在二十一世纪，计算机技术的出现从根本上改变了生产和人类社会以其强大的计算能力和高速的生活方式，计算机已经渗透到许多领域，如研究和现代科学生产，占据重要地位。
某种意义上说，IT发展正在推动整个社会的进步。论作为一种简单而系统的建模方法，可以将问题转化为图论问题，然后使用基本算法来解决它们，以提高问题解决的效率。文将从图论的相关内容入手，分析无线传感器网络中的分类问题，探讨图论在计算机和无线传感器网络中的应用。
于上述研究内容，将对算法性能进行排序。键词：图论，计算机，无线传感器网络;近年来，人类社会正式进入信息时代，移动传感器网络以其在数据采集，鲁棒性等方面具有很大优势，在军事和民用领域都是如此。泛使用，可以有效监测和控制环境，可以增强防御效果。具有固定安装的通信网络相比，无线传感器具有组织机制，允许其为系统提供强度和灵活性，但其自身的实现对象具有某些限制。此，我们将图论引入计算机和无线传感器网络，以便更好地协调通信效率，同步和其他元素，从而实现快速和快速的自组织。效的网络，提高其效率。论的表示图论是数学的一部分，图是研究对象的理论。曲线图中的图论是多个预定的点，这可以描述某些事物之间的特定关系，用点来表示的东西，并使用行事物之间反射的连接点和点构成的图形。系图的理论起源于非常经典的问题，即柯尼斯堡问题，欧拉是图论的创始人[1]。19世纪英国数学家汉密尔顿发明了一种游戏：使用普通固体十二面体，每个顶点被标记为一个城市，玩家必须形成每边各顶点之间的闭环。用图形的语言来解释的终极目标是要形成在地图上的十二面培训圈，正是因为大多数操作问题的研究，计算和编码理论可以解决使用汉密尔顿的问题引起了许多关注。着无线通信技术的快速发展，传感器技术也得到了发展：传感器具有降低成本和能耗的优点，但在实践中可以有效地检测周围环境。简单地处理数据。常，传感器包括检测，处理，收发器和功能单元。不同的领域，增加了定位器和发电机组等附加组件[2]。感单元是整个传感器的核心，包括一个传感元件和一个模数转换器，可以检测地震波和声波等参数。者可以将数据信息转换为不同的格式。线传感器网络中的分组问题无线传感器网络具有能量限制，可减少要传输的数据量，并可有效节省节点能量。此，在从不同节点收集数据的过程中，可以将数据集成在现有节点上以消除冗余信息，从而实现降低功耗的目的。是，应该注意节点容易出现故障并对数据融合产生影响。线传感器网络还必须使用数据融合技术来合成数据，以提高信息的准确性。[3]。
常，当传感器分布在大面积上并且数量大时，传感器数据被传输到融合中心的方式成为要解决的关键问题。前，在现有技术中，可以构造三层分层网络结构并使用分类算法。类是一种数据分析技术，它将物理和抽象对象的集合划分为几类相似的对象。是，大多数当前算法都集中在单一环境中：许多应用程序的数据源存在于网络环境中，在集群之前，数据收集到中心位置不允许有效处理数据信息[4]。主要是由于无线传感器网络中的有限通信带宽基于检测节点并且电池功率受限，这使得不可能确保连续操作。络，恒温阀芯但现有的分类算法无法实现上述目标。2是图分组算法的框图。类算法根据建立的过程执行计算，并且可以找到信息传输的最佳方式。图论应用于计算机和无线传感器网络鉴于上述情况，图论应用于计算机和无线传感器网络允许尽可能多地收集覆盖点有效地解决了失败的问题。据传输效率。了更好地理解图论的无线传感器网络中的积极作用，本文将进行如下：图第一原范围的搜索算法在实践中，可根据获得的群集节点的数目节点数和要分割的簇数。点的数目被存储为整个地图的宽度和N / M时，处理重新开始，直到整个图形被完全越过和相邻节点分为M个子之后的所有节点都记录图表和子图对应独立的集群。形搜索算法的有限宽度的具体过程是：从图中的顶点，将其设置为VI和，从这个角度，去所有谁是邻居如果图表中没有任何一点，请选择一个作为起始点并重复上述过程以完成对所有点的访问。
集群中传输节点信息的最佳路径是为集群内的信息传输定义的，目标是以最小的能源成本将信息传输到集群头。文选择Primm算法来实现子集群的优化构造和设计。Primm算法是图的生成树的构造算法。果WN =（V，{E}）包含由顶点连接的多个网络，则TV是生成树顶点的最小集合。
以看出，当执行算法时，TE最初是具有单个顶点的空集。此，基于Primm算法，构造最小生成树，即所有点都集中在生成树上，而另一个顶点尚未生成落在树上。合。到子图的最小生成树后，可以选择连接节点最多的节点作为簇头，其他节点可以通过不同的通道进行。后，簇头传输到数据融合中心，以分析和研究数据信息。盖和Voronoi图的覆盖范围指的是网络的检测目标区域的总面积的目标范围之内的比例，具体标准为评估自组织覆盖算法的质量的能力。个良好的自组织算法可以允许网络以覆盖尽可能多的目标区域的和调整，并在传感器节点的局部故障，以获得故障的节点的有效的补偿的情况下，优化网络。Voronoi图（图3）是提高某些算法速度的主要方法。常，可以在特定时间间隔中获取二维图形，并且三维图像长时间获得信息。Voronoi图属性确定它与许多几何结构密切相关。营效率。注意，如果2D和3D点聚焦在四个点的圆中，则多边形中将存在与这些点对应的顶点。些点彼此连接并最终形成不同的形式。之，在二维和三维传感器节点的自组织中，只要它们检测到在半径中形成的圆，它们就可以围绕多边形并实现完全覆盖。接和三角测量的目的是将网络转变成一个整体：如果网络分为无关子网，通过一些子网感知的信息成为无效信息。此，我们希望网络成员能够相互连接，以确保整个网络的协调和有序运行。实践中，基于图的理论，在三角形的网格图中，内边e被称为局部优化，并且由共享e的两个三角形形成的四边形可以形成更好的部分。而言之，如果e具有局部优化，则形成的四边形不具有凹多边形。角形网格在全局范围内进行优化：如果在其内部进行局部优化，则可以证明优化的全局三角网络在特定节点集的所有网格中是最佳的。于上述分析，以这种方式，在三角形网格中，节点之间的信息可以彼此传输。
线传感器网络的自组织测量所有节点，自组织的贡献率不同。般来说，自组织越大，节点本身的贡献率越高，网络自组织的演变，对少数节点的依赖性相对较弱。点集，因此网络更健壮。此，无线传感器图论的推广允许深度集成。法性能分析文章使用PC上的VC 6.0编程环境实现上述算法，并通过以下方法模拟无线传感器网络工作环境多线操作模式。
模拟中，分布式无线传感器网络图论的分类算法返回到所有的数据和计算和统一处理effectués.En正在比较两者的性能，则确定所述网络节点数量增加。法的执行时间发生变化。据上述内容，形成比较曲线，如图4所示。坐标和纵坐标分别表示节点数和时间。检查网络的鲁棒性，一旦节点是自组织的，我们随意删除两个节点和观察网络的重组能力，以获得仿真效果。据模拟的结果，传感器阵列可以始终良好由两个节点随机地减小，这不仅能有效地补偿白人丢失节点，但是也允许网络保持覆盖率重组划分区域的高度这是整体的。外，观察该自组织曲线，当网络处于稳定状态时，虚拟自组织方法可以允许传感器网络维持的过程中高度的自组织自我组织和进一步优化。管减少了网络节点的数量，但自组织的程度将降低。而，在虚拟的作用下，网络可以在短时间内恢复到最佳状态并且不断优化：发现网络健壮且灵活。着科学技术的不断发展，未来社会发展的计算机和无线传感器网络的范围将扩大，我们将需要增加资本和劳动力投资。强研究工作，深化无线传感器的设计。且性能，使它可以在应用程序中发挥积极作用。论基于以上所述，在实际应用中，无线传感器网络从头开始，从小到大，强调无线传感器网络的过程。网络因其在鲁棒性，效率和灵活性方面的优势而在实践中得到广泛应用。论的表示和应用对进一步优化网络性能有很大帮助。文从覆盖和连接的角度分析和研究了图论在计算机和无线传感器网络中的应用，并验证了算法在实际应用中的性能。无线传感器网络的正常运行产生积极影响。以及时发现问题，采取相应措施进行规范和优化，不断提高网络运营效率，为相关领域的可持续发展奠定坚实的基础。考文献[1]李琳。究了无线传感器网络的路由算法的仿真模型[J]的发展和计算机应用，2014，（4）：27-29，32 [2]施绰邱轰炳，陈东画，等。线分布式传感器网络的简单时间同步方案[J]。安电子科技大学学报，2013，（1）：93-99 147。3]何建海。
线传感器网络定位技术在复杂环境中的应用[J]。
线互联网技术，2013，（2）：187到188. [4]肖大伟。线传感器网络中数据存储与访问进度分析[J]。子，2013，（9）：149。
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