图论I 图的基本概念
图论及其应用
图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支，研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。
图论的应用广泛，涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。
本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。
图的基本概念图由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，记作G=(V, E)，其中V为顶点的集合，E为边的集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中的边具有方向性，即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。
有向图可以表示一种有序的关系，比如A到B有一条边，但B到A可能没有边。
有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
无向图无向图中的边没有方向性，任意两个顶点之间都有相互连接的边。
无向图可以表示一种无序的关系，比如A与B有一条边，那么B与A之间也有一条边。
无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。
常用图论算法图论中有许多经典的算法，其中一些常用的算法包括：深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。
通过从起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深入图中的顶点，直到无法再继续前进时，返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。
DFS可以用于判断图是否连通，寻找路径以及检测环等。
广度优先搜索（BFS）广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。
不同于深度优先搜索，广度优先搜索逐层遍历顶点，先访问离起始顶点最近的顶点，然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点，以此类推。
BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。
最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。
其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法（Dijkstra’s A lgorithm）和弗洛伊德算法（Floyd’s Algorithm）。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图，而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。
最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。
其中最常用的算法是普里姆算法（Prim’s Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal’s Algorithm）。
图论的基本概念和应用
图论的基本概念和应用图论，顾名思义，是研究图的一门数学分支。
在计算机科学、网络科学、物理学等领域都有广泛的应用。
本文将从图的基本概念入手，介绍图论的基础知识和常见应用。
一、图的基本概念1.1 图的定义图是由若干点和若干边构成的。
点也被称为顶点，边也被称为弧或者线。
一个点可以与任意个点相连，而边则是连接两个点的线性对象。
一些有向边可以构成一棵树，而一些无向边则形成了一个回路。
1.2 图的表示图可以用一张二维平面图像表示。
这张图像由若干个点和连接这些点的线组成。
这种表示方式被称为图的平面表示。
图还可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等数据结构进行表示。
1.3 图的类型根据图的性质，可以将图分为有向图、无向图、完全图、连通图、欧拉图、哈密顿图等。
有向图：边有方向，表示从一个点到另一个点的某种关系。
无向图：边没有方向，表示两个点之间的某种关系。
完全图：任意两个点之间都有一条边，不存在自环。
\连通图：任意两个点之间都有至少一条通路，没有孤立的点。
欧拉图：一条欧拉通路是一条从一点开始经过所有边恰好一次后回到该点的通路。
哈密顿图：经过所有点恰好一次的通路被称为哈密顿通路。
二、图的应用2.1 最短路径问题图论在计算机算法中最常见的应用之一就是最短路径问题。
在一个有向图中，从一个点到另一个点可能有多条不同的路径，每条路径的长度也可能不同。
最短路径问题就是找到两个点之间长度最短的路径。
最短路径问题可以通过深度优先搜索、广度优先搜索等方法来解决，但是时间复杂度通常较高。
另外，使用Dijkstra算法、Floyd算法等优化算法可以大大缩短计算时间。
2.2 社交网络社交网络是图论应用的一个重要领域。
在社交网络中，人们之间的关系可以用图的形式表示。
例如，在微博网络中，每个用户和他/她所关注的人就可以形成一个有向图。
在这种图中，点表示用户，边表示一个人关注另一个人的关系。
通过对社交网络进行图论分析，可以研究用户之间的互动模式，了解到哪些用户之间联系较为紧密，哪些用户是网络中的“大咖”等。
(图论)图的基本概念--第一章
证明 设G＝<V，E>为任意一图，令
V1＝{v|v∈V∧d(v)为奇数} V2＝{v|v∈V∧d(v)为偶数} 则V1∪V2＝V，V1∩V2＝ ，由握手定理可知
2m d (v) d (v) d (v)
vV
vV1
vV2
由于2m和 d (v) ，所以 d (v) 为偶数，
举例
NG(v1) ＝ {v2，v5} NG(v1) ＝ {v1，v2，v5} IG(v1) ＝ {e1，e2，e3}
Г+D(d ) ＝ {c} Г-D(d ) ＝ {a，c} ND(d ) ＝ {a，c} ND(d ) ＝ {a，c，d}
简单图与多重图
定义1.3 在无向图中，关联一对顶点的无向边如果多于1条，则 称这些边为平行边，平行边的条数称为重数。 在有向图中，关联一对顶点的有向边如果多于1条，并且这些 边的始点和终点相同(也就是它们的方向相同)，则称这些边 为平行边。 含平行边的图称为多重图。 既不含平行边也不含环的图称为简单图。
无向图和有向图
定义1 一个无向图是一个有序的二元组<V，E>,记作G，其中 （1）V≠称为顶点集，其元素称为顶点或结点。 （2）E称为边集，它是无序积V&V的多重子集，其元素称为无向 边，简称边。
定义2 一个有向图是一个有序的二元组<V，E>，记作D，其中 （1）V≠称为顶点集，其元素称为顶点或结点。 （2）E为边集，它是笛卡儿积V×V的多重子集，其元素称为有向 边，简称边。
vV2
vV1
但因V1中顶点度数为奇数， 所以|V1|必为偶数。
问题研究
问题：在一个部门的25个人中间，由于意见不同，是否可能每 个人恰好与其他5个人意见一致？
图论第一章课后习题解答
bi 个 (i = 1,2,…,s)，则有 列。 定理 7
bi = n。故非整数组(b ,b ,…, b )是 n 的一个划分，称为 G 的频序
1 2 s
s
i 1
一个 n 阶图 G 和它的补图 G 有相同的频序列。
§1.2 子图与图的运算
且 H 中边的重数不超过 G 中对应边的 定义 1 如果 V H V G ，E H E G ， 重数，则称 H 是 G 的子图，记为 H G 。有时又称 G 是 H 的母图。 当 H G ，但 H G 时，则记为 H G ，且称 H 为 G 的真子图。G 的生成子图是 指满足 V(H) = V(G)的子图 H。 假设 V 是 V 的一个非空子集。以 V 为顶点集，以两端点均在 V 中的边的全体为边集 所组成的子图，称为 G 的由 V 导出的子图，记为 G[ V ]；简称为 G 的导出子图，导出子图 G[V\ V ]记为 G V ； 它是 G 中删除 V 中的顶点以及与这些顶点相关联的边所得到的子图。 若 V = {v}, 则把 G-{v}简记为 G–v。 假设 E 是 E 的非空子集。以 E 为边集，以 E 中边的端点全体为顶点集所组成的子图 称为 G 的由 E 导出的子图，记为 G E ；简称为 G 的边导出子图，边集为 E \ E 的 G 的 导出子图简记为 G E 。若 E e ，则用 G–e 来代替 G-{e}。 定理 8 简单图 G 中所有不同的生成子图（包括 G 和空图）的个数是 2m 个。 定义 2 设 G1，G2 是 G 的子图。若 G1 和 G2 无公共顶点，则称它们是不相交的；若 G1 和 G2 无公共边，则称它们是边不重的。G1 和 G2 的并图 G1∪G2 是指 G 的一个子图，其顶点 集为 V(G1)∪V(G2)，其边集为 E(G1)∪E(G2)；如果 G1 和 G2 是不相交的，有时就记其并图为 G1+G2。类似地可定义 G1 和 G2 的交图 G1∩G2，但此时 G1 和 G2 至少要有一个公共顶点。
图论（1）--图的基本概念
图论（1）--图的基本概念有向图和⽆向图的建⽴以及赋权图引⼊Q：什么是图论？A：图论是数学的⼀个分⽀。
它以图为研究对象。
图论中的图是由若⼲给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常⽤来描述某些事物之间的某种特定关系，⽤点代表事物，⽤连接两点的线表⽰相应两个事物间具有这种关系。
现在我们来探讨⽆向图和有向图的概念以及如何去建⽴最基本的图的模型什么是图对于初⼊图论的⼈来说，复杂的定义可能会直接劝退他们，现在我来举⼀个⾮常简单的例⼦。
这就是最常见的图，由于它没有指向，即没有明确的⽅向，它被称为⽆向图。
图是由顶点和边组成的，你应该很容易就知道那些元素是顶点，那些是边。
下⾯的具有⽅向的便是有向图：若有的边有向，有的边⽆向，则称为混合图。
接下来我们将引⼊更多的概念：若两个顶点有边相连，则称两个顶点相相邻，两个点称为起点/终点或端点如1指向2，则这两个顶点相邻，这两个顶点被称为断点，⽽1被称为起点，2被称为终点。
仅含⼀个顶点的边称为⾃环在⽆向图中，包含顶点v的边的个数，称为顶点的度。
在有向图中，以v为起点的边的个数，称为点的出度，以v为终点的边的个数，称为顶点的⼊度。
⽆向图的建⽴建⽴简单⽆向图，我们使⽤Matlab，版本为R2017a。
% 函数graph(s,t)：可在 s 和 t 中的对应节点之间创建边，并⽣成⼀个图% s 和 t 都必须具有相同的元素数；这些节点必须都是从1开始的正整数，或都是字符串元胞数组。
s1 = [1,2,3,4]; %s为顶点，必须保证连续且从1开始的正整数t1 = [2,3,1,1]; %边 s与t之间是⼀⼀对应的G1 = graph(s1, t1);plot(G1) %画出效果图效果图：带汉字的⽆向图：% 注意字符串元胞数组是⽤⼤括号包起来的哦s2 = {'学校','电影院','⽹吧','酒店'};t2 = {'电影院','酒店','酒店','KTV'};G2 = graph(s2, t2);plot(G2, 'linewidth', 2) % 设置线的宽度% 下⾯的命令是在画图后不显⽰坐标set( gca, 'XTick', [], 'YTick', [] );效果图：有向图的建⽴：% ⽆权图 digraph(s,t)s = [1,2,3,4,1];t = [2,3,1,1,4];G = digraph(s, t);plot(G)set( gca, 'XTick', [], 'YTick', [] );注意边的顺序和⽅向，依次为1指向2,2指向3,3指向1,4指向1和1指向4效果图：赋权图的建⽴：赋权图，每条边都有⼀个⾮负实数对应的图。
图论-图的基本概念
证明：按每个顶点的度来计数边，每条边恰数了两次。 推论 1.1.1 任何图中，奇度顶点的个数总是偶数（包括 0）。 4. 子图
子图(subgraph)：如果 V (H ) ⊆ V (G) 且 E(H ) ⊆ E(G) ，则称图 H 是 G 的子图，记为 H ⊆G。
生成子图(spanning subgraph): 若 H 是 G 的子图且V (H ) = V (G) ，则称 H 是 G 的生成子图。
这便定义出一个图。
2. 图的图示
通常，图的顶点可用平面上的一个点来表示，边可用平面上的线段来表示（直的或曲的）。 这样画出的平面图形称为图的图示。
例如，例 1.1.1 中图的一个图示为
v1
v2
e1
e6 e5
e2
e4
v5
e7
v3
e3 v4
注：（1）由于表示顶点的平面点的位置的任意性，同一个图可以画出形状迥异的很多图示。
图论讲义-图的基本概念
到目前为止，判断两图同构 还只能从定义出发。判断过 程中不要将两图同构的必要 条件当成充分条件。
注意：在研究图的过程中，顶点的位置以及边的曲直长短 都是无关紧要的。而且也没有假定这些顶点和边都要在一 个平面上（正方体的顶点和棱也可构成图）。我们研究的 只是顶点的多少及这些边是连接那些顶点的。
五、顶点的度
若e=(u,v)，则表示u到v的一条边（Edge），此时的
图称为无向图(Undigraph)。
有向图（Digraph）、无向图(Undigraph)
V1 V4
V1
V5 V2 V3 V2 V3
V4
有向图（Digraph）、无向图(Undigraph)
例1、设V={v1,v2,v3,v4,}，E={e1,e2,e3,e4,e5}，满足e1=(v1,v2)，
六、路与图的连通性
v1 v2 v5
图G中，取Γ1=v1v2v3，
v3
v4
G
Γ2=v1v2v3v4v2， Γ3=v1v2v3v2v3v4 则 Γ1,Γ2,Γ3依次为长为2,4,5的 通路，其中Γ1与Γ2为简单通路， Γ1为基本通路。 由定义可看出,G中v1v2v5v1为 长为3的圈，v1v2v3v4v2v5v1为 长为6的简单回路。
e2=(v2,v3)，e3=(v2,v3)，e4=(v3,v4)，e5=(v4,v4),则G=(V,E)是一个图。图 中边集E的边也可直接由点对表示，而将E作为多重集（即允许E中有相同元素的 集合）。 例2、设V={v1,v2,v3,v4}，E={(v1,v2)，(v1,v2)，(v2,v3)}，则H=(V,E)是 一个图。 e
d (V ) 2m
i 1 i
n
五、顶点的度
推论：任何图（无向图或有向图）中，度为奇数的顶点个
运筹学-图论
圈：若 v0 ≠ vn 则称该链为开链，否则称为闭链或 回路或圈；
简单圈：如果在一个圈中所含的边均不相同 初等圈：除起点和终点外链中所含的点均不相
同的圈；
初等链: (v1 , v2 , v3 , v6 , v7 , v5 )
v1
初等圈： (v1 , v2 , v3 , v5 , v4 , v1 )
图的基本概念
图论中的图是由点、点与点之间的线所组成的。通常， 我们把点与点之间不带箭头的线叫做边，带箭头的线叫 做弧。
如果一个图是由点和边所构成的，那么称为无向图，
记作G=(V，E)，其中V表示图G 的点集合，E表示图G的
边集合。连接点vi , vj V 的边记作[vi , vj]，或者[vj , vi]。 如果一个图是由点和弧所构成的，那么称为它为有向
v2 （3） v3 （3）
（2）
v5
（4）
v1
v4（6）
多重图
以点v为端点的边的个数称为点v的度（次），记 作 d(v), 如 图 5.4 中 d(v1)=3 ， d(v2 )=4 ， d(v3 )=4 ， d(v4 )=3。
度为零的点称为弧立点，度为1的点称为悬挂点。 悬挂点的边称为悬挂边。度为奇数的点称为奇点， 度为偶数的点称为偶点。
郑州
济南 徐州
青岛 连云港
重庆
武汉 南京
上海
图5.3
例5.2 有六支球队进行足球比赛，我们分别用
点v1 ，…，v6表示这六支球队，它们之间的比赛情 况，也可以用图反映出来，已知v1队战胜v2 队，v2 队战胜v3 队，v3 队战胜v5队，如此等等。这个胜负
情况，可以用图5.3所示的有向图反映出来
1图的基本概念
(或若边<vi,vj>∈E,当且仅当 边<f(vi),f(vj)>∈E’),则称G与
G’同构,记作G≌G’. (同构a图 要保持b 边的“1 关联”4关系)
例如:右边所示的两个图: c
d
3
2
G=<V,E> G’=<V’,E’>
构造映射f:VaV1’ b 2 c 3 d 4
a 1 b 2 c 3 d 4
degi(a)=2 degi(b)=2 degi(c)=1 degi(d)=1
dego(a)=2 dego(b)=3 dego(c)=1 dego(d)=0
定理8-1.3 G=<V,E>是有向图, 则G的所有结点的出度之和
等于入度之和.
证明: 因为图中每条边对应一个出度和一个入度. 所以所
有结点的出度之和与所有结点的入度之和都等于有向边
如果可能,请试画出它的图. 哪些可能不是简单图?
a) (1,2,3,4,5)
b) (2,2,2,2,2)
c) (1,2,3,2,4)
2.已知无向简单图G中,有10条边,4个3度结点,其余结点的
度均小于或等于2,问G中至少有多少个结点?为什么?
1. a) (1,2,3,4,5) b) (2,2,2,2,2) c) (1,2,3,2,4)
足够的。例如“目”的图形就是满足条件的例子。
七. 有向图结点的出度和入度:(in degree out degree)
G=<V,E>是有向图,v∈V v的出度: 从结点v射出的边数.
记作deg+(v) 或 dego(v)
a
b
c d
v的入度: 射入结点v的边数. 记作deg-(v) 或 degi(v)
图论参考答案
图论参考答案图论参考答案图论作为一门数学分支，研究的是图的性质与关系。
图由节点（顶点）和连接节点的边组成，它可以用来解决许多实际问题，如网络规划、社交网络分析等。
本文将从图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及图的应用等方面进行探讨。
一、图的基本概念图由节点和边构成，节点表示对象，边表示节点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
在有向图中，边有方向，表示从一个节点到另一个节点的箭头；而在无向图中，边没有方向，表示节点之间的双向关系。
图中的节点可以用来表示不同的实体，如人、地点、物品等。
而边则表示节点之间的关系，可以是实体之间的联系、交互或者依赖关系等。
图的度是指与节点相连的边的数量。
在无向图中，节点的度等于与之相连的边的数量；而在有向图中，节点的度分为入度和出度，入度表示指向该节点的边的数量，出度表示从该节点出发的边的数量。
二、图的表示方法图可以使用邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。
邻接矩阵是一个二维数组，其中的元素表示节点之间的关系。
如果节点i和节点j之间有边相连，则邻接矩阵中的第i行第j列的元素为1；否则为0。
邻接矩阵的优点是可以快速判断两个节点之间是否有边相连，但是对于稀疏图来说，会浪费大量的空间。
邻接表是一种链表的形式，其中每个节点都有一个指针指向与之相连的节点。
邻接表的优点是可以有效地节省空间，适用于稀疏图。
但是在判断两个节点之间是否有边相连时，需要遍历链表，效率较低。
三、图的遍历算法图的遍历算法是指以某个节点为起点，按照一定的规则依次访问图中的所有节点。
深度优先搜索（DFS）是一种常用的图遍历算法。
它的思想是从起始节点开始，沿着一条路径一直访问到最后一个节点，然后回溯到上一个节点，继续访问其他路径。
DFS可以用递归或者栈来实现。
广度优先搜索（BFS）是另一种常用的图遍历算法。
它的思想是从起始节点开始，先访问所有与起始节点直接相连的节点，然后再依次访问与这些节点相连的节点。
图论及应用习题答案
图论及应用习题答案图论及应用习题答案图论是数学中的一个分支，研究的是图的性质和图之间的关系。
图论在现实生活中有着广泛的应用，涵盖了许多领域，如计算机科学、通信网络、社交网络等。
本文将为读者提供一些关于图论及应用的习题答案，帮助读者更好地理解和应用图论知识。
1. 图的基本概念题目：下面哪个不是图的基本概念？A. 顶点B. 边C. 路径D. 线段答案：D. 线段。
图的基本概念包括顶点、边和路径。
线段是指两个点之间的连线，而在图论中，我们使用边来表示两个顶点之间的关系。
2. 图的表示方法题目：以下哪个不是图的表示方法？A. 邻接矩阵B. 邻接表C. 边列表D. 二叉树答案：D. 二叉树。
图的表示方法包括邻接矩阵、邻接表和边列表。
二叉树是一种特殊的树结构，与图的表示方法无关。
3. 图的遍历算法题目：以下哪个不是图的遍历算法？A. 深度优先搜索B. 广度优先搜索C. 迪杰斯特拉算法D. 克鲁斯卡尔算法答案：D. 克鲁斯卡尔算法。
图的遍历算法包括深度优先搜索和广度优先搜索，用于遍历图中的所有顶点。
迪杰斯特拉算法是用于求解最短路径的算法，与图的遍历算法有所不同。
4. 最小生成树题目：以下哪个算法不是用于求解最小生成树？A. 克鲁斯卡尔算法B. 普里姆算法C. 弗洛伊德算法D. 公交车换乘算法答案：D. 公交车换乘算法。
最小生成树是指包含图中所有顶点的一棵树，使得树的边的权重之和最小。
克鲁斯卡尔算法和普里姆算法是常用的求解最小生成树的算法，而弗洛伊德算法是用于求解最短路径的算法，与最小生成树问题有所不同。
5. 图的应用题目：以下哪个不是图的应用？A. 社交网络分析B. 路径规划C. 图像处理D. 数字逻辑电路设计答案：D. 数字逻辑电路设计。
图的应用广泛存在于社交网络分析、路径规划和图像处理等领域。
数字逻辑电路设计虽然也涉及到图的概念，但与图的应用有所不同。
总结：图论是一门重要的数学分支，具有广泛的应用价值。
通过本文提供的习题答案，读者可以更好地理解和应用图论知识。
图论课件第一章 图的基本概念
图论起源于18世纪的1736年，标志事件是 “哥尼斯堡七桥问题 数学家欧拉被称为“图论之父”
20世纪30年代出版第一本图论著作
7
目前，图论已形成很多分支：如结构图论、 网络图论、代数图论、拓扑图论等
3、应用状况
图论的应用已经涵盖了人类学、计算机科学、 化学、环境保护、流体动力学、心理学、社 会学、交通管理、电信以及数学本身等。
22
例4 指出4个顶点的非同构的所有简单图。
分析：四个顶点的简单图最少边数为0，最多边数为6，所以 可按边数进行枚举。
23
(四)、完全图、偶图与补图
1、每两个不同的顶点之间都有一条边相连的简单图称为 完全图 . 在同构意义下，n个顶点的完全图只有一个，记为 Kn
K2
K3
K5
1 容易求出： m (K n (n 1 ) n) 2
(三)、图的同构
在图论中，一个很值得研究的问题是如何比较两个 图的异同，这就是图的同构问题。 定义：设有两个图G1=(V1,E1)和G2=(V2,E2),若在其顶点 集合间存在双射，使得边之间存在如下关系：设u1↔u2 v1↔v2, u1,v1 V1, u2,v2 V2; u1v1 E1,当且仅当u2v2 E2, 且u1v1与u2v2的重数相同。称G1与G2同构，记为：
图论及其应用
应用数学学院
1
《图论及其应用》
作者: 张先迪、李正良 购买地点：教材科
2
参考文献
[1] 美，帮迪《图论及其应用》 [2] 美，Gary Chartrand《图论导引》，人民邮电 出版社，2007 [3] Bela Bollobas ，《现代图论》，科学出版社， 2001 中国科学院研究生教学丛书 [4] 美，Fred Buckley《图论简明教程》，清华大学 出版社，2005 李慧霸 王风芹译
图论基础：图的基本概念和应用
图论基础：图的基本概念和应用图论是数学中的一个分支领域，研究的是图的性质和图上的问题。
图被广泛应用于计算机科学、电子工程、运筹学、社交网络分析等领域。
本文将介绍图论的基本概念和一些常见的应用。
一、图的基本概念1. 顶点和边图是由顶点和边组成的，顶点代表图中的元素，边则代表元素之间的关系。
通常顶点表示为V，边表示为E。
2. 有向图和无向图图可以分为有向图和无向图。
在无向图中，边是没有方向的，顶点之间的关系是双向的；而在有向图中，边是有方向的，顶点之间的关系是单向的。
3. 权重在一些应用中，边可能具有权重。
权重可以表示顶点之间的距离、成本、时间等概念。
有权图是指带有边权重的图，而无权图则是指边没有权重的图。
4. 路径和环路径是指由一系列边连接的顶点序列，路径的长度是指路径上边的数量。
环是一种特殊的路径，它的起点和终点相同。
5. 度数在无向图中，顶点的度数是指与该顶点相关联的边的数量。
在有向图中分为出度和入度，出度是指从该顶点出去的边的数量，入度是指指向该顶点的边的数量。
二、图的应用1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的一个经典问题，它研究如何在图中找到两个顶点之间的最短路径。
这个问题有许多实际应用，例如在导航系统中寻找最短驾驶路径，或者在电信网络中找到最短的通信路径。
2. 最小生成树最小生成树是指一个连接图中所有顶点的无环子图，并且具有最小的边权重之和。
这个概念在电力网络规划、通信网络优化等领域有广泛的应用。
3. 路由算法在计算机网络中，路由算法用于确定数据包在网络中的传输路径。
图论提供了许多解决路由问题的算法，如最短路径算法、Bellman-Ford 算法、Dijkstra算法等。
4. 社交网络分析图论在社交网络分析中起着重要的作用。
通过构建社交网络图，可以分析用户之间的关系、信息传播、社区发现等问题。
这些分析对于推荐系统、舆情监测等领域具有重要意义。
5. 电路设计图论在电路设计中也有应用。
通过将电路设计问题转化为图论问题，可以使用图论算法解决电路布线、最佳布局等问题。
图论 第1章 图的基本概念
G
G[{e1 , e4 , e5 , e6 }]
G − {e5 , e7 }
G + {e8 }
图G1，G2的关系
设 G1 ⊆ G, G2 ⊆ G. 若 V (G1 ) V (G2 ) = φ x-disjoint） 若 E (G1 ) E (G2 ) = φ ,则称G1和G2是边不交的 （edge-disjoint） G1和G2的并, G1 G2 其中 V (G1 G2 ) = V (G1 ) V (G2 )
连通性
设 u, v 是图G的两个顶点，若G中存在一条 (u, v)
≡ v表示顶点 u 和v是连通的。 如果图G中每对不同的顶点 u , v都有一条 (u , v)
以 u
道路，则称顶点 u和 v是连通的(connected)。
道路，则称图G是连通的。
连通图
连通图
图G的每个连通子图称为G的连通分支，简
证明：G中含奇数个 1 (n − 1) 度点。 2 | Vo | 为 证明 V (G ) = Vo Ve 由推论1.3.2知， 偶数。因为 n ≡ 1(mod 4) ，所以n为奇数个。 因此，| Ve | 为奇数个。 n ≡ 1(mod 4) ， 1 2 ( n − 1) 为偶数。 1 1 d ( x ) = n − 1 − d ( x ) ≠ (n − 1) 设 x ∈Ve。若 d ( x) ≠ 2 (n − 1)，则 且 2 为偶数。由 G ≅ G c ，存在y，使得 d ( y) = d ( x) 为偶数。即 y ∈Ve 且 d ( y) ≠ 1 (n − 1) 。Ve 中度不为 2 1 (n − 1) 的点是成对的出现的。 2
G
G[{v1 , v2 , v3 }]
图论的基本概念及其应用
图论的基本概念及其应用图论是离散数学中的一个重要分支，研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点和连接节点的边组成，以解决现实生活中的许多问题。
本文将介绍图论的基本概念，并探讨它在不同领域中的应用。
一、图的基本概念1. 节点和边图由节点（顶点）和边组成，节点代表某个实体或概念，边表示节点之间的关系。
节点和边可以有不同的属性，如权重、方向等。
2. 有向图和无向图有向图中，边有固定的方向，表示节点之间的单向关系；无向图中，边没有方向，节点之间的关系是相互的。
3. 连通图和非连通图连通图是指图中任意两个节点之间都存在路径；非连通图则存在至少一个节点无法到达其它节点。
4. 网络流每条边上有一个容量限制，网络流通过边传输，满足容量限制的条件下尽可能多地进行。
二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径通过图论中的最短路径算法，可以计算出两个节点之间的最短路径。
最短路径在无人驾驶、物流配送等领域中具有重要的应用价值。
2. 最小生成树最小生成树算法用于寻找连接图中所有节点的最小总权重的树形结构。
在通信网络、电力输送等领域中，最小生成树被广泛应用。
3. 网络流问题图论中的网络流算法可以用于解决诸如分配问题、路径规划等优化问题。
例如，在医疗资源调度中，网络流算法可以帮助医院优化资源分配。
三、图论在社交网络分析中的应用1. 社交网络社交网络可以用图模型来表示，节点代表个体，边表示个体之间的联系。
利用图论分析社交网络，可以发现用户群体、影响力传播等信息。
2. 中心性分析中心性分析用于评估节点在网络中的重要性，衡量指标包括度中心性、接近中心性等。
中心节点的识别对于广告投放、信息传播等决策具有指导意义。
3. 社团检测社团检测可以发现社交网络中具有紧密联系的节点群体，进一步分析社交群体的行为模式、用户偏好等。
四、图论在物流优化中的应用1. 供应链管理供应链中的各个环节可以用图模型表示，通过图论算法优化物流路径，提高物流效率。
2. 仓库位置问题通过图论中的最短路径算法和最小生成树算法，可以找到最佳的仓库位置，使物流成本最小化。
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例
例 d+(a)=4, d-(a)=1, d(a)=5, d+(b)=0, d-(b)=3, d(b)=3, +(D)=4, +(D)=0, (D)=3, (D)=1, (D)=5, (D)=3.
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图论基本定理——握手定理
定理 任意无向图和有向图的所有顶点度数之和都等 于边数的2倍, 并且有向图的所有顶点入度之和等 于出度之和等于边数. 析：换一种角度（以边为单位）来统计顶点度数和 证 G中每条边（包括环）均有两个端点，所以在计 算G中各顶点度数之和时，每条边均提供2度，m 条边共提供2m度. 有向图的每条边提供一个入度 和一个出度, 故所有顶点入度之和等于出度之和等 于边数. 推论 任意无向图和有向图的奇度顶点个数必为偶数.
例如, G=<V,E>, 其中V={v1, v2, …,v5}, E={(v1,v1), (v1,v2), (v2,v3), (v2,v3), (v2,v5), (v1,v5), (v4,v5)}
有向图
定义 有向图D=<V,E>, 其中 (1)顶点集V是非空有穷集合, 其元素称为顶点 (2) 边集E为VV子集的多重集， 其元素称为有向边，简称边. D的基图:用无向边代替有向边 如D=<V,E>, 其中 V={a,b,c,d} E={<a,a>,<a,b>,<a,b>,<a,d>,<c,b>,<d,c>,<c,d>} 图的数学定义与图形表示,在同构意义下一一对应
顶点的度数(续)
设D=<V,E>为有向图, vV, v的出度d+(v): v作为边的始点次数之和 v的入度d(v): v作为边的终点次数之和 v的度数 d(v): v作为边的端点次数之和 d(v)= d+(v)+ d-(v) D的最大出度+(D) =max{d+(v)|vV} 最小出度+(D) =min{d+(v)|vV} 最大入度(D) =max{d(v)|vV} 最小入度(D) =min{d(v)|vV} 最大度(D) =max{d(v)|vV} 最小度(D) =min{d(v)|vV}
e与u (也与 v)关联. 若u v, 则称e与u ( v)的关联次数为1;若u=v, 则称e为环, 此时称e与u 的关联次数为2; 若w不是e端点, 则 称e与w 的关联次数为0. 无边与之关联的顶点称作孤立点.
定义 设无向图G=<V,E>, u,vV, e,eE, 若(u,v) E, 则称u,v 相邻; 若e,e至少有一个公共端点, 则称e,e相邻.
若G G , 则称G是自补图.
练习： 对K4的所有非同构子图, 指出互为补图的每 一对子图, 并指出哪些是自补图.
27
13
握手定理的应用(续)
例3 证明不存在具有奇数个面且每个面都具有奇数
条棱的多面体. 证 用反证法. 假设存在这样的多面体, 作无向图G=<V,E>, 其中V={v | v为多面体的面},
E={(u,v) | u,vV u与v有公共的棱 uv}.
根据假设, |V|为奇数且vV, d(v)为奇数. 这与握 手定理的推论矛盾.
(vi,vj)E1（<vi,vj>E1）当且仅当
(f(vi),f(vj))E2（<f(vi),f(vj)>E2）， 并且, (vi,vj)（<vi,vj>）与 (f(vi),f(vj))（<f(vi),f(vj)>） 的重数相同，则称G1与G2是同构的，记作G1G2.
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同构实例
例1 证明下述2对图是同构的
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生成子图实例
K4的所有非同构的生成子图
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导出子图实例
G
G[{v1,v2}]
G[{e1,e3,e4}]
D
D[{e1,e3}]
D[{v1,v2}]
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补图
定义 设 G=<V,E> 为 n 阶无向简单图，以 V为顶点集 , 所有使 G 成为完全图 Kn 的添加边组成的集合为边集 的图，称为G的补图，记作 G .
11
图的度数列
设无向图G的顶点集V={v1, v2, …, vn} G的度数列: d(v1), d(v2), …, d(vn) 如右图度数列:4,4,2,1,3 设有向图D的顶点集V={v1, v2, …, vn} D的度数列: d(v1), d(v2), …, d(vn) D的出度列: d+(v1), d+(v2), …, d+(vn) D的入度列: d(v1), d(v2), …,例(续)
例2 试画出4阶3条边的所有非同构的无向简单图
例3 判断下述每一对图是否同构: (1) 度数列不同
不同构
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同构实例(续)
(2) 不同构 入(出)度列不同 (3) 不同构(左边没有 三角形,右边有三 角形)
(1) (2)
注意:度数列相同
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图的同构(续)
几点说明： 图之间的同构关系具有自反性、对称性和传递性. 能找到多条同构的必要条件, 但它们都不是充分条件: ① 边数相同，顶点数相同 ② 度数列相同(不计度数的顺序) ③ 对应顶点的关联（边）集及邻（顶）域的元素个 数相同，等等 若破坏必要条件，则两图不同构 至今没有找到判断两个图同构的多项式时间算法
3阶有向完 全图
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子图
定义 设G=<V,E>, G =<V ,E >是两个图 (1) 若V V且E E, 则称G 为G的子图, G为G 的 母图, 记作G G (2) 若V V 或E E，称G 为G的真子图 (3) 若G G 且V =V，则称G 为G的生成子图 （通过删边得到的子图） (4) 设V V 且V , 以V 为顶点集, 以两端点都在 V 中的所有边为边集的G的子图称作V 的导 出子图，记作 G[V ] （通过取顶点带出的子图） (5) 设E E且E , 以E 为边集, 以E 中边关联的 所有顶点为顶点集的G的子图称作E 的导出子 图, 记作 G[E ] （通过取边带出的子图）
对有向图有类似定义. 设e=u,v是有向图的一条边,又称u是e 的始点, v是e的终点, u邻接到v, 而v邻接于u.
7
顶点的度数
设G=<V,E>为无向图, vV, v的度数 d(v): 图中的边与v的关联次数之和（注意： 不是与v关联的边的数目之和！） 悬挂顶点: 度数为1的顶点 悬挂边: 与悬挂顶点关联的边 G的最大度(G)=max{d(v)| vV} G的最小度(G)=min{d(v)| vV} 例如右图 d(v5)=3, d(v2)=4, d(v1)=4, (G)=4, (G)=1, v4是悬挂顶点, e7是悬挂边, e1是环
第一课 图的基本概念
1.1 无向图及有向图
1.2 路, 回路和图的连通性
1.3 最短路径和着色
1
5.1 无向图及有向图
无向图与有向图 顶点的度数 握手定理 简单图 完全图 子图 补图
2
无向图
多重集合 : 元素可以重复出现的集合，唯一对应一 个元素不重复的集合，称前者是后者的多重集。 例如，{1,1,2,3}是{1,2,3}的多重集 无序积: AB={(x,y) | xAyB} (x,y)为无序二元组，即(x,y)=(y,x)，故AB=BA 定义 无向图G=<V,E>, 其中 (1) 顶点集V是非空有穷集合, 其元素称为顶点 (2) 边集E为VV的子集的多重集，其元素称为无向 边，简称边. 注意：E为多重集，故一对顶点间可以有多条边。
注意:简单图是极其重要的概念
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实例
e5和e6 是平行边 重数为2 不是简单图
e2和e3 是平行边,重数为2 e6和e7 不是平行边 不是简单图
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图的同构
定义 设G1=<V1,E1>, G2=<V2,E2>为两个无向图(有
向图), 若存在双射函数 f: V1V2, 使得对于任意的
vi,vjV1,
如右图度数列:5,3,3,3 出度列:4,0,2,1 入度列:1,3,1,2
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握手定理的应用
例1 (3,3,3,4), (2,3,4,6,8)能成为图的度数列吗? 解 不可能. 它们都有奇数个奇数，故总度数和为偶数. 例2 已知图G有10条边, 4个3度顶点, 其余顶点的度 数均小于等于2, 问G至少有多少个顶点? 解 设G有n个顶点. 由握手定理, 43+2(n-4)210 解得 n 8
5
无向图与有向图(续)
通常用G表示无向图, D表示有向图, 也常用G泛指 无向图和有向图. V(G), E(G), V(D), E(D): G和D的顶点集, 边集. n 阶图: n个顶点的图 零图: E= 平凡图: 1 阶零图 空图: V=
6
顶点和边的关联与相邻
定义 设e=(u,v)是无向图G=<V,E>的一条边, 称u,v为e的端点,
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多重图与简单图
定义 (1) 在无向图中,如果有2条或2 条以上的边关 联同一对顶点, 则称这些边为平行边 , 平行边的 条数称为其重数. (2)在有向图中 , 如果有2 条或2 条以上的边具有相同 的始点和终点, 则称这些边为有向平行边 , 简称 平行边, 平行边的条数称为重数. (3) 含平行边的图称为多重图. (4) 既无平行边也无环的图称为简单图，简称单图.
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完全图
n阶无向完全图 Kn: 每个顶点都与其余顶点相邻的 n 阶无向简单图. 简单性质: 边数m=n(n-1)/2, ==n-1
K5
n阶有向完全图: 每对顶点之间均有两条方向相反的 有向边的n阶有向简单图. 简单性质: 边数m=n(n-1), ==2(n-1), +=+=-=-=n-1