离散数学课件图论1 47页PPT文档
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02
集合论基础
集合的基本概念
总结词
集合是离散数学中的基本概念, 是研究离散对象的重要工具。
详细描述
集合是由一组确定的、互不相同 的、可区分的对象组成的整体。 这些对象称为集合的元素。例如 ,自然数集、平面上的点集等。
集合的运算和性质
总结词
集合的运算和性质是离散数学中的重要内容,包括集合的交、并、差、补等基本运算,以及集合的确定性、互异 性、无序性等性质。
生,1表示事件一定会发生。
离散概率论的运算和性质
概率的加法性质
如果两个事件A和B是互斥的,那么P(A或B)等于P(A)加上 P(B)。
概率的乘法性质
如果事件A和B是独立的,那么P(A和B)等于P(A)乘以P(B) 。
全概率公式
对于任意的事件A,存在一个完备事件组{E1, E2, ..., En}, 使得P(Ai)>0 (i=1,2,...,n),且E1∪E2∪...∪En=S,那么 P(A)=∑[i=1 to n] P(Ai)P(A|Ei)。
工程学科
离散数学在工程学科中也有着重要的 应用,如计算机通信网络、控制系统 、电子工程等领域。
离散数学的重要性
基础性
离散数学是数学的一个重要分支 ,是学习其他数学课程的基础。
应用性
离散数学在各个领域都有着广泛的 应用,掌握离散数学的知识和方法 对于解决实际问题具有重要的意义 。
培养逻辑思维
学习离散数学可以培养人的逻辑思 维能力和问题解决能力,对于个人 的思维发展和职业发展都有很大的 帮助。
详细描述
邻接矩阵是一种常用的表示图的方法,它是 一个二维矩阵,其中行和列对应于图中的节 点,如果两个节点之间存在一条边,则矩阵 中相应的元素为1,否则为0。邻接表是一 种更有效的表示图的方法,它使用链表来存 储与每个节点相邻的节点。
离散数学——图论PPT课件

第19页/共93页
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
《离散数学图论》课件

最短路径问题
实现方法:使用 队列数据结构, 将起始节点入队, 然后依次处理队 列中的每个节点, 直到找到目标节
点或队列为空
Dijkstra算法和Prim算法
Dijkstra算法:用于 求解单源最短路径问 题,通过不断更新最 短路径来寻找最短路 径。
Prim算法:用于求解 最小生成树问题,通过 不断寻找最小权重的边 来构建最小生成树。
图的矩阵表示
邻接矩阵的定义和性质
定义:邻接矩阵是一个n*n的矩阵,其 中n是图的顶点数,矩阵中的元素表示 图中顶点之间的连接关系。
性质:邻接矩阵中的元素只有0和1, 其中0表示两个顶点之间没有边相连, 1表示两个顶点之间有一条边相连。
应用:邻接矩阵可以用于表示图的连通 性、路径长度等信息,是图论中常用的 表示方法之一。
图像处理:优化图像分割, 提高图像质量
物流配送:优化配送路径, 降低配送成本
社交网络:优化社交网络 结构,提高用户活跃度
感谢您的观看
汇报人:PPT
数学:用于图论、组合数 学、代数拓扑等领域
物理学:用于量子力学、 统计力学等领域
生物学:用于蛋白质结构、 基因调控等领域
社会科学:用于社会网络 分析、经济模型等领域
图的基本概念
图的定义和表示方法
图的定义:由节点和边组成的数学结构,节点表示对象,边表示对象之间的关系
节点表示方法:用点或圆圈表示 边表示方法:用线或弧线表示 图的表示方法:可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等方式表示
顶点和边的基本概念
顶点:图中的基本元素,表示一个对象或事件 边:连接两个顶点的线,表示两个对象或事件之间的关系 度:一个顶点的度是指与其相连的边的数量 路径:从一个顶点到另一个顶点的边的序列 连通图:图中任意两个顶点之间都存在路径 强连通图:图中任意两个顶点之间都存在双向路径
实现方法:使用 队列数据结构, 将起始节点入队, 然后依次处理队 列中的每个节点, 直到找到目标节
点或队列为空
Dijkstra算法和Prim算法
Dijkstra算法:用于 求解单源最短路径问 题,通过不断更新最 短路径来寻找最短路 径。
Prim算法:用于求解 最小生成树问题,通过 不断寻找最小权重的边 来构建最小生成树。
图的矩阵表示
邻接矩阵的定义和性质
定义:邻接矩阵是一个n*n的矩阵,其 中n是图的顶点数,矩阵中的元素表示 图中顶点之间的连接关系。
性质:邻接矩阵中的元素只有0和1, 其中0表示两个顶点之间没有边相连, 1表示两个顶点之间有一条边相连。
应用:邻接矩阵可以用于表示图的连通 性、路径长度等信息,是图论中常用的 表示方法之一。
图像处理:优化图像分割, 提高图像质量
物流配送:优化配送路径, 降低配送成本
社交网络:优化社交网络 结构,提高用户活跃度
感谢您的观看
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数学:用于图论、组合数 学、代数拓扑等领域
物理学:用于量子力学、 统计力学等领域
生物学:用于蛋白质结构、 基因调控等领域
社会科学:用于社会网络 分析、经济模型等领域
图的基本概念
图的定义和表示方法
图的定义:由节点和边组成的数学结构,节点表示对象,边表示对象之间的关系
节点表示方法:用点或圆圈表示 边表示方法:用线或弧线表示 图的表示方法:可以用邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等方式表示
顶点和边的基本概念
顶点:图中的基本元素,表示一个对象或事件 边:连接两个顶点的线,表示两个对象或事件之间的关系 度:一个顶点的度是指与其相连的边的数量 路径:从一个顶点到另一个顶点的边的序列 连通图:图中任意两个顶点之间都存在路径 强连通图:图中任意两个顶点之间都存在双向路径
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A=B C或A=B C或A=B C,则公式A是n+1层公式, n max( i, j)。
例(1)p q r (2)r q p q p
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1.2 命题公式及其赋值
( p q) r
p:2是素数,q:3是偶数,r:2是有理数 p:2是素数,q:3是偶数,r:2是无理数
例2.等值等价式p q p q q p
等值演算的应用: 1.验证等值式 ( p q) ( p r) p (q r) 2.判定公式的类型 ( p q) p q,( p ( p q)) r, p ((( p q) p) q) 3.解决工作生活中的判断问题
甲、已、丙3人根据口音对王教授是哪人进行了判断: 甲说:王教授不是苏州人,是上海人 已说:王教授不是上海人,是苏州人 丙说:王教授既不是上海人,也不是杭州人
例:1.如果3+3=6,那么雪是白的。 2.除非我能工作完成了,我才去看电影。 3.只要天下雨,我就回家。 4.我回家仅当天下雨。 p→q的逻辑关系为q是p的必要条件或p是q的充分条件。
第15页/共292页
1.1 命题和命题联结词
5).等价词 由命题p、q和 组成的复合命题记作p q,读作“p当且仅当q”。 是自然语言中的“充要条件”,“当且仅当”的逻辑抽象。
1.3 命题公式的等值式
定义1.设A和B是两个命题公式,若A B为重言式, 则称公式A, B是等值的公式,记作A B。
例1.证明(p q) (q p); p p p.
注意: 和 的区别 是公式间的关系符号,如:p q 是命题联结词.p q
第28页/共292页
1.3 命题公式的等值式
1.1 命题和命题联结词
例:1)海洋的面积比陆地的面积大。 例 q2:): 22p6:6海 9洋 9。 。的面积比陆地的面积大。 r3:)火火星星上上有有生生命命。。 s4:)三三角角形形的的内内角角和和等等于 于118800。 。 55))你你喜 喜欢 欢数学吗吗?? 66))我我们 们要 要努 努力力学学习习。。 77))啊啊, ,我 我的 的天天哪哪!! 88))我我正 正在 在说 说谎 谎。。
例(1)p q r (2)r q p q p
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1.2 命题公式及其赋值
( p q) r
p:2是素数,q:3是偶数,r:2是有理数 p:2是素数,q:3是偶数,r:2是无理数
例2.等值等价式p q p q q p
等值演算的应用: 1.验证等值式 ( p q) ( p r) p (q r) 2.判定公式的类型 ( p q) p q,( p ( p q)) r, p ((( p q) p) q) 3.解决工作生活中的判断问题
甲、已、丙3人根据口音对王教授是哪人进行了判断: 甲说:王教授不是苏州人,是上海人 已说:王教授不是上海人,是苏州人 丙说:王教授既不是上海人,也不是杭州人
例:1.如果3+3=6,那么雪是白的。 2.除非我能工作完成了,我才去看电影。 3.只要天下雨,我就回家。 4.我回家仅当天下雨。 p→q的逻辑关系为q是p的必要条件或p是q的充分条件。
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1.1 命题和命题联结词
5).等价词 由命题p、q和 组成的复合命题记作p q,读作“p当且仅当q”。 是自然语言中的“充要条件”,“当且仅当”的逻辑抽象。
1.3 命题公式的等值式
定义1.设A和B是两个命题公式,若A B为重言式, 则称公式A, B是等值的公式,记作A B。
例1.证明(p q) (q p); p p p.
注意: 和 的区别 是公式间的关系符号,如:p q 是命题联结词.p q
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1.3 命题公式的等值式
1.1 命题和命题联结词
例:1)海洋的面积比陆地的面积大。 例 q2:): 22p6:6海 9洋 9。 。的面积比陆地的面积大。 r3:)火火星星上上有有生生命命。。 s4:)三三角角形形的的内内角角和和等等于 于118800。 。 55))你你喜 喜欢 欢数学吗吗?? 66))我我们 们要 要努 努力力学学习习。。 77))啊啊, ,我 我的 的天天哪哪!! 88))我我正 正在 在说 说谎 谎。。
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联结词可以嵌套使用,在嵌套使用时,规定如下优先顺序: ( ),┐,∧,∨,→, ,对于同一优先级的联结词,先出现 者先运算。
例1.7 令 P : 北京比天津人口多 Q:22 4 R : 乌鸦是白色的
求下列复合命题的真值:
1P Q P Q R 2Q R P R 3P R P R
解 P,Q,R的真值分别为1,1,0。容易算出 (1)、(2)、(3)的真值分别为1,1,0。
2.在自然语言中,“如果P,则Q”中的前件P与后件Q往 往具有某种内在联系。而在数理逻辑中,P与Q可以无任何内 在联系。
3.在数学或其它自然科学中,“如果P,则Q”往往表达 的是前件P为真,后件Q也为真的推理关系。但在数理逻辑中, 作为一种规定,当P为假时,无论Q是真是假,P→Q均为真。 也就是说,只有P为真Q为假这一种情况使得复合命题P→Q为 假。
PQ 的真值定义为 PQ为真当且仅当P, Q同真值 因此, P, Q一真一假时, P Q为假。
复合命题P Q的真值表: P
0 0 1 1
Q
P Q
0
1
1
0
0
0
1
1
例1.6 将下列命题符号化,并指出它们的真值:
3如 两 圆O1 , O2的面积相等,则它们的半径相等;反之亦然. 4当王小红心情愉快时,她就唱歌;反之当她唱歌时,
真值为真的命题称为真命题;真值为假的命题为假命题。
说明:
1. 命题必须是陈述性语句,而不能是疑问句、命令句、 感叹句等;
2. 命题语句或者为真或者为假,二者必取其一,即命 题的真值是唯一的
判断句子是否为命题的标准: (1)陈述句 (2)有唯一的真值
例1 判断下列句子是不是命题: (1) 4是素数。
第一部分 数理逻辑
例1.7 令 P : 北京比天津人口多 Q:22 4 R : 乌鸦是白色的
求下列复合命题的真值:
1P Q P Q R 2Q R P R 3P R P R
解 P,Q,R的真值分别为1,1,0。容易算出 (1)、(2)、(3)的真值分别为1,1,0。
2.在自然语言中,“如果P,则Q”中的前件P与后件Q往 往具有某种内在联系。而在数理逻辑中,P与Q可以无任何内 在联系。
3.在数学或其它自然科学中,“如果P,则Q”往往表达 的是前件P为真,后件Q也为真的推理关系。但在数理逻辑中, 作为一种规定,当P为假时,无论Q是真是假,P→Q均为真。 也就是说,只有P为真Q为假这一种情况使得复合命题P→Q为 假。
PQ 的真值定义为 PQ为真当且仅当P, Q同真值 因此, P, Q一真一假时, P Q为假。
复合命题P Q的真值表: P
0 0 1 1
Q
P Q
0
1
1
0
0
0
1
1
例1.6 将下列命题符号化,并指出它们的真值:
3如 两 圆O1 , O2的面积相等,则它们的半径相等;反之亦然. 4当王小红心情愉快时,她就唱歌;反之当她唱歌时,
真值为真的命题称为真命题;真值为假的命题为假命题。
说明:
1. 命题必须是陈述性语句,而不能是疑问句、命令句、 感叹句等;
2. 命题语句或者为真或者为假,二者必取其一,即命 题的真值是唯一的
判断句子是否为命题的标准: (1)陈述句 (2)有唯一的真值
例1 判断下列句子是不是命题: (1) 4是素数。
第一部分 数理逻辑
《离散数学之图论》课件

二分图
二分图是指一个图中的所有顶点可 以被分成两个不相交的集合,即两 个集合内的点之间没有边。
树
树是一种特殊的无向图,他是一个 无环连通图。
图的表示
1
邻接矩阵
邻接矩阵是表示图的最直观的一种方法,它将图中的每个点与其他点之间的连接 关系用一个矩阵来表示。
2
邻接表
邻接表是图中比较常见的一种数据结构,用于存储有向图或无向图中顶点的邻接 关系。
Kruskal算法是一种贪心算
2 自反闭包
3 反对称闭包
在一个有向图中,如果由顶 点i到顶点j有路径,由顶点j 到顶点k有路径,则从i到k也 有路径。这种情况称为传递 闭包。
在一个有向图中,如果自己 只能到自己,则称之为自反 闭包。
在一个有向图中,如果存在 有向边从i到j,同时存在一 个从j到i的反向边,则称之 为反对称闭包。
3
关联矩阵
关联矩阵是一个图矩阵,它将图中的所有点和边都表示为元素,可以将和特定边 相关的点和总结点联系起来。
图的遍历
1 深度优先遍历
深度优先遍历是从图中的起始点开始,递归地访问所有可达的顶点。它通常用堆栈来实 现。
2 广度优先遍历
广度优先遍历是从图中的起始点开始访问每一层可达的顶点。它通常用队列来实现。
最短路径
Dijkstra算法
Dijkstra算法是一种用来求图中单个源点到其他所有点 的最短路径的平均算法。
Floyd算法
Floyd算法是一种用于发现非负权重图中所有点对之间 的最短路径的算法。
最小生成树
1
Prim算法
Prim算法用于寻找加权无向连通图的最小生
Kruskal算法
2
成树,该树包含了关键点并且保证了所有点 都连通。
离散数学的ppt课件

科学中的许多问题。
03
例如,利用图论中的最短路径算法和最小生成树算法
等,可以优化网络通信和数据存储等问题。
运筹学中的应用
01
运筹学是一门应用数学学科, 主要研究如何在有限资源下做 出最优决策,离散数学在运筹 学中有着广泛的应用。
02
利用离散数学中的线性规划、 整数规划和非线性规划等理论 ,可以解决运筹学中的许多问 题。
并集是将两个集合中的所有元素合 并在一起,形成一个新的集合。
详细描述
例如,{1, 2, 3}和{2, 3, 4}的并集是 {1, 2, 3, 4}。
总结词
补集是取一个集合中除了某个子集 以外的所有元素组成的集合。
详细描述
例如,对于集合{1, 2, 3},{1, 2}的 补集是{3}。
集合的基数
总结词
)的数学分支。
离散数学的学科特点
03
离散数学主要研究对象的结构、性质和关系,强调推
理和证明的方法。
离散数学的应用领域
计算机科学
01
离散数学是计重要的工具和方法。
通信工程
02
离散数学在通信工程中广泛应用于编码理论、密码学、信道容
量估计等领域。
集合的基数是指集合中元素的数量。
详细描述
例如,集合{1, 2, 3}的基数是3,即它包含三个元素。
03 图论
图的基本概念
顶点
图中的点称为顶点或节点。
边
连接两个顶点的线段称为边。
无向图
边没有方向,即连接两个顶点的线段可以是双向 的。
有向图
边有方向,即连接两个顶点的线段只能是从一个顶 点指向另一个顶点。
研究模态算子(如necessity、possibility)的语义和语法。
《离散数学讲义》课件

离散概率分布的定义
离散概率分布是描述随机事件在有限或可数无限的可 能结果集合中发生的概率的数学工具。
离散概率分布的种类
常见的离散概率分布包括二项分布、泊松分布、几何 分布等。
离散概率分布的应用
离散概率分布在统计学、计算机科学、物理学等领域 都有广泛的应用。
参数估计和假设检验
参数估计
参数估计是根据样本数据推断总体参数的过 程,包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验
假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法 ,包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数估计和假设检验的应 用
在统计学中,参数估计和假设检验是常用的 数据分析方法,用于推断总体特征和比较不 同总体的差异。
方差分析和回归分析
方差分析
方差分析是一种用来比较不同组数据的平均值是否存在显著差异 的统计方法。
《离散数学讲义》ppt课件
目 录
• 离散数学简介 • 集合论 • 图论 • 离散概率论 • 逻辑学 • 离散统计学 • 应用案例分析
01
离散数学简介
离散数学的起源和定义
起源
离散数学起源于17世纪欧洲的数学研 究,最初是为了解决当时的一些实际 问题,如组合计数和图论问题。
定义
离散数学是研究离散对象(如集合、 图、树、逻辑等)的数学分支,它不 涉及连续的变量或函数。
联结词:如与(&&)、或(||)、非(!)等,用 于组合简单命题。
03
04
命题公式:由简单命题通过联结词组合而 成的复合命题。
命题逻辑的推理规则
05
06
肯定前件、否定后件、析取三段论、合取 三段论等推理规则。
谓词逻辑
个体词
表示具体事物的符号。
离散概率分布是描述随机事件在有限或可数无限的可 能结果集合中发生的概率的数学工具。
离散概率分布的种类
常见的离散概率分布包括二项分布、泊松分布、几何 分布等。
离散概率分布的应用
离散概率分布在统计学、计算机科学、物理学等领域 都有广泛的应用。
参数估计和假设检验
参数估计
参数估计是根据样本数据推断总体参数的过 程,包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验
假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法 ,包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数估计和假设检验的应 用
在统计学中,参数估计和假设检验是常用的 数据分析方法,用于推断总体特征和比较不 同总体的差异。
方差分析和回归分析
方差分析
方差分析是一种用来比较不同组数据的平均值是否存在显著差异 的统计方法。
《离散数学讲义》ppt课件
目 录
• 离散数学简介 • 集合论 • 图论 • 离散概率论 • 逻辑学 • 离散统计学 • 应用案例分析
01
离散数学简介
离散数学的起源和定义
起源
离散数学起源于17世纪欧洲的数学研 究,最初是为了解决当时的一些实际 问题,如组合计数和图论问题。
定义
离散数学是研究离散对象(如集合、 图、树、逻辑等)的数学分支,它不 涉及连续的变量或函数。
联结词:如与(&&)、或(||)、非(!)等,用 于组合简单命题。
03
04
命题公式:由简单命题通过联结词组合而 成的复合命题。
命题逻辑的推理规则
05
06
肯定前件、否定后件、析取三段论、合取 三段论等推理规则。
谓词逻辑
个体词
表示具体事物的符号。
《离散数学课件图论》PPT课件

,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.
如上面的例子。
18
精选PPT
平面图与对偶图之间的关系
定理17.17 设G*是连通平面图G的对偶图,n*, m*, r*和n, m, r分别为G*和G的顶点数、边数和面数,则 (1) n*= r (2) m*=m (3) r*=n (4) 设G*的顶点v*i位于G的面Ri中,则d(v*i)=deg(Ri) 证明: (1)、(2)平凡 (3) 应用欧拉公式 (4) 的证明中注意,桥只能在某个面的边界中,非桥边在两
20
精选PPT
自对偶图
定义:设G*是平面图G的对偶图,若G*G,则称G为自 对偶图. 概念: n阶轮图( Wn )、奇阶轮图、偶阶轮图 轮图都是自对偶图。 画出W6和W7的对偶图,并说明它们都是自对偶图。
21
精选PPT
第十七章 小结
❖ 主要内容 ▪ 平面图的基本概念 ▪ 欧拉公式 ▪ 平面图的判断 ▪ 平面图的对偶图
22
精选PPT
练习1
1. 设G是连通的简单的平面图,面数r<12,(G)3. (1) 证明G中存在次数4的面 (2) 举例说明当r=12时,(1) 中结论不真.
解 设G的阶数、边数、面数分别为n, m, r.
精品课程《离散数学》PPT课件(全)

言1
为什么学习离散数学?
离散数学是现代数学的一个重要分支,是计算机科学与技术 的理论基础,所以又称为计算机数学,是计算机科学与技术 专业的核心、骨干课程。
它以研究离散量的结构和相互间的关系为主要目标,其研 究对象一般是有限个或可数个元素,因此它充分描述了计算 机科学离散性的特点。
离散数学是什么课?
真值为1
25
1.1 命题符号化及联结词
以下命题中出现的a是给定的一个正整数: (3) 只有 a能被2整除, a才能被4整除。
(4) 只有 a能被4整除, a才能被2整除。
解: 令r: a能被4整除, s: a能被2整除。 真值不确定 (3)符号化为 s r (4)符号化为 r s
真值为1
26
19
1.1 命题符号化及联结词
3.析取词 设p,q为二命题,复合命题“p或q” 称为p与q的析取式,记作p ∨ q,符号∨称 为析取联结词。 运算规则:
p 0 0 1 1 q 0 1 0 1 p∨q 0 1 1 1
20
1.1 命题符号化及联结词
析取运算特点:只有参与运算的二命题全为假时,运算结果才 为假,否则为真。 相容或:二者至少有一个发生,也可二者都发生 排斥或:二者只有一个发生,即非此即彼 例如: (1)小王爱打球或爱跑步。 设p:小王爱打球。 q:小王爱跑步。 则上述命题可符号化为:p ∨ q (2)张晓静是江西人或湖南人。 设p:江西人。 q:湖南人。 则上述命题就不可简单符号化为:p ∨ q 而应描述为(p∧ q) ∨( p∧q)(也可用异或联接词∨)
(1)星期天天气好,带儿子去了动物园; (2)星期天天气好,却没带儿子去动物园; (3)星期天天气不好,却带儿子去了动物园; (4)星期天天气不好,没带儿子去动物园。
离散数学教学图论【共58张PPT】

一 、图的基本概念
• 邻接和关联 • 无向图和有向图 • 零图和平凡图 • 简单图 • 完全图(无向完全图和有向完全图) • 有环图
一 、图的基本概念
• 有限图和无限图 设图G为< V,E,Ψ>
(l)当V和E为有限集时,称G为有限图,否则称G为无限图。 (2)当ΨG为单射时,称G为单图;当ΨG为非单射时,称G为重图,又称满足
二、生成树
1、生成树定义:
若无向图的一个生成子图T是树,则称T 为G的生 成树,T中的边称为树枝,E(G)-E(T)称为树T 的补,其中的每一边称为树T 的弦。
在任何图中,结点v的度(degree)d(v)是v所关联边的数目。
第三节 生成树、最短路径和关键路径 由结点a和它所有的后代导的子图,称为T的子树.
∴ T连通且具有m=n-1的图
{e5,e4,e8} , {e7,e6,e5,e2,e4} 第四节 欧拉图和哈密顿图
第四节 特殊图(欧拉图和哈密顿图等)
第五节 树、二叉树和哈夫曼树
离散数学教学图论
(优选 欧拉图和哈密顿图
(3)2=>3 ∴W(T)≤W(T1) ∴W(ei+1)≥W(f) 二. 哈密顿图的由来—周游世界问题:
第二节 图的矩阵表示 第四节 欧拉图和哈密顿图
证明:若G中一个边割集和一生成 树无公共边,则表示该边割集所分离的结点不在生成树中,这导致与生成树的定义矛盾。 哈密顿图的由来—周游世界问题: c)对新图向下旋转45度。 ei之后将取f而不是ei+1
为该顶点的度,列之和一定为2. • 有向图的关联矩阵 ----- 以节点数为行,边数为列.节点与边无关系,为0,有关系,则起点为1,
终点为-1;列之和一定为0,每行绝对值之和等于该节点的度数;其 中1的个数为该节点的出度,-1的个数为对应节点的入度;所有元 素的和为0,1的个数等于-1的个数,都等于边数m.
数学离散数学PPT课件

(b) 对公式 A: F(x, y)∧M→F(u, x)中的 F, 欲代以 B: G(x1)∨H(x2, s)→H(t, x2), 则只需x , y , u不是B内的约 束变元, 而且s , t不是A内的约束变元。 代入结果为 (G(x)∨H(y, s)→H(t, y))∧M→(G(u)∨H(x, s)→H(t, x))
第22页/共41页
表 1.7 -1 含有量词的永真公式概要表
第23页/共41页
谓词演算规则
1、代入规则 2、替换规则 3、对偶原理
第24页/共41页
1. 代入规则
(i)自由个体变元的代入:在一公式中, 任一自由个体变元 可代以另一个体变元, 只需该个体变元出现的各处都同样代入, 且代入的变元不允许在原来公式中以约束变元出现。 例: 在公式xP(x, y)∨Q(w, y)中, 将y代以z, 则得xP(x, z)∨Q(w, z), 将y代以w, 则得xP(x, w)∨Q(w, w)。 所得公式称为原公式的代入实例。
1.后边的r个自由变元 不允许在原公式中以约束变元出现; 2. F(x1,x2, …, xn)中的变元也不允许在代入的公式中以约束变元 出现。
第26页/共41页
例: (a) 对公式(P→Q) (P∨Q)中的P代以xP(x), Q代以S(x), 得
(xP(x)→S(x)) (xP(x)∨S(x))
Q4
xP(x) xQ(x)
E14
第31页/共41页
(b) 证明
x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x)) (R(x) P(x))
证: 根据CP规则, 上式等价于
x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x)) (R(x) P(x))
而 x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x))
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表 1.7 -1 含有量词的永真公式概要表
第23页/共41页
谓词演算规则
1、代入规则 2、替换规则 3、对偶原理
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1. 代入规则
(i)自由个体变元的代入:在一公式中, 任一自由个体变元 可代以另一个体变元, 只需该个体变元出现的各处都同样代入, 且代入的变元不允许在原来公式中以约束变元出现。 例: 在公式xP(x, y)∨Q(w, y)中, 将y代以z, 则得xP(x, z)∨Q(w, z), 将y代以w, 则得xP(x, w)∨Q(w, w)。 所得公式称为原公式的代入实例。
1.后边的r个自由变元 不允许在原公式中以约束变元出现; 2. F(x1,x2, …, xn)中的变元也不允许在代入的公式中以约束变元 出现。
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例: (a) 对公式(P→Q) (P∨Q)中的P代以xP(x), Q代以S(x), 得
(xP(x)→S(x)) (xP(x)∨S(x))
Q4
xP(x) xQ(x)
E14
第31页/共41页
(b) 证明
x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x)) (R(x) P(x))
证: 根据CP规则, 上式等价于
x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x)) (R(x) P(x))
而 x(P(x) Q(x)) x(R(x) Q(x))
离散数学PPT【共34张PPT】

15
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
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图之间的同构关系具有自反性、对称性和传递性 能找到同构的必要条件,但它们全不是充分条件:
① 边数相同,顶点数相同; ② 度数序列相同; ③ 对应顶点的关联集及邻域的元素个数相同,等等 若破坏必要条件,则两图不同构 判断两个图同构是个难题
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[图同构实例]
14-1 图
(1)
(2)
(3)
(4)
图中,(1)与(2)不同构(度数列不同),(3)与(4)也不同构.
问:图中(1)与(2)
的度数序列相同,
它们同构吗?为什
么?
(1)
(2)
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14-1 图
[完全图] [无向完全图]G是个简单图,如果每对不同顶点都相邻,则
14-2 通路与回路
[表示法] ① 定义表示法 ② 只用边表示法 ③ 只用顶点表示法(在简单图中) ④ 混合表示法
环(长为1的圈)的长度为1,两条平行边构成的圈长度为 2,无向简单图中,圈长3,有向简单图中圈的长度2.
[不同的圈](以长度3的为例) ① 定义意义下 无向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为2l个 有向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为l个 ② 同构意义下:长度相同的圈均为1个
[竞赛图]基图为Kn的有向简单图。
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14-1 图
[子图] 定义:G=<V,E>, G=<V,E> (1) GG —— G为G的子图,G为G的母图 (2) 若GG且V=V,则称G为G的生成子图 (3) 若VV或EE,称G为G的真子图 (4) V(VV且V)的导出子图,记作G[V] (5) E(EE且E)的导出子图,记作G[E]
v的后继元 D (v) 集 {u|uV(D)v,u E(D)uv} v的先驱元 D (v) 集 {u|uV(D)u,v E(D)uv} v的邻域ND(v)D (v)D (v) v的闭邻N 域 D(v)ND(v){v}
7. 标定图与非标定图 8. 基图
有向边: 带箭头的弧线。 从u到v的边表示成 <u,v>
无向边:不带箭头的弧线。 u和v间的边表示成 (u,v)
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实例
1. 设 V1= {v1, v2, …,v5}, E1 = {(v1,v1), (v1,v2), (v2,v3), (v2,v3), (v2,v5), (v1,v5), (v4,v5)}
定义:设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集,以所有使 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 。
若G G , 则称G是自补图。 相对于K4, 求上面图中所有图的补图,并指出哪些是自补图。 问:互为自补图的两个图的边数有何关系?
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14-3 图的连通性
1. 无向图的连通性 [两个结点连通]在无向图中,结点u和v之间如果存在一条
通路,则称u与v是连通的。记作 uv
规定: 对任何结点u,uu。
[结点之间的连通关系是个等价关系] 令G=<V, E>是无向图,R是V上连通关系,即 R={<u,v>| u,v V且uv} 显然R具有自反、对称和传递性。 于是可以求商集V/R。
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14-1 图
[图的同构] 设G1=<V1,E1>, G2=<V2,E2>为两个无向图(两个有向 图),若存在双射函数f:V1V2, 对于vi,vjV1,
(vi,vj)E1 当且仅当 (f(vi),f(vj))E2 (<vi,vj>E1 当且仅当 <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。
n
n
n
d (v i) 2 m , 且d (v i)d (v i) m
i 1
i 1
i 1
推论 任何图 (无向或有向) 中,奇度顶点的个数是偶数。
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14-1 图
[无向图的结点度序列] V={v1, v2, …, vn}为无向图G的顶点集,称d(v1), d(v2), …, d(vn)为 G的度数序列。 非负整数列d=(d1, d2, …, dn)是可图化的,是可简单图化的。 [n阶k正则图] 一个无向简单图G中,如果Δ(G)=δ(G)=k,则称G 为k-正则图。
(3) 初级通路(路径)与初级回路(圈): 中所有顶点各异,则 称 为初级通路(路径),又若除v0=vl,所有的顶点各不相 同且所有的边各异,则称 为初级回路(圈)。
(4) 复杂通路与回路:有边重复出现。
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称G是个无向完全图。如果G有n个结点, 则记作Kn。
简单性质:边数 mn(n1),n1
2 [有向完全图]G是个有向简单图,如果任意两个不同顶点之
间都有方向相反的边,则称它是有向完全图。
简单性质:边数 m n ( n 1 ) , 2 ( n 1 ) , n 1
则 G1 = <V1, E1 >为一无向图
2. 设 V2 = {a, b, c, d}, E2 = {<a,a>, <a,b>,<a,b>,<c,b>, <c,d>,<d,c>,<a,d>}
则 G2 = <V2, E2 >为一有向图
14-1 图
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d+(v)——v的出度 d(v)——v的入度 d(v)——v的度或度数 (3) (G), (G) (4) +(D), +(D), (D), (D), (D), (D) (5) 奇度顶点与偶度顶点
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14-1 图
相关概念:
1. 图 ① 可用G泛指图(无向的G或有向的D ) ② V(G), E(G), V(D), E(D) ③ n阶图
2. n 阶零图与平凡图( n 为顶点个数) 3. 用 ek 表示无向边或有向边 4. 顶点与边的关联关系
① 关联、关联次数 ②环 ③ 孤立点 5. 顶点之间的相邻与邻接关系
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14-2 通路与回路
[定理14-2.1] 在n 阶图G中,若从顶点vi 到vj(vivj)存在通路, 则从vi 到 vj 存在长度小于或等于n1 的通路.
[推论] 在 n 阶图G中,若从顶点vi 到 vj(vivj)存在通路,则 从vi 到vj 存在长度小于或等于n1的初级通路(路径).
14-2 通路与回路
[定义] 给定图G=<V,E>(无向或有向的),G中顶点与
边的交替序列 = v0e1v1e2…elvl,vi1, vi 是 ei 的端点。 (1) 通路与回路: 为通路;若 v0=vl, 为回路,l 为回路长
度。
(2) 简单通路与回路:所有边各异, 为简单通路,又若v0=vl, 为简单回路。
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14-1 图
6. 邻域与关联集 ① vV(G) (G为无向图) v 的邻 N (v ) { 域 u |u V (G ) (u ,v ) E (G ) u v }
v 的闭 N (v ) N 邻 (v ) { v } 域 v 的关联集 I(v){e|e E (G )e与 v关}联 ② vV(D) (D为有向图)
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14-1 图
[定义]一个图表示为 G=<V(G), E(G)>, 其中 V(G): G的结点的非空集合,简记成V。 E(G): 是G的边的集合, 有时简记成E。
结点(Vertices):用 表示, 旁边标上该结点的名称。 边(Edges)
第四部分 图论
图论
实例1: 多用户操作系统中的进程状态变换
就绪 r
进程调度
执行 e
I/O完成
请求I/O
r
e
等待 w
w
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图论
实例2: “七桥问题” -哥尼斯堡城的普雷格尔河
A
B
D
C
A
e1
e5 e3 e6
B
D
e2
14-1 图
Байду номын сангаас
[握手定理]
定理14-1.1 设G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
n
d(vi ) 2m
① 边数相同,顶点数相同; ② 度数序列相同; ③ 对应顶点的关联集及邻域的元素个数相同,等等 若破坏必要条件,则两图不同构 判断两个图同构是个难题
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[图同构实例]
14-1 图
(1)
(2)
(3)
(4)
图中,(1)与(2)不同构(度数列不同),(3)与(4)也不同构.
问:图中(1)与(2)
的度数序列相同,
它们同构吗?为什
么?
(1)
(2)
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14-1 图
[完全图] [无向完全图]G是个简单图,如果每对不同顶点都相邻,则
14-2 通路与回路
[表示法] ① 定义表示法 ② 只用边表示法 ③ 只用顶点表示法(在简单图中) ④ 混合表示法
环(长为1的圈)的长度为1,两条平行边构成的圈长度为 2,无向简单图中,圈长3,有向简单图中圈的长度2.
[不同的圈](以长度3的为例) ① 定义意义下 无向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为2l个 有向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为l个 ② 同构意义下:长度相同的圈均为1个
[竞赛图]基图为Kn的有向简单图。
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14-1 图
[子图] 定义:G=<V,E>, G=<V,E> (1) GG —— G为G的子图,G为G的母图 (2) 若GG且V=V,则称G为G的生成子图 (3) 若VV或EE,称G为G的真子图 (4) V(VV且V)的导出子图,记作G[V] (5) E(EE且E)的导出子图,记作G[E]
v的后继元 D (v) 集 {u|uV(D)v,u E(D)uv} v的先驱元 D (v) 集 {u|uV(D)u,v E(D)uv} v的邻域ND(v)D (v)D (v) v的闭邻N 域 D(v)ND(v){v}
7. 标定图与非标定图 8. 基图
有向边: 带箭头的弧线。 从u到v的边表示成 <u,v>
无向边:不带箭头的弧线。 u和v间的边表示成 (u,v)
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实例
1. 设 V1= {v1, v2, …,v5}, E1 = {(v1,v1), (v1,v2), (v2,v3), (v2,v3), (v2,v5), (v1,v5), (v4,v5)}
定义:设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集,以所有使 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 。
若G G , 则称G是自补图。 相对于K4, 求上面图中所有图的补图,并指出哪些是自补图。 问:互为自补图的两个图的边数有何关系?
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14-3 图的连通性
1. 无向图的连通性 [两个结点连通]在无向图中,结点u和v之间如果存在一条
通路,则称u与v是连通的。记作 uv
规定: 对任何结点u,uu。
[结点之间的连通关系是个等价关系] 令G=<V, E>是无向图,R是V上连通关系,即 R={<u,v>| u,v V且uv} 显然R具有自反、对称和传递性。 于是可以求商集V/R。
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14-1 图
[图的同构] 设G1=<V1,E1>, G2=<V2,E2>为两个无向图(两个有向 图),若存在双射函数f:V1V2, 对于vi,vjV1,
(vi,vj)E1 当且仅当 (f(vi),f(vj))E2 (<vi,vj>E1 当且仅当 <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。
n
n
n
d (v i) 2 m , 且d (v i)d (v i) m
i 1
i 1
i 1
推论 任何图 (无向或有向) 中,奇度顶点的个数是偶数。
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14-1 图
[无向图的结点度序列] V={v1, v2, …, vn}为无向图G的顶点集,称d(v1), d(v2), …, d(vn)为 G的度数序列。 非负整数列d=(d1, d2, …, dn)是可图化的,是可简单图化的。 [n阶k正则图] 一个无向简单图G中,如果Δ(G)=δ(G)=k,则称G 为k-正则图。
(3) 初级通路(路径)与初级回路(圈): 中所有顶点各异,则 称 为初级通路(路径),又若除v0=vl,所有的顶点各不相 同且所有的边各异,则称 为初级回路(圈)。
(4) 复杂通路与回路:有边重复出现。
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称G是个无向完全图。如果G有n个结点, 则记作Kn。
简单性质:边数 mn(n1),n1
2 [有向完全图]G是个有向简单图,如果任意两个不同顶点之
间都有方向相反的边,则称它是有向完全图。
简单性质:边数 m n ( n 1 ) , 2 ( n 1 ) , n 1
则 G1 = <V1, E1 >为一无向图
2. 设 V2 = {a, b, c, d}, E2 = {<a,a>, <a,b>,<a,b>,<c,b>, <c,d>,<d,c>,<a,d>}
则 G2 = <V2, E2 >为一有向图
14-1 图
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d+(v)——v的出度 d(v)——v的入度 d(v)——v的度或度数 (3) (G), (G) (4) +(D), +(D), (D), (D), (D), (D) (5) 奇度顶点与偶度顶点
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14-1 图
相关概念:
1. 图 ① 可用G泛指图(无向的G或有向的D ) ② V(G), E(G), V(D), E(D) ③ n阶图
2. n 阶零图与平凡图( n 为顶点个数) 3. 用 ek 表示无向边或有向边 4. 顶点与边的关联关系
① 关联、关联次数 ②环 ③ 孤立点 5. 顶点之间的相邻与邻接关系
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14-2 通路与回路
[定理14-2.1] 在n 阶图G中,若从顶点vi 到vj(vivj)存在通路, 则从vi 到 vj 存在长度小于或等于n1 的通路.
[推论] 在 n 阶图G中,若从顶点vi 到 vj(vivj)存在通路,则 从vi 到vj 存在长度小于或等于n1的初级通路(路径).
14-2 通路与回路
[定义] 给定图G=<V,E>(无向或有向的),G中顶点与
边的交替序列 = v0e1v1e2…elvl,vi1, vi 是 ei 的端点。 (1) 通路与回路: 为通路;若 v0=vl, 为回路,l 为回路长
度。
(2) 简单通路与回路:所有边各异, 为简单通路,又若v0=vl, 为简单回路。
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14-1 图
6. 邻域与关联集 ① vV(G) (G为无向图) v 的邻 N (v ) { 域 u |u V (G ) (u ,v ) E (G ) u v }
v 的闭 N (v ) N 邻 (v ) { v } 域 v 的关联集 I(v){e|e E (G )e与 v关}联 ② vV(D) (D为有向图)
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14-1 图
[定义]一个图表示为 G=<V(G), E(G)>, 其中 V(G): G的结点的非空集合,简记成V。 E(G): 是G的边的集合, 有时简记成E。
结点(Vertices):用 表示, 旁边标上该结点的名称。 边(Edges)
第四部分 图论
图论
实例1: 多用户操作系统中的进程状态变换
就绪 r
进程调度
执行 e
I/O完成
请求I/O
r
e
等待 w
w
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图论
实例2: “七桥问题” -哥尼斯堡城的普雷格尔河
A
B
D
C
A
e1
e5 e3 e6
B
D
e2
14-1 图
Байду номын сангаас
[握手定理]
定理14-1.1 设G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
n
d(vi ) 2m