简谈论网络图计算机算法

论文导读：
摘 要：目前数学模型得到越来越广泛的应用，因为借助这一模型可以解决很多的现实理由。而关于针散型结构的理由，也有越来越多的机会用到数字技术，这对于网络图理论的发展起到了极大的推动作用。文章对相关的制约算法理论进行了简单的研究，还对网络图的计算机算法和显示策略进行了论述。
关键词：网络图；计算机算法；显示策略
中图分类号：TP301.6
新世纪，人类已经全面地提升了计算机水平，人类的科学也取得了长足的进步，紧密地结合起了图论和计算机技术。特别是有关于离散事物结构和关系的一些方面，网络图理论很大程度上有助于优化有关理由，不管是定性或者是定量的层面。网络图理论由此获得了迅猛的发展，关于网络的符号理论领域更是如此，诸如图的标号和显示等方面，这是关于图论的发展最快的分支之一。新的时代是信息化时代和，也是关于数字化的时代，图理论随之发展进步，计算机网络技术也取得了很快的发展。而网络图的显示和制约算法是其中发展最为迅速的，也是人们有着最多研究的。
1 图论发展简史
观察过现实生活之后，我们会发现很多理由的本质。实际上解决这些实际理由都是可以通过建立数学模型来进行，也就是一个用点和线组成的图形。公元1850年就开始涉及到这方面的研究，欧洲人下国际象棋时想到如何放置“皇后”的理由，既要使用最少又得是取得最少的方格，这亦能视之为网络图最早的雏形。更确切地来看，图论真正成为一种“图形”学科，是根据点、线组成的，这就得追溯到18世纪了。关于东普鲁士国都哥尼斯堡无人能解的七桥理由，也就是一个假设，关于找出一次性走完七座桥并且要求不能重复。1736年欧拉通过这个假设无解，实现了理由的数学化，证明也极为严谨。这也被视为数学界第一篇关于图论的论文，这也是数学界出现两个新分支的标志，这里说的也就是图论和拓扑学。
此后，图论在很长的一段时间内渐渐成了一个理论，也被应用到了更多的研究领域。欧拉不仅是创立了经典图论，而且还将其结合起了很多的学科，比如代数图论就是跟代数相结合；拓扑图论就是按照拓扑学视角；随机图论就是与概率分析相结合。在上世纪六十年代，有不少数学家研究进项算法，借助的是n×n棋盘。Berge就第一次把计算机算法数这一概念引进了图论中。接下来Ore把制约算法数这一概念正式引了进来，也就意味着真正形成了网络图论，而且至今还会一直应用这一理论。为了实现高计算的目标，数学普遍结合起了计算机科学。而且，不断提升计算机网络技术，还会促使图论数学理论进一步发展。
2 网络图的计算机显示理论
为了能将网络图能显示在屏幕上，可以借助于C语言以达到来达到绘制网络图的目的。主要是从两个人方面考虑，才选择用到C语言。一方面是因为C语言非常简洁，并且它具有十分强大的功能，便于在屏幕上进行作图；另一方面是与C语言的编写程序有关，因为其往往只占有很小的内存，而且在执行方面具有很高的效率，这对于对显示速度有着高要求的用户是很有帮助的。
网络图是由点与点之间的连线构成的，这里所说的点通常被称作顶点，又或者是节点；而点之间的连线也就是称之为弧或者是边，弧是针对有向图来说的，边是针对无向图称来说的。这些顶点与边之间存在着十分复杂的错综关系。点的度可能是1也可能大于1，并且是整数，而一些非连通图的点还可能会出现0度数；而每一条边必定是会包括两个端点的。因此，在屏幕上进行网络图的绘制，就可以将各个顶点先画出来，接下来再画边，也就是添加相应顶点之间的连线。
把点画于屏幕之上，便可以已知图为依据将图上几点的坐标确定下来，我们称之为用户坐标（x，y）。然而在c语言作图的时候，需要注意的是，屏幕上用到的是物理坐标，屏幕左上角为原点的位置，X轴位于水平方向，右边呈正趋势；Y轴位于垂直方向，向下则呈正。这种坐标系上的点位置规定为坐标（X，Y）。X，Y有一定的取值范围且必定为整数。通常是图形模式会影响X、Y的取值范围，也就是关系到屏幕的分辨率。上述两种坐标之间存在关系式：
X轴方向：数值区间（x1，x2），屏幕点区间为（Xl，X2）那么，
X=X2-X1/x2-x1·x+x2·X1-x1·X2/x2-x1 （x1≤x≤x2，X1≤X≤X2） （1）
Y轴方向：
数值区间（y1，y2），屏幕点区间（Y1，Y2），那么
Y=Y2-Y1/y2-y1·y+Y2·y2 -Y1·y1/y2-y1 （y1≤y≤y2，Y1≤Y≤Y2） （2）
对于X、Y的计算结果，也要求是整数，若不是就估算取整。
第二步，画边。以一条边所对应的两个顶点为依据，来找出顶点坐标。接下来画一条直线于两顶点之间就行了。为了让用户可以更加清楚看清绘图，可以选择不同颜色来绘制新增的支路（或边），C语言为用户提供了16种选择颜色，基本能满足用户要求。
3 网络图的计算机算法和显示策略研究

3.1 点符号全制约算法的发展及研究

“点符号制约算法是一种研究局部占优理由的理论。”这一定义是J.E Dunbar在1995年进行的第一次定义。2001年，Zelinka首次提出了符号制约算法，而点符号全制约算法则作为其变化形式的一种。对二者进行比较，发现二者的不同有：符号制约算法对于条件的满足需要在一定的范围内，即点的闭邻域；Zelinka则转变了闭邻域，使之成为开邻域，由此将各种不同的研究空间引了出来。2003年，有部分人将最大度和最小度引了进来，还将一般网络图的符号全制约算法数的下界计算出来。2004年，Michael A Henning进行了进一步的研究，从而将符号全制约算法函数新的下界得出来，还研究出了具体网络图，以便能满足这些下界。2006年，王军秀针对下界理由又进行了进一步的全面改善，并且证明给出的界比之前更优。2009年，吕新忠，仪明源继续研究符号全制约算法数，并且研究关于这方面的几种比较特殊的网络图，这就进一步充实了符号全制约算法的内容。徐保根针对点的其它变化形式，于2006年将反符号制约算法的概念提了出来，也就是转变了符号制约算法定义中的f[v]≥1的方向。徐宝根按照前面叙述的变化进行了新的角度研究，第一次把符号全制约算法变成反符号全制约算法。研究反符号全制约算法的作用就在于可以促使作者对研究策略进行进一步掌握，对研究思路进行拓展创新，并且找到研究的乐趣所在。 全文地址：www.7ctime.com/jsjwlyylw/lw42862.html上一论文：分析如何在初中计算机教学中培养学生的实用能力