指出其中的割点和桥(割边),(2)求G的点连

无向图G如图14.19所示

(1)求G的全部点割集和边割集,并指出其中的割点和桥(割边),

(2)求G的点连通度k(G)和边连通度λ(G).

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第10题
若AOE网络的每一项活动都是关键活动。令G是将该网络的边去掉方向和权后得到的无向图。(1)如果图
若AOE网络的每一项活动都是关键活动。令G是将该网络的边去掉方向和权后得到的无向图。(1)如果图

若AOE网络的每一项活动都是关键活动。令G是将该网络的边去掉方向和权后得到的无向图。

(1)如果图中有一条边处于从开始顶点到完成顶点的每一条路径上,则仅加速该边表示的活动就能减少整个工程的工期。这样的边称为桥(bridge)。证明若从连通图中删去桥,将把图分割成两个连通分量。

(2)编写一个时间复杂度为O(n+e)的使用邻接表表示的算法,判断连通图G中是否有桥,若有。输出这样的桥。

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第11题
对于如图8-5所示的有向图,试写出:(1)从顶点①出发进行深度优先搜索所得到的深度优先生成树;(2)
对于如图8-5所示的有向图,试写出:(1)从顶点①出发进行深度优先搜索所得到的深度优先生成树;(2)

对于如图8-5所示的有向图,试写出:

(1)从顶点①出发进行深度优先搜索所得到的深度优先生成树;

(2)从顶点②出发进行广度优先搜索所得到的广度优先生成树。

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