离散数学图论课件
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离散数学教学课件-第8章 图论
8.1.3 图的同构(了解)
v1
v5
v2
v3 p1
p2
v4
p3
v4
p5
p4
v2
v1
v3
v5
8.1.3 图的同构(了解)
p1
p4
p2
p3
p1 :V1 p2 : V2 p3 :V3 p4 :V4
v2
v3
v4
v1
p2
p3
p4
p1
有向边也存在对应关系
§8.2 通路、回路与连通图
8.2.1通路与回路
P v0 , e1, v1, e2 ,, eq , vq
1
2
4
3
有向图
1
2
1 0 1
A
2
3
0 0
0 1
4 0 0
34
0 0
0
1
0 0
1 0
1)有向图的邻接矩阵一般是不对称的
8.5.1 图的矩阵表示
1
2
4
3
0 1 0 0 A 0 0 0 1
0 1 0 0 0 0 1 0
n
2) d0 (vi ) aik k 1
n
di (vi ) aki k 1
8.1 子图
c b
a
e
d
(1)
c
离散数学——图论PPT课件
第36页/共93页
连通性
• 定义:无向图,若它的任何两结点间均是可达的, 则称图G是连通图;否则为非连通图。
• 定义:有向图,如果忽略图的方向后得到的无向 图是连通的,则称此有向图为连通图。否则为非 连通图。
第37页/共93页
有向连通图
• 定义:设G为有向连通图, • 强连通:G中任何两点都是可达的。 • 单向连通:G中任何两结点间,至少存在一个方向是可达的。 • 弱连通:忽略边的方向后得到的无向图是连通的。
• 目前图论在物理、化学、运筹学、计算机科学、 电子学、信息论、控第制5页论/共9、3页网络理论、社会科学 及经济管理等几乎所有学科领域都有应用。。
• 在计算机科学中计算机科学的核心之一就是算法 的设计与理论分析,而算法是以图论与组合数学 为基础;图论与组合数学关系也非常密切,已正 式成为计算机诸多分支中一种有力的基础工具。
• 把四块陆地用点来表示,桥用点与点连线表示。
第11页/共93页
• 欧拉将问题转化为:任何一点出发,是否存在通 过每条边一次且仅一次又回到出发点的路?欧拉 的结论是不存在这样的路。显然,问题的结果并 不重要,最为重要的是欧拉解决这个问题的中间 步骤,即抽象为图的形式来分析这个问题 。
• 这是一种全新的思考方式,由此欧拉在他的论文 中提出了一个新的数第学12页分/共支93页,即图论,因此,欧 拉也常常被图论学家称为图论之父。
连通性
• 定义:无向图,若它的任何两结点间均是可达的, 则称图G是连通图;否则为非连通图。
• 定义:有向图,如果忽略图的方向后得到的无向 图是连通的,则称此有向图为连通图。否则为非 连通图。
第37页/共93页
有向连通图
• 定义:设G为有向连通图, • 强连通:G中任何两点都是可达的。 • 单向连通:G中任何两结点间,至少存在一个方向是可达的。 • 弱连通:忽略边的方向后得到的无向图是连通的。
• 目前图论在物理、化学、运筹学、计算机科学、 电子学、信息论、控第制5页论/共9、3页网络理论、社会科学 及经济管理等几乎所有学科领域都有应用。。
• 在计算机科学中计算机科学的核心之一就是算法 的设计与理论分析,而算法是以图论与组合数学 为基础;图论与组合数学关系也非常密切,已正 式成为计算机诸多分支中一种有力的基础工具。
• 把四块陆地用点来表示,桥用点与点连线表示。
第11页/共93页
• 欧拉将问题转化为:任何一点出发,是否存在通 过每条边一次且仅一次又回到出发点的路?欧拉 的结论是不存在这样的路。显然,问题的结果并 不重要,最为重要的是欧拉解决这个问题的中间 步骤,即抽象为图的形式来分析这个问题 。
• 这是一种全新的思考方式,由此欧拉在他的论文 中提出了一个新的数第学12页分/共支93页,即图论,因此,欧 拉也常常被图论学家称为图论之父。
离散数学-图论
图论
汉密尔顿路与回路
• 给定一个图G,若存在一条路经过图中的 每个结点一次且仅一次,这条路称为汉 密尔顿路。 • 若存在一条回路,经过图中的每个结点 一次且仅一次(端点除外),这条路称 为汉密尔顿回路。 • 具有汉密尔顿回路的图称为汉密尔顿图。
图论
思考
• 欧拉图与汉密尔顿图的相似与区别 • 汉密尔顿图的判别条件能够有欧拉图那 么漂亮吗?
图论
汉密尔顿路与回路的构造
• 设G是具有n个结点的简单图,如果G中 每一对结点度数之和大于等于n-1,则在 G中存在一条汉密尔顿路。 • 注意:上述条件只是充分的而不是必要 的! • 设G是具有n个结点的简单图,如果G中 每一对结点度数之和大于等于n,则在G 中存在一条汉密尔顿回路。
图论
图的闭包与汉密尔顿图
图论
有向图度数的性质
• 在任何有向图中,所有结点的入度之和 等于所有结点的出度之和,并等于图中 边的个数。 • 孤立结点的入度和出度均为0 • 有向环的对应结点的入度和出度均增加1
图论
无向图的度
• 在无向图G=〈V,E〉中,与结点相关联 的边的个数称为该结点的度数,记作 deg(v)。 • 在无向图G=〈V,E〉中,结点度数的总 和是边数的两倍。 • 在无向图G=〈V,E〉中,度数为奇数的 结点必定是偶数个。
• 设G=〈V,E〉和G‘=〈V’,E‘〉都是图, 且两个图的结点和边分别存在一一对应 关系,且保持相应的关联,则称两个图 同构。 • 两个图同构说明一个图的两种画法。
图论离散数学离散数学第四版清华出版社PPT课件
12/19/2020
3
[定义] 图
V是一个非空有限集,E是V上的一个二元 关 系 , 有 序 对 <V, E> 称 为 有 向 图 (Directed Graph)。可记为D.
若将E中的有序对看成是无序的(即将 e=<a,b> 看 成 e={a,b} 或 (a,b) ) , 则 称 <V,E> 为 无向图(Undirected Graph)。有向图和无向图 统称为图(Graph),记为G 。
12/19/2020
38
1
1
1
0
0
n
• mij 2(j 1,2,...,m),
M(G)
0 10
1 0 0
1 0 0
1 1 0
0
02
i 1
说 明 每 条 边 关 联 两 个 顶点
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)。
1
图(Graph):
《离散数学课件图论》PPT课件
分支的平面图,则nm+r=k+1 k
证明中对各连通分支用欧拉公式,并注意 r ri (k1)
即可.
i1
10
精选PPT
与欧拉公式有关的定理
定理17.10 设G为连通的平面图,且deg(Ri)l, l3,则 m l (n2) l 2
证明:由定理17.4及欧拉公式得
r
2m deR ig )(lrl(2m n)
2. 无限面或外部面——(可用R0表示)——面积无限的面 3. 有限面或内部面(可用R1, R2, …, Rk等表示)——面积
有限的面
4. 面 Ri 的边界——包围Ri的回路组
5. 面 Ri 的次数——Ri边界的长度,用deg(Ri)表示
r1 : 边界: ABCDFDA r2 : 边界: ABCA r3 : 边界: ACDA r0 : 边界: ADA
,m3n6为真. 否则G中含圈,每个面至少由l(l3)条边围成
,又
l 1 2
l 2 l 2
在l=3达到最大值,由定理17.11可知m3n6.
定理17.13 设G为n(n3)阶m条边的极大平面图,则m=3n6. 证明:由定理17.4, 欧拉公式及定理17.7所证。
定理17.14 设G 为简单平面图,则 (G)5. 证明: 阶数 n6,结论为真。 当n7 时,用反证法。否则会 推出2m6n m3n,这与定理17.12矛盾.
离散数学教学图论【共58张PPT】
二、图的矩阵表示
3. 可达矩阵 --- 行和列均为节点的数目;节点和节点之间若至少存在
一条路则为1,不存在路则为0.
4.布尔矩阵 --- 由可达距阵转变,把非0的数值均改为1即可. • 代价矩阵
--- 若邻接距阵元素为1的以权值表示,距阵元素为0的则以 ∞表示.
三、生成树、最短路径和关键路径
• 生成树定义
1、深度优先遍历 2、广度优先遍历
• 最小生成树
构造最小生成树的三种方法: 1、Kruskal算法
2、管梅谷算法 3、Prim算法
第四节 欧拉图和哈密顿图
• 欧拉图的由来: 哥尼斯堡七桥问题—哥尼斯堡城市有一条 横贯全城的普雷格尔河,河中有两个小岛 ,城的各部分用七座桥连接,每逢假日, 城中居民进行环城逛游,这样就产生了一 个问题,能不能设计一次遍游,使得从某 地出发对每座跨河桥只走一次,而在遍历 了七桥之后却又能回到原地。
二、图的矩阵表示
2. 邻接矩阵
• 无向图的邻接矩阵
----- 行和列均为节点的数目;是个对称距阵,行之和等于列之和, 均等于该顶点的度;主对角线都为0,除非有环才为1;边的数目 m为1的数目总和的一半.
• 有向图的邻接矩阵
----- 行和列均为节点的数目;不是对称距阵,行之和等于该顶点的出度,列 之和等于该顶点的入度;主对角线都为0,除非有环才为1;边的数目m为 非0的数目的总和.
离散数学I(2)-图论
ad b cf
K2,3
40
子图
梦想不会辜负每一个努力的人
定义 (P116定义7.11)设G=<V,E>,G=<V ,E>为两个图(同为无向图或同为有向图), 若V V且 E E,则称G是G的子图,G为G 的母图, 记作G G。
若V =V,则称G 为G的生成子图。
41
子图
梦想不会辜负每一个努力的人
点a
a
e1
e2
b
c
b
c
12
邻域
梦想不会辜负每一个努力的人
设无向图G=<V,E>,v∈V,
称{u|u∈V∧(u,v)∈E∧u≠v}为v的邻域, 记做NG(v)或N(v)。
a
b
c
N(a)={b,c}
13
邻域
梦想不会辜负每一个努力的人
设有向图D=<V,E>,v∈V,
称{u|u∈V∧<v,u>∈E∧u≠v}为v的后继元集, 记做Г+D(v)。 称{u|u∈V∧<u,v>∈E∧u≠v}为v的先驱元集, 记做Г-D(v)。 称Г+D(v)∪Г-D(v)为v的邻域,记做ND(v)。
定义 (P114定义7.10)设G=<V,E>为一个无向图, 若能将V划分成V1和V2(V1∪V2=V,V1∩V2= ),使得G中的每条边的两个端点都是一个 属 于 V1, 另 一 个 属 于 V2, 则 称 G 为 二 部 图 (或称二分图,偶图等),称V1和V2为互补 顶点子集。
K2,3
40
子图
梦想不会辜负每一个努力的人
定义 (P116定义7.11)设G=<V,E>,G=<V ,E>为两个图(同为无向图或同为有向图), 若V V且 E E,则称G是G的子图,G为G 的母图, 记作G G。
若V =V,则称G 为G的生成子图。
41
子图
梦想不会辜负每一个努力的人
点a
a
e1
e2
b
c
b
c
12
邻域
梦想不会辜负每一个努力的人
设无向图G=<V,E>,v∈V,
称{u|u∈V∧(u,v)∈E∧u≠v}为v的邻域, 记做NG(v)或N(v)。
a
b
c
N(a)={b,c}
13
邻域
梦想不会辜负每一个努力的人
设有向图D=<V,E>,v∈V,
称{u|u∈V∧<v,u>∈E∧u≠v}为v的后继元集, 记做Г+D(v)。 称{u|u∈V∧<u,v>∈E∧u≠v}为v的先驱元集, 记做Г-D(v)。 称Г+D(v)∪Г-D(v)为v的邻域,记做ND(v)。
定义 (P114定义7.10)设G=<V,E>为一个无向图, 若能将V划分成V1和V2(V1∪V2=V,V1∩V2= ),使得G中的每条边的两个端点都是一个 属 于 V1, 另 一 个 属 于 V2, 则 称 G 为 二 部 图 (或称二分图,偶图等),称V1和V2为互补 顶点子集。
离散数学PPT【共34张PPT】
11
最大匹配判别定理
定理18.4 M为G中最大匹配当且仅当G中不含M的可增广交错路 径.
证明线索: 必要性. 若含可增广交错路径,可生成比M更大的匹配. 充分性. 设M和M1分别为不含可增广路径的匹配和最大匹 配,只要证明 |M|=|M1| 即可. 由必要性知,M1也不含可增广 交错路径. 设H = G[M1M],若H=,M=M1,结论为真. 否 则H. 此时,H中的交错圈(若存在),其上M与M1的边 数相等,且所有交错路径上,M与M1中的边数也相等(因 为M与M1均无可增广路径).
只需证V*的真子集不是支配集.
彼得松图如下图所示:
定理18.6 设二部图G=<V ,V ,E>中,V 中每个顶点至少关联 深刻理解与支配集、点覆盖集、边覆盖集、点独立集、边独立集(匹配)、点着色、边着色、面着色、色数等概念
最小支配集为极小支配集,但反之不真. 彼得松图如下图所示:
12
1
t (t1)条边,而V 中每个顶点至多关联 t 条边,则G 中存在V 配,只要证明 |M|=|M1| 即可.
13
Hall定理
定理18.5 (Hall定理)设二部图G=<V1,V2,E>中,|V1||V2|. G
中存在从V1到V2的完备匹配当且仅当V1中任意k(k=1,2,…,|V1|)
个顶点至少与V 中的k个顶点相邻. 2 (3) G的边色数 (G)——最少用k种颜色给G的边着色
最大匹配判别定理
定理18.4 M为G中最大匹配当且仅当G中不含M的可增广交错路 径.
证明线索: 必要性. 若含可增广交错路径,可生成比M更大的匹配. 充分性. 设M和M1分别为不含可增广路径的匹配和最大匹 配,只要证明 |M|=|M1| 即可. 由必要性知,M1也不含可增广 交错路径. 设H = G[M1M],若H=,M=M1,结论为真. 否 则H. 此时,H中的交错圈(若存在),其上M与M1的边 数相等,且所有交错路径上,M与M1中的边数也相等(因 为M与M1均无可增广路径).
只需证V*的真子集不是支配集.
彼得松图如下图所示:
定理18.6 设二部图G=<V ,V ,E>中,V 中每个顶点至少关联 深刻理解与支配集、点覆盖集、边覆盖集、点独立集、边独立集(匹配)、点着色、边着色、面着色、色数等概念
最小支配集为极小支配集,但反之不真. 彼得松图如下图所示:
12
1
t (t1)条边,而V 中每个顶点至多关联 t 条边,则G 中存在V 配,只要证明 |M|=|M1| 即可.
13
Hall定理
定理18.5 (Hall定理)设二部图G=<V1,V2,E>中,|V1||V2|. G
中存在从V1到V2的完备匹配当且仅当V1中任意k(k=1,2,…,|V1|)
个顶点至少与V 中的k个顶点相邻. 2 (3) G的边色数 (G)——最少用k种颜色给G的边着色
离散数学-第七章-图论
v1
有多少顶结条点边度?之和为810
e5
e1
e3 e4
v2 e2
v3
v4
定理1.1 设G=<V,E>为无向图, |V(G)|= n, |E(G)|=m,则
n
握手定理 deg(vi) 2m
第
i 1
即使出现多重边和环,这
七
个式子仍然成立
章
图
论
4/24/2020 2:55 PM
16
离
n=4
散
m=5
数
数 学
(结点上的环关联次数为2)
设D=<V,E>为有向图,以结点v(vV)作为始
点的边数称为v的出度,记作deg+(v);以v作为终
点的边数称为v的入度,记作deg-(v)
称deg+(v)+deg-(v)为v的度数,记作deg(v)
e1
v1
v2
第
e5
e3
e2
七
e4
v1 e1
e5
e3 e4
v4 e2
v3
散 数 学
结点之间都有边,则称G为n阶无向完全图, 简称n阶完全图,记作Kn (n≥1)
k1
k2
第 七 章
图 论
k4
4/24/2020 2:55 PM
a
k3
离散的课件 第四篇 图论
那么, vu1u2…um-1是从v到um-1的最短通路。
可用反证法证明
若不然,设P: vv1v2…um-1是从v到um-1的最短通路,
(异于 vu1u2…um-1,且 W(P)<W( vu1u2…um-1 ))
显然, P 接上<um-1,um>后所成的通路, S:vv1v2…um-1 um 是异于 vu1u2…um-1um的、从v到um的 另一条通路,且
称为G的无向边,简称边。
说明:元素可以重复出现的集合叫多重集。
3.有向图
有向图是一个有序偶<V,E>,记成D= <V,E>,
其中 V是非空有限集合,称为顶点集,其元素称为D的
顶点或结点。
(2)E是笛卡儿积V×V的有穷多重子集,称为边集,其
元素称为D的有向边,简称边(或弧)
4.图的表示 无向图和有向图也可用图形来表示,用小圆圈(或实 心点)表示顶点,用顶点之间的连线表示无向边,用有 方向的连线表示有向边。
以v为起点的有向边数称为v的出度,记做 d+(v).
以v为终点的有向边数称为v的入度,记做 d-(v).
V的出度和入度之和称为v的度数,记做d(v)
2.最大度和最小度 在图G中,称 △(G) = max{d(v)|v∈V(G)} 和δ(G) = min{d(v)|v∈V(G)},分别为G的最大度
离散数学图论
本路径。 当0=l时, 称为回路。 若回路中所有的边互不相同,则称此回路为简单回路。
通过各顶点不超过一次的回路为基本回路。
路径长度
定义2 路径P中所含边的条数称为路径P的长度。 长度为0的路径就是单独的点。
定理: 在一个具有n个顶点的简单图中,如果存在v1到v2的路 径,则存在从v1到v2的长度不大于n-1的基本路径。
求加权图中的最短路径问题
定 义 7 设 图 G=<V,E,> 。 若 W:ER, 则 称 <G,W>为加权图。若e∈E,称W(e)为边e的加权长 度。
路径中所有边的加权长度之和称为该路径的加权长度。 从顶点v到顶点s的路径中加权长度最小者称为从v到s的最
短路径。最短路径的加权长度为从v到s的加权距离。 若从v不可达s,则称它们的加权距离为
如果从v1到v2的路径P不是基本路径,即表示里边有重复 的点,那么删去P中所有的回路,直到没有重复点为止,即 变为基本路径。而每个点至多在这基本路径中出现一次。所 以这基本路径的长度至多为n-1.
设vi,vj是两个不同顶点,若存在从vi到vj的路径,则称vi,vj 是连接的,称连接的所有路径中长度最小者为vi,vj的最短 路径,最短路径的长度称为vi,vj之间的距离,记为d(vi,vj), 若不存在连接的路径时, 定义d(vi,vj)=
P3 据有r2且请求资源r3,P4据有资源r3且请求资源r1和r4
通过各顶点不超过一次的回路为基本回路。
路径长度
定义2 路径P中所含边的条数称为路径P的长度。 长度为0的路径就是单独的点。
定理: 在一个具有n个顶点的简单图中,如果存在v1到v2的路 径,则存在从v1到v2的长度不大于n-1的基本路径。
求加权图中的最短路径问题
定 义 7 设 图 G=<V,E,> 。 若 W:ER, 则 称 <G,W>为加权图。若e∈E,称W(e)为边e的加权长 度。
路径中所有边的加权长度之和称为该路径的加权长度。 从顶点v到顶点s的路径中加权长度最小者称为从v到s的最
短路径。最短路径的加权长度为从v到s的加权距离。 若从v不可达s,则称它们的加权距离为
如果从v1到v2的路径P不是基本路径,即表示里边有重复 的点,那么删去P中所有的回路,直到没有重复点为止,即 变为基本路径。而每个点至多在这基本路径中出现一次。所 以这基本路径的长度至多为n-1.
设vi,vj是两个不同顶点,若存在从vi到vj的路径,则称vi,vj 是连接的,称连接的所有路径中长度最小者为vi,vj的最短 路径,最短路径的长度称为vi,vj之间的距离,记为d(vi,vj), 若不存在连接的路径时, 定义d(vi,vj)=
P3 据有r2且请求资源r3,P4据有资源r3且请求资源r1和r4
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离散数学
14
例:
例:在下图中,给出了图G以及它的真子图G’和生成子图 G’’。G’是结点集{v1,v2,v4,v5,v6}的导出子图。
离散数学
15
五、补图
定义 设G=<V,E>为具有n个结点的简单图,从完 全图Kn中删去G中的所有的边而得到的图称为G的 补图(或G的补),记为G 。
定义 G=<V,E>是图,G’=<V’,Ε’>是 G的子图,E”=E-E’,V” 是E”中边所 关联的所有顶点集合,则G”=<V”,E”>称 为G’关于G的相对补图。
一、图的术语
定义 一个图是一个三元组<V(G),E(G),φG>,简记为G=<V,E>, 其中:
1) V={v1,v2,v3,…,vn}是一个非空集合,vi(i=1,2,3,…,n)称为结 点,简称点,V为结点集;
2) E = {e1,e2,e3,…,em} 是 一 个 有 限 集 , ei(i = 1,2,3,…,m) 称 为 边,E为边集,E中的每个元素都有V中的结点对(有序偶 或无序偶)与之对应。
有: deg(v) deg(v) deg(v) 2m。
vV
vV1
vV2
由于上式中的2m和偶度数结点度数之和均为偶数,因而
奇数的结点个数也为偶数。于是|V1|为偶数(因为V1中的 结点v之deg(v)都为奇数),即奇度数的结点个数为偶数。
离散数学
11
三、完全图
定义 在图G=<V,E>中,若所有结点的度数均有相 同度数d,则称此图为d次正则图。
终点的几条边,则这几条边称为平行边,在无向图中,两个
结点间(包括结点自身间)若有几条边,则这几条边称为平行 边,两结点vi,vj间相互平行的边的条数称为边(vi,vj)或<vi, vj>的重数; 14) 含有平行边的图称为多重图。非多重图称为线图;无自回路 的线图称为简单图。
15) 赋权图G是一个三元组<V,E,g>或四元组<V,E,f,g>,其中,V 是结点集合,E是边的集合,g是从E到非负实数集合的函数。
vV
vV
vV
离散数学
10
定理
定理 在图G=<V,E>中,其V={v1,v2,v3,…,vn},E= {e1,e2,……,em},度数为奇数的结点个数为偶数。
证明 V1={v|vV且deg(v)=奇数},V2={v|vV且 deg(v)=偶数}。显然,V1∩V2=Φ,且V1∪V2=V,于是
4) 关联于同一个结点的两条边称为邻接边; 5) 图中关联同一个结点的边称为自回路(或环); 6) 图中不与任何结点相邻接的结点称为孤立结点; 7) 仅由孤立结点组成的图称为零图; 8) 仅含一个结点的零图称为平凡图;
离散数学
2
续:
9) 含有n个结点、m条边的图称为(n,m)图; 10) 每条边都是无向边的图称为无向图; 11) 每条边都是有向边的图称为有向图; 12) 有些边是无向边,而另一些是有向边的图称为混合图。 13) 在有向图中,两个结点间(包括结点自身间)若有同始点和同
定义 在有向图G=<V,E>中,以结点v(vV)为始点引出的 边的条数,称为该结点的引出度数,简称出度,记为deg+(v); 以结点v(vV)为终点引入的边的条数,称为该结点的引 入度数,简称入度,记为deg-(v);而结点的出度和入度之 和称为该结点的度数,记为deg(v),即 deg(v)=deg+(v)+deg-(v);
定义 一个(n,m)(n2)的简单无向图,若它 为n-1次正则图,则称该(n,m)图为无向简单 完全图,简称完全图,记为Kn。
有向完全图
定理 设无向完全图G有n个顶点,则G有n(n-1)/2条边。
离散数学
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例:
例:如图 (a)、(b)、(c)、(d)所示,它们分别是无向的简 单完全图K3,K4,K5和有向的简单完全图K3。
δ(G)最小度,Δ(G)最大度
定义 在图G=<V,E>中,对任意结点vV,若度数deg(v)为
奇数,则称此结点为奇度数结点,若度数deg(v)为偶数,
则称此结点为偶度数结点。
离散数学
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例:
例: deg(v1)=3,deg+(v1)=2,deg-(v1)=1; deg(v2)=3,deg+(v2)=2,deg-(v2)=1; deg(v3)=5,deg+(v3)=2,deg-(v3)=3; deg(v4)=deg+(v4)=deg-(v4)=0; deg(v5)=1,deg+(v5)=0,deg-(v5)=1;
离散数学
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定理
1.在无向图G=<V,E>中,所有结点的度数的总和等于
边数的两倍,即:
deg(v) 2m;
2. 在有向图G=<V,E>中v,V所有结点的出度之和等于所
有结点的入度之和,所有结点的度数的总和等于边数
的两倍,即:
deg (v) deg (v) m,
vV
vV
deg(v) deg (v) deg (v) 2m。
离Baidu Nhomakorabea数学
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四、子图
定义 设有图G=<V,E>和图G1=<V1,E1>,若G和 G1满足:
若V1V,E1E,则称G1是G的子图,记为G1G; 若G1G,且G1G(即V1V或E1E),则称G1是G的真
子图,记为G1G;
定义 若V1=V,E1E,则称G1是G的生成子图;
定义 若V2V,V2Φ,以V2为结点集,以两个端点均 在V2中的边的全体为边集的G的子图称为V2导出的 子图,简称G的导出子图。
离散数学
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图的术语
1) 若边e与结点无序偶(u,v)相对应,则称边e为无向边,记为 e=(u,v),这时称u,v是边e的两个端点;
2) 若边e与结点有序偶<u,v>相对应,则称边e为有向边(或
弧),记为e=<u,v>,这时称u是边e的始点(或弧尾),v是 边e的终点(或弧头),统称为e的端点;
3) 在一个图中,关联结点vi和vj的边e,无论是有向的还是无 向的,均称边e与结点vi和vj相关联,而vi和vj称为邻接点, 否则称为不邻接的;
离散数学
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例: (a)
例: (b)
(c)
(d)
离散数学
4
例:
例:
(e)
(f)
(g)
(h)
离散数学
5
例:
(i)
例: (j)
(k)
(l)
离散数学
6
例:
(m)
例: (n)
(o)
(p)
离散数学
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二、度数
定义 在无向图G=<V,E>中,与结点v(vV)关联的边的条 数,称为该结点的度数,记为deg(v);