图论 (5)

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图论第5、6章

图论第5、6章

第5章 对集
算法用生长“以u为根的M交错树”的 方法 ,来系统地搜索M可扩路. 树中除 u外都是M饱和的,直到碰到第一个 M 不饱和的顶点时,即得一M可扩路.当树 不能再生长下去时,即有N(S)=T.
本算法是个‘好’算法: 从一个M到 下一个,至多进行X次搜索运算;M 至多扩大X次.
例:
5.5 最优分派问题
第5章 对集
构作一个具有二分类(X, Y)的偶图G,其中 X={X1, X2, …, Xn},Y={Y1, Y2, …, Yn}, 并且Xi与Yj相连当且仅当工人Xi胜任工作Yj. 于是问题转化为确定G是否有完美对集的问 题.
下面给出的算法称为匈牙利算法,对任意 一个具有二分类(X, Y)的偶图G,它寻找G 的一个饱和X中所有顶点对集,或找到X的 一个子集S,使|N(S)| < |S| .
第5章 对集
若G有正常的k边着色,则称G是k边可着色的. 每个无环图都是ε边可着色的; 若G是k边可着色的,则一定是k+1边可着色的. 使G为k边可着色的最小整数k称为G的边色数, 记为χ’(G) . 若G的边色数为k,也称G是k边色的. 下图的边色数是多少?
第5章 对集
显然,在任何正常边着色中,和任一顶 点关联的边必须分配以不同的颜色,因 此
第5章 对集
定理5.2(Hall 1935) 设G是具有二分类(X,Y) 的偶图,则G包含饱和X的每个顶点的对集当 且仅当
|NG(S)|≥|S| 对所有S ⊆ X成立.
❖Hall定理是图论中最有用的定理之一,它 在数学及其他许多学科中都有应用.
Hall定理的证明
第5章 对集
必要性 假设G包含对集M,它饱和X的每个顶 点,并设S是X的子集. 由于S的顶点在M下和 N(S)中相异顶点配对,显然有|N(S)| ≥ |S| .

图论第5章

图论第5章

例如:
上图是3-正则图,且可以1-因子分解,但不存在Hamilton圈。
定理9 若3-正则图有割边,则不可1-因子分解。 证明 若3-正则图G可1-因子分解,因去掉G的不含割边的1-因子 后,图中每个点均为2度,从而每条边均在回路中,特别地割边 也在回路中,矛盾。 注:没有割边的3-正则图可能也没有1-因子分解,如彼得森图。
因与 S 中的顶点关联的边必与 N(S) 中的顶点关联,所以 我们可以推出E1 E2。 因此
k N S E2 E1 k S
由此可知
N S S
再根据Hall定理,可知G有一个饱和X的每个顶点的匹配M,
由于|X| = |Y|,所以M是完美匹配。
图G的一个覆盖: 指V(G)的一个子集 K,使得G的每条边都至 少有一个端点在 K 中。 G的最小覆盖: G中点数最少的覆盖。 例
|M|≤|M*|≤|
~ |≤|K|。 K
~ 由于|M|=|K |,所以 |M| = |M*|, | K | = |K|。
定理4(Kǒnig, 1931) 在偶图中,最大匹配的边数等于最小 覆盖的顶点数。 证明 设G 是具有二分类(X, Y)的偶图,M*是G的最大 匹配,用U 表示 X 中的 M* 非饱和顶点的集,用 Z 表示 由 M*交错路连接到 U 中顶点的所有顶点的集。
所以,G有完美匹配。
例 彼得森图满足推论的条件(即没有割边的 3-正则图),故它有完美匹配.
注: 有割边的3正则图不一定就没有完美匹配 。
有完美匹配
没有完美匹配
§5.4 因子分解
图G的因子: G的一个至少有一条边的生成子图; G的因子分解: 将G分解为若干个边不重的因子之并。 n-因子:指n度正则的因子。 例:1-因子的边集构成一个完美匹配。 2-因子的连通分支为一个圈。

第五章 图论

第五章 图论
第五章 图论
图论可应用于多个领域,如信息论,控制论, 运筹学,运输网络,集合论等(如用关系图来 描述一个关系)。
计算机领域,其可应用于人工智能,操作系统, 计算机制图,数据结构)
§1
图论基本概念
1-1 图的实例 问题1、哥尼斯堡桥问题
A C B D C B A D
问题:一个散步者能否从任一块陆地出发,走过七 座桥,且每座桥只走过一次,最后回到出发点?
同理,结点间按别的对应方式,便都不存在一一对应
关系。
所以G1,G2不同构。
两图同构有必要条件:
(1)结点数相同; (2)边数同; (3)次数相同的结点数目相等。
1-5 多重图与带权图
1.5.1 多重图 定义11、一个结点对对应多条边,称为多重边。
包含多重边的图称为多重图,否则,成为简单图。
如:
如:基本通路:p1,p2,p3.
简单通路:p1,p2,p3,p5,p6. p4,p7既不是基本通路,也不是简单通路。
定义3、起始结点和终止结点相同的通路称为回路。 各边全不同的回路称为简单回路,各点全不同 的回路称为基本回路。
例2、上例中,1到1的回路有: c1: (1,1,),c2: (1,2,1),c3: (1,2,3,1), 1 2
例2、设有四个城市c1,c2,c3,c4;其中c1与c2间, c1与c4间,c2与c3间有高速公路直接相连,用图表 示该事实。 解:G=<V,E>,其中:V={c1,c2,c3,c4}, E={l1,l2,l3}={(c1,c2),(c1,c4),(c2,c3)} 例3、有四个程序p1,p2,p3,p4,其间调用关系为p1 p2, p1 p4,p2 p3,用图表示该事实。 解:G=<V,E>,V={p1,p2,p3,p4}, E={l1,l2,l3}={(p1,p2),(p1,p4),(p2,p3)}

第五部分图论GraphTheory教学课件

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18
图的基本类型(5)
底图:将有向图G的所有有向边换成无向边,得到 的无向图称为G的底图。
19
图的基本类型(6)
定向图:将无向图G中每条无向边指定一个方向所 得到的图称为G的定向图。
20
图的基本分类(7)
逆图
称将为有G向的图逆G图的,每记一为条~G边。的方向颠倒所得到的图
a
a
b
c
逆图 b
54
图同构示例 1
b
c
a G
d b’
b’
d’
a’
c’
G’
c’
a’
G’
d’
55
图同构举示例2
a1
b1
a d1
d a1
b
c1 c
b1
a
d1
b
c1
d
c
a a1 d1
d
b b1 c1
c
56
图同构示例3
G1
GG3 2
GG11≌≌GG32?
57
自补图
如果G和它的补图 G同构,称G为自补图
a
a’
b
e
d’
理论》 经过近六十多年的发展,逐渐成为一门相对独立的学
科。
4
图论的应用
网络技术的理论基础和重要的研究工具 生物和化学:区别分子式相同但结构不同的两
种化合物。 计算机和通信:用于通信网络和计算机网络的
设计,交通网络的合理分布
大型工程项目的计划管理。
5
图的基本概念 1
图(graph):由结点(顶点)(vertex) 和连接结点的边所构成的图形.
i 1
n
((deg (vi ) deg (vi ))((deg (vi ) deg (vi ))

第五章图论与网络模型-推荐下载

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第五章 图论与网络模型 图论起源于1736 年Euler 对著名的K迸igsberg 七桥问题的讨论.由于社会历史条件的限制,在此 后的100 多年里发展缓慢.到19 世纪中叶, 由于对电网络、晶体模型和分子结构等的研究,图 论又重新引起人们的重视.尤其是20 世纪中叶以 来,随着数学对各个领域的广泛渗透和计算机的广 泛应用,离散数学问题处于越来越重要的地位,图 论作为一门提供离散数学模型和求解方法的应用数 学学科,新的成果大量涌现.由于图论具有能解决 许多用传统数学方法无法解决的问题的特殊功能, 以及形象和直观的特点,人们应用图论来解决交通 运输、生产规划、经济管理、运筹学、系统论、控 制论、信息论、数值分类、计算机科学、通信网络、 开关电路、博奕论、地理学、生物学、心理学等领 域中的许多实际问题,图论成为一个引人注目的十 分活跃的学科.随着实践的发展,其巨大的潜力将 会被人们进一步认识、发掘和利用.本章介绍图论 的一些基本概念与理论,典型问题和建立图论与网 络模型的思路,以及常用的算法. 第一节 基本概念现实世界的许多现象可用一类图 形来描述,这种图形由一个点集和连接该点集中某 些点对的边所构成.例如,用点表示车站,边表示
有如下性质:① Σ v ∈ Vd(v)= 2 |E| ;② 图中次数为奇数的顶点必为偶数个;③ Σ v ∈ Vd + (v )= Σ v ∈ Vd - (v) .每个 顶点的度为n - 1 的n 阶无向图称为n 阶无向完 全图,记为K n .每个顶点的出度和入度均为n - 1 的n 阶有向图称为n 阶有向完全图,也记为K n .若G 的顶点集V 可分成两个不相交的非空子集V 1 ,V 2 ,使G 的每条边的端点,一个属于V 1 ,另一个属于V 2 ,则称G 为二分图或偶图,记为 G = (V 1 ,V 2 ,E) .若简单二分图G = (V 1 ,V 2 ,E)中V 1 的每个顶点与V 2 的 所有顶点相邻,则称G为完全二分图,记为K n ,m ,其中n = |V 1 | ,m = |V 2 | .图论 中的图与位置、大小、形状、面积、体积等几何要 素无关,是一种更抽象的图.图的最本质的内容实 际上就是一个二元关系,即点与边的关联关系.因 此具有二元关系的系统或结构便可用图作为数学模 型,且图具有直观性和艺术性,应用相当广泛. 设G = (V ,E) ,G′ = (V′ ,E′) ,若 V′ 彻V ,E 彻E′ ,则称G′为G的子图.特别地, 若V′ = V ,则称G′为G 的生成子图;若V′ 彻V ,E′含G 在V′之间的所有边,则称G′为由V′导 出的子图,记为G[V′] ,· 170 · 数学建

图论5-8章-习题课

图论5-8章-习题课
6. 设 G 是连通的平面图,证明:G 为二部图当且仅当 G 的对偶图为欧 拉图。
证明:设 G 的对偶为 G*,则 G* 是连通的。必要性: G 为二部图,则 G 中无奇数长度回路,故 G* 中无奇数度顶点,因此 G* 是一个欧拉 图。充分性:G* 是一个欧拉图,则 G* 中无奇数度顶点,故 G 中 无奇数长度回路,因此 G 为一个二部图。
第二十八页,编辑于星期六:八点 分。
《图论》4-8 章 习题课
14. 匈牙利算法求二部图的可增广道:如图,设初始匹配 {(x2, y2), (x3, y3), (x5, y5)},求其最大匹配。
x1
x2
x3
x4
x5
y1
y2
y3
y4
y5
28
第二十九页,编辑于星期六:八点 分。
《图论》4-8 章 习题课
12
第十三页,编辑于星期六:八点 分。
《图论》4-8 章 习题课
7. 证明:k 色图 G 中至少有 k(k1)/2 条边。
13
第十四页,编辑于星期六:八点 分。
《图论》4-8 章 习题课
7. 证明:k 色图G中至少有 k(k1)/2 条边。 证明:按 G 的一个 k 正常着色方案划分 G 的顶点为 k 个集合 V1,
第四页,编辑于星期六:八点 分。
《图论》4-8 章 习题课
2. 证明:Perterson 图不是平面图。
证二:反证。设其为平面图。由图示,每个面至少有5条边,即 l=5,代 入:
m (n 2)l l2
得: 3m 5(n2) 将 n =10, m =15 代入得 45 40,矛盾。
4
第五页,编辑于星期六:八点 分。
v1
v2

5.图论

5.图论

注意:在无向图中,无向边(a,b)是从顶点a到顶点b的 线段,无方向.在有向图中,有向边<a,b>是有方向的, 且箭头必须从a指向b.也常用e=<vi,vj>表示边.有时 用G泛指无向图或有向图,而D只能表示有向图. 几个概念: 设G=<V,E>为一无向图或有向图, (1)若V,E都是有穷集合,则称G是有限图. (2)若|V|=n,则称G为n阶图.(此处|V|表示V中元素个 数;这里n≥1) (3)若E=,则称G为零图(仅包含孤立结点的图).特别 的,若此时又有|V|=1,则称G为平凡图(只有一个结点 的图).
第三部分 图论
在计算机科学领域,如开关理论,逻辑设 计,形式语言,操作系统,编译程序,数据结 构和信息检索等,都以图论为工具来解决实 际问题和理论问题,图论有着广泛的应用. 图论的内容十分丰富,涉及面也比较广, 本部分所涉及的只是图论中最基本的,但在 实际中经常用到的知识.
第7章 图的基本概念
7.1 无向图和有向图
定义 一个无向图G是一个二元组<V,E>, 即 G=<V,E>,其中
(1)V是一个非空的集合(在图的运算中,有时产生 顶点集合为的结果,因而规定顶点集为的图 是无意义的),称为G的顶点集,V中元素称为顶 点或结点. (2)E是无序积V&V的一个多重子集(元素可重复出 现的集合为多重集),E中元素称为无向边,也简 称边. 在一个图G=<V,E>中,为了表示V和E分别为G的顶 点集和边集,常将V记成V(G),E记成E(G).
在上图中,(2),(3)均为(1)的子图,(3)是生成图,(2) 是顶点集{v1,v2}的导出子图,也是边子集{e4,e5}的 导出子图.(3)是边子集{e1,e3,e4}的导出子图. (5),(6)是(4)的子图,(5)是生成子图,也是边子集 {e1,e2}的导出子图.(6)边子集{e1}的导出子图.

第7章 图论 -5二部图、平面图

第7章 图论 -5二部图、平面图

第9章 图论
2)在G中求最大匹配 把边 (a2,b2) 从 M 中去掉,而把 (a1,b2) 和 (a2,b4) 添加到 M 中, 得到新的匹配M′=(a1,b2),(a2,b4),(a3,b3), (a5,b5),如下图所示。 对于匹配M′= (a1,b2),(a2,b4),(a3,b3), (a5,b5)重复上述过程, 已找不到M′可扩路。所以M′就是最大匹配。
第9章 图论
在子图H中,任一结点至多与M中的一条边关联且与M1中 一条边关联。因而任一结点的度数是1或2。故H的连通分支是 一条路,或者是一个回路。 如果 H的连通分支是一条路 P,则它是 M 交替路,也是 M1 交替路。如果P的两个端点均与M中的边关联,则P是M1可扩路。 由假设知, M1 是最大匹配,所以,不存在 M1 可扩路,得到矛 盾。如果P的两个端点均与M1的边关联,那么P是一条M可扩路 与题设矛盾。故 P 只能是一个端点与 M 中的边关联,另一个端 点与M1中的边关联,这样P中属于M的边数与属于M1的边数相 等。 如果 H的连通分支是一个回路,回路中的边交替地属于 M 和M1,因而属于M的边数与属于M1的边数相等。 从上面可以看到,H中属于M的边与属于M1的边的数目相 等。再加上既属于M又属于M1的边,可以得出:M中的边数与 M1中的边数相等。所以,M是最大匹配。
第9章 图论
由上述讨论可见:利用可扩路可以增加匹配所含的边数。 不断地寻求G的可扩路,直到再也找不到新的可扩路,就可得 到一个最大匹配。将这个结论写成下列的定理。 定理 7.5.2 设 G=V1,V2,E是二部图, M为G的最大匹配的充分 必要条件是G中不存在M可扩路。 证明:设M为G的最大匹配,下证G中不存在M可扩路。 如果G中存在一条M可扩路,则可以得到比M的边数多1的 匹配,所以M 不是最大匹配,矛盾。所以G 中不存在M 可扩路。 设G中不存在M可扩路,下证M为G的最大匹配。 设M1是最大匹配,证明|M|=|M1|。 考察属于M而不属于M1和属于M1而不属于M中的边,由这 些边连同它们的端点一起构成G的子图H。

离散数学图论5

离散数学图论5
30
格雷码(gray code)
为了确定圆盘停止旋转后的位置, 把圆盘划分成2n个扇区, 每 个扇区分配一个n位0-1串. 要用某种电子装置读取扇区的赋值. 当圆盘停止旋转后, 如果电子装置处于一个扇区的内部, 它将 能够正确的读出这个扇区的赋值, 如果电子装置恰好处于两个 扇区的边界上, 就可能出问题. 如何赋值, 才能将可能出现的误差减少到最小?
第6章 特殊的图
6.1 二部图 6.2 欧拉图 6.3 哈密顿图 6.4 平面图
1
6.1 二部图
二部图 完全二部图 匹配
极大匹配,最大匹配,完美匹配,完备匹配
Hall定理
2
二部图
定义 设无向图 G=<V,E>, 若能将V 划分成V1 和 V2 (V1V2=V, V1V2=), 使得G中的每条边的两个端 点都一个属于V1, 另一个属于V2, 则称G为二部图, 记为<V1,V2,E>, 称V1和V2为互补顶点子集. 又若G 是简单图, 且V1中每个顶点都与V2中每个顶点相邻, 则称G为完全二部图, 记为Kr,s, 其中r=|V1|, s=|V2|.
M1
M2
6
二部图中的匹配
定义 设G=<V1,V2,E>为二部图, |V1||V2|, M是G中最 大匹配, 若V1中顶点全是M饱和点, 则称M为G中V1 到V2的完备匹配. 当|V1|=|V2|时, 完备匹配变成完美 匹配.

完备,不完美
不完备
完美
7
一个应用实例
例 某课题组要从a, b, c, d, e 5人中派3人分别到上海、广州、 香港去开会. 已知a只想去上海,b只想去广州,c, d, e都 表示想去广州或香港. 问该课题组在满足个人要求的条件 下,如何派遣?

图论第5章

图论第5章
V1 c1 c2 c3
饱和V1的每个顶点的匹配
V2 s1 s2 s3 s 4 s5
9
2、Hall定理(相异性条件)
取图 G 的一个顶点子集S,令 N (S) = { v | 存在 u∈S,且v与u 相邻} 称 N (S) 为 S 的邻集。
v1
例如图
v8
v7
v6

v2
v3
v4
v5
取 S = {v1, v2}, 则 N (S) = {v8, v3,v1, v2}
5
2、贝尔热定理
定理1(Berge, 1957) G 的匹配 M是最大匹配当且仅当 G 不含 M 可扩路 . (等价于: M不是最大匹配当且仅当 G 含 M 可扩路 ) 证明 :证明其等价结论。 充分性:假设M是G的匹配,并设G 包 含的M可扩充路 为
v0v1…v2m+1 , 定义M′ E 为
M′= (M\{ v1v2, v3v4,…,v2m-1 v2m})∪{ v0v1, v2v3,…,v2m v2m+1} 则M′是G的匹配,且 | M′| = |M| +1,因而M就不是最大匹 配。
类似于定理2的证明,可知T中的每个顶点都是M*饱和的 ~ ,并且N(S)=T。定义 K = (X\S)∪T(见图)。
S U X \S
T=N (S)
20
则G的每条边必然至少有一个端点在 K 中,因为否则就 存在一条边,其一个端点在S中,而另一个端点在Y\T中, ~ K 这与N(S)=T相矛盾。于是 是G的覆盖。并且显然有
v1 x3
12
由(2.2)式和(2.3)式推出
|N(S )| = | T |= |S |-1< |S | 这与假定(2.1)式矛盾。 所以M*饱和X的所有顶点. 推论 若G是k正则偶图(k>0),则G有完美匹配。 证明 设G是具有二分类(X, Y)的k正则偶图 (k>0)。首先有 |X| = |Y| (习题1的9). 任取X的一个子集S ,令 E1={e | e∈E,并且 e 与 S 中的顶点关联}

5经典图论问题

5经典图论问题

5经典图论问题5.1 一笔画问题一笔画算法即是从起点a开始选择关联边(第一这条边不是往回倒,第二这条边在前面延伸路上没有出现过)向前延伸,如果到达终点b,得到a—b迹,判断路上的的边数是否为图的总边数,是就终止,否则选择迹上某个关联边没有用完的顶点v,用同样方式再搜索v—v的闭迹,添加到a—b迹上,即得到a—v---v—b迹,如果这个迹的边数还没有达到总边数,则再选择迹上某个关联边没有用完的顶点。

逐步扩展即可。

二、弗罗莱(Fleury )算法任取v 0∈V(G),令P 0=v 0;设P i =v 0e 1v 1e 2…e i v i 已经行遍,按下面方法从中选取e i+1: (a )e i+1与v i 相关联;(b )除非无别的边可供行遍,否则e i+1不应该为G i =G-{e 1,e 2, …, e i }中的桥(所谓桥是一条删除后使连通图不再连通的边);(c )当(b )不能再进行时,算法停止。

5.2 中国邮递员问题(CPP )规划模型:设ij x 为经过边j i v v 的次数,则得如下模型。

∑∈=Ev v ij ijji x z ϖmin∑∑E∈E∈∈=j i i k v v i v v ki ij V v x x ,E ∈∈≤j i ij v v N x ,15.3 旅行推销员问题(TSP ,货郎担问题)(NPC 问题) 定义:包含图G 的所有定点的路(圈)称为哈密顿路(圈),含有哈密顿圈得图称为哈密顿图。

分析:从一个哈密顿圈出发,算法一:(哈密顿圈的充要条件:一包含所有顶点的连通子图,二每个顶点度数为2) 象求最小生成树一样,从最小权边加边,顶点度数大于3以及形成小回路的边去掉。

算法二:算法三:示例:设旅行推销员的矩阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛01086100111281101565150规划模型:先将一般加权连通图转化成一个等价的加权完全图,设当从i v 到j v 时,1=ij x ,否则,0=ij x ,则得如下模型。

图论第五章答案

图论第五章答案
解:由题:边 q 30, 面r 30, 故由欧拉公式得:点 p q r 2 12.
10 . 假定一个连通的平面性 二部图有 v个顶点和 e条边.证明:若 v 3,则 e 2v 4.
证:由“连通平面二部 图”知:该图每个面的 边数至少为4.(推论5.7的相关讲解注 释). 1 则由面的度数关系得: 4r 2e,即r e.又由欧拉公式知: v e r 2, 则e v r 2 2 1 v e 2,即e 2v 4. 2
2, n为偶数; 20. 对于圈图Cn (n 3),证明: ' (Cn ) { 3, n为奇数. 证:此题是讲义第五章 P1 例5.1(3.)的变式. 对圈图Cn (n 3)的边着色 对圈图Cn (n 3)的顶点着色 .
21 . 证明:每一简单、 3 正则、 Hamilton图,都有 ’ 3.
11 . 平面上有 n个点,其中任两个点之 间的距离至少是 1.证明:在这 n个点中,距 离恰好为1的点对数至多是 3n 6.
证:此题同讲义第五章 P10 例5.4. 首先建立图G (V , E ), 其中V就取平面上给定的 n个点(位置也不变),两点间距离 为1时,该两顶点之间用一 条直线段连接.只要证明G是平面图即可 . 由平面图定义(如图G能示画在曲面S上且使G的边仅在端点处相交 ),可反设在G 中存在相交的两条边 . 不妨设不同的边 uv和xy相交于非端点处 o,其夹角为 (0 ). 若 (或0),则如图(a.)所示,存在两点 (点u和x, 或点y和v)距离小于 1,矛盾. 若0 , 则如图(b.)所示,由边uv和xy的距离均为 1可知,在u, v, x, y中至少有两 1 1 1 点使从交点o到这两点的距离不超过 .不妨设这两点为u和x,则 ou , ox . 2 2 2 1 1 此时,在uox中, ux ou ox 1.因而,点u与x之间的距离小于 1,矛盾. 2 2 因此G为平面图. 从而由推论5.6知,图G的边不会超过3n 6. 故在这n个点中,距离恰好为 1的点对数至多是 3n 6.

图论第五章

图论第五章

Ch.5. Coloring of Graphs
4
Graph Theory
Clique number
5.1.6
The clique number of a graph G, written ω(G), is the maximum size of a set of pairwise adjacent vertices (clique) in G.
Ch.5. Coloring of Graphs
11
Graph Theory
Proposition 5.1.16. If G is an interval graph, then (G) =ω(G)
Proof: Order the vertices according to the left endpoints of the intervals in an interval representation. Apply greedy coloring, and suppose that x receives k, the maximum color assigned. Since x does not receive a smaller color, the left endpoint a of its interval belongs also to intervals that already have colors 1 through k-1. These intervals all share the point a, so we have a k-clique consisting of x and neighbors of x with colors 1 through k-1. Hence ω(G) ≥ k ≥ (G). Since (G) ≥ ω(G) always, this coloring is optimal.
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2013-7-10 数学学院 49--11
定理10.2.3
任意一个无向连通图G至少存在一棵生成子树。
证明1.若G是无回路的,则G本身就是一棵生成子树; 2.若G至少存在一个回路,在此回路中删去其中任 意一条边得G1,此时不会影响图G的连通性;若G1仍然有 回路,再在任意一个回路中删去其中任意一条边得G2, 此时不会影响图G1的连通性。重复上述步骤,直至得到 一个连通图T,且T是无回路的,但T与G有同样的结点集, 所以,T是G的生成子树。■
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证明3)4)
①、首先证明G中无回路。用第一数学归纳法证明,对n作归纳。 当n=1时,m=n-1=0,显然无回路;假设当n=k-1时,命题成立, 即图无回路;当n=k时,因G是连通的,故G中每一个结点的度数均 大于等于1。可以证明至少有一个结点v0 ,使得deg(v0)=1,因若k 个结点的度数都大于等于2,则有: 2m=deg(v0)+deg(v1)+deg(v2)+……+deg(vk) 2+2+2+……+2=2k (其中:v0 ,v1 ,v2 ,……,vk 是G中的所有k个结点)。从而有:mk, 即至少有k条边,但这与m=n-1发生矛盾。在G中删去v0及其关联的 边得到一个新图G1 ,根据归纳假设知G1 无回路。由于deg(v0)=1, 所以再将结点v0及其关联的边加回得到原图G,则G也无回路。 ②、其次证明在G中任意二结点vi,vj之间增加一条边(vi,vj), 得到一条且仅一条基本回路。由于G是连通的,从vi到vj有一条通路 L,再在L中增加一条边(vi ,vj),就构成了一条回路。若此回路不 是唯一的和基本的,则删去此新边,G中必有回路,得出矛盾。
解 此问题即为找图a的生成树问题。由图a可知:n=5, 则n-1=4,所以至少要铺设4条路才行。可按图b、c所示 的线路铺设。
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10.2.3 最小生成子树
定义10.2.3 设G=<V,E>是连通的赋权图,T是G 的一棵生成树,T的每个树枝所赋权值之和称为T 的权,记为w(T)。G中具有最小权的生成树称为G
的最小生成树。
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1.克鲁斯克尔算法
1) 在G中选取最小权边e1,置i=1。 2) 当i=n-1时,结束,否则转3)。
3) 设已选取的边为e1,e2,…,ei,在G中选取不同
于e1,e2,…,ei 的边ei+1 ,使{e1,e2,…,ei,ei+1}
中无回路且ei+1是满足此条件的最小权边。
中有m=n-1,于是有: 2(n-1)2n-k, 由此可得:k2。 这就说明T中至少有两片树叶。■
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10.2.2
定义13.4
生成树
若连通图G的某个生成子图是一棵树,
则称该树为G的生成树,记为TG。生成树TG中的边
称为树枝;G中不在TG中的边称为的弦;TG的所有
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例3
求下图(a)所示的图的生成子树。
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避圈法
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例4
某地要建5个工厂,拟修筑道路连接这5处。经勘测其 道路可依如a图的无向边铺设。为使这5处都有道路相 通,问至少要铺设几条路?怎样铺设?
得到k个结点的连通而无回路的图,由归纳假设知它有k1条边。再将结点v0及其关联的边加回到原来的图中得到 原图G。所以G中含有k+1个结点和k条边,为此满足:m=
n-1。
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证明2)3)用反证法。
若G不连通,设G中有k个连通分支(k2)G1,G2,…,Gk , 其结点数分别为n1,n2,…,nk,边数分别为m1,m2,…,mk, 且有: n=n1+n2+…+nk, m=m1+m2+…+mk, 由于G中无回路,所以每个Gi(i=1,2,3,…,k)均为树, 因此有: mi=ni-1 (i=1,2,3,…,k), 于是有: m=m1+m2+…+mk=(n1-1)+(n2-1)+…+(nk-1) =n1+n2+…+nk-k=n-k<n-1, 由此得出矛盾。所以G是连通的,且m=n-1。
1) 令G0=G,置i=0。 2) 当i=m-n+1时,结束,否则Gi 中含回路,转
3)。
3) 设C为Gi中的一条回路,ei为C上权值最大的边。
4) 置Gi+1=Gi-ei,i=i+1,转2)。
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例6
用管梅谷算法求下图a中赋权图的最小生成树。 解 因为图中n=8,m=12,所以按算法要执行 m-n+1=5次,其过程见图b~f。
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w(T)=34
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例1:指出下图中树与森林
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树的性质
定理10.2.1设G=<V,E>是一个简单无向图。则以 下关于树的定义都是等价的: 1) G是连通且不含回路的; 2) G中无回路,且m=n-1,其中:m是图G中的所有边的 边数,n是图G中的所有结点的结点数; 3) G是连通的,且m=n-1,其中:m是图G中的所有边的 边数,n是图G中的所有结点的结点数; 4) G中无回路,但在G中任何二结点之间增加一条新边, 就得到唯一的一条基本回路; 5) G是连通的,但删除G中的任意一条边后,便不连通; (n2) 6) G中每一对结点之间有唯一的一条基本通路。(n2)。
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证明
采用循环论证方法。
即只需证1)2)3)4)5)6)1)即可。
1)2)用第一数学归纳法证明,对n作归纳。 当n=1时,m=0,显然有m=n-1;
假设当n=k时,命题成立;
当n=k+1时,由于G连通而无回路,所以G中至少有 一个度数为1的结点v0,在G中删去v0及其关联的边,便
杨春
Email:yc517922@
2013年7月10日星期三
第10章 树
10.2 无向树
定义10.2.1 连通而不含回路的无向图称为 无向树,简称树。树中度数为1的结点称为树叶; 度数大于1的结点称为分支点或内部结点。常用T 表示树。 不含回路的无向图称为森林。 若图G是森林,则G得到的每个连通分支都是 树。
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证明4)5)
若G不连通,则存在两个结点vi和vj,在vi和vj之间无 通路,此时增加边(vi,vj),不会产生回路,但这与题 设矛盾。由于G无回路,所以删去任一边,图便不连通。
5)6)
由于G是连通的,因此G中任意二结点vi和vj之间都 有通路,于是就有一条基本通路。若此基本通路不唯一, 则G中含有回路,删去回路上的一条边,G仍然是连通的, 这就与题设不符。所以此基本通路是唯一的。
4) 置i=i+1,转2)。
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例5
用克鲁斯克尔算法求下图a中赋权图的最小生 成树。 解 因为图中n=8,所以按算法要执行n-1=7次, 其过程见图b至h。
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w(T)=34
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2.管梅谷算法
弦的集合称为生成树的补。
对连通图G=(n,m),G的生成树T有n个结点, n-1条边,m-n+1条弦。
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例2
在上图中(b)、(c)所示的树T1、T2,它们都是图(a) 的生成树,而图(d)所示的树T3,则不是图(a)的生成树。
对于生成树T1,e1,e2,e3,e4是树枝,而e5,e6,e7是弦, 集合{e5,e6,e7}是T1的补; 对于生成树T2,e1,e2,e6,e7是树枝,而e3,e4,e5是弦, 集合{e3,e4,e5}是T2的补。
6)1)
显然G是连通的。若G中含有回路,则回路上的任意 二结点之间有两条基本通路,这与题设矛盾。因此,G连 通且不含有回路。■
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定理10.2.2
任意非平凡的树T=(n,m)中,至少有两片树叶。
证明因树T是连通的,从而T中各结点的度数均大于等 于1。设T中有k个度数为1的结点(即k片树叶),其余结点 的度数均大于等于2。于是有 2m=deg(v1)+deg(v2)+deg(v3)+……+deg(vn) k+2(n-k)=2n-k。 (其中:v1,v2,v3,……,vn是树T中的n个结点)由于树
一个无向连通图G,如果G是一棵树,则它的生成子 树是唯一的,即是G本身;如果G不是一棵树,那么它的 生成子树就不是唯一的。
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求生成子树的方法
破圈法 每次去掉回路中的一条边,其 去掉的边的总数为m-n+1。 避圈法 每次选取G中一条与已选取的边
不构成回路的边,选取的边的总数为n-1。
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