电子科大图论课件——第3章连通度(10.1)
电子科技大学图论总复习PPT
2) E是由V中的点组成的无序对构成的集合,称为边集,其元素称 为边,且同一点对在E中可以重复出现多次。用|E|表示边数。
(2) 简单图:无环无重边的图称为简单图。
CHENLI
3
1
0 .5 n 0
0 .5
1 2 1 .5 t1 0 .5 00
1 0 .8
0 .6 0.4 x 0 .2
(3) 图的度序列:
CHENLI
17
1
0 .5 n 0
0 .5
1 2 1 .5 t1 0 .5 00
1 0 .8
0 .6 0.4 x 0 .2
2、托兰定理
定理2 若n阶简单图G不包含Kl+1,则G度弱于某个完 全 l 部图 H,且若G具有与 H 相同的度序列,则:
G H
3、树的性质 定理3 设T是(n, m)树,则:
(1) G是欧拉图;
(2) G的顶点度数为偶数;
(3) G的边集合能划分为圈。
推论: 连通非欧拉图G存在欧拉迹当且仅当G中只有 两个顶点度数为奇数。
8、H图的判定
定理7 (必要条件) 若G为H图,则对V(G)的任一非空 顶点子集S,有:
(GS) S
CHENLI
20
1
0 .5 n 0
0 .5
1 2 1 .5 t1 0 .5 00
定理12 设G是n阶单图。若n≧3且
E(G)
n1
2
1
则G是H图;并且,具有n个顶点 只有C1,n以及C2,5.
n
2
1
1
条边的非H图
CHENLI
22
1
0 .5 n 0
0 .5
1 2 1 .5 t1 0 .5 00
图论课件-PPT课件
学习方法
目的明确
态度端正 理论和实践相结合
充分利用资源
逐步实现从知识到能力到素质的深化和
升华
课程考核
平时成绩 (30%-40%)
闭卷考试 (60%-70%)
图论模型
为了抽象和简化现实世界,常建立数学模型。图是关 系的数学表示,为了深刻理解事物之间的联系,图 是常用的数学模型。 (1) 化学中的图论模型 19世纪,化学家凯莱用图论研究简单烃——即碳氢 化合物 用点抽象分子式中的碳原子和氢原子,用边抽象原子间 的化学键。
E={w1r1, w1r2, w2r2, w2r3, w2r4, w3r3, w3r5}代表每个仓库和每个 零售店间的关联。则图模型图形为: w1 w2 w3
r1
r2
r3
r4
r5
29
(3) 最短航线问题 用点表示城市,两点连线当且仅当两城市有航线。为了 求出两城市间最短航线,需要在线的旁边注明距离值。 例如:令V={a, b, c, d, e}代表5个城市} E={a b, ad, b c , be, de}代表城市间的直达航线 则航线图的图形为: a 320 500 d 370 b 140 430 e c
图论学科简介 (2)
19世纪末期,图论应用于电网络方程组
和有机化学中的分子结构 20世纪中叶,由于计算机的发展,图论 用来求解生产管理、军事、交通运输、 计算机和网络通信等领域中的离散性问 题 物理学、化学、运筹学、计算机科学、 电子学、信息论、控制论、网络理论、 社会科学、管理科学等领域应用
七桥问题
近代图论的历史可追溯到18世纪的七桥问题:
穿过Kö nigsberg城的七座桥,要求每座桥通过 一次且仅通过一次。
第3章 连通度问题(PPT文档)
3.1.6 证明:若G是3-正则简单图,则 = 。
3.1.7 证明:若l,m和n是适合0<l m n的整数, 则存在一个简单图G,使得
= l, =m和 =n。
3.2 块
3.1.2 证明:若G是k-边连通的,则 k/2 。 3.1.3 (a) 证明:若G是简单图且 -2,则 = 。
(b) 找出一个简单图G,使得 =-3且 < 。
3.1.4 (a) 证明:若G是简单图且 /2,则= 。
(b) 找出一个简单图G,使得 = [(/2)-1] 且 < 。
第三章 连通度问题
3.1 连通度 3.2 块 3.3 可靠通信网的建设
3.1 连通度
B E(G)为图G的k-边割 B = k 。
图G的边连通度(edge connectivity)
'
(G)
min{k
G有k 边割} 0
当G为非平凡图 当G为平凡图
= 使G变成不连通或平凡图所需去
块(block) 无割点连通图。
显然,当 v 3时, G为块 G为无环、2-连通图。
例。 v 3的块中无割边。
定理3.2 (Whiteney,1932) 当 v 3时,G为2-连通图 G中任二顶点间则至少被两条内部不相 交(internally disjoint)的路所连接。
(ii) 若H 连通,则e = xy 为H的割边。但,
(H) = (G)- S - ( -1) 3 ,
因此,x与y中至少有一个为H的割点,设为 x 。于是
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
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
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
3连通度
点割集(举例)
G1: {f},{a,e,c},{g,k,j},{b,e,f,k,h} G2: {f},{a,e,c},{g,k,j},{b,e,f,k,h}
a g f k j i h b a g
b c
e d
e
c d
f
j G2
k i
h
G1
割点(cut-point / cut-vertex)
作业
P292 12,13,15,16,21,23,25
a b
c
e d f g h
i
j
k
l
有向图的连通分支举例2
强连通分支: G[{a}], G[{b}], G[{c}], G[{d}], G[{e,f,g,h}] 划分 单向连通分支: G[{a,b,c}], G[{c,d}], G[{d,e,f,g,h}] 覆盖 (弱)连通分支: G e
a
d f g h
有向图的连通分支
强连通分支(strong component): 极大强 连通子图 单向连通分支: 极大单向连通子图 弱连通分支(weak component): 极大弱 连通子图
有向图的连通分支举例1
强连通分支: G[{a}],G[{b}],G[{c,d,e,h,i}], G[{f}],G[{g}],G[{j,k,l}] 单向连通分支: G[{a,b}],G[{c,d,e,h,i,f,g}], G[{j,k,l}] (弱)连通分支: 与单向连通分支相同
i c d
f
j G2
k i
h
G1
割边(cut-edge)(桥)
电子科大 张晓军老师 图论
思考? 上述结论对无环图成立吗?
邻接矩阵的进一步推广-有向图
v1 e1 e2 e5 e3
e6 v3
v2
e4
v4
⎡0 1 0 0⎤
A
=
⎢⎢1 ⎢1
0 0
1 1
1⎥⎥ 0⎥
⎢⎣0 0 0 0⎥⎦
每一列之和 为该顶点的
入度
每一行 之和为 该顶点 的出度
推广的邻接矩阵(复合图)续。。。
1
v
2
G1
G2
u1
3 v1
u2 u3
v2
v3
G1×G2
G2[G1]=?
1u
G2[G1] ≅ G1[G2] ???
1v
2u 3u
2v
3v
n 方体 Qn
1
01
0
00
Q1
Q2
011 11
010
001
10
000
Q3
111 110
011 010
§1.3 路与图的连通性
途径 迹
1
4
58
路
67
连通图
2
3
连通分支 ω(G)
G
G’
关系,而且要求这种对应关系保持结点间的邻
接关系.对有向图同构还要求保持边的方向.
b
a
e v1
d c
v4 v5 v3 v2
(1)
(2)
(3)
(4)
a
e
c
v1
v2
v6
f
b
d
v3
v5
v4
(5)
(6)
(7)
图论_连通_连通分量
图论_连通_连通分量 强连通图 : 强连通分量就是本⾝ 有向图 ---> ⾮强连通图 : 多个强连通分量图---> 连通图 : 连通分量就是本⾝ ⽆向图 ---> ⾮连通图 : 多个连通分量路径 : 顾名思义.路径长度 : 路径上边的数量.路径 : 顾名思义.路径长度 : 路径上边的数量.连通 : ⽆向图顶点A可以到顶点B,则称A,B连通.强连通 : 有向图中,两个顶点间⾄少存在⼀条互相可达路径,则两个顶点强连通连通图 : 图中任意两点都连通的图.强连通图 : 有向图的任意两点都强连通.连通分量 : ⽆向图的极⼤连通⼦图称为连通分量.连通图只有⼀个连通分量,即⾃⾝强连通分量: 强连通图有向图的极⼤强连通⼦图.强连通图的强连通分量只有⼀个,即强连通图本⾝.基图 : 将有向图的所有边替换成⽆向边形成的图.弱连通图 : 基图是连通图的有向图.(即,连通的有向图)求图的连通分量的⽬的,是为了确定从图中的⼀个顶点是否能到达图中的另⼀个顶点,也就是说,图中任意两个顶点之间是否有路径可达。
求强连通分量有多种算法.我⽤的Tarjan算法. 复杂度O(V+E)这两个博客写得不错:https:///reddest/p/5932153.htmlhttps:///shadowland/p/5872257.htmlint dfn[16]; // 时间戳int dfn_num = 0; // 时间int low[16]; // 节点u所能访问到的最⼩时间戳int inSt[16]; // 节点u是否在栈中.int st[16];int top = 0;// 我们维护的信息.int col[16]; // 给节点染⾊, 同⼀个连通块的节点应该是同⼀个颜⾊的.int col_num = 0; // 颜⾊值.int size[16]; // 每个颜⾊值所拥有的块数./*第⼀步: 访问当前节点的所有⼦节点: ⼦节点有三种第⼀种: 未访问过的, 我们对它进⾏访问, 同时设置它的时间戳dfn[u]和low[u]为++ndfn_num,以及进栈.第⼆种: 访问过的,并且在栈中,我们直接更新我们当前节点的low[] --> 注意应该⽤low[u] 和 dfn[v]⽐较.第三种: 访问过的,并且不在栈中的, 我们直接跳过.因为这个时候,所以它已经染⾊了,属于⼀个连通块了.第⼆步: 如果dfn[u] == low[u] 说明已经找到⼀个连通块了.这时候我们要将栈顶元素弹出,直到当前节点. 记得也要修改inSt, 同时维护我们需要的信息.*/void Tarjan(int u) {int v, i;dfn[u] = low[u] = ++dfn_num; //添加时间戳.st[++top] = u; // 进栈inSt[u] = true; // 标⽰在栈for (i=head[u]; i; i=edge[i].lst) {v = edge[i].to;if (!dfn[v]) {Tarjan(v);low[u] = min(low[u], low[v]);} else if (inSt[v]) {low[u] = min(low[u], dfn[v]);}}if (dfn[u] == low[u]) {col_num++;do {inSt[st[top]] = false;col[st[top]] = col_num;size[col_num]++;} while (st[top--] != u);}}View Code加上2个板⼦题./problem/1332/题⽬很简单: 要你求出最⼤的强连通块,如果有多个则输出字典序最⼩的⼀个.#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;const int maxn = 5e4+500;struct Edge {int lst;int to;}edge[maxn<<1];int head[maxn];int qsz = 1;inline void add(int u, int v) {edge[qsz].lst = head[u];edge[qsz].to = v;head[u] = qsz++;}int dfn[maxn]; // 时间戳int dfn_num = 0; // 时间int low[maxn]; // 节点u所能访问到的最⼩时间戳int inSt[maxn]; // 节点u是否在栈中.int st[maxn];int top = 0;// 我们维护的信息.int col[maxn]; // 给节点染⾊, 同⼀个连通块的节点应该是同⼀个颜⾊的.int col_num = 0; // 颜⾊值.int size[maxn]; // 每个颜⾊值所拥有的块数.int id[maxn];void Tarjan(int u) {int v, i;dfn[u] = low[u] = ++dfn_num; //添加时间戳.st[++top] = u; // 进栈inSt[u] = true; // 标⽰在栈for (i=head[u]; i; i=edge[i].lst) {v = edge[i].to;if (!dfn[v]) {Tarjan(v);low[u] = min(low[u], low[v]);} else if (inSt[v]) {low[u] = min(low[u], dfn[v]);}}if (dfn[u] == low[u]) {col_num++;id[col_num] = u;do {inSt[st[top]] = false;col[st[top]] = col_num;size[col_num]++;id[col_num] = min(id[col_num], st[top]);} while (st[top--] != u);}}int main(){memset(id, 0x3f, sizeof(id));int n, i, u, v, m, t;scanf("%d%d", &n, &m);for (i=1; i<=m; ++i) {scanf("%d%d%d", &u, &v, &t);add(u, v);if (t==2) add(v, u);}for (i=1; i<=n; ++i)if (!dfn[i]) Tarjan(i);int mm = 0, tcol = -1;for (i=1; i<=col_num; ++i)if (mm < size[i]) {mm = size[i];tcol = i;} else if (m == size[i]) {if (id[tcol] > id[i])tcol = i;}// printf("%d \n", tcol);printf("%d\n", mm);for (i=1; i<=n; ++i)if (col[i] == tcol) printf("%d ", i);printf("\n");return0;}View Codehttps:///problem/HYSBZ-1051题⽬: 求出所有⽜都欢迎的⽜的个数. 我们可以把所有连通块求出,然后把⼀个连通块看成⼀个点,即缩点. 然后找到出度为零的点(连通块), 如果有且只有⼀个,那么连通块的点数就是答案,否则答案为零.#include <cstdio>#include <algorithm>using namespace std;struct Edge {int lst;int to;}edge[50500];int head[10100];int qsz = 1;inline void add(int u, int v) {edge[qsz].lst = head[u];edge[qsz].to = v;head[u] = qsz++;}int dfn[10100]; // 时间戳int dfn_num = 0; // 时间int low[10100]; // 节点u所能访问到的最⼩时间戳int inSt[10100]; // 节点u是否在栈中.int st[10100];int top = 0;// 我们维护的信息.int col[10100]; // 给节点染⾊, 同⼀个连通块的节点应该是同⼀个颜⾊的.int col_num = 0; // 颜⾊值.int size[10100]; // 每个颜⾊值所拥有的块数./*第⼀步: 访问当前节点的所有⼦节点: ⼦节点有三种第⼀种: 未访问过的, 我们对它进⾏访问, 同时设置它的时间戳dfn[u]和low[u]为++ndfn_num,以及进栈.第⼆种: 访问过的,并且在栈中,我们直接更新我们当前节点的low[] --> 注意应该⽤low[u] 和 dfn[v]⽐较. 第三种: 访问过的,并且不在栈中的, 我们直接跳过.因为这个时候,所以它已经染⾊了,属于⼀个连通块了. 第⼆步: 如果dfn[u] == low[u] 说明已经找到⼀个连通块了.这时候我们要将栈顶元素弹出,直到当前节点. 记得也要修改inSt, 同时维护我们需要的信息.*/void Tarjan(int u) {int v, i;dfn[u] = low[u] = ++dfn_num; //添加时间戳.st[++top] = u; // 进栈inSt[u] = true; // 标⽰在栈for (i=head[u]; i; i=edge[i].lst) {v = edge[i].to;if (!dfn[v]) {Tarjan(v);low[u] = min(low[u], low[v]);} else if (inSt[v]) {low[u] = min(low[u], dfn[v]);}}if (dfn[u] == low[u]) {col_num++;do {inSt[st[top]] = false;col[st[top]] = col_num;size[col_num]++;} while (st[top--] != u);}}bool ou[10010];int main(){// freopen("E:\\input.txt", "r", stdin);int n, i, j, u, v, m;scanf("%d%d", &n, &m);for (i=1; i<=m; ++i) {scanf("%d%d", &u, &v);add(u, v);}for (i=1; i<=n; ++i)if (!dfn[i])Tarjan(i);// 缩点操作int cnt = 0, res = 0;for (i=1; i<=n; ++i) {if (ou[col[i]]) continue;for (j=head[i]; j; j=edge[j].lst) {v = edge[j].to;if (col[i] != col[v]) {ou[col[i]] = true;break;}}}for (i=1; i<=col_num; ++i) {if (!ou[i]) {res = size[i];cnt++;}if (cnt > 1) {res = 0;break;}}printf("%d\n", res);return0;}View Code。
《图的遍历和连通性》课件
目录 CONTENTS
• 图的遍历 • 图的连通性 • 图的遍历和连通性之间的关系 • 图遍历和连通性的实际应用 • 图遍历和连通性的算法复杂度分析
01
图的遍历
深度优先遍历
深度优先遍历是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索 树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的 起始节点。
计算机视觉和图像处理
图像分割
目标检测
图像拼接
图像增强
在计算机视觉和图像处理领 域,图遍历算法被广泛应用 于图像分割。通过图遍历算 法,可以将图像划分为不同 的区域或对象,便于后续的
识别和分析。
利用图遍历算法,可以对图 像中的目标进行检测和定位 ,为后续的目标跟踪、行为
分析等提供基础数据。
通过图遍历算法,可以将多 张图像拼接成一张完整的图 像,便于全景图的生成和展
关键节点和最短路径等重要信息。
输入 交通标拥题堵优
化
利用图遍历算法,可以分析交通拥堵的原因,找到拥 堵瓶颈路段,为交通管理部门提供优化建议,提高路 网的通行效率和运输能力。
交通路网分 析
路径规划
在物流配送领域,图遍历算法可以帮助企业找到最优 的配送路径,降低运输成本和提高配送效率。
物流配送优 化
通过图遍历算法,可以找到两点之间的最短路径或最 少拥堵路径,为出行者提供路线建议,提高出行效率 和舒适度。
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
01
时间复杂度为O(V^3),用于计算所有顶点对之间的最短路径。
Johnson算法
02
时间复杂度为O((V+E)logV),适用于稀疏图,通过预处理计算
图论 第3章 连通度、匹配
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配0料不置试仅技卷可术要以是求解指,决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高高与中中带资资负料料荷试试下卷卷高问总中题体资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下,安与要全过加,度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高;试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中,核资或对料者定试对值卷某,弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试,.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置,弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误,试高要方中求案资技,料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高,术料课中并中3试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术,管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高,案中为;资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资,管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装,工置合作调理并试利且技用进术管行,设卷到原技准则术确:指灵在导活分。。线对对盒于于处调差,试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷,术调应问试采题技用,术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔,变开需压处要器理在组;事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故,资障强料时电、,回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资,料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而,与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检,卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
图论及其应用第三章答案(电子科大)
习题三:● 证明: 是连通图G 的割边当且仅当V(G)可划分为两个子集V1和V2,使对任意 及 , G 中的路 , 必含 .证明:充分性: 是 的割边,故 至少含有两个连通分支,设 是其中一个连通分支的顶点集, 是其余分支的顶点集,对12,u V v V ∀∈∀∈,因为 中的 不连通,而在 中 与 连通,所以 在每一条 路上, 中的 必含 。
必要性:取12,u V v V ∈∈,由假设 中所有 路均含有边 ,从而在 中不存在从与到 的路,这表明 不连通,所以e 是割边。
● 3.设G 是阶大于2的连通图,证明下列命题等价: 1 G 是块2 G 无环且任意一个点和任意一条边都位于同一个圈上;3 G 无环且任意三个不同点都位于同一条路上。
:是块,任取 的一点 ,一边 ,在 边插入一点 ,使得 成为两条边,由此得到新图 ,显然 的是阶数大于3的块,由定理, 中的u,v 位于同一个圈上,于是 中u 与边 都位于同一个圈上。
:无环,且任意一点和任意一条边都位于同一个圈上,任取 的点u ,边e ,若 在 上,则三个不同点位于同一个闭路,即位于同一条路,如 不在 上,由定理, 的两点在同一个闭路上,在 边插入一个点v ,由此得到新图 ,显然 的是阶数大于3的块,则两条边的三个不同点在同一条路上。
:连通,若 不是块,则 中存在着割点 ,划分为不同的子集块 , , , 无环,12,x v y v ∈∈,点 在每一条 的路上,则与已知矛盾, 是块。
● 7.证明:若v 是简单图G 的一个割点,则v 不是补图 的割点。
证明: 是单图 的割点,则 有两个连通分支。
现任取 , 如果 不在 的同一分支中,令 是与 处于不同分支的点,那么, 与 在 的补图中连通。
若 在 的同一分支中,则它们在 的补图中邻接。
所以,若 是 的割点,则 不是补图的割点。
● 12.对图3——20给出的图G1和G2,求其连通度和边连通度,给出相应的最小点割和最小边割。
图-连通的概念
三、连通性3.1 连通性和Whitmey定理定义V真包含于V(G), G[V(G)-V'不连通,而G是连通图,则称V是G的顶剖分集。
最小顶剖分集中顶的个数,记成K (G)叫做G的连通度;规定K (Kv)=-U; K不连通图)=平凡图)=0。
由一个顶组成的顶剖分集叫割顶。
没有割顶的图叫做块,G中的成块的极大子图叫做G的块。
定义E包含于E(G),G为连通图,而G-E'从G中删除E'中的边)不连通,则称E'为G的边剖分集,若G中已无边剖分集E〃,使得|E 〃|v|E则称|E '为G的边连通度,记成K' (G归’|=时,E'中的边叫做桥。
规定K不连通图)=0,K' (Kv)= u1。
定义K (G)>=k时,G叫做k连通图;K' (G)>=k,G称为k边连通图。
k连通图,当k>1时,也是k-1连通图。
k边连通图,当k>1时,也是k-1边连通图。
上面就是顶连通与边连通的概念,好象不指明的就是指顶连通了。
定理1 K (G)=< K' 2)=可以复习一下第一章的1.2:S =min{d(v)})证:设d(v)=,则删除与v边关联的S条边后,G变不连通图,所以这S 条边形成一个边剖分集,故最小边剖分集边数不超过即K' (G)=<T证K =<K'分情形讨论之。
若G中无桥,则有K' >条边,移去它们之后,G变成不连通图。
于是删除这K条中的K'条后,G变成有桥的图。
设此桥为e=uv,我们对于上述K'条删去的每条边上,选取一个端点,删除这些(不超过K'个)端点,若G变得不边能,则K =<K-1;若仍连通,则再删去u或v,即可使G变得不连通,于是K =<K'证毕。
这个定理很好理解,图论中的一些定理常以这种友好”的面目出现。
F面就是Whitmey定理定理2(Whitney,1932) u >的图是2连通图的充要条件是任二顶共圈(在一个圈上)。
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)。
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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。
n 2
定理8 设G是n 阶简单图,对正整数 k<n,若
(2)设G是非平凡连通图,若M是G的最小边割,则 称 |M| 为G的边连通度。记为λ(G), 简记为λ。对非连通 图或平凡图G,定义λ(G) = 0。
例3 (1) 对如下所示的四个图,G1的每条边均可构成1边 割;{e1, e2}为G3的2边割;
e1
e2 G1 G2 G3 G4
(2) λ(G1) =1(非平凡树的边连通度均为1) λ(G2) = 3, λ(G3) = 2, λ(G4)=3。 对连通图G,由定义易知, e是G的割边当且仅当{e}是G 的1边割。
图中两条(x, y) 路称为内部不相交的或独立的,如果此 两条路仅x和y是其公共点。 设 x 与 y 是图G 中两个不同点,称一组点(边)分离 x与y,是指 G 中删去这组点(边)后不再有(x, y) 路。 定理10 (1)设x和y是图G中的两个不相邻点,则G中 分离x和y的最少点数等于独立的(x, y) 路的最大数目。
5 2 v 3 4 u
1
推论1 对k≥2,图G 是 k 连通的当且仅当G 至少有k+1个 点并且G 中任意两个不同顶点间均存在 k 条内部不相交的 路;G是 k 边连通的当且仅当G 至少有 k 个点并且G 任意 两个不同顶点间均存在 k 条边不重的路。 证明 只对k连通的情况给出证明,k边连通的情况从略。 若G有完全图作为生成子图,则结论显然成立。下设G没 有完全图作为生成子图。 设 G 是 k 连通图. 由k 连通的定义,G 中分离任意一对 顶点至少需 k 个点。 从而,对G 中任意两个顶点 x 和 y, 若 x与 y 不相邻,则由定理10,G 中存在 k 条独立的 (x, y) 路;
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。
定义1 设e是图G的一条边,若ω(G-e)>ω(G), 则称e为 G的割边。 例 (1) 若G连通,则割边是指删去后使G不连通的边,故 非平凡树的每条边均为割边。 (2) 图3-2中,边e1和e2为割边,而其余边均不为割边。
u1 e1
.
e2
u2 u 3
图3-2
u4
定理1 e是图G的割边当且仅当e不在G的任何圈中。 证明 因定理的结论若在G的含e的连通分支中成立,则 必在G中成立,所以我们不妨就假定G连通。 必要性 设e = uv 是图G的割边, 若e含在圈C中,令P = C-e。易知P是G-e中一条(u, v)路。任取G-e中两个 不同点x和y,因G连通,故G中存在 (x, y) 路Γ。若Γ不 含e,则Γ也是G-e中一条(x, y) 路;若Γ含e,用P替换e 后也可得到G-e中一条(x, y) 路,以上表明G-e连通,这 与e是割边矛盾,所以e不在G的任何圈中。 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
κ=1,λ=2,δ=3
定理7 设G是具有 m条边的n阶连通图,则 κ≤ 2m
n
证明
∵ ∴
2m=
vV (G )
d (v) ≥nδ
δ≤2m/n
由定理6 ,κ≤δ,再考虑到κ是一个整数,所以 κ≤
2m n n , 则G必连通。 2
引理1 设G是n阶简单图,若δ(G)≥ 且λ(G) =δ(G) (下面的定理9)。
到 v 段,边 wv 以及P2 的 u 到 w 段共同构成一个圈C*
且u 与 v 均在 C* 上。
P1 x u C w P2 v Q
推论 设G的阶至少为3,则G是块当且仅当G无孤立点且 任意两条边都在同一个圈上。 证明 设G无孤立点且任意两条边都在同一个圈上。此时G 无环且任意两个点也在同一个圈上,由定理4知G是块。 反之,设G是块。任取G中两条边e1和e2。在e1和e2的边 上各插入一个新的顶点v1和v2,使e1和e2均成为两条边, 记这样得到的图为G′。显然G′是阶大于4的块,由定理4, G′中v1和v2位于同一个圈上,于是在G中e1和e2位于同一个 圈上。 定理5 点v是图G的割点当且仅当v至少属于G的两个不同 的块。
而n-k+1是H的点数,由引理1知H是连通的。所以G是k 连通的。 例4 对右图所示的5阶图, 当k = 3时满足定理8的条件, 所以该图是3连通的。
有关图的连通性的一个基本的也是十分重要的结果是 由敏格尔(Menger)于1927年所得到。该定理首先揭示 了图的连通度与顶点间的不相交路的数目之间的关系。
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)
则G 是 k 连通的。
nk 2 2
证明 任意删去G中k-1个点,记所得之图为H,则 δ(H)≥δ(G)-(k-1) ≥ 因δ(H)是整数, 故
(H )
n k n k 1 2 2
nk 2 2- k+1
=
nk 2
κ(G1) =κ(G2) =1
连通度也可描述为“删去图中k(k可为0)个点,使 图不连通或成为单点图的最小k值”。
G4 例2 (1) κ(Kn) = n-1;κ(Cn) = 2,其中Cn为n圈,n≥2。 G3
κ(G3) =2
κ(G4) = 4
例2 (2)
若一个图的连通度至少为k,则称该图是k连通的。于 是,非平凡连通图均是1连通的;图G是2连通的当且仅 当 G 连通、无割点且至少含有3个点。 定义3 (1)设G为连通图,称使G-E′不连通的G的边子 集E′为G的边割,含有k条边的边割称为k 边割。边数最 少的边割称为最小边割。
例1
设图G 如下图所示.
v1 e1 v2
e5
v6 e4
v5 e3 v4
e2
e6 v3
取 V’={v3, v6}. 则 G – V’ 如下:
v1 e1 v2
v5
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 u 顶点割中的点数为G的连通度;否则称n-1为其连通度 。G的连通度记为κ(G),简记为κ;对非连通图G定义 G2 G1 κ(G) = 0。
当d(u,v) = 1时,因G是至少三个点的块,故边uv不是 割边。由定理1,边uv位于某一圈中,于是u和v也位于 此圈中。 设对满足d(u,v)< k的任意两点u和v结论成立。
对d(u,v) = k ≥ 2的u和v,取一条长为k的(u, v)路P, 设w是v前面的那一点。因此有d(u, w) = k-1,由归纳假 设知u与w位于同一个圈C中。若v也在C中,则已得到 证明。
电子科技大学应用数学学院 张先迪
第三章 图的连通度
考察: u
G1:删去任意一条边后便不连通
G2 :删去任意一条边后仍连通,
但删去点u后便不连通;
G3
G4
G3和G4删去任意一条边或任意一个点后仍连通,但从直观上看G4的连通
程度比G3高。那么如何来衡量一个图的连通程度呢?本节将讨论这个问题。
§3.1 割边、割点和块
u1
e1 u2 u3 图3-2