割点、割边和连通度

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连通图的割点、割边(桥)、块、缩点,有向图的强连通分量

连通图的割点、割边(桥)、块、缩点,有向图的强连通分量

连通图的割点、割边(桥)、块、缩点,有向图的强连通分量一、基本概念无向图割点:删掉它之后(删掉所有跟它相连的边),图必然会分裂成两个或两个以上的子图。

块:没有割点的连通子图割边:删掉一条边后,图必然会分裂成两个或两个以上的子图,又称桥。

缩点:把没有割边的连通子图缩为一个点,此时满足任意两点间都有两条路径相互可达。

求块跟求缩点非常相似,很容易搞混,但本质上完全不同。

割点可以存在多个块中(假如存在k个块中),最终该点与其他点形成k个块,对无割边的连通子图进行缩点后(假设为k个),新图便变为一棵k个点由k-1条割边连接成的树,倘若其中有一条边不是割边,则它必可与其他割边形成一个环,而能继续进行缩点。

有割点的图不一定有割边,如:3是割点,分别与(1,2)和(4,5)形成两个无割点的块有割边的图也不定有割点,如:w(1,2)为割边,有向图强连通分量:有向图中任意两点相互可达的连通子图,其实也相当于无向图中的缩点二、算法无向图借助两个辅助数组dfn[],low[]进行DFS便可找到无向图的割点和割边,用一个栈st[]维护记录块和“缩点”后连通子图中所有的点。

dfn[i]表示DFS过程中到达点i的时间,low[i]表示能通过其他边回到其祖先的最早时间。

low[i]=min(low[i],dfn[son[i]])设 v,u之间有边w(v,u),从v->u:如果low[u]>=dfn[v],说明v的儿子u不能通过其他边到达v的祖先,此时如果拿掉v,则必定把v的祖先和v的儿子u,及它的子孙分开,于是v便是一个割点,v和它的子孙形成一个块。

如果low[u]>dfn[v]时,则说明u不仅不能到达v的祖先,连v也不能通过另外一条边直接到达,从而它们之间的边w(v,u)便是割边,求割边的时候有一个重边的问题要视情况处理,如果v,u之间有两条无向边,需要仍视为割边的话,则在DFS的时候加一个变量记录它的父亲,下一步遇到父结点时不扩展回去,从而第二条无向重边不会被遍历而导致low[u]==dfn[v] ,而在另外一些问题中,比如电线连接两台设备A,B 如果它们之间有两根电线,则应该视为是双连通的,因为任何一条电线出问题都不会破坏A和B之间的连通性,这个时候,我们可以用一个used[]数组标记边的id,DFS时会把一条无向边拆成两条有向边进行遍历,但我们给它们俩同一个id号,在开始遍历v->u前检查它的id是否在上一次u->v 时被标记,这样如果两点之间有多条边时,每次遍历都只标记其中一条,还可以通过其他边回去,形成第二条新的路求割点的时候,维护一个栈st 每遍历到一个顶点v则把它放进去,对它的子孙u如果dfn[u]为0,则表示还没有遍历到则先DFS(u),之后再判断low[u]和dfn[v],如果low[u]>=dfn[v],则把栈中从栈顶到v这一系列元素弹出,这些点与v 形成一个块,如果u的子孙x也是一个割点,这样做会不会错把它们和v,u放在一起形成一个块呢,这种情况是不会发生的,如果发现x是一个割点,则DFS 到x那一步后栈早就把属于x的子孙弹出来了,而只剩下v,u的子孙,它们之间不存在割点,否则在回溯到v之前也早就提前出栈了!画一个图照着代码模拟一下可以方便理解。

4.1.4 割和环

4.1.4 割和环
其中,b-图边数;qi—区域i。
qi G



定理1:任何一个平面图都包括一个或多个内区域和一个
外区域。
定理2:对于有 n 个顶点,b 条边和q 个区域(包括外区
域)的连通平面图,都满足欧拉公式:即 n −b + q = 2。
推论2:一个节点数为n(n≥3), 且不含并联边和自回路的
平面图,其边数b的上限是3n-6。即:b≤3n-6;




这个定理描述了最短主树的特征。 最短主树是一个网G中主树节点之间路径总和最小问题; 寻找最短主树的问题可分为无限制条件的Prim和Kruska算 法;有限制条件的穷举法、调整法(厄斯威廉E-W)算法 等。 (1) 无限制条件的情况 从图中选取一定数量的边,使其组成一主树,要求该主树 各条树枝之和最小。选择树枝时,对树枝的选取无限制条 件;但是选取的各边,一定是组成主树。先介绍顺序取端 的普列姆(Prim)算法,简称P算法。 基本思想:从图的某一端开始,依次向目的地址方向的端 搜索,只要是选择最短路径的下一端即可,(条件:在不 形成环的情况下),最后形成主树。其步骤如下: P0:起始:置邻接阵为全零阵(假设主树尚未连接,各元 素定为0);任取一端vj1,组成第一个子图:G1={vj1} 第一个子图含一个端;比较:G1到G中除G1外各端,即 (G- G1)中各边的长度,取其中的最小值;



一、关联矩阵
1. 节点–边关联矩阵(Aa) , 又称关联矩阵或完备关联矩阵 定义:用矩阵来表示图的节点与边关联关系。 A0 | aij |nb 对无向图来 1 若e j与vi关联 aij 0 若e j与vi不关联 对有向图,


1 若e j与vi的射出边(流出vi) aij -1 若e j与vi的射入边(流入vi) 0 若e j与vi不关联

图的连通性和性质

图的连通性和性质
图的连通性和性质
1
主要内容 图的连通性刻画 一、割边、割点和块 二、图的连通度与敏格尔定理 三、图的宽直径简介
教学时数
安排6学时讲授本章内容
2
本次课主要内容
割边、割点和块 (一)、割边及其性质 (二)、割点及其性质 (三)、块及其性质
3
研究图的连通性的意义
研究图的连通性,主要研究图的连通程度的刻画, 其意义是:
证明:可以假设G连通。 “必要性” 若不然。设 e 在图G的某圈 C 中,且令e = u v.
考虑P = C- e,则P是一条u v路。下面证明G-e连通。
对任意 x, y V(G-e) 由于G连通,所以存在x ---y路
有e,则可选 择路:x ---u P v --- y,说明x与y在G-e里也连通。所以,若 边e在G的某圈中,则G-e连通。
但这与e是G的割边矛盾!
6
“充分性”
如果e不是G的割边,则G-e连通,于是在G-e中存在 一条u --- v 路,显然:该路并上边e得到G中一个包含边 e的圈,矛盾。
推论1 e为连通图G的一条边,如果e含于G的某圈中, 则G-e连通。
证明:若不然,G-e不连通,于是e是割边。由定理1, e不在G的任意圈中,矛盾!
“充分性” 由割点定义结论显然。 定理7 v是树T的顶点,则v是割点,当且仅当v是树的 分支点。 证明:“必要性”
若不然,有deg(v)=1,即v是树叶,显然不能是割点。 “充分性”
设v是分支点,则deg(v)>1.于是设x与y是v的邻点,由 树的性质,只有唯一路连接x与y,所以G-v分离x与y .即 v为割点。
概率性参数主要考虑网络中处理器与信关以随机的、 彼此独立的按某种确定性概率损坏的情况下,网络的可 靠性度量,常称为网络拓扑的“可靠性度量”。

连通分支等概念深刻理解无向图的点割集和边割集

连通分支等概念深刻理解无向图的点割集和边割集
2
证:(反证法)设结论不成立,即存在
v V , (G-v) 1 d(v)
2
因为G是连通的,所以G-v的每个分支都至少有
一个点与v相邻接,而且存在一个分支,其与v相邻接
的点w只有一条边与v相连(因为如每个分支中有二个
以上的点与v相连,则 d(v) 2(G-v) d(v) ,出现矛
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5. 深刻理解无向图的连通性,连通分支等概念 6. 深刻理解无向图的点割集和边割集、点连通
度、边连通度等概念及其之间的关系,并能 熟练地求出给定的较为简单的图的点割集和 边割集、点连通度与边连通度 7. 深刻理解有向图连通性的概念及其分类,掌 握判断有向连通图类型的方法 8. 深刻理解有向图的邻接矩阵、可达矩阵的基 本概念
25
………
w
………
v
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30、解:
v1 e1 v2
e2
v3
e7
e3 e5
e6 v5
e4
v4
e8
v6
e9
e11
e12
e10
v7
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
0 1 1 0 0
0
0

0 0 0 1 0 0 0

A

0 1

0 011 0101

m

n(n 1 ) 2

C
2 n
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4、证:
由欧拉定理,2m d(v)
vG
d(v)
vG vG

第3章 连通度问题

第3章 连通度问题
证明:⇒ :当ν ≤ 2时,显然成立。当ν ≥ 3时,将G的 任二边e1 和e2 分别用新顶点v1 和v2 加以剖分,得 新图G’ 。它仍是块,因此为2-连通的。由推论3.2.1 知,v1 与v2 共圈。从而e1 与e2共圈。 ⇐ :由条件,易见 G无环、连通。只要再证G也不 会有割点即可:假设G中有割点u 。由割点定义知, 存在E(G)的一个2-划分(E1 ,E2 )使边导出子图 G[E1]与G[E2]恰只有一公共顶点u 。由边导出子图 定义知,E1 和E2 中一定各存在一边 e1 =ux 和e2 =uy,它们都以u为其端点。但G-u中无(x,y)路,从 而,易见, e1 和e2不能共圈,矛盾。
推论3.2.1 当ν ≥ 3时,图G为2-连通的⇔G的任 连通的⇔ 的任 推论 时 为 连通的 二顶点共圈。 二顶点共圈。
证明:由定理3.2 ,显然。
称边e被剖分 ⇔ 用连接e的两端点的长2为 的新路去替换e。 容易验证,当ν ≥ 3时,块的一些边被剖分后 仍然保持是块。
推论3.2.2 设ν ≥ 3,则G为块 ⇔ G连通且其任 推论 , 为块 连通且其任 二边共圈。 二边共圈。
称G中极大不含割点的连通子图为G的块。 当一个图G有割点时,我们可沿G的割点将G 逐步划分为一些G的块。因此一个图是它的 块的边不重并。例如
划分 ⇒ G的块
图G
性质
(1) G的两个块之间至多有一公共顶点,它一定是G 的割点。 (2) G的任一割点至少是G的两个块的公共顶点。 (3) 含割点的连通图G中,至少有两个G的块每个恰 含G的一个割点,称之为endblock。 (4) G是它的块的边不重并。 (5)* 任一图 G中,易证,边之间的共圈关系是边集 合上的一个等价关系。它将E(G)划分为一些等价类 (E1 ,E2 ,...,Eq ),而每个 G[Ei ]都是G的块(其中q为 G的块数)。

算法学习:图论之图的割点,桥,双连通分支

算法学习:图论之图的割点,桥,双连通分支

图的割点、桥与双连通分支[点连通度与边连通度]在一个无向连通图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合,以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割点集合。

一个图的点连通度的定义为,最小割点集合中的顶点数。

类似的,如果有一个边集合,删除这个边集合以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割边集合。

一个图的边连通度的定义为,最小割边集合中的边数。

注:以上定义的意思是,即有可能删除两个或两个以上点的时候才能形成多个连通块![双连通图、割点与桥]如果一个无向连通图的点连通度大于1,则称该图是点双连通的(point biconnected),简称双连通或重连通。

一个图有割点,当且仅当这个图的点连通度为1,则割点集合的唯一元素被称为割点(cut point),又叫关节点(articulation point)。

如果一个无向连通图的边连通度大于1,则称该图是边双连通的(edge biconnected),简称双连通或重连通。

一个图有桥,当且仅当这个图的边连通度为1,则割边集合的唯一元素被称为桥(bridge),又叫关节边(articulation edge)。

可以看出,点双连通与边双连通都可以简称为双连通,它们之间是有着某种联系的,下文中提到的双连通,均既可指点双连通,又可指边双连通。

[双连通分支]在图G的所有子图G’中,如果G’是双连通的,则称G’为双连通子图。

如果一个双连通子图G’它不是任何一个双连通子图的真子集,则G’为极大双连通子图。

双连通分支(biconnected component),或重连通分支,就是图的极大双连通子图。

特殊的,点双连通分支又叫做块。

[求割点与桥]该算法是R.Tarjan发明的。

对图深度优先搜索,定义DFS(u)为u在搜索树(以下简称为树)中被遍历到的次序号。

定义Low(u)为u或u的子树中能通过非父子边追溯到的最早的节点,即DFS序号最小的节点。

一棵生成树的基本回路系统

一棵生成树的基本回路系统

一棵生成树的基本回路系统1.引言1.1 概述在计算机科学领域,生成树和回路系统是图论中的两个重要概念。

生成树是一个无向图的子图,它包含了原图的所有顶点,并且是一个连通图,即任意两个顶点之间都存在唯一的路径。

回路系统是图中由一些边和顶点构成的闭合路径的集合,每个闭合路径中的顶点和边都具有特定的关联性。

生成树和回路系统在实际问题的建模和求解中发挥着重要作用。

生成树可以用来描述一些优化问题,例如最小生成树问题,该问题的解决方法可以用来确定一个连通图的子图,使得这个子图的所有边的权重之和最小。

回路系统则常常出现在电路分析和网络规划中,用于描述电路中的闭合路径和网络中的环路。

本文将着重讨论生成树和回路系统的基本概念、定义和特性,探究它们之间的关系,并深入探讨它们在实际应用中的意义和应用领域。

接下来的章节将依次介绍生成树的基本概念和回路系统的定义与特性,以及它们在图论和实际问题中的应用。

通过对这些内容的研究和探讨,读者将能够更好地理解生成树和回路系统的内涵,进而应用于更广泛的领域中。

总之,生成树和回路系统作为图论中的核心概念,对于解决实际问题和优化分析具有重要意义。

本文将通过深入探讨它们的基本概念和特性,帮助读者更好地理解和应用这些概念,并展示它们在不同领域中的广泛应用。

文章结构部分的内容应该包括对整篇文章的组织和章节安排的介绍。

在本篇文章中,我们将按照以下结构来组织内容:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 生成树的基本概念2.2 回路系统的定义和特性3. 结论3.1 生成树和回路系统的关系3.2 应用领域和意义在引言部分,我们将首先对整篇文章进行一个简要的概述,介绍生成树和回路系统的基本概念,并明确文章的目的。

接下来,在正文部分,我们将详细讨论生成树的基本概念,包括什么是生成树以及它的特性。

然后,我们将介绍回路系统的定义和特性,探讨回路系统在图论中的重要性以及和生成树的关系。

图论讲义第2章-连通性

图论讲义第2章-连通性

第二章 图的连通性在第一章中已经定义连通图是任二顶点间都有路相连的图。

对于连通图,其连通的程度也有高有低。

例如,下列三个图都是连通图。

对于图G 1,删除一条边或一个顶点便可使其变得不连通;而对于图G 2,至少需要删除两条边才能使其不连通,也可以删除一个顶点使其不连通;对于图G 3,要破坏其连通性,则至少需要删除三条边或三个顶点。

本章主要讨论如何通过图的顶点集、边集和不交的路集合的结构性质来获知图的连通性程度。

通过研究割边和割点来刻画1连通图的特性;定义连通度和边连通度来度量连通图连通程度的高低;通过不交路结构和元素的共圈性质来反映图的2连通和k 连通性。

§2.1 割点和割边定义2.1.1 设)(G V v ∈,如果)()(G w v G w >−,则称v 为G 的一个割点。

(注:该定义与某些著作中的定义有所不同,主要是在环边的顶点是否算作割点上有区别)。

例如,下图中u , v 两点是其割点。

定理2.1.1 如果点v 是简单图G 的一个割点,则边集E (G)可划分为两个非空子集1E 和2E ,使得][1E G 和][2E G 恰好有一个公共顶点v 。

证明留作习题。

推论2.1.1 对连通图G ,顶点v 是G 的割点当且仅当v G −不连通。

定理2.1.2 设v 是树T 的顶点,则v 是T 的割点当且仅当1)(>v d 。

证明:必要性:设v 是T 的割点,下面用反证法证明1)(>v d 。

若0)(=v d ,则1K T ≅,显然v 不是割点。

若1)(=v d ,则v T −是有1)(−−v T ν条边的无圈图,故是树。

从而)(1)(T w v T w ==−。

因此v 不是割点。

以上均与条件矛盾。

充分性:设1)(>v d ,则v 至少有两个邻点u ,w 。

路uvw 是T 中一条),(w u 路。

因T 是树,uvw 是T 中唯一的),(w u 路,从而)(1)(T w v T w =>−。

图论+第3章+图的连通性

图论+第3章+图的连通性

直观上看,右边的比左边的图连通“程度”
要好。
(点)连通度
图的(点)连通度我们常常省略“点”字称连
通度。 树是具有最小连通度的图。 若κ (G ) ≥ k ,则称G是k-连通的。 若G是平凡图或非连通图,则κ (G ) = 0 。 所有非平凡连通图都是1连通的。
边连通度
边连通度λ (G )=min{ S | S是G的边割集} 完全图的边连通度定义为 λ ( K v ) = v − 1。 空图的边连通度定义为0。 边连通度λ (G ) 有时又记作 κ ′(G ) 。
2-连通图的性质
定理 3.2.4:若G是 p ≥ 3的2-连通图,则G的
任意两条边都在同一个圈上。
证明:(板书)
2-连通图的性质
对于一个无环且无孤立点的图G,下面的条
件是等价的:
(1)图是不可分的; (2)图是2-连通的; (3)过任意两个顶点总有一个圈; (4)过任意两条边总有一个圈。
不可分图
没有割点的非平凡的连通图称为不可分图 (non separable graph)。
定理3.1.5 不可分图的任一边至少在一个圈中。 证明:设e是不可分图G的任意边,e=(x,y),x和y都 不是割点,所以图G-e是连通的,故G-e必有一条(x,y) 道路P。于是P+e就是构成G中的一个圈。
e相连接。于是u和v在G-e中成为连通的。故矛盾。
(2)假设e=(x,y)不是割边,那么G-e和G的分支数
相同。由于G中存在一条(x,y)道路,所以x和y均 在G的同一分支。于是x和y在G-e的同一分支中, 故在G-e中存在一条(x,y)道路P,这样边e就在G的 圈P+e中。
割点定理(1)
定理3.1.2 当且仅当在G中存在与顶点v 不同

图论 第3章

图论 第3章

y
e1
u
v e2
x
y
充分性 设e = uv,若e不是G的割边,则G-e仍连通,从 而在G-e中存在(u, v) 路P,这样P+e便是G中含e的圈,这与 假设“e不在G的任何圈中矛盾”。所以e是G的割边。 推论 设e是连通图G的任意一条边,若e含在G的某圈中, 则G-e仍连通。 定义2 图G = (V, E) 的顶点v 称为割点,如果 E 可划分为 两个非空子集 E1 和 E2,使得G[E1] 和 G[E2] 恰有一个公 共顶点v。 例 图3-2中,点u1, u2, u3和 u4是割点,其余点均不为割点。
V2
v
V1
证明 必要性 因v是G的割点,故G-v至少含两个连通分 支,设V1是其中一个连通分支的顶点集,V2为其余分支 的顶点集。对x∈V1,y∈V2,因在G-v中x与y不连通, 而在G中x与y连通(因 G连通)所以v在每一条 (x, y) 路 上。 充分性 取x∈V1,y∈V2,由假设G中所有 (x, y) 路均 含点v,从而在G-v中不存在从x到y的路,这表明G-v 不连通,所以v是割点。 定义3 没有割点的连通图称为块。若图G的子图B是块 ,且G中没有真包含B的子图也是块,则称B是G的块。 G中成块的极大子图叫做G的块。
例1
设图G 如下图所示.
v1 e1 v2
e5
v6 e4
v5 e3 v4
e2
v5
e6 v3
取 V’={v3, v6}. 则 G – V’ 如下:
v1 e1 v2
e3
v4
G – V’
所以 V’ 是2顶点割; 同时, v5 , v6 是割点。
定义2 对n阶连通图G,若G存在顶点割,则称G的最小顶点 割中的点数为G的连通度;否则称n-1为其连通度。 G的连通 u 度记为κ (G),简记为κ ;对非连通图G定义κ (G) = 0。

Ch 7.4 无向图的连通度

Ch 7.4 无向图的连通度

引理1
引理1: 设E’是边割集,则 p(G-E’)=p(G)+1. 证明: 如果p(G-E’)>p(G)+1, 则E’不是边割集, 因为 不满足定义中的极小性. # 说明: 点割集无此性质
16
引理2
引理2: 设E’是非完全图G的边割集, λ(G)=|E’|, G-E’的2个连通分支是G1,G2,则 存在u∈V(G1),v∈V(G2),使得(u,v)∉E(G) 证明: (反证) 否则, λ(G)=|E’| =|V(G1)|×|V(G2)|≥|V(G1)|+|V(G2)|-1=n-1, 即需要至少删n-1条边才能破坏G的连通性,与G非完全 图相矛盾. # 说明: a≥1∧b≥1
λ(G)≤n1-2 #
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定理7.12(λ=δ的充分条件)
定理7.12: G是6阶以上连通简单无向图. (1) δ(G)≥ n/2 ⇒ λ(G)=δ(G) (2) 若任意一对不相邻顶点 u, v 都有
d(u)+d(v)≥n-1, 则λ(G)=δ(G). (3) d(G)≤2 ⇒ λ(G)=δ(G). 证明:由定理7.11和推论可得. #
G1
G2
Kn1
Kn2
E1
31
定理7.11(证明)
证明(续): λ(G)<δ(G)≤δ(G*)≤n1-1+ λ(G)/n1 (抽屉原理) ⇒ λ(G)<n1-1+λ(G)/n1 ⇔ (n1-1)(n1-λ(G))>0 ⇒ λ(G)<n1 ⇒ λ(G) ≤ n1-1. 若 λ(G)=n1-1 ⇒ λ(G)=n1-1+ λ(G)/n1 . ⇒ λ(G)<δ(G)≤δ(G*)≤λ(G) (矛盾!) λ(G)<n1-1 ⇒ λ(G) ≤ n1-2 ⇒ λ(G)+2≤n1. #

图论第三章

图论第三章

是G 的顶点割。
-3-
图论及其应用第三章 (2)k 顶点割:含有k 个元素的顶点割。 注:1)1 顶点割与割点是两个不同的概念。
u
{u} 是1 顶点割,但 u 不是割点
v
v 是割点,但 {v} 不是1 顶点割
2)G 连通且无环,则 v 是割点
(G v ) (G )
{v} 是1顶点割
-10-
图论及其应用第三章 (2)k 边割 {e}为1 边割 {e}为割边。
(3)G 的连通度 (G ) 定义如下:
min{ k | G 有 k 边割 }, G 是非平凡图 (G ) 0, G 是平凡图
注: 1) (G ) 0
G 平凡或不连通
2)G 是含有割边的连通图
( n ≥l )
(G ) 1 (G xy ) (G )
(G ) 1 (G x )
-14-
图论及其应用第三章 三. 连通度的基本结果
。 证明:(1)先证 。 若G 平凡或不连通,则
定理3.1
0
-17-
图论及其应用第三章
例5
G
(G ) ( 2 ), (G ) ( 3 ), (G ) ( 4 )
-18-
图论及其应用第三章 例6
A 4-edge-connected graph G such that G-{x1, x2, x3, x4} is connected
-19-
(G ) 1
-11-
图论及其应用第三章 3) (G ) k 0 G 的k 边割均为键
(4)k 连通图:若 (G ) k ,则称G 为k 边连通图 的。 注第三章 例4 1、分别找G1和G2两个边割; 2、给出它们的边连通度。 v2 v1 v5 v6 v9 v 7 v8 v4 G1 v3 v1 v3 G 2 v8 v2 v4 v5 v6 v7

点割集、边割集、割点、桥、连通度、双连通分支

点割集、边割集、割点、桥、连通度、双连通分支

对于一个无向图G:
定义一:删除一个点v是指删除点v以及所有与点v关联的边。

定义二:删除一条边e是指删除这条边,但是保留e的两个顶点。

点割集:V是一些顶点的集合,如果删除V中的所有顶点之后,G不在连通,但是对于V的任何真子集V1,删除V1后G仍然连通,则称V是点割集。

割点:如果点割集里只有一个顶点,那么这个顶点叫做割点。

点连通度:最小的点割集的大小。

边割集:E是一些边的集合,如果删除E里的所有边之后G不在连通,但是对于E的任何真子集E1,删除E1之后G仍然连通,则称E是边割集。

桥:如果边割集里只有一条边,该边称为桥。

边连通度:最小的边割集的大小。

双连通:如果一个图没有割点,那么这个图称为2-连通的,或者双连通的。

一个图的极大双连通子图称为双连通分量。

注意是极大而不是最大,即意味双连通子图不一定只有一个。

图论算法-割点、割边应用

图论算法-割点、割边应用

• 这个很显然,因为对于一棵子树,如果与 其连通,那么就都会遍历到,不然就回溯 至其祖先。
算法
• 那么在DFS的时候,我们纪录每个儿子子 树,与其相连的最高的祖先的层号,如果 这个层号>=其父亲的层号,那么删掉这个 父亲结点后这棵子树将于其祖先不连通.
• 如果这个层号>其父亲的层号,那么删掉这 条连接父亲的边,那么这棵子树将于其祖 先不连通.
任务目标
• 编一段程序,找出关键网线数 编一段程序, (TaskA)以及 ) 连接这些网线的两端结点(结点对) 连接这些网线的两端结点(结点对) (TaskB)。 )。
输入数据
• 文件 文件net.in的第一行包含 个整数: 的第一行包含4个整数 的第一行包含 个整数: 总的结点数N 总的结点数 (1 ≤ N ≤ 100 000), , 连接的网线数 M (1 ≤ M ≤ 1000 000), , 提供A服务的结点数 提供 服务的结点数 K (1 ≤ K ≤ N), , 提供B服务的结点数 (1 ≤ L ≤ N)。 提供 服务的结点数L 。 服务的结点数 • 第二行是 个整数,标明提供A服务的结点。。 第二行是K个整数,标明提供 服务的结点 服务的结点。 个整数
• 于是我们只需要在求桥的基础上加上 • (Suma=na)or(Suma=0)or(Sumb=0)or(Sumb =nb) • 就可以了
• 于是算法也就是在求桥的基础上加上这个 判断条件,和求Suma,Sumb的值.
Thank You For Eveything
分析
• 这题是一题割边的应用,当然用复杂度再 高点的算法也可以. • 这题的算法就是割边,是练习割边的基础 题.
பைடு நூலகம்
嗅探器(PTSC.ZJ04) 嗅探器

《离散数学》第七章_图论-第2节-预习

《离散数学》第七章_图论-第2节-预习

定理7-2.1推论
推论1: 在n阶图G中,若从不同结点vj到vk有 路,则从vj到vk有长度小于等于n-1的通路。 证明: 若路不是通路, 则路上有重复结点, 删除所有重复结点之间的回路, 得到的是通 路, 其长度小于等于n-1。 推论2:在一个具有n个结点的图中,如果存在 经过结点vi回路(圈),则存在一条经过vi 的长度不大于n的回路(圈)。
Whitney定理
(最小点割集<=最小边割集<=最小点度数)
Whitney定理的证明
证明:设G中有n个结点m条边。 (2)若G连通 1)证明λ(G)≤δ(G)
若G是平凡图,则λ(G)=0≤δ(G); 若G是非平凡图,由于每一结点上关联的所有 边显然包含一个边割集,因而删除最小度数 δ(G)对应结点所关联的边,则使G不连通,即 存在一个边割集的元素个数小于等于δ(G) , 即λ(G)≤δ(G)。
e6,e5都是割边
边连通度(edgeconnectivity)
为了破坏连通性,至少需要删除多少条边? 边连通度: G是无向连通图, (G) = min{ |E’| | E’是G的边割集 } 即产生一个不连通图需删去的边的最小数 目。 规定: G非连通: (G)=0 (Kn) = n-1
0
ei (vi 1 , vi ), (ei v i 1 , v i )
v
v1 v 2 0 e e 1 2
v i 1 v i ei
vn en
结点数=边数+1
路长度 :边的数目。
回路(closed walk)
回路: … v e v e v
0 1 1 2
当v 0 v n时
i 1
圈(cycles)
C1 C2 C3 C4 C5

离散数学 割边和割点

离散数学 割边和割点

离散数学割边和割点
在离散数学中,割边和割点指的是在无向图中,通过移除某个边或节点,使得原来的图被分割成多个不连通的部分。

割边(Cut Edge)是指当移除某个边后,原来的图会被分割成多个连通分量的边。

也就是说,如果移除某个边后,原来的图不再连通,则该边就是一个割边。

割点(Cut Vertex)是指当移除某个节点后,原来的图会被分割成多个连通分量的节点。

也就是说,如果移除某个节点后,原来的图不再连通,则该节点就是一个割点。

割边和割点在图论中具有重要的意义。

它们可以帮助我们分析图的连通性以及图的结构。

在网络通信、社交网络分析等领域中,割边和割点也常常被用来识别网络中的关键节点和关键通路。

图论中的割点、割边、圈与块(黄劲松)

图论中的割点、割边、圈与块(黄劲松)
B
浙江省2006年集训讲义
10
小H的聚会(1)
给定每个节点的度限制,求在满足所有度限 制的条件下的最大生成树。(NOI2005)
这是一道提交答案式的题目,对于后面的几 个较大的数据,用另类MST算法对你的解进 行调整也能取得不错的效果!
2020/10/28
浙江省2006年集训讲义
11
最小环问题
2020/10/28
浙江省2006年集训讲义
5
水管局长(2)
数据范围约定
结点个数N≤1000 图中的边数M≤100000 询问次数Q≤100000 删边次数D≤5000
2020/10/28
浙江省2006年集训讲义
6
水管局长(3)
根据kruskal算法可以知道,最小生成树上的 连接两点之间的唯一路径一定是最大边最小 的
end
else
lowlink[v] := min(lowlink[v],dfn[u]); //uv是返祖边
end;
end;
2020/10/28
浙江省2006年集训讲义
25
割点与割边
猜想:两个割点之间的边是否是割边?割边的 两个端点是否是割点?
都错!
2020/10/28
浙江省2006年集训讲义
定理3:DFS的根r是割点的充要条件是:至 少有2条以r为尾(从r出发)的父子边
2020/10/28
证明?
浙江省2006年集训讲义
21
程序代码
PROCEDURE DFS(v);
begin
inc(sign); dfn[v] := sign;
//给v按照访问顺序的先后标号为sign
lowlink[v] := sign;

离散数学割边

离散数学割边

离散数学割边割边是离散数学中一个重要的概念,同时也是图论研究中的一个重要分支。

其实所谓的割边,指的是在一个给定的图中,如果将一条边移除之后,图被分成了两个不连通的部分,那么这条边就被称为割边。

在实际应用中,割边有着广泛的应用。

例如在计算机网络中,为了防止节点消息的传递造成环路和死锁,会使用割边来确保网络的正常运行;在建立交通网络中,通过割边的方法可以划分路网,使得交通分流,加快交通效率。

在研究割边的性质时,我们需要从以下几个方面进行考虑。

首先是割边的定义。

上文中已经介绍了割边的定义,需要说明的是,如果图中有多条割边,那么任意一条割边都可以将图分成两个不连通的部分。

其次是割边的性质。

其实在研究割边的性质时,我们需要关注的不仅是割边本身,还需要考虑割边所对应的两个连通图之间的关系。

通过观察可以发现,如果一条边是割边,那么它所连接的两个节点就一定不在同一个连通图中。

换句话说,割边的存在是唯一的,而它所对应的连通图的数量则可以很多。

接下来我们需要考虑的是割边的应用。

割边在实际应用中有着非常广泛的应用。

比如说,它可以用于网络流问题的解决,也可以用于图的着色等问题。

最后我们需要考虑的是割边算法。

在研究割边时,我们需要掌握相关的算法,比如说基于深度优先搜索的 Tarjan 算法,基于广度优先搜索的 Hopcroft-Karp 算法等。

综上所述,离散数学中的割边是图论研究中的一个重要概念。

通过割边,我们可以把一个图分成两个不连通的部分,这在实际应用中有着广泛的应用。

在研究割边时,我们需要考虑到割边的定义、性质、应用和相关算法。

对于学习离散数学的同学来说,掌握割边的相关概念,对于后续图论的学习也是非常有指导意义的。

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T u v e u e v

T
T
u
e
v
21
定理2.2.1 (续)
• κ(G)≤κ’(G)≤δ(G) 证明: • 左式:对κ’(G)用数学归纳法证明。 • 右式:度最小的顶点关联的边构成一个边割集。
22
κ(G)的一个上界
2 • 对具有ν个顶点ε条边的连通图G,有 G 。 证明:
7
连通图中割点的等价定义
1. v是G的割点。 2. G‐v不连通。 3. 存在V(G)\{v}的一个划分:V(G)\{v}=U∪W,U∩W=∅,使 得对∀u∈U和∀w∈W,v在每条u‐w路上。 4. 存在u, w∈V(G),使得u, w异于v,且v在每条u‐w路上。
⇒ G‐v中不存在u‐w路 ⇒ G‐v不连通
v3
v1 v4
v3
v2 v5
v1 v3
v2 v4
13
连通度
• 连通度 (connectivity),记作κ(G)
– – – – G不是完全图:最小点割集的势 G是完全图:ν‐1 G不连通:0 G是零图或平凡图:不讨论

κ(G)=k的性质
– 没有势为k‐1或更小的点割集 – 任意去掉k‐1或更少个顶点,仍然连通
4
连通的程度
5
割点
• 割点 (cut vertex)
– v∈V(G): w(G‐v)>w(G)
• 割点未必唯一
v6
v1
v2
v3
v6
v1
v3
v7
v4
v5
v7
v4
v5
6
定理2.1.2
• 如果点v是简单图G的一个割点,则边集E(G)可划分为两个 非空子集E1和E2,使得边导出子图G[E1]和G[E2]恰好有一个 公共顶点v。 证明: 1. 从G中删除v必将G中一个连通分支分为至少两个,其中一 个记作G1。 2. 定义E1={G1中的边}∪{关联v和G1中顶点的边},E2=E(G)\E1。 3. E1≠∅,E2≠∅。 v v1 4. v是G[E1]和G[E2]的公共顶点。 5. v是G[E1]和G[E2]的唯一公共顶点。 v2 v3
v
v1
v2
8
割边
• 割边 (cut edge)
– e∈E(G): w(G‐e)>w(G)
• 割边未必唯一
e5 e6 e1 e2 e3 e4 e6 e1
e5 e3 e4
9
割边的等价定义
1. e是G的割边。 2. e不在G的任何圈中。 证明: 1. 证明其逆否命题:e不是割边当且仅当e在G的某个圈中。 2. 仅考虑e所在的连通分支G1。 • e=(x, y)不是割边 ⇒ G1‐e连通 ⇒ G1‐e中有x‐y路 ⇒ 形成圈 • e在圈中 ⇒ G1中任意两顶点间均有不过e的路 ⇒ 不是割边

k‐边连通 (k‐edge‐connected)
– κ'(G)≥k
e5 e1 e2 e3 e4 e1
e2 e3
e8 e7
e4 e6 e5
e6 e1 e2 e3 e5 e4
19
定理2.2.1
• κ(G)≤κ’(G)≤δ(G) 证明: • 左式:对κ’(G)用数学归纳法证明。
1. 2. κ’(G)=1时,存在割边(u, v),要证明κ(G)=1。 讨论d(u)和d(v):
e
11
• 以下只讨论连通图
12
点割集
• 点割集 (vertex cut)
– S⊆V(G): w(G‐S)>1
• 极小点割集 (minimal vertex cut)
– 顶点数极少(任何一个真子集都不再是点割集)
• 最小点割集 (minimum vertex cut)
– 顶点数最少
v1 v4
v2 v5
• • d(u)=d(v)=1 ⇒ κ(G)=1 ⇒ κ(G)≤κ’(G) d(u)>1 ⇒ u是割点 ⇒ κ(G)=1 ⇒ κ(G)≤κ’(G) G有最小边割集E1 ⇒ |E1|=k+1 ∀e=(u, v)∈E1 ⇒ E1\{e}是G‐e的最小边割集 ⇒ κ’(G‐e)=k G‐e有最小点割集T ⇒ |T|=κ(G‐e) 由归纳假设 ⇒ |T|=κ(G‐e)≤κ’(G‐e)=k ? ⇒ κ(G)≤|T|+1≤k+1=κ’(G)
⇒ d u
S 2 S 2 k 2 1 S 2 2
G
k 2
k 2 ⇒ G d u ,矛盾。
2
G’ S u u最多关联到几条边?
16
连通的一个充分条件
• 设G是一个简单图,若 证明:前式中取k=1。
– 讨论两种情况:e在或不在原有的路上
u
x y e
v
10
连通图中割边的等价定义
1. e是G的割边。 2. 存在V(G)的一个划分:V(G)=U∪W,U∩W=∅,使得对 ∀u∈U和∀w∈W,e在每条u‐w路上。 3. 存在u, v∈V(G),使得e在每条u‐v路上。
⇒ G‐e中不存在u‐v路 ⇒ G‐e不连通
G 1
27
κ(G)=κ’(G)的一个充分条件*
• G是3‐正则图。 证明: 如果G是完全图,显然成立,以下只讨论非完全图的情况。 只需要证明κ’(G)≤κ(G)。 1. G有最小点割集S ⇒
– –
2.
G是3‐正则图 ⇒ S中每个顶点的第三条边有三种情况:
– – – 关联到H1或H2 关联到另一个H 关联到S内部 H1和H2不连通 ⇒ 删除的边构成一个边割集 共删除|S|=κ(G)条边
– 边数最少
e5 e1 e2 e3 e4 e1
e2 e3
e8 e7
e4 e6 e5
e6 e1 e2 e3 e5 e4
18
边连通度
• 边连通度 (edge‐connectivity),记作κ’(G)
– 最小边割集的势 – G不连通:0 – G是零图或平凡图:不讨论

κ'(G)=k的性质
– 没有势为k‐1或更小的边割集 – 任意去掉k‐1或更少条边,仍然连通
|S|=κ(G) S中每个顶点至少各关联一条边到G‐S的两个连通分支H1和H2
H1
H2
3. 4.
从S中每个顶点关联的边中删除一条 ⇒
– –
κ’(G)≤κ(G) ⇒ κ(G)=κ’(G)
28
作业
• 2.1 //第3章将用到该结论 • 2.8 //割点和割边 • 2.22 //连通度和边连通度
29
1. 2. … G‐e有最小点割集T … κ(G)≤|T|+1?
– – –
u∈T或v∈T ⇒ T也是G的点割集 ⇒ κ(G)≤|T|<|T|+1 u和v在G‐e‐T的同一连通分支中 ⇒ T也是G的点割集 ⇒ κ(G)≤|T|<|T|+1 u和v在G‐e‐T的不同连通分支中,讨论V(G)\T V(G)\T={u, v} ⇒ |T|= ν(G)‐2 ⇒ κ(G)≤ν(G)‐1=|T|+1 u所在的连通分支中还有其它顶点 ⇒ T∪{u}是G的点割集 ⇒ κ(G)≤|T|+1
• G是一个直径为2的简单图。 证明: 1. G有最小边割集E’ ⇒ G‐E’中顶点数最少的连通分支记作G1, 另一个记作G2 2. G直径为2 ⇒ G1中每个顶点都在G2中有邻点,或反之 ⇒ κ’(G)=|E’|≥ν(G1)或≥ν(G2) ⇒ κ’(G)≥min{ν(G1), ν(G2)}=ν(G1) 3. G1中任取顶点u:
G 1
2
,则G是连通的。
17
边割集
• 边割集 (edge cut)
– S⊆E(G): w(G‐S)>1
注意:与教材、参考书的定义略有不同,做了简化!
• 极小边割集 (minimal edge cut)
– 边数极少(任何一个真子集都不再是边割集)
• 最小边割集 (minimum edge cut)
3.
假设κ’(G)=k时成立,则κ’(G)=k+1时:
1. 2. 3. 4. 5.
u v
u w v u
E1 e v
20
定理2.2.1 (续)
• κ(G)≤κ’(G)≤δ(G) 证明: • 左式:对κ’(G)用数学归纳法证明。
1. 2. κ’(G)=1时,成立。 假设κ’(G)=k时成立,则κ’(G)=k+1时:
2
uV G
d u G G
2
G G
2
2 G
23
κ’(G)=δ(G)的充分条件
• κ’(G)=δ(G)意味着这个图有什么特点?
24
κ’(G)=δ(G)的充分条件1
– – 有不相邻顶点 ⇒ diam(G)≥2 任二不相邻顶点u和v ⇒ d(u)+d(v)≥ν(G)‐1 ⇒ u和v有公共邻点 ⇒ diam(G)≤2
⇒ diam(G)=2 ⇒ κ’(G)=δ(G)
26
κ’(G)=δ(G)的充分条件3
• G是简单图且 2 。 证明: 任二不相邻顶点u和v ⇒ d(u)+d(v)≥ν(G)‐1 ⇒ κ’(G)=δ(G)
– – κ’(G)≤δ(G)≤d(u)=dG1(u)+dG2(u)≤(ν(G1)‐1)+dG2(u)≤κ’(G)‐1+dG2(u) ⇒ dG2(u)≥1 ' E ' d G 2 v d G 2 v d G 2 u G1 1 d G 2 u

k‐连通 (k‐connected)
– κ(G)≥k
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