图论及其应用(20)
电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)
电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)考试时间:120分钟一.填空题(每题3分,共18分)1.4个顶点的不同构的简单图共有__11___个;2.设无向图G 中有12条边,已知G 中3度顶点有6个,其余顶点的度数均小于3。
则G 中顶点数至少有__9___个;3.设n 阶无向图是由k(k ?2)棵树构成的森林,则图G 的边数m= _n-k____;4.下图G 是否是平面图?答__是___; 是否可1-因子分解?答__是_.5.下图G 的点色数=)(G χ______, 边色数=')(G χ__5____。
图G二.单项选择(每题3分,共21分)1.下面给出的序列中,是某简单图的度序列的是( A )(A) (11123); (B) (233445); (C) (23445); (D) (1333).2.已知图G 如图所示,则它的同构图是( D )3. 下列图中,是欧拉图的是( D )4. 下列图中,不是哈密尔顿图的是(B )5. 下列图中,是可平面图的图的是(B )AC DA B CD6.下列图中,不是偶图的是( B )7.下列图中,存在完美匹配的图是(B )三.作图(6分)1.画出一个有欧拉闭迹和哈密尔顿圈的图;2.画出一个有欧拉闭迹但没有哈密尔顿圈的图;3.画出一个没有欧拉闭迹但有哈密尔顿圈的图;解: 四.(10分)求下图的最小生成树,并求其最小生成树的权值之和。
解:由克鲁斯克尔算法的其一最小生成树如下图:权和为:20.五.(8分)求下图G 的色多项式P k (G).解:用公式(G P k -G 的色多项式:)3)(3)()(45-++=k k k G P k 。
六.(10分) 22,n 3个顶点的度数为3,…,n k 个顶点的度数为k ,而其余顶点的度数为1,求1度顶点的个数。
解:设该树有n 1个1度顶点,树的边数为m.一方面:2m=n 1+2n 2+…+kn k另一方面:m= n 1+n 2+…+n k -1 v v 13图G由上面两式可得:n 1=n 2+2n 3+…+(k -1)n k七.证明:(8分) 设G 是具有二分类(X,Y)的偶图,证明(1)G 不含奇圈;(2)若|X |≠|Y |,则G 是非哈密尔顿图。
图论及其应用
图论及其应用班级:图论1班学院:软件学院学号:2014110993姓名:张娇图论从诞生至今已近300年,但很多问题一直没有很好地解决。
随着计算机科学的发展,图论又重新成为了人们研究讨论的热点,图形是一种描述和解决问题直观有效的手段,这里给出图论在现实生活中的一些应用。
虽然最早的图论问题追溯1736年(哥尼斯堡七桥间题),而且在19世纪关于图论的许多重要结论已得出。
但是直到20世纪20年代图论才引起广大学者的注意并得以广泛接受和传播。
图论即形象地用一些点以及点与点之间的连线构成的图或网络来表示具体问题。
利用图与网络的特点来解决系统中的问题,比用线性规划等其他模型来求解往往要简单、有效得多。
图论就是研究图和网络模型特点、性质和方法的理论。
图论在许多领域,诸如物理、化学、运筹学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学以及经济管理等各方面都有广泛的应用,它已经广泛地应用于实际生活、生产和科学研究中。
下面对最大流问题进行探究。
最大流问题主要探究最大流问题的Ford-Fulkerson解法。
可是说这是一种方法,而不是算法,因为它包含具有不同运行时间的几种实现。
该方法依赖于三种重要思想:残留网络,增广路径和割。
在介绍着三种概念之前,我们先简单介绍下Ford-Fulkerson方法的基本思想。
首先需要了解的是Ford-Fulkerson是一种迭代的方法。
开始时,对所有的u,v属于V,f(u,v)=0(这里f(u,v)代表u到v的边当前流量),即初始状态时流的值为0。
在每次迭代中,可以通过寻找一个“增广路径”来增加流值。
增广路径可以看做是从源点s到汇点t之间的一条路径,沿该路径可以压入更多的流,从而增加流的值。
反复进行这一过程,直到增广路径都被找出为止。
举个例子来说明下,如图所示,每条红线就代表了一条增广路径,当前s到t的流量为3。
当然这并不是该网络的最大流,根据寻找增广路径的算法我们其实还可以继续寻找增广路径,最终的最大流网络如下图所示,最大流为4。
图论及其应用
顶点染色
定理:对于任何一个图χ(G)≤ω(G)。 ω(G)为图G的团数,用来描述χ(G)的下 界,其中ω(G)=max{k|Kk属于G}。
顶点染色
给定图G=(V,E)的一个k-点染色。用Vi表示G中染以 第i色的顶点集合(i=1,2,…,k),则每个Vi都是G 的独立集。因而G的每一个K-点染色对应V(G)的一个划 分[V1,V2,…,Vk],其中每一个Vi是一个独立集。反之 ,给出V(G)的这样一个划分(V1,V2,…,Vk),其中每 一个Vi均是独立集(1≤i≤k),则相应得到G的一个k点染色,称V(G)的这样一个划分为G的一个色划分,每 一个Vi称为色类。因此,G的色数χ(G)就是使这种划 分成为可能最小自然数k。
推论:若G是p(G) 3且g(G) 3的平图,则 q(G) g(G) ( p(G) 2)。 g(G) 2
平面图的性质
推论:任何一个简单平面图G,有 q(G)≤3p(G)-6
推论:设G是简单平面图,则δ(G)≥6.
定理:仅存在5种正多面体,即正四面体、正 方体、正八面体、正十二面体和正二十面体。
定理:每一个平面的色数不超过5
边染色
定义:无环图G的一个正常染色k-边染色(简 称k-边染色)是指一个映射φ:E(G)→{1,2, …,k},使对G中任意两条相邻的边e1和e2,有 φ(e1)≠φ(e2)。若G有一个正常k-边染色,则 称G是k-边染色的。G的边色数是指G为k-边染 色的最小整数k的值,记为
χ'(G)。若χ'(G)=k,则称G是k-边可色的。
边染色
设G有一个正常k-边染色,置Ei为G中所有染 以第i种颜色的边的全体,则E1,E2,…,Ek 是G的k个边不相交的对集,并且
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图论及其应用第一章
1.2 图的同构
由前已知,同一个图有不同形状的图示。反过来, 两个不同的图也可以有形状相同的图示。比如:
u2
u3
可见 G1 和 G2 的顶点及边之间都一一对应,且连
接关系完全相同,只是顶点和边的名称不同而已。这
样的两个图称为是同构的(isomorphic)。
-29-
图论及其应用第一章
v1
(i=1,2,3,4,5,6)下是同构的。
x1
y1
v6
y3
x2
v2
x3
y2
v4
v3
-31-v5
图论及其应用第一章 画出所有的阶数不大于4,大小为3的所有非同构 简单图:
-32-
图论及其应用第一章 画出阶数为5大小为3的所有非同构简单图
G1
G2
G3
G4
-33-
图论及其应用第一章
无标号的图 注:判断两个图是否同构目前没有好算法。
图论起源于18世纪的一个游戏----俄罗斯的哥尼斯堡七桥问 题。
(1736年 瑞士数学家欧拉——图论之父)
-2-
图论及其应用第一章
七桥问题
C
A
D
B
包含两个要素:对象(陆 地)及对象间的二元关系 (是否有桥连接)
转化
Euler 1736年
C
A
D
B 图论中讨论的图
问题:是否能从A,B,C,D 转化 中的任一个开始走,通过每 座桥恰好一次再回到起点?
从数学上看,同构的两个图,其顶点间可建立一 一对应,边之间也能建立一一对应,且若一图的两点 间有边,则在另一图中对应的两点间有对应的边。严 格的数学定义如下。
定义: 两个图G = (V (G), E(G)) 与H = (V (H), E(H)) , 如果存在两个一一映射:
图论及其应用
图和子图 图和简单图图 G = (V, E)V ---顶点集,ν---顶点数12ε E ---边集, ε---边数例。
左图中, V={a, b,......,f}, E={p,q, ae, af,......,ce, cf} 注意, 左图仅仅是图G 的几何实现(代表), 它们有无穷多个。
真正的 图G 是上面所给出式子,它与顶点的位置、边的形状等无关。
不过今后对两者将经常不加以区别。
称 边 ad 与顶点 a (及d) 相关联。
也称 顶点 b(及 f) 与边 bf 相关联。
称顶点a 与e 相邻。
称有公共端点的一些边彼此相邻,例如p 与af 。
环(loop ,selfloop ):如边 l 。
棱(link ):如边ae 。
重边:如边p 及边q 。
简单图:(simple graph )无环,无重边 平凡图:仅有一个顶点的图(可有多条环)。
一条边的端点:它的两个顶点。
记号:νε()(),()().G V G G E G ==。
习题1.1.1 若G 为简单图,则εν≤⎛⎝ ⎫⎭⎪2 。
1.1.2 n ( ≥ 4 )个人中,若每4人中一定有一人认识其他3人,则一定有一 人认识其他n-1人。
同构在下图中, 图G 恒等于图H , 记为 G = H ⇔ VG)=V(H), E(G)=E(H)。
图G 同构于图F ⇔ V(G)与V(F), E(G)与E(F)之间 各 存在一一对应关系,且这二对应关系保持关联关系。
记为 G ≅F。
注 往往将同构慨念引伸到非标号图中,以表达两个图在结构上是否相同。
de f G = (V , E )yz w cG =(V , E )w cyz H =(V ’, E ’)’a ’c ’y ’e ’z ’F =(V ’’, E ’’)注 判定两个图是否同构是NP-hard 问题。
完全图(complete graph) Kn空图(empty g.) ⇔ E = ∅ 。
V’ ( ⊆ V) 为独立集 ⇔ V’中任二顶点都互不相邻。
图论及其应用习题答案
图论及其应用习题答案图论及其应用习题答案图论是数学的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图是由节点和边组成的,节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图论在计算机科学、电子工程、物理学等领域有着广泛的应用。
下面是一些图论习题的解答,希望对读者有所帮助。
1. 问题:给定一个无向图G,求图中的最大连通子图的节点数。
解答:最大连通子图的节点数等于图中的连通分量个数。
连通分量是指在图中,任意两个节点之间存在路径相连。
我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,统计连通分量的个数。
2. 问题:给定一个有向图G,判断是否存在从节点A到节点B的路径。
解答:我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,查找从节点A到节点B的路径。
如果能够找到一条路径,则存在从节点A到节点B的路径;否则,不存在。
3. 问题:给定一个有向图G,判断是否存在环。
解答:我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,同时记录遍历过程中的访问状态。
如果在搜索过程中遇到已经访问过的节点,则存在环;否则,不存在。
4. 问题:给定一个加权无向图G,求图中的最小生成树。
解答:最小生成树是指在无向图中,选择一部分边,使得这些边连接了图中的所有节点,并且总权重最小。
我们可以使用Prim算法或Kruskal算法来求解最小生成树。
5. 问题:给定一个有向图G,求图中的拓扑排序。
解答:拓扑排序是指将有向图中的节点线性排序,使得对于任意一条有向边(u, v),节点u在排序中出现在节点v之前。
我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,同时记录节点的访问顺序,得到拓扑排序。
6. 问题:给定一个加权有向图G和两个节点A、B,求从节点A到节点B的最短路径。
解答:我们可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来求解从节点A到节点B的最短路径。
这些算法会根据边的权重来计算最短路径。
范更华-图论及其应用
旅行推销员问题
问题提出: 一个推销员从公司出发, 访问 若干指定城市, 最后返回公司,要求设计
最优旅行路线。(费用最小)
数学抽象: 城市作为点, 两点间有边相连, 如果对应的城市间有直飞航班。机票价作 为每条边的权。
旅行推销员问题
求解 : 在图中求一个圈过每点恰好一次 ,
且边的权之和最小。(最优哈密顿问题;比
在一个计算机光纤网络中,给传输信道 分配波长,两信道若有公共部分,必须得到 不同的波长。要求使用尽可能少的波长。
波长分配问题转化为图论问题
每条信道看作图的一个点。两点间有边
相连当且仅当它们对应的信道有公共部
分。波长问题等价于所构造图的点着色
问题:
给图的每个点着色,有边相连的点
须着不同的颜色。所用颜色尽可能少。
1735年, 欧拉(Euler) 证明哥尼斯堡七桥问题无 解, 由此开创了数学的一个新分支---图论. 欧拉将哥尼斯堡七桥问题转化为图论问题 : 求 图中一条迹 (walk), 过每条边一次且仅一次 . 后人将具有这种性质的迹称为欧拉迹,闭的欧拉 迹也称为欧拉回路.
欧拉定理 : 连通图存在欧拉迹当且仅当图中奇 度数的点的个数至多为 2( 若为 0, 则存在欧拉回 路,这种图称为欧拉图,也称为偶图)
图的例子
交通网
互联网
计算机处理器连接方式
集成电路板
分子结构图
分子间相互作用及信息传递
具体应用
大型高速计算机:处理器的连接方式
互联网:信息传输及控制管理
大规模集成电路:布局、布线 数据库技术:数据的存储、检索 理论计算机科学: 子图理论对计算机算法研究的应用
具体应用
DNA序列分析:图的欧拉回路问题 机器智能与模式识别:图的同构 通讯网络:连通性,可靠性 印刷电路板检测: 12万5千次降为4次(《美国科学》 Scientific American, 9 (1997), 92-94 )
电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)
电子科技大学研究生试题《图论及其应用》(参考答案)考试时间:120分钟一.填空题(每题3分,共18分)1. 4个顶点的不同构的简单图共有__11—;2. 设无向图G中有12条边,已知G中3度顶点有6个,其余顶点的度数均小于3。
则G中顶点数至少有__9―;3. 设n阶无向图是由k(k 2)棵树构成的森林,则图G的边数m=_n-k _______4. 下图G是否是平面图?答—是___;是否可1-因子分解?答—是_.5. 下图G的点色数(G) __________ ,边色数(G) __5 ________ 。
图G二.单项选择(每题3分,共21分)1. 下面给出的序列中,是某简单图的度序列的是(A )(A) (11123); (B) (233445); (C) (23445); (D) (1333).2. 已知图G如图所示,贝卩它的同构图是(D )3. 下列图中,是欧拉图的是(D)4. 下列图中,不是哈密尔顿图的是(B )ABC5.下列图中,是可平面图的图的是(B )6. 下列图中,不是偶图的是(B )7. 下列图中,存在完美匹配的图是(B )三. 作图(6分)1. 画出一个有欧拉闭迹和哈密尔顿圈的图;2. 画出一个有欧拉闭迹但没有哈密尔顿圈的图;3. 画出一个没有欧拉闭迹但有哈密尔顿圈的图;四. (10分)求下图的最小生成树,并求其最小生成树的权值之和。
解:由克鲁斯克尔算法的其一最小生成树如下图:权和为:20.五. (8分)求下图G 的色多项式P k (G).解:用公式P k (G e) P k (G) P 「(G?eh 可得G 的色多项式:P k (G) (k )5 3(k )4 侏)3、k(k 1)2(k 2)(k 3)。
六. (10分)一棵树有n 图个顶点的度数为2, n a 个顶点的度数为3,…,m 个顶点的度数为k ,而其余顶点的度数为1,求1度顶点的个数。
解:设该树有n 1个1度顶点,树的边数为 m.一方面:2m=n+2n 2+…+kn k另一方面: m= m+n 2+…+n k -1 解:由上面两式可得:n 1=门2+2皿+…+(k-1)n k七证明:(8分)设G是具有二分类(X,Y)的偶图,证明(1)G不含奇圈;(2) 若|X |工| Y |,则G是非哈密尔顿图。
图论及其应用
Prim算法及思想
• • • • • 首先我们将V分成两部分U,S U∩S=∅ U∪S=V 一开始S中只有任意以个节点 每次我们枚举每条U,S之间的边权最小的边S中 这条边的端点 删除并加入U • 我们可以每次更新S中点的这个值不需要每次枚 举边复杂度O(n^2) • 如果使用堆优化可以做到O(nlogn+nlogm)
tarjan算法
tarjan算法
拓扑排序
• 每次选择一个入度为0的点加入队列,然后 删掉这个点的所有出度
小试身手
• APIO2009 atm • 有一个城市有若干条有向道路 • 一个小偷从一个点出发想偷这个城ATM机, 他从一个点出发,最后偷完之后需要到一 个酒吧庆祝,给定道路情况,每个路口atm 的钱数和有没有酒吧,求最多能偷多少钱。 • n<=100000
小试身手
对于n<=1000我们依然可以直接暴力建出图 来进行Dijsktra算法但是对于n<=10000的测 试点,所有边一共有10^10条,我们无法存下 来但是我们发现,只有x坐标相邻和y坐标相 邻的边才有意义(为什么?),然后就可以建出 图来用堆优化的Dij或者spfa过掉
小试身手
• 给你一个n个点的图,小Q有q个询问,每次 询问任意两点之间的最短路 • n<=200,q<=4000000
Байду номын сангаас
最短路算法
• 如果我们需要知道所有的点对之间的最短 路,可以使用floyed的传递闭包方法。 • floyed算法思想: • 我们每次选择一个中间点,然后枚举起点 和终点,用通过中间点的最短路径更新起 点和终点之间的最短路径时间复杂度O(n^3)
floyed代码实现
• 代码非常简单 • 注意枚举顺序
图论的基本概念和应用
图论的基本概念和应用图论是数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图论在计算机科学、网络科学、运筹学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍图论的基本概念和一些常见的应用。
图的定义图是由节点(顶点)和边组成的一种数据结构。
节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中,边是有方向的,表示从一个节点到另一个节点的关系。
如果从节点A到节点B存在一条边,那么我们称节点A指向节点B。
无向图无向图中,边是没有方向的,表示两个节点之间的关系。
如果两个节点之间存在一条边,那么我们称这两个节点是相邻的。
图的表示方法图可以用多种方式进行表示,常见的有邻接矩阵和邻接表两种方法。
邻接矩阵邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列分别表示图中的节点,数组元素表示节点之间是否存在边。
如果节点i和节点j之间存在边,则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1,否则为0。
邻接表邻接表是一种链表的形式,其中每个节点都有一个链表,链表中存储了与该节点相邻的节点。
邻接表更加节省空间,适用于稀疏图。
图的遍历图的遍历是指从图中的某个节点出发,按照一定规则依次访问图中的所有节点。
常见的图遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种递归的遍历算法,从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问图中的节点,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,继续访问其他未被访问过的节点。
广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种非递归的遍历算法,从起始节点开始,按照距离起始节点的距离逐层访问图中的节点。
首先访问起始节点,然后访问与起始节点相邻的所有节点,再访问与这些相邻节点相邻的所有未被访问过的节点,以此类推。
图的应用图论在许多领域都有着广泛的应用,下面介绍几个常见的应用场景。
社交网络分析社交网络是一个典型的图结构,其中节点表示用户,边表示用户之间的关系。
通过对社交网络进行图论分析,可以研究用户之间的关系、社区发现、信息传播等问题。
图论及其应用
一个最小边割集。
连通度
定义:如果0<k≤λ(G),则称G是k-边连通图。
定理:图G是k-边连通图当且仅当对E(G)的任 意一个子集E1,若|E1|≤k-1,则G\E1仍是连通 图。
连通度
定理:对p 简单图G,有
(1) (G) (G),(G) (G); (2) (G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (3)(G) p 1,等号成立当且仅当G Kp; (4)对G的任意一个顶点u, (G) 1 (G u); (5)对G的任意一条边e,(G) 1 (G e) (G).
(v0-vk)路P,且E(P) E(W ) 。
若P是一条路,x与y为顶点,用
表示这条路。
当G为简单图时,W=v0e1v1e2v2···vk-1ekvk,可简写为 W=v0v1v2···vk-1vk。
路和圈
对于图G中两个给定的顶点u和v,若存在(u-v)路,则 必存在长度最短的(u-v)路P0,称P0的长度为u,v的 距离,记为dG(u,v)或d(u,v)。
Байду номын сангаас
连通图
定理:设D是连通的有向图,则D是强连通的当 且仅当D的每一条弧都含在某一有向圈中。
连通度
定义:设连通图G=(V,E)不是完全图,V1是V(G)的一个
非空真子集,若G\V1非连通,则称V1是G的点割集。若点 割集V1含有k个顶点,也称V1是G的k-点割集。
定义:图G是p 阶连通图,令
(G)
表示n个点的回路。
有向图D的有向途径是指交替地出现点和弧的一个有限非空序列
W=v0a1v1a2v2···akvk ,对于i=1,2,···,k,弧ai的起点是vi1,终点是vi,简称W是一条(v0-vk)有向途径。在严格有向图中, 可用v0v1···vk表示有向途径。
图论及应用参考答案
图论及应用参考答案图论及应用参考答案图论是数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点(顶点)和边组成,节点代表对象,边代表对象之间的关系。
图论不仅在数学中有广泛的应用,也在计算机科学、物理学、生物学等领域中发挥着重要的作用。
本文将介绍图论的基本概念和一些应用。
一、图论的基本概念1. 图的类型图分为有向图和无向图。
有向图中的边有方向,表示节点之间的单向关系;无向图中的边没有方向,表示节点之间的双向关系。
2. 图的表示方法图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示节点之间是否有边相连;邻接表是一个链表数组,数组中的每个元素对应一个节点,链表中存储了该节点相邻的节点。
3. 图的性质图的性质包括节点的度、连通性和路径等。
节点的度是指与该节点相连的边的数量;连通性指的是图中任意两个节点之间是否存在路径;路径是指由边连接的节点序列。
二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径算法最短路径算法是图论中的经典问题之一,它用于计算图中两个节点之间的最短路径。
著名的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
这些算法在网络路由、地图导航等领域中有广泛的应用。
2. 最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小生成树,即包含所有节点且边的权重之和最小的子图。
普里姆算法和克鲁斯卡尔算法是常用的最小生成树算法。
这些算法在电力网络规划、通信网络设计等领域中有重要的应用。
3. 图的着色问题图的着色问题是指给定一个图,将每个节点着上不同的颜色,使得相邻节点之间的颜色不同。
这个问题在地图着色、任务调度等方面有实际应用。
三、图论在物理学中的应用1. 粒子物理学在粒子物理学中,图论被用来描述和分析粒子之间的相互作用。
图论模型可以帮助研究粒子的衰变、散射等过程,为理解物质的基本结构提供了重要的工具。
2. 统计物理学图论在统计物理学中也有应用。
例如,渗透模型中的图可以用来研究流体在多孔介质中的渗透性质,为石油勘探、水资源管理等提供了理论基础。
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名人名言
智者,善假于物也 学贵有恒,人贵有志 贵我、通今:横尽虚空,山河大地无一
可恃,可恃惟我;数尽来劫,前后左右 无一可据,可据惟今! 生当作人杰,死亦为鬼雄!
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一副对联、一句勉励
上联: 做人做事做第一 下联: 创新创业创世界 横批: 众志成城 千里之行,始于足下, 兴趣是最好的老
A Friendly Introduction to Graph Theory, Fred Buckley,Marty Lewinter.
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21
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
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课程考核
平时成绩 (10%) 图论应用的小论文 (60%) 开卷考试 (30%)
图论及其应用 Graph Theory and Its Applications
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1
主要内容
图论前言 数学预备知识
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2
前言
课程目标 学时和学分 教学大纲 教材和主要参考资料 课程考核
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3
图论学科简介 (1)
哥尼斯堡七桥问题 欧拉(1707~1782):根据几何位置的解
满足
x, y,zS
a) 自反性 (x,x)R b) 对称性 c) 传递性 ((x ,y ) R ) ((y ,x ) R )
(x ,y ) R 且 (y ,z ) R (x ,z ) R
可编辑课件
41
等价关系与同余 (2)
xymodn
对于“模n同余”是等价关系,其等 价类成为模n的余数类或者同余类, 所有的同余类构成的集合
数学中的图论理论及其应用
数学中的图论理论及其应用图论是一门研究图形和网络的数学理论,它是数学中的一个分支,也是计算机科学中的一个重要领域。
图论的不断发展使其应用越来越广泛,尤其在计算机网络、社交网络、交通路线等方面有着广泛的应用。
一、图论的定义与性质图论中的“图”指的是一个有限的节点集合和与这些节点相关的边集合。
在图中,节点被称为顶点,边被称为边缘。
在一个无向图中,每条边连接两个节点,没有方向性;在有向图中,每条边都有一个方向,从一个节点指向另一个节点。
图所具有的一些性质,如连通性、路径、环等,可以用来研究现实世界中的许多问题。
例如,人际关系可以用图来表示,而在图中找到最短路径可以用来表示最小成本行程的问题。
二、图的表示方法图可以通过矩阵和链表两种方式进行表示。
矩阵表示法是将图中的节点和边分别用矩阵的元素表示,由于矩阵的性质,这种方法适用于表示边的权重,但对于节点的增加和删除比较麻烦。
链表表示法是将图中的节点和边分别用链表的形式表示,这种方法适用于动态改变图的结构。
三、最短路径算法最短路径算法是图论中的一个重要问题,它是计算图中两个节点之间最短路径的算法。
最短路径算法可以采用Dijkstra算法或Floyd算法进行计算。
Dijkstra算法是一种贪心算法,通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。
该算法的基本思想是从起点出发,按照距离最近的顺序找到与该节点相邻的节点,然后根据这些节点的权重更新起点到别的节点的距离,直至找到终点。
由于该算法使用优先队列来存储节点,因此对于大规模的节点数或边数较多的图,具有较好的计算效率。
Floyd算法是一种动态规划算法,通过构建带权重的图来计算两个节点之间最短距离。
该算法的基本思想是先计算任意两个节点之间的距离,然后再使用动态规划的思想,从中间节点出发更新两个节点之间的距离,直至找到终点。
由于该算法需要计算所有的两点之间的距离,因此对于较小规模的图具有优势。
四、最小生成树算法最小生成树算法是图论中另一个重要的问题,它是用来找到给定的无向联通图的一棵生成树,使得生成树中的边权和最小。
(完整版)图论及其应用1-3章习题答案(电子科大)
习题一1. (题14):证明图1-28中的两图是同构的证明 将图1-28的两图顶点标号为如下的(a)与(b)图作映射f : f(v i )→u i (1≤ i ≤ 10)容易证明,对∀v i v j ∈E((a)),有f(v i v j )=u i u j ∈E((b)) (1≤ i ≤ 10, 1≤j ≤ 10 ) 由图的同构定义知,图1-27的两个图是同构的。
2. (题6)设G 是具有m 条边的n 阶简单图。
证明:m =⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n 当且仅当G 是完全图。
证明 必要性 若G 为非完全图,则∃ v ∈V(G),有d(v)< n-1 ⇒ ∑ d(v) < n(n-1) ⇒ 2m <n(n-1)⇒ m < n(n-1)/2=⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n , 与已知矛盾!充分性 若G 为完全图,则 2m=∑ d(v) =n(n-1) ⇒ m= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛2n 。
3. (题9)证明:若k 正则偶图具有二分类V = V 1∪V 2,则 | V 1| = |V 2|。
图1-28 (a)v 2 v 3u 4u (b)证明 由于G 为k 正则偶图,所以,k | V 1 | =m = k | V 2 | ⇒ ∣V 1∣= ∣V 2 ∣。
4. (题12)证明:若δ≥2,则G 包含圈。
证明 只就连通图证明即可。
设V(G)={v 1,v 2,…,v n },对于G 中的路v 1v 2…v k ,若v k 与v 1邻接,则构成一个圈。
若v i1v i2…v in 是一条路,由于δ≥ 2,因此,对v in ,存在点v ik 与之邻接,则v ik ⋯v in v ik 构成一个圈 。
5. (题17)证明:若G 不连通,则G 连通。
证明 对)(,_G V v u ∈∀,若u 与v 属于G 的不同连通分支,显然u 与v 在_G 中连通;若u 与v 属于g 的同一连通分支,设w 为G 的另一个连通分支中的一个顶点,则u 与w ,v 与w 分别在_G 中连通,因此,u 与v 在_G 中连通。
图论的基本概念及其应用
图论的基本概念及其应用图论是离散数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点和连接节点的边组成,以解决现实生活中的许多问题。
本文将介绍图论的基本概念,并探讨它在不同领域中的应用。
一、图的基本概念1. 节点和边图由节点(顶点)和边组成,节点代表某个实体或概念,边表示节点之间的关系。
节点和边可以有不同的属性,如权重、方向等。
2. 有向图和无向图有向图中,边有固定的方向,表示节点之间的单向关系;无向图中,边没有方向,节点之间的关系是相互的。
3. 连通图和非连通图连通图是指图中任意两个节点之间都存在路径;非连通图则存在至少一个节点无法到达其它节点。
4. 网络流每条边上有一个容量限制,网络流通过边传输,满足容量限制的条件下尽可能多地进行。
二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径通过图论中的最短路径算法,可以计算出两个节点之间的最短路径。
最短路径在无人驾驶、物流配送等领域中具有重要的应用价值。
2. 最小生成树最小生成树算法用于寻找连接图中所有节点的最小总权重的树形结构。
在通信网络、电力输送等领域中,最小生成树被广泛应用。
3. 网络流问题图论中的网络流算法可以用于解决诸如分配问题、路径规划等优化问题。
例如,在医疗资源调度中,网络流算法可以帮助医院优化资源分配。
三、图论在社交网络分析中的应用1. 社交网络社交网络可以用图模型来表示,节点代表个体,边表示个体之间的联系。
利用图论分析社交网络,可以发现用户群体、影响力传播等信息。
2. 中心性分析中心性分析用于评估节点在网络中的重要性,衡量指标包括度中心性、接近中心性等。
中心节点的识别对于广告投放、信息传播等决策具有指导意义。
3. 社团检测社团检测可以发现社交网络中具有紧密联系的节点群体,进一步分析社交群体的行为模式、用户偏好等。
四、图论在物流优化中的应用1. 供应链管理供应链中的各个环节可以用图模型表示,通过图论算法优化物流路径,提高物流效率。
2. 仓库位置问题通过图论中的最短路径算法和最小生成树算法,可以找到最佳的仓库位置,使物流成本最小化。
图论的基本定义和应用
图论的基本定义和应用图论是一门数学分支,它以图这一数学结构为基础,研究各种图上的问题。
图是一种结构,包括顶点和边,顶点代表图中的元素,边描述元素之间的关系。
图论是研究图这一数学结构的性质和应用的学科。
图的基本定义在图论中,一个图由顶点集合V和边集合E组成,一般记为G = (V, E)。
其中,V是图中所有顶点的集合,E是图中所有边的集合。
如果边是由独立的顶点对构成的,就称这种图为无向图;如果边是由有序的顶点对构成的,就称这种图为有向图。
每条边都可以表示为(e,u,v),其中e是边的标识,u和v是与边相连的两个顶点。
图的结构在图论中,有些图具有特定的结构,这些结构可以被用于解决各种各样的问题。
下面是一些常见的图结构。
树型结构:树是一种无环连接的图,其中有一个特殊的顶点称为根。
在树中,从根到任意一个顶点所经过的边所构成的路径都是唯一的。
树是一种重要的数据结构,被广泛应用于计算机科学和其他领域。
环型结构:环也是一种无向图,但是它具有特定的环形结构,其中每个顶点都与它相邻的两个顶点相连。
环型结构被广泛应用于通信网络和其他领域的设计中。
网状结构:网状结构是由多个环型结构和其他结构组合而成的图,其中有多个顶点是连接到其他顶点上的。
网状结构在物流和电力等领域中被广泛应用。
图的应用图论被广泛应用于计算机科学、工程和管理学等领域。
下面是一些常见的图论应用。
路由算法:在通信网络中,路由算法被用来确定包从源节点到目标节点的最佳路径。
路由算法可以利用图的结构来计算最短路径或其他优化路径。
最优化问题:许多最优化问题可以被转换为图的形式,例如最短路径问题和最小生成树问题。
通过使用图的模型来解决这些问题可以提高效率和可靠性。
社交网络分析:社交网络可以用图的形式进行建模,每个人都是一个顶点,他们之间的关系可以表示为边。
通过社交网络分析,可以了解网络中的信息流动模式和社交结构。
总结图论是一门广泛应用于各种学科的数学分支,其基本定义包括顶点和边。
《图论及其应用》课件
图像处理
探索图论在图像处理领域的应用,如图像分割 和模式识别。
七、总结
图论的重要性
强调图论在计算机科学和现实 世界中的重要性和广泛应用。
现实中的应用价值
讨论图论在实际问题中解决方 案的应用价值和优势。
对于未来的展望
探索图论在未来可能的发展方 向和应用领域,如人工智能和 物联网。
2
Floyd算法
介绍Floyd算法的原理和使用方法,用于计算图中所有节点之间的最短路径。
四、最小生成树算法
Prim算法
解释Prim算法的工作原理和应用,用于寻找图中的 最小生成树。
Kruskal算法
讨论Kruskal算法的概念和实现,用于生成图的最小 生成树。
五、网络流算法
1
最大流
介绍网络流问题和最大流算法,用于解
《图论及其应用》PPT课 件
本PPT课件将带您深入了解图论及其应用。图论是一门关于图的性质及其应用 的学科,将为您揭开图论的奥秘。
一、图论基础
图的定义及术语
介绍图的基本定义以及相关的术语,为后续内 容打下基础。
无向图与有向图
解释无向图和有向图的区别,并介绍它们之间 的关系和应用。
图的表示方法
讲解图的常用表示方法,如邻接矩阵和邻接表, 并比较它们的优缺点。
连通性和路径
讨论图的连通性概念以及如何找到两个节点之 间的最短路径。
二、图的遍历算法
1
广度优先搜索(BFS)
2
介绍广度优先搜索算法的工作原理和常 见应用。
深度优先搜索(DFS)
深入探讨深度优先搜索算法的原理和应 用场景。
三、最短路径算法
1
Dijkstra算法
详细讲解Dijkstra算法的步骤和应用,用于寻找图中两个节点间的最短路径。
什么是图论及其应用
图论是数学中的一个分支,主要研究图及其相关的问题。
图由若干个节点和连接这些节点的边组成。
节点可以代表现实世界中的对象,而边则代表对象之间的关系。
图论的研究对象包括有向图、无向图、加权图等。
在图论中,节点常常被称为顶点,边则被称为弧或边。
图可以用各种方式表示,如邻接矩阵、邻接表等。
图论的研究内容主要包括图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流以及图的染色等。
这些内容构成了图论的核心知识体系。
图论的应用非常广泛,涉及到许多领域。
在计算机科学中,图论被广泛应用于网络路由、图像处理、人工智能等领域。
例如,在网络路由中,图论可以用来寻找最短路径,以确定数据传输的最佳路径。
在图像处理中,图论可以用来进行图像分割,从而提取图像中的目标物体。
在人工智能中,图论可以用来构建知识图谱,从而实现知识的表示和推理。
除了计算机科学,图论还在物理学、生物学等领域中发挥着重要作用。
在物理学中,图论可以用来研究分子结构、粒子物理等问题。
例如,著名的色散关系图就是物理学中的一个重要概念,它描述了声波、电磁波等在介质中的传播特性。
在生物学中,图论可以用来研究蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
这些网络的研究有助于理解生物体内复杂的结构和功能。
此外,图论还在社交网络、交通规划、电路设计等领域中得到了广泛的应用。
在社交网络中,图论可以用来研究用户之间的连接关系,从而推荐好友、发现隐藏关系等。
在交通规划中,图论可以用来优化交通路径,减少拥堵现象。
在电路设计中,图论可以用来优化电路布线,提高电路的性能。
总而言之,图论是数学中一个重要的分支,有着广泛的应用领域。
它不仅在计算机科学中发挥着重要作用,还在物理学、生物学等领域中得到了广泛应用。
图论的发展不仅推动了数学理论的发展,也为各个领域的问题提供了有效的解决方法。
因此,学习和应用图论对于我们来说是非常重要的。
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5
v1
vk
v2
f
v3
v4
v5
如果v1与v3不邻接,则连接v1v3,没有破坏G的平面性, 这与G是极大平面图矛盾。所以v1v3必须邻接,但必须在 f 外连线;同理v2与v4也必须在f外连线。但边v1v3与边 v2v4在 f 外交叉,与G是平面图矛盾! 所以,G的每个面次数一定是3. 定理的充分性是显然的。
21
(2)、定理5
定理5 平面图G的对偶图必然连通 证明:在G*中任意取两点vi*与vj*。我们证明该两点连 通即可! 用一条曲线 l 把vi*和vj*连接起来,且 l 不与G*的任意 顶点相交。 显然,曲线 l 从vi*到vj*经过的面边序列,对应从vi*到 vj*的点边序列,该点边序列就是该两点在G*中的通路。 注: (1) 由定理5知:(G*)*不一定等于G;
但是,G+uv不能是外平面图。因为,若边uv经过W的 内部,则它要与G的其它边相交;若uv经过W的外部,导 致所有点不能在在G的同一个面上。 所以,G是极大外平面图。
17
定理4 每个至少有7个顶点的外可平面图的补图不是外 可平面图,且7是这个数目的最小者。 我们用枚举方法证明。 证明:对于n=7的极大外可平面图来说,只有4个。如 下图所示。
m n 2
所以: 2n 4
注:顶点数相同的极大平面图并不唯一。例如:
正20面体
非正20面体
8
还在研究中的问题是:顶点数相同的极大平面图的个 数和结构问题。 与极大平面图相对应的图是极小平面图。
2、极大外平面图及其性质
定义2 若一个可平面图G存在一种平面嵌入,使得其所 有顶点均在某个面的边界上,称该图为外可平面图。外可 平面图的一种外平面嵌入,称为外平面图。
外可平面图
外平面图1
外平面图2
9
注:对外可平面图G来说,一定存在一种外平面嵌入, 使得G的顶点均在外部面的边界上。这由球极投影法可 以说明。 下面研究极大外平面图的性质。 定义3 设G是一个简单外可平面图,若在G中任意不邻 接顶点间添上一条边后,G成为非外可平面图,则称G是 极大外可平面图。极大外可平面图的外平面嵌入,称为极 大外平面图。
30
又因在G中,每去掉T的余树中的一条边,G的面减少一 个,当T的余树中的边全去掉时,G变成一颗树T. 于是,有:
E (T *) E(T ) ( G ) 1 V (G *) 1
所以,T*是G*的生成树。
P143---146 习题5 :3,4,5,6,8, 25, 26,27。其中 25,26,27结合课件学习。
极大外平面图
10
引理 设G是一个连通简单外可平面图,则在G中有 一个度数至多是2的顶点。 证明 我们对G的阶数n作数学归纳。 当n≦3时,引理结论显然成立;当n=4时,由于K4不 能是外可平面图,所以,四阶的外可平面图至少有一个 顶点度数不超过2。事实上,更强一点的结论是:当n=4 时,有两个不邻接顶点,其度数不超过2. 设当G是一个阶数小于n的简单连通外可平面图时, 存在两个不邻接顶点,其度数不超过2。
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注:这是极大外平面图的典型特征。 证明:先证明必要性。 (1) 证明G的边界是圈。
设W=v1v2…vnv1是G的外部面边界。若W不是圈,则存 在i与j,使得:1≦i,j≦n,且j-i≠±1(modn),使vi=vj=v.此 时,G可以示意如下:
vj-1 vj+1 vn v1 v2
W
v vi+1
vi-1
c* E (G *) c B c C
1 1
1
*
是G1*的一个圈。且圈C1*上的顶点对应于G1中的面f, f 的 边界上有极小边割集B-e1的边。
26
示意图G1
示意图
现在,把e1加入到G1中,恢复G。
由于G是平面图,其作用相当于圈C1*上的一个顶点对 应于G1中的一个平面区域 f, 被e1划分成两个顶点f1*与f2*, 并在其间连以e1所对应的边e1*。 所以,B对应在G*中的C*仍然是一个圈。由归纳法, 结论得到证明。
(2) 当G的阶数n≥3时,我们证明G中没有割边。
若不然,设G中有割边e=uv,则G-uv不连通,恰有两 个连通分支G1与G2。 设u在G1中,而v在G2中。由于n≥3, 所以,至少有一 个分支包含两个以上的顶点。设G2至少含有两个顶点。 又设G1中含有点u的面是 f , 将G2画在 f 内。
由于G是单图,所以,在G2的外部面上存在不等于点 v的点t。现在,在G中连接点u与t得新平面图G*,它比G 多一条边。这与G的极大性相矛盾。
19
作环,且让它与e相交。 例如,作出平面图G的对偶图G*
G
20
2、对偶图的性质 (1)、G与G*的对应关系
1) G*的顶点数等于G的面数;
2) G*的边数等于G的边数; 3) G*的面数等于G的顶点数; 4) d (v*)=deg( f )
平面图G 对应 对偶图
点 边 环 割边 回路 边割集
面 边 割边 环 边割集 回路
23
(3) 同构的平面图可以有不同构的对偶图。 例如,下面的两个图: G1 G2
G1
G2
但 G1* G2 *
这是因为:G2中有次数是1的面,而G1没有次数是1的 面。所以,它们的对偶图不能同构。
24
例2 证明: (1) B是平面图G的极小边割集,当且仅当
c* E (G*) e B C *
22
(2) G是平面图,则 (G*)* G 当且仅当G是连通的。( 习题第26题) 证明:“必要性” 由于G是平面图,由定理5,G*是连通的。而由G*是平 面图,再由定理5,(G*)*是连通的。
所以,由 (G*)* G 得:G是连通的。
“充分性” 由对偶图的定义知,平面图G与其对偶图G*嵌入在同一平 面上,当G连通时,容易知道:G*的无界面 f **中仅含G的唯 一顶点v,而除v外,G中其它顶点u均与G*的有限面形成一一 对应,且对应顶点间邻接关系保持不变,即: (G*)* G
是G*的圈。
(2) 欧拉平面图的对偶图是偶图。
示意图
25
证明: (1) 对B的边数作数学归纳。
当B的边数n=1时,B中边是割边
示意图
显然,在G*中对应环。所以,结论成立。 设对B的边数n<k 时,结论成立。考虑n=k的情形。 设c1 ∈B, 于是B-c1是G-c1=G1的一个极小边割集。由归 纳假设:
2
极大平面 图
非极大平 面图
极大平面 图
注:只有在单图前提下才能定义极大平面图。
引理 设G是极大平面图,则G必然连通;若G的阶数大 于等于3,则G无割边。 (1) 先证明G连通。 若不然,G至少两个连通分支。设G1与G2是G的任意两 个连通分支。
3
把G1画在G2的外部面上,并在G1,G2上分别取一点u与v. 连接u与v得到一个新平面图G*。但这与G是极大平面图相 矛盾。
28
例3 设T是连通平面图G的生成树,
E* e* E (G*) e E (T )
证明:T*=G*[E*]是G*中的生成树。(习题第27题)
示意图
29
证明:情形1,如果G是树。 在这种情况下,E* = Φ .则T*是平凡图,而G*的生成树 也是平凡图,所以,结论成立; 情形2,如果G不是树。 因G的每个面必然含有边e不属于E(T),即G*的每个顶点 必然和E*中的某边关联,于是T*必然是G*的生成子图。 下面证明:T*中没有圈。 若T*中有圈。则由例2知:T的余树中含有G的极小边割 集。但我们又可以证明:如果T是连通图G的生成树,那么, T的余树不含G的极小边割集。这样,T*不能含G*的圈。
15
vi-1与vi+1不能邻接。否则W不能构成G的外部面边界。 这样,我们连接vi-1与vi+1:
vj-1
vj+1
vn v1 v2
v
vi+1
vi-1
得到一个新外平面图。这与G的极大性矛盾。
(2) 证明G的内部面是三角形。 首先,注意到,G的内部面必须是圈。因为,G的外部 面的边界是生成圈,所以G是2连通的,所以,G的每个面 的边界必是圈。
27
充分性: G*中的一个圈,对应于G中
的边的集合B显然是G中的一 个边割集。
示意图
若该割集不是极小边割集,则它是G中极小边割集之 和。而由必要性知道:每个极小边割集对应G*的一个 圈,于是推出B在G*中对应的边集合是圈之并。但这与 假设矛盾。
(2) 因欧拉图的任意边割集均有偶数条边。于是由 (1),G*中不含奇圈。所以G*是偶图。
当n=k+1时,首先,注意到G必有一个2度顶点u在G的 外部面上。(这可以由上面引理得到)
考虑G1=G-v。由归纳假设,G1有k-2个内部面。这样G 有k-1个内部面。于是定理2得证。
14
定理3 设G是一个有n (n≥3)个点,且所有点均在外部面 上的外平面图,则G是极大外平面图,当且仅当其外部面 的边界是圈,内部面是三角形。
直接验证:它们的补图均不是外可平面的。 而当n=6时,我们可以找到一个外可平面图G(见下图), 使得其补图是外可平面图。
18
G
G
(二)、平面图的对偶图
1、对偶图的定义
定义4 给定平面图G,G的对偶图G*如下构造: (1) 在G的每个面fi内取一个点vi*作为G*的一个顶点; (2) 对G的一条边e, 若e是面 fi 与 fj 的公共边,则连接vi* 与vj*,且连线穿过边e;若e是面fi中的割边,则以vi为顶点
16
其次,设C是G中任意一个内部面的边界。如果C的长度 大于等于4,则C中一定存在不邻接顶点,连接这两点得到 一个新平面图,这与G的极大性矛盾。又由于G是单图, 所以C的长度只能为3. 下面证明充分性。