离散数学图概念路与回路课件
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7-2 路与回路
割边e使图G满足W(G-e)>W(G) 。
边连通度(edge-connectivity) (G)定义:非 平凡图的边连通度为
(G)=min{ |E1| 删去的边的最少数目。
| E1是G的边割集}
边连通度 (G)是为了产生一个不连通图需要 (1)若G是平凡图则E1=,(G)=0 (2)若G存在割边,则(G)=1, (3)规定非连通图的边连通度为(G)=0
v2
e5
v4
e6
e8 v1 e3 e2
从v5到v2 v3 的一条 迹,长 e7 度为5
v5 v2
e1
v1 e3 e2
v2
e4 e5 e6 e8
v3
e7
从v4到 v2 v3的一 条通路, e5 长度为4
v4
e1
v3
e4 e6 e8 e7
从v2到 v2的一 条圈, 长度为4
v4
v5
v5
定理7-2.1 在一个具有n个结点的图中,如果从
边连通度、 可达、 弱分图、
单侧连通、 强连通、 弱连通、 强分图、 单侧分图 掌握5个定理,一个推论。
一、路 定义7-2.1 给定图G=<V,E>,设 v0,v1,…,vnV,
e1,…,enE, 其中ei是关联于结点vi-1,vi的边,交替
序列v0e1v1e2…envn称为结点v0到vn的路(拟路径
5、割边 定义7-2.5 设无向图G =<V,E>是连通图,若有边 集E1E,使图 G中删除了E1的所有边后,所得到的
子图是不连通图,而删除了E1的任何真子集后,所 得到的子图仍是连通图,则称E1是G的一个边割集 (cut-set of edges) 。若某一条边就构成一个边割集, 则称该边为割边或桥。
离散数学图概念路与回路
在有向图中,结点数大于1的一条路亦可由边 序列e1e2…en表示。
第34页,共59页。
定理7-2.1 在一个具有n个结点的图中,如果从结点vj 到结点vk存在一条路,则从结点vj到结点vk必存在一条不多 于n-1条边的路。
证明思路:多于n-1条边的路中必有重复出现的结点,
反复删去夹在两个重复结点之间的边之后,剩余的边数不
在现实世界中,常常要考虑这样的问题:如何 从一个图中的给定结点出发,沿着一些边连续移动 而达到另一指定结点,这种依次由点和边组成的序 列,就形成了路的概念。
第29页,共59页。
学习本节要熟悉如下术语(22个):
路、 路的长度、 回路、
连通、 连通分支、 连通图、
迹、 通路、 圈、
点割集、
割点、
点连通度、 边割集、 割边、 边连通度、 可达、 单侧连通、 强连通、 弱连通、 强分图、 弱分图、
二、点的度数
1、点的度数的定义
定义7-1.2:在图G=<V,E>,vV,与结点v关联的边数称为该点的度 数,记为deg(v)。 孤立结点的度数为0。
2、出度与入度
定义7-1.3:在有向图中,vV,
以v为始点的边数称为该结点的出度,记作deg+(v); 以v为终点的边数称为该结点的入度,记作deg-(v)。
例如,上图(b)的G是图(c)的G’ 相对于图(a)的K5的补图。
第24页,共59页。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数
特殊的图
图同构
第25页,共59页。
四、同构
定义7-1.9:设图G=<V,E>及图G’=<V’,E’>,
如果存在一一对应的映射g:VV’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34页,共59页。
定理7-2.1 在一个具有n个结点的图中,如果从结点vj 到结点vk存在一条路,则从结点vj到结点vk必存在一条不多 于n-1条边的路。
证明思路:多于n-1条边的路中必有重复出现的结点,
反复删去夹在两个重复结点之间的边之后,剩余的边数不
在现实世界中,常常要考虑这样的问题:如何 从一个图中的给定结点出发,沿着一些边连续移动 而达到另一指定结点,这种依次由点和边组成的序 列,就形成了路的概念。
第29页,共59页。
学习本节要熟悉如下术语(22个):
路、 路的长度、 回路、
连通、 连通分支、 连通图、
迹、 通路、 圈、
点割集、
割点、
点连通度、 边割集、 割边、 边连通度、 可达、 单侧连通、 强连通、 弱连通、 强分图、 弱分图、
二、点的度数
1、点的度数的定义
定义7-1.2:在图G=<V,E>,vV,与结点v关联的边数称为该点的度 数,记为deg(v)。 孤立结点的度数为0。
2、出度与入度
定义7-1.3:在有向图中,vV,
以v为始点的边数称为该结点的出度,记作deg+(v); 以v为终点的边数称为该结点的入度,记作deg-(v)。
例如,上图(b)的G是图(c)的G’ 相对于图(a)的K5的补图。
第24页,共59页。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数
特殊的图
图同构
第25页,共59页。
四、同构
定义7-1.9:设图G=<V,E>及图G’=<V’,E’>,
如果存在一一对应的映射g:VV’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’。
《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
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
离散数学及其应用课件第7章第2节
(即证明:2n个结点,每个结点的度数 n的简单图是连通的。) 证明 设有2n个结点的图G不连通,则G中至少包含两个连通分 支,而且必有一个分支的结点数 n,即使这个分支是完全图,其每 个结点的度数d(v) n-1,和d(v) n矛盾。所以图G只有一个连通分 支,G是连通的。
有向图的连通性及其分类
资源分配图中存在回路是死锁存在的必要条件,但不是充分条件。
17
有向连通图
定义7.2.6 设G=(V,E)是有向图。 如果图G的任意两个结点间至少从一个结点到另一个结点 是可达的,则称G是单向连通的。 如果图G的任意两个结点间是互相可达的,则称G是强连 通的。 如果图G在略去有向边的方向后得到的无向图是连通的, 则称G是弱连通的。 具有三种连通性中的任何一种的有向图都称为有向连通图。
定理
定理7.2.3 设简单图G=(V,E)有n个结点,e条边,w个连 通分支,则n-we。
证明 (用归纳法来证明)
(1)当e=0时,也就是对于n个结点的零图,w=n,则n-we成立。 (2)假定边数为e-1的简单图结论成立。对于边数为e的简单图G,从
G中删去一条边,得到边数为e-1的简单图G'。分两种情况分析: (a) 删去一条边的图G'的连通分支数没有增加,即G'有n个结点,w个分
7
定理
定理7.2.1 在n阶图G中,若从结点u到v(uv)存在通路, 则从u到v存在长度小于或等于n-1的通路。
证明: 见课本。
推论 在n阶图G中,若从结点u到v(uv)存在通路,则从 u到v存在长度小于或等于n−1的基本通路。
证明: 若通路中没有相同的顶点(即基本通路), 长度必 n1.
若有相同的顶点, 删去这两个顶点之间的这一段, 仍是u到 v的通路. 重复进行, 直到没有相同的顶点为止.
有向图的连通性及其分类
资源分配图中存在回路是死锁存在的必要条件,但不是充分条件。
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有向连通图
定义7.2.6 设G=(V,E)是有向图。 如果图G的任意两个结点间至少从一个结点到另一个结点 是可达的,则称G是单向连通的。 如果图G的任意两个结点间是互相可达的,则称G是强连 通的。 如果图G在略去有向边的方向后得到的无向图是连通的, 则称G是弱连通的。 具有三种连通性中的任何一种的有向图都称为有向连通图。
定理
定理7.2.3 设简单图G=(V,E)有n个结点,e条边,w个连 通分支,则n-we。
证明 (用归纳法来证明)
(1)当e=0时,也就是对于n个结点的零图,w=n,则n-we成立。 (2)假定边数为e-1的简单图结论成立。对于边数为e的简单图G,从
G中删去一条边,得到边数为e-1的简单图G'。分两种情况分析: (a) 删去一条边的图G'的连通分支数没有增加,即G'有n个结点,w个分
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定理
定理7.2.1 在n阶图G中,若从结点u到v(uv)存在通路, 则从u到v存在长度小于或等于n-1的通路。
证明: 见课本。
推论 在n阶图G中,若从结点u到v(uv)存在通路,则从 u到v存在长度小于或等于n−1的基本通路。
证明: 若通路中没有相同的顶点(即基本通路), 长度必 n1.
若有相同的顶点, 删去这两个顶点之间的这一段, 仍是u到 v的通路. 重复进行, 直到没有相同的顶点为止.
离散数学课件14.2-3通路与回路-连通性
connected graph
边割集
若存在边集子集E' E, 使G删除E'(将E'中的边从G中全删除)后, 所得子图的连通分支数与G的连通分支数 满足p(G-E')>p(G), 而删除E'的任何真子集E''后,p(G-E'')=p(G), 则称E'是G的一个边割集. 若边割集中只有一条边e,则称e为割边或桥. 注:完全图没有割边和割点.
当v0=vl时,此通路称为回路.
connected graph
简单通路或迹
若Γ中的所有边e1,e2,···,el互不相同, 则称Γ为简单通路或一条迹. 若回路中的所有边互不相同,称此回 路为简单回路或一条闭迹.
connected graph
初级通路
若通路的所有顶点v0,v1···,vl互不相 同(从而所有边互不相同),则称此通 路为初级通路或一条路径. 若回路中,除v0=vl外,其余顶点各不 相同,所有边也各不相同,则称此回 路为初级回路或圈. 长度为奇(偶)数的圈称为奇(偶)圈
通路
connected graph
给定图G=<V,E>.
设G中顶点和边的交替序列为
Γ=v0e1v1e2…elvl,若Γ满足如下条件: vi-1和vi是ei的端点(在G是有向图时,要求vi-1是ei 的始点,vi是ei的终点),i=1,2,…,l,则称Γ为顶点v0 到vl的通路. v0和vl分别称为此通路的起点和终点,Γ中边的数 目l称为Γ的长度.
connected graph
有向图的连通性
易见:强连通性 单向连通性 弱连通性; 但反之 不真.反例如下:
a
c
a
强连通
d
《离散数学》课件-第七章 图的基本概念
• 〔u,v〕∈E1〔f(u),f(v)〕∈E2 • (或<u,v>∈E1 <f(u),f(v)>∈E2) • 且重数相同,则称G1同构于G2,记为
• G1 G2。
• 显然,两图的同构是相互的,即G1同构 于G2,G2同构于G1。
• 由同构的定义可知,不仅结点之间要具 有一一对应关系,而且要求这种对应关 系保持结点间的邻接关系。对于有向图 的同构还要求保持边的方向。
V={a,b,c,d},E={e1,e2,e3,e4,e5,e6}
e1=(a,b), e2=(a,c), e3=(b,d), e4=(b,c), e5=(d,c), e6=(a,d).
它的图形如下图(a)或(b)所示:
a
a
b
d
b
d
c
c
(a)
(b)
如果有些边是有向边,另一些边是无向边, 图G称为混合图。
第七章 图的基本概念
– 7.1 无向图及有向图 – 7.2 通路、回路、图的连通性 – 7.3 图的矩阵表示 – 7.4 最短路径及关健路径
7.1 无向图和有向图
• 什么是图?可用一句话概括,即:图是用 点和线来刻划离散事物集合中的每对事 物间以某种方式相联系的数学模型。
Konigsberg(哥尼斯堡)七桥问题
为偶数.
定理7.2 在任何有向图中,所有结点的入度之 和必等于它们的出度之和.
证明:因为有向图中的每一条有向边都恰好对应 一个出度和一个入度.故所有结点的出度之 和恰好等于有向边的总数.同样地, 所有结 点的入度之和恰好也等于有向边的总数.因 此它们相等.
设V={v1,…,vn}为G的顶点集,则称{d(v1),…d(vn)} 为G的度数序列。
• 如果G2无孤立结点,且由E2所唯一确定,即 以E2为边集,以E2中边关联的结点全体为顶 点集,则称G2是边集E2的导出子图。
• G1 G2。
• 显然,两图的同构是相互的,即G1同构 于G2,G2同构于G1。
• 由同构的定义可知,不仅结点之间要具 有一一对应关系,而且要求这种对应关 系保持结点间的邻接关系。对于有向图 的同构还要求保持边的方向。
V={a,b,c,d},E={e1,e2,e3,e4,e5,e6}
e1=(a,b), e2=(a,c), e3=(b,d), e4=(b,c), e5=(d,c), e6=(a,d).
它的图形如下图(a)或(b)所示:
a
a
b
d
b
d
c
c
(a)
(b)
如果有些边是有向边,另一些边是无向边, 图G称为混合图。
第七章 图的基本概念
– 7.1 无向图及有向图 – 7.2 通路、回路、图的连通性 – 7.3 图的矩阵表示 – 7.4 最短路径及关健路径
7.1 无向图和有向图
• 什么是图?可用一句话概括,即:图是用 点和线来刻划离散事物集合中的每对事 物间以某种方式相联系的数学模型。
Konigsberg(哥尼斯堡)七桥问题
为偶数.
定理7.2 在任何有向图中,所有结点的入度之 和必等于它们的出度之和.
证明:因为有向图中的每一条有向边都恰好对应 一个出度和一个入度.故所有结点的出度之 和恰好等于有向边的总数.同样地, 所有结 点的入度之和恰好也等于有向边的总数.因 此它们相等.
设V={v1,…,vn}为G的顶点集,则称{d(v1),…d(vn)} 为G的度数序列。
• 如果G2无孤立结点,且由E2所唯一确定,即 以E2为边集,以E2中边关联的结点全体为顶 点集,则称G2是边集E2的导出子图。
离散数学图论路与连通PPT课件
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7.2.3 图的连通度
定义7-2.4 设无向图G =<V,E>是连通图,若有结点集V1V,使图 G中删除了 V1的所有结点后,所得到的子图是不连通图,而删除了V1的任何真子集后,所
得到的子图仍是连通图,则称V1是G的一个点割集(cut-set of nodes) 。
k(G)=min{|V1|| 是G的点割集} 称为图G的点连通度(nodeconnectivity) 。
现对G的每一条边e=(u1,u2),若u1,u2都在 V1上 ,则存 在两条 路P1与P2分别 连接u与 u1和u与u2, 且P1、 P2的长 度均为 偶数, 闭路P1∪P2∪ {e}的 长度为 奇数, 则不难 看出G中 有一条 长为奇 数的圈 ,矛盾 。同样 u1和u2不能同 时含在 V2中。 故e的 两个端 点分别 在V1和 V2中。 因此G是二分 图。
G 定理7.2.1 非平凡图 是二分图当且仅当 中不含长为奇数的回路。
G
证明 必要性是明显的。
充分性:不妨设G中每一对顶点之间有路连接(否则
只需考虑G的每个每一对顶点之间有路连接的极大子
图)。任取G的一个顶点u,由G的假设,对G的每个顶
点v,在G中存在u-v路。现利用u对G的顶点进行分类。
设
第24页/共26页
3 v1e1v2e5v5e6v4e4v2e5v5e7v6
…………
初级通路 简单通路 复杂通路
7.2.1 路
例1、(2)
图(2)中过 v2 的回路 (从 v2 到 v2 )有:
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1 v2e4v4e3v3e2v2
长度3
2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
长度4
3 v2e4v4e3v3e2v2e5v5e6v4e3v3e2v2 长度7
7.2.3 图的连通度
定义7-2.4 设无向图G =<V,E>是连通图,若有结点集V1V,使图 G中删除了 V1的所有结点后,所得到的子图是不连通图,而删除了V1的任何真子集后,所
得到的子图仍是连通图,则称V1是G的一个点割集(cut-set of nodes) 。
k(G)=min{|V1|| 是G的点割集} 称为图G的点连通度(nodeconnectivity) 。
现对G的每一条边e=(u1,u2),若u1,u2都在 V1上 ,则存 在两条 路P1与P2分别 连接u与 u1和u与u2, 且P1、 P2的长 度均为 偶数, 闭路P1∪P2∪ {e}的 长度为 奇数, 则不难 看出G中 有一条 长为奇 数的圈 ,矛盾 。同样 u1和u2不能同 时含在 V2中。 故e的 两个端 点分别 在V1和 V2中。 因此G是二分 图。
G 定理7.2.1 非平凡图 是二分图当且仅当 中不含长为奇数的回路。
G
证明 必要性是明显的。
充分性:不妨设G中每一对顶点之间有路连接(否则
只需考虑G的每个每一对顶点之间有路连接的极大子
图)。任取G的一个顶点u,由G的假设,对G的每个顶
点v,在G中存在u-v路。现利用u对G的顶点进行分类。
设
第24页/共26页
3 v1e1v2e5v5e6v4e4v2e5v5e7v6
…………
初级通路 简单通路 复杂通路
7.2.1 路
例1、(2)
图(2)中过 v2 的回路 (从 v2 到 v2 )有:
第7页/共26页
1 v2e4v4e3v3e2v2
长度3
2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
长度4
3 v2e4v4e3v3e2v2e5v5e6v4e3v3e2v2 长度7
离散数学 第8章 图的基本概念 课件
素数目等于结点vj的引入次数。即
deg(vi)=
和deg(vj)=
。
5.由给定简单图G的邻接矩阵A可计算出矩阵A的l次幂,
即Al。则第i行第j列上的元素alij便是G中从
结点vi到结点vj长度为l的通路的数目。
给出下面Байду номын сангаас理
定理 设A为简单图G的邻接矩阵,则Al中的i行j列元 素alij等于G中联结vi到vj的长度为l的通路的数目。
0 0 0 1 1 0 C 0 0 1 0 0 0 1 1 0 BC 1 1 0
例2
v5
v1 v2
v3
v4
0 0 A 1 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 P 1 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1
多重图、无向图及权图
则该有向图的邻接距阵为:
则该无向图的邻接距阵为:
已知加权的简单图G=<V,E>,定义一个矩阵
A=(aij),其中:
aij=
{
ω, ω是边(vi,vj) 的权
0, vi与vj没有边相连
则称A为图G的权矩阵
例: 权图
a
5
b
4
w(ab)=5 w(aa)=0 w(ac)=12 w(bd)= ∞ w(ad)=8
8
12
20
d
c
0 5 12 8 5 0 4 A 12 4 0 20 8 20 0
离散数学_第7章 图论 -1-2图的基本概念、路和回路
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:
G=V, E,其中:V是非空的结点集。 E是边的有序对或无序对组成的集合。
按照这种表示法,例7.1.1中的无向图可以简记为: G=V, E,其中:V=a,b,c,d
第9章 图论
7.1.1 图的基本概念
定义7.1.1 一个图G是一个三元组V(G),E(G),G
其中:V(G)是非空结点集合。
E(G)是边集合。
G是从边集E到结点的无序对或有序对集合上的函数。
1)若边e所对应的结点对是无序对(a, b) ,则称e是无向边。
这时统称e与两个结点a和b互相关联。
2)若边e所对应的结点对是有序对〈a, b〉,则称e是有向边。
E=(a,b), (b,c), (a,c), (a,a)
第9章 图论
图G的结点与边之间的关
• 邻系接点: 同一条边(有向边或无向边)相关联的两个端点。
(称其中的一个结点是另一个结点的邻接点的结点。
• 邻接边: 关联同一个结点的两条边。(称其中的一条边是另 一条边的邻接边。并称这两条边相互邻接。)
a叫边e的始点,b叫边e的终点,统称为e的端点。
非标定图:顶点不标定名字的图。 e1
e1
标定图:顶点标定名字的图。
v1 e2 v2
n阶图:具有n个结点的图。 无向图:每一条边都是无向边的图。
e3 e4
有向图:每一条边都是有向边的图。 v5
混合图:既有有向边,又有无向边的图。 e7
e5 e6 e4 d
第7章 图论
• 7.1 图的基本概念 • 7.2 路与回路 以及图的连通性 • 7.3 图的矩阵表示 • 7.4 欧拉图与汉密尔顿图 • 7.5 平面图(含二部图及匹配) • 7.6 树与生成树 • 7.7 根树及其应用
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:
G=V, E,其中:V是非空的结点集。 E是边的有序对或无序对组成的集合。
按照这种表示法,例7.1.1中的无向图可以简记为: G=V, E,其中:V=a,b,c,d
第9章 图论
7.1.1 图的基本概念
定义7.1.1 一个图G是一个三元组V(G),E(G),G
其中:V(G)是非空结点集合。
E(G)是边集合。
G是从边集E到结点的无序对或有序对集合上的函数。
1)若边e所对应的结点对是无序对(a, b) ,则称e是无向边。
这时统称e与两个结点a和b互相关联。
2)若边e所对应的结点对是有序对〈a, b〉,则称e是有向边。
E=(a,b), (b,c), (a,c), (a,a)
第9章 图论
图G的结点与边之间的关
• 邻系接点: 同一条边(有向边或无向边)相关联的两个端点。
(称其中的一个结点是另一个结点的邻接点的结点。
• 邻接边: 关联同一个结点的两条边。(称其中的一条边是另 一条边的邻接边。并称这两条边相互邻接。)
a叫边e的始点,b叫边e的终点,统称为e的端点。
非标定图:顶点不标定名字的图。 e1
e1
标定图:顶点标定名字的图。
v1 e2 v2
n阶图:具有n个结点的图。 无向图:每一条边都是无向边的图。
e3 e4
有向图:每一条边都是有向边的图。 v5
混合图:既有有向边,又有无向边的图。 e7
e5 e6 e4 d
第7章 图论
• 7.1 图的基本概念 • 7.2 路与回路 以及图的连通性 • 7.3 图的矩阵表示 • 7.4 欧拉图与汉密尔顿图 • 7.5 平面图(含二部图及匹配) • 7.6 树与生成树 • 7.7 根树及其应用
《路与回路》课件
《路与回路》PPT课件
欢迎来到《路与回路》PPT课件!在本课程中,我们将探索图的路和回路的 概念,并了解它们在不同类型的图中的特点和应用。
什么是路和回路
路是指两个相邻节点之间唯一的一条边,而回路是指起点和终点相同的路径。
图的分类
1 无向图
边没有方向,节点之间的连接是双向的。
2 有向图
边具有方向,节点之间的连接是单向的。
确保数据库操作按照正确的顺序进行,以维护数据的一致性和完整性。
总结
1 路是唯一的,回路必须回到起点
理解路和回路的基本定义。
3 深度优先搜索算法和拓扑排序
掌握寻找图中回路和排序节点的方法。
2 无向图和有向图中路与回路的定义
了解路和回路在不同类型的图中的特征。
4 应用案例:网络中的路由算法和
数据库中的事务处理
寻找图中的回路
1 深度优先搜索算法
通过递归遍历图的节点,判断是否存在回路。拓扑排序1 定义
通过有向图中节点的依赖关系对节点进行排序的算法。
2 实现方式
使用拓扑排序算法,可以解决一些依赖关系问题。
应用案例
1 网络中的路由算法
通过选择最佳路径将数据包从发送源节点传输到目标节点。
2 数据库中的事务处理
发现路与回路在实际应用中的重要性。
无向图中的路和回路
1 无向图中的路
2 无向图中的回路
从一个节点到另一个节点所经过的所有边 组成的序列。
经过至少一条边的无向图中一条起点和终 点相同的路径。
有向图中的路和回路
1 有向图中的路
从起点到终点沿着有向边所经过的所有节点组成的序列。
2 有向图中的回路
经过至少一条边的有向图中,一条起点和终点相同的路径。
欢迎来到《路与回路》PPT课件!在本课程中,我们将探索图的路和回路的 概念,并了解它们在不同类型的图中的特点和应用。
什么是路和回路
路是指两个相邻节点之间唯一的一条边,而回路是指起点和终点相同的路径。
图的分类
1 无向图
边没有方向,节点之间的连接是双向的。
2 有向图
边具有方向,节点之间的连接是单向的。
确保数据库操作按照正确的顺序进行,以维护数据的一致性和完整性。
总结
1 路是唯一的,回路必须回到起点
理解路和回路的基本定义。
3 深度优先搜索算法和拓扑排序
掌握寻找图中回路和排序节点的方法。
2 无向图和有向图中路与回路的定义
了解路和回路在不同类型的图中的特征。
4 应用案例:网络中的路由算法和
数据库中的事务处理
寻找图中的回路
1 深度优先搜索算法
通过递归遍历图的节点,判断是否存在回路。拓扑排序1 定义
通过有向图中节点的依赖关系对节点进行排序的算法。
2 实现方式
使用拓扑排序算法,可以解决一些依赖关系问题。
应用案例
1 网络中的路由算法
通过选择最佳路径将数据包从发送源节点传输到目标节点。
2 数据库中的事务处理
发现路与回路在实际应用中的重要性。
无向图中的路和回路
1 无向图中的路
2 无向图中的回路
从一个节点到另一个节点所经过的所有边 组成的序列。
经过至少一条边的无向图中一条起点和终 点相同的路径。
有向图中的路和回路
1 有向图中的路
从起点到终点沿着有向边所经过的所有节点组成的序列。
2 有向图中的回路
经过至少一条边的有向图中,一条起点和终点相同的路径。
离散数学(7.2路与回路)
•
定义 7.2.6 在有向图G=〈V,E〉中,G′ 是G的子 图,若G′是强连通的(单向连通的,弱连通 的),没有包含G′的更大子图G″是强连通 的(单向连通的,弱连通的),则称G′是G的 强分图(单向分图,弱分图)。 • 在图7.2.5中,强分图集合是: • {〈{1,2,3},{e1,e2,e3}〉,〈{4},φ〉, 〈{5},φ〉,〈{6},φ〉, 〈{7,8},{e7,e8}〉}
•
单向分图集合是:
• {〈{1,2,3,4,5},{e1,e2,e3,e4,e5}〉, 〈{6,5},{e6}〉, • 〈{7,8},{e7,e8}〉} • 弱分图集合是: • {〈{1,2,3,4,5,6},{e1,e2,e3,e4,e5,e6} 〉, • 〈{7,8},{e7,e8}〉}
图 7.2.5
图7.1.1
•
例如在图 7.2.1 中, 有连接v5到v3的路 v5e8v4e5v2e6v5e7v3, 这也是一条迹; 路 v1e1v2 e3v3是一条通路; 路v1e1v2e3v3e4v2e1v1 是一条回路, 但不是 圈; 路v1e1v2e3v3e2v1 是一条回路, 也是圈。 下面我们利用通 路的概念解决一个古老
•
•
•
• • • •
解: 用F表示摆渡人, W表示狼, S表示羊, H表示干草。 若用 FWSH 表示人和其它3样东 西在河的左岸的状态。 这样在左岸全部 可能出现的状态为以下16种: FWSH FWS FWH FSH WSH FW FS FH WS WH SH F W S H φ 这里φ表示左岸是空集, 即人、
•
根据题意检查一下就可以知道, 这 16 种情况中有6种情况是不允许出现 的。 它们是: WSH、 FW、 FH、 WS、 SH、 F。 如FH表示人和干草在左岸, 而狼和羊在右岸, 这当然是不行的。 因 此, 允许出现的情况只有10种。
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离散数学图概念路与回路
1
第七章 图论
图论是近年来发展迅速而又应用广泛的一 门学科。本章主要讲授图论的基本概念和 定理。 图论:数据结构、操作系统、编译原理、 计算机网络原理的基础
要求:熟练掌握图的基本概念和定理并能 够进行简单应用。
7-1 图的基本概念
本节要熟悉下列概念(26个):
图、 无向边、 有向边、 起始结点、 终止结点、 无向图、 有向图、 混合图、邻接点、 邻接边、 孤立结点、 零图、 平凡图、 结点的度数、 图的最大度、最小度、 结点的入度、 结点的出度、 平行边、多重图、 简单图、 完全图、 补图、 子图、 生成子图、 子图的相对于图的补图、 图的同构
4、定理7-1.1:每个图中,结点度数总和等于边数的两倍。 即 deg(v)=2|E|
vV
该定理又称握手定理
证明 因为每条边必关联两个结点,而一条边给予关联 的每个结点的度数为1。因此在每个图中,结点度数总 和等于边数的两倍。
5、定理7-1.2 在任何图中, 度数为奇数的结点必 定是偶数个。
证明:设G中奇数度结点集合为V1,偶数度结点集合 为V2,则有:
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, 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。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
e1
a
b
e2
e6 e3
e4
d
c
若把图中的边ej看作总是和两e5个结点关联,那么一个图亦简记
为G=< V, E> ,其中非空集合V称为图G的结点集,集合 E称为图
G的边集。
若边ej与结点无序偶(vj,vk)关联,那么称该边为无向边。 若边ej与结点序偶<vj,vk>关联,那么称该边为有向边。
起始结点 终止结点
deg(v)+ deg(v) = deg(v) =2|E|
vV1 vV2
vV
由于 deg(v)是偶数之和必为偶数,而2|E|是偶数,
vV2 故得 deg(v)是偶数,而各个deg(vi) (viV1 )是奇数,
vV1 这就要求偶数个deg(vi)求和,即|V1|是偶数。
6、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, 且均等于边数。
5、点与点的相邻:关联于同一条边的结点称为邻 接点。
6、边与边的邻接:关联于同一结点的边称为邻接 边。
7、孤立结点:不与任何结点相邻接的结点称为孤 立结点。
8、零图:仅有孤立结点的图。
9、平凡图:仅有一个孤立结点的图。
10、自回路(环):关联于同一结点的边称为自回路, 或称为环。
11、平行边:在有向图中,始点和终点均相同的 边称为平行边,无向图中若两点间有多条边,称这 些边为平行边,两点间平行边的条数称为边的重数。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
二、点的度数
1、点的度数的定义
定义7-1.2:在图G=<V,E>,vV,与结点v关联的边数称为 该点的度数,记为deg(v)。 孤立结点的度数为0。
2、出度与入度
定义7-1.3:在有向图中,vV, 以v为始点的边数称为该结点的出度,记作deg+(v); 以v为终点的边数称为该结点的入度,记作deg-(v)。 显然有deg(v)=deg+(v)+deg-(v)
如:G1是无向图,deg(v1)=3,deg(v2)=1 G2是有向图,deg+(v1)=3,deg-(v1)=2, deg(v1)=5,
v1G1v2 v1v2 v3v4
G2
3、最大度和最小度:
图G最大度记为(G)=max{deg(v)|vV(G)}, 最小度数记为(G)=min{deg(v)|vV(G)}。
联有关。
2、有向边&无向边
无向边:如果E中边ei对应V中的结点对是无 序的(u,v)称ei是无向边,记ei=(u,v),称u, v是ei的两个端点。
有向边:如果ei与结点有序对<u,v>相对应, 称ei是有向边,记ei=<u,v>,称u为ei的始 点,v为ei的终点。
3、图的分类:
①无向图:每条边均为无向边的图称为无向图。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
一、图的定义
定义7-1.1 图(graph)G由一个三元组<V(G), E(G) , G>表示,其中:
非空集合V(G)={v1,v2,…,vr} 称为图G的结点集, 其成员vi(i=1,2,…,r)称为结点或顶点(nodes or vertices);
三、特殊的图
1、多重图 定义7-1.4:含有平行边的图称为多重图。
2、简单图:不含平行边和环的图称为简单图。
3、完全图 定义7-1.5:简单图G=<V,E>中,若每一对结点 间均有边相连,则称该图为完全图。 有n个结点的无向完全图记为Kn。 无向完全图:每一条边都是无向边
②有向图:每条边均为有向边的图称为有向图。
③混合图:有些边是无向边,有些边是有向边的图称
为混合图。
v1 (孤立点)
V1’
v5
v2
V2’
v4 v3
V4’ V3’
(a)无向图
(b)有向图
v1 环
v2 v4
v3 ( c ) 混合图
4、点和边的关联:如ei=(u,v)或ei=<u,v>称u, v与ei关联。
集合 E(G)={e1,e2,…,es} 称为图G的边集,其成员 ej(j=1,2,…s)称为边(edges)。
函数G :E(G)→(V(G),V(G)) ,称为边与顶点的 关联映射(associatve mapping)
例1:G=<V(G),E(G),G> 其中V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4,e5,e6}, G(e1)=(a,b),G(e2)=(a,c),G(e3)=(b,d), G(e4)=(b,c),G(e5)=(d,c),G(e6)=(a,d)
例2:G=<V(G),E(G),G> 其中V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4, e5,e6},G(e1)=(a,b),G(e2)=(a,c), G(e3)=(b,d),G(e4)=(b,c),G(e5)=(d,c), G(e6)=(a,d)
一个图与结点、连接结 点的边、边与结点的关
1
第七章 图论
图论是近年来发展迅速而又应用广泛的一 门学科。本章主要讲授图论的基本概念和 定理。 图论:数据结构、操作系统、编译原理、 计算机网络原理的基础
要求:熟练掌握图的基本概念和定理并能 够进行简单应用。
7-1 图的基本概念
本节要熟悉下列概念(26个):
图、 无向边、 有向边、 起始结点、 终止结点、 无向图、 有向图、 混合图、邻接点、 邻接边、 孤立结点、 零图、 平凡图、 结点的度数、 图的最大度、最小度、 结点的入度、 结点的出度、 平行边、多重图、 简单图、 完全图、 补图、 子图、 生成子图、 子图的相对于图的补图、 图的同构
4、定理7-1.1:每个图中,结点度数总和等于边数的两倍。 即 deg(v)=2|E|
vV
该定理又称握手定理
证明 因为每条边必关联两个结点,而一条边给予关联 的每个结点的度数为1。因此在每个图中,结点度数总 和等于边数的两倍。
5、定理7-1.2 在任何图中, 度数为奇数的结点必 定是偶数个。
证明:设G中奇数度结点集合为V1,偶数度结点集合 为V2,则有:
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, 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。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
e1
a
b
e2
e6 e3
e4
d
c
若把图中的边ej看作总是和两e5个结点关联,那么一个图亦简记
为G=< V, E> ,其中非空集合V称为图G的结点集,集合 E称为图
G的边集。
若边ej与结点无序偶(vj,vk)关联,那么称该边为无向边。 若边ej与结点序偶<vj,vk>关联,那么称该边为有向边。
起始结点 终止结点
deg(v)+ deg(v) = deg(v) =2|E|
vV1 vV2
vV
由于 deg(v)是偶数之和必为偶数,而2|E|是偶数,
vV2 故得 deg(v)是偶数,而各个deg(vi) (viV1 )是奇数,
vV1 这就要求偶数个deg(vi)求和,即|V1|是偶数。
6、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, 且均等于边数。
5、点与点的相邻:关联于同一条边的结点称为邻 接点。
6、边与边的邻接:关联于同一结点的边称为邻接 边。
7、孤立结点:不与任何结点相邻接的结点称为孤 立结点。
8、零图:仅有孤立结点的图。
9、平凡图:仅有一个孤立结点的图。
10、自回路(环):关联于同一结点的边称为自回路, 或称为环。
11、平行边:在有向图中,始点和终点均相同的 边称为平行边,无向图中若两点间有多条边,称这 些边为平行边,两点间平行边的条数称为边的重数。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
二、点的度数
1、点的度数的定义
定义7-1.2:在图G=<V,E>,vV,与结点v关联的边数称为 该点的度数,记为deg(v)。 孤立结点的度数为0。
2、出度与入度
定义7-1.3:在有向图中,vV, 以v为始点的边数称为该结点的出度,记作deg+(v); 以v为终点的边数称为该结点的入度,记作deg-(v)。 显然有deg(v)=deg+(v)+deg-(v)
如:G1是无向图,deg(v1)=3,deg(v2)=1 G2是有向图,deg+(v1)=3,deg-(v1)=2, deg(v1)=5,
v1G1v2 v1v2 v3v4
G2
3、最大度和最小度:
图G最大度记为(G)=max{deg(v)|vV(G)}, 最小度数记为(G)=min{deg(v)|vV(G)}。
联有关。
2、有向边&无向边
无向边:如果E中边ei对应V中的结点对是无 序的(u,v)称ei是无向边,记ei=(u,v),称u, v是ei的两个端点。
有向边:如果ei与结点有序对<u,v>相对应, 称ei是有向边,记ei=<u,v>,称u为ei的始 点,v为ei的终点。
3、图的分类:
①无向图:每条边均为无向边的图称为无向图。
7-1 图的基本概念
图的定义 点的度数 特殊的图 图同构
一、图的定义
定义7-1.1 图(graph)G由一个三元组<V(G), E(G) , G>表示,其中:
非空集合V(G)={v1,v2,…,vr} 称为图G的结点集, 其成员vi(i=1,2,…,r)称为结点或顶点(nodes or vertices);
三、特殊的图
1、多重图 定义7-1.4:含有平行边的图称为多重图。
2、简单图:不含平行边和环的图称为简单图。
3、完全图 定义7-1.5:简单图G=<V,E>中,若每一对结点 间均有边相连,则称该图为完全图。 有n个结点的无向完全图记为Kn。 无向完全图:每一条边都是无向边
②有向图:每条边均为有向边的图称为有向图。
③混合图:有些边是无向边,有些边是有向边的图称
为混合图。
v1 (孤立点)
V1’
v5
v2
V2’
v4 v3
V4’ V3’
(a)无向图
(b)有向图
v1 环
v2 v4
v3 ( c ) 混合图
4、点和边的关联:如ei=(u,v)或ei=<u,v>称u, v与ei关联。
集合 E(G)={e1,e2,…,es} 称为图G的边集,其成员 ej(j=1,2,…s)称为边(edges)。
函数G :E(G)→(V(G),V(G)) ,称为边与顶点的 关联映射(associatve mapping)
例1:G=<V(G),E(G),G> 其中V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4,e5,e6}, G(e1)=(a,b),G(e2)=(a,c),G(e3)=(b,d), G(e4)=(b,c),G(e5)=(d,c),G(e6)=(a,d)
例2:G=<V(G),E(G),G> 其中V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4, e5,e6},G(e1)=(a,b),G(e2)=(a,c), G(e3)=(b,d),G(e4)=(b,c),G(e5)=(d,c), G(e6)=(a,d)
一个图与结点、连接结 点的边、边与结点的关