路、Ti ＊广义θ-图的成分着色

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离散数学图着色问题算法描述

离散数学图着色问题算法描述离散数学图着色问题，简单来说是指给定一个无向图，如何为每个节点上色，使得相邻节点的颜色不相同。

这个问题可以用图着色算法来解决，下面将对图着色问题的算法描述进行详细介绍。

1. 算法背景介绍在离散数学中，图着色问题是一种经典的组合优化问题，它有广泛的应用领域，如地图着色、时间表排课等。

该问题的关键在于找到一种最少的颜色分配方案，使得相邻节点的颜色不相同。

2. 算法步骤描述（1）初始化：给定一个无向图G，节点数为n，边数为m。

初始时，给每个节点分配一个未被使用的颜色。

（2）排序节点：按照节点的度数降序进行排序，从度数最大的节点开始着色。

（3）节点着色：依次对每个节点进行着色。

对于当前节点v，遍历它的所有相邻节点w，如果w已经被染色，则从可用的颜色集合中去除w的颜色。

最后，将v染色为可用的最小颜色。

（4）重复步骤3，直到所有节点都被染色。

3. 算法实例演示假设有以下无向图G:```A/ \B C/ \ / \D -E - F```首先，对节点进行排序，按照度数降序排序为：E（度数为4），A （度数为3），D（度数为2），B和C（度数为1），F（度数为0）。

接下来，按照排序后的顺序对每个节点进行着色。

首先着色E，将其染色为第一个可用的颜色。

然后是A，由于E已经被染色为第一个颜色，A只能选择剩下的颜色。

接着是D，由于D与已经着色的节点E邻接，所以D需要选择未被使用的颜色。

然后是B和C，它们的邻居节点E和A已经被着色，所以它们只能选择未被使用的颜色。

最后是F，由于F没有邻居节点，可以选择任意颜色。

经过上述步骤，图G的每个节点都被着色，且相邻节点的颜色不相同。

4. 算法分析该算法在最坏情况下需要对节点进行O(n^2)次比较，其中n为节点数。

因此，算法的时间复杂度为O(n^2)。

同时，该算法具有较好的可行性和实用性，对于大部分图着色问题能够给出近似最优的解。

综上所述，离散数学图着色问题的算法描述如上所述。

路的广义Mycielski图的全染色

满足：
自然数，Ｉ）为Ｃ的第一类广义Ｍｙｉｌｉ，（称Ｇｃｅｓ［ｋ］
（）ｍｔ，，０Ｉ１２… ，；；Ｇ），位 … ｖ：１， … ＝，ｐ）￣１
，，，叩， … ｔ｝，
１）意的边 ∈ （）对任ＥＧＡｕ＃ｖ）Ａｕ）
删）Ｍ，）；
），
）；
目Ｇ＝）１０ＥＧ，）Ｇｕｉ（）ｌ｝秽 ∈ １ｋ，０１２ … ，－｝ ≤ ， ≤ｐｉ，，，ｎｌ。＝定义４对于简单图Ｇ，（），是（，ｔｃｌ，ｖｌ自然数，Ｇ称为Ｇ的第二类广义Ｍｃｌｉ，％（）ｙｉｓ［ｅｋ］
是有限简单图。
其中Ｖ ∥Ｉ∈ ，）ＶＧＵＶ＝ｖ｝＝ｎ（（）。）
定义
如果
对于简单图ｃｖ毋，（Ｉｐ，是（，Ｉ＿，ｖ－ｌ
１定义及引理
定义１＿设ｃｖ，【ｔ司（目是简单图，ｋ是自然数，，是从ｖ（）（）｛，，，ｋ的映射，如果ｃＵＥＧ到ｌ２ … ｌ
摘要：Ｇ是一个图，是从ｖｃｕ（）设，（）ＥＧ到集合ｃ的一个映射，如果，满足相邻点染色不同，邻边染色不同，意一个点与其关联的边染色不同，相任则称，是图Ｇ的全染色。针对此
概念研究了路的广义Ｍｙｉｓｉｃｌ图的全染色。ｅｋ
ａｙｔｏａｊｃｎｅｃｒｄｅ，ｎｉｅｔｅｅｎｄｅｏｎｔｙｏｅｃｌｒｇＦｒｅｃｎｅｔｔｅｎｗｄａｅｔ￣ｅｏｇｓｉｃｄｎｔａｄｅｇｄｏｅｓｍｏｏｎ．ｏｏｃｐ，ｈｖｅｖｘｄｉｈｔ

图的扩容结构下着色与流等若干问题研究的开题报告

图的扩容结构下着色与流等若干问题研究的开题报告一、选题背景图是计算机科学和数学领域中一个重要的抽象概念，包含了节点和边两个元素，被广泛应用于社交网络、路线导航、传感器网络、电路设计等领域。

其中，图的着色和流问题是图论研究中的两个经典问题。

图的着色问题是指给定一个图，为每个节点分配一个颜色，使得相邻的节点颜色不相同。

这个问题在实际生活中有着广泛的应用，如地图涂色、时间表涂色等等。

着色问题是一个NP难问题，因此需要寻找更加高效的算法。

图的流问题是指在一个有向图的网络流模型中，从某个源点出发，流经其他节点到达汇点，并且要求满足每条边的流不超过其容量限制。

网络流模型被广泛应用于问题求解，如匹配、最小割、关键路径等等。

网络流问题也面临着高复杂度和求解效率低下的挑战。

为了解决上述问题，研究人员提出了很多改进算法和数据结构。

图的扩容结构是其中一种常用的数据结构，其能够优化图的着色和流等问题的求解效率。

二、研究目的本文旨在研究图的扩容结构，在此基础上，深入探究以下几个方面问题：1. 针对图的着色问题，研究使用扩容结构来改进现有算法，提高算法的求解效率。

2. 针对图的流问题，研究如何利用扩容结构对现有算法进行优化，并比较其与其他优化算法的求解效率。

3. 探究使用多种不同扩容结构对图的着色和流问题求解的影响，分析其优缺点并比较其求解效率。

三、研究内容本文将自上而下地考察图的扩容结构的各种应用、相关算法和数据结构。

主要内容涵盖以下几个方面：1. 图的扩容结构的定义、特性及其实现方法，重点介绍它在图着色和流问题求解中的应用。

2. 着色问题求解算法的研究，包括贪心算法、约束满足算法等，比较其求解效率。

3. 着色问题求解算法的优化，研究使用扩容结构对算法进行优化，并对比不同算法的求解效率和精度。

4. 流问题求解算法的研究，包括Ford-Fulkerson算法、Dinic算法、EK算法等，比较其求解效率。

5. 流问题求解算法的优化，研究使用扩容结构对算法进行优化，并对比不同算法的求解效率和精度。

关于广义θ-图的邻点可区别染色的简单证明

关于广义θ-图的邻点可区别染色的简单证明王志丹;王治文【摘要】在《经济数学》等杂志上已经用穷染法给出了广义θ-图的邻点可区别全染色和邻点可区别边染色,但方法太过繁琐.本文结合P.N.Balister方法从结构上更为简洁的证明广义θ-图的邻点可区别染色的相关猜想.【期刊名称】《经济数学》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】5页(P62-66)【关键词】图,θ-图;邻点可区别全染色;邻点可区别边染色【作者】王志丹;王治文【作者单位】宁夏大学数学统计学院,宁夏银川 750021;宁夏大学数学统计学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】O157.5定义1 u, v两点间连三条内部不交的路且至多有一条长度为1的图, 称为θ-图．[1].定义 2 u, v两点间连k(k≥4)条内部不交的路且至多有一条长度为1的图, 称为广义θ-图, 并简记为θk(k≥4)．[1]定义3 图G的邻点可区别全染色是一个相邻点的色集合不相等的正常全染色, 其中任意一点的色集合为点上所染的颜色和关联边上所染的颜色构成的集合, 把所用的最少颜色数称为邻点可区别全色数. [2]定义 4 图G的邻点可区别边染色是一个相邻点的色集合不相等的正常边染色, 其中任意一点的色集合为此点相关联的边上所染的颜色构成的集合, 把所用的最少颜色数称为邻点可区别边色数．[3]猜想1 对于阶数至少为2的连通图G, 有χat(G)≤Δ(G)+3.[2]猜想2 若G是一个阶数至少为3的简单连通图且G≠C5,则在《经济数学》等杂志[4]上已经用穷染法给出了广义θ-图的邻点可区别全染色和邻点可区别边染色, 但方法太过繁琐. 本文结合P.N. Balister[5]方法从结构上更为简洁的得到了广义θ-图的邻点可区别全色数和边色数, 有关记号、术语在[6]中可以找到.引理1 对阶数至少为3的简单连通图G, 若有最大度点相邻, 则引理2 若G有两个相邻的最大度顶点, 则χat(G)≥Δ(G)+2.[2]定理1 设H是一个θ4图, 则证明不失一般性, 证明k=4的情况与k=n的情况是一致的, 所以下面给出k=4的证明就可以证明k=n的情况. 通过归纳|E(θ4)|证明此定理. 至少2个顶点的路和至少4个顶点的圈有一个4-邻点可区别全染色[2]. 所以可以假设H是一个θ4图. 不妨设θ4-图的4条不交的路为P1, P2, P3, P4.情况1 路P1, P2, P3, P4的长度都小于等于2. 有两种情况见图1和图2.情况2 路P1, P2, P3, P4中至少有一条路的长度大于2.2.1.1 如果P1=uv, |E(P2)|=2, |E(P3)|>2, |E(P4)|=2．设P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4, dG(zi)=2, 1≤i≤n-1；收缩路P3=uzv, H′是通过收缩这条路获得的图, 由图1知H′有一个6-邻点可区别全染色. 因此, 可以假设不失一般性, 边uz染1, zv染2. 若z不染2, 则不失一般性, 假设z染6. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v可以分别染1和2. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染3-6. 到目前为止, zn-1还没有染. 但至少有2种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 2.1.2 如果|E(P1)|=2, |E(P2)|=2, |E(P3)|>2, |E(P4)|=2．设P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4, dG(zi)=2, 1≤i≤n-1；收缩路P3=uzv；H′是通过收缩这条路获得的图, 由图2知H′有一个5-邻点可区别全染色. 因此, 可以假设不失一般性, 边uz染1, zv染2. 若z不染2, 则不失一般性, 假设z 染5. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v都染1. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染2-5. 到目前为止, zn-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色.2.2.1 如果P1=uv, |E(P2)|>2, |E(P3)|>2, |E(P4)|=2．设P2=uy1y2…yp-1v,p>2, P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4,dG(yj)=2, 1≤j≤p-1，dG(zi)=2, 1≤i≤n-1；收缩路P2=uyv, P3=uzv；H′是通过收缩这两条路获得的图, 由图1知H′有一个6-邻点可区别全染色.因此,可以假设不失一般性, 边uy染2, yv染1. 若y不染1, 则不失一般性, 假设y 染6. 安排y的染色给顶点y1, 边uy1, yp-1v可以分别染2和1. 序列y1y2,y2,y2y3,y3,…,yp-2,yp-2yp-1可循环的染3-6. 到目前为止, yp-1还没有染. 但至少有2种颜色可以被使用染顶点yp-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uz染1, zv染2，z不染2, 则不失一般性, 假设z染6. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v可以分别染1和2. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染3-6. 到目前为止, zn-1还没有染. 但至少有2种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色.2.2.2 如果|E(P1)|=2, |E(P2)|>2,|E(P3)|>2,|E(P4)|=2．设P2=uy1y2…yp-1v,p>2,P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4，dG(yj)=2,1≤j≤p-1,dG(zi)=2, 对于1≤i≤n-1；收缩路P2=uyv, P3=uzv；H′是通过收缩这两条路获得的图, 由图2知H′有一个5-邻点可区别全染色.因此, 可以假设不失一般性, 边uy染2, yv染1. 若y不染1, 则不失一般性, 假设y染5. 安排y的染色给顶点y1, 边uy1, yp-1v都染2. 序列y1y2,y2,y2y3,y3,…,yp-2,yp-2yp-1可循环的染1,3,4,5. 到目前为止, yp-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点yp-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uz染1, zv染2，z不染2, 则不失一般性, 假设z染5. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v都染1. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染2-5. 到目前为止, zn-1还没有染. 但至少有1种颜色被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色.2.3.1 如果|E(P1)|>2, |E(P2)|>2, |E(P3)|>2, P4=uv．设P1=ux1x2…xm-1v,m>2, P2=uy1y2…yp-1v,p>2, P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4, dG(xl)=2, 1≤l≤m-1, dG(yj)=2, 1≤j≤p-1, dG(zi)=2, 1≤i≤n-1；收缩路P1=uxv, P2=uyv, P3=uzv；H′是通过收缩这三条路获得的图, 由图1知H′有一个6-邻点可区别全染色.因此, 可以假设不失一般性, 边ux染5, xv染6. 若x不染6, 则不失一般性, 假设x染1. 安排x的染色给顶点x1, 边ux1, xm-1v可以分别染5和6. 序列x1x2,x2,x2x3,x3,…,xm-2,xm-2xm-1可循环的染4,3,2,1. 到目前为止, xm-1还没有染. 但至少有2种颜色可以被使用染顶点xm-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uy染2, yv染1，y不染1, 则不失一般性, 假设y染6. 安排y的染色给顶点y1, 边uy1, yp-1v可以分别染2和1. 序列y1y2,y2,y2y3,y3,…,yp-2,yp-2yp-1可循环的染3-6. 到目前为止, yp-1还没有染. 但至少有2种颜色可以被使用染顶点yp-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uz染1, zv染2，z不染1, 则不失一般性, 假设z染6. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v可以分别染1和2. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染3-6. 到目前为止, zn-1还没有染.但至少有2种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色.2.3.2 如果|E(P1)|>2, |E(P2)|>2, |E(P3)|>2, |E(P4)|=2．设P1=ux1x2…xm-1v,m>2, P2=uy1y2…yp-1v,p>2, P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4, dG(xl)=2, 1≤l≤m-1, dG(yj)=2, 1≤j≤p-1, dG(zi)=2, 1≤i≤n-1；收缩路P1=uxv, P2=uyv, P3=uzv；H′是通过收缩这三条路获得的图, 由图2知H′有一个5-邻点可区别全染色.因此, 可以假设不失一般性, 边ux染4, xv染5. 若x不染5, 则不失一般性, 假设x染1. 安排x的染色给顶点x1, 边ux1, xm-1v都染4. 序列x1x2,x2,x2x3,x3,…,xm-2,xm-2xm-1可循环的染5,3,2,1. 到目前为止, xm-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点xm-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uy染2, yv染1，y不染1, 则不失一般性, 假设y染5. 安排y的染色给顶点y1, 边uy1, yp-1v都染2. 序列y1y2,y2,y2y3,y3,…,yp-2,yp-2yp-1可循环的染1,3,4,5. 到目前为止, yp-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点yp-1,使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uz染1, zv染2，z不染2, 则不失一般性, 假设z染5. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v都染1. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染2-5. 到目前为止, zn-1还没有染.但至少有1种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色.如果|E(P1)|>2,|E(P2)|>2，|E(P3)|>2，|E(P4)|>2．设P1=ux1x2…xm-1v,m>2, P2=uy1y2…yp-1v,p>2, P3=uz1z2…zn-1v,n>2,P4=uw1w2…wq-1v,q>2,且dG(u)=dG(v)=4, dG(xl)=2，1≤l≤m-1, dG(yj)=2,1≤j≤p-1, dG(zi)=2, 1≤i≤n-1, dG(wk)=2, 1≤k≤q-1；收缩路P1=uxv，P2=uyv，P3=uzv，P4=uwv；H′是通过收缩这4条路获得的图, 由图2知H′有一个5-邻点可区别全染色.因此, 可以假设不失一般性, 边ux染4, xv染5. 若x不染5, 则不失一般性, 假设x染1. 安排x的染色给顶点x1, 边ux1, xm-1v都染4. 序列x1x2,x2,x2x3,x3,…,xm-2,xm-2xm-1可循环的染5,3,2,1. 到目前为止, xm-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点xm-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uy染2, yv染1，y不染1, 则不失一般性, 假设y染5. 安排y的染色给顶点y1, 边uy1, yp-1v都染2. 序列y1y2,y2,y2y3,y3,…,yp-2,yp-2yp-1可循环的染1,3,4,5. 到目前为止, yp-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点yp-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uz染1, zv染2，z不染2, 则不失一般性,假设z染5. 安排z的染色给顶点z1, 边uz1, zn-1v都染1. 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染2-5. 到目前为止, zn-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点zn-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 若边uw染5, wv染4，w不染4, 则不失一般性,假设w染1. 安排w的染色给顶点w1, 边uw1, wq-1v都染5. 序列w1w2,w2,w2w3,w3,…,wq-2,wq-2wq-1可循环的染2,3,4,1. 到目前为止, wq-1还没有染. 但至少有1种颜色可以被使用染顶点wq-1, 使得得到正常的邻点可区别全染色. 证毕.定理2 设G是一个广义θ-图,则证明与定理1的证明一样.定理3 设H是一个θ4图, 则证明通过归纳|E(θ4)|证明此定理. 至少三个顶点的路和圈有一个5-邻点可区别边染色[3], 所以假设H是一个θ4图.不妨设θ4-图的4条不交的路为P1, P2, P3, P4.情况1 路P1, P2, P3, P4的长度都小于等于2. 2种情况见图3和图4.情况2 路P1, P2, P3, P4中至少有一条路的长度大于2.这一问题的证明方法与定理1的证明方法类似, 下面以一种情况为例, 来讨论它的邻点可区别边染色.若存在一条路的长度大于2. 如果P1=uv,|E(P2)|=2,|E(P3)|>2,|E(P4)|=2．设P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4,dG(zi)=2, 对于1≤i≤n-1；收缩路P3=uzv；H′是通过收缩这条路获得的图, 由图3知H′有一个5-邻点可区别边染色. 因此, 可以假设不失一般性, 边uz染1, zv染2. 安排边 uz1染1, zn-1v染2, 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染3,4,5.如果|E(P1)|=2,|E(P2)|=2,|E(P3)|>2,|E(P4)|=2．设P3=uz1z2…zn-1v,n>2, 且dG(u)=dG(v)=4, dG(zi)=2,1≤i≤n-1；收缩路P3=uzv；H′是通过收缩这条路获得的图, 由图4知H′有一个4-邻点可区别边染色. 因此, 可以假设不失一般性, 边uz染1, zv染2. 如果n=3, 见图5. 如果n>3, 安排H的边uz1, zn-1v都染1, 序列z1z2,z2,z2z3,z3,…,zn-2,zn-2zn-1可循环的染2,3,4. 其他情况的分类与定理1相同, 证明方法与以上证明方法类似．定理4 若G是一个广义θ-图, 则证明与定理1的证明一样.【相关文献】[1] 张和平,欧阳克智. θ-图及其线图的联结数[J].兰州大学学报(自科版),1992,28(3):6-11.[2] 张忠辅,陈祥恩,李敬文,等．关于图的邻点可区别全染色[J].中国科学A,2004, 34(5):574-583.[3] ZHANG Z F,LIU L Z, WANG J F. Adjacent strong edge coloring of graphs[J].Applied Mathematics Letters,2002,15(5):623-626.[4] 闫丽宏,王治文,张忠辅.广义θ-图的邻点可区别的全染色(英文)[J].经济数学, 2007,24(1):103-106.[5] BALISTER P N, GYORI E, LEHEL J，et al.Adjacent vertex distinguishing edge-colorings[J]. Siam Journal on Discrete Mathematics,2007,21(1):237-250.[6] BONDY J A,MURTY U S R.Graph theory with applications[M].New York: The Macmillan Press Ltd,1976.。

图的着色问题 ppt课件

PPT课件
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顶点着色－基本概念
• 独立集：对图G=(V,E)，设S是V的一个子集，若中任意两个顶点在G中均不相邻，则称S为G的一个独立集。
• 最大独立集：如果G不包含适合|S'|＞|S|的独立集S'，则称S为G的最大独立集。
• 极大覆盖：设K是G的一个独立集，并且对于V-K 的任一顶点v，K+v都不是G的独立集，则称K是 G的一个极大覆盖。
先求图G的极小覆盖，
பைடு நூலகம்
化简得
(a bd)(b aceg)(c bdef )(d aceg)(e bcdf )( f ceg)(g bdf )
aceg bc deg bdef bdef bcdf
故G的极小覆盖为 {a,c,e, g},{b,c, d,e, g},{b, d,e, f },{b,c, d, f } 取其补集，得到G的所有极大独立集： • Step2：求出一切若干极大独立集和所有{b,顶d,点f }的,{a子, f集},{a,c, g},{a,e, g}
但上述子集的颜色数都不是X（G），正确的应该是X（G）=3，该子集为：给{b,d,f}中的 b,d,f涂颜色1，为{a,e,g}中a,e,g涂颜色2为 {a,c,g}中的c涂颜色3。
由此可见，求色数其需要求极大独立集以
及一切若干极大独立集的和含所有顶点的子
集，对于大图，因为图计算量过大而成为实
际上难以凑效的算法，所以不是一个好算法，
（ii）若G为偶图，则X（G）=2 （iii）对任意图G，有X（G）≤Δ+1（这里Δ表示为顶点数最大值）
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顶点着色－求顶色数的算法设计
我们由“每个同色顶点集合中的两两顶点不相邻”可以看出，同色顶点集实际上是一个独立集，当我们用第1种颜色上色时，为了尽可能扩大颜色1的顶点个数，逼近所用颜色数最少的目的，事实上就是找出图G的一个极大独立集并给它涂上颜色1。用第2种颜色上色时，同样选择另一个极大独立集涂色，...，当所有顶点涂色完毕，所用的颜色数即为所选的极大独立集的个数。

θ-图的连续边着色

2.系列平行图和Meredith图的无循环边着色 [J], 张卫标;谢德政
3.四类圈树的连续边着色 [J], 王俊梅
4.几类图的连续边着色 [J], 王俊梅;王世英
5.几类3-圈图的连续边着色 [J], 闫秀琴;王世英
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
【总页数】4页(P147-150)
【作者】冯永锝;翟绍辉
【作者单位】新疆大学,数学与系统科学学院,新疆,乌鲁木齐,830046;新疆大学,数学与系统科学学院,新疆,乌鲁木齐,830046
【正文语种】中文
【中图分类】O157.5
【相关文献】
1., 刘红美;陈泽乾
θ-图的连续边着色
冯永锝;翟绍辉
【期刊名称】《新疆大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(022)002
【摘要】Given a simple graph G , an edge-coloring of G with colors 1,2,3 is consecutive if the colors of edges incident to each vertex form an interval of integers. In this paper we prove that θ-graph has such a consecutive edge-coloring.%设G是简单图,用颜色1,2,3……对G的边着色.如果每一顶点所关联的边上着的颜色构成一个连续的整数集合,那么就称这个边着色是连续的.本文中证明了θ-图有这样的连续边着色.

《图论》第6章-图的着色

第七页，编辑于星期六：八点一分。
6.1 色数
[定理6-1-1] k-临界图 G=(V, E), =min{deg(vi)|viV}, 则
k-1。
[证明]反证法：设 G 是一个 k-临界图且 <k-1。又设v0V， deg(v0)= 。由 k-临界图的定义，Gv0 是 (k1)可着色的，在一种 k1着色方案下，Gv0 的顶点可按照颜色划分成 V1,V2, …, Vk-1 共 k1块，块 Vi 中的顶点被涂以颜色 ci。由于deg(v0)< k1，v0 至少与其中一块 Vj 不邻接即与 Vj 中的任何顶点不邻接。此时可将 v0 涂以颜色 cj，
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第十二页，编辑于星期六：八点一分。
6.1 色数
[五色定理] (1890, Heaword) 任何简单平面图都是 5-可着色的。 [证明]设简单平面图 G=(V, E)，对 n=|V| 作归纳。
n 5时容易讨论结论成立。
设 n = k1时，结论成立。当 n = k 时，由[定理5-1-8]简单平面图 G 至少有一个顶点的度小于6。故可设 v0V，deg(v0) 5。设 G=Gv0，由归纳假设
何顶点的度不小于 k-1。又 G 为 k 色图，其中至少有 k 个顶点。
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第九页，编辑于ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ期六：八点一分。
6.1 色数
[推论2] 对 G=(V, E)， =max{deg(vi)|viV}，有 (G) +1。
[证明] 设 (G)=k，由推论1，有 vV，使得 deg(v) k-1
又： deg(v) 故： k-1 或 (G)-1 即： (G) +1
图所示。
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第十三页，编辑于星期六：八点一分。

图论课件第七章图的着色

总结词
平面图的着色问题是一个经典的图论问题，其目标是在满足相邻顶点颜色不同的条件下，使用最少的颜色对平面图的顶点进行着色。
详细描述
平面图的着色问题可以使用欧拉公式和Kuratowski定理进行判断和求解。此外，也可以使用贪心算法、分治策略等算法进行求解。
树图的着色问题
总结词
树图的着色问题是一个经典的图论问题，其目标是使用最少的颜色对树图的顶点进行着色，使得任意两个相邻的顶点颜色不同。
分支限界算法
总结词
分支限界算法是一种在搜索树中通过剪枝和优先搜索来找到最优解的算法。
详细描述
在图的着色问题中，分支限界算法会构建一个搜索树，每个节点代表一种可能的着色方案。算法通过优先搜索那些更有可能产生最优解的节点来加速搜索过程，同时通过剪枝来排除那些不可能产生最优解的节点。分支限界算法可以在较短的时间内找到最优解，
尤其适用于大规模图的着色问题。
03
图的着色问题的复杂度
计算复杂度
确定图着色问题的计算复杂度为NP-完全，意味着该问题在多项式时间内无法得到确定解，只能通过近似算法或启发式算法来寻找近似最优解。
图着色问题具有指数时间复杂度，因为对于n个顶点的图，其可能的颜色组合数量为n^k，其中k为每个顶点可用的颜色数。
02
图的着色算法
贪心算法
总结词
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
详细描述
贪心算法在图的着色问题中的应用是通过逐个对顶点进行着色，每次选择当前未被着色的顶点中颜色数最少的颜色进行着色，直到所有顶点都被着色为止。这种算法可以保证最小化使用的颜色数量，但并不保证得到最优解。

【国家自然科学基金】_广义θ-图_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

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2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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离散数学中的图着色与图分割

离散数学中的图着色与图分割离散数学是数学的一个分支，它研究的是离散的结构和对象。

在离散数学中，图论是一个非常重要的领域。

而图着色与图分割是图论中的两个基本概念。

一、图着色图着色是指给定一个图的每个顶点分配一种颜色，并且要求相邻的顶点不能有相同的颜色。

这个问题可以看作是一种涂色问题，我们希望用最少的颜色来对图的顶点进行着色。

1.1 色数与染色多项式图的色数是指给定一个图所需的最少颜色数。

一个图的色数通常用符号χ(G)表示。

图的染色多项式是对于给定的图G，它与对应的染色问题有关。

1.2 四色问题四色问题是图论中一个经典的问题，它说的是任何平面地图都可以用四种颜色进行着色，使得相邻的地图区域颜色互不相同。

这个问题虽然在1976年得到了解决，但它的证明过程非常复杂，需要运用大量的数学定理和方法。

二、图分割图分割是指将一个图分割成多个不相交的子图。

图分割在图论和组合优化中具有广泛的应用。

2.1 最小割最小割是指可以将图分割成两个不相交的子图，并且两个子图之间的边的权重之和最小。

最小割问题可以通过最大流最小割定理来解决。

2.2 图分割算法图分割算法是指用于将图分割成多个子图的算法。

常用的图分割算法包括谱图分割算法、k-means算法等。

这些算法可以根据图的特点和需求来选择合适的方法。

三、图着色与图分割的应用3.1 地图着色图着色在地图着色中有着广泛的应用。

通过给地图的每个区域进行着色，可以实现不同区域之间的边界清晰，便于观察和分析。

3.2 电路布线在电路布线中，图着色可以用于解决信号线的冲突问题，保证信号线之间不会相互干扰。

3.3 图像分割图分割在图像处理中有着重要的应用。

通过将图像分割成多个子图，可以实现目标检测、边缘提取等算法的实现。

四、总结离散数学中的图着色与图分割是图论中的两个重要概念。

图着色是将图的顶点着色的过程，目标是用尽量少的颜色进行着色。

图分割是将图分割成多个子图的过程，通过选择合适的算法可以得到满足要求的子图。

图的着色与染色问题

图的着色与染色问题图的着色与染色问题是图论中的一个经典问题，旨在寻找一种给图中的每个顶点染上不同颜色的方法，使得相邻的顶点具有不同颜色。

本文将介绍图的着色和染色问题的基本概念，讨论几种常见的着色算法，并探讨该问题在实际应用中的一些应用场景。

一、基本概念在介绍图的着色与染色问题之前，首先需要了解一些基本概念。

图是由一组顶点和一组边组成的数据结构，表示了顶点之间的关系。

图可以分为有向图和无向图，其中无向图的边没有方向性，有向图的边具有方向性。

对于图中的每个顶点，可以对其进行染色，也就是给顶点赋予一个颜色值。

染色是为了满足一个重要的条件：相邻的顶点不能具有相同的颜色。

相邻顶点是指在图中由一条边连接的两个顶点。

二、着色算法在解决图的着色问题时，常用的算法有贪心算法、回溯算法和深度优先搜索算法。

下面将分别介绍这三种算法的基本思想和应用场景。

1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的着色算法。

该算法会选择一个顶点，为其染上一个颜色，然后遍历与该顶点相邻的顶点，为其染色。

不断重复该过程，直到所有顶点都被染色。

贪心算法的应用场景包括地图着色问题和课程表问题。

在地图着色问题中，顶点表示不同的地区，边表示不同地区之间的邻接关系。

要求相邻的地区颜色不同，使用贪心算法可以高效地解决这个问题。

在课程表问题中，顶点表示不同的课程，边表示课程之间的先修关系。

贪心算法可以帮助安排合理的课程表。

2. 回溯算法回溯算法是一种递归的算法，它通过尝试所有可能的颜色组合，直到找到满足条件的染色方案为止。

如果在尝试的过程中发现无法满足条件，则会回溯到上一个状态，重新选择颜色。

回溯算法常用于解决复杂的着色问题，例如地图染色问题和调度问题。

在地图染色问题中，回溯算法可以找到一种合理的地图着色方案。

在调度问题中，回溯算法可以帮助制定一种合理的调度方案，例如安排会议或任务的时间表。

3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法是一种遍历算法，通过从起始顶点开始，沿着一条路径一直搜索到底，然后回溯到上一个顶点，继续搜索其他路径，直到所有顶点都被访问。

图论中的图的着色与染色问题

图论中的图的着色与染色问题图论是数学的一个分支，研究的是图的性质和图的应用。

在图论中，图的着色与染色问题是一个经典且重要的研究课题。

图的着色问题是指如何用有限的颜色对图的顶点或边进行染色，使得相邻的顶点或边具有不同的颜色。

本文将介绍图的着色与染色问题的基本概念和应用。

一、图的基本概念1. 无向图和有向图无向图由一些顶点和连接这些顶点的边组成，边没有方向性。

而有向图中，边是有方向性的，连接两个顶点的边有始点和终点之分。

2. 邻接矩阵和邻接表邻接矩阵是一种表示图的方法，用一个矩阵表示图中各个顶点之间的连接关系。

邻接表是另一种表示图的方法，用链表的形式表示图中各个顶点之间的连接关系。

二、图的着色问题图的着色问题是指如何用有限的颜色对图的顶点或边进行染色，使得相邻的顶点或边具有不同的颜色。

图的着色问题有以下两种情况：1. 顶点着色对于无向图或有向图的顶点，通过对每个顶点进行染色，使得图中任何相邻的顶点具有不同的颜色。

这里的相邻顶点指的是通过一条边相连的顶点。

2. 边着色对于无向图或有向图的边，通过对每条边进行染色，使得图中任何相邻的边具有不同的颜色。

这里的相邻边指的是有共同始点或终点的边。

三、图的染色算法对于图的着色问题，有不同的染色算法可以解决。

在这里我们介绍两种常用的染色算法：贪心算法和回溯算法。

1. 贪心算法贪心算法是一种基于局部最优策略的算法。

对于图的顶点着色问题，贪心算法的策略是从一个未染色的顶点开始，将其染上一个可用的颜色，并将该颜色标记为已占用，然后继续处理下一个未染色的顶点。

如果当前顶点没有可用的颜色可染，则需要增加一个新的颜色。

2. 回溯算法回溯算法是一种穷举所有可能性的算法。

对于图的着色问题，回溯算法的策略是从一个未染色的顶点开始，尝试不同的颜色进行染色，如果发现染色后与相邻顶点冲突，就回溯到上一个顶点重新尝试其他颜色，直到所有顶点都被染色。

四、图的着色问题的应用图的着色问题在实际中有广泛的应用。

离散数学中的图着色与图分割

离散数学中的图着色与图分割图着色和图分割是离散数学中重要的概念和应用之一，它们在图论、计算机科学和其他领域中起着关键作用。

本文将介绍图着色和图分割的概念、方法和应用。

一、图着色图着色是指为图的顶点或边分配颜色的过程。

在图着色中，相邻的顶点或边不能具有相同的颜色。

这个问题在实际生活中有着广泛的应用，比如地图着色、课程表的编排等。

1.1 图的色数图的色数是指对图中的顶点进行着色，使得相邻的顶点具有不同的颜色所需的最小颜色数。

显然，图的色数至少为1，即必须至少使用一种颜色来对图进行着色。

对于简单图，其色数常被称为图的固有色数。

1.2 图的着色问题图的着色问题是指寻找一种合理的图着色方案的问题。

在计算复杂性理论中，图的着色问题被证明是一个NP-难问题，即很难找到一个高效的算法来求解。

二、图分割图分割是指将一个图分割成若干个互不相交的子图的过程。

图分割在图像处理、网络分析等领域中有广泛的应用，常用于物体识别、社区检测等任务。

2.1 最小割最小割是图分割中的一个重要概念。

给定一个图和两个顶点集合S和T，最小割是指将图分割成S和T两个子图，并且使得两个子图之间的边的权重之和最小。

最小割算法被广泛应用于图像分割、图像压缩等领域。

2.2 图分割算法图分割算法的目标是找到一个好的分割方案，使得分割后的子图具有一定的性质。

常用的图分割算法包括谱聚类、最大流最小割算法等。

三、图着色与图分割的应用图着色和图分割在实际应用中有着广泛的应用。

3.1 地图着色地图着色是图着色的一个典型应用。

在地图着色中，每个国家代表一个顶点，相邻的国家之间的边代表它们之间的接壤关系。

要求对地图进行着色，使得相邻的国家具有不同的颜色，以便区分它们。

3.2 图像分割图像分割是图分割的一个重要应用。

图像分割可以将图像中不同的对象或者区域分离出来，常用于目标检测、物体识别等任务。

3.3 社交网络分析社交网络分析中的社区检测问题可以看作是图分割的一个应用。

图的着色详解演示文稿

证对有p个顶点的平面图也是6—可着色的即可.
设G是一个有p个顶点的平面图，则G有顶点v， degv≤5，G-v是一个p-1个顶点的平面图.
由归纳假设，G-v是6—可着色的，与v相邻的顶点至多5个，所以与v相邻的顶点着色时至多用了5种色.
用另一种未用的颜色对v着色即得G的一个6—着色. 因此，G是6可着色的.
第十五页，总共十七页。
边着色的几个结果
定理2 如果G是偶图，则(G)=(G)，即偶图的边色数等于它的顶点的最大度.
证设w的度为(G)，则给w所关联的边至少得用 (G)种颜色，所以(G)≥(G).
只需证(G)≤(G). 对G的边数q用归纳法.
1、当q=1时定理成立. 2、设当q=k时结论成立. 当q=k+1时, 设e=uvE(G)，令G1=G-e，则G1中有k条边，由归纳假设(G1)≤(G1)≤(G).
第七页，总共十七页。
色数的上界
定理3 (布鲁克斯定理) 如果G是一个连通图且不是完全图也不是奇数长的圈，则G是(G)—可着色的.
第八页，总共十七页。
平面图的着色
定理4 每个平面图都是6可着色的.
证对平面图的顶点数p用归纳法. 如果顶点数小于7，显然是6—可着色的.
假设对p-1个顶点的平面图是6—可着色的，只需
第十页，总共十七页。
图的边着色
定义1 图G的一个k—边着色是对G的每条边指定k种色之一，使得任何两条相邻的边被指定色是不同的.
如果图G是k—边着色的，但不(k-1)—边着色的，则称G的边色数为k，G的边色数记为(G).
1
3
4 2 2
314
右图存在一个4—边着色不存在3—边着色 (G)=4
如果=(G)是图G的顶点的最大度数，则显然有

图论中的图的着色与染色问题

图论中的图的着色与染色问题图是图论中的基本概念之一，是由顶点和边构成的数学结构。

在图的理论中，图的着色与染色问题是一个非常重要且有趣的研究领域。

本文将介绍图的着色与染色问题的基本概念、定理和算法，希望能够为读者深入了解图论领域提供一些帮助。

一、基本概念在图的理论中，图的着色与染色问题是指将图的顶点或边用不同颜色标记的过程。

着色是指给图的顶点或边分配颜色，使得相邻的顶点或边颜色不相同；而染色是指给图的顶点或边分配颜色，使得相邻的顶点或边颜色可以相同。

定理1：图的顶点着色问题对于一个简单图，顶点着色问题是指如何用最少的颜色将图的所有顶点着色，使得相邻的顶点颜色不同。

根据四色定理，任何一个平面图都可以只用四种颜色进行顶点着色。

定理2：图的边着色问题对于一个简单图，边着色问题是指如何用最少的颜色将图的所有边着色，使得任意两条依附于同一顶点的边颜色不同。

根据维茨定理，任何简单无向图都可以用最大度数加一种颜色进行边着色。

二、算法与实践在解决图的着色与染色问题时，常用的算法包括贪心算法、回溯算法、图染色算法等。

其中，Welsh-Powell算法是用来解决无向图的顶点着色问题的一种有效算法，其基本思想是优先考虑度数最大的顶点进行着色。

而在解决边着色问题时，常用的算法包括Vizing定理、边染色算法等。

三、应用与拓展图的着色与染色问题在实际生活中有着广泛的应用，如地图着色、时间表着色、调度问题等。

同时，在拓展领域中，图的着色与染色问题也与其他数学领域有着密切的联系，如组合数学、离散数学等，在各个领域都有着深入的研究与应用。

总结：图的着色与染色问题是图论领域中的一个重要研究方向，具有丰富的理论内涵和实际应用。

通过本文对图的着色与染色问题的介绍，希望读者能够对该领域有一个初步的了解，进一步深入研究与探讨。

愿本文能够为读者在图论领域的学习与研究提供一些帮助与启发。