图论 第3章 连通度、匹配

合集下载

电子科大图论课件——第3章连通度(10.1)

电子科大图论课件——第3章连通度(10.1)

当λ(G) =1时,κ(G) =λ(G) =1。 设对λ(G)<k(k≥2)的图G,κ(G)≤λ(G)。 对λ(G) = k的图G。设E′是G的一个k边割,取e∈E′。令H = G-e,则λ(H) = k-1。由归纳假设κ(H)≤k-1。
情况1 H含有完全图作为生成子图,则G也如此。此时 κ(G) =κ(H)≤k-1
例 图G如图(a)所示,G的所有块如图(b)所示。
(a)
(b)
由定义3可推知:若e是图G的割边或e是一个环,则G[{e}] 是G的块;G的仅含一个点的块或是孤立点,或是环导出的 子图;至少两个点的块无环,至少三个点的块无割边。
定理4 设图G的阶至少为3,则G是块当且仅当G无环并且 任意两点都位于同一个圈上。 证明 充分性 此时G显然连通。若G不是块,则G中存在 割点v,于是由定理3,V(G-v)可划分为两个非空顶点子 集V1与V2,使x∈V1,y∈V2,并且点v在每一条(x, y) 路 上。这表明x与y不可能位于同一个圈上, 这与假设矛盾, 所以G是块。 必要性 G无环是显然的。下证G中任意两点都位于同 一个圈上。我们对任意两点u和v的距离在C 中。因G 是块,无割点,故 G-w 仍连通 ,于是存在一条 (u, v) 路Q 。设点 x 是 Q 与 C 的最后 一个公共点(因 u 本身就是 Q 与 C 的公共点,故这样 的 x 存在)。这样,x 将 C 划分为两条 (u, x) 路 P1 和 P2,不妨设 w 在P2 上,如下图所示。于是P1,Q 的 x
证明 若G 不连通,则G至少有两个连通分支,从而 必有一个分支H 满足 |V(H)|≤ n 。
2
因G是简单图,从而
n n ( H ) 1 2 2
于是
δ(G)≤δ(H)≤Δ(H)< 这与已知矛盾,所以G必连通。

图论中的匹配理论和网络流问题

图论中的匹配理论和网络流问题

时间复杂度:最大匹配算法的时间复杂度 较高,为指数级别,因此在实际应用中受 到限制。
应用场景:最大匹配算法在计算机科学、 运筹学、经济学等领域有广泛的应用, 例如在解决指派问题、工作调度问题等 方面。
匹配的应用场景
计算机科学:匹配算法在计算机科学中广泛应用于图算法、数据结构等领域 物理学:在物理学中,匹配理论用于描述粒子相互作用和量子场论中的现象 经济学:匹配理论在经济学中用于研究市场均衡和劳动力市场匹配等问题 社会学:在社会学中,匹配理论用于研究婚姻匹配、教育匹配和职业匹配等现象
电力网络优化: 在网络中合理 分配电力,降 低能耗并提高 电力系统的稳
定性。
通信网络设计: 优化通信网络 的数据传输, 提高网络的吞 吐量和可靠性。
物流配送:通 过优化物流配 送网络,提高 配送效率并降 低运输成本。
网络流算法的分类
最大流算法:寻找从源点到汇点的最大流量 最小割算法:确定将源点划分为两个子集的最小割点集合 最小费用流算法:在满足容量限制和流量平衡的前提下,寻找最小费用流 最短路径算法:寻找从源点到汇点的最短路径
优化目标:最小化 总流量,使得流量 分配均匀,避免拥 堵和瓶颈
算法实现: Dijkstra算法、 Bellman-Ford算 法等
应用场景:交通网 络、通信网络、电 力网络等
多源多汇问题
定义:多个源点和 多个汇点在网络中 同时进行流量的传 输
优化目标:寻找最 优解,使得总流量 传输成本最低或传 输时间最短
最小割问题的应用:在网络流问题中,最 小割问题被广泛应用于解决流量最大化和 容量限制问题。
最小割问题的求解方法:常见的求解最小 割问题的算法有Kruskal算法和Prim算法。
最小割问题的性质:最小割问题具有NP 难解性质,即目前没有已知的多项式时 间复杂度的算法来求解最小割问题。

图论第三章答案

图论第三章答案

14. 12枚外观相同的硬币,其 中有一枚比其他的或轻 或重.使用决策树描述一个 算法,使得只用一个天 平且最多进行三次比较 就可以确定出坏币并且 判断出它是 轻是重..
解:如下图:
补充:如果连通加权图 G的权值互不相同,则 G有唯一一棵最小生成树 .
证:反证法,设G有T1 , T2 两棵最小生成树,则 T1 , T2的权之和相等, 且存在边e1 , e2 权值不同. 此时e1 T1但e2 T2,e2 T2 但e1 T1 , 令T3 T1 e1 e2,T4 T2 e2 e1,则T3和T4亦是生成树. 由e1,e2的权不同可知:T3或T4中必有一个是权比 T1 ( T2 )小的树,得矛盾 .
11. 根据图回答下列问题 . (a.)对下列每个二进制序列 进行解码. (1)100111101 (2)10001011001(3)10000110110001(4)0001100010110000 (b.)对下列单词进行解码 . (1)den(2)need (3)leaden(4) penned
8. 明下列各题: 1.)若完全二叉树T有m个内点和k个叶子点,则m k 1. 2.)完全二叉树T的边数e,满足e 2(k 1).其中,k为叶子点数.
证: (1.)因为有m个内点的完全二叉树有 2m 1个顶点, 所以由顶点关系得: 2m 1 m k , 则m k 1. (2.)因为树T的边数(e) 顶点数(2m 1) 1, 所以e 2m 2(k 1).
3. 设无向图 G中有n个顶点 m条边,且 m n, 则G中必有圈.
设G有连通分支 T1 , T2 , , Tk (k 1) , 若G中无圈,则 Ti (1 i k ) 也无圈,所以 Ti 是树 .

图论课件第三章图的连通性

图论课件第三章图的连通性

Bellman-Ford算法
总结词
Bellman-Ford算法是一种用于查找带权图中单源最短路径的算法。
详细描述
Bellman-Ford算法的基本思想是从源节点开始,通过不断更新节点之间的距离,逐步找到从源节点到 其他节点的最短路径。该算法可以处理带有负权重的边,并且在图中存在负权重环的情况下也能正确 处理。
THANKS
感谢观看
Floyd-Warshall算法
总结词
Floyd-Warshall算法是一种用于查找所有节点对之间最短路 径的动态规划算法。
详细描述
Floyd-Warshall算法的基本思想是通过动态规划的方式,逐 步构建最短路径矩阵。该算法首先初始化一个距离矩阵,然 后通过一系列的转移操作,逐步更新距离矩阵,直到找到所 有节点对之间的最短路径。
欧拉回路
总结词
欧拉回路是指一个路径的起点和终点是同一点,且经过图中的每条边且仅经过 一次的路径,并且该路径闭合。
详细描述
欧拉回路是欧拉路径的一种特殊情况,它不仅满足欧拉路径的所有条件,而且 起点和终点是同一点,形成一个闭合的路径。在图论中,欧拉回路具有重要的 应用价值。
欧拉回路的判定
总结词
判断一个图是否存在欧拉回路是一个NP 难问题,目前没有已知的多项式时间复 杂度的算法。
连通度
总结词
连通度是描述图中任意两点之间可达性的度量,表示图中节点之间的连接紧密程度。
详细描述
在图论中,连通度是衡量图连通性的一个重要参数。对于一个无向图,连通度通常用K表示,表 示图中任意两点之间是否存在路径。对于有向图,连通度分为入度和出度,分别表示从一个节 点到另一个节点是否存在路径和从另一个节点到这个节点是否存在路径。

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 连通度、匹配

图论 第3章 连通度、匹配

第三章连通度、匹配⎧⎪⎨⎪⎩顶点连通度和边连通度门格尔定理匹配、霍尔定理本章的特点:(1)理论深;(2)本科基本用不上(计算机体系结构上用到一点),只有研究生才能用上;(3)只介绍这个领域最基本的概念和一些有用的结果。

一个图是否是连通的,这是图的一个重要性质。

内容:本章首先引入图的顶点连通度和边连通度,由此可以比较两个图中哪个“更加连通”;接着讨论了它们的一些简单性质;然后讨论偶图的匹配问题。

第一节顶点连通度和边连通度χγχλδ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩动机和目的顶点连通度(G)、边连通度(G)(G)、(G)、(G)关系n-顶点连通、n-边连通1.1 动机和目的一个图是否是连通的,是图的一个重要性质。

于是,我们就想来刻画两个图“连通程度”的大小,但是刻画两个图“连通程度”的大小方法很多,我们只介绍两个常用的方法:顶点连通度和边连通度例:树的每个度大于1的顶点都是割点。

一个具有割点的连通图,当去掉这个割点时,就产生了一个不连通图。

对于一个没有割点的连通图,必须去掉多于一个顶点才有可能得到一个不连通图。

于是,具有割点的连通图较之没有割点的连通图的“连通程度”要低。

类似地,树的每条边的都是桥。

有桥的连通图,当去掉桥时,就产生了一个不连通图。

对于无桥的连通图,要想去掉一些边得到不连通图,至少要去掉两条才有可能得到不连通图。

从去掉边来获得不连通图的角度看,有桥的连通图较之无桥的连通图的“连通程度”要低。

特别是,一个非平凡树是一个有最少边连通图。

图的顶点和边,在不同应用中有不同意义。

在通讯网络中,通讯站是顶点,通讯线路是边。

它们的失灵势必危机系统的通讯。

所以,网络图的“连通程度”越高,通讯网络越可靠。

这种直观的想法,启发我们建立以下的严格概念:1.2 顶点连通度(连通度)定义1 设G=(V,E)是一个无向图,要想从G中得到一个不连通图或平凡图所需要从G中去掉的最少顶点数称为G 的顶点连通度,简称连通度。

记为)(G χχ=。

图论匹配

图论匹配
11
的工作。匹配定理是他1935年在剑桥大学做讲师时发表的 结果。Hall是一名雅致的学者,对学生特别友好,当他觉 得有必要批评学生时,他都会以一种十分温和的方式建议 他们改正。 推论:若G是k (k>0)正则偶图,则G存在完美匹配。
证明:一方面,由于G是k (k>0)正则偶图,所以k|X|=k|Y|, 于是得|X| = |Y|;
E : a, c, d, f ; F : c, e ;
问:学生能找到理想工作吗? 解:如果令X={A, B, C, D, E, F, G},Y={a, b, c, d, e, f , g},X中顶点与Y中顶点连线当且仅当学生申请了该工作。于 是,得到反映学生和职位之间的状态图:
7
A : b, c ;
1993年,他获得组合与图论领域颁发的欧拉奖章。
5
贝尔热在博弈论、拓扑学领域里也有杰出贡献。在 博弈领域,他引入了Nash均衡之外的另一种均衡系统。 Nash的生活被改编成电影《美丽的心灵》,获02年奥 斯卡金像奖。 贝尔热对中国的手工艺很感兴趣。他也是一位象棋 高手,还创作过小说《谁杀害了Densmore公爵》。
M1={v6v7}
v7
M2={v6v7, v1v8}
M3={v6v7, v1v8, v3v4} M1,M2,M3等都是G的匹配。
v5
v6
v1
v8
v2
v4 G
v3
2
(2)、最大匹配 M--- 如果M是图G的包含边数最多的 匹配,称M是G的一个最大匹配。特别是,若最大匹配 饱和了G的所有顶点,称它为G的一个完美匹配。
匹配问题 (一)、图的匹配与贝尔热定理 (二)、偶图的匹配
1
(一)、图的匹配与贝尔热定理

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

图论课件第三章 图的连通性

图论课件第三章 图的连通性

(Gv)(G)
证明:“必要性” 设v是G的割点。则E(G)可划分为两个非空边子集E1与 E2,使G[E1],G[E2]恰好以v为公共点。由于G没有环,所
17
第17页,本讲稿共29页
以,G[E1],G[E2]分别至少包含异于v的G的点,这样,Gv的分支数比G的分支数至少多1,所以:
(Gv)(G)
“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。
定理1 边 e 是图G的割边当且仅当 e 不在G的任何圈中。
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
Q.若Q不含e,则x与y在G-e里连通;若Q含有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。
定义6 设G是连通图,T是G的一棵生成树。如果G的 一个割集S恰好包含T的一条树枝,称S是G的对于T的一 个基本割集。
14
第14页,本讲稿共29页
例如:在图G中
f a
bc
e
d
图G
G的相对于T的基本割集为: {a , e}, {f , c}, {f, b , e}, {d}.
关于基本割集,有如下重要结论:
证明:(必要性)设G是块。因G没有割点,所以,它 不能有环。对任意u, v ∈V(G),下面证明u, v位于某一圈上 。
对d (u, v) 作数学归纳法证明。 当d (u, v) =1时,由于G是至少3个点的块,所以,边 uv不能为割边,否则,u或v为割点,矛盾。由割边性质 ,uv必然在某圈中。 设当d (u, v) <k时结论成立。

图论-图的连通性

图论-图的连通性

图论算法三、图的连通性算法求图的连通性之零:遍历欧拉路求图的连通性之一:判断两点是否连通1.Floyed算法时间复杂度:O(N3 )算法实现:不再赘述。

2.遍历算法时间复杂度:O(N2 )算法实现:从任意一个顶点出发,进行一次遍历,就可以求出此顶点和其它各个顶点的连通状况。

所以只要把每个顶点作为出发点都进行一次遍历,就能知道任意两个顶点之间是否有路存在。

可以使用DFS实现。

3.并查集算法时间复杂度:O(N*小常数)算法实现:只适用于无向图,即判断两点是否有相同的父亲。

例题:寻找满足条件的连通分支。

求图的连通性之二:求无向图的连通分量个数。

只要使用并查集即可,如果两个点的祖先相同,显然属于同一连通分量。

一遍循环,统计一共有多少个祖先即可。

求图的连通性之三:求有向图的强连通分量个数与收缩强连通分量。

主要采用Kosaraju算法,复杂度O(N)。

一个有向图的强连通分量,能够收缩为一个点,统计最后点的个数,即是强连通分量的个数。

(a)(b)Kosaraju 算法的思想讲解:1) 对原图进行深搜(DFS ),得到一个深搜出栈的顺序。

假设出栈顺序 3→5→2→4→1 2)将原图每条边进行反向。

3) 逆序,对反图进行搜索。

出栈顺序 3→5→2→4→1 逆序 1→4→2→5→3并且在每轮搜索中对搜到的点进行染色。

color:=0;for i:= p downto 1 do {得到的出栈顺序的逆序就是拓扑顺序}if col [a [i ]]=0 then {没染色过的点,就是没被搜索到的点} begin inc (color );DFS2(a [i ]); {按照1中生成顺序再进行DFS 染色染成同色的是一个强连通块} end ;显然,每条边都进行反向后,在反图中按出栈的逆序也能搜到的连通块一定是强连通块。

因为如果是强连通子图,那么反向没有任何影响,依然是强连通子图。

但如果是单向的边连通,反向后再按原序就无法访问了(因此反向处理是对非强连通块的过滤)。

《图论的配对问题》课件

《图论的配对问题》课件

2
邻接表
使用链表方式表示图的节点和边。
3
关联矩阵
使用二维矩阵表示图的节点和边之间的关系。
配对问题的定义
二分图
一个二分图可以被分为左右 两个部分,每个部分内部的 节点没有边连接。
完美匹配
一个完美匹配是指一个二分 图中每个节点都与另一个部 分中的一个节点匹配。
稳定婚姻问题
将男士和女士进行匹配,每 个候选人都婚配自己喜欢的 对象。
3 学生宿舍分配
帮助学校将学生分配到适 合的宿舍。
图论配对问题的解决方法
1
贪心算法
在每次匹配时,选择最优的对偶。
最大流算法
2
将配对问题建为网络流图,利用最大流
算法求解。
3
离线算法
在观察一组匹配结果之后,在没有其他 限制的情况下,根据观察结果广泛地应 用贪心算法。
求职者与雇主问题 (JB)
求职者在雇主中选择合适的雇主, 雇主也选择最合适的求职者。求 职者将在不同的工作中获得不同 等级的快乐,雇主也需要对不同 等级的工作做出权衡。
实际应用中的配对问题
1 婚姻匹配
充分利用数学原理来帮助 交友、恋爱和婚姻。
2 旅游路线规划
帮助游客规划最合理的路 线,每日旅游花费达到最 小。
图论的配对问题
这个PPT课件将为您介绍图论的基本概念和配对问题,以及解决这些问题的 方法。
图的基本概念
图的定义
图由若干Байду номын сангаас节点和它们之间的 边构成。
有向图和无向图
有向图中边有方向,无向图中 边没有方向。
权重图
在图中给每条边赋予一个权值。
度数
节点上的边数称为度。
图的表示方法

图论的配对问题课件

图论的配对问题课件

x1
x2
x3
x4
x5
y1
y2
y3
y4
y5
M={(x1,y1 ),(x3,y5),(x5,y3)}
V1={x2,x5,x3};V2 ={y3,y5};
M=ME(P)={(x1,y1 ),(x2,y图3论),(的x配3对,y问2题),( x5,y5)}
(2)若X已经饱和,结束;否则转(3); 解 ((y34∈) )N在 若(VXN1中()V-V找1)2=一V2个则非停饱止和,点否x则0,任V选1=一{x点0},V2={}
图论 的配对问题
匹配问题是运筹学的重要问题之一,也是图论的重要 内容,它在所谓“人员分配问题”和“最优分配问题” 中有重要作用。 假定有一个男生有穷集合,其中每个男生认识一些女 生,在什么条件下每个男生都可以和他认识的女生配对?
类似的工作分配问题:现有n个人,m份工作,每个人 有其擅长的工作。在什么条件下每个人都可以得到一份 他擅长的工作?如何分配?
V1={x2},V2=空集
N(V1)={y2, y3}
图论 的配对问题
解 (∪条(5)从{2)z若}x0】y,到已yV饱的2和=可V,增2∪M广{中道y}必路;有P转,(y(,对z)4之;)进作】行【,增否V广1则=;V【1转求一
x1
x2
x3
x4
x5
y1
y2
y3
y4
y5
M={(x1,y1 ),(x3,y5),(x5,y3)} V1={x2},V2=空集 V1=V1∪{x5}={x2,x5}; V2=V2∪ {y3} ={y3}
x1
x2
x3
x4
x5
y1
y2
y3
y4

图论中的连通性与最短路径问题的解法

图论中的连通性与最短路径问题的解法

最短路径问题的变种问题
无向图中最小生成树问题
定义:在无向图中,最小生成树问题是指寻找一棵包含所有顶点的树,使得这棵树的边的权值和最小。 算法:常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。Kruskal算法基于并查集,通过不断添加边来形 成最小生成树;Prim算法基于优先队列,每次选择权值最小的边,直到所有顶点都被包含在树中。 应用:最小生成树问题在计算机网络中有着广泛的应用,如路由协议、网络设计、通信网络等。
交通规划:在道路 网络中,连通性分 析可以帮助优化路 径选择和交通流分 配。
计算机网络:在网 络拓扑结构中,连 通性分析可以用于 路由优化和容错设 计。
最短路径问题的解法
Dijkstra算法
定义:Dijkstra算法 是一种用于求解最短 路径问题的贪心算法
原理:通过不断选择 当前距离最短的边, 逐步扩展最短路径的 搜索范围,直到找到 最短路径
汇报人:XX
适用场景:适用 于稀疏图或稠密 图,但更适用于 稠密图。
Johnson算法
定义:Johnson 算法是一种用于求 解加权图中所有顶 点对间最短路径的 算法
适用场景:适用 于稀疏图,即边 的数量相对较少 的情况
算法思想:通过 预处理阶段和主 算法阶段实现最 短路径的求解
时间复杂度: O(V+E^2),其 中V是顶点数,E 是边数
时间复杂度:O(VE),其中V是顶点数,E是边数
Floyd-Warshall算法
简介:FloydWarshall算法是 一种用于求解所 有顶点对之间最 短路径的动态规 划算法。
算法思想:通过 构建一个距离矩 阵,逐步更新最 短路径,最终得 到所有顶点对之 间的最短路径。
时间复杂度: O(V^3),其中V 是顶点数。

《图论的配对问题》课件

《图论的配对问题》课件
一次的图。此外,根据其他特征和限制,还可以将图分为其他类型。
PART 02
配对问题概述
配对问题的定义和分类
配对问题定义
在图论中,配对问题是指寻找图中的 一种特定类型的子集,即配对。配对 是指图中的一种顶点集合,其中任意 两个顶点之间都没有边相连。
配对问题分类
根据不同的标准,配对问题可以分为 多种类型,如最大匹配、完美匹配、 二分图匹配等。
匹配的计数和生成
总结词
匹配的计数是确定一个给定图中所有可能的匹配的数量,而匹配的生成则是找到一种方法来生成所有的匹配。
详细描述
匹配的计数是图论中的一个重要问题,它涉及到确定一个给定图中所有可能的匹配的数量。这通常通过使用一些 计数技巧和公式来完成,如Kempe变换和色多项式等。另一方面,匹配的生成是找到一种方法来生成所有的匹配 。这通常涉及到遍历图的所有可能边子集,并排除那些形成环或重复边的子集。
匹配和最小权重匹配等问题。
PART 03
图的匹配理论
匹配的定义和性质
总结词
匹配是图论中的基本概念,它描述了一组边,这些边在图中不相邻且不构成环。
详细描述
在图论中,匹配被定义为一种边子集,其中任意两条边在图中都不相邻,且这些 边也不构成环。也就是说,匹配中的边在图中的端点是两两不相同的。匹配的性 质包括匹配的计数、匹配的生成、最大匹配和最小匹配等。
匈牙利算法是一种经典的求解二分图最大匹配的算法,其基本思想是通
过增广路径不断扩大匹配规模。
02
回溯法
回溯法是一种通过穷举所有可能解来求解配对问题的算法,适用于小规
模问题。
03
贪心算法
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前最优的选择,从而希望导致

图论讲义第3章-匹配问题

图论讲义第3章-匹配问题

第三章 匹配理论§3.1 匹配与最大匹配定义3.1.1 设G 是一个图, )(G E M ⊆,满足:对i e ∀,M e j ∈,i e 与j e 在G 中不相邻,则称M 是G 的一个匹配。

对匹配M 中每条边uv e =,其两端点 u 和 v 称为被匹配M 所匹配,而 u 和 v 都称为是M 饱和的(saturated vertex )。

注:每个顶点要么未被M 饱和, 要么仅被M 中一条边饱和。

定义3.1.2 设M 是G 的一个匹配, 若G 中无匹配M ′, 使得||||M M >′, 则称M 是G 的一个最大匹配;如果G 中每个点都是M 饱和的, 则称M 是G 的完美匹配(Perfect matching ).显然, 完美匹配必是最大匹配。

例如,在下图G 1中,边集{e 1}、{e 1,e 2}、{e 1,e 2,e 3}都构成匹配,{e 1,e 2,e 3}是G 1的一个最大匹配。

在 G 2中,边集{e 1,e 2,e 3,e 4}是一个完美匹配,也是一个最大匹配。

定义3.1.3 设M 是G 的一个匹配, G 的M 交错路是指其边M 和M G E \)(中交替出现的路。

如果G 的一条M 交错路(alternating path)的起点和终点都是M 非饱和的,则称其为一条M 可扩展路或M 增广路(augmenting path)。

定理 3.1.1(Berge,1957) 图G 的匹配M 是最大匹配的充要条件是G 中不存在M 可扩展路。

证明:必要性:设M 是G 的一个最大匹配。

如果G 中存在一个M 可扩展路P ,则将P 上所有不属于M 的边构成集合M ′。

显然M ′也是G 的一个匹配且比M 多一条边。

这与M 是最大匹配相矛盾。

充分性:设G 中不存在M 可扩展路。

若匹配M 不是最大匹配,则存在另一匹配M ′,使||||M M >′. 令][M M G H ′⊕=,(M M M M M M ′−′=′⊕∩∪称为对称差)。

图论 第3章 连通度、匹配

图论 第3章 连通度、匹配

第三章连通度、匹配⎧⎪⎨⎪⎩顶点连通度和边连通度门格尔定理匹配、霍尔定理本章的特点:(1)理论深;(2)本科基本用不上(计算机体系结构上用到一点),只有研究生才能用上;(3)只介绍这个领域最基本的概念和一些有用的结果。

一个图是否是连通的,这是图的一个重要性质。

内容:本章首先引入图的顶点连通度和边连通度,由此可以比较两个图中哪个“更加连通”;接着讨论了它们的一些简单性质;然后讨论偶图的匹配问题。

第一节顶点连通度和边连通度χγχλδ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩动机和目的顶点连通度(G)、边连通度(G)(G)、(G)、(G)关系n-顶点连通、n-边连通1.1 动机和目的一个图是否是连通的,是图的一个重要性质。

于是,我们就想来刻画两个图“连通程度”的大小,但是刻画两个图“连通程度”的大小方法很多,我们只介绍两个常用的方法:顶点连通度和边连通度例:树的每个度大于1的顶点都是割点。

一个具有割点的连通图,当去掉这个割点时,就产生了一个不连通图。

对于一个没有割点的连通图,必须去掉多于一个顶点才有可能得到一个不连通图。

于是,具有割点的连通图较之没有割点的连通图的“连通程度”要低。

类似地,树的每条边的都是桥。

有桥的连通图,当去掉桥时,就产生了一个不连通图。

对于无桥的连通图,要想去掉一些边得到不连通图,至少要去掉两条才有可能得到不连通图。

从去掉边来获得不连通图的角度看,有桥的连通图较之无桥的连通图的“连通程度”要低。

特别是,一个非平凡树是一个有最少边连通图。

图的顶点和边,在不同应用中有不同意义。

在通讯网络中,通讯站是顶点,通讯线路是边。

它们的失灵势必危机系统的通讯。

所以,网络图的“连通程度”越高,通讯网络越可靠。

这种直观的想法,启发我们建立以下的严格概念:1.2 顶点连通度(连通度)定义1 设G=(V,E)是一个无向图,要想从G中得到一个不连通图或平凡图所需要从G中去掉的最少顶点数称为G 的顶点连通度,简称连通度。

记为)(G χχ=。

离散数学中的图的匹配和匹配理论

离散数学中的图的匹配和匹配理论

离散数学是数学中的一个重要分支,它研究的是离散的、离散的、不连续的数学结构与问题。

而图论是离散数学的一个重要领域,它研究的是图的性质和关系。

在离散数学中,图是一个由节点(顶点)和边组成的网络结构。

节点表示实体,边表示节点之间的关系。

图的匹配是指一种边的选择方式,使得没有两个边具有相同的起点或终点。

图的匹配问题是图论中的一个经典问题,匹配理论则是研究匹配问题的理论基础。

图的匹配在实际中有广泛的应用,比如在交通规划、人员分配等领域中都涉及到匹配问题。

在图的匹配问题中,存在两种不同的匹配,分别是最大匹配和完美匹配。

最大匹配是指在所有可能的匹配中,边数最多的匹配,而完美匹配是指图中的每个节点都被匹配。

在图的匹配问题中,一个重要的概念是增广路径。

增广路径是指一个由未匹配的顶点和匹配点依次相连所构成的路径。

通过寻找增广路径,可以使得匹配数增加,从而逐步逼近最大匹配。

图的匹配理论主要围绕匹配数的计算和匹配的寻找展开。

最简单的匹配算法是贪心算法,即每次找到一个未匹配的节点,与之相连的边进行匹配,并不断更新匹配的边。

然而,贪心算法无法保证得到最优解,因此需要其他更加高效的算法来解决匹配问题。

其中一种经典的算法是匈牙利算法,它以增广路径为基础,通过不断寻找增广路径来找到最大匹配。

匈牙利算法的核心思想是通过不断寻找增广路径来增加匹配数。

具体步骤如下:1.初始化所有节点都未匹配2.对每个未匹配的节点,进行深度优先搜索,寻找增广路径3.如果找到增广路径,则将路径上的边匹配4.重复步骤2和步骤3,直到无法找到增广路径5.返回匹配结果匈牙利算法的时间复杂度为O(V * E),其中V为节点数,E为边数。

虽然匈牙利算法在时间复杂度上不是最优的,但它具有简单易懂、容易实现的优点。

在实际应用中,匹配问题往往需要考虑更多的因素,比如权重、容量等。

为了解决带权匹配问题,可以使用最小权重匹配算法,比如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法。

离散数学中的图的匹配与匹配算法

离散数学中的图的匹配与匹配算法

图论是离散数学中的一个重要分支,其中图的匹配问题被广泛研究和应用。

图的匹配是指在一个图中找到一组边,使得每个顶点都与其中的一条边相关联。

匹配问题在实际生活中有着广泛的应用,例如婚姻问题中的稳定婚姻匹配、求解工程布线问题、计算机网络中的路由问题等等。

在图的匹配问题中,一个匹配是指一个边集,其中任意两条边的两个顶点都不相同。

一个最大匹配是指具有最多边数的匹配,而完美匹配是指包含图中所有顶点的匹配。

为了求解图的最大匹配和完美匹配问题,研究者们提出了多种匹配算法。

下面介绍两种常见的匹配算法:增广路径算法和匈牙利算法。

增广路径算法是一种基于搜索的匹配算法。

该算法通过递归地搜索增广路径来不断扩展当前匹配的边集。

增广路径是指一条从未匹配的顶点开始,交替经过边集中的匹配边和未匹配边的路径。

当找到一个增广路径时,可以通过将路径上的未匹配边和已匹配边进行交换来增加匹配的边数。

该算法重复执行这一步骤,直到没有增广路径可以找到为止。

最终得到的边集就是一个最大匹配。

匈牙利算法是一种贪心算法。

该算法从一个未匹配的顶点开始,尝试将其与任意还未匹配的邻接顶点进行匹配,并递归地对邻接顶点进行匹配。

如果当前的匹配可以被改进,则进行匹配的调整。

当所有的顶点都被匹配上时,得到的边集就是一个完美匹配。

图的匹配问题具有多项式时间复杂度的解法,因此可以有效地求解大规模问题。

匹配算法在现实生活中的应用非常广泛,它们被广泛应用于计算机网络、人工智能、生物信息学等领域。

例如,在计算机网络中,匹配算法可以用于求解最优路由问题,以便在网络传输过程中选择最佳的路径。

在交通运输中,匹配算法可以用于最佳路径规划、货物调度等。

在社交媒体中,匹配算法可以用于推荐好友、推荐兴趣爱好等。

总结来说,离散数学中的图的匹配问题是一个重要而有趣的领域。

它的应用涉及广泛,算法也多样。

增广路径算法和匈牙利算法是两种常见的图匹配算法,它们在实际问题中具有重要的作用。

在未来的研究中,我们可以进一步研究图匹配问题的优化算法和高效实现方式,以满足不同实际问题的需求。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

第三章连通度、匹配⎧⎪⎨⎪⎩顶点连通度和边连通度门格尔定理匹配、霍尔定理本章的特点:(1)理论深;(2)本科基本用不上(计算机体系结构上用到一点),只有研究生才能用上;(3)只介绍这个领域最基本的概念和一些有用的结果。

一个图是否是连通的,这是图的一个重要性质。

内容:本章首先引入图的顶点连通度和边连通度,由此可以比较两个图中哪个“更加连通”;接着讨论了它们的一些简单性质;然后讨论偶图的匹配问题。

第一节顶点连通度和边连通度χγχλδ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩动机和目的顶点连通度(G)、边连通度(G)(G)、(G)、(G)关系n-顶点连通、n-边连通1.1 动机和目的一个图是否是连通的,是图的一个重要性质。

于是,我们就想来刻画两个图“连通程度”的大小,但是刻画两个图“连通程度”的大小方法很多,我们只介绍两个常用的方法:顶点连通度和边连通度例:树的每个度大于1的顶点都是割点。

一个具有割点的连通图,当去掉这个割点时,就产生了一个不连通图。

对于一个没有割点的连通图,必须去掉多于一个顶点才有可能得到一个不连通图。

于是,具有割点的连通图较之没有割点的连通图的“连通程度”要低。

类似地,树的每条边的都是桥。

有桥的连通图,当去掉桥时,就产生了一个不连通图。

对于无桥的连通图,要想去掉一些边得到不连通图,至少要去掉两条才有可能得到不连通图。

从去掉边来获得不连通图的角度看,有桥的连通图较之无桥的连通图的“连通程度”要低。

特别是,一个非平凡树是一个有最少边连通图。

图的顶点和边,在不同应用中有不同意义。

在通讯网络中,通讯站是顶点,通讯线路是边。

它们的失灵势必危机系统的通讯。

所以,网络图的“连通程度”越高,通讯网络越可靠。

这种直观的想法,启发我们建立以下的严格概念:1.2 顶点连通度(连通度)定义1 设G=(V,E)是一个无向图,要想从G中得到一个不连通图或平凡图所需要从G中去掉的最少顶点数称为G 的顶点连通度,简称连通度。

记为)(G χχ=。

说明:(1)对这个定义我们需要说明的是,希望每个图都有顶点连通度。

但对完全图Kp ,不论去掉哪些顶点,都不会得到不连通图,当去掉p-1个顶点时得到K 1-平凡图。

为了使这样的连通图也有顶点连通度,所以在定义中加入了“为得到平凡图所需要去掉的顶点的最少数”这一条件。

(2)对于特殊的图顶点连通度是知道的。

K1-平凡图0)(1=K χ; 有割点的图1)(=G χ;不连通的图0)(=G χ; 完全图K p )2(≥p 1)(-=p K p χ。

推论1:若G 连通,则1)(≥G χ;若1)(≥G χ,则G 连通或是非平凡图。

定义2设G=(V ,E)是一个无向图,要想从G 中得到一个不连通图或平凡图所需要从G 中去掉的最少边数称为G 的边连通度,简称连通度。

记为)(G λλ=。

对于特殊的图边连通度是知道的。

0)(1=K λ;当p ≥1时,1)(-=p K p λ;非平凡树T 1)(=T λ;有桥的图1)(=T λ。

说明:(1)对于连通图来说,边连通度就是割集中最小的那个。

(2)对于一个图来说,割集--可以有多个,但边连通度--却只有一个。

(3)对于非平凡图来说,割集--永远也不能为零(空集),但边连通度--在图不连通时却是零。

(4)连通度与割集的联系和区别?---自己综合。

1.3 顶点连通度)(G χ、边连通度)(G λ、最小度)(G δ之间有以下的关系:定理1 对任一图G ,有)()()(G G G δλχ≤≤证 先证λ(G)≤δ(G),若δ(G)=0,则G 不连通,从而λ(G)=0。

所以,这时λ(G)≤δ(G);若δ(G)>0,不妨设degu =δ(G),从G 中去掉与v 关联的δ(G)条边后,得到的图中v 是弧立顶点。

所以,这时λ(G)≤δ(G)。

因此,对任何图G 有λ(G)≤δ(G)。

其次,证明对任何图G 有χ(G)≤λ(G)。

若G 是不连通的或平凡图,则显然有χ(G)≤λ(G)=0;今设G是连通的且非平凡的。

若G有桥x,则去掉x的某个端点就得到一个不连通图或平凡图,从而χ(G)=1=λ(G)。

所以,这时有χ(G)≤λ(G);若G没有桥,则λ(G)≥2。

于是,从G中去掉某些λ(G)边得到一个不连通图。

这时从G中去掉这λ(G)条边的每一条的某个端点后,至少去掉了这λ(G)条边。

于是,产生了一个不连通图或平凡图,从而χ(G)≤λ(G)。

因此,对任何G,χ(G)≤λ(G)。

定理2 对任何整数a,b,c,0≤a≤b≤c,存在一个图G使得(λ,cG=))(δ。

G=G=a(χ,b)证若a=b=c,则图G=K a+1就是所要求的图。

若a=b<c,则所要求的图G的图解为图1(a)所示。

a条边K c+1 K c+1a-1条边(b)图1若a<b=c,则G=2K b-a+1+K a就是所要求的图。

其中G的图解是这样画出的:把完全图K b-a+1的图解在平面上画两次,再画出K a图解,然后在K a的每个顶点与K b-a+1的每个顶点间联一条边而得到的图。

若a<b<c,则所要的图G的图解见图1 (b)。

因为显然有:λ(G)=a,λ(G)=b,δ(G)=c。

说明:定理2的结果表明,不对图G加任何限制,定理1的结论不能再改进了。

但当对图G再加上某些限制,例如,当δ(G)充分大时,我们能证明λ(G)=δ(G)。

为此,先证明下面的引理:引理1 设G=(V ,E)是一个图且λ(G)>0,则存在V 的真子集A ,使得G 中联结A 中的一个顶点与V\A 中一个顶点的边的总数恰为λ(G).证 因为λ(G)>0,所以G 中有λ(G)条边,把它们去掉后得到一个恰有两个支的不连通图。

令其中一个支的顶点集为A ,则A 是V 的一个真子集。

由于λ(G)>0,那些被去掉的每一条边,其一个端点在A 中,另一个端点在V\A 。

这些边当然为λ(G)条。

定理3 设G=(V ,E)有p 个顶点且δ(G)≥[p/2],则λ(G)=δ(G)。

证 因为δ(G)≥[P/2],所以G 是连通的。

由定理3.1.1知,λ(G)≤δ(G)。

于是只要证明δ(G)≤λ(G)即可。

由于G 是连通的,所以λ(G)>0。

由引理3.1.1,存在V 的真子集A 使得G 中联结A 中的一个顶点与V\A 中的一个顶点的边恰有λ(G)条。

设|A|=m ,则G 中两个端点均属于A 的边的条数至少为(m δ(G)-λ(G))/2于是,假如λ(G)<δ(G),则(m δ(G)-λ(G))/2>(m δ(G)-δ(G))/2=δ(G)(m-1)/2若m ≤δ(G),则(m δ(G)-λ(G))/2>m(m-1)/2。

这是不可能的,所以δ(G)<m ,于是m≥δ(G)+1≥[p/2]+1≥(p+1)/2。

同理可证|V\A|=p-m≥(p+1)/2。

因此,|V |>p ,矛盾。

所以,λ(G)≥δ(G)。

于是,λ(G)=δ(G)。

定理4 设G 是一个(p ,q)图,则(1 )若q<p-1,则χ(G)=0;(2 )若q ≥p-1,则χ(G)≤[2q/p]证(1)若q<p-1,则G 不连通,故 χ(G)=0。

(1) 若q ≥p-1,则有握手定理可知:∑∈=Vv q v 2deg ,故q G p 2)(=δ,于是[]p q G /2)(≤δ。

由定理1便得到[]p q G G /2)()(≤≤δχ。

1.4 n-顶点连通、n-边连通定义3 设G 是一个图,则若)(G χ≥n ,则称G 是n-顶点连通的,简称n-连通;若)(G ≥n ,则称G 是n-边连通的。

显然,图G 是1-连通的,当且仅当是连通的。

定理5 设G =(V ,E)是p 个顶点的图,p ≥3,则G 是2-连通图,当且仅当G 的任两个不同顶点在G 的同一个回路上。

证 <=设G 的任意两个顶点在G 的同一个回路上,则G 是一个没有割点的连通图,所以G 是2-连通的。

=>设G 是2-连通的,u 和v 是G 的两个不同顶点。

施归纳于u 与v 的距离d(u ,v)来证明u 与v 在一个回路上。

当d(u ,v)=1,由于χ(G)≥2,所以uv 不是桥。

由定理2.3.3,边uv 必在G 的某个回路上,所以u 与v 在G 的某个回路上。

假设对d(u ,v)〈k 的任意两个不同顶点u 和v ,u 与v 必在G 的某个回路上。

今设 d(u ,v)=k ,往证u 和v 在G 的某个回路上。

考虑G 中u 与v 间的一条长为k 的路P :uv 1v 2 …v k-1v 。

显然d(u ,v k-1)=k-1。

由归纳假设u 与v k-1在G 的某个回路上。

于是,u 与v k-1间有两条没有内部公共顶点(即除u 与v k-1外)的两条路W ,Q 。

由于χ(G)≥ 2,所以G 无割点,从而G-v k-1是连通图。

于是,G-v k-1中有u 到v 的路S 。

u 是W ,Q ,S 的公共顶点。

设w 是S 上从u 到v 且在Q 或W 上的最后一个顶点(见图3.1.2)。

不妨设w 在Q 上,则在G 中就有含u 与v 的回路:Q 上的u 与w 间一段后接S 上w 与v 间的那段,然后是边v k-1v ,最后是W 。

定理6 图G =(V ,E)是n-边连通的充分必要条件是不存在V 的真子集A ,使得G 的联结A 的一个顶点与V\A 的一个顶点的边的总数小于n 。

证 =>设G 是n-边连通的,则χ(G)≥n 。

若存在V 的真子集A ,使得G 的联结A 的一个顶点与V\A 的一个顶点的边的总数j<n ,则去掉这j 条边便得到一个不连通图,所以,λ(G)≤j 。

这与 χ(G)≥n 相矛盾。

因此,V 的这样的真子集A 是不存在的。

<=若λ(G)<n ,则由引理3.1.1,存在V 的真子集A ,使得G 的联结A 的一个顶点与V\A的一个顶点的总数为λ(G)<n ,这与假设不存在V 的这样真子集A 相矛盾。

所以, λ(G)≥n 。

第二节门格尔定理⎧⎨⎩顶点、边不相交路门格尔定理凭直观觉得,刻画连通图的“连通程度”,应该与图中任两个不同顶点的路的条数有关。

1927年,门格尔证明了一个图的连通度与联结图中两个不同顶点不相交路的条数有关。

2.1 顶点、边不相交路定义1设u与v是图G的两个不同顶点,则(1)若两条联结u和v的路,除了u与v外没有公共顶点,则称此两条路是联结u和v的不相交路。

(2)若联结u和v的两条路上没有公共边,则称这两条路是联结u和v的边不相交路。

定义2 设G=(V,E)是一个图,S⊆V,F⊆E,则(1)若u和v分别在G-S的两个不同支中,则称图G的顶点集S分离G的两个不邻接的顶点u和v。

(2)若u和v分在G-F的两个不同支中,则称图G的边集F分离G的两个不同顶点u 和v。

相关文档
最新文档