图论讲义2连通性
(4-2)图的连通性
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
欧拉图
设G=<V,E>是连通无向图 欧拉通路:在图G中存在一条通路,经过图G 中每条边一次且仅一次。 欧拉回路:在图G中存在一条回路,经过图 G中每条边一次且仅一次。(能一笔画) 欧拉图:具有欧拉回路的图。
欧拉图的判定定理
定理7-4 无向图G=<V,E>具有欧拉回路,即是 欧拉图的充分必要条件是这个图是连通的,并且 图G中所有结点的度数都是偶数,即都与偶数条 边相连。 定理7-5 无向图G=<V,E>具有欧拉通路的充分 必要条件是图G是连通的,并且图G中恰有两个度 数是奇数的结点或者没有度数是奇数的结点。
v1
e6
e1
v5
e5
e7 e4
v2
e2
v4
e3
v3
通路和回路 给定图G V , E
通路: G中前后相互关联的点边交替序列 w=v0e1v1e2…envn称为连接v0到vn的通路。 W中边的数目K称为通路W的长。 回路:在点边序列v0e1v1e2…envn中,当 v0=vn时称此通路为回路。
图1
图2
哈密尔顿图
设G=<V,E>是连通无向图 图G中存在一条经过图中的每个结点一次且仅
一次的通(回)路,称此通路为哈密顿通(回)路
哈密顿图:具有哈密尔顿回路的图。
目前还没有找到连通无向图具有哈密顿通(回)
路的充分必要条件。
?
课堂思考题:
学习了欧拉图、哈密尔顿图,请总 结他们的区别。
哈密尔顿回路与欧拉回路的区别
连通
连通、一笔
案例3
周游世界问题
1856年,英国数学家哈 密尔顿设计了一个周游世界的 游戏,他在一个正十二面体的 二十个顶点上标上二十个著名 城市的名字,要求游戏者从一 个城市出发,经过每一个城市 一次且仅一次,然后回到出发 点。
图论课件第三章图的连通性
(一)、割边及其性质
定义1 边e为图G的一条割边,如果 。
红色边为该图的割边
注:割边又称为图的“桥”。 证明:可以假设G连通。 但这与e是G的割边矛盾!
实际意义:图的连通程度的高低,在与之对应的通信网络中,对应于网络“可靠性程度”的高低。
网络可靠性,是指网络运作的好坏程度,即指如计算机网络、通信网络等对某个组成部分崩溃的容忍程度。
网络可靠性, 是用可靠性参数来描述的。参数主要分确定性参数与概率性参数。
*
确定性参数主要考虑网络在最坏情况下的可靠性度量,常称为网络拓扑的“容错性度量”,通常用图论概念给出,其中,本章将介绍的图的连通度就是网路确定性参数之一。近年来,人们又提出了“坚韧度”、“核度”、“整度”等描述网络容错性的参数。
设当d (u, v) <k时结论成立。
设当d (u, v) =k。
设P是一条最短(u, v)路,w是v前面一点,则d (u, v) =k-1
由归纳假设,u与w在同一圈C =P1∪P2上。
u
w
v
P
P2
P1
考虑G-w. 由于G是块,所以G-w连通。设Q是一条在G-w中的(u, v)路,并且设它与C的最后一个交点为x。
如果包含v的其中一个块是环,显然v是割点;
设包含v的两个块是B1与B2。如果包含v的两个块不是环,那么两个块分别至少有两个顶点。假如v不是割点,在B1与B2中分别找异于v的一个点x与y, x ∈V(B1), y ∈V(B2),则在G-v中有连接x与y的路P。
显然:B1∪B2∪P无割点。这与B1 ,B2是块矛盾!
08%20图的连通性-讲义pdf
目录
• 通路与回路 • 无向图的连通性与连通度 • 有向图的连通性及其分类
6
有向图的连通性
• 设D=<V,E>为有向图。vi,vj∈V,若从vi到vj存在通路,则 称vi可达vj,规定vi总是可达自身的。若vi可达vj且vj可达 vi,则称vi与vj是相互可达的。 • 设D=<V,E>为有向图,vi,vj∈V,若vi可达vj,称vi到vj长度 最短的通路为vi到vj的短程线,短程线的长度为vi到vj的距 离,记作d<vi,vj>。 • 与无向图中顶点vi与vj之间的距离d(vi,vj)相比,d<vi,vj>除 无对称性外,具有d(vi,vj)所具有的一切性质。
强连通图与单向连通图的判别
• 定理1:设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn}。D 是强连通图当且仅当D中存在经过每个顶点至少 一次的回路。 • 定理2:设D是n阶有向图,D是单向连通图当且仅 当D中存在经过每个顶点至少一次的通路。
• 由定义可知,强连通图一定是单向连通图,单向 连通图一定是弱连通图。
oj
四、删除边(集)和顶点(集)
• 设G=<V,E>为无向图。设v∈V,从G中去 掉v及所关联地一切边称为删除顶点v,并 用G-v表示删除v后所得子图。又设V'⊆V, 称从G中删除V'中所有顶点为删除V',并用 G-V'表示所得子图。
G-e5
G-{e1,e4}
3
G-e5
G-{e1,e4}
G-v5
G-{v4,v5}
• 求下面各图的点连通度、边连通度,并将它们按 点连通程度及边连通程度排序。
• κ1=λ1=4, κ2=λ2=3, κ3=λ3=2, κ4=λ4=1, κ5=1,λ5=2, κ6=λ6=2, κ7=λ7=0, κ8=λ8=0
第五章_图论2
通路定理
[定理]通路定理 在n阶图G中,如果有顶点u到v (u v) 的通路,那么u到v必有一条长度小于等
于n1的基本通路。
7
通路定理证明
定理:在有n个顶点的图G中,如果有顶点u到v的通路,必有长 度不大于n-1的基本通路。
证明:(1)先证明u和v之间存在基本通路 若uv之间的通路P中有相同的顶点,则从P中删除相同顶点之间
路径,直到P中没有相同顶点,这样得到的路径为u和v之间的基 本通路。
(2) 再证基本通路长度不大于n-1 (反证法)设u和v之间的基本通路的长度≥n。 ∵ 一条边关联两个顶点, ∴长度≥n的基本通路上至少有n+1个顶点。 ∴至少有两个相同顶点在u和v之间的基本通路上,这与基本通路 的性质“任意两个顶点不同”相矛盾。
图G从vi点到vj点有通路当且仅当?
bij = 1
21
图的连通性与可达矩阵
有向图的连通性(n1): 设有向图G的可达矩阵为B
(1) G强连通 B中元素全为1 (2) G是单向连通的 B中所有关于主对角线对称
的两个元素中至少一个值为1
无向图的连通性(n1): 设无向图G的可达矩阵为B
G连通 B中元素全为1
[定义]基本通(回)路
结点各不相同的通路称为基本通路。 中间结点各不相同的回路称为基本回路。
A
基本通路:ACEBD
B
E
基本回路:ABCDEA
C
D
5
有向通(回)路
[定义]有向通(回)路 若通路v0v1 … vn各边是有向边,且vi-1和vi 分别是有向边的始点与终点,则称该通路为 有向通(回)路。
通路uxv相连。
由u和v的任意性,可知~G是连通的。
27
(课件)图论讲义
图论与网络流理论(Graph Theory and Network Flow Theory)讲授:高随祥中科院研究生院专业基础课学时/学分:60/3本课程适合基础数学、应用数学、计算数学、运筹学与控制论、概率论与数理统计各专业的硕士学位研究生作为专业基础课,也可供物理学、化学、天文学、地学、生物科学、计算机科学与技术、计算机软件、管理科学与工程以及通信、信号等学科专业的硕士研究生选修。
主要讲授图论与网络流理论的基本概念、方法和定理,介绍该领域重要的问题以及典型的算法,展示图论与网络流模型及方法的广泛应用。
为学习者将来从事有关方面的理论研究打下基础,也为进行应用性研究提供一种有力的工具。
内容提要第一章 图的基本概念图的基本概念;二部图及其性质;图的同构;关联矩阵与邻接矩阵。
路、圈与连通图;最短路问题。
树及其基本性质;生成树;最小生成树。
第二章 图的连通性割点、割边和块;边连通与点连通;连通度;Whitney定理;可靠通信网络的设计。
第三章 匹配问题匹配与最大匹配;完美匹配;二部图的最大匹配;指派问题与最大权匹配。
第四章 欧拉图与哈密尔顿图欧拉图;中国邮递员问题;哈密尔顿图;旅行商问题。
第五章 支配集、独立集、覆盖集与团支配集、点独立集、点覆盖集、边覆盖集与团的概念及其求法。
第六章图的着色问题点着色;边着色;平面图;四色猜想;色多项式;色数的应用。
第七章网络流理论有向图;网络与网络流的基本概念;最大流最小割定理;求最大流的标号算法;最小费用流问题;最小费用最大流;网络流理论的应用。
主要参考书[1] J.A. Bondy and U.S. Murty, Graph theory with applications, 1976, 有中译本(吴望名等译)。
[2] B.Bollobas, Modern graph theory (现代图论),科学出版社,2001。
[3] 蒋长浩,图论与网络流,中国林业出版社,2001。
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)
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。
连通性(二)
连通性(二)道路连通性与连通性类似的概念是道路连通性,它同样可以看作是人的直观的一种数学化,但在某些特殊的例子上他似乎又与人的直观不太类似,本节我们介绍道路连通性的定义以及基本性质并证明:拓扑学家的正弦曲线不是道路连通的.设与为空间的两点, 中从到的一条道路 (path) 是指从实直线的某一个闭区间到的一个连续映射 , 使得和 . 如果空间中每一对点都能用中的一条道路连接, 则称是道路连通的 (path connected).道路连通必然连通.假设道路连通但不是连通的,那么我们有的一个分割:.而取中的两点,构造道路,那么是连通的,因此必然全含于或,这与分别在或者中是矛盾的.注意到:道路是映射,而非函数的像,但是由于我们无法画出函数,因此有函数的像加箭头表示.习惯上,我们会令为.若,我们把这样的道路称为环路或者闭路.1.中的凸集是道路连通的.(凸集的定义.)2.穿孔欧式空间是道路连通的.道路连通集的像还是道路连通的.证明:设是道路连通集,是其像.那么对于任意的存在使得:,又因为道路连通,因此村子啊使得,所以:是中的一条道路.由于的任意性.命题得证.这说明连通性是拓扑不变性质,在连续映射下可以保持自然可以在同胚下保持.设和是道路连通的,证明是道路连通的.设是乘积空间中任意两点,我们要构造从到的连续映射使得.首先由于是连通的,因此存在使得他们是中的道路,并且有:,那么我们有:连续映射的复合还是连续映射,因此道路连通.作为道路连通的结束,我们来证明拓扑学家的正弦曲线不是道路连通的.拓扑学家的正弦曲线是连通的但不是道路连通的.前一部分我们已经证明过了,现在我们证明后半部分.我们仍然采用前边的记号:,为整个图像记为,我们假设是中的一条道路,且,是中任何一点.由于是图的闭集因此是闭集,那么是闭集,因此有最大元,因此将中的点都除了之外都映在了中,我们不妨令,,其中,,但是我们可以证明不连续.可以取,使得从而得到不连续.(我们可按照以下方式选取 : 对于给定的 , 选取满足的使得 . 那么由介值定理知, 存在满足的使得 .)。
第7章 图论-2路与图的连通性
过n-1。
推论 设图G=〈V ,E〉 , |V|=n, 则G中任一圈长
度不大于n。
7.2.2 图的连通性
1. 无向图的连通性
定义 7.2.4 在无向图如果一个图的任何两个结点之间都有一条
路,那么我们称这个图是连通的,否则是不连通的。
*规定:任何点到自身有路。n=1时是连通图。
定义 7.2.5 图G的一个连通的子图G′(称为 连通子图)若不 包含在G的任何更大的连通子图中, 它就被称作G的连通分支。
羊在右岸, 这当然是不行的。 因此, 允
许出现的情况只有10种。
我们构造一个图, 它的结点就是这 10种状态。 若一种状态可以转移到另一
种状态, 就在表示它们的两结点间连一
条边, 这样就画出图7.2.2 。 本题就转化
为找结点FWSH 到结点φ的通路。 从图
中得到两条这样的通路, 即有两种渡河
方案。
我们把图G的连通分支数记作W(G)。
*连通关系是等价关系。
由等价关系,点集V按等价类划分的块,构成不同的连通分支。 连通分支的个数W(G)=等价类的划分块数。
在图7.2.3中, G是不连通的, W(G)=2, 而G′是 连通的, W(G′)=1。 任何一个图都可划分为若干个连通分支。 显然, 仅当图G的连通分支数W(G)=1时, 图G是连通的。
3)如果略去边的方向后, G成为连通的无向图,则 称图G是弱连通的。 从定义可知: 若图G是单向连通的, 则必是 弱连通的;若图G是强连通的, 则必是单向连通 的, 且也是弱连通的。 但反之不真。
定理 7.2.2一个有向图G是强连通的, 当
且仅当G中有一个(有向)回路, 它至少
包含每个结点一次。
证明: 必要性: 如果有向图G是强连通的, 则
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
图的连通性
有向图中,极大强连通子图=强连通分量
G1的两个强连通分量 G1
V’是连通图G的一个顶点子集。在G中删去V’及与V’ 相关联的边后图不连通,则称V’是G的割顶集。 最小割顶集中顶点的个数,记成K(G),叫做G的连通度。
规定: K(完全图)=顶点数-1 K(不连通图)=K(平凡图)=0
K(G)=l时,割顶集中的那个顶点叫做割顶。 没有割顶的图叫做块,G中成块的极大子图叫做G的块。
LOW(U)值的计算步骤如下:
在算法执行中,对任何顶点U计算LOW(U)值是不断修改 的,只有当以U为根的dfs子树和后代的LOW值、dfn值产 生后才停止。
图中(7,1)应为(7,7)
如r被选为根,则r 成为割顶当且仅当 它有不止一个儿子 点。
顶点U的标号函数LOW(U): LOW(U)=min{dfn(),LOW(s),dfn(W)} 其中:S是U的一个儿子,(U,W)是后向边
LOW(U)是U或U的后代所能追溯到的最早 (序号小)的祖先结点序号。
顶点U<>r作为图的割顶当且仅当U有一个儿子, 使得LOW(S)>=dfn(U),即S和S的后代不会追溯 到比U更早的祖先点。
G1 K(G1)=0
G2 K(G2)=1
G3 K(G3)=3
G4 K(G4)=5-1=
威廉王迷宫
前向边(实线部分) 后向边(虚线部分) Dfn(x):顶点x被首次访问的次序。 Dfn(x)=I表示x是第I个首次被访问的节点 称为深度优先搜索序数。
Dfs树
如U不是根,U成 为割顶当且仅当 存在U的某一个儿 子顶点S,从S或S 的后代点到U的祖 先点之间不存在 后向边
图的连通性
G1
G2
在无向图中,如果从顶点V到V’有路径,则称V和V’是连通的。 在有向图中,如果从顶点V到V’有路径,并且从V’到V有路径, 则称V和V’是强连通的。 如果对于图中任意两个顶点Vi,Vj,Vi和Vj都是连通的,则称连通图。
离散数学---通路、回路与图的连通性PPT
4、基本回路:如果回路中各个顶点都不相同。
如基本回路:v1→v6 →v3 →v2 →v1 显然,基本通路(回路)一定是简单通路(回路)。
反之不然。
4
若通路(回路)中有边重复出现, 则称为复杂通路(回路).
5
关于通路与回路的几点说明
表示方法 ① 用顶点和边的交替序列(定义), 如=v0e1v1e2…elvl ② 用边的序列, 如=e1e2…el ③ 简单图中, 用顶点的序列, 如=ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0v1…vl ④ 非简单图中,可用混合表示法,如=v0v1e2v2e5v3v4v5
证明 用反证法来证明。 设二顶点不连通,则它们必分属两个不同的连通
分支,而对于每个连通分支,作为G的子图只有一 个奇度数顶点,余者均为偶度数顶点,与握手定理 推论矛盾,因此,若图中只有两个奇度数顶点,则 二顶点必连通。
12
【例】 在一次国际会议中,由七人组成的小 组{a,b,c,d,e,f,g}中,a会英语、阿拉伯语; b会英语、西班牙语;c会汉语、俄语;d会 日语、西班牙语;e会德语、汉语和法语;f 会日语、俄语;g会英语、法语和德语。问: 他们中间任何二人是否均可对话(必要时可 通过别人翻译)?
18
例如”国际会议对话”任何一人请假,图G-v还 连通,小组对话仍可继续进行,但如果f、g二 人同时不在,G-{f,g}是分离图,则小组中的 对话无法再继续进行。
a
b
c
e d
f
g
19
点割集
记 Gv: 从G中删除v及关联的边 GV: 从G中删除V中所有的顶点及关联的边 Ge : 从G中删除e GE: 从G中删除E中所有边
15
短程线与距离
u与v之间的短程线: u与v之间长度最短的通路 (u与v连通) u与v之间的距离d(u,v): u与v之间短程线的长
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。
图的连通性检测方法
图的连通性检测方法图论是数学的一个分支,研究图形结构以及图形之间的关系。
在图论中,连通性是一个重要的概念,用于描述图中的节点或顶点之间是否存在路径相连。
连通性检测方法是用来确定一个图是否是连通图的方法。
本文将介绍几种常用的图的连通性检测方法。
一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,也可以用来检测图的连通性。
该方法从图中的一个顶点开始,沿着一条路径尽可能深的搜索,直到到达无法继续搜索的节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。
具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。
2. 遍历该节点的邻接节点,并标记为已访问。
3. 递归的访问未访问过的邻接节点,直到所有节点都被访问过。
4. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。
DFS算法的时间复杂度为O(V+E),其中V是节点数,E是边数。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种常用的图遍历算法,同样可以用来检测图的连通性。
该方法从图中的一个顶点开始,先访问其所有邻接节点,然后再依次访问它们的邻接节点。
具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。
2. 将该节点加入一个队列中。
3. 从队列中取出一个节点,并标记为已访问。
4. 遍历该节点的邻接节点,将未访问过的节点加入队列中。
5. 重复步骤3和步骤4,直到队列为空。
6. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。
BFS算法的时间复杂度同样为O(V+E)。
三、并查集并查集是一种数据结构,常用于解决图的连通性问题。
它可以高效地合并集合和判断元素是否属于同一个集合。
具体步骤如下:1. 初始化并查集,每个节点都是一个独立的集合。
2. 遍历图中的每条边,将边的两个节点合并到同一个集合中。
3. 判断图是否连通的方法是查找两个节点是否属于同一个集合。
并查集的时间复杂度为O(V+E)。
四、最小生成树最小生成树是指一个连通图的生成树,其所有边的权值之和最小。
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κ(G),叫做G的连通度;规定κ(Kv)=υ-1;κ(不连通图)= κ(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″|<|E’|,则称|E’|为G的边连通度,记成κ’(G)。
|E’|=1时,E’中的边叫做桥。
规定κ’(不连通图)=0,κ’(Kv)= υ-1。
定义κ(G)>=k时,G叫做k连通图;κ’(G)>=k时,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 κ(G)=<κ’(G)=<δ(可以复习一下第一章的1.2:δ=min{d(v i)})证:设d(v)=δ,则删除与v边关联的δ条边后,G变不连通图,所以这δ条边形成一个边剖分集,故最小边剖分集边数不超过δ,即κ’(G)=<δ。
下证κ=<κ’。
分情形讨论之。
若G中无桥,则有κ’>=2条边,移去它们之后,G变成不连通图。
于是删除这κ’条中的κ’-1条后,G变成有桥的图。
设此桥为e=uv,我们对于上述κ’-1条删去的每条边上,选取一个端点,删除这些(不超过κ’-1个)端点,若G变得不边能,则κ=<κ’-1;若仍连通,则再删去u或v,即可使G变得不连通,于是κ=<κ’。
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。
下面就是Whitmey定理定理2(Whitney,1932) υ>=3的图是2连通图的充要条件是任二顶共圈(在一个圈上)。
图的连通性_离散数学─图论初步
通。)
图的边连通度
(注意:若G是顶点数不少于2的连通图,删除足够数量的 边使得图变成不连通。)
• 类似地,使非平凡连通图G变成不连通 需要删除的最 少边数称为图G的边连通度。记为 (G)。
连通图“连接的牢固度”不一样
• 图G1中删除任意一条边都不连通了。 • 图G2则至少删除两条边,或删除中间那个顶点,才不连通。 • 图G3删除任意一个点依然连通。 • 图G4至少要删除四条边才可能不连通,且不可能通过删除
顶点使其不连通。
G1
G2
G3
G4
图的(点)连通度
(注意:若G是顶点数不少于2的非完全图,删除足够数量的 点一定能使图变成不连通图或者平凡图。)
通路的定义(有向图)
• 定义:有向图G中从v0到vn的长度为n的通路是G的n
条边e1,…, en的序列,满足下列性质
– 存在vi V ,使得vi-1和vi分别是ei的起点和终点 (1 i n)。
• 相关点
– 长度为0的通路由单个顶点组成。 – 不必区分多重边时,可以用相应顶点的序列表示通路。 – 回路:起点与终点相同,长度大于0。 – 简单通路: 边不重复,即, i, j, i j ei ej
• 同构图的不变量:长度为k的回路的存在性。
– B=U A U-1 相等?)
Bk=U Ak U-1(对角线元素之和
通路与同构
u1
u6
u2
v1
v6
v2
u5
u3
v5
u4
u2
u1 u5
u3 u4
v1 v5
v3 v4 v2
v3 v4
无向图的连通性
图论讲义2连通性
w ∉ C ,则在 G \ w 中 u,v 仍在圈 C 上;若 w ∈ C ,则 G − w 中 u,v 在路 C − w 上。总之 u,v 在 G − w 中有路相连。由 u,v 的任意性, G − w 是连通图,故 w 不是 G 的割点。再由 w 的
任意性知,G 无割点,即 G 是 2-连通的。 必要性:设 G 是 2-连通图,欲证任二顶点 u,v 都在同一圈上。 对距离 d (u, v ) 作归纳法。
定理 2.1.1 如果点 v 是图 G 的一个割点, 则边集 E(G)可划分为两个非空子集 E1 和 E 2 , 使得
G[ E1 ] 和 G[ E 2 ] 恰好有一个公共顶点 v。
推论 2.1.1 对连通图 G,顶点 v 是 G 的割点当且仅当 G − v 不连通。 以上两个结论的证明留作习题。 定理 2.1.2 设 v 是树 T 的顶点,则 v 是 T 的割点当且仅当 d ( v ) > 1 。 证明:必要性:设 v 是 T 的割点,下面用反证法证明 d ( v ) > 1 。 若 d ( v ) = 0 ,则 T ≅ K1 ,显然 v 不是割点。 若 d (v ) = 1 , 则 T − v 是有ν (T − v ) − 1 条边的无圈图, 故是树。 从而 w(T − v ) = 1 = w(T ) 。 因此 v 不是割点。 以上均与条件矛盾。 充分性:设 d ( v ) > 1 ,则 v 至少有两个邻点 u,w。路 uvw 是 T 中一条 (u, w) 路。因 T 是树, uvw 是 T 中唯一的 (u, w) 路,从而 w(T − v ) > 1 = w(T ) 。故 v 是割点。证毕。 推论 2.1.2 每个非平凡无环连通图至少有两个顶点不是割点。 证明:设 T 是 G 的生成树,则 T 至少有两个叶子 u,v,由上一定理知,u,v 都不是 T 的割点, 即 w(T − u ) = w(T ) = 1 。由于 T − u 是图 G − u 的生成树,故
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(2)⇒(1)若 v 在每条 (u, w) 路上,则 G − v 中不存在 (u, w) 路,即 G − v 不连通,故
v 是 G 的割点。 定理 2.3.2 设 e 是连通图 G 的一条边,则下列命题等价:
证毕。
(1) 是 G 的割边;
(2) e 不在 G 的任何圈上;
(3) 存在 u, v ∈V (G) ,使得 e 在每条 (u, v) 路上;
以上均与条件矛盾。
充分性:设 d (v) > 1,则 v 至少有两个邻点 u,w。路 uvw 是 T 中一条 (u, w) 路。因 T 是树, uvw 是 T 中唯一的 (u, w) 路,从而 w(T − v) > 1 = w(T ) 。故 v 是割点。证毕。
推论 2.1.2 每个非平凡无环连通图至少有两个顶点不是割点。 证明:设 T 是 G 的生成树,则 T 至少有两个叶子 u,v,由上一定理知,u,v 都不是 T 的割点,
任意性知,G 无割点,即 G 是 2-连通的。
必要性:设 G 是 2-连通图,欲证任二顶点 u,v 都在同一圈上。
对距离 d (u, v) 作归纳法。
d (u, v) = 1 时,因κ ′ ≥ κ ≥ 2 ,故边 uv 不是割边, G − uv 仍连通。因此 G − uv 中存 在一条 (u, v) 路 P1 。这表明在 G 中 u,v 都在圈 P1 + uv 上。
4
§2.3 关于割点、割边和块的其它结论
定理 2.3.1 设 v 是连通图 G 的一个顶点,则下列命题等价: (1) v 是 G 的割点;
(2) 存在 u, w ∈V (G) ,使得 u, w ≠ v 且 v 在每条 (u, w) 路上;
(3) 存在V (G) \ {v} 的一个划分:V (G) \ {v} = U U W ,U I W = φ ,使得对 ∀u ∈U 和 ∀w ∈W ,v 在每条 (u, w) 路上。
P
u
P´ P0
x
v w
Q
推论 2.2.1 ν ≥ 3 的图 G 是 2 连通图(块)当且仅当 G 中任二顶点被至少两条内部无公共顶
点的路所连。
推论 2.2.2 若ν ≥ 3 的图 G 是 2 连通图(块),则 G 的任二边都位于同一圈上。 证明:设 G 是ν ≥ 3 的 2 连通图,且 e1, e2 ∈ E(G) ,在 e1 和 e2 上各添加一个新的顶点 v1 和 v2 ,构成一个新图 G′ 。G′ 仍是 2 连通的。由 Whitney 定理,v1 和 v2 在 G′ 中位于同一个圈 上。故 e1 和 e2 在 G 中位于同一个圈上。证毕。
即 w(T − u) = w(T ) = 1 。由于 T − u 是图 G − u 的生成树,故 w(G − u) = w(T − u) = w(T ) = 1 = w(G) ,
1
因此 u 不是 G 的割点。同理 v 也不是 G 的割点。证毕。
二、顶点割集:
定义 2.1.2 对图 G,若 V(G)的子集V ′ 使得 w(G − V ′) > w(G) ,则称V ′ 为图 G 的一个顶点
证明:充分性:设 G 中任二顶点在同一圈上,欲证 G 是 2-连通的。
对 ∀w ∈V (G) ,任取 u, v ∈V (G − w) 。由条件,u,v 在 G 中共处于某个圈 C 上。若 w ∉ C ,则在 G \ w 中 u,v 仍在圈 C 上;若 w ∈ C ,则 G − w 中 u,v 在路 C − w 上。总之 u,v 在 G − w 中有路相连。由 u,v 的任意性, G − w 是连通图,故 w 不是 G 的割点。再由 w 的
(1) H 是图 G 的子图;(2)H 本身是一个块;(3)H 是具有此性质的极大子图。 则称 H 是图 G 的一个块。 例:
块
含 4 个块的图
注:至少有三个顶点的图是块当且仅当它是 2-连通图。(若只有两个顶点,则有反例,例
如 K2 是个块,但不是 2 连通的。)
3
3.Whitney 定理
定理 2.2.1 (Whitney,1932) ν ≥ 3 的图 G 是 2-连通图(块)当且仅当 G 中任二顶点共圈。
若 G 不连通,则κ (G) = κ ′(G) = 0 。 若 G 是完全图,则κ (G) = κ ′(G) = ν − 1。 下设 G 连通但不是完全图。则 G 有边割集含有κ ′ (1 ≤ κ ′ < ν − 1 )条边。设这个边 割集为 E′ 。对 E′ 中每条边,选取一个端点,去掉这些端点(至多κ ′ 个)后,G 便成为不 连通图,故这些端点构成一个点割集V ′ , |V ′ |≤ κ ′ 。因此κ (G) ≤|V ′ |≤ κ ′(G) 。
著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别)。 例
定理 2.1.1 如果点 v 是图 G 的一个割点,则边集 E(G)可划分为两个非空子集 E1 和 E2 ,使得 G[E1] 和 G[E2 ] 恰好有一个公共顶点 v。 推论 2.1.1 对连通图 G,顶点 v 是 G 的割点当且仅当 G − v 不连通。
割集。含有 k 个顶点的顶点割集称为 k-顶点割集。 注:(1)割点是 1-顶点割集。
(2)完全图没有顶点割集。
三 、 连 通 度 : κ (G) = min{|V ′ ||V ′ 是 G 的 顶 点 割 集 } 。 完 全 图 的 连 通 度 定 义 为 κ (Kν ) = ν − 1。空图的连通度定义为 0。 注:(1)使得 |V ′ |= κ (G) 的顶点割集V ′ 称为 G 的最小顶点割集。
(1) G 是 2 连通的(块); (2) G 的任二顶点共圈; (3) G 的任一顶点与任一边共圈; (4) G 的任二边共圈;
(5) 对 ∀u, v ∈V (G) 及 ∀e ∈ E(G) ,存在 (u, v) 路含有边 e;
(6) 对 ∀u, v, w ∈V (G) ,存在 (u, v) 路含有顶点 w;
注:(1) 对非平凡图 G,若 E′ 是一个边割集,则 G \ E′ 不连通。
(2) 一条割边构成一个 1-边割集。
(3) 设 S ⊂ V (G) ,S ′ ⊂ V (G) ,S, S′ ≠ φ ,记号[S, S′] 表示一端在 S 中另一端在 S′ 中
2
的所有边的集合。对图 G 的每个边割集 E′ ,必存在非空的 S ⊂ V (G) ,使得[S, S ] 是 G 的 一个边割集,其中 S = V \ S 。 六、边连通度: κ ′(G) = min{|[S, S ] || ∀S ⊂ V (G), S ≠ φ }。完全图的边连通度定义为
证明:(1)⇒(3)因 v 是割点,故 G − v 至少有两个连通分支 G1 、G2 。令U = V (G1 ) 而 W = V (G) \ (V (G1) U {v}) ,则对 ∀u ∈U 和 ∀w ∈W ,u、w 分别属于 G − v 的不同的连 通分支。可见 G 中所有的 (u, w) 路必经过 v(否则 G − v 中仍有 (u, w) 路,这与 u、w 分别 属于 G − v 的不同的连通分支矛盾)。
再证κ ′(G) ≤ δ (G) 。
设 d (v) = δ 。删去与 v 关联的δ 条边后,G 变成不连通图,故这δ 条边构成 G 的一个 边割集。因此κ ′(G) ≤ δ (G) 。证毕。
§2. 2-连通图的性质-whitney 定理
1. 块(block):无割点的连通图。 2. 图的块:若满足下列三条:
以上两个结论的证明留作习题。
定理 2.1.2 设 v 是树 T 的顶点,则 v 是 T 的割点当且仅当 d (v) > 1。 证明:必要性:设 v 是 T 的割点,下面用反证法证明 d (v) > 1。 若 d (v) = 0 ,则 T ≅ K1 ,显然 v 不是割点。 若 d (v) = 1,则 T − v 是有ν (T − v) − 1 条边的无圈图,故是树。从而 w(T − v) = 1 = w(T ) 。 因此 v 不是割点。
第二章 图的连通性
连通图:任二顶点间有路相连。 例
可见在连通图中,连通的程度也是有高有低。 本章的目的就是定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。
§2.1 割边、割点与连通度
一、割点: 定义 2.1.1 设 v ∈V (G) ,如果 w(G − v) > w(G) ,则称 v 为 G 的一个割点。(该定义与某些
图,故 G − w 仍连通。在 G − w 中存在 (u, v) 路 P′ 。令 x 是 P′ 上最后一个与 P U Q 的公共 顶点(因 u ∈ P U Q ,这样的 x 存在)。不妨设 x ∈ P ,则 P 上 (u, x) 段+ P′ 上 (x, v) 段与 Q + wv 是两条内部无公共点的 (u, v) 路。故 u,v 在同一圈上。归纳法完成。证毕。
(4) 存在V (G) 的一个划分:V (G) = U U W ,U I W = φ ,使得对 ∀u ∈U 和 ∀w ∈W , e 在每条 (u, w) 路上。
证明:(1) ⇔ (2)定理 2.1.1 已证。(1) ⇒ (4) ⇒ (3) ⇒ (1)的证明与上一定理的
证明类似。
定理 2.3.3 设 G 是ν ≥ 3 的连通图,则下列命题等价:
定理 2.1.3 边 e 是 G 的割边当且仅当 e 不在 G 的任何圈中。 证明:证其逆否命题:e 不是割边当且仅当 e 含在 G 的某个圈中。
必要性:设 e = xy 不是割边。假定 e 含在 G 的某个连通分支 G1 中,则 G1 − e 仍连通。故在 G1 − e 中有 ( x, y) 路 P,P + e 便构成 G1 中一个含有 e 的圈。 充分性:设 e 含在 G 的某个圈 C 中,而 C 含于某连通分支 G1 中,则 G1 − e 仍连通。故 w(G − e) = w(G) ,这说明 e 不是割边。证毕。