Для построения матриц смежности нам необходимо учитывать, что в графах могут присутствовать как ориентированные (весовые), так и неориентированные связи между вершинами.
1. Матрица смежности для первой весовой матрицы:
Данная матрица весов выглядит следующим образом:
a b c d e f g
a [ 0 0 0 0 0 0 0 ]
b [ 1 0 0 0 1 0 1 ]
c [ 2 5 0 0 0 0 0 ]
d [ 0 1 0 1 0 0 0 ]
e [ 0 0 1 0 2 0 0 ]
f [ 0 2 0 0 0 0 1 ]
g [ 0 0 0 2 0 0 0 ]
Чтобы построить матрицу смежности, мы будем учитывать, что если в весовой матрице есть ненулевая ячейка, то между соответствующими вершинами существует связь. Мы можем представить её следующим образом (1 - связь существует, 0 - отсутствует):
Матрица смежности:
a b c d e f g
a [ 0 0 0 0 0 0 0 ]
b [ 1 0 0 0 1 0 1 ]
c [ 1 1 0 0 0 0 0 ]
d [ 0 1 0 1 0 0 0 ]
e [ 0 0 1 0 1 0 0 ]
f [ 0 1 0 0 0 0 1 ]
g [ 0 0 0 1 0 0 0 ]
2. Матрица смежности для второй весовой матрицы:
Вторая весовая матрица:
a b c d e f g
a [ 4 4 0 0 1 1 0 ]
b [ 2 0 0 0 1 0 1 ]
c [ 0 2 2 1 0 0 1 ]
d [ 0 0 0 0 1 0 0 ]
e [ 1 0 0 0 0 0 0 ]
f [ 0 2 0 3 0 0 5 ]
g [ 0 0 0 0 1 0 0 ]
Также составим матрицу смежности (где 1 - связь, 0 - отсутствует):
Матрица смежности:
a b c d e f g
a [ 0 1 0 0 1 1 0 ]
b [ 1 0 0 0 1 0 1 ]
c [ 0 1 1 1 0 0 1 ]
d [ 0 0 0 0 1 0 0 ]
e [ 1 0 0 0 0 0 0 ]
f [ 0 1 0 1 0 0 1 ]
g [ 0 0 0 0 1 0 0 ]
Обратите внимание
В отличие от простых матриц смежности, весовая матрица сохраняет информацию о весах, а в матрицах смежности она подразумевает наличие или отсутствие связи, не учитывая вес. Если в ваших расчетах вес имеет значение, учитывайте это в соответствующем контексте задачи.
