完全有向图，简称“完全图”，是指有向图中，每两个节点之间都有一条方向确定的有向边。从数学上来说，一个有向图是完全图，当且仅当它的每个顶点都有向其他所有顶点都相连的弧。
一、基础介绍
完全有向图的定义已经在开篇中进行了介绍。除此之外，我们还需要掌握完全有向图的基本特点：
1、完全有向图的顶点数是有限制的，其中每个节点都有一个唯一的标识。
2、在完全有向图中，边是有方向的，即每条边有一个起点和一个终点。
3、完全有向图中，每对节点之间都有一条有向边。
4、一个完全有向图包含的边的数量是 n(n-1)。
二、应用场景
完全有向图虽然是一种基础的数据结构，但是在实际中也有一些应用场景。下面列举了几个应用场景：
1、最小路径覆盖问题
最小路径覆盖问题即为在有向图中找到最少的路径使每个节点恰好被一条路径覆盖。解决这种问题时，就需要用到完全有向图。对于一个有向图 G=(V,E) 的一个路径覆盖，是一个节点集合 V 的子集，使得该集合中的节点通过一些路径连通起来，且每个节点恰好被一条路径覆盖。
2、算法设计中
在算法设计中，完全有向图也经常被使用。例如，在最短路算法的设计中，可以使用完全有向图来处理各个节点之间的关系，得出最短路径。 除此之外，还可以使用完全有向图来解决网络流最大流/最小割问题等。
三、完全有向图的代码实现
下面是完全有向图的代码实现样例，供读者参考：
class CompleteDAG:
def __init__(self, n):
self.n = n
self.edges = [[False] * n for _ in range(n)]
def add_edge(self, from_node, to_node):
self.edges[from_node][to_node] = True
def remove_edge(self, from_node, to_node):
self.edges[from_node][to_node] = False
def has_edge(self, from_node, to_node):
return self.edges[from_node][to_node]
def __str__(self):
return '\n'.join(' '.join(str(int(self.edges[i][j])) for j in range(n)) for i in range(n))
四、总结
本文从多个方面对完全有向图做了详细阐述。掌握完全有向图的基础特点以及其应用场景对于程序开发和算法设计都是有一定帮助的。同时，本文也提供了完全有向图的代码实现样例，希望读者能够在学习和研究中有所收获。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/247681.html
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