图论第七章
第七章 图论
第七章图论1设P={u,v,w,x,y},画出图G={P,L},其中(1)L={uv,ux,uw,vy,xy};(2)L={uv,vw,wx,wy,xy},并指出各个点的度。
解对应于(1)的图如图7—1所示。
其中各点的度为:d G(u)=3, d G(x)=2, d G(y)=2, d G(v)=2, d G (w)=1.对应于(2)的图如7—2所示。
各点的度为:d G (u)=1, d G (x)=2, d G (y)=2, d G (v)=2, d G (w)=3。
U V UVXY XYWW图7—12 设图G有5个点,4条边,在同构的意义下,画出图G的所有可能形式。
解图7—3是图G的所有可能形式。
图7—2 图7--33 图G=(P ,L )如图7—4所示,试画出G 的三个不同支撑子图。
图7--4解 图7—5(a ),(b),(c)就是图G 的三个支撑子图。
(a ) (b) (c)图7--54 是否可以画一个图,使各点的度与下面给出的序列一致,如可能,画出一个符合条件的(a) (b) (c) (d)(e) (f) (g)图,如不可能,说明原因。
(1)3,3,3,3,3,3; (2)3,4,7,7,7,7; (3)1,2,3,4,5,5;解 (1)可以,如图7—6所示:图7—6(2)不可能。
在六个顶点中,奇数度点为5个,与定理2相矛盾。
(3)不可能。
考虑两个度为5的顶点,设其为u 和v ,因为只有6个顶点,因此u 和v 除自身之外的个顶点皆相连。
而除u ,v 之外的4个顶点中的每一个都至少是两条边的端点,即这4个顶点的度都至少是非,这与其中某一个顶点的度为1矛盾。
5 设G 是有限图,M ,A 分别是G 的关联矩阵和相邻矩阵,证明:M*M / 和A 2 的对角线上的元素恰好是G 中所有点的度。
证 设L (G ),P (G )的元素分别为n,m. 令B= M*M / ,由矩阵的乘法定义知b ii=∑=nj 1a ij * a /ji i=1,2,3---------m因为M / 是M 的转置矩阵,所以 a ij= a /ji ,,又因为a ij 非0即1,所以a ij 2 = a ij 故得b ii=∑=nj 1a ij * a /ji=∑=nj 1a ij 2=∑=nj 1a ij即b ii 等于M 的第I 行中所有1的个数,也就是b ii 等于M 的第I 行所对应的点的度。
第七章_图论
非连通图的边连通度为 0
工
平凡图G, (G)=0
程
学
院
第七章 图论
与称为G的相对于完全图的补图,简称为G的补图,记作
工G` 若图G≌G,则称G为
程 自补图
学
院
第七章 图论
信 定义7-1.5
息
简单图G=<V,E>中,若每个结点均与其余结点相连,则称G为完全图。
有n个结点的完全图称为n阶完全图,记作Kn(n≥1) 。
科
学
。
如:
与
。。
。
。
工
。
。
程
。。
学
K3 考虑: Kn的边数为???
信 7-2 路与回路
息 定义7-2.1 设图G=<V,E>,G中结点与边的交替序列
科
=vi0ej1vi1ej2 … ejkvik
学 称点v,i0r为=0v,i1k ,到…的路,.k其中. :vviri-01,,vviikr分为别ej是r的的端始点和
与 终点. 中边的条数称为它的长度。
工 若vi0=vik ,则称该路为回路。 程 若中所有边各异,则称 为迹。
K6
院
定理7-1.4 Kn的边数为Cn2=n(n-1)/2。
第七章 图论
信 定义7-1.7
息 设G=<V,E>, G`=<V`,E`>为两个图(同时为无向图或有向图),若V` V且 E` E,则称G`为G的子图, G为G`的母图,记作G`G。
科 若V` V或E` E,则称G`为G的真子图。
d
d
d
息
e1
科 a e6
e4
c
e4
ca
第七章 图论
12
7.1 图及相关概念
7.1.5 子图
Graphs
图论
定义7-1.8 给定图G1=<V1,E1>和G2=<V2,E2> , (1)若V1V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的子图。 (2)若V1=V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的生成子图。
上图中G1和G2都是G的子图,
但只有G2是G的生成子图。
chapter7
18
7.1 图及相关概念
7.1.6 图的同构
Graphs
图论
【例4】 设G1,G2,G3,G4均是4阶3条边的无向简单图,则
它们之间至少有几个是同构的? 解:由下图可知,4阶3条边非同构的无向简单图共有3个, 因此G1,G2,G3,G4中至少有2个是同构的。
4/16/2014 5:10 PM
4/16/2014 5:10 PM chapter7 10
7.1 图及相关概念
7.1.3 完全图
Graphs
图论
【例2】证明在 n(n≥2 )个人的团体中,总有两个人在 此团体中恰好有相同个数的朋友。 分析 :以结点代表人,二人若是朋友,则在结点间连上一 证明:用反证法。 条边,这样可得无向简单图G,每个人的朋友数即该结点 设 G 中各顶点的度数均不相同,则度数列为 0 , 1 , 2 , …, 的度数,于是问题转化为: n 阶无向简单图 G中必有两个 n-1 ,说明图中有孤立顶点,与有 n-1 度顶点相矛盾(因 顶点的度数相同。 为是简单图),所以必有两个顶点的度数相同。
vV1
deg(v) deg(v) deg(v) 2 | E |
vV2 vV
由于 deg( v) 是偶数之和,必为偶数,
vV1
第7章--图论
第7章 图论
定义 7.1 ― 13 如果图G中的一个子图是通过删去 图G的结点集V的一个子集V1的所有结点及与其关联的 所有边得到的, 则将该子图记为G-V1。
如图7 ― 5中, G1=G-{4}。 定义 7.1 ― 14 如果图G中的一个子图是通过删去 图G的边集E的一个子集E1的所有边, 而不删去它们的 端点而得到的, 则将该子图记为G-E1。 如图7 ― 5中, G2=G-{(2, 4)}。
第7章 图论
如例1中的图, 结点集V={a, b, c, d}, 边集 E={e1, e2, e3, e4, e5}, 其中 e1=(a, b), e2=(a, c), e3=(a, d), e4=(b, c), e5=(c, d)。
d与a、 d与c是邻接的, 但d与b不邻接, 边e3与e5是邻 接的。
定义中的结点对可以是有序的, 也可以是无序的。 我们将结点 u、 v 的无序结点对记为(u, v), 有序 结点的边e与结点u、 v的无序结 点对(u, v)相对应, 则称e为无向边, 记为 e=(u, v)。 这时称e与两个结点u和v互相关联, u、 v称为该边的两个端点。 这时也称u与v是邻接的, 否则 称为不邻接的。 关联于同一结点的两条边称为邻接边。
第7章 图论
7.1.4 子图 在研究和描述图的性质时, 子图的概念占有重要
地位。 定义 7.1 ― 12 设有图G=(V, E)和图
G′=(V′, E′)。 (1) 若V′ V, E′ E, 则称G′是G的子图。 (2) 若G′是G的子图, 且E′≠E, 则称G′是G的真子
图。
第7章 图论
(3) 若V′=V, E′ E , 则称G′是G的生成子图。 图 7 ― 5给出了图G以及它的真子图G1和生成子图G2。
离散数学-第七章-图论
则称G1与G2是同构的,记作G1 G2
怎样定义有向图的同构?
第 七 章
图
论
2/12/2021
28
离
散 例7、
数 学
a
d
第 七 章
图
论
2/12/2021
a' (b)
b
d ' (d)
c
c' (a)
b' (c)
29
离
散
数
学
1
2
6
10
7
9 8
2
5
3
第
3
4
七 章
彼得松图(petersen)
图
论
2/12/2021
1
5
6
10 7 8
9
4
30
离 散 数 学
第 七 章
图
论
2/12/2021
31
离 散 数 学
两个图同构必有: (1)结点数相同;
但不是充分条件
(满足这三个条件的两图 不一定同构)
第 (2)边数相同;
七
章 (3)度数列相同
图
论
2/12/2021
32
离 例8、 画出K4的所有非同构的生成子图。
散 数
七 章
边,构成一个无向重图,问题化为图论中简单道路
的问题。
图
论
2/12/2021
3
离 一、图的基本概念
散 数 学
旧金山
丹佛
洛杉矶
第 七 章
图
论
2/12/2021
底特律
芝加哥
纽约 华盛顿
4
离
散 设A、B是两个集合,称
第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
21
例:
a j i h c g d
1(a)
无 向 图
b
f
e
2(b)
7(j) 8(g) 9(d) 10(i)
6(e)
3(c) 4(h)
5(f)
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
22
例:
1(b)
有向图
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
6
[定义] 相邻和关联
在无向图G中,若e=(a, b)∈E,则称a与 b彼此相邻(adjacent),或边e关联 (incident) 或联结(connect) a, b。a, b称为边e的端点或 结束顶点(endpoint)。 在有向图D中,若e=<a, b>∈E,即箭头 由a到b,称a邻接到b,或a关联或联结b。a 称为e的始点(initial vertex),b称为e的终点 (terminal/end vertex)。
证明思路:将图中顶点的度分类,再利用定理1。
6/27/2013 6:02 PM 第四部分:图论(授课教师:向胜军) 9
[定理3] 设有向图D=<V, E>有n个顶点,m 条边,则G中所有顶点的入度之和等于所 有顶点的出度之和,也等于m。
即:
d ( v i ) d ( v i ) m.
i 1 i 1
n
n
证明思路:利用数学归纳法。
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
10
一些特殊的简单图:
(1) 无向完全图Kn(Complete Graphs)
第七章 图论
Graphs/图论
三、子图和补图
定义 无向简单图G=<V,E>中,若每一对结点间都有 边相连,则称该图为完全图。有n个结点的无向完全 图,记作Kn。 图10:
K 4图
Graphs/图论
定理 4 证明:
n个节点的无向完全图Kn的边数为:(1/2)*n*(n-1)。
在Kn中,任意两点间都有边相连,n个结点中任取两 点的组合数为:cn = (1/2)*n*(n-1) 故Kn的边数为: |E| =(1/2)*n*(n-1)。 (证毕)
推论:在一个具有n个结点图中,若从结点u到结点v存在 一条路,则必存在一条从u到v而边数小于n的通路。 删去所有结点s到结点s 的那些边,即得通路。
Graphs/图论
二、无向图的连通性
定义 在无向图G中,结点u和结点v之间若存在一条路, 则称结点u和结点v是连通的。
连通性是结点集合上的一种等价关系。
证明: 设:V1 :图G中度数为奇数的结点集。 V2:图G中度数为偶数的结点集。 由定理1可知
vv 1
deg( v ) deg( v ) deg( v ) 2 | E |
vv 2 vV
因为
vv 2
deg( v) 为偶数。 deg(v) 和2|E|均为偶数,所以 v v1
b
b
Graphs/图论
四、图的同构
定义 设图G=<V,E> 及G’=<V’,E’>,如果存在一一对 应的映射g:V → V’且e=(vi ,vj)(或<vi ,vj>)是G的一条 边,当且仅当e’=(g(vi ) ,g(vj))(或 <g(vi ) ,g(vj)>是G’的 一条边,则称G与G’同构,记作G ~ -G’ 。
第七章 图论
本讲稿第十三页,共九十一页
§7.1 图的基本概念
例:若图G有n个顶点,(n+1)条边,则G中至少 有一个结点的度数≥3。
证明:设G中有n个结点分别为v1,v2,…,vn,则由握手
定理:
n
degvi)(2e2(n1)
i1
而结点的平均度数=
2(n1)212
n
n
∴结点中至少有一个顶点的度数≥3
本讲稿第十四页,共九十一页
▪ 若G’ G,且G’ ≠G(即V’V或E’ E),则称G’是G的真子图;
▪ 若V’=V,E’E,则称G’是G的生成子图(支 撑子图)。
本讲稿第二十三页,共九十一页
§7.1 图的基本概念
2.子图和图的同构:
例:G图如下:G的真子图:
生成子图:
说明: (1)G也是G的生成子图; (2)G’=〈V,〉也是G的生成子图。
(3)路径长度:若两个结点之间有一条路经P,则路 径|P|=P中边的条数。 例:给出有向图G,求起始于1,终止于3的路径
本讲稿第三十二页,共九十一页
§7.2 路与回路
下面介绍一些专有名词:
(1)穿程全部结点的路径:经过图中所有结点的路径。 (2)简单路径:在有向图中经过边一次且仅一次的路径。
(3)基本路径:在)从一个结点到某一结点的路径,(若有的话)不 一定是唯一的; (2)路径的表示方法:
(a)边的序列表示法: 设G=<V,E>为一有向图, ,则路径可以表示
成:(<v1,v2>,<v2,v3>,….<vk-1,vk>)vi V
本讲稿第三十一页,共九十一页
§7.2 路与回路
(b)结点序列表示法: (v1,v2vk)
图论课件第七章图的着色
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。
第七章图论
以上三个条件并 不是两图同构的 充分条件,如:
a
b
c
d
e
(a)
a'
c'
b'
e'
d'
(b)
第七章 图论
图的基本概念 路与回路 图的矩阵表示 欧拉图与哈密尔顿图
7-2 路与回路
1、路的基本概念:
路: 图G=<V, E>,设 v0, v1, …, vn∊V, e1, e2, …, en∊E, 其中
ei是关联于结点vi-1, vi的边,交替序列设 v0 e1 v1 e2 … en vn称为
若 连 通 图 G中 某 两 个 结 点 都 通 过 v, 则 删 去 v 得 到 子 图 G , 在 G 中 这 两个结点必定不连通,故v是图G的割点。
7-2 路与回路
deg(v)为偶数 vV1
|V1|为偶数
定理: 有向图中所有结点的入度之和等于所有结点的出度之和
7-1 图的基本概念
(5)多重图:含有平行边的图
简单图:不含有平行边和环的图
完全图:每一对结点之间都有边关联的简单图
有向完全图:完全图中每条边任意确定一个方向所得的图
a
e
b
d
f
h
c
g
定理: n个结点的无向(有向)完全图Kn的边数为n(n-1)/2
证明: 在完全图中,每个结点的度数应为n-1,则n个结点的
度数之和为n(n-1),因此|E|=n(n-1)/2
7-1 图的基本概念
(6)子图:
G V , E , 有 G ' V ', E ' , 且 E ' E , V ' V ,
《图论》第7章-回路矩阵与割集矩阵
1 aj 在si 中且方向一致
sij = -1 aj 在si 中且方向相反 0 其他
若S1、S2、… 、Sk 包含了中所有割集,称S为G的完全割
集矩阵,记为 Se 。
[基本割集矩阵] 由G的所有基本割集构成的割集矩阵成为G的基
本割集矩阵,记为 Sf 。
19
7.3 割集矩阵
[定理7-3-1] 有向连通图 G=(V, A),n =|V|,m =|A|,则其任意基
故 B11+ B12 C12T=0
即 B11= -B12 C12T 故 Bk =( -B12 C12T , B12) = B12 ( -C12T , I )
而 r(Bk ) = n-1,故 r(B12 ) = n-1,即 | B12 | 0
由[定理3-2-5]知此时B12各列对应的弧构成G的一棵树。 也即 C12各列对应的弧构成G的一棵树。 8
16
7.2 割集
[定理7-2-3] 设T是连通图G的一棵生成树,e 是T的一条弦,C 是由 e 确定的 T+e 中的基本回路。则 e 包含在由C中除 e 外的每条边确定的基本割集中,而不在其他的基本割集中。 [证明] ① 设 bC且 be,S是 b 确定的基本割集。由[定理7-2-2] C和S除了b外应该还有一条公共边。S 除了b以外其它边都 是T的余树边,而C中只有 e 是T的余树边,所以此公共边 只能是e,也即e包含在S中。② 若e被包含在一个由T的树 枝 h 确定的基本割集 S 中,由[定理7-2-2] C和 S 除了e 外 应该还有一条公共边。 C 除了e以外其它边都是T的树枝, 而S中只有 h 是T的树枝,所以此公共边只能是 h,也即 h 理7-2-4] 设T是连通图G的一棵生成树,b 是T的一条树枝,S 是由 b 确定的G的基本割集。则 b 包含在由S中除 b 外的每
第七章 图论
• 对于有向图 G中的任意结点 u,v 和w,结点间的距离有以下 的性质: ① du,v≥0 ② du,u=0 ③ du,v+dv,w≥du,w • 注:一般来说, du,v不一定等于dv,u • 定义D=max du,v为图的直径 • 关于有向图两个结点间的距离可以很容易的推广到无向图 中
【例】如右图所示是一个图,其中 v1e1v2e3v3e4v2e3v3e7v5是一条从v1到v5的路 v1e1v2e3v3e4v2e5v4e8v5是一条从v1到v5的迹 v1e1v2e3v3e7v5是一条从v1到v5的通路 v3e3v2e5v4e8v5e6v2e4v3是一个回路 v3e3v2e5v4e8v5e7v3是一个圈
• 定义 7-1.9 设图 G=V,E 与图 G′=V′,E′ ,如果存 在一一对应的映射g: vi→vi′且e=(vi,vj)是G的一条 边当且仅当e′=(vi′,vj′)是G′的一条边,则称G与G′同 构,记为G≌G′.
• 通俗的讲两个图同构当且仅当两个图的结点和边存在着一 一对应,且保持关联关系
• 如果一对结点间的边多于一条,则称这些边为平行边
• 定义 7-1.4 含有平行边的任何一个图称为多重图
• 不含平行边和环的图称为简单图
• 定义 7-1.5 简单图G=<V,E>中, 若每一对结点都有 边相连,则称该图为完全图。
• n个结点的无向完全图记为Kn
• 定理7-1.4 • 定义7-1.6 给定一个图G,由G中所有结点和所有 能使G成为完全图的添加边组成的图,称为图G的 相对于完全图的补图,简称为G的补图,记为 G 。
1 n个结点的无向完全图Kn的边数为2 n(n 1)
• 定义7-1.7 设图G=<V,E>, 如果有图G′=<V′,E′>, 且 E′ E, V′ V, 则称G′为G的子图
图论第7章
§7.2 顶点着色
定义1 给定图G =(V, E),称映射
π:V → {1,2,…, k} 为G的一个k-点着色,简称着色,称 {1,2,…, k} 为色集。若对 G中任意两个相邻顶点u和v均满足π(u)≠π(v),则称该着色是 正常的。图G 的正常k-着色的最小k值称为G的色数,记为
(G),简记为 。
’ (G )≤k = Δ(G )+1。
推论1 设G是Δ(G )>0的简单图。若G中恰有一个度为Δ(G )的点, 或G中恰有两个度为Δ(G )的点并且这两个点相邻,则
’ (G ) = Δ(G )。
证明 设G中恰有的两个度数等于Δ(G )的点为x 与 y, 且x 与 y相 邻。 令 G’ = G-xy,显然Δ(G’ ) = Δ(G )-1,由定理2,得
第七章 图的着色
§7.1 图的边着色
设A, B是两个集合,t 是A到B的一个映射,记为t :A→B, 对 A A, B B, 令 t ( A’) = {t (a) | a∈A’},t -1( B’) = {x |t (x)∈B’} 特别地当 B’={b} 时,t -1( B’) 也记为t -1(b)。
第七章 图论
定理7-2.5 在有向图G=<V,E>中,它的每一个结点位于且只位 于一个强分图中。
7.3
图的矩阵表示
定义7-3.1 设G=<V,E>是一个简单图,它有n个结点V={v1,v2,·· n}, ·,v 则n阶方阵A(G)=(aij)称为G的邻接矩阵。 1 vi adj vj 其中aij= 0 vi nadj vj 或i=j adj表示邻接,nadj表示不邻接。
7-4
欧拉图与汉密尔图
定义7-4.1 给定无孤立结点图G,若存在一条路,经过图中每 边一次且仅一次,该条路称为欧拉路;若存在一条回 路,经过图中每边一次且仅一次,该回路称为欧拉回 路。具有欧拉回路的图称作欧拉图。
北区
A B
东区
岛区
D
C
南区
哥尼斯堡地图
定理7-4.1 无向图G具有一条欧拉路,当且仅当G是连通的,且有零 个或两个奇数度结点。 推论:无向图G具有一条欧拉回路,当且仅当G是连通的, 并且所有结点度数全为偶数。 G1中A,B,C,D四点度数为3,故不是Euler图,也不是一笔画; G2中A,B两点是3度,其它均为偶数点,故不是Euler图,但是 起终点不同的一笔画,起终点分别是A,B; G3中点的度数均为4,且连通,故它是Euler图, Euler回路 为ABCDAHDGCFBEHGFEA。在回路中各点均出现2次(起终点 多一次),因此每点均为4度。 注:Euler回路不是唯一的。 A A B
定理7-1.3 在任何有向图中,所有结点的入度之和等于所有 结点的出度之和。 证明: 因为每一条有向边必对应一个入度和一 个出度,若一个结点具有一个入度或出度,则必 关联一条有向边,所以,有向图中各结点入度之 和等于边数,各结点出度之和也等于边数,因此, 任何有向图中,入度之和等于出度之和。
离散数学_第7章 图论 -1-2图的基本概念、路和回路
第9章 图论
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第9章 图论
第7章 图论
图论是一个重要的数学分支。数学家欧拉1736年发 表了关于图论的第一篇论文,解决了著名的哥尼斯堡七 桥问题。克希霍夫对电路网络的研究、凯来在有机化学 的计算中都应用了树和生成树的概念。随着科学技术的 发展,图论在运筹学、网络理论、信息论、控制论和计 算机科学等领域都得到广泛的应用。本章首先给出图、 简单图、完全图、子图、路和图的同构等概念,接着研 究了连通图性质和规律,给出了邻接矩阵、可达性矩阵、 连通矩阵和完全关联矩阵的定义。最后将介绍欧拉图与 哈密尔顿图、二部图、平面图和图的着色、树和根树。
v3
e7
a e6e3
e2
b e5
(本课程仅讨论无向图和有向图)
v4
c
9章 图论
【例7.1.1】无向图G=V(G),E(G),G
其中:V(G)=a,b,c,d
E(G)=e1,e2,e3,e4
G:G(e1)=(a,b) G(e2)=(b,c) G(e3)=(a,c) G(e4)=(a,a)
试画出G的图形。
即,deg(v)=deg-(v)+deg+(v),或简记为d(v)=d-(v)+d+(v)
4)最大出度:+(G) =max deg+(v) | vV
5)最小出度:+(G) = min deg+(v) | vV
6)最大入度: (G) =max deg-(v) | vV
7)最小入度: (G) = min deg-(v) | vV
解:G的图形如图7.1.2所示。
图 7.1.2
由于在不引起混乱的情况下,图的边可以用有序对或无序 对直接表示。因此,图可以简单的表示为:
第七章 图论-最终版
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握手定理的应用
V={v1, v2, …, vn}为无向图G的结点集,称(deg(v1), deg(v2), …, deg(vn))为G的度数列。 下面整数列是否可图化? (1) (5, 3, 3, 2, 1); (2) (2, 2, 3, 1, 5)。 解: (1) deg(i) = 偶数, 所以(1)可图化,或奇数度结点 为偶数,则其图化解可有多个。 (2) 中有3个奇度结点, 由握手定理, 图G中奇度结点 必为偶数个, 所以(2)不可图化。 下面整数列是否可简单图化? (2, 3, 2, 4, 6, 5); 解:是阶为6的简单图, (G)≤5, 所以不可简单图化。
一、图的基本概念
现实世界中许多现象能用某种图形表示 , 这种图形 是由一些点和一些连接两点间的连线所组成。 例:A、B、C、D四个队举行篮球比赛,为了表示 4个队之间比赛的情况, 我们作出下图。 在图中 4个小圆圈分别表示这4个篮球队, 称之为结点。 如果两队进行过比赛, 则在表示该队的两个结点 之间用一条线连接起来, 称之为边。 这样利用一 个图形使各队之间的比赛情况一目了然。
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韦尔奇.鲍威尔法
v1 v4 v7 v5
v2
v3 v6 v8
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7-1 图的基本概念
知识点: 图的基本概念 点与边的关联、点(边)相邻 完全图、补图,子图、生成子图 点度数 握手定理 图的同构
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度数为偶数的结点为偶度数结点(Even Degree Point)。
握手定理的推论
定理7-1.3 任何图(无向的或有向的)中,奇度数结点的个 数是偶数。 证明:设G=<V,E>为任意一图,令 V1是偶度数结点的集合,V2是奇度数结点的集合, V1∪V2=V,V1∩V2=Ø , 由握手定理可知 2m= =
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定理1 适合结合律, 定理 若 ( X,⋅)对二元运算 ⋅ 适合结合律,则对于 任何正整数 m和 n,有 1. x ⋅ x = x 。 ( xm)n = xmn 。 2.
m n m+n
定义4 定义 给定一个代数系统 V = ( X,⋅) ,如果存在 一个元素 e(或者 eR) X 使得对于任意元素 ∈ , L
例1 一个代数系统 V = (Z,+,×); 另一个代数系统 1
V2 = (Zm,+m,×m),其中 Zm = {0,1,L m−1} ,
+m和 ×m分别是模 m的加法和乘法运算,即 的加法和乘法运算, x1 +m x2 = x1 + x2
x1 ×m x2 = x1 × x2
这样可定义映射 f : Z →Zm ,即 f (i) = i 的一个同态, 则 f是 V到 V2的一个同态,因为总有 1
第七章 代数结构预备知识
7.1 集合与映射 定义1 是给定的两个集合, 定义 设 S和 T是给定的两个集合 如果有一个 ∈ , 规则 f,使对任意一个元素 x∈S 在 T中有唯一 与之对应, 的一个映射 映射。 的元素 y与之对应,则称 f 是 S到 T的一个映射。 的定义域, 记作 f : S →T和 y = f (x), 称为 f 的定义域, S y x T 称为 f 的值域, 称为 x的象, 称为 y的原像。 的值域, 原像。
定义5 的代数系统, 定义 设 V = ( X,⋅) 是有单位元 e的代数系统, ∈ 对于 x∈X , 若存在一个元素 x′,使得 x′ ⋅ x = e, 使得 是左可逆的, 的一个左逆元 左逆元; 则称 x是左可逆的,并称 x′是 x的一个左逆元; 是右可逆的, 若存在 x′′ ∈X, 使得 x⋅ x′′ = e, 则称 x是右可逆的, 的一个右逆元 右逆元; 并称 x′′是 x的一个右逆元; 既是左可逆又是右可逆的, 可逆元。 若 x既是左可逆又是右可逆的 则说 x是可逆元。
}是非负整数集合, m 例1 设 A= {0,1,2,L 是非负整数集合, 是一个
正整数, 同余关系。 正整数,令 R是 A中的模 m同余关系。则
1 = {1,m+1,2m+1,L } 2 = {2, m+ 2,2m+ 2,L } L m−1 = {m−1,2m−1,3m−1,L } 0 = {0, m,2m,L }
定理3 定理 设代数系统 V = ( X,⋅)具有单位元 e,且
∈ 适合结合律, 适合结合律,对于 x∈X,x有左逆元 x′,又有
x−1 = x′ = x′′,并且 右逆元 x′′ 则 x有唯一逆元 ,
( x ) = x。
−1 −1
7.4 同构与同态
, 定义1 定义 设 V = ( X,o1,o2,L or ) 和 V2 = (Y,o1,o2,L or ) , 1
映射的合成一般不满足交换律,但满足结合律。 映射的合成一般不满足交换律,但满足结合律。 因此 [γ (βα)](a) = γ ((βα)(a)) = γ (β(α(a))) [(γβ)α](a) = (γβ)(α(a)) = γ (β(α(a))) γ (βα) = (γβ)α
I 定理1 的映射, 定理 设 f 是 A到 B的映射, A和 IB分别是 A与
(R,⋅)是 (S,⋅) 的一个子代数系统或子代数。 的一个子代数系统 子代数。 子代数系统或
定理1 定理 设映射 f : X →Y是从代数系统 ( X,⋅) 到 (Y,∗)的一个同态,则 ( f ( X),∗)是 (Y,∗) 的一个 的一个同态, 子代数, 的同态象。 子代数,并称它是在 f 的作用下 ( X,⋅)的同态象。
定理2 定理 A到 B的映射 f 是左可逆的充要条件是 f 为单射, 是右可逆的充要条件是 f 为满射。 f 为单射, 为满射。 推论: 是可逆映射, 是双射。 推论:f : A→B是可逆映射 当且仅当 f 是双射。
定理3 的映射, 定理 设 f是 A到 B的映射,且 gf = IA, fh = IB, 则 g = h。
7.2 等价关系 定义1 定义 集合 A和 B的笛卡尔积 A×B的任一子集 × R称为 A与 B之间的一个二元关系,它的元素 之间的一个二元关系, 是有序对 (a,b),记为 aRb ,其中 a∈ A,b∈B。 关系, 当 (a,b)∉R时, 说 a与 b没有 R关系 记作 aRb。
定义2 是集合上的二元关系, 定义 设 R是集合上的二元关系,如果
为一个非空集合。 例1 设 A为一个非空集合。 IA : a →a,∀a∈ A 的一个映射, 上的恒等映射 是 A到 A的一个映射,称为 A上的恒等映射 单位映射。 或单位映射。 定义2 定义2 两个映射 f : A →B , g : A →B2, 1 1 2
∈ 当且仅当 A = A , B = B2,且对任意 x∈ A, 1 2 1 相等的映射, 都有 f ( x) = g( x),称 f 和 g是相等的映射,
这样, 这样,对任一元素 a∈ A,所有与 a有关系 R的 ∈ 元素构成一个集合, 的一个等价类 等价类, 元素构成一个集合,称之为 A的一个等价类, 记作 a,即 a = {x∈ Ax~ a} 的一个代表元 代表元。 其中 a是该等价类 a的一个代表元。
依据等价关系的定义, 具有以下性质: 依据等价关系的定义,等价类 a具有以下性质: 1. a∈a ∈ 2. 若 b,c∈a,则 b~c。 3. 若 b∈a且 b~ x,则 x∈a。 ∈ ∈
f , 定义3 是一个非空集合, 定义 设 A是一个非空集合, 1, f2,L fs 分别是
, 元运算, 是正整数, A的 k1, k2,L ks 元运算 ki 是正整数, = 1,2,L s 。 i ,
, 称集合 A和运算 f1, f2,L fs所组成的系统为一个
代数系统(或一个代数结构) 简称为一个代数 代数, 代数系统(或一个代数结构), 简称为一个代数, 代数结构 , 表示。 用记号( A, f1, f2,L fs )表示。 是有限集合时, 也称该系统是有限代数系统。 当 A是有限集合时 也称该系统是有限代数系统。
是等价关系, 显然 R是等价关系,因此
A R = {0,1,L m−1} ,
定理3 定理 集合 A的一个划分可以确定 A的一个 等价关系。 等价关系。 定理4 的一个满射, 定理 设 f是 A到 B的一个满射,则 f 可以确定 一个等价关系。 的 A一个等价关系。 定理5 设 f 是 A到 B的一个满射,则存在唯一 的一个满射, 定理 ∗ ∗ 其中~是由 双射 f : A ~ →B,使 f = f γ,其中 是由 f γ 确定的等价关系, 的自然映射。 确定的等价关系, 是 A到 A ~的自然映射。
∈ 1. 对所有的 a∈ A, 都有 aRa,即 R具有自反性; 具有自反性;
2. 对所有的 a,b∈ A, 若 aRb,则 bRa, 即 R 具有 对称性; 对称性; 3. 对所有的 a,b,c∈ A,若 aRb,bRc ,则 aRc , 具有传递性。 即 R具有传递性。 上的等价关系 用符号~表示。 等价关系。 则称 R是 A上的等价关系。用符号~表示。
记为 f = g 。
定义3 的一个映射。 定义 设 f是 A到 B的一个映射。 1. 若对任意 ai ≠ aj ,ai ,aj ∈ A, 都有 f (ai ) ≠ f (aj ), 称 f 是 A到 B的单射。 单射。 2. 若 f ( A) = B,则称 f 是 A到 B的满射。 满射。 3. 若 f 既是单射又是满射 则称它是 A到B的双射。 既是单射又是满射, 双射。
定理1 定理 设~是 A上的一个等价关系 对任意元素 是 上的一个等价关系,
a,b∈ A,若非 a = b,则有 aIb =φ。
, 定理2 上由等价关系~ 定理 设 a1,a2,L an 是 A上由等价关系~确定 的全部等价类, 的全部等价类,那么
i=1
Ua = A, ai ຫໍສະໝຸດ aj =φn等价类的集合, 称为等价类族 等价类的集合 称为等价类族 记为 A= {aa∈ A} 关于~的商集 的商集。 常用记号 A ~ 表示 A, 并称之为 A关于 的商集。
定义5 定义 设 f : X →Y 是从 ( X,⋅) 到 (Y,∗) 的一个 同态, 同态,如果 1. f是单射,称 f 是单一同态。 是单射, 单一同态。 2. f 是满射,称 f 是满同态,用表示 X~ , 是满射, 满同态, Y 的一个同态象。 并称 Y是 X的一个同态象。 3. f是双射,则 f 是同构。 是双射, 同构。
中的恒等映射, B中的恒等映射,则 IB f = f , f IA = f
定义5 定义 设两个映射 f : A→B, g : B → A,若 gf = IA 成立,则称 f 是左可逆映射,g是 成立, 左可逆映射, f 右可逆映射, 的左逆映射, 右可逆映射,并称 g是 f 的左逆映射, 是 g的 右逆映射。 也成立, 右逆映射。又若 fg = IB也成立,则称 f 和 g都 是可逆映射。 可逆映射。
x∈X,有 eL ⋅ x = x 或 x⋅ eR = x ),称 eL ∈ ),称 (
的一个左(或右) (或 eR)是 X上关于运算 ⋅ 的一个左(或右) 单位元。 单位元。 既是左单位元又是右单位元, 则称之为单位元。 若 e既是左单位元又是右单位元 则称之为单位元。
定理2 定理 若代数系统 V = ( X,⋅)有左单位元 eL, 又有 的唯一的单位元。 右单位元 eR, 则 e = eL = eR 是 X的唯一的单位元。
恒有
f (a⋅ b) = f (a)∗ f (b)
的一个同构映射, 则称 f 是 ( X,⋅)到 (Y,∗)的一个同构映射, 同构, 表示。 并称 ( X,⋅)与 (Y,∗)同构,用 X ≅Y表示。
定义3 是两个同类型的代数系统, 定义 设 ( X,⋅) 和 (Y,∗) 是两个同类型的代数系统, f是 X到 Y 一个映射。如果对任意的 a,b∈X , 一个映射。 都有 f (a⋅ b) = f (a)∗ f (b) , 则称 f 是 ( X,⋅)到 (Y,∗) 的一个同态映射,简称同态。 的一个同态映射,简称同态。 同态