离散数学-图的矩阵表示

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《离散数学》复习提纲(2018)

《离散数学》复习提纲(2018)

《离散数学》期末复习大纲一、数理逻辑[复习知识点]1、命题与联结词(否定¬、析取∨、合取∧、蕴涵→、等价?),复合命题2、命题公式与赋值(成真、成假),真值表,公式类型(重言、矛盾、可满足),公式的基本等值式3、范式:析取范式、合取范式,极大(小)项,主析取范式、主合取范式4、公式类型的判别方法(真值表法、等值演算法、主析取/合取范式法)5、命题逻辑的推理理论6、谓词、量词、个体词(一阶逻辑3要素)、个体域、变元(约束出现与自由出现)7、命题符号化、谓词公式赋值与解释,谓词公式的类型(永真、永假、可满足)8、谓词公式的等值式(代换实例、消去量词、量词否定和量词辖域收与扩、量词分配)和置换规则(置换规则、换名规则)9、一阶逻辑前束范式(定义、求法)本章重点内容:命题与联结词、公式与解释、(主)析取范式与(主)合取范式、公式类型的判定、命题逻辑的推理、谓词与量词、命题符号化、谓词公式赋值与解释、求前束范式。

[复习要求]1、理解命题的概念;了解命题联结词的概念;理解用联结词产生复合命题的方法。

2、理解公式与赋值的概念;掌握求给定公式真值表的方法,用基本等值式化简其它公式,公式在解释下的真值。

3、了解析取(合取)范式的概念;理解极大(小)项的概念和主析取(合取)范式的概念;掌握用基本等值式或真值表将公式化为主析取(合取)范式的方法。

4、掌握利用真值表、等值演算法和主析取/合取范式的唯一性判别公式类型和公式等价方法。

5、掌握命题逻辑的推理理论。

6、理解谓词、量词、个体词、个体域、变元的概念;理解用谓词、量词、逻辑联结词描述一个简单命题;掌握命题的符号化。

7、理解公式与解释的概念;掌握在有限个体域下消去公式量词,求公式在给定解释下真值的方法;了解谓词公式的类型。

8、掌握求一阶逻辑前束范式的方法。

二、集合[复习知识点]1、集合、元素、集合的表示方法、子集、空集、全集、集合的包含、相等、幂集2、集合的交、并、差、补以及对称差等运算及有穷集的计数(文氏(Venn)图、包含排斥原理)3、集合恒等式(幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律、矛盾律、德摩根律等)及应用本章重点内容:集合的概念、集合的运算性质、集合恒等式的证明。

图谱简介

图谱简介

图谱简介图论与组合是一门历史悠久而在近四十年又获得蓬勃发展的应用数学学科,是处理离散问题的强有力的工具,是整个离散数学的一个重要组成部分。

图论与组合包含着十分丰富的内容,按其所研究的问题的侧重点不同,可以分为图论、计数理论、组合矩阵论、最优化理论、组合设计等几个方面。

近五十年来,随着计算机科学、信息科学和系统科学的发展,图论组合及其应用的研究越来越引起人们的关注。

无论从其理论价值和实际应用的广度和深度来看,图论与组合正处于一个具有强大生命力的迅速发展的新时期。

一.图的矩阵在图论中,为了研究图的性质,人们引进了各种各样的矩阵,诸如图的邻接矩阵,拉普拉斯矩阵,规范拉普拉斯矩阵等,这些矩阵与图都有着自然的联系,代数图论的一个主要问题就是研究图的性质能否以及如何由这些矩阵的代数性质反映出来,这里所指的矩阵的代数性质,主要指矩阵的特征值。

图谱理论主要研究图的邻接矩阵、拉普拉斯矩阵和规范拉普拉斯矩阵的特征值及其特征向量,是当前代数图论、组合矩阵论和代数组合论共同关注的一个重要研究课题,极大地丰富和促进了图论和组合学的研究内容。

假设),(E V G =是一个无向无环的图(简单图或多重图),其中{}n v v v V ,,,21 =,{}m e e e E ,,,21 =。

定义1 G 的邻接矩阵是一个n n ⨯的矩阵n n ij a G A ⨯=)()(,其中ij a 是连接顶点i v 与j v 的边的条数。

图的邻接矩阵的特征值,是代数图论的一个基本研究课题,已经形成相当成熟的理论。

图谱的第一篇论文发表于1957 年,其结果是.定理1 令G 是n 个结点的简单连通图,则1)(1cos 2-≤≤+n G n ρπ,左边的等号成立,当且仅当G 是一路;右边的等号成立,当且仅当G 是一个完全图。

在国内该方面的研究直到1979年才出现了第一篇论文,该论文由李乔和冯克勤合写并发表在1979年的《应用数学学报》上。

代表人物: C. D. Cvetkovic.专 著:D. M. Cvetkovic, M. Doob, and H. Sachs, Spectra of graph-theory and applications, VEB Deutscher Verlag d. Wiss. Berlin, 1979; Acad. Press, New York, 1979. 1995注:1.)()(),(k ijk ij k a a A = 表示 G 中点 i v 到 j v 长为 k 的路的数目—数学归纳法。

离散数学-图的矩阵表示

离散数学-图的矩阵表示
设有向图G的结点集合 ,它的邻接矩阵 为 ,现在我们想计算从结点 到 结点 的 长度为2的路的数目
分析:从 到 长度为2的路,中间必须经过 如果图G 中有路 存在,则肯定有 ,反之如果 图G中不存在路 ,那么 或者 ,即 于是从结点 到 的长度为2的路的数目就 等于:
按照矩阵的乘法规则,上式恰好等于矩阵 的元素,即 表示从 到 ; 的长度为2的路的数目
中第i行,第j列
考虑从vi到v j的长度为3的路的数目,可以看作是由vi到vk的长度为1的路,再 联结vk 到v j的长度为2的路,则类似可知从vi到v j的长度为3的路的数目为: a
( 3) ij ( 2) aik akj ,即为( A(G )) 3的第i行,第j列元素。 k 1 n
行相加运算: 有向图:对应分量普通加法运算; 无向图:对应分量模2加法运算。 行相加相当于G中对应结点的合并。 air a jr 1 ,说明v 和v 中只有一个结点是边e 的端点,合并 i j r 后仍是er的端点。
air a jr 0 ,有两种情况:
a、vi,vj都不是er的端点; b、vi,vj都是er的端点,合并后删去自回路。 若合并后完全关联矩阵中出现元素全为0的列,表明对应的 边消失。 有了这种运算,就可以运用这种运算求关联矩阵的秩
1 0 1 0
0 1 0 0
0 1 ,求G的可达性矩阵。 1 0
Байду номын сангаас
0 2 A2 1 0
0 1 1 1
1 0 1 0
1 1 1 0
2 1 A3 2 0
4 5 7 2 2 4 4 1
1 2 2 0
3 6 7 2
0 1 1 1
由前面的定理7-2.1的推论可知,如果在vi到vj之间存在路,必定存在 一条长度不超过n的通路,所以l只需计算到n就可以了。

离散数学实验报告

离散数学实验报告

“离散数学”实验报告目录一、实验目的 (3)二、实验内容 (3)三、实验环境 (3)四、实验原理和实现过程(算法描述) (3)1、实验原理........................................................................................................2、实验过程.......................................................................................................五、实验数据及结果分析 (13)六、源程序清单 (24)源代码 (24)七、其他收获及体会 (45)一、实验目的实验一:熟悉掌握命题逻辑中的联接词、真值表、主范式等,进一步能用它们来解决实际问题。

实验二:掌握关系的概念与性质,基本的关系运算,关系的各种闭包的求法。

理解等价类的概念,掌握等价类的求解方法。

实验三:理解图论的基本概念,图的矩阵表示,图的连通性,图的遍历,以及求图的连通支方法。

二、实验内容实验一:1. 从键盘输入两个命题变元P和Q的真值,求它们的合取、析取、条件和双条件的真值。

(A)2. 求任意一个命题公式的真值表(B,并根据真值表求主范式(C))实验二:1.求有限集上给定关系的自反、对称和传递闭包。

(有两种求解方法,只做一种为A,两种都做为B)2. 求有限集上等价关系的数目。

(有两种求解方法,只做一种为A,两种都做为B)3. 求解商集,输入集合和等价关系,求相应的商集。

(C)实验三:以偶对的形式输入一个无向简单图的边,建立该图的邻接矩阵,判断图是否连通(A)。

并计算任意两个结点间的距离(B)。

对不连通的图输出其各个连通支(C)。

三、实验环境C或C++语言编程环境实现。

四、实验原理和实现过程(算法描述)实验一:1.实验原理(1)合取:二元命题联结词。

离散数学图的矩阵表示

离散数学图的矩阵表示

A4=
23321
01011
11010
22221
V4
v3
问每条:从vv33到到0 v0v1由1长1长0度上度0为可为22看的的路出路有A,n几中中条间元?02肯素11定a01经ij的11过10意1个义中:间结点vk,
A该 即 逐(G路个v)23=,k表遍v示历k,1为0201每=11111:个。a0101iv结每j=31100点k有1000表,v一k 示并个进v从vA1k,(,行Gv)在i3就乘到= 邻对法v接j应运长100矩一算302度阵个,111为中110v获3n110,,k取的v就从k路,1是=v3有1:到;kvv31条,k全=。1部,长vk度,1=为1,2 的路的数目:v3,1v1,1+v3,2其v中21+a3v2=3,33表v示3,1v+3到v3,v42长v4度,1+为v33,的5路v5,有1=3条v。3,ivi,1
由于,邻接矩阵的定义与关系矩阵表示定义相同,所以,可达性
矩阵P即为关系矩阵的MR+,因此P矩阵可用Warshall算法计算。
13
❖可达性矩阵的求解方法
23221 35332 58553 12111 46442
Br的任一元素bij表示的是从vi到vj长度不超过r的路的数目;
若bij 0,
若bij=0,
ij时,表示vi到vj可达, i=j时,表示vi到vi有回路;
ij时,表示vi到vj不可达, i=j时,表示vi到vi无回路;
在许多实际问题中,我们关心的往往是vi和vj之间是否存在路的 问题,而对路的数目不感兴趣,为此,引出可达矩阵。
由7.2.1推论,若从vi到vj存在一条路,则必存在一条边数小于n 的通路,(或边数小于等于n的回路)。即:如果不存在一条小

离散数学第七章图论习题课

离散数学第七章图论习题课
利用奇数+奇数=偶数,偶数+偶数=偶数,所以, 在G中结点度数为奇数的结点,在其补图中的度 数也应为奇数,故G和其补图的奇数结点个数也 是相同的。
P286 1、在无向图G中,从结点u到结点v有一条长度为 偶数的通路,从结点u到结点v又有一条长度为奇 数的通路,则在G中必有一条长度为奇数的回路。
证明 :
2、运用 (1) 判断有向图或无向图中通路(回路)的类型。 (2) 求短程线和距离。 (3) 判断有向图连通的类型。
三、图的矩阵表示
1、基本概念。 无向图的邻接矩阵A 根据邻接矩阵判断:各结点的度, 有向图结点 出,入度。 由Ak可以求一个结点到另一个结点长度为k 的路条数. 有向图的可达矩阵P 用P可以判定:各结点的度. 有向图的强分图。 关联矩阵M:是结点与边的关联关系矩阵. 用M判定:各结点的度
设给定图G(如由图所示),则图G的点割集


应该填写:{f},{c,e}。
定义 设无向图G=<V, E>为连通图,若有点集
V1V,使图G删除了V1的所有结点后,所得的子
图是不连通图,而删除了V1的任何真子集后,所
得的子图是连通图,则称V1是G的一个点割
集.若某个结点构成一个点割集,则称该结点为
割点。
a c
a c
b
d
b
d
a c
a c
b
d
b
d
推论:任何6人的人群中,或者有3人互相认识,或者有 3人彼此陌生。(当二人x,y互相认识,边(x,y)着红色, 否则着兰色。则6人认识情况对应于K6边有红K3或者 有兰K3。)
证明简单图的最大度小于结点数。
证明: 设简单图G有n个结点。对任一结点u,由于G没

离散数学CH04_图论_根树

离散数学CH04_图论_根树

4.6 树
4.6 树
图中的三棵树T1,T2和T3都是带权2,2,3,3,5
的二叉树,它们的权分别是:
W(T1)=2×2+2×2+3×3+5×3+3×2=38 W(T2)=3×4+5×4+3×3+2×2+2×1=47 W(T3)=3×3+3×3+5×2+2×2+2×2=36 以上三棵树都是带权2,2,3,3,5的赋权二叉树,但不 是最优树。
【例】求图所示的二叉树产 生的前缀码。 解:在图(a)中,每一个 分枝点引出的左侧边标记0, 右侧边标记1。由根结点到 树叶的路经上各边的标记组 成的0、1序列作为对应树叶 的标记,如图 (b)所示。产 生的前缀码为: 01,11,000,0010,0011
4.6 树
定理 任意一个前缀码,都对应一个二叉树。 证明:
4.6 树
给定了一个前缀码,设h是其中最长序列的长度。画出一个高为 h的正则二叉树。按定理9.6.7中描述的办法给各边标记0或1。 每一个结点对应一个0、1序列,它是由根结点到该结点的路经 上各边的标记组成的。如果某个0、1序列是前缀码的元素,则 标记该结点。将已标记结点的所有后代和该结点的射出边全部删 除,得到了一个二叉树,再删除未加标记的树叶,就得到要求的 二叉树。
在通信中常用0、1字符串表示英文字母,即用二进制 数表示英文字母。最少用多少位二进制数就能表示26
个英文字母呢?1位二进数可以表示2=21个英文字母
,两位二进制数可以表示4=22个英文字母,……,n 位二进制数可以表示2n个英文字母。如果规定,可以 用1位二进制数表示英文字母,也可以用两位二进制数 表示英文字母。
4.6 树
定理 在完全m叉树中,其树叶数为t,分枝点数为i,则 (m1)*i=t-1。 证明:

第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]

第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]

6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
21
例:
a j i h c g d
1(a)
无 向 图
b
f
e

2(b)
7(j) 8(g) 9(d) 10(i)
6(e)
3(c) 4(h)
5(f)
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
22
例:
1(b)
有向图
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
6
[定义] 相邻和关联
在无向图G中,若e=(a, b)∈E,则称a与 b彼此相邻(adjacent),或边e关联 (incident) 或联结(connect) a, b。a, b称为边e的端点或 结束顶点(endpoint)。 在有向图D中,若e=<a, b>∈E,即箭头 由a到b,称a邻接到b,或a关联或联结b。a 称为e的始点(initial vertex),b称为e的终点 (terminal/end vertex)。
证明思路:将图中顶点的度分类,再利用定理1。
6/27/2013 6:02 PM 第四部分:图论(授课教师:向胜军) 9
[定理3] 设有向图D=<V, E>有n个顶点,m 条边,则G中所有顶点的入度之和等于所 有顶点的出度之和,也等于m。
即:
d ( v i ) d ( v i ) m.
i 1 i 1
n
n
证明思路:利用数学归纳法。
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
10
一些特殊的简单图:
(1) 无向完全图Kn(Complete Graphs)

《离散数学》第6章 图的基本概念

《离散数学》第6章  图的基本概念

E ' E )。
生成子图—— G ' G 且 V ' V 。
导出子图 ——非空 V ' V ,以 V ' 为顶点集, 以两端均在 V ' 中的边的全体为边集的 G 的 子图,称 V ' 的导出子图。 ——非空 E ' E ,以 E ' 为边集,以
E ' 中边关联的顶点的全体为顶点集的 G 的子
0 vi与ek 不关联 无向图关联的次数 1 vi与ek 关联1次 2 v 与e 关联2次(e 为环) i k k
1 vi为ek的始点 有向图关联的次数 0 vi与ek 不关联 1 v 为e 的终点 (无环) i k
点的相邻——两点间有边,称此两点相邻 相邻 边的相邻——两边有公共端点,称此两边相邻
孤立点——无边关联的点。 环——一条边关联的两个顶点重合,称此边 为环 (即两顶点重合的边)。 悬挂点——只有一条边与其关联的点,所
对应的边叫悬挂边。
(3) 平行边——关联于同一对顶点的若干条边 称为平行边。平行边的条数称为重数。 多重图——含有平行边的图。
简单图——不含平行边和环的图。
如例1的(1)中,
第六章 图的基本概念 第一节 无向图及有向图
内容:有向图,无向图的基本概念。
重点:1、有向图,无向图的定义, 2、图中顶点,边,关联与相邻,顶点 度数等基本概念,
3、各顶点度数与边数的关系
d (v ) 2m 及推论,
i 1 i
n
4、简单图,完全图,子图, 补图的概念, 5、图的同构的定义。
一、图的概念。 1、定义。 无序积 A & B (a, b) a A b B 无向图 G V , E E V & V , E 中元素为无向边,简称边。 有向图 D V , E E V V , E 中元素为有向边,简称边。

《离散数学》图论 (上)

《离散数学》图论 (上)
12
无向图与有向图
v2
e1
e2
e3
v3
e4
v1
e5 (e1)={( v42, v24 )}
v4
(e2)={( v32, v23 )} (e3)={( v3, v4 )}
(e4)=({ v43, v34 )}
(e5)=({ v4,}v4 )
13
无向图与有向图
A B C
D E F
14
无向图与有向图
第八章 图论
第八章 图论
§8.1 基本概念
§8.1.1 无向图、有向图和握手定理 §8.1.2 图的同构与子图 §8.1.3 道路、回路与连通性 §8.1.4 图的矩阵表示
§8.2 欧拉图 §8.3 哈密尔顿图 §8.4 平面图 §8.5 顶点支配、独立与覆盖
2
无向图与有向图
3
无向图与有向图
一个无向图(undirected graph, 或graph) G 指一个三元组 (V, E, ),其中
vV
vV
24
特殊的图
假设 G=(V, E, ) 为无向图,若 G 中所有 顶点都是孤立顶点,则称 G 为零图(null graph)或离散图(discrete graph);若 |V|=n,|E|=0,则称 G 为 n 阶零图 所有顶点的度数均相等的无向图称为正 则图(regular graph),所有顶点的度数 均为 k 的正则图称为k度正则图,也记作 k-正则图 注:零图是零度正则图
19
握手定理
定理(图论基本定理/握手定理)
假设 G=(V, E, ) 为无向图,则deg(v) 2 E , vV
即所有顶点度数之和等于边数的两倍。
推论
在任何无向图中,奇数度的顶点数必是偶 数。

离散数学第8章 图论

离散数学第8章 图论
ij
为d(vi,vj)。
8.2
图的矩阵表示
一、图的邻接矩阵 二、图的连接矩阵
三、图的关联矩阵
二、图的连接矩阵 定义 8-9 设图 G= ( V , E ),其中 V={v1 ,
v2 , … , vn } , n 阶方阵 C= ( cij ),称为图 G 的连接 矩阵,其中第i行j列的元素
1 c ij 0
利用邻接矩阵,我们可以 (1)判断G中任意两个结点是否相连接;
方法是:对 l=1,2,…,n–1,依次检查Al的(i,j)
项元素
(l ( ) ij)是否为0,若都为0,那么结点v 与v 不 a ij i j
相连接,否则vi与vj有路相连接。 (2)计算结点vi与vj之间的距离。
(1) ( 2) ( n 1) 中至少有一个不为0, 若 aij , aij , , aij 则可断定vi与vj相连接,使 a (l ) 0 的最小的 l 即
若中有相同的结点,设为ur= uk(r<k),则子路ur+1…uk可以从 中删去而形成一条较短的路= viu1…ur uk+1…uh–1 vj,仍连接vi到 vj 。 若中还有相同的结点,那么重复上述过程又可形成一条 更短的路,…。这样,最后必得到一条真路,它连接vi到vj, 并短于前述任一非真路。因此,只有真路才能是短程。
非真 生成
真 生成
真 非生成
非真 非生成
真 非生成
七、路与回路 定义:图G中l条边的序列{v0,v1}{v1,v2}…{vl–1,vl}称为连
接v0到vl的一条长为 l 的路。它常简单地用结点的序列 v0v1v2…vl–1vl来表示。其中v0和vl分别称为这条路的起点和终点。 开路:若v0vl,则称路v0v1v2…vl–1vl为开路; 回路:若v0=vl,则称路v0v1v2…vl–1vl为回路; 真路:若开路v0v1v2…vl–1vl中,所有结点互不相同(此时所有 边也互不相同),则称该路为真路; 环:在回路v0v1v2…vl–1v0中,若v0,v1,v2,…,vl–1 各不相同 (此时所有边也互不相同),则称该回路为环。

离散数学知识点(可编辑修改word版)

离散数学知识点(可编辑修改word版)

1.内容及范围主要来自 ppt,标签对应书本2.可能有错,仅供参考离散数学知识点说明:定义:红色表示。

定理性质:橙色表示。

公式:蓝色表示。

算法: 绿色表示页码:灰色表示数理逻辑:1.命题公式:命题,联结词(⌝,∧,∨,→,↔),合式公式,子公式2.公式的真值:赋值,求值函数,真值表,等值式,重言式,矛盾式3.范式:析取范式,极小项,主析取范式,合取范式,极大项,主合取范式4.联结词的完备集:真值函数,异或,条件否定,与非,或非,联结词完备集5.推理理论:重言蕴含式,有效结论,P 规则,T 规则, CP 规则,推理6.谓词与量词:谓词,个体词,论域,全称量词,存在量词7.项与公式:项,原子公式,合式公式,自由变元,约束变元,辖域,换名,代入8.公式语义:解释,赋值,有效的,可满足的,不可满足的9.前束范式:前束范式10.推理理论:逻辑蕴含式,有效结论,∀-规则(US),∀+规则(UG),∃-规则(ES),∃+规则(EG), 推理集合论:1.集合: 集合, 外延性原理, ∈, ⊆, ⊂, 空集, 全集, 幂集, 文氏图, 交, 并, 差, 补, 对称差2.关系: 序偶, 笛卡尔积, 关系, domR, ranR, 关系图, 空关系, 全域关系, 恒等关系3.关系性质与闭包:自反的, 反自反的, 对称的, 反对称的, 传递的,自反闭包 r(R),对称闭包 s(R), 传递闭包 t(R)4.等价关系: 等价关系, 等价类, 商集, 划分5.偏序关系:偏序, 哈斯图, 全序(线序), 极大元/极小元, 最大元/最小元, 上界/下界6.函数: 函数, 常函数, 恒等函数, 满射,入射,双射,反函数, 复合函数7.集合基数:基数, 等势, 有限集/无限集, 可数集, 不可数集代数结构:1.运算及其性质:运算,封闭的,可交换的,可结合的,可分配的,吸收律, 幂等的,幺元,零元,逆元2.代数系统:代数系统,子代数,积代数,同态,同构。

离散数学第七章图的基本概念

离散数学第七章图的基本概念

4.无向图的连通性
若无向图G中任何两顶点都连通,则称G是连通图.
对于任意的无向图G.设V1,V2,…,Vk是顶点之间连通关系的 等价类,则称他们的导出子图为G的连通分支.用p(G)表示G 的连通分支数.
V1 e1
e2 e3
V3
e4 V2
V4
a
de
h
i
b
c
f
g
5.有向图的连通性
若略去有向图D中各边的键头,所得无向图是无向连通图,则 称D是弱连通图(或称D是连通图).
(2) mij d (vi )(i 1,2,..., n)
j 1
mn
nm
n
(3) mij mij d(vi ) 2m
j1 i1
i1 j1
i 1
m
(4) mij 0 vi是孤立点 j 1
(5)若第j列与第k列相同, 则说明e j与ek为平行边.
2.有向图的关联矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em} 1, vi为ej的始点
e1,e2,e3},{e1,e2,
e2
e4},{e9}等边割集 ,e9是桥.
e3 V4
e5 e6
V5 e4
V6
e9
V7
7.3 图的矩阵表示
1.无向图的关联矩阵
设无向图G=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em}
令mij为顶点vi与ej的关联次数, 则称(mij)n×m为G的关联矩阵.记为M(G)
若Γ 满足:vi-1,vi为ei的端点(若G为有向图,vi-1是ei的始 点,vi是ei的终点)i=1,2,…,k,则称Γ 为G中通路,v0,vk分 别称为通路的始点和终点,Γ 中边的数目k称为通路长度.

离散数学第讲7

离散数学第讲7

无向图 <V,E> (2) 若|V(G)| 、|E(G)|均为有限数,则称G为有限图。
一个 为A与B的无序积,记作A&B.
是一个有序的二元组
,记作G, 其中
1 , vi可达vj
第十四章 图的(基1本)概念V≠φ称为顶点集,其元素称为顶点或结点。
第十四章 图的基本概念
第十四章 图的(基2本)概念E称为边集,它是无序积V&V的多重子集,其元素称为
所有边互不相同),则称此回路为基本回路或者初级 则V1∪ V2 =V, V1∩V2= φ,由握手定理知
若回路中的所有边e1,e2,…,ek互不相同,则称此回路为简单回路或一条闭迹;
回路、圈。 26 设有向图D=<V,E>中无环, V={v1,v2,…,vn}, E={e1,e2,…,em}, 令aij(1)为顶点vi与邻接到顶点vj边的条数,称(aij(1))n×n为D的邻接矩
第十四章 图的基本概念
例14.1 画出下列 图形。
v1。
。v2
(1) G=<V,E>,其中
V={v1,v2,v3,v4,v5},
v3

(1)
E={(v1,v1), (v1,v2), (v2,v3),
v4 。
。v5
(v2,v3), (v1,v5),
(v2,v5), (v4,v5)}。
(2) D=<V,E>,其中
顶点的度数均小于3,问G中至少有多少个顶点?
第十四章 图的基本概念
定义14.5完全图
1. 设G=<V,E>为一个具有n个结点的无向简单图,如 果G中任一个结点都与其余n-1个结点相邻接,则称 G为无向完全图,简称G为完全图,记为Kn。

离散数学 图论

离散数学 图论

第10章 图论(Graph Theory )
G1、G2是多重图 G3是线图
G4是简单图
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
(3)按G的边有序、无序分为有向图、无向图和混合图;
有向图:每条边都是有向边的图称为有向图
(图 10 .1.4 (b));
无向图:每条边都是无向边的图称为无向图;
度, 记为 d (v) 。结点v的入度与出度之和称为结 点v的度数,记为 d(v)或deg(v)。

第10章 图论(Graph Theory )
定义:
在无向图中,图中结点v所关联的边数
(有环时计算两次)称为结点v 的度数,记为d(v)
或deg(v) 。
最大度 (G) max{ (v) | v V } d 最小度 (G) min{d (v) | v V }
证明: 设V1和V2分别是G中奇数度数和偶数度数的结
点集。 由定理10.1.1知
vV1
deg(v) deg(v) 2是偶数之和, 必为偶数,
而2|E|也为偶数, 故 |V1|必为偶数。

V1
是偶数。 由此 deg( )
第10章 图论(Graph Theory )
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
证明: 设G=〈V ,E〉, |V|=6, v是G中一结点。 因为v 与G的其余5个结点或者在 G 中邻接, 或者在G 中邻接。 故不失一般性可假定, 有3个结点v1, v2, v3在G中与v邻接。 如果这3个结点中有两个结点(如v1 , v2 )邻接, 则它们与v 就是G中一个三角形的3个顶点。 如果这3 个结点中任意两个在G中均不邻接, 则v1, v2, v3就

第五章 图的基本概念-离散数学

第五章 图的基本概念-离散数学
3
Co
e4
e7
bo
oc
8
图 论
无向完全图:每对顶点间均有边相连的无向 简单图。N阶无向完全图记作Kn.
o o K2 o K3 o o o o K4
1 2
o o
o o o K5 o o
无向完全图Kn, 有边数
n( n − 1)
竞赛图:在的每条边上任取一个方向的有 向图.
9
图 论
有向完全图:每对顶点间均有一对方向相反 的边相连的有向图。例如:
2
图 论
5.1 图的定义及相关术语 5.2 通路 回路 图的连通性 5.3 图的矩阵表示 5.4 无向树 5.5 欧拉图和哈密顿图 5.6 平面图
3
图 论
§5.1 图的定义及相关术语
例1. 多用户操作系统中的进程状态变换图:
就绪 r 进程调度 ro 执行 e o w V={r,e,w}
E={<r,e>,<e,w>,<w,r>}
图 论
2
2. 回路:如果一条路的起点和终点是一个顶 点,则称此路是一个回路. ov e e 如右图中的 v o ov e e L1=v0 e1v1 e5v3 e6v2e4v0 e e L2= v0 e1v1 e5v3e2v0
0 1 4 1 2 3 5 6
2
o v3
22
3. 迹与闭迹
图 论
简单通路(迹) 顶点可重复但边不可重复的通路。 简单回路(闭迹) 边不重复的回路。 4. 路径与圈 初级通路(路径) 顶点不可重复的通路。 初级回路(圈) 顶点不可重复的回路。 例如右图中: o v0 L1=v0 e1v1 e5v3 e6v2e4v0 e1 e4 L2= v0 e1v1 e5v3e2v0 o v2 e2 e3 L3=v0 e1v1 e5v3 e2v0 e3v3 e6v2e4v0 v1 o e5 e6 L1和L2是闭迹, 也是圈. o v3 L3是闭迹,而不是圈.

《离散数学》第七章_图论-第3-4节

《离散数学》第七章_图论-第3-4节

图的可达性矩阵计算方法 (3) 无向图的可达性矩阵称为连通矩阵,也是对称的。 Warshall算法
例7-3.3 求右图中图G中的可达性矩 阵。 分析:先计算图的邻接矩阵A布尔乘法的的2、 v1
3、4、5次幂,然后做布尔加即可。
解:
v4
v2
v3 v5
P=A∨ A(2) ∨ A(3) ∨A(4)∨A(5)
图的可达性矩阵计算方法(2)
由邻接矩阵A求可达性矩阵P的另一方法: 将邻接矩阵A看作是布尔矩阵,矩阵的乘法运算和加 法运算中,元素之间的加法与乘法采用布尔运算 布尔乘:只有1∧1=1 布尔加:只有0∨0=0 计算过程: 1.由A,计算A2,A3,…,An。 2.计算P=A ∨ A2 ∨ … ∨ An P便是所要求的可达性矩阵。
v4
v3
v2
G中从结点v2到结点v3长度 为2通路数目为0,G中长 度为2的路(含回路)总数 为8,其中6条为回路。 G中从结点v2到结点v3长度 为3的通路数目为2, G中 长度为3的路(含回路)总

图的邻接矩阵的 应用 (2)计算结点vi与vj之间的距离。
中不为0的最小的L即为d<vi,vj>。
(一)有向图的可达性矩阵
可达性矩阵表明了图中任意两个结点间是否至少存在一条 路以及在任何结点上是否存在回路。
定义7-3.2 设简单有向图G=(V,E),其中V={v1, v2,…,vn },n阶方阵P=(pij)nn ,称为图G的可达 性矩阵,其中第i行j列的元素
p ij =
1 1 1 1 P v3 1 1 v4 0 0 v5 0 0 v1 v2 1 1 1 1 1 1
0 1 A(G)= 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0

离散数学-图的矩阵表示

离散数学-图的矩阵表示

使用压缩矩阵
对于稠密图(边数较多的 图),可以使用压缩矩阵 来减少存储空间和计算时 间。
使用动态规划
对于某些特定的问题,可 以使用动态规划来优化算 法,提高计算效率。
05
离散数学-图的矩阵表示的挑战和未
来发展方向
离散数学-图的矩阵表示的挑战
计算复杂性
图的矩阵表示的计算复杂性较高, 特别是对于大规模图,需要消耗 大量的计算资源和时间。
表示图中任意两个顶点之间距离的矩阵, 距离矩阵中的元素d[i][ j]表示顶点i和顶点j 之间的最短路径长度。
图的邻接矩阵
1
邻接矩阵是表示图中顶点之间连接关系的常用方 法,其优点是简单直观,容易理解和计算。
2
邻接矩阵的行和列都对应图中的顶点,如果顶点i 和顶点j之间存在一条边,则矩阵中第i行第j列的 元素为1,否则为0。
THANKS
感谢观看
3
通过邻接矩阵可以快速判断任意两个顶点之间是 否存在边以及边的数量。
图的关联矩阵
01
关联矩阵是表示图中边和顶点之间关系的常用方法,
其优点是能够清晰地展示图中边的连接关系。
02
关联矩阵的行和列都对应图中的边,如果边e与顶点i相
关联,则矩阵中第i行第e列的元素为1,否则为0。
03
通过关联矩阵可以快速判断任意一条边与哪些顶点相
图的矩阵表示的算法复杂度分析
创建邻接矩阵的时间复杂 度:O(n^2),其中n是顶 点的数量。
查找顶点之间是否存在边 的复杂度:O(1)。
创建关联矩阵的时间复杂 度:O(m),其中m是边的 数量。
查找边的权重复杂度: O(1)。
图的矩阵表示的算法优化策略
01
02
03

离散数学部分概念和公式总结(考试专用)

离散数学部分概念和公式总结(考试专用)

命题:称能判断真假的陈述句为命题。

命题公式:若在复合命题中,p、q、r等不仅可以代表命题常项,还可以代表命题变项,这样的复合命题形式称为命题公式。

命题的赋值:设A为一命题公式,p ,p ,…,p 为出现在A中的所有命题变项。

给p ,p ,…,p 指定一组真值,称为对A的一个赋值或解释。

若指定的一组值使A的值为真,则称成真赋值。

真值表:含n(n≥1)个命题变项的命题公式,共有2^n组赋值。

将命题公式A在所有赋值下的取值情况列成表,称为A的真值表。

命题公式的类型:(1)若A在它的各种赋值下均取值为真,则称A为重言式或永真式。

(2)若A在它的赋值下取值均为假,则称A为矛盾式或永假式。

(3)若A至少存在一组赋值是成真赋值,则A是可满足式。

主析取范式:设命题公式A中含n个命题变项,如果A得析取范式中的简单合取式全是极小项,则称该析取范式为A的主析取范式。

主合取范式:设命题公式A中含n个命题变项,如果A得析取范式中的简单合析式全是极大项,则称该析取范式为A的主析取范式。

命题的等值式:设A、B为两命题公式,若等价式A↔B是重言式,则称A与B是等值的,记作A<=>B。

约束变元和自由变元:在合式公式∀x A和∃x A中,称x为指导变项,称A为相应量词的辖域,x称为约束变元,x的出现称为约束出现,A中其他出现称为自由出现(自由变元)。

一阶逻辑等值式:设A,B是一阶逻辑中任意的两公式,若A↔B为逻辑有效式,则称A与B是等值的,记作A<=>B,称A<=>B为等值式。

前束范式:设A为一谓词公式,若A具有如下形式Q1x1Q2x2Q k…x k B,称A为前束范式。

集合的基本运算:并、交、差、相对补和对称差运算。

笛卡尔积:设A和B为集合,用A中元素为第一元素,用B中元素为第二元素构成有序对组成的集合称为A和B的笛卡尔积,记为A×B。

二元关系:如果一个集合R为空集或者它的元素都是有序对,则称集合R是一个二元关系。

第六章 图的矩阵表示

第六章 图的矩阵表示

•一个图的完全关联矩阵是不是唯一的?
•完全关联矩阵是不是唯一的确定一个图?
•用完全关联矩阵来表示图有什么好处?
•图的哪些性质可以从完全关联矩阵上一目了然?
•矩阵的运算是否会有相应的图的变化?
•反过来,图的哪些变化对应着完全关联矩阵的哪些变 化?
一般地说,我们把一个 n 阶方阵 A 的某些
列作一置换,再把相应的行作同样的置换,得
(1)
n i 1 m ij j 1 ij i m j 1 ij i ij i, j
(4) 平行边对应的列相同。 (5) 不能表示自环。
v2
e2
v3
e1
v1
e5
e4
e3
v1 M (G ) v2 v3 v 4
v4
e1 e2 1 1 1 1
e3
e4 1
1 1
0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 → 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 M ' (G ) M ' (G1 ) 0
1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 → 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0
( )
( )
(3) (5)
1 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 4 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1
6
1 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1
0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0
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