UNIDAD 6Teoría de grafos
A:GRFOUn grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas  que pueden ser orientados o no.
INTRODUCCIÓN
La teoría de grafos tiene su origen en el problema de los siete puentes de Königsberg resuelto por LeonhardEuler.Mapa deKönigsbergen la época de LeonhardEuler, que muestra dónde se encontraban los siete puentes (en verde claro) y las ramas del río (en celeste).
LeonhardEuler (1707 - 1783)
Más tarde, otros problemas influyeron en el desarrollo de la teoría de grafos como: El estudio de las redes eléctricas.
 La enumeración de isómeros de       hidrocarburos.
 Etc.Dibujar un grafo para resolver un problema es un reflejo muy común, que no precisa conocimientos matemáticos. Un grafo se parece a la figura siguiente, y consta de vértices y de aristas que reúnen algunos de ellos.
En la teoría de los grafos, sólo se queda lo esencial del dibujo: la forma de las aristas no son relevantes, sólo importan sus extremidades (o cabos); la posición de los vértices tampoco, y se puede variar para obtener un grafo más claro, y hasta sus nombres se pueden cambiar. Estos cambios se llaman:ISOMORFISMOS
Conceptos básicos de grafosVUn conjunto de vértices  y de aristasEde forma tal que cada arista se asocia a un par de vértices.Grafo:
Una arista “e” en un grafo asociada a vértices “a” y “b”, se dice, que es incidente en “a” y “b” y viceversa, que“a” y “b” son incidentes en “e”.Y por lo tanto que “a” y “b” son vértices adyacentes en “e”.Si “G” es un grafo con vértices “V” y aristas “E”, entoncesG = (V, E).
2abh13fgedic45V = {1, 2, 3, 4, 5} VérticesE = {a, b, c, d, e, f, g, h, i } AristasG = { (1, 2), (3, 2), (4, 5), (5, 3), (1, 4), (2, 4), (2, 5), (1, 3), (5, 1)} Grafo
Lazo: Es una arista incidente enunsólo vértice. ejemplo: a6 = (v5, v5).).LAZOAristas paralelasAristas paralelas. Cuando dos o más aristas están asociadas con el mismo par de vértices. Ejemplo: las aristas a2 y a3 están asociadas al mismo par de vértices. Es decir: a2 = (V1, V3) y a3 = (V1, V3).
Vértice aislado: El vértice que no es incidente en alguna arista
Grado o valencia de un vértice “v”: Es el número de aristas incidentes en “v”.GRADO O VALENCIA
Subgrafos: Parte de un grafo.algunos subgrafos de este grafo serían los siguientes:
Clasificación de grafos.
Grafo dirigido. Llamado también dígrafo tienen un conjunto de vértices V (nodos) y un conjunto de aristas E (arcos o lados), tal que cada arista se asocia a un par ordenado de vértices. Ejemplo:ABCDGrafo no dirigido.Tienen un conjunto de aristas E (arcos o lados), tal que cada arista se asocia a un par noordenado de vértices. De modo que para cualquier par de nodos existe al menos un camino que los une
Grafo pesado, ponderado ó etiquetadoUn grafo es pesado cuando sus aristas contienen datos (etiquetas). Una etiqueta puede ser un nombre, costo ó un valor de cualquier tipo de dato. También a este grafo se le denomina red de actividades, y el número asociado al arco se le denomina factor de peso.
Si A, B, C, D, E , F, G, H (los vértices ) fueran ciudades, entonces los números serían ponderaciones que podrían indicar los kilómetros que existen de una ciudad a otra o tal vez lo que cuesta un pasaje de una ciudad a otra. Por ejemplo de la ciudad A a la ciudad H hay 10 kilómetros de distancia.
Grafo simple:  Es un grafo que no tiene lazos ni aristas paralelas.
Grafos Isomorfos: Dos grafos son isomorfos cuando existe una correspondencia biunívoca (uno a uno), entre sus vértices de tal forma que dos de estos quedan unidos por una arista en común.
Grafo nulo: Se dice que un grafo es nulo cuando los vértices que lo componen no están conectados, esto es, que son vértices aislados.
Grafo regular. Aquel con el mismo grado en todos los vértices. Si ese grado es k lo llamaremos k-regular.EJEMPLO2-REGULAR
Grafo bipartito: Es aquel con cuyos vértices pueden formarse dos conjuntos disjuntos de modo que no haya adyacencias entre vértices pertenecientes al mismo conjunto.Un grafo G es bipartito si puede expresarse como (es decir, sus vértices son la unión de dos grupos de vértices), bajo las siguientes condiciones:V1 y V2 son disjuntos y no vacíos.
Cada arista de A une un vértice de V1 con uno de V2.
No existen aristas uniendo dos elementos de V1; análogamente para V2.Grafo completo: Aquel con una arista entre cada par de vértices. Es decir desde cualquier vértice podemos encontrar un camino hacia otro vértice con solo recorrer una arista.
Grafos Platónicos: Son los Grafos formados por los vértices y aristas de sólidos regulares (Sólidos Platónicos), como el tetraedro, el cubo, el octaedro, el dodecaedro, el icosaedro, etc..
Grafos conexos. Un grafo se puede definir como conexo si cualquier vértice V pertenece al conjunto de vértices y es alcanzable por algún otro.
Camino: Es un conjunto de vértices y aristas que parten de un vértice y llevan a otro vérticeLongitud de camino: Es el número de arcos o aristas en ese camino. A	cebdfAquí tenemos que un camino que va de: “A” a “E” seria (a, d, e)La longitud de este camino seria 2
Camino simple: Es cuando todos sus vértices, excepto tal vez el primero y el último, son distintos.Ciclo simple: Es un camino simple de longitud por lo menos de uno que empieza y termina en el mismo vértice.A	cebdfUn ejemplo de esto seria el camino de “A” a “B”= (a,d,e,f,c,b)Un ejemplo seria (a,d,e,f,a)
Camino EulerianoLlamaremos camino euleriano a un camino que contiene a todas las aristas del grafo, apareciendo cada una exactamente una vez. TeoremaSea G un grafo conexoG es euleriano ⇔ Todos los vértices de G tienen grado par.
Ciclos y caminos hamiltonianosGrafo cíclico: Se dice que un grafo es cíclico cuando contiene por lo menos un ciclo. Un ciclo hamiltoniano tiene además que recorrer todos los vértices exactamente una vez (excepto el vértice del que parte y al cual llega).
Ciclo HamiltonianoCiclo Euleriano
Grafo acíclico: Se dice que un grafo es acíclico cuando no contiene ciclos.
Grado de salida. El grado de salida de un nodo v de un grafo g, es el número de arcos o aristas que empiezan en v.Grado de entrada. El grado de entrada de un nodo v de un grafo g, es el número de aristas que terminan en v.
REPRESENTACIÓN DE ESTRUCTURA
INICIOnum1,num2SECUENCIASr=  num1 + num2Es el seguimiento de pasos al realizar alguna tarea.rFIN
Selección (if-then-else)Dado que una condición produce un valor verdadero o falso, se necesita una sentencia de control que ejecute determinada sentencia si la condición es verdadera , y otra si es falsa. Esta alternativa se realiza con la sentencia IF-THEN-ELSE.
Mientras (do-while)Laacción de do-while es repetir una serie de instrucciones hasta que se cumpla una determinada condición. Aquí las palabras do y while sirven también como delimitadores de bloque.
Selección múltiple (case)La sentencia de selección múltiple se utiliza para ejecutar distintas sentencias en función de los distintos valores que pueda tomar una expresión.
Los algoritmos de búsqueda desempañan un trabajo importante en la teoría de grafos particularmente esta ligada a la programación de objetos. Básicamente estos términos se aplican en áreas estratégicas en las matemáticas y desempeñan un juego muy importante tanto en los grafos como en los árboles.Algoritmo de RecorridoY Búsqueda.
BÚSQUEDA EN PROFUNDIDAD  (BEP) Un recorrido en profundidad es un algoritmo que permite recorrer todos los nodos de un grafo o árbol de manera ordenada, pero no uniforme. Su manera de funcionar se basa en ir expandiendo cada una de los nodos que va localizando, de manera recursiva, recorriendo todos los nodos de un camino concreto. Cuando ya no quedan más nodos por visitar en este camino, regresa hacia atrás, de tal manera que comienza el mismo proceso con cada uno de los hermanos del nodo ya procesado.
Recorrido en profundidad: el recorrido en profundidad trata de buscar los caminos que parten desde el nodo de salida hasta que ya no es posible avanzar más. Cuando ya no puede avanzarse más sobre el camino elegido, se vuelve atrás en busca de caminos alternativos, que no se estudiaron previamente.
BÚSQUEDA ANCHURA  (BEA) En Ciencias de la computación, Búsqueda en anchura  es un algoritmo para recorrer o buscar elementos en un grafo (usado frecuentemente sobre árboles). Intuitivamente, se comienza en la raíz (eligiendo algún nodo como elemento raíz en el caso de un grafo) y se exploran todos los vecinos de este nodo. A continuación para cada uno de los vecinos se exploran sus respectivos vecinos adyacentes, y así hasta que se recorra todo el árbol.Formalmente, BEA es un algoritmo de búsqueda sin información, que expande y examina todos los nodos de un árbol sistemáticamente para buscar una solución.
Recorrido en anchura:    El recorrido en anchura supone recorrer el grafo, a partir de un nodo dado, en niveles, es decir, primero los que están a una distancia de un arco del nodo de salida, después los que están a dos arcos de distancia, y así sucesivamente hasta alcanzar todos los nodos a los que se pudiese llegar desde el nodo salida.
ARBOLES
RAIZ PRINCIPALAPADRE DE B,C,DRAMACBDNODOS TERMINALESUHOJASEFGHIJSON HERMANOSSON HIJOS DE ANODOS TERMINALESUHOJASKLM
0 NIVEL4 NIVEL3 NIVEL2 NIVELAPROFUNDIDAD=5LONGITUD=4NODOS INTERNOS1 NIVELCBDEFGHIJPROFUNDIDAD ES EL NUMERO DE NODOS RECORRIDOS EN EL CAMINO DEL PRIMER AL ULTIMO NODO LONGITUD ES EL NUMERO DE  ARISTAS RECORRIDAS EN EL CAMINO DEL PRIMER AL ULTIMO NODO KLNODOS INTERNOSM
ÁRBOL BINARIOUn árbol binario es uno con raíz en el cual cada vértice tiene un hijo a la derecha o un hijo a la izquierda, o viceversa, o bien ningún hijo
Se dice que un árbol  binario es completo si:Cada vértice tiene un hijo a la derecha y uno a la izquierda, o bien ningún hijo.
Teorema:Si T es un árbol binario completo con i vértices internos, entonces T tiene i + 1 vértices terminales y 2i + 1 vértices en total.
ÁRBOL BINARIODEBUSQUEDAEs un árbol binario T donde se han asociado datos a los vértices. Estos datos se ingresaran de modo que:El primer dato formara la raíz principalEl siguiente dato se analizara si es que la raiz se ubicara hacia el lado izquierdo, sino lo es (es mayor) al lado derecho.El siguiente dato se analizara con la siguiente raiz de  modo que cada raiz puede tener como maximo dos hijos.
De los siguientes datos ordenar en un árbol binario:55,38,90,75,15,29,33,69,88,5,46,27,81,50,92,29,3.
RECORRIDOS EN UN ARBOL BINARIOHay tres maneras de recorrer un árbol: en preorden, orden, posorden. Cada una de ellas tiene una secuencia distinta para analizar el árbol como se puede ver a continuación:
PREORDENVisitar la raíz.Recorrido el subarbolizquierdoRecorrido el subarbol derecho
ORDENRecorrer el subarbol izquierdoVisitar la raiz.Recorrer el subarbol derecho
POSORDENRecorrer el subarbolizquierdo. Recorrer el subarbol derecho . Examinar la raíz.
REDES
REDESLa maximización de flujos es un problema típico de la Investigación de Operaciones, el cual tiene muchas aplicaciones, por ejemplo el flujo vial en una ciudad, una red de aguas negras, una red informática, etc. El Modelo de Redes es un método o secuencia el cual nos ayuda a tomar una decisión acertada que podría ser mejorar o dar mayor aprovechamiento a los flujos a vías donde que tengan mas capacidad, creando nuevas vías o eliminando algunas antiguas. También nos ayuda a maximizar este flujo de manera eficiente de forma tal que se aprovechen al máximo los recursos.
MODELOSUna Red de Transporte es una grafica dirigida, simple, con pesos y que debe cumplir las siguientes características:Poseer una fuente o vértice fijo que no tiene aristas de entrada.
Poseer un sumidero o vértice fijo que no tiene arista de salida
El peso Cij de la arista dirigida de i a j llamado capacidad de “ij” es un numero no negativo. Este es un ejemplo de una red que parte de un punto a que es unMuelle y llega a un punto z que es una refinería.
A7CS3E684BPoseer una fuente o vértice fijo que no tiene aristas de entrada.
Poseer un sumidero o vértice fijo que no tiene arista de salida

Diapo teoria de grafos

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  • 2.
    A:GRFOUn grafo esun conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas que pueden ser orientados o no.
  • 3.
  • 4.
    La teoría degrafos tiene su origen en el problema de los siete puentes de Königsberg resuelto por LeonhardEuler.Mapa deKönigsbergen la época de LeonhardEuler, que muestra dónde se encontraban los siete puentes (en verde claro) y las ramas del río (en celeste).
  • 5.
  • 6.
    Más tarde, otrosproblemas influyeron en el desarrollo de la teoría de grafos como: El estudio de las redes eléctricas.
  • 7.
    La enumeraciónde isómeros de hidrocarburos.
  • 8.
    Etc.Dibujar ungrafo para resolver un problema es un reflejo muy común, que no precisa conocimientos matemáticos. Un grafo se parece a la figura siguiente, y consta de vértices y de aristas que reúnen algunos de ellos.
  • 9.
    En la teoríade los grafos, sólo se queda lo esencial del dibujo: la forma de las aristas no son relevantes, sólo importan sus extremidades (o cabos); la posición de los vértices tampoco, y se puede variar para obtener un grafo más claro, y hasta sus nombres se pueden cambiar. Estos cambios se llaman:ISOMORFISMOS
  • 10.
    Conceptos básicos degrafosVUn conjunto de vértices y de aristasEde forma tal que cada arista se asocia a un par de vértices.Grafo:
  • 11.
    Una arista “e”en un grafo asociada a vértices “a” y “b”, se dice, que es incidente en “a” y “b” y viceversa, que“a” y “b” son incidentes en “e”.Y por lo tanto que “a” y “b” son vértices adyacentes en “e”.Si “G” es un grafo con vértices “V” y aristas “E”, entoncesG = (V, E).
  • 12.
    2abh13fgedic45V = {1,2, 3, 4, 5} VérticesE = {a, b, c, d, e, f, g, h, i } AristasG = { (1, 2), (3, 2), (4, 5), (5, 3), (1, 4), (2, 4), (2, 5), (1, 3), (5, 1)} Grafo
  • 14.
    Lazo: Es unaarista incidente enunsólo vértice. ejemplo: a6 = (v5, v5).).LAZOAristas paralelasAristas paralelas. Cuando dos o más aristas están asociadas con el mismo par de vértices. Ejemplo: las aristas a2 y a3 están asociadas al mismo par de vértices. Es decir: a2 = (V1, V3) y a3 = (V1, V3).
  • 15.
    Vértice aislado: Elvértice que no es incidente en alguna arista
  • 16.
    Grado o valenciade un vértice “v”: Es el número de aristas incidentes en “v”.GRADO O VALENCIA
  • 17.
    Subgrafos: Parte deun grafo.algunos subgrafos de este grafo serían los siguientes:
  • 18.
  • 19.
    Grafo dirigido. Llamadotambién dígrafo tienen un conjunto de vértices V (nodos) y un conjunto de aristas E (arcos o lados), tal que cada arista se asocia a un par ordenado de vértices. Ejemplo:ABCDGrafo no dirigido.Tienen un conjunto de aristas E (arcos o lados), tal que cada arista se asocia a un par noordenado de vértices. De modo que para cualquier par de nodos existe al menos un camino que los une
  • 20.
    Grafo pesado, ponderadoó etiquetadoUn grafo es pesado cuando sus aristas contienen datos (etiquetas). Una etiqueta puede ser un nombre, costo ó un valor de cualquier tipo de dato. También a este grafo se le denomina red de actividades, y el número asociado al arco se le denomina factor de peso.
  • 21.
    Si A, B,C, D, E , F, G, H (los vértices ) fueran ciudades, entonces los números serían ponderaciones que podrían indicar los kilómetros que existen de una ciudad a otra o tal vez lo que cuesta un pasaje de una ciudad a otra. Por ejemplo de la ciudad A a la ciudad H hay 10 kilómetros de distancia.
  • 22.
    Grafo simple: Es un grafo que no tiene lazos ni aristas paralelas.
  • 23.
    Grafos Isomorfos: Dosgrafos son isomorfos cuando existe una correspondencia biunívoca (uno a uno), entre sus vértices de tal forma que dos de estos quedan unidos por una arista en común.
  • 24.
    Grafo nulo: Sedice que un grafo es nulo cuando los vértices que lo componen no están conectados, esto es, que son vértices aislados.
  • 25.
    Grafo regular. Aquelcon el mismo grado en todos los vértices. Si ese grado es k lo llamaremos k-regular.EJEMPLO2-REGULAR
  • 26.
    Grafo bipartito: Esaquel con cuyos vértices pueden formarse dos conjuntos disjuntos de modo que no haya adyacencias entre vértices pertenecientes al mismo conjunto.Un grafo G es bipartito si puede expresarse como (es decir, sus vértices son la unión de dos grupos de vértices), bajo las siguientes condiciones:V1 y V2 son disjuntos y no vacíos.
  • 27.
    Cada arista deA une un vértice de V1 con uno de V2.
  • 28.
    No existen aristasuniendo dos elementos de V1; análogamente para V2.Grafo completo: Aquel con una arista entre cada par de vértices. Es decir desde cualquier vértice podemos encontrar un camino hacia otro vértice con solo recorrer una arista.
  • 29.
    Grafos Platónicos: Sonlos Grafos formados por los vértices y aristas de sólidos regulares (Sólidos Platónicos), como el tetraedro, el cubo, el octaedro, el dodecaedro, el icosaedro, etc..
  • 30.
    Grafos conexos. Ungrafo se puede definir como conexo si cualquier vértice V pertenece al conjunto de vértices y es alcanzable por algún otro.
  • 31.
    Camino: Es unconjunto de vértices y aristas que parten de un vértice y llevan a otro vérticeLongitud de camino: Es el número de arcos o aristas en ese camino. A cebdfAquí tenemos que un camino que va de: “A” a “E” seria (a, d, e)La longitud de este camino seria 2
  • 32.
    Camino simple: Escuando todos sus vértices, excepto tal vez el primero y el último, son distintos.Ciclo simple: Es un camino simple de longitud por lo menos de uno que empieza y termina en el mismo vértice.A cebdfUn ejemplo de esto seria el camino de “A” a “B”= (a,d,e,f,c,b)Un ejemplo seria (a,d,e,f,a)
  • 33.
    Camino EulerianoLlamaremos caminoeuleriano a un camino que contiene a todas las aristas del grafo, apareciendo cada una exactamente una vez. TeoremaSea G un grafo conexoG es euleriano ⇔ Todos los vértices de G tienen grado par.
  • 34.
    Ciclos y caminoshamiltonianosGrafo cíclico: Se dice que un grafo es cíclico cuando contiene por lo menos un ciclo. Un ciclo hamiltoniano tiene además que recorrer todos los vértices exactamente una vez (excepto el vértice del que parte y al cual llega).
  • 35.
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    Grafo acíclico: Sedice que un grafo es acíclico cuando no contiene ciclos.
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    Grado de salida.El grado de salida de un nodo v de un grafo g, es el número de arcos o aristas que empiezan en v.Grado de entrada. El grado de entrada de un nodo v de un grafo g, es el número de aristas que terminan en v.
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  • 39.
    INICIOnum1,num2SECUENCIASr= num1+ num2Es el seguimiento de pasos al realizar alguna tarea.rFIN
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    Selección (if-then-else)Dado queuna condición produce un valor verdadero o falso, se necesita una sentencia de control que ejecute determinada sentencia si la condición es verdadera , y otra si es falsa. Esta alternativa se realiza con la sentencia IF-THEN-ELSE.
  • 41.
    Mientras (do-while)Laacción dedo-while es repetir una serie de instrucciones hasta que se cumpla una determinada condición. Aquí las palabras do y while sirven también como delimitadores de bloque.
  • 42.
    Selección múltiple (case)Lasentencia de selección múltiple se utiliza para ejecutar distintas sentencias en función de los distintos valores que pueda tomar una expresión.
  • 43.
    Los algoritmos debúsqueda desempañan un trabajo importante en la teoría de grafos particularmente esta ligada a la programación de objetos. Básicamente estos términos se aplican en áreas estratégicas en las matemáticas y desempeñan un juego muy importante tanto en los grafos como en los árboles.Algoritmo de RecorridoY Búsqueda.
  • 44.
    BÚSQUEDA EN PROFUNDIDAD (BEP) Un recorrido en profundidad es un algoritmo que permite recorrer todos los nodos de un grafo o árbol de manera ordenada, pero no uniforme. Su manera de funcionar se basa en ir expandiendo cada una de los nodos que va localizando, de manera recursiva, recorriendo todos los nodos de un camino concreto. Cuando ya no quedan más nodos por visitar en este camino, regresa hacia atrás, de tal manera que comienza el mismo proceso con cada uno de los hermanos del nodo ya procesado.
  • 45.
    Recorrido en profundidad:el recorrido en profundidad trata de buscar los caminos que parten desde el nodo de salida hasta que ya no es posible avanzar más. Cuando ya no puede avanzarse más sobre el camino elegido, se vuelve atrás en busca de caminos alternativos, que no se estudiaron previamente.
  • 46.
    BÚSQUEDA ANCHURA  (BEA)En Ciencias de la computación, Búsqueda en anchura es un algoritmo para recorrer o buscar elementos en un grafo (usado frecuentemente sobre árboles). Intuitivamente, se comienza en la raíz (eligiendo algún nodo como elemento raíz en el caso de un grafo) y se exploran todos los vecinos de este nodo. A continuación para cada uno de los vecinos se exploran sus respectivos vecinos adyacentes, y así hasta que se recorra todo el árbol.Formalmente, BEA es un algoritmo de búsqueda sin información, que expande y examina todos los nodos de un árbol sistemáticamente para buscar una solución.
  • 47.
    Recorrido en anchura:   El recorrido en anchura supone recorrer el grafo, a partir de un nodo dado, en niveles, es decir, primero los que están a una distancia de un arco del nodo de salida, después los que están a dos arcos de distancia, y así sucesivamente hasta alcanzar todos los nodos a los que se pudiese llegar desde el nodo salida.
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  • 49.
    RAIZ PRINCIPALAPADRE DEB,C,DRAMACBDNODOS TERMINALESUHOJASEFGHIJSON HERMANOSSON HIJOS DE ANODOS TERMINALESUHOJASKLM
  • 50.
    0 NIVEL4 NIVEL3NIVEL2 NIVELAPROFUNDIDAD=5LONGITUD=4NODOS INTERNOS1 NIVELCBDEFGHIJPROFUNDIDAD ES EL NUMERO DE NODOS RECORRIDOS EN EL CAMINO DEL PRIMER AL ULTIMO NODO LONGITUD ES EL NUMERO DE ARISTAS RECORRIDAS EN EL CAMINO DEL PRIMER AL ULTIMO NODO KLNODOS INTERNOSM
  • 51.
    ÁRBOL BINARIOUn árbolbinario es uno con raíz en el cual cada vértice tiene un hijo a la derecha o un hijo a la izquierda, o viceversa, o bien ningún hijo
  • 52.
    Se dice queun árbol binario es completo si:Cada vértice tiene un hijo a la derecha y uno a la izquierda, o bien ningún hijo.
  • 53.
    Teorema:Si T esun árbol binario completo con i vértices internos, entonces T tiene i + 1 vértices terminales y 2i + 1 vértices en total.
  • 54.
    ÁRBOL BINARIODEBUSQUEDAEs unárbol binario T donde se han asociado datos a los vértices. Estos datos se ingresaran de modo que:El primer dato formara la raíz principalEl siguiente dato se analizara si es que la raiz se ubicara hacia el lado izquierdo, sino lo es (es mayor) al lado derecho.El siguiente dato se analizara con la siguiente raiz de modo que cada raiz puede tener como maximo dos hijos.
  • 55.
    De los siguientesdatos ordenar en un árbol binario:55,38,90,75,15,29,33,69,88,5,46,27,81,50,92,29,3.
  • 56.
    RECORRIDOS EN UNARBOL BINARIOHay tres maneras de recorrer un árbol: en preorden, orden, posorden. Cada una de ellas tiene una secuencia distinta para analizar el árbol como se puede ver a continuación:
  • 57.
    PREORDENVisitar la raíz.Recorridoel subarbolizquierdoRecorrido el subarbol derecho
  • 58.
    ORDENRecorrer el subarbolizquierdoVisitar la raiz.Recorrer el subarbol derecho
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    POSORDENRecorrer el subarbolizquierdo.Recorrer el subarbol derecho . Examinar la raíz.
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  • 61.
    REDESLa maximización deflujos es un problema típico de la Investigación de Operaciones, el cual tiene muchas aplicaciones, por ejemplo el flujo vial en una ciudad, una red de aguas negras, una red informática, etc. El Modelo de Redes es un método o secuencia el cual nos ayuda a tomar una decisión acertada que podría ser mejorar o dar mayor aprovechamiento a los flujos a vías donde que tengan mas capacidad, creando nuevas vías o eliminando algunas antiguas. También nos ayuda a maximizar este flujo de manera eficiente de forma tal que se aprovechen al máximo los recursos.
  • 62.
    MODELOSUna Red deTransporte es una grafica dirigida, simple, con pesos y que debe cumplir las siguientes características:Poseer una fuente o vértice fijo que no tiene aristas de entrada.
  • 63.
    Poseer un sumideroo vértice fijo que no tiene arista de salida
  • 64.
    El peso Cijde la arista dirigida de i a j llamado capacidad de “ij” es un numero no negativo. Este es un ejemplo de una red que parte de un punto a que es unMuelle y llega a un punto z que es una refinería.
  • 65.
    A7CS3E684BPoseer una fuenteo vértice fijo que no tiene aristas de entrada.
  • 66.
    Poseer un sumideroo vértice fijo que no tiene arista de salida