13级离散数学(3-1图论)
离散数学图论基础知识文稿演示
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图的定义
定义8.1 一个图是一个序偶<V,E>,记为 G=<V,E>,其中: 1) V={v1,v2,v3,…,vn}是一个有限的非空集合,
vi(i=1,2,3,…,n)称为结点,简称点,V为结 点集; 2) E={e1,e2,e3,…,em}是一个有限的集合, ei(i=1,2,,…,m)称为边,E为边集,E中的 每个元素都有V中的结点对与之对应。即对任 意e∈E,都有e与<u,v>∈VV或者(u,v)∈ V&V相对应。
图论
▪ 一个图就是一个离散的拓扑结构,经常用于描 述和研究许多领域中的各种问题。
▪ 随着计算机科学的飞速发展,图论组合和算法 的研究在近代也成为计算机科学和数学中发 展最快的基础学科之一,也受到国际上的学术 界和高新技术企业方面特别重视。
图论
▪ 理论计算机科学中的算法理论经典问题(图中点对之 间最短路,货郎担问题,图重抅问题,HAMILTON 问 题,P-NP问题等),通信网络通讯(网络设计, 通讯速度 和容量, 网络可靠性和容错性等) ;
图论本身是应用数学的一部份,因此,历史上图论曾经 被好多位数学家各自独立地建立过。关于图论的文字 记载最早出现在欧拉1736年的论着中,他所考虑的原 始问题有很强的实际背景
图论
图论起源于著名的哥尼斯堡七桥 问题。
欧拉证明了这个问题没有解,并 且推广了这个问题,给出了对于 一个给定的图可以某种方式走遍 的判定法则。 这项工作使欧拉成为图论〔及拓 扑学〕的创始人。
1976年,美国数学家阿佩尔与哈肯在美国伊利诺斯大学 的两台不同的电子计算机上,用了1200个小时,作了 100亿判断,终于完成了四色定理的证明。
不过不少数学家并不满足于计算机取得的成就,他们认 为应该有一种简捷明快的书面证明方法。
离散数学图论(图、树)常考考点知识点总结
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离散数学图论(图、树)常考考点知识点总结图的定义和表示1.图:一个图是一个序偶<V , E >,记为G =< V ,E >,其中:① V ={V1,V2,V3,…, Vn}是有限非空集合,Vi 称为结点,V 称为节点集② E 是有限集合,称为边集,E中的每个元素都有V中的结点对与之对应,称之为边③与边对应的结点对既可以是无序的,也可以是有序的表示方法集合表示法,邻接矩阵法2.邻接矩阵:零图的邻接矩阵全零图中不与任何结点相邻接的结点称为孤立结点,两个端点相同的边称为环或者自回路3.零图:仅有孤立节点组成的图4.平凡图:仅含一个节点的零图无向图和有向图5.无向图:每条边都是无向边的图有向图:每条边都是有向边的图6.多重图:含有平行边的图(无向图中,两结点之间包括结点自身之间的几条边;有向图中同方向的边)7.线图:非多重图8.重数:平行边的条数9..简单图:无环的线图10.子图,真子图,导出子图,生成子图,补图子图:边和结点都是原图的子集,则称该图为原图的子图真子图(该图为原图的子图,但是不跟原图相等)11.生成子图:顶点集跟原图相等,边集是原图的子集12.导出子图:顶点集是原图的子集,边集是由顶点集在原图中构成的所有边构成的图完全图(任何两个节点之间都有边)13.完全图:完全图的邻接矩阵主对角线的元素全为0,其余元素都是114.补图:完全图简单图15.自补图:G与G的补图同构,则称自补图16.正则图:无向图G=<V,E>,如果每个顶点的度数都是k,则图G称作k-正则图17.结点的度数利用邻接矩阵求度数:18.握手定理:图中结点度数的总和等于边数的两倍推论:度数为奇数的结点个数为偶数有向图中,所有结点的入度=出度=边数19.图的度数序列:出度序列+入度序列20.图的同构:通俗来说就是两个图的顶点和边之间有双射关系,并且每条边对应的重数相同(也就是可任意挪动结点的位置,其他皆不变)21.图的连通性及判定条件可达性:对节点vi 和vj 之间存在通路,则称vi 和vj 之间是可达的22.无向图的连通性:图中每两个顶点之间都是互相可达的23..强连通图:有向图G 的任意两个顶点之间是相互可达的判定条件:G 中存在一条经过所有节点至少一次的回路24.单向连通图:有向图G 中任意两个顶点之间至少有一个节点到另一个节点之间是可达的判定条件:有向图G 中存在一条路经过所有节点25.弱连通图:有向图除去方向后的无向图是连通的判定条件:有向图邻接矩阵与转置矩阵的并是全一的矩阵26.点割:设无向图G=<V,E>为联通图,对任意的顶点w  V,若删除w及与w相关联的所有边后,无向图不再联通,则w称为割点;27.点割集:设无向图G=<V,E>为连通图,若存在点集 ,当删除 中所有顶点及与V1顶点相关联的所有边后,图G不再是联通的;而删除了V1的任何真子集 及与V2中顶点先关的所有边后,所得的子图仍是连通图,则称V1是G的一个点割集设无向图G=<V,E>为连通图,任意边e  E,若删除e后无向图不再联通,则称e 为割边,也成为桥28.边割集:欧拉图,哈密顿图,偶图(二分图),平面图29.欧拉通路(回路):图G 是连通图,并且存在一条经过所有边一次且仅一次的通路(回路)称为拉通路(回路)30.欧拉图:存在欧拉通路和回路的图31.半欧拉图:有通路但没有欧拉回路32.欧拉通路判定:图G 是连通的,并且有且仅有零个或者两个奇度数的节点欧拉回路判定:图G 是连通的,并且所有节点的度数均为偶数有向欧拉图判定:图G 是连通的,并且所有节点的出度等于入度33.哈顿密图:图G 中存在一条回路,经过所有点一次且仅一次34..偶图:图G 中的顶点集被分成两部分子集V1,V2,其中V1nV2= o ,V1UV2= V ,并且图G 中任意一条边的两个端点都是一个在V1中,一个在V2中35.平面图:如果把无向图G 中的点和边画在平面上,不存在任何两条边有不在端点处的交叉点,则称图G 是平面图,否则是非平面图36.图的分类树无向树和有向树无向树:连通而不含回路的无向图称为无向树生成树:图G 的某个生成子图是树有向树:一个有向图,略去所有有向边的方向所得到的无向图是一棵树最小生成树最小生成树:设G -< V . E 是连通赋权图,T 是G 的一个生成树,T 的每个树枝所赋权值之和称为T 的权,记为W ( T . G 中具有最小权的生成树称为G 的最小生成树最优树(哈夫曼树)设有一棵二元树,若对所有的树叶赋以权值w1,w2… wn ,则称之为赋权二元树,若权为wi 的叶的层数为L ( wi ),则称W ( T )= EWixL ( wi )为该赋权二元树的权,W )最小的二元树称为最优树。
《离散数学图论》课件
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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
离散数学图论.ppt
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j 1
j 1
nm
③
mij
i1 j 1
2m
,即所有元素之和等于边数的2倍;
④平行边的列的元素完全对应相同.
2.(无向图)相邻矩阵
设G=<V,E>, V n, E m
A(G)= aij n
其中aij=vi与vj相关联的边的条数(行、列均为结点).
具有性质:
① A(G)是对称矩阵;
设D=<V,E>, V n, E m
A(D)= aij n
其中aij=邻接vi与vj的边的条数 (与A(G)类似) ( 以行和列均为结点)
nm
具有性质: aij m i1 j1
5.(有向图)可达矩阵 设D=<V,E>,V n, E m
P(D)= pij n
(2)欧拉图或通路的判定 1) 无向连通图G是欧拉图G不含奇数度结点(G的
所有结点度数为偶数):(定理1) 2) 非平凡连通图G含有欧拉通路G最多有两个奇
数度的结点;(定理1的推论) 3) 连通有向图D含有有向欧拉回路(即欧拉图)D
中每个结点的入度=出度
4)连通有向图D含有有向欧拉通路D中除两个结 点外,其余每个结点的入度=出度,
二、图的矩阵表示、欧拉图
1.(无向图)关联矩阵
设G=<V,E>, V n, E m M(G)= mij nm
其中mij=vi与ej的关联次数(行为结点,列为边). 具有性质:
m
① mij 2(列元素之和为2);
i 1
m
② mij deg(v,i若)
m mij ,0表明vi是孤立点;
且此两点满足deg-(u)-deg+(v)=1. (定理2)
离散数学中的图论基础知识讲解
![离散数学中的图论基础知识讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/5f2c7416ec630b1c59eef8c75fbfc77da3699752.png)
离散数学中的图论基础知识讲解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中的关系。
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。
本文将从图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及一些常见的图论问题等方面进行讲解。
一、图的基本概念图是由顶点和边组成的一种数学结构。
顶点表示图中的元素,边表示元素之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
1. 无向图:无向图中的边没有方向,表示的是两个顶点之间的无序关系。
如果两个顶点之间存在一条边,那么它们之间是相邻的。
无向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示边的集合。
2. 有向图:有向图中的边有方向,表示的是两个顶点之间的有序关系。
如果从顶点A到顶点B存在一条有向边,那么A指向B。
有向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示有向边的集合。
二、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。
1. 邻接矩阵:邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否存在边。
如果顶点i和顶点j之间存在边,那么矩阵的第i行第j列的元素为1;否则为0。
邻接矩阵适用于表示稠密图,但对于稀疏图来说,会造成空间浪费。
2. 邻接表:邻接表是一种链表的数据结构,用来表示图中的顶点和边。
每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相邻的顶点。
邻接表适用于表示稀疏图,节省了存储空间。
三、图的遍历算法图的遍历是指按照某一规则访问图中的所有顶点。
常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
1. 深度优先搜索:深度优先搜索是一种递归的搜索算法。
从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后递归地访问与它相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。
2. 广度优先搜索:广度优先搜索是一种迭代的搜索算法。
从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后依次访问与它相邻的所有未访问过的顶点,再依次访问与这些顶点相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。
《离散数学之图论》课件
![《离散数学之图论》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/e0b0ca0568eae009581b6bd97f1922791688beae.png)
二分图
二分图是指一个图中的所有顶点可 以被分成两个不相交的集合,即两 个集合内的点之间没有边。
树
树是一种特殊的无向图,他是一个 无环连通图。
图的表示
1
邻接矩阵
邻接矩阵是表示图的最直观的一种方法,它将图中的每个点与其他点之间的连接 关系用一个矩阵来表示。
2
邻接表
邻接表是图中比较常见的一种数据结构,用于存储有向图或无向图中顶点的邻接 关系。
Kruskal算法是一种贪心算
2 自反闭包
3 反对称闭包
在一个有向图中,如果由顶 点i到顶点j有路径,由顶点j 到顶点k有路径,则从i到k也 有路径。这种情况称为传递 闭包。
在一个有向图中,如果自己 只能到自己,则称之为自反 闭包。
在一个有向图中,如果存在 有向边从i到j,同时存在一 个从j到i的反向边,则称之 为反对称闭包。
3
关联矩阵
关联矩阵是一个图矩阵,它将图中的所有点和边都表示为元素,可以将和特定边 相关的点和总结点联系起来。
图的遍历
1 深度优先遍历
深度优先遍历是从图中的起始点开始,递归地访问所有可达的顶点。它通常用堆栈来实 现。
2 广度优先遍历
广度优先遍历是从图中的起始点开始访问每一层可达的顶点。它通常用队列来实现。
最短路径
Dijkstra算法
Dijkstra算法是一种用来求图中单个源点到其他所有点 的最短路径的平均算法。
Floyd算法
Floyd算法是一种用于发现非负权重图中所有点对之间 的最短路径的算法。
最小生成树
1
Prim算法
Prim算法用于寻找加权无向连通图的最小生
Kruskal算法
2
成树,该树包含了关键点并且保证了所有点 都连通。
离散数学中的图论代表知识点介绍
![离散数学中的图论代表知识点介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/4bc4b711443610661ed9ad51f01dc281e43a5674.png)
离散数学中的图论代表知识点介绍离散数学是数学的一个分支,它主要研究离散对象以及其离散性质和离散结构。
图论作为离散数学的重要组成部分,以图为研究对象,研究了图的基本概念、图的表示方法以及图的性质和应用。
本文将介绍离散数学中的图论代表知识点。
1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合组成的离散结构,用V表示顶点集合,E表示边集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图中的边是有方向的,而无向图中的边是无方向的。
图中的顶点可以表示为V={v1, v2, v3, ...},边可以表示为E={(vi, vj)}。
在图中,两个顶点之间有边相连时,称这两个顶点是相邻的。
2. 图的表示方法图可以用多种方式来表示。
常见的表示方法有邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否存在边。
邻接表则是通过链表的方式来表示图的结构,每个顶点都对应一个链表,链表中存储着与该顶点相邻的顶点。
3. 图的性质图论研究了图的许多性质和特性。
其中一些重要的性质包括连通性、路径、回路、度数、树和连通分量等。
连通性是指图中任意两个顶点之间是否存在路径。
如果图中任意两个顶点都存在路径相连,则图被称为连通图。
反之,如果存在无法通过路径相连的顶点对,则图为非连通图。
连通图中的任意两个顶点之间至少存在一条路径。
路径是指从一个顶点到另一个顶点的顶点序列。
路径的长度是指路径上边的数量。
最短路径是指两个顶点之间边的数量最少的路径。
回路是指路径起点和终点相同的路径。
如果回路中除起点和终点以外的顶点不重复出现,则称为简单回路。
度数是指图中顶点的边的数量。
对于有向图来说,度数分为入度和出度,分别表示指向该顶点的边和从该顶点指出的边的数量。
树是一种无回路的连通图,它具有n个顶点和n-1条边。
树是图论中一个重要的概念,它有广泛的应用。
连通分量是指图中的极大连通子图,即在该子图中的任意两个顶点都是连通的,且该子图不能再加入其他顶点使其连通。
离散数学——图论
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2023/5/24
42
§8.3欧拉图
❖ 欧拉图产生的背景就是前面的七桥问题。
❖ 定义:图G的回路,若它通过G中的每条边一 次,这样的回路称为欧拉回路。具有欧拉回 路的图称为欧拉图。
❖ 定义欧拉通路:通过图G中每条边一次的通 路(非回路)称为欧拉通路。
2023/5/24
27
正则图
❖ 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 ❖ 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连
的四边形。 ❖ 试画出两个2次正则图。
2023/5/24
28
两图同构需满足的条件
❖ 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
❖ 例子
2023/5/24
❖ 1847年德国的克希霍夫(G.R.Kirchoff)将树的概念 和理论应用于工程技术的电网络方程组的研究。
❖ 1857年英国的凯莱(A.Cayley)也独立地提出了树的 概念,并应用于有机化合物的分子结构的研究中。
2023/5/24
4
❖ 1936年匈牙利的数学家哥尼格(D.Konig) 发 表了第一部集图论二百年研究成果于一书的 图论专著《有限图与无限图理论》,这是现 代图论发展的里程碑,标志着图论作为一门 独立学科。
2023/5/24
37
连通性
❖ 定义:无向图,若它的任何两结点间均是可达的, 则称图G是连通图;否则为非连通图。
❖ 定义:有向图,如果忽略图的方向后得到的无向图 是连通的,则称此有向图为连通图。否则为非连通 图。
2023/5/24
38
有向连通图
❖ 定义:设G为有向连通图, ❖ 强连通:G中任何两点都是可达的。 ❖ 单向连通:G中任何两结点间,至少存在一个方向
【精选文档】离散数学图论课件PPT资料
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若V1 V,E1 E,则称G1是G的子图,记为G1 G;
deg(v3)=5,deg+(v3)=2,deg-(v3)=3;
无自回路的线图称为简单图。
于是|V1|为偶数(因为V1中的结点v之deg(v)都为奇数),即奇度数的结点个数为偶数。
(o)
(p)
二、度数
定义 在无向图G=<V,E>中,与结点v(vV)关联的边的条 数,称为该结点的度数,记为deg(v);
3) 在一个图中,关联结点vi和vj的边e,无论是有向的还是无 向的,均称边e与结点vi和vj相关联,而vi和vj称为邻接点, 否则称为不邻接的;
4) 关联于同一个结点的两条边称为邻接边; 5) 图中关联同一个结点的边称为自回路(或环); 6) 图中不与任何结点相邻接的结点称为孤立结点; 7) 仅由孤立结点组成的图称为零图; 8) 仅含一个结点的零图称为平凡图;
离散数学图论课件
(优选)离散数学图论课件
离散数学
2
图的术语
1) 若边e与结点无序偶(u,v)相对应,则称边e为无向边,记为 e=(u,v),这时称u,v是边e的两个端点;
2) 若边e与结点有序偶<u,v>相对应,则称边e为有向边(或 弧),记为e=<u,v>,这时称u是边e的始点(或弧尾),v是 边e的终点(或弧头),统称为e的端点;
δ(G)最小度,Δ(G)最大度
定义 在图G=<V,E>中,对任意结点vV,若度数deg(v)为 奇数,则称此结点为奇度数结点,若度数deg(v)为偶数, 则称此结点为偶度数结点。
例:
例:
deg(v )=3,deg (v )=2,deg (v )=1; 例:如下图所示,图(a)、图(b)、图(c)和图+ (d)所表示的图形实际上都是-一样的。
离散数学教学图论【共58张PPT】
![离散数学教学图论【共58张PPT】](https://img.taocdn.com/s3/m/1597b801c950ad02de80d4d8d15abe23482f03d0.png)
一 、图的基本概念
• 邻接和关联 • 无向图和有向图 • 零图和平凡图 • 简单图 • 完全图(无向完全图和有向完全图) • 有环图
一 、图的基本概念
• 有限图和无限图 设图G为< V,E,Ψ>
(l)当V和E为有限集时,称G为有限图,否则称G为无限图。 (2)当ΨG为单射时,称G为单图;当ΨG为非单射时,称G为重图,又称满足
二、生成树
1、生成树定义:
若无向图的一个生成子图T是树,则称T 为G的生 成树,T中的边称为树枝,E(G)-E(T)称为树T 的补,其中的每一边称为树T 的弦。
在任何图中,结点v的度(degree)d(v)是v所关联边的数目。
第三节 生成树、最短路径和关键路径 由结点a和它所有的后代导的子图,称为T的子树.
∴ T连通且具有m=n-1的图
{e5,e4,e8} , {e7,e6,e5,e2,e4} 第四节 欧拉图和哈密顿图
第四节 特殊图(欧拉图和哈密顿图等)
第五节 树、二叉树和哈夫曼树
离散数学教学图论
(优选 欧拉图和哈密顿图
(3)2=>3 ∴W(T)≤W(T1) ∴W(ei+1)≥W(f) 二. 哈密顿图的由来—周游世界问题:
第二节 图的矩阵表示 第四节 欧拉图和哈密顿图
证明:若G中一个边割集和一生成 树无公共边,则表示该边割集所分离的结点不在生成树中,这导致与生成树的定义矛盾。 哈密顿图的由来—周游世界问题: c)对新图向下旋转45度。 ei之后将取f而不是ei+1
为该顶点的度,列之和一定为2. • 有向图的关联矩阵 ----- 以节点数为行,边数为列.节点与边无关系,为0,有关系,则起点为1,
终点为-1;列之和一定为0,每行绝对值之和等于该节点的度数;其 中1的个数为该节点的出度,-1的个数为对应节点的入度;所有元 素的和为0,1的个数等于-1的个数,都等于边数m.
离散数学-图论
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若图 G 是连通图,则 G 只有一个分图。
27
用第二章“关系”的概念解释分图的概念如下:
设有图 G = (V, E),其中 V 有 n 个结点。在 V 上定义一个二
元关系 ,当且仅当从 vi 到 vj 有路连接时,vi vj。 图 G 中结点之间的连接关系 是 V 上的一个等价关系。
要求的 V 到 V 的双射函数 h。
因为这两个图中边与结点的关联关系不相同。
例如,在 G 中度为 3 的 4 个结点构成一个长为 4 的环,而在
G 中度为 3 的 4 个结点没有构成长为 4 的环。
23
五、子图与分图
利用子集的概念可定义图 G 的子图。 定义8-7 设有图 G1 = (V1, E1) 和图 G2 = (V2, E2), (1) 若 V2 V1,E2 E1,则称 G2 是 G1 的子图,或称 G1 包含 G2,记作 G2 G1; (2) 若 G2 G1 但 G2 G1(即 V2 V1 或 E2 E1),则称 G2 是 G1 的真子图,记作 G2 G1; (3) 若 V2 = V1,E2 E1,则称 G2 是 G1 的生成子图。 显然,任一图 G 都是自己的子图。
8
例2 (a), (b) 分别给出了例 1 中图 G 的图解方法5
(a)
矩阵表示法
v1 v2 v3 v4 v5 (b)
用矩阵的方法也可以表示一个图。在 8.2 节中我们再专门讨论。
9
二、完全图与补图
v1
(n, m) 图
具有 n 个结点和 m 条边的图称为 (n, m) 图。
例1 设 V = {v1, v2, v3, v4, v5},
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第四部分:图论(授课教师:向胜军)
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[定义] 无向图的连通性
若G=<V,E>中任意两个顶点都连通,则称 此无向图是连通的(connected)。
[定理] 任意一个连通无向图的任意两个不同顶
点都存在一条简单通路。
[定义] 连通分图(connected components)
图G可分为几个不相连通的子图,每一子 图本身都是连通的。称这几个子图为G的连通 分图。
[定义] 通路(path)
给定图G=<V, E>,设图G中顶点和边的交替 序列为T=v0e1v1e2…ekvk,若T满足如下条件:vi-1 和vi是ei的端点(当G为有向图时,vi-1是ei的始点, vi是ei的终点),i=1,2,…,k,则称T为顶点v0到vk的 通路。此通路的长度为k。也可以用v0, v1, …, vk 表示通路,v0为始点,vk为终点。
8/13/2020 5:06 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
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§1 无向图及有向图
❖ 本节介绍图的一些最常用的概念,主要有: 无向图,有向图,边,顶点(或结点,点),
弧(或有向边),顶点集,边集,n阶图,有限 图,关联,多重图,简单图,完全图,母图, 子图, 生成子图,导出子图,补图,图的同构, 入度,出度,度,孤立点等。
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第四部分:图论(授课教师:向胜军)
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一些特殊的简单图:
(1) 无向完全图Kn(Complete Graphs) (2) 有向完全图 (3) 零图:E=. (4) 平凡图:E=且|V|=1. (5) 正则图:若图G=<V, E>中每个顶点 的度均为n,称此图G是n-正则图(n-regular graph)。
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【作业6】在一个部门的25个人中间,由于意见不
同,是否可能每个人恰好与其他5个人意见一致? 分析:考虑一个图,其中顶点代表人,如果两个人 意见相同,可用边连接,所以每个顶点都是5度。 解:令 25 个人分别为 v1 v2 …v25 . 则 degv1 = degv2 =…= degv25 =5 degv1 + degv2 +…+degv25 =125 是奇数 但在任何图中, 度数为奇数的结点必定是偶数, 所以是不可能的。
【作业5】求出下列各图的补图?
测试题
【测试题1】
a)画出无向完全图K4 和K6 并求出它们的边数。 b)画出完全二部图K4,2 ,和K3,3 并求出它们的边数。
【测试题2】
a)判断下列各图是否是(1)图的生成图、导出图或补图? b)画出(1)图的补图,并求出完全图K5的边数。
例: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,
v1 v2 v1
G2
v2
v3
G1
d(v1)=3(注意,环提供2
度), v2是悬挂顶点,
v4
【作业4】求下列各图顶点的度数
【注意】d-(a)=4,d+(a)=1
(环e1提供出度1,提供入度1) d(a)=4+1=5。
【说明】无向完全图:每一条边都是无向边不
含有平行边和环,每一对顶点间都有边相连。
完全图举例
K5
3阶有向完全图
4阶有向完全图
n阶无向完全图的边数为:
n(n-1)/2
【作业2】画出无向完全图K3 ,K4 和K6 并求出
它们的边数。
(3)二部图与完全二部图
【二部图】;设无向图 G=<V,E> ,若能将 V 分 成 V1 和 V2 , (V1∪V2=V,V1∩V2= ) ,使得 G 中 的每条边的两个顶点一个属于 V1,另一个属 于V2,则称G为二部图。 【完全二部图】若G是简单二部图,V1中每个顶 点均与V2中所有顶点相邻,则称G为完全二部 图,记为Kr,s,其中r=|V1|,s=|V2|。 完全二部图Kr,s的边数为r×s。
试求此图所有边的和。 ( 2) 已知图G=<V,E>的所有边的和为75,试求此 图所有顶点度数之和。 (3)如果图G=<V,E>的所有顶点度数之和为129, 是否能构成图论中的图?
【定理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: deg(v)+ deg(v) = deg(v) =2|E| vV1 vV2 v V 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。
【定理1】 设G=<V,E>为任意无向图,V= {v1,v2,…,vn}, n |E|=m,则
d (v ) 2 m
i 1 i
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。
【作业5】
(1) 已知图G=<V,E>的所有顶点度数之和为108,
上海
(2)哥尼斯堡有七坐桥:A,B,C,D为陆地。
C
A
B
D
(3)某一城市的交通枢纽如图所示: 当4号线通行时,1,2和3号线均不能通行, 但5号线不受影响; 当5号线通行时,1号和2号线不能通行,但3 号和4号线不受影响。
5
1 2 4
3
顶点的度数
【定义1】在在无向图中,图G=<V,E>,vV,
(2) 给定有向图D=<V,E>,其中 V={a,b,c,d}, E={<a,a>,<a,b>,<a,b>,<a,d>,<c,d>,<d,c>,<c,b>}。
(1) (2)
【作业2】画出列各图。
(1)G=<V,E>是无向图,其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6},E={e1, e2 ,e3 ,e4 ,e5 ,e6 }, e1=(V1,V3),e2=(V1,V4),e3=(V3,V4),e4=(V3,V6),e5=(V4, V5),e6=(V5,V6)
离散数学
第3章 图论
无向图和有向图
【定义】一个无向图是一个有序的二元组<V,E>,记
作G=<V,E>, ,其中 (1)V≠称为顶点集,其元素称为顶点。 (2)E称为边集,其元素称为无向边,简称边。 【定义】 一个有向图是一个有序的二元组<V,E>, 记作D=<V,E>,其中 (1)V≠称为顶点集,其元素称为顶点。 (2)E为边集,它是笛卡儿积V×V的多重子集, 其元素称为有向边,简称边。
【测试题】
【测试1】画出下列各图。
(1) 给定无向图G=<V,E>,其中 V={v1,v2,v3,v4} E={(v1,v1),(v1,v2),(v2,v3),(v2,v3),}.
(2) 给定有向图D=<V,E>,其中 V={a,b,c,d}, E={<a,a>,<a,b>,<a,b>,<a,d>,<c,d>,<d,c>,<c,b>}。
(2)G=<V,E>是有向图,其中V={V1,V2,V3,V4},E={<V3, V1>,<V3,V2>,<V1,V1>,<V1,V2>, <V4,V1>,<V3,V4>,<V4,V3>} (3)G=<V,E>是有向图, V={V1,V2,V3,V4}, E={<V1,V1>,(V1,V3),<V3,V1>,<V1,V2>,(V4,V2)}
图论中的图用小圆圈(或实心点)表示顶点,用顶点 之间的连线表示无向边,用有方向的连线表示有向边 说明 。点没有大小之分,线没有长短之分。 图论中的图如果有n个顶点,称此图为n阶图。
【作业1】画出下列各图。
(1) 给定无向图G=<V,E>,其中 V={v1,v2,v3,v4,v5} E={(v1,v1),(v1,v2),(v2,v3),(v2,v3),(v2,v5),(v1,v5),(v4,v5)}.
此图所有边的和。
【测试5】在一个部门的20个人中间,由于意见不同,是否
可能每个人恰好与其他5个人意见一致?
特殊的图
(1)简单图:不含平行边和环的图称为简单图。
【作业1】判断下列各图哪些是简单图?
(4)
(3)
(2)完全图
完全图:在简单图G=<V,E>中,若每一对顶点
间均有边相连,则称该图为完全图。有n个顶 点的无向完全图记为Kn。
【测试2】将下列现实问题转化为图论中的图
某一城市的交通枢纽如图所示: 当4号线通行时,1,2和3号线均 不能通行,但5号线不受影响; 当5号线通行时,1号和2号线不 能通行,但3号和4号线不受影响。
5
4
1
2 3
【测试3】求下列各图顶点的度数
【测试4】已知图G=<V,E>的所有顶点度数之和为96,试求
成为完全图的添加边组成的图,称为G的相对于完全图的补 图,或简称为G的补图,记为G‵。即G=<V,E1>,G‵=<V, E2>,其中E2={(u,v)u,vV,(u,v)E1}。
v1 v5 v2 v3 (a)完全图K5 v4 v2 v3 (b)图G v4 v1 v5 v1 v5
v2
v3 v4
(c)图G的补图G’
【说明】:
(1)很多现实问题可以转化为图论中的图模型。 (2)为了建立图论中的一个图模型,需要决定顶 点和边分别代表什么。 (3)在一个图论中的图模型中,边经常代表两个 顶点之间的关系。
【作业3】将下列现实问题转化为图论中的图
(1)已知铁路交通图如下:
北京 天津 济南 郑州 徐州
连云港
青岛
南京 武汉
生成子图及导出子图举例
在上图中,设G为(1)中图所表示, 取V1={a,b,c},则V1的导出子图G[V1]为(2)中图所示。
取V2={a,b,c,d},则图(3)为G为的生成子图。
【作业4】判断下列各图哪些是无向完全图K6的生成
子图以及K6的导出子图?
(5)相对于完全图的补图
【定义】:给定一个简单图G,由G中所有顶点和所有能使G
【作业3】画出完全二部图K3,2 ,和K4,5 并求出
它们的边数。
(4)子图
设两个图(同为无向图或同为有向图)G=<V,E>, G=<V ,E>为若V V且E E,则称G是G的子 图,G为G 的母图,记作G G。 a)若V V或E E,则称G 为G的真子图。 b)若V =V,则称G 为G的生成子图。 c)设G=<V,E>为一图,V1V且V1≠,称以V1为 顶点集,以G中两个端点都在V1中的边组成边集 E1的图为G的V1导出的子图,记作G[V1]。
与顶点v关联的边数称为该顶点的度数,记为 deg(v)。
【注意】孤立顶点的度数为0。度数为奇数的顶点 称为奇度顶点;度数为偶数的顶点称为偶度顶点。
出度与入度
【定义2】在有向图中,vV,
以v为终点的边数称为该结点的入度,记作deg+(v);
以v为始点的边数称为该结点的出度,记作deg-(v)。