第5章 匹配与独立集

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二部图中的匹配2

二部图中的匹配2

存在k个边不重的完美匹配
《集合论与图论》
12
定理13.13证明
• 证: G满足t=k的t条件, 所以有完备匹配M1,又 |V1|=|V2|, 所以完备匹配就是完美匹配. GM1是(k-1)-正则二部图,又有完美匹配M2, G-M1-M2是(k-2)-正则二部图, ……, 一共可得k个完美匹配. 显然这些匹配是边不重的. #
《集合论与图论》
3
霍尔条件
• 又称“相异性条件” :
SV1, |S| |N(S)|
• N(S) = { u | vS, (v,u)E } = vS(v)
S
N(S)
《集合论与图论》 4
霍尔定理(婚姻定理)
• 定理13.11(பைடு நூலகம்all,1935):
二部图G有完备匹配 G满足霍尔条件
《集合论与图论》
10

• (1) 满足t-条件 (t=3) (也满足Hall-条件) • (2) 满足Hall-条件 (但不满足t-条件) • (3) 不满足Hall-条件 (无完备匹配)
(1)
(2)
《集合论与图论》
(3)
11
定理13.13 (k-正则二部图)
• k-正则二部图G=<V1,V2,E>中,
《集合论与图论》 7
t-条件
• 二部图G=<V1,V2,E>, t1 V1中每个顶点至少关联t条边 V2中每个顶点至多关联t条边
t=3
《集合论与图论》 8
定理13.12
• 设G=<V1,V2,E>是二部图, 则
G满足t-条件 G中存在完备匹配
《集合论与图论》
9
定理13.12证明

图论第一章课后习题解答

图论第一章课后习题解答

bi 个 (i = 1,2,…,s),则有 列。 定理 7
bi = n。故非整数组(b ,b ,…, b )是 n 的一个划分,称为 G 的频序
1 2 s
s
i 1
一个 n 阶图 G 和它的补图 G 有相同的频序列。
§1.2 子图与图的运算
且 H 中边的重数不超过 G 中对应边的 定义 1 如果 V H V G ,E H E G , 重数,则称 H 是 G 的子图,记为 H G 。有时又称 G 是 H 的母图。 当 H G ,但 H G 时,则记为 H G ,且称 H 为 G 的真子图。G 的生成子图是 指满足 V(H) = V(G)的子图 H。 假设 V 是 V 的一个非空子集。以 V 为顶点集,以两端点均在 V 中的边的全体为边集 所组成的子图,称为 G 的由 V 导出的子图,记为 G[ V ];简称为 G 的导出子图,导出子图 G[V\ V ]记为 G V ; 它是 G 中删除 V 中的顶点以及与这些顶点相关联的边所得到的子图。 若 V = {v}, 则把 G-{v}简记为 G–v。 假设 E 是 E 的非空子集。以 E 为边集,以 E 中边的端点全体为顶点集所组成的子图 称为 G 的由 E 导出的子图,记为 G E ;简称为 G 的边导出子图,边集为 E \ E 的 G 的 导出子图简记为 G E 。若 E e ,则用 G–e 来代替 G-{e}。 定理 8 简单图 G 中所有不同的生成子图(包括 G 和空图)的个数是 2m 个。 定义 2 设 G1,G2 是 G 的子图。若 G1 和 G2 无公共顶点,则称它们是不相交的;若 G1 和 G2 无公共边,则称它们是边不重的。G1 和 G2 的并图 G1∪G2 是指 G 的一个子图,其顶点 集为 V(G1)∪V(G2),其边集为 E(G1)∪E(G2);如果 G1 和 G2 是不相交的,有时就记其并图为 G1+G2。类似地可定义 G1 和 G2 的交图 G1∩G2,但此时 G1 和 G2 至少要有一个公共顶点。

离散数学sec13 匹配

离散数学sec13 匹配
19
Hall定理
定理13.11 (Hall定理)设二部图G=<V1,V2,E>中, |V1||V2|. G中存在从V1到V2的完备匹配当且仅当V1中任 意k(k=1,2,…,|V1|)个顶点至少与V2中的k个顶点相邻. 本定理中的条件常称为“相异性条件”. 由Hall定理立刻可 知,上图中(2)为什么没有完备匹配. m个男孩的结婚问题有解 iff 对每个正整数k(1≤k≤m), 任意k个男孩所认识的女孩的总数至少是k个。
证明线索:必要性. 若含可增广交错路径,可生成比M更 大的匹配. 充匹可论分配增为性,广真只 交.. 设 否要 错M则证 路和H明 径M.1|M设分,|=H别此|M=为时1G|不,即[M含H可1中可. M的由增]交必,广错要若路圈性H径=(知的若,匹,存M配M在1=和也)M,最不1其,大含上结 M数与也M相1等的边 (数 因相 为等M与,M且1所均有无交可错增路广径路上径,)M. 与M1中的边
证明见教材.
15
最大匹配与最小边覆盖之间关系(续)
(1)
(2)
图中,红边为匹配M中的边. (1)中匹配是最大匹配. (2)中红 边与绿边组成最小边覆盖W. 反之,由(2)的最小边覆盖W产生(1)中的最大匹配M.
推论 设G是n阶无孤立顶点的图. M为G中的匹配, W是G中的边覆盖,则 |M| |W|,等号成立时,M为 G中完美匹配,W为G中最小边覆盖.
4
点独立集与点独立数
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2
Hale Waihona Puke 5极大独立集与极小支配集
定理13.2 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大顶点 独立集都是极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大顶点独立集,证明它也是支配集.

匹配理论

匹配理论

§8.3 Hall定理
设有m个人,n项工作,每个人会做其中的若
干项工作,能不能适当安排,使得每个人都有工
作做?
w1
w2 w3
w4
w5
m1 m2
m3
m4
当m>n时,肯定是不可能的,即使是 m≤n也不一定。但如果每个人能做的工作 越多,越容易实现。
w1
w2 w3
w4
w5
m1 m2
m3
m4
w1
w2 w3
48
§3 匈牙利算法
1965年,匈牙利著名数学家 Edmonds设计了一种求最大匹配的算法, 称为匈牙利(Hungarian)算法。
求最大匹配常用匈牙利算法,在图中求最大 匹配的关键是寻找M-可扩充路。它的基本思想是: 通常是先构造一个匹配M,再看图中有没有不饱 和点。 如果没有,那么肯定是最大匹配了,如果 有,从图中的任一选定的非饱和点出发,用标号 法寻找增广链。如果找到增广链,则就可以得到 增广;否则从图中另一个非饱和点出发,继续寻 找增广链。重复这个过程直到G中不存在增广链 结束,此时的匹配就是G的最大匹配。这个算法 通常称为匈牙利算法.
H=G[MM’] (边导出子图)。 任取vH,d(v)为1或2。∴H的每个连通分支是一条 M’边和M边交错出现的通路或偶数长度的回路。∵|M’| >|M|,∴H包含M’的边多于M的边,从而必有一个连 通分支P中的M’边多于M边。∴P是开始边和终止边都是 M’边通路,即M–可增广路。矛盾。故M为最大匹配。
(1)边在M1和M2中交错出现的偶圈. (2)边在M1和M2中交错出现的路.
一个匹配
f1
f2
f3
f4
f5
m1 m2
m3
m4

图论-图的基本概念

图论-图的基本概念
若 i, j 中有奇数,比如 i 是奇数,则路 P 上 v0 到 vi 的一段与边 v0vi 构成一个偶圈; 若 i, j 都是偶数,则路 P 上 vi 到 v j 的一段与边 v0vi 及 v0v j 构成一个偶圈。证毕。 例 1.1.4 设 G 是简单图,若δ (G) ≥ 3 ,则 G 中各个圈长的最大公因数是 1 或 2。 证明:由上例知,G 中有长分别为 i + 1, j + 1和 j − i + 2 的圈。若 i + 1, j + 1, j − i + 2 三 数有公因数 m > 2 ,则 m | ( j − i) ,于是 m | 2 ,这是不可能的。因此 i + 1, j + 1, j − i + 2
证明:按每个顶点的度来计数边,每条边恰数了两次。 推论 1.1.1 任何图中,奇度顶点的个数总是偶数(包括 0)。 4. 子图
子图(subgraph):如果 V (H ) ⊆ V (G) 且 E(H ) ⊆ E(G) ,则称图 H 是 G 的子图,记为 H ⊆G。
生成子图(spanning subgraph): 若 H 是 G 的子图且V (H ) = V (G) ,则称 H 是 G 的生成子图。
这便定义出一个图。
2. 图的图示
通常,图的顶点可用平面上的一个点来表示,边可用平面上的线段来表示(直的或曲的)。 这样画出的平面图形称为图的图示。
例如,例 1.1.1 中图的一个图示为
v1
v2
e1
e6 e5
e2
e4
v5
e7
v3
e3 v4
注:(1)由于表示顶点的平面点的位置的任意性,同一个图可以画出形状迥异的很多图示。

三角系统T_n的匹配数与点独立集数

三角系统T_n的匹配数与点独立集数
[3 ]
) , 显然有 μ( T n′ ) = μ( T n ) + μ( T n- 1 ) 证 无论 n 是奇数还是偶数 , 对 T n 的尾 e 使用引理 1 的 ( ⅰ
成立 . 定义 4 称从三角系统 T n 的第 1 个三角形的三度点伸出一条边 e′ 所得的图为 T″ n ( 图 4) .
e1 , 即边 u1 v1 , 记其第 1 个三角形中的两个顶点度分别为 2 与 4 的边为 e2 ( 图 5) .
21
图 5 标注了边 e1 , e2 的三角系统 T n
) , 有 对 e1 使用引理 1 的 ( ⅰ
μ( T n ) = μ( T″ ( T n- 2 ) n- 1 ) + μ 由引理 3 , 有 μ( T″ ( T n- 1 ) + μ( T n- 3 ) + μ( T n- 4 ) n- 1 ) = μ 综合 ( 3) , ( 4) 两式可得 μ( T n ) = μ( T n- 1 ) + μ( T n- 2 ) + μ( T n- 3 ) + μ( T n- 4 ) ) , 则有 ( b) 无论 n 为偶数还是奇数 , 只要对 T n 的第 1 个三角形的二度点 u1 使用引理 1 的 ( ⅲ σ( T n ) = σ ( T n - u1 ) +σ ( T n - N u1 ) 显然σ( T n ) = σ( T n- 1 ) +σ( T n- 3 ) . 定理 2 设 ri ( i = 1 , 2 , 3 , 4) 为非负整数 , 则 ( a) 当 n ≥8 时 , 有 μ( T n ) = 28
μ( T n ) = 28
23
r1 +2 r2 +3 r3 +4 r4 = n

第5讲证明NPC类问题的技术

第5讲证明NPC类问题的技术

上次内容:(1)P,NP,NPC类定义,第一个NPC问题,sat,NPC,(2)Cook定理,第一个NPC问题,在NTM程序的帮助下完成了归约。

(3)NPC的含义,若一个NPC问题多项式时间可解,则所有NP问题多项式时间可解。

若一个NPC问题被证明不能多项式时间可解,则所有NP问题均不能多项式时间可解。

下面证明一些新的NPC问题。

NPC问题不只一个。

π1可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。

π1可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。

π1不可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。

π1不可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。

(不成立)若π1∈NPC,π2∈NP,π1∝π2,则π2∈NPC。

已知sat∈NPC,从SAT开始证明其他NPC,万事开头难。

难在开始找不到合适的办法。

已经证明了SAT是NPC了,其他问题是NPC的证明肯定与SAT不同了,怎么做,做个样子看看。

第四章:证明NPC类问题的技术SAT定理证明在后面,先多讲几个问题实例:布尔变量集合:U={u1,…,u n},项集合:C = {C1, C2, …, C m},|C i| = 3询问:是否存在U的真值指派使C中所有项均满足?●3对集问题3DM (2)实际含义:100个编程人,100个数学推导,100个写文章的,组成100个数学建模队,但并不是任意两人都可以分到同一队,所以每个人可以与他人共事的选择并不是任意的。

能组成吗?拉登组成恐怖小组。

问题描述:实例:集合:W, X, Y,M⊆W*X*Y。

|W|=|X|=|Y| = q询问:是否存在M的子集M’⊆M,使|M’|=q,M’中没有任意两个3元组有相同的分量。

完美匹配完美对集。

例子:M={(w1,x1,y1),(w2,x1,y3),(w3,x3,y3),(w1,x2,y1),(w2,x2,y3)}M中不存在3对集M’,若M中再加上(w3, x3, y2)则可以存在M’了。

三角系统Tn的匹配数与点独立集数

三角系统Tn的匹配数与点独立集数

” 奇数 为
” 为偶 数
图 2 含 有 个 三 角形 的 三 角 系统 , ,
本 文主要 讨论 这类 三角 系统 的匹 配数 与点 独立 集数 的计算 方法 , 给 出相应 的计算 公式. 并 定 义 3 称从三 角系统 T 的第 1个三 角形 的二度 点伸 出一条 边 e 得 的 图为带尾 的 T , 作 T 图 所 记 ( 3 , 称伸 出边 e ) 并 为三角 系统 T 的尾.
定理 2 设 t ( 一1 2, 4 为 非 负 整数 ,则 , 3, )
( )当 ” 8时 , a ≥ 有
c ,一 2 了 8



+ 。 + 3r + 3


+6 2
: ; :


, + 。 + 。 +
zs


, .3 4 。 r3 - 一 ,
时 , 由L L 是 的一 边与 L 的 一条 两个 顶点 的度 分 别 为 2 、3 的边粘 贴 而成 .称 此类 三 角系统 L 度 度 为三
角 直 链 ( 1 . 图 1中 表 示 三 角 直 链 中单 位 长 度 的 等 边 三 角 形 的 个 数 . 图 )
收 稿 日期 :2 0 0 9—0 2 6— 5
1 ,
/ 奇 数 , / 为
" 为偶 数
图 3 带尾 的 即 T
引 理 1 ] (i 。 )设 e— u - E( ) u∈ G ,则 ( G)一 z G一 8 + ( ~ ~ ) ( ) G ; (j .)设 e— u ' E( , o∈ G) 则 ( G)一 m( — P + m( G ) G~ “一 ) ;
为奇 数
图 1 含 有 个 三 角 形 的 三 角 直 链 L

离散数学教程(集合论与图论)-FudanUniversity

离散数学教程(集合论与图论)-FudanUniversity

离散数学教程(集合论与图论)离散数学:计算机科学与技术的数学基础课内容:集合论,图论,组合数学,代数结构,数理逻辑集合论:(第1-4章)组合数学初步:(第5-7章)图论:(第8-11章)教师介绍⏹教师:吴永辉博士副教授⏹简历:⏹1984-1988 上海科技大学计算机系本科⏹1988-1991 复旦大学计算机系硕士⏹1991-2003 华东师范大学计算机系工作⏹1998-2001 复旦大学计算机系博士⏹2003-复旦大学计算机系工作⏹答疑E-mail: yhwu@《集合论与图论》课件制作软件⏹Microsoft PowerPoint⏹MathType Equation《集合论与图论》课程大纲⏹课程性质与目的⏹教学内容与要求⏹使用教材、参考书籍⏹命题说明和题型课程性质、目的与基本要求⏹课程性质本课程讲授计算机科学与技术的数学基础课《离散数学》的部分主要内容:集合论、图论与组合数学初步,是计算机专业的主干课程之一。

本课程前行课程为线性代数,数学分析(上)。

⏹课程目的使学生掌握集合论、图论与组合数学初步的基本内容,并对证明的思想和方法深入理解和体会,初步培养学生的思维过程的数学化。

⏹基本要求:⏹掌握集合论、组合学和图论的基本概念,清楚了解引入基本概念的实际背景、各概念间相互关系;掌握基本定理以及有关理论题的证明技巧;掌握解决计数问题的基本方法和技巧;掌握图论中各算法设计的思想、正确性证明以及算法的应用。

为进一步学习计算机其他课程打下坚实的基础。

教学方式本课程以课堂讲授为主。

考核方式⏹平时作业;⏹集合论、组合数学和图论3次课堂练习;⏹期中,期末的两次笔试考试。

教学内容与要求----集合论⏹第一章集合的基本概念掌握:集合的基本概念,集合的运算。

了解:集合论的悖论。

掌握证明两个集合相等的基本法和公式法。

⏹第二章关系掌握:关系的性质、运算和关系的闭包,以及等价关系和偏序关系。

了解:关系在关系数据库中的应用。

掌握证明的类型。

(陈慧南 第3版)算法设计与分析——第5章课后习题答案

(陈慧南 第3版)算法设计与分析——第5章课后习题答案

{ if ( fabs ( p1[i].x - p1[mid].x ) <= mini ) { if (p1[i].x-p1[mid].x < 0) pxSmall[count1++]=p1[i]; else pxLarge[count2++]=p1[i]; } } //遍历两个数组 for(int i=0;i<count1;i++) { for(int j=0;j<count2;j++) { double temp = dis(pxSmall[i], pxLarge[j]); if(temp<mini) mini=temp; } } return mini; } }
for(int i=0;i<n;i++) cin>>p1[i].x>>p1[i].y; sort (p1 , p1 + n-1 , Compare_X); D = minDistance (0 , n-1); cout<<D/2 <<endl; return 0; } double Distance (point a , point b) { return sqrt(pow (a.x-b.x,2) + pow (a.y-b.y,2)); } double min (double a , double b) { return a<b?a:b; } bool Compare_X (point a , point b) { return a.x < b.x ; } bool Compare_Y (point a , point b) { return a.y < b.y ; } double minDistance (int l, int r) { if(l + 1 == r) return Distance (p1[l] ,p1[r]); if(l + 2 == r) return min (Distance (p1[l] , p1[l+1]) , min (Distance (p1[l+1] , p1[r]) , Distance (p1[l] , p1[r]))); else { int mid ,count1=0, count2=0; double mini; mid = (l + r)/1 ; mini = min (minDistance (l , mid) , minDistance (mid+1 , r)); for(int i = l ; i <= r ; i++) { if (fabs (p1[i].x - p1[mid].x) <= mini) { if (p1[i].x-p1[mid].x < 0) pxSmall[count1++]=p1[i]; else pxLarge[count2++]=p1[i];

第5章 数据集DataSet

第5章 数据集DataSet

GetXml GetXmlSchema HasChanges
Merge ReadXml ReadXmlSchema RejectChanges Reset WriteXml WriteXmlSchema
String String Boolean
void XmlReadMode void void void void void
EnforceConstraints
ExtendedProperties HasErrors Locale Prefix Relations Tables
Boolean
PropertyCollection Boolean CultureInfo String DataRelationCollection DataTableCollection
DataTable对象的方法
方法名称 返回值类型 说明 提 交 加 载 DataTable 对 象 以 后 或 最 后 一 次 调 用 AcceptChanges()方法以后对DataTable对象进行的所有更改 删除DataTable对象中所有表格的所有行 复制 DataTable 对象的结构,包括 DataTable 架构、关系和 约束并返回。不复制任何数据。 计算当前行中通过过滤条件的指定表达式。 重载,取得上次装入 DataTable 对象以后或最后一次调用 AcceptChanges()方法以后DataTable对的拷贝。 寻 找 和 更 新 指 定 的 DtatRow 对 象 。 如 果 找 不 到 匹 配 的 DtatRow对象,则用指定的指生成新行。 AcceptChanges void Clear Clone Compute GetChanges void DataTable Object DataTable

离散数学--第7章 图论-5(匹配)

离散数学--第7章 图论-5(匹配)

MM’
其中回路包含相同数目的M边和M’边。由|M’|>|M|, 必 存在M’边开始, M‘边终止的M交互道路,即M-可增广 道路,矛盾!
返回 结束
7.5 .2 最大匹配的基本定理
例] 从匹配M={(v6,v7)}开始,求下图的最大匹 配
11
(a)
(b)
系统地检查不饱和点出发有无可增 广道路,如,v1出发有可增广道路 v1,v7v6,v8(可画以v1为根的交互树), 由此得到匹配(a), v2出发没有,v3出 发存在v3v4,可得更大匹配(b), 其他 点出发不存在可增广道路,故(b)是 最大匹配。
交错路为一条 M可增广路。

v1 v6 v2 v3 v4
匹配, M {v1v6 , v2v5 }是一个对集;但不是
最大对集,有路 P:v3v2v5v4,通过 匹配, ( M E ( P)) ( E ( P) M )得比M 更大的对集。 匹配,P称为M 可扩路。 增广路
返回 结束
v5
7.5 .2 最大匹配的基本定理
为图G的最大匹配。
[匹配数] G中最大匹配中的边数称为匹配数,记作
(G)。设G的所有匹配为M1、M2、… 、Mk,记
' (G) max | M i |
i 1,...,k

返回 结束
7.5 .1 匹配的基本概念
e2 e6 e1
5
最大匹配: {e1,e5 ,e6} e7
e4 e3 匹配数:3
返回 结束
7.5 .2 最大匹配的基本定理
[M交错路] 设G和M如上所述,G的一条M交错路 指G中一条路,其中的边在M和 EM 中交错出现 。
路是由属于M的匹配边和不属于M的非匹配边交替出现组成

复旦大学计算机科学与工程系-吴永辉-离散数学--连通度-网络-匹配与Petri网省名师优质课赛课获奖

复旦大学计算机科学与工程系-吴永辉-离散数学--连通度-网络-匹配与Petri网省名师优质课赛课获奖

最小割的容量等于最大流的值。
2 定理8.6
可行流f是最大流当且仅当不存在从s 到t旳有关f旳增广路。
三、最大流旳标号措施
两个过程:标号过程和增广过程
经过标号过程找一条增广路,再由增广 过程拟定网络流量旳增量,而且去掉标 号。
8.2 网络最大流
一、基本概念
1,定义8.7(网络) 设连通无自环旳带权有向图中
有两个不同顶点s和t,且在弧集E上定义
一为种网非络负,整记数为值N(函V,数E,CC=){。cij},称该有向图 称为s发点, t为收点,除s和t
以外其他顶点称为中间点。 C称为容量 函数,弧(i, j)上旳容量为cij。
(3)(4)
与(2)(3)旳证明类似。
(4)(1)
若G中有割点v,则存在顶点u和w,使v 在每一条u到w旳路上,在该路上边{u, x} 与{w, y}(x, y可能为v)肯定不在同一回 路上,与(4)假设矛盾。
4,双连通分支 1) 等价关系:对于E中任意两边e1和e2, e1和e2有关系 e1=e2或者e1和e2在同一 回路上。 2) 等价类E1, E2, …, Ek导出旳子图G1, G2, …, Gk,每个子图称为G旳一种块, 或称双连通分支。
旳边连通度,记为(G)。
不连通图或平凡图:(G)=0;
连通图,有一桥:(G)=1;
完全图:(G)=n-1;
4,例8.1/图8.2(点连通度和边连通度旳 用处)
n个顶点表达n个站,e条边表达铁路 或者电话线。
为了使n个站连接得“最佳”,必须 构造一种具有n个顶点e条边旳连通图, 使其具有最大旳点连通度和边连通度。
2) V1 V ' V1 V " ,但 min(|V1 |,|V1 |) 1,不失一般性,设 |V1 | =1,

离散数学 匹配与点独立集

离散数学  匹配与点独立集
2012-2-3 离散数学
M’Mຫໍສະໝຸດ 12求最大匹配的方法v1 v2 • 定理9.1.1实际上给出了一种求 v3 最大匹配的方法: v4 v5 v6 • ①任取G的一个匹配M; v7 v8 • ②在G中找一条M–可增广路µ; M={v1v4, v5v8} 令M’为µ上的所有边的集合; µ= v2v1v4v3 • ③M:=M ⊕ M’; M={v1v2, v3v4, v5v8} • ④重复第②步和第③步,直到 µ= v6v5v8v7 在G中找不到M–可增广路。 M={v1v2, v3v4, v5v6, 7v8}
2012-2-3 离散数学 20
奇分支减一点满足条件(9.4)
• 引理9.1.4:设图G满足条件(9.4)且使O(G–S)=|S| 的S中顶点数最多的为S0, 则 G–S0 的每个奇分 因为,一方面有 支减去其任意一个顶点后满足条件(9.4)。 O(G–(S0∪{v}∪S))=O(G–S0)–1+O(Gi–v–S) • 证明:设G|1– …, GS是G–S0|的所有奇分支。 ≥| S0 , 1 + | m | + 2 = S0 | + 1 + | S | •(∵v∈Gi,G-S0有m个奇分支, Gi是其中之一,但 假设∃Gi和∃v∈V(Gi),使得Gi–v不满足条 Gi-v已不是奇分支,故G-S0的奇分支数要少1。) 件(9.4),则∃S∈V(Gi –v),使得O(Gi–v–S)>|S|。 这里,已有O(G–S0 O(G |和O(Gi–v–S)≥| S |+2。 • ∵V(Gi–v)是偶数 ∴)=| S0i–vi–S)与|S|同奇偶性。 ? 而另一方面由G满足条件(9.4)又有 则O(Gi–vi–S) ≥ |S| + 2。于是 O(G–(S0∪{v}∪S)) ≤| S=∪{v}∪S| • O(G–(S0∪{v}∪S)) 0 |S0∪{v}∪S| = | S0 | + 1 + | S | •所以有O(G–(S ∪{v}∪S)) = |S ∪{v}∪S|。 这与S0的最大性矛盾,所以Gi–v满足(9.4)。

图论第5章 独立集与匹配

图论第5章 独立集与匹配

独立集
设G=<V,E>是简单图无向图, SV, S, 若S 中任何两个顶点都不相邻,则称这个顶点集合S 为图G的独立集。 若S是图G的独立集,但是任意增加一个顶点 就破坏它的独立性,则称这个独立集S为极大独 立集。 独立集S称为最大独立集,如果不存在独立集S’, 使 S’> S ,其中S为集合S的数。 G的最大独立集S的基数称为G的独立数,记作 (G)。
他指出在一个的棋盘具有处在配置下的64个格子在所给某个位置的皇后控制着同行同列以及包含这个格子的两条斜线上的所有格子这种皇后的最少个数为个格子在所给某个位置的皇后控制着同行同列以及包含这个格子的两条斜线上的所有格子这种皇后的最少个数为5左图显示了一种放置方法
第五章 独立集与匹配
独立集、支配集、覆盖集、匹配
点覆盖
设G=<V,E>, V*V, (1) V*是点覆盖(点覆盖集)——eE,vV*,使e 与v关联; (2) V*是极小点覆盖——V*的任何真子集都不是点覆 盖集; (3) 最小点覆盖——顶点数最少的点覆盖集; (4) 点覆盖数——(G)——最小点覆盖的元素个数。
图中,点覆盖数依次为3,4,7。
证明: 设S1是G的最大独立集, S2是G的最小点覆 盖,由前面的定理知V(G)-S1是点覆盖,V(G)-S2是 独立集。因而 V(G)- (G)= V(G) -S1 (G) V(G)- (G)= V(G) –S2 (G) 所以 (G)+(G)=V(G)。
边覆盖
{y2,x1} {y3,x3}
{x4}

{y2,y3} {y2,y3} {y2,y3}
y2饱和 y3饱和
{x4,x1} {y2} {x4,x1, x 3} {y2, y3}Βιβλιοθήκη 注意:不是每个支配集都是独立集;

支配集、覆盖集、独立集与匹配

支配集、覆盖集、独立集与匹配

二分图
• 二分图又称作二部图,是图 论中的一种特殊模型。 设 G=(V,E)是一个无向图,如果 顶点V可分割为两个互不相 交的子集(A,B),并且图中的 每条边(i,j)所关联的两 个顶点i和j分别属于这两个 不同的顶点集(i in A,j in B), 则称图G为一个二分图。
• 增广路的定义
二、边独立集(匹配) 1.边独立集,边独立数
1)边独立集(匹配):设无向图为G<V , E>,E*为E的一个 子集,若E*中的任何两条边均不相邻(即没有公共点),则 称E*为G的边独立集,也可称为匹配 2)极大匹配:若在E*中加入任意一条边所得到的集合都不 匹配,则称E*为极大匹配 3)最大匹配:边数最多的匹配称为最大匹配 4)边独立数:最大匹配的边数称为边独立数或匹配数 5)盖点与未盖点:设无向图为G<V, E> 给定它的一个匹配M, 设v是G中的一个顶点,若v不与任意一条属于匹配M的边相关 联,则称v是匹配的未盖点,反之则称为盖点 6)对于一个图G与给定的一个匹配M,若G中不存在M的未 盖点,则称匹配M为图G的完美匹配
若P是图G中一条连通两个未匹配顶点的路 径,并且属M的边和不属M的边(即已匹配和 待匹配的边)在P上交替出现,则称P为相对于 M的一条增广路径。
观察图示得增广路径性质
① 有奇数条边。 ② 路径上的点一定是一个在左半边,一个在右半边,交替出现。 (其实二分图的性质就决定了这一点,因为二分图同一边的点 之间没有边相连,不要忘记。) ③ 整条路径上没有重复的点。 ④ 起点和终点不属于匹配,而其它所有点属于匹配。(6,2,5,2在 图1中是两对已经配好对的点;而起点3和终点4目前还没有与其 它点配对。) ⑤ 增广路径是交错路径。既路径上的所有第奇数条边都不在原匹 配中,所有第偶数条边都出现在原匹配中。(原有的匹配是(1,5) 和(2,6),这两条配匹都没有出现在图1给出的 匹配中。)
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图G应满足什么条件才有完美匹配?这是我们关心的主要问 题。 本节先考虑G是二部图的情形(Hall定理),然后考虑一般 图的情形(Tutte定理)。对这些定理有许多不同的证明。 Hall定理是组合数学中最基本的定理之一。它有各种表达形 式,这里给出其图论形式。
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第1节 匹 配
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第1节 匹 配
设G是一个图,
4
M⊆E(G) , 满足:对∀ei , ej∈M, ei 与 ej 在G中不相 邻, 则称 M 是G的一个匹配(matching) 。 = uv , 其两端点u和v称为是M饱和点 (saturated vertex) ,反之称为非饱和点(unsaturated vertex) 。 均有 | M′|≤| M | , 则称M是G的一个最大 匹配(maximum matching) 。 number),记为 α′(G)。
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第1节 匹 配
定理5.1.2
13
( Tutte定理, Tutte,1947)
设图G有完美匹配M。
图G有完美匹配的充要条件是对∀S⊂V (G),O(G\ S)≤| S |。
证明:必要性
对∀S⊂V (G),若G\ S无奇分支,则O(G\ S) = 0; 否则,设 G1 ,G2 , ……,Gn 是G\ S 的所有奇分支。 注意每个Gi 中至少有一个顶点 ui 在M 下与S中的某个顶点vi 配对( i = 1,2,……,n),(因Gi 是奇分支,M是完美匹配)。
思考:该实例问题的数学模型如何建立?
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第1节 匹 配

g1
男生 认识的女生 b1
3
b1 b2 b3 b4
g1,g4,g5 g1 g2,g3,g4 g2,g4
b2
b3 b4
g2
g3 g4
g5 配偶问题:是否存在单射 f: V1→V2,使得任意vV1, v 与 f (v) 相邻。 即二部图是否存在一个边集E使得其中任意两边不邻接, 且每个结点bi与E的某个边关联。
由于λ(G)≥

得到 O(G\ S)≤| S |。
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第1节 匹 配
推论5.1.2.2
17
(Peterson, 1891)
2边连通(无割边)的3正则图有完美匹配。 注:有割边的3正则图未必有完美匹配。
例如:下图中,因O(G − v) = 3 > |{v}|, 故无完美匹配。
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第1节 匹 配
的两端点至少有一个属于S,因而α′(G) ≤ β(G) 。证毕。
计算一些特殊图的边独立数α′(G)与点覆盖数β(G): ������
思考:该实例问题的数学模型如何建立?
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第1节 匹 配
匹配问题是运筹学的重要问题之一,也是图论研究的重要 内容,它在所谓“人员分配问题”中有重要作用。
2
实例:现有n个人,m份工作,每个人有几项擅长的工作。在什 么条件下每个人都可以得到一份他擅长的工作?如何分配? 类似的配偶问题:假定有一个男生集合,其中每个男生认识一些 女生,在什么条件下每个男生都可以和某个认识的女生结婚?
易检验每个M i 都是G的完美匹配,且不同的M i 无公共边。
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第1节 匹 配
点覆盖
20
(vertex covering set) (教材第200页) 设G是无环非空图,C是V (G)的非空子集,若G的每条边至少 有一个端点属于C,则称C是G的一个点覆盖。 ,C \{v}不再是G的点覆盖,则称点覆盖C 是 一个极小点覆盖。 如果G中任何异于C的点覆盖C’,均有 |C’|≥|C| ,则称点覆盖C 是一个最小点覆盖。 最小点覆盖的点数称为G的点覆盖数,记为β(G) 或β。
推论5.1.2.1
16
偶数阶(k −1)边连通 k正则图有完美匹配。
证明:设G 当 k 设 S 令νi
是命题中所述的k正则图。 以下假定k ≥ 2 。
= 1时,结论显然。
是G 的任一个非空顶点集, G1 ,G2 ,……,Gn 是G \ S 的奇分支。 = V (Gi ), mi = | { e | e是 Gi 与 S 之间的连边 } |。 k − 1,故m i ≥ k −1 , (i = 1,2,…,n) 。进一步可证m i ≥ k 。
定理5.1.1
8
(Hall定理,P. Hall, 1935)
设G是具有二部划分{X
,Y} 的二部图,则G有饱和X 的匹配 当
且仅当 对 ∀S ⊆ X , |N(S)| ≥ |S| ,其中N(S) 表示S的所有邻点 之集。 g1
b1
b2 b3 b4 g2 g3 g4 g5
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第1节 匹 配
G的 M交错路 是指其边在M
(教材P213)
和 E(G) \ M 中交替出现的路。
如果G的一条
M交错路(alternating path) 的起点和终点都是M
非饱和的, 则称其为一条 M增广路(augmenting path)。 定理 5.3.1 (Berge,1957) 图G的匹配M是最大匹配的充要条件是G中不存在M增广路。
证明:先证G有完美匹配。
设G= {X ,Y}是k正则二部图,则k|X|= |E(G)| = k|Y|,因k>0 ,故|X|=|Y|。
任取S⊆X,令E1= {G中与S 关联的边},E2={G中与N(S)关联的边}。则 E1⊆E2 。
因而 k|N (S)| = |E2 |≥ |E1 |= k|S|,即|N(S)| ≥ |S| 。
由推论5.1.1.1,G有完美匹配。
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第1节 匹 配
推论5.1.1.2
10
(Kö nig,1916)
设G是k正则二部图(k> 0) ,则G有k个边不重的完美匹配。
证明:再证G中有k个边不重的完美匹配(用归纳法)。
当k=1时,结论显然成立。
设对所有k正则二部图,结论成立。下证对(k+1) 正则二部图G,结论 也成立。 设M是G的一个完美匹配。令G′= G\ M。则G′是k正则二部图。 由归纳假设,G′中有k个边不重的完美匹配。 故G中有k+1个边不重的完美匹配。证毕。
推论5.1.2.3
18
偶数阶完全图K2n 有2n −1个边不重的完美匹配。
证明一:
当n = 1时,结论显然。下设n ≥ 2。
令V (K2n) ={v1, v2 , …, v2n } ,对每个i = 1,2,…,2n −1,构作一个匹配: M i = { vi v2n } ∪ { vi−j vi +j | j =1,2, …, n −1 } , 其中 i − j 和 i + j 都是 mod(2n −1) 的。 易检验每个M i 都是G的完美匹配,且不同的M i 无公共边。
故 O(G\ S) = n= |{ v1, v2 ,……, vn } |≤|S|。
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第1节 匹 配
定理5.1.2
14
( Tutte定理, Tutte,1947)
图G有完美匹配的充要条件是对∀S⊂V (G),O(G\ S)≤| S |。
证明:充分性

证法一: (见教材P196) 证法二: (见教材P199) (Lovász,1973)

补充推论
完全二部图Kk,k 中存在k个边不重的完美匹配。
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第1节 匹 配
推论5.1.1.3
11
设G= {X,Y} 是二部图,且|X| = |Y| = n 。若δ(G) ≥ n/2 ,则G有 完美匹配。
证明:(用反证法)
若G没有完美匹配,则由推论5.1.1.1,存在S⊆X , S≠φ ,使| N(S) |< | S | 且有 | N(S) |< | S |≤| X |=|Y | 。 因δ(G)≥ n/2,故| S |> | N(S) |≥δ(G)≥n/2,且Y \ N(S) ≠φ。 令u ∈Y \ N(S) ,则 N(u) ⊆ X \ S ,因此, δ(G) ≤ dG (u) = | N(u) | ≤| X |−| S | < n − n/2 = n/2。 这与条件矛盾。故G有完美匹配。证毕。
对匹配M中每条边e
若对G的任何匹配M′,
最大匹配包含的边数称为匹配数(matching
如果G中每个点都是M饱和点,
则称M是G的完美匹配(perfect
matching)。
显然,
完美匹配必是最大匹配。
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第1节 匹 配
例:试找出下面两图中的匹配、最大匹配、完美匹配。
5
补充内容:设M是G的一个匹配,
若对任给的x∈C
例:右图中,顶点子集C1={ v0, v1, v3, v5, v7 }和C2={ v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8 }都 是G的点覆盖,且都是极小点覆盖。
点覆盖C1是最小点覆盖。
所以β(G) =5。
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第1节 匹 配
思考:点覆盖与匹配的关系
21
推论5.1.1.1
9
( 婚姻定理 ,Frobenius,1917) 具有二划分{X ,Y} 的二部图G有完美匹配的充分必要条件是|X| = |Y| 且对∀S⊆X(或Y),均有| N(S) |≥| S | 。 (Kö nig,1916)
推论5.1.1.2
设G是k正则二部图(k> 0) ,则G有k个边不重的完美匹配。
第5章 匹配与独立集
匹配问题是运筹学的重要问题之一,也是图论研究的重要 内容,它在所谓“人员分配问题”中有重要作用。
1
实例:现有n个人,m份工作,每个人有几项擅长的工作。在什 么条件下每个人都可以得到一份他擅长的工作?如何分配? 类似的配偶问题:假定有一个男生集合, 其中每个男生认识一 些女生,在什么条件下每个男生都可以和某个认识的女生结婚?
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