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图的概念ppt,图的概念和性质

作者:admin 发布时间:2024-04-10 18:20 分类:资讯 浏览:20


导读:图的基本概念和分类有向图(DirectedGraph):在有向图中,边是有方向的,即从一个顶点指向另一个顶点。这种图常用于表示具有因果关系或方向性的关系,如流程图、社交网络等。...

图的基本概念和分类

有向图(Directed Graph):在有向图中,边是有方向的,即从一个顶点指向另一个顶点。这种图常用于表示具有因果关系或方向性的关系,如流程图、社交网络等。有向图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

图的基本概念:图论的学习首先从了解图的基本概念开始,包括顶点、边、路径、回路、度、邻接、关联等。这些基本概念是理解图论的基础。

地理景观图分为自然景观图和人文景观图。自然景观图,常见的有地质景观图(名山、断层等)、气候景观图、自然灾害景观图(火山喷发、地震照片等)、生物群落景观图(动植物图片和自然带景观)等。

统计图的类型有:扇形统计图、折线统计图、条形统计图、半对数线图、散点图、直方图、统计地图。

注意上面图定义中的两个关键字,由此得到我们最基础最基本的2个概念,顶点(vertex)和边(edge)。直接上图吧。

PPT怎么做才好看

设计模板:每个版本PPT都有的功能,可以快速的调用相应的设计模板,能够让整个PPT的设计都能达到统一的效果。但是因为是PPT自带的,版式较为固定,没有新意。

每页PPT的内容不要太多,每页文字一般不超过100字,以能让学生看清为宜。PPT字体最好不要用宋体和仿宋,比较合适的字体是楷体、微软雅黑等。PPT每页标题可以用332号字体,正文用14-28号字体。

要制作一个好看的PPT,可以考虑以下几个方面:简洁明了的布局:选择清晰简洁的布局,避免过多的文字和图表拥挤在一页上。每一页的信息应该明确,重点突出。

熟悉操作。制作ppt那就熟悉基本的操作,能够熟练运用各种功能,在掌握基本操作的同时,需要丰富自己的关于ppt制作的相关知识,多参考一些经典的、成功的案例。丰富自己的创意、灵感。明确主题。

模板统一 你所用的模板一定要统一,不要每一张PPT都是不同的背景。那样看起来会给人花哨的感觉。你内容的排版也要一致,标题居中就居中,不要有的向左有的向右,那样感觉很杂乱。

颜色多样化:我们在做PPT的时候一个页面如果出现了几个因素,我们这个时候我们最好是进行一些颜色修饰,这样不仅看起来好看,而且利于讲解。

数据结构之图的定义和相关概念

1、图是一种数据元素间为多对多关系的数据结构,加上一组基本操作构成的抽象数据类型。

2、图 (Graph) 是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物,连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。

3、而图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构,在图的结构中,节点和节点的关系是任意的,图中任意两个数据元素都可能相关。

4、图的定义 图是一种数据元素间为多对多关系的数据结构,加上一组基本操作构成的抽象数据类型。ADT Graph{ 数据对象V :V是具有相同特性的数据元素的集合,称为顶点集。

5、上述图定义中提到,边的作用是用来描述两个顶点之间的关系,图 graph 和 digraph 两个示例中的边仅能表示两个顶点之间是连通的,可达的,并不能代表别的意义。

图片、图形、图像三个概念的异同?

图片:在表述的时候通常指摄影或者绘画或者平面印刷所产生的直接产物, 并且在一般情况下是指二维的平面的媒介, 是图形和图像的载体。图形:在表述上可以理解为呈现在不同介质上的可视形状,通常指向侧重在轮廓、外围边线。

指代不同 图形:是指在一个二维空间中可以用轮廓划分出若干的空间形状,图形是空间的一部分不具有空间的延展性,它是局限的可识别的形状。

特点上的区别 图形数据量比较大,只保存算法和特征点,所以相对于位图(图像)的大量数据来说,占用的存储空间也较小,容易进行移动、压缩、旋转和扭曲等变换。

图像的概念

概念不同,图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图。即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等;而图像是由扫描仪、摄像机等输入设备捕捉实际的画面产生的数字图像,是由像素点阵构成的位图。

图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示,它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。

图像是人类视觉的基础,是自然景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身的重要源泉。

图像由像素点组合而成 优点:色彩丰富、过渡自然;保存时计算机需记录每个像素点的位置和颜色,所以图像像素点越多,图像越清晰,文件就越大一般能直接通过照相、扫描、摄像得到图形都是位图图像。

图像处理是信号处理的子类,另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪、量化等。

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