图论中的圈与块,无向图的最小环
图论知识点
图论知识点摘要:图论是数学的一个分支,它研究图的性质和应用。
图由节点(或顶点)和连接这些节点的边组成。
本文将概述图论的基本概念、类型、算法以及在各种领域的应用。
1. 基本概念1.1 节点和边图由一组节点(V)和一组边(E)组成,每条边连接两个节点。
边可以是有向的(指向一个方向)或无向的(双向连接)。
1.2 路径和环路径是节点的序列,其中每对连续节点由边连接。
环是一条起点和终点相同的路径。
1.3 度数节点的度数是与该节点相连的边的数量。
对于有向图,分为入度和出度。
1.4 子图子图是原图的一部分,包含原图的一些节点和连接这些节点的边。
2. 图的类型2.1 无向图和有向图无向图的边没有方向,有向图的每条边都有一个方向。
2.2 简单图和多重图简单图是没有多重边或自环的图。
多重图中,可以有多条边连接同一对节点。
2.3 连通图和非连通图在无向图中,如果从任意节点都可以到达其他所有节点,则称该图为连通的。
有向图的连通性称为强连通性。
2.4 树树是一种特殊的连通图,其中任意两个节点之间有且仅有一条路径。
3. 图的算法3.1 最短路径算法如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法,用于在加权图中找到从单个源点到所有其他节点的最短路径。
3.2 最大流最小割定理Ford-Fulkerson算法用于解决网络流中的最大流问题。
3.3 匹配问题如匈牙利算法,用于解决二分图中的匹配问题。
4. 应用4.1 网络科学图论在网络科学中有广泛应用,如社交网络分析、互联网结构研究等。
4.2 运筹学在运筹学中,图论用于解决物流、交通网络优化等问题。
4.3 生物信息学在生物信息学中,图论用于分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
5. 结论图论是数学中一个非常重要和广泛应用的领域。
它不仅在理论上有着深刻的内涵,而且在实际应用中也发挥着关键作用。
随着科技的发展,图论在新的领域中的应用将会不断涌现。
本文提供了图论的基础知识点,包括概念、图的类型、算法和应用。
图论及其应用
图和子图 图和简单图图 G = (V, E), 其中 V = {νv v v ,......,,21} V ---顶点集, ν---顶点数E = {e e e 12,,......,ε}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 ⇔ V (G)=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)y z 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 = ∅ 。
图论自测题
图 论 部 分 自 测 题2012年11月14日一、内容提要1、基本概念:图:无向图,有向图,关联,邻接,零图,平凡图,环(自回路),平行边,结点度数(度数、入度、出度),简单图,多重图,正则图,完全图,子图(子图、真子图、生成子图),图的同构.路:回路,通路(初级通路,简单通路),通路的长度,闭通路(圈也即初级回路,简单回路),结点之间的连通性与可达性,无向图的连通性,有向图的连通性(弱连通、单向连通、强连通)。
邻接矩阵,可达矩阵,关联矩阵.树,森林,生成树,生成树的权,最小生成树,破圈法,避圈法.有向树,根树,有序树,根树高度,带权树,最优二叉树,求最优二叉树的方法,前辍码,求前辍码的方法.二叉排序树。
2、主要定理:Th 1 每个图G=<υ,E>中,结点总度数等于边数的两倍,∑∈ννdeg(υ)=2|E|.Th 2 在任何图中,度数为奇数的结点个数为偶数.以上常称为握手定理及推论.Th 3 在有向图中所有结点的入度之和等于所有结点的出度之和Th 4 n 个结点的无向完全图K n 的边数为).1(21-n n有向完全图_________________Th 5 在有n 个结点的简单图中,如果从结点υi 到结点υj 存在一条路,则从结点υi 到结点υj 必存在一条长度小于等于n-1的路.推论 在有n 个结点的图中,若从结点υi 到结点υj 存在一条中路,则必存在一条从υi 到υj 而长度小于n 的基本通路.Th 7 在有n 个结点的简单图中,若υi 到自身存在回路,则从υi 到自身存在长度小于等于n 的回路.推论 在有n 个结点的图中,若υi 到自身存在回路,则从υi 到自身存在长度小于等于n 的闭通路(基本回路).Th 10 设A(G)是图G 的邻接矩阵,则(A(G))L 中的第i 行j 列元素)(L ij a 等于G 中联结υi与υj 的长度为L 的路的数目.Th 20 (n,m)无向图G 是树,当且仅当G 连通且m=n-1.Th 21 (n,m)无向图G 是树,当且仅当G 中无回路且m=n-1.Th 22 连通无向图G 是树,当且仅当G 中任何一对结点间恰有一条基本通路.Th 23 无向图G 为树,当且仅当G 中无回路且对G 中任两点υi ,υj 间加一条边(υi , υj )则形成唯一的初级回路.Th 24 设T 为结点数为n(n ≥2)的无向树,则T 中至少有两片叶子.Th 30 任一棵二叉树的树叶可对应一个前辍码;任一个前辍码都对应一棵二叉树.二 自测题Ⅰ1、 单项选择题(35题)1、 仅由孤立点组成的图称为( 1 )(1)零图; (2)平凡图;(3)完全图; (4)多重图.2、 仅由一个孤立点组成的图称为( 2 )(1)零图; (2)平凡图;(3)多重图; (4)子图.3、 在任何图G=<υ,E>中,结点总度数与边数的关系为( 3 ) (1)V v v ∈)deg(=2|E|; (2)V v v∈)deg(=|E|;(3)∑∈=V v E v |;|2)deg( (4)∑∈=Vv E v .||)deg( 4、 在任何图G 中必有偶数个( 2 )(1)度数为偶数度的结点;(2)度数为奇数度的结点;(3)入度为奇数的结点;(4)出度为奇数的结点.5、 设G 为有n 个结点的无向完全图,则G 的边数为(3 )(1)n(n-1); (2)n(n+1);(3)n(n-1)/2; (4)(n-1)/26、 设G=<υ,E>为无向图,|υ|=7,|E|=23,则G 一定是( 4 )(1)完全图; (2)零图;(3)简单图; (4)多重图.7、 下面哪一个图是简单图( 1 )(1)G 1=<{υ1,υ2,υ3,υ4},{<υ1,υ2>,<υ2,υ1>,<υ3,υ4>,<υ2,υ3>}>;(2)G 2=<{υ1,υ2,υ3,υ4},{<υ1,υ2>,<υ2,υ2>,<υ3,υ2>,<υ3,υ1>}>;(3)G 3=<{υ1,υ2,υ3,υ4},{(υ1,υ2),(υ3,υ1),(υ3,υ4),(υ2,υ1)}>;(4)G 4=<{υ1,υ2,υ3,υ4},{(υ1,υ2),(υ1,υ3),(υ3,υ3)}>.8、 图G 和G ’的结点和边分别存在一一对应关系是G ≅G ’(同构)的( 2 )(1)充分条件; (2)必要条件;(3)充分必要条件; (4)既不充分也不必要条件.9、 含5个结点,3条边的简单图有( 3 )(1)2个; (2)3个;(3)4个; (4)5个.10、 设G=<υ,E>为简单图,|υ|=n,∆(G)为G 的最大度,则有( 1 )(1) ∆(G)<n; (2)∆(G)≤n;(3)∆(G)>n; (4)∆(G)≥n.11、 设图G=<υ,E>为任意图,则有(1 )(1)E ⊆υ×υ; (2)E ⊄υ×υ;(3)υ×υ⊂E; (4)υ×υ=E.12、 给定下列序列,哪一个可构成无向简单图的结点度数序列( 2 )(1)(1,1,2,2,3); (2)(1,1,2,2,2);(3)(0,1,3,3,3); (4)(1,3,4,4,5).13、 设图C 为(n,m)图,且G 的每个结点的度数不是k 就是k+1,若G中有N k 个k 度结点,则N k 为( 4 ) (1)n/2; (2)n(n+1);(3)n·k; (4)n(k+1)-2m.14、完全图K4的所有非同构的生成子图中,有几个是3条边的( 2 )(1)1; (2)3;(3)4; (4)2.15、设G=<υ,E>为无向图,u,υ∈υ,若u,υ连通,则( 4)(1)d(u,υ)>0; (2)d(u,υ)=0;(3)d(u,υ)<0; (4)d(u,υ)≥0.16、任何无向图G中结点的连通关系是( 2 )(1)偏序关系; (2)等价关系;(3)既是偏序关系又是等价关系;(4)既不是偏序关系又不是等价关系.17、有向图G=<υ,E>,其中υ={a,b,c,d,e,f}E={<a,b>,<b,c>,<a,d>,<d,e>,<f,e>}是( 3 )(1)强连通图; (2)单侧连通图;(3)弱连通图; (4)不连通图.18、设υ={a,b,c,d},则υ与下面哪个边集能构成强连通图( 1 )(1)E1={<a,d>,<b,a>,<b,d>,<c,d>,<d,c>};(2)E2={<a,d>,<b,a>,<b,c>,<b,d>,<d,c>};(3)E3={<a,c>,<b,a>,<b,c>,<d,a>,<d,c>};(4)E4={<a,b>,<a,c>,<a,d>,<b,d>,<c,d>}.19、设|υ|=n(n-1),G=<υ,E>是强连通图,当且仅当( 4)(1)G中至少有一条路;(2)G中至少有一条回路;(3)G中有通过每个结点至少一次的路;(4)G中有通过每个结点至少一次的回路.20、在有n个结点的连通图G中,其边数( 2 )(1)最多有n-1条; (2)至少有n-1条;(3)最多有n条; (4)至少有n条.21、设A(G)是有向图E=<υ,E>的邻接矩阵,其中第i行中值为1的元素数目为( 2 )(1)给点υi的入度; (2)给点υi的出度;(3)给点υi的度数; (4)给点υj的度数.22、M(G)=(m ij)nxm是无向图G=<υ,E>的关联矩阵,υi∈υ是G中的孤立点,则( 1 ) (1)υi对应的一行元素全为0;(2)υi对应的一行元素全为1(3)υi对应的一列元素全为0;(4)υi对应的一列元素全为1.23、M(G)=(m ij)nxm是有向图G=<υ,E>的关联矩阵,若m ij=1,则在图G中( 1 )(1)υi是e j的起点; (2)υi是e i的起点;(3)υi是e i的终点; (4)υi是e i的终点.24、若G是有n个结点的连通图,则其完全关联矩阵的秩为( 2 )(1)n; (2)n-1;(3)n+1; (4)n2.25、 G=<υ,E>是简单有向图,可达矩阵P(G)刻划下列哪种关系( 1 )(1)点与点; (2)点与边;(3)边与点; (4)边与边.26、邻接矩阵具有对称性的图一定是( 2 )(1)有向图; (2)无向图;(3)混合图; (4)简单图.27、下面哪一种图不一定是树( 3 )(1)无回路的连通图;(2)有n个结点n-1条边的连通图;(3)每对结点间都有通路的图;(4)连通但删去一条边则不连通的图.28、设G=<υ,E>为<n,m>连通图,则要确定G的一棵生成树必删去G中的边数为(3) (1)n-m-1; (2)n-m+1;(3)m-n+1; (4)m-n-1.29、具有4个结点的非同构的无向树的数目为( 1 )(1)2; (2)3;(3)4; (4)5.30、具有6个结点的非构的无向树的数目为( 3 )(1)4; (2)5;(3)7; (4)8.31、一棵树有2个2度结点,1个3度结点,3个4度结点,则其1度结点数为(4) (1)5; (2)7;(3)8; (4)9.32、一个树有2个4度结点,3个3度结点,其余的结点都是叶子,则叶子数为( 1 )(1)9; (2)8;(3)7; (4)10.33、设有33盏灯,拟用一个电源,则至少需要有五插头的接线板数为( 2 )(1)7; (2)8;(3)9; (4)14.34、下面给出的符号串集合中,哪一个是前辍码( 1 )(1){1,01,001,000}; (2){1,11,101,001,0011};(3){b,c,aa,bc,aba}; (4){b,c,a,aa,ac,abb}.35、下面给出的符号串集合中,哪一个不是前辍码( 4 )(1){0,10,110,1111}; (2){01,001,000,1};(3){b,c,aa,ac,aba,abc};(4){0011,001,101,11,1}.2、填空题(34题)1、设G为(n,m)图,当时,称G为零图,当时,称G为平凡图.2、在一个图中,若两个结点,则称这两点为邻接点,若一个结点,则该点称为孤立点.3、图G为简单无向图,若,则G为完全图.无向完全图Kn有条边.4、如图G=<υ,E>和G’=<υ’,E’>,若,则G’为G的真子图,若,则G’为G的生成子图.5、在任何图G=<υ,E>中,结点υ的度数为,图G的最大度∆(G)= ,图G的最小度δ(G)= .6、 在任何图G=<υ,E>中,结点度数的总和∑∈Vv v )deg(= ;奇度结点必有 个.7、 设图G 有6个结点,若各结点的度数分别为:1,4,4,3,5,5,则G 有条边,根据8、 设无向图G=<υ,E>中,|E|=12,若G 中有6个3度结点,其余结点度数均小于3,则G 中至少有 个结点,根据 .9、 设G 是(n,m)简单图,υ是G 中度数为k 的结点,e 是G 中一条边,由G-υ中有 个结点, 条边,G-e 中有 条边.10、 在有10个结点的图中(存在不存在) 结点总度数为45的图,因为 .11、 给定图G ,则G 的补图为 .12、 设图G=<υ,E>与G ’=<υ’,E ’>,G ≅G ’当且仅当 且 .答案:[υ和υ’,E 和E ’存在一一对应关系;保持关联关系.]13、 三个结点可构成 ,个不同构的简单无向图, 个简单有向图.14、 在无向图G 中,结点间点的连通关系满足 性, 性和 性,是 关系.15、 设G=<υ,E>为无向连通图,若|υ|=100,|E|=100,则从G 中能找到 条回路.16、 在有向图G 中,结点间的可达关系满足性质 .17、 在G 为简单有向图,若 ,则G 为强连通图,若 ;则G 为弱连通图.18、 G 是有向图,当且仅当G 中有一条要至少通过每个结点一次的回路,G 为 图;当且仅当G 中有一条通过每个结点的路时,G 为 图.19、 有向图G 的邻接矩阵A(G)中,第i 行中值为1的元素数目为结点υi的 ,第j 行中值为1的元素数目为结点υj 的 .20、 A(G)为图G=<υ,E>的邻接矩阵,结点υi ∈υ的出度为 ,入度为 ,(A(G))k 中的第i 行第j 列的元素a ij (k)为 .21、 G 为无向图,M(G)为其关联矩阵,则M(G)中每一列有 个1,每一行中元素的和数是 ,全0元素行对应的结点为 .22、 G 为有向图,M(G)为其关联矩阵,则M(G)中每一列中的非零元素为 ,孤立点对应行的元素 .23、 设图G=<υ,E>,υ={υ1,υ2,υ3,υ4}的邻接矩阵A(G)=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0001001111011010 ,则 υ 1的入度 ,υ4的出度 ,从υ2到υ4长度为2的路有 条. 一个 图称为树,树叶为 ,树的分枝点为 .24、 若对T 是 ,则称T 为图G 的生成树,树T 中的边称为 ,称为弦. 答案:25、 无向图G 具有生成树,当且仅当 ,若G 为(n,m)连通图,要确定G 的一棵生成树必删去G 的 条边.26、 设G 为n 个结点的连通图,G 的生成树T 的权为 ,若T ,则称T 为最小生成树.27、 一棵树有2个2度分枝点,1个3度分枝点,3个4度分枝点,则有 片叶子.28、 设G=<υ,E>是无向连通图,e ∈E ,若e 在G 的任何生成树中,则e 为G的 ,若e 不在G 的任何生成树中,则e 为G 的 .29、 一个有向树T 称为根树,若 ,其中 称为树根, 称为树叶.30、 5个结点可以构成棵非同构的无向树,又可构成棵非同构的根树.31、设T为根树,若,则称T为m叉树;若,则称T为m叉完全树;若,则称T为m叉正则树.32、设T为二叉树,树叶带权分别为w1,…,w t,其通路长为L(w i),则T的树权w(t)= ,若,则称T为最优树.33、设A为一个序列集合,若,则称A为前辍码.3、判断题(正确填T,错误填N)(共24题)1、仅由一个孤立点构成的图称为平凡图.()2、仅由一个孤立点构成的图称为零图. ()3、仅由n(n≥2)个孤立点构成的图称为平凡图. ()4、任一图G=<υ,E>的最大度∆(G)必小于G的结点数.()5、简单图G的最大度∆(G)必小于其结点数. ()6、设图G和图G’,G≅G’当且仅当G和G’的结点和边分别存在一一对应关系.7、在n(n≥2)个结点的简单图G中,若n个奇数,则G与其补图_G的奇度结点数一定相同.8、在n(n≥2)个结点的简单图G中,若n个奇数,则G与其补图_G的奇度结点数不一定相同.9、任何具有相同结点数和边数的图都同构. ()10、在无向图中,结点间的连通关系是等价关系. ()11、若图G是连通的,则G的补图_G必是连通图. ()12、若图G不是连通的,则G的补图_G也是不连通的()13、在有向图中,结点间的可达关系满足自反性和传递性()14、在有向图中,结点间的可达关系是等价关系. ()15、图G的邻接矩阵A(G)中第i行里值为1的元素个数是结点 Ui的入度16、设图G为有向图,A(G)是其邻接矩阵,则A(G)是对称的()17、图G的关联矩阵M(G)中每一列至少有两个非零元素()18、图G的可达矩阵P(G)是刻划G中结点到结点的可达关系. ()19、G的可达矩阵P(G)是刻划G中的结点到边的可达关系. ()20、设图G是有n个结点,n-1条边的无向图,则G为一棵树. ()21、任何树T都至少有两片叶子. ()22、设图G是无向连通图,G的生成子图T称为G的生成树. ()23、{0000,0010,010,011,111,01,10}是一个前辍码. ()24、{000,001,01,10,11}是一个前辍码. ()4、简答题(共12题)1){6,6,5,4,3,2,1}是否可以是一图的结点度数的序列?为什么?解:2)设G为有6个结点的图,若各结点的度数分别为:1,2,2,3,5,5,那么图G有n条边?根据什么?解:3)已知图G的邻接矩阵A如下,试画出图G.A=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0001010000000010100000010解:给出G 的邻接矩阵;求各结点的出、入度;求从结点G 出发长度为3的所有回路.解:(1)G 的邻接矩阵A(G)=(2)结点的入度和出度:a b c d d入度出度(3)从B 出发长度为3的回路有 条:4)求图G=<V,E>的关联矩阵,其中V={υ1,υ2,υ3,υ4,υ5}E={<υ2,υ1>,<υ2,υ3>,<υ2,υ4>,<υ2,υ5>,<υ3,υ2>,<υ3,υ1>,<υ5,υ1>,<4,υ5>}.解:M=5)已知图G 和G ’的关联矩阵分别为M 和M ’,试给出其图形表示.M=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡100010001101011010110101,M ’=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------100010001101011010110101 解:6) 设无向图G 中有12条边,已知G 中有3度结点个,其余结点的度数均小于问G 中至少有多少个结点?为什么?7) 如果图G 中度数为奇数的结点个数为0或2,则G 一定可一笔画出吗?说明理由.8) 若图G 有n 个结点,n-1条边,G 一定是一棵树吗?为什么?解:9) 由给定权按Huffman 算法构成如下的最优树.1 2 4 6 9 12 15 18 24 461、 填空题1) n ≠0,m=0;n=1,m=0 2)关联一条无(有)向边;不与任何结点邻接]3)每一对结点间都有边相连;n(n-1)/24) G ’是G 的子图,υ’⊂或E ’⊂E;υ’=E ’⊆E5)结点υ关联的边数;max {deg(υ)}|υ∈υ];min {deg(υ)|υ∈υ6) 2|E|;偶数 7)11;任图中结点总度数为边数的2倍8) 9;∑∈Vv v )deg(=2|E| 9) n-1;m-k;n;m-110)不存在;任图中结点总度数为偶数11)由G 中所有结点和所有能使G 成为完全图的添加边组成的图12)υ和υ’,E 和E ’存在一一对应关系;保持关联关系13) 4;16 14)自反;对称;传递;等价15) 1 16)自反性,传递性17)对任一对结点均相互可达;略去G 中边的方向是无向连通18)强连通;单向连通 19)出度;入度20) A(G)中第i 行值为1的元素个数;A(G)中第i 列值为1的元素个数;从υj 到υj 长度为k 的路数21) 2; 对应结点的度数; 孤立点22) 1,-1;全为0 23) 3;1;124)无回路的连通无向;树中度数为1的结点;树中度数大于1的结点25)图G 的生成子图;树枝;图G 中的不在T 中的边26)G 是连通的;m-n+1 27) T 的所有权之和;为G 的所有生成树中权最小者28) 9 29)一条割边;一个环30)T 恰有一个结点的入度为0,其余结点的入度为1;入度为0的结点;出度为0的结点 31)3;932)T 的每个结点的出度小于等于m ;T 的每个结点的出度恰等于m 或零;T 的所有叶子的层次相同33)∑=ti 1wiL(wi);在所有带权w1,…wt 的二叉树中w(T)最小34)没有一个序列是另一个序列的前辍35) kn/2 36) 4 37) 12、 判断题1)T 2) N 3) N 4) N 5) Y 6) N 7)Y 8) N 9) N 10) Y 11)Y12) N 13) Y 14) N 15)N 16) N 17) N 18)Y 19) N 20)N 21) N22) N 23)N 24) Y3、 简答题1) 不可以.因为任何图的结点数之总和等于边数的2倍,即为偶数,而此序列各数之和为奇数.故不可为任何图的结点度数序列.2) G 有9条边.根据定理:任何图中结点度数总和为边数的2倍.3) 4) 5) 6)G 中至少有9个结点.因为G 中有12条边,根据定理,G 中所有结点的总度数为边数的二倍即24,又已知有6个3度结点,共18度,所以其余各结点度之和为6,且每点可能的度数为0,1,2.若都是2度的尚须3个结点,故G 中至少有9个结点.7) 不一定.因为图G 若能一笔,必存在欧拉回路或欧拉路,要求G 必是连通的.8)不一定.因为树必须是连通的且m=n-1的图,其中n 为结点数,m 为边数.。
第6-8章 图论2
5.设D是有向图,当且仅当D中有一条通过每个 D 结点的通路时,D为( )连通的。 答案:单向 6.设有向图D=<V,E>,V={a,b,c,d}, E={<a,b><a,d><d,c><b,d><c,d>},则D是 ( )连通的,c的可达集为(),d(c,a)=()
6.设有向图D=<V,E>,V={a,b,c,d,}, E={<a,b>,<a,d>,<d,c>,<b,d>,<c,d>}, 则D是( )连通的,c的可达集为( ),d(a,b)=() 答案:单向 {c,d} 7.图6-1的点连通度为(),边连通度为() 答案: 1 1 8.k5的点连通度为(),边连通度为()。 答案: 4 4
7.若无向图中恰有2个度数为奇数的结点,则这两个结 点必连通。( ) 答案:T 8.在有向图中,结点间的可达关系是等价关系。( ) 答案:F 9. 若有向图中有两个奇度结点,则它们中一个可达另 一个或互相可达。( ) 答案:F
10.若图G不连通,则 G 必连通。( ) 答案:T 11.有向图的每个结点恰位于一个单向分图中。( ) 答案:F 12.图6-3为无强分图( ) 答案:F 13.若图G的边e不包含在G的某简 图6-3 单回路中,则e是G的割边。( ) 答案:T
22.设G= <V,E>为连通的简单平面图,若|V|>=3,则 所有结点v,有deg(v)<=5.( ) 答案:F
第7章 树 章
树是图论中最重要的概念之一,它是基尔霍夫在解决 电路理论中求解联立方程时首先提出的。它又是图论 中结构最简单,用途最广泛的一种平面图,在计算机 科学的算法分析、数据结构等方面有着广泛的应用, 本章主要介绍树的基本概念、性质和若干应用。
图论
G
K5
ห้องสมุดไป่ตู้
*十一.相对补图 设G1=<V1,E1>是图G=<V,E>的子图,如果有G2=<V2,E2> 使得E2=E-E1且V2中仅包含E2中的边所关联的结点,则称 G2是G1相对G的补图. a a a c b c b c b b c d e d e d e d e G1 G2 G3 G
例2.“七桥问题” 十八世纪,哥尼斯堡城内有一条河----普 雷 格尔河,河中有两个岛屿,河面架有七座桥,使得岛屿与两 A 岸之间互相贯通. A
B D
e1 e e5 2 B e6 e3 e 4 e7
D
C
C
V={A,B,C,D} E={e1, e2, e3, e4, e5 e6, e7} 人们茶余饭后经常到桥上散步,从而提出这样问题:是否 可以从某地出发,每座桥都走一次,再回到出发点. 很多 人试图找出这样的路径, 都没有找到. 后来欧拉证明这样 的路径根本不存在. 此图可以抽象为上边右图.
2.解:已知边数|E|=10, ∑deg(v)=2|E|=20 其中有4个3度结点, 余下结点度之和为: 20-3×4=8 因为G是简单图, 其余每个结点度数≤2, 所以至少还有 4个结点. 所以G中至少有8个结点.
七. 有向图结点的出度和入度:(in degree out degree) G=<V,E>是有向图,v∈V a b v的出度: 从结点v射出的边数. c d 记作deg+(v) 或 dego(v) v的入度: 射入结点v的边数. 记作deg-(v) 或 degi(v) degi(a)=2 degi(b)=2 degi(c)=1 degi(d)=1 dego(a)=2 dego(b)=3 dego(c)=1 dego(d)=0 定理8-1.3 G=<V,E>是有向图, 则G的所有结点的出度之和 等于入度之和. 证明: 因为图中每条边对应一个出度和一个入度. 所以所 有结点的出度之和与所有结点的入度之和都等于有向边 数. 必然有所有结点的出度之和等于入度之和.
NOIP信息学竞赛初赛-图论算法基础-专题十一-1
专题十一:图论算法基础对于图论算法,NOIP初赛不要求会实现算法,但手工操作还是要会的,复赛是要求会代码实现的。
什么是图一个图是一个序偶<V, E>,记为G =<V, E> 。
V 为顶点集, E 为V 中结点之间的边的集合。
自环:一条边的两个端点是相同的。
重边:两个端点之间有两条以上的边,称他们是重边。
简单图:没有自环和重边的图。
无向边:边是双向的。
有向边:单向边,有箭头。
无向图:只有无向边的图。
有向图:只有有向边的图。
混合图:既有无向边又有有向边。
顶点的度:无向图中,一个顶点相连的边数称为该顶点的度;有向图中,从一个顶点出发的边数称为该顶点得出度;到达该顶点的边数称为它的入度。
图论基本定理:著名的握手定理。
无向图中结点度数的总和等于边数的两倍。
有向图中结点入度的和等于出度的和等于边数。
通路:给定图G中结点和边交替出现的一个序列:v0 e1 v1 e2 v2 …ek vk,若每条边ei的两端点是vi-1 和vi ,那么称该序列是从v0到vk的一条通路。
基本通路(路径):没有重复出现的结点的通路。
图的连通性:若一张无向图的任意两个结点之间都存在通路,那么称该图是连通的。
连通分量:图中连通的顶点与边的集合。
权和网:在图的边给出相关的数,成为权。
权可以表示一个顶点到另一个顶点的距离,耗费等。
带权图一般成为网。
最短路径:对于一张不带权的无向图来说,从s到t的最短路径就是所有从s到t的通路中长度最短的那一条(可能不唯一),通路上的边数称为路径的长度。
完全图:任何两个顶点之间都有边(弧)相连称为完全图。
稀疏图、稠密图:边(弧)很少的图称为稀疏图,反之为稠密图。
图的存储:邻接矩阵在邻接矩阵表示中,除了存放顶点本身信息外,还用一个矩阵表示各个顶点之间的关系。
若(i,j)∈E(G)或〈i,j〉∈E(G),则矩阵中第i行第j列元素值为1,否则为0 。
例如, 下面为两个无向图和有向图对应的邻接矩阵。
有向图与无向图的性质与算法
有向图与无向图的性质与算法1. 引言在图论中,有向图和无向图是两种最基本的图模型。
它们在表达和解决各类实际问题时具有重要的应用价值。
本文将介绍有向图和无向图的性质以及相关算法,以便读者对其有更深入的理解。
2. 有向图的性质有向图是由一系列顶点和有方向的边组成的图模型。
以下是有向图的几个重要性质:2.1 有向边的方向性与无向图不同,有向图中的边是有方向的,它们从一个顶点指向另一个顶点。
这种方向性在描述一些实际问题时非常有用,比如描述物流运输的路径。
2.2 顶点的入度和出度有向图中的每个顶点都有一个入度和一个出度。
顶点的入度是指指向该顶点的边的数量,而出度是指从该顶点出发的边的数量。
通过计算入度和出度,我们可以了解顶点在图中的连接情况。
2.3 有向环和拓扑排序有向图中存在一个重要的概念,即有向环。
有向环是指从一个顶点出发,经过若干个有向边后又回到该顶点的路径。
有向环在一些问题的分析和解决中具有特殊意义。
而拓扑排序是一种常用的对有向无环图进行排序的方法,它可以按照顶点之间的依赖关系进行排序。
3. 无向图的性质无向图是由一系列顶点和无方向的边组成的图模型。
以下是无向图的几个重要性质:3.1 无向边的无方向性与有向图不同,无向图中的边是无方向的,它们连接着两个顶点,代表了两个顶点之间的关系。
无向图可以用来表示一些没有方向性的问题,比如社交网络中的好友关系。
3.2 顶点的度数无向图中的顶点的度数是指与该顶点相连的边的数量。
顶点的度数越高,说明该顶点在图中的重要性越高,具有更多的连接关系。
3.3 联通性和连通分量无向图中有一个关键性质,即联通性。
若两个顶点之间存在一条连接它们的路径,则称这两个顶点是连通的。
连通分量则是将图中所有连通的顶点分为若干个集合,每个集合内的顶点都是连通的。
4. 算法与应用4.1 有向图的最短路径算法有向图中的最短路径算法是指寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的方法。
其中,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的有向图最短路径算法。
图论总结(超强大)
图论总结(超强⼤)1.图论Graph Theory1.1.定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与⽹络Graph and Network1.1.2.图的术语Glossary of Graph1.1.3.路径与回路Path and Cycle1.1.4.连通性Connectivity1.1.5.图论中特殊的集合Sets in graph1.1.6.匹配Matching1.1.7.树Tree1.1.8.组合优化Combinatorial optimization1.2.图的表⽰Expressions of graph1.2.1.邻接矩阵Adjacency matrix1.2.2.关联矩阵Incidence matrix1.2.3.邻接表Adjacency list1.2.4.弧表Arc list1.2.5.星形表⽰Star1.3.图的遍历Traveling in graph1.3.1.深度优先搜索Depth first search (DFS)1.3.1.1.概念1.3.1.2.求⽆向连通图中的桥Finding bridges in undirected graph1.3.2.⼴度优先搜索Breadth first search (BFS)1.4.拓扑排序Topological sort1.5.路径与回路Paths and circuits1.5.1.欧拉路径或回路Eulerian path1.5.1.1.⽆向图1.5.1.2.有向图1.5.1.3.混合图1.5.1.4.⽆权图Unweighted2.Hamiltonian Cycle 哈⽒路径与回路1.5.2.1.⽆权图Unweighted1.5.2.2.有权图Weighed —旅⾏商问题The travelling salesman problem1.6.⽹络优化Network optimization1.6.1.最⼩⽣成树Minimum spanning trees1.6.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.1.1.1.Prim1.6.1.1.2.Kruskal1.6.1.1.3.Sollin(Boruvka)1.6.1.2.扩展模型Extended models1.6.1.2.1.度限制⽣成树Minimum degree-bounded spanning trees1.6.1.2.2.k⼩⽣成树The k minimum spanning tree problem(k-MST)1.6.2.最短路Shortest paths1.6.2.1.单源最短路Single-source shortest paths1.6.2.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.1.1.1. ..................................................................................................... D ijkstra1.6.2.1.1.2. .......................................................................................... B ellman-Ford1.6.2.1.1.2.1.....................................Shortest path faster algorithm(SPFA)1.6.2.1.2.应⽤Applications1.6.2.1.2.1. ........................... 差分约束系统System of difference constraints2.1.2.2. .......................... 有向⽆环图上的最短路Shortest paths in DAG1.6.2.2.所有顶点对间最短路All-pairs shortest paths1.6.2.2.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.2.1.1. ....................................................................................... F loyd-Warshall1.6.2.2.1.2. .................................................................................................... Johnson 1.6.3.⽹络流Flow network1.6.3.1.最⼤流Maximum flow1.6.3.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.3.1.1.1. ........................................................................ Ford-Fulkerson method 1.6.3.1.1.1.1.......................................................... E dmonds-Karp algorithm1.6.3.1.1.1.1.1. ................................................... M inimum length path1.6.3.1.1.1.1.2. ........................................... Maximum capability path1.6.3.1.1.2. ............................................... 预流推进算法Preflow push method1.6.3.1.1.2.1.................................................................................. P ush-relabel1.6.3.1.1.2.2........................................................................... Relabel-to-front1.6.3.1.1.3. .......................................................................................... Dinic method1.6.3.1.2.扩展模型Extended models1.6.3.1.2.1. ............................................................................... 有上下界的流问题1.6.3.2.最⼩费⽤流Minimum cost flow1.6.3.2.1.找最⼩费⽤路Finding minimum cost path1.6.3.2.2.找负权圈Finding negative circle2.3.⽹络单纯形Network simplex algorithm1.6.4.匹配Matching1.6.4.1.⼆分图Bipartite Graph1.6.4.1.1.⽆权图-匈⽛利算法Unweighted - Hopcroft and Karp algorithm1.6.4.1.2.带权图-KM算法Weighted –Kuhn-Munkres(KM) algorithm1.6.4.2.⼀般图General Graph1.6.4.2.1.⽆权图-带花树算法Unweighted - Blossom (Edmonds)1.图论Graph Theory1.1. 定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与⽹络Graph and Network⼆元组(),V E称为图(graph)。
《离散数学》第6章 图的基本概念
E ' E )。
生成子图—— G ' G 且 V ' V 。
导出子图 ——非空 V ' V ,以 V ' 为顶点集, 以两端均在 V ' 中的边的全体为边集的 G 的 子图,称 V ' 的导出子图。 ——非空 E ' E ,以 E ' 为边集,以
E ' 中边关联的顶点的全体为顶点集的 G 的子
0 vi与ek 不关联 无向图关联的次数 1 vi与ek 关联1次 2 v 与e 关联2次(e 为环) i k k
1 vi为ek的始点 有向图关联的次数 0 vi与ek 不关联 1 v 为e 的终点 (无环) i k
点的相邻——两点间有边,称此两点相邻 相邻 边的相邻——两边有公共端点,称此两边相邻
孤立点——无边关联的点。 环——一条边关联的两个顶点重合,称此边 为环 (即两顶点重合的边)。 悬挂点——只有一条边与其关联的点,所
对应的边叫悬挂边。
(3) 平行边——关联于同一对顶点的若干条边 称为平行边。平行边的条数称为重数。 多重图——含有平行边的图。
简单图——不含平行边和环的图。
如例1的(1)中,
第六章 图的基本概念 第一节 无向图及有向图
内容:有向图,无向图的基本概念。
重点:1、有向图,无向图的定义, 2、图中顶点,边,关联与相邻,顶点 度数等基本概念,
3、各顶点度数与边数的关系
d (v ) 2m 及推论,
i 1 i
n
4、简单图,完全图,子图, 补图的概念, 5、图的同构的定义。
一、图的概念。 1、定义。 无序积 A & B (a, b) a A b B 无向图 G V , E E V & V , E 中元素为无向边,简称边。 有向图 D V , E E V V , E 中元素为有向边,简称边。
3图论-图基本概念9-14
3、有关图的术语 1)用G表示无向图,D表示有向图。 有时用V(G),E(G)分别表示G的顶点集和边集, 2)用 |V(G)| ,|E(G)|分别表示G的顶点数和边数(有向图类似) 若|V(G)| =n,则称G为n阶图。对有向图可做类似规定。 3)在图G中,若边集E(G)=ø ,则称G为零图 若G为n阶图,则称G为n阶零图,记作Nn,特别是称N1为平凡图 4) 常用ek表示无向边(vi,vj)( 或有向边<vi,vj> ) 设G=<V,E> 为无向图,ek = (vi,vj)∈E, 则称vj,vj为ek的端点, ek与vi、vj是彼此相关联的. 起终点相同的边称为环 不与任何边关联的结点称为孤立点(包括有向向图) 5)邻接: 边的相邻:ek,el∈E.若ek与el至少有一个公共端点,则称ek与el是相邻的 顶点的相邻: 若∃et∈E,使得et = < vi,vj>, 则称vi为et的始点,vj为et的终点, 并称vi邻接到vj,vj邻接于vi 两个结点为一条边的端点,则称两个结点互为邻接点, 也称边关联于这两个结点,或称两个结点邻接于此边。
二、图的同构 定义 设G1=<Vl,E1> ,G2=<V2,E2>为两个无向图(两个有向图), 若存在双射函数f:V1 → V2 顶点的一一对应 对于∀ vi,vj∈V1,(vi,vj) ∈E1 (<vi,vj>∈ E1) 当且仅当(f(vi),f(vj))∈E2 (<f(vi),f(vj)> ∈E2), 边的对应 并且(vi,vj) (<vi,vj>)与(f(vi),f(vj))(<f(vi),f(vj)>)的重数相同, 则称G1与G2是同构的,记作Gl ≅ G2
图论
解 (1)根据握手定理的推论可知,不是图的结点度数序列,因为 有3个奇数。 (2)中有5个数,最大数是5,根据定理1.3,它不是简单图的结 点序列。 (3)是简单图的结点序列。下图的两个无向简单图都是 (3,3,2,2,1,1)为结点度数序列。 (4)中的最大值d1>n, 根据定理1.3,不是简单图的结点序列。
顶点数n, 边数m=n(n-1), +(D)=+(D)= -(D)= (D)=n-1, (D)=(D)=2(n-1) 无特别说明时,完全图均指无向完全图。
定理1.3
定理1.3 设G为任意n阶无向简单图,则(G) n1。 证明:略
例题
例5 判断下列各非负整数列是否是简单图的结点度数序列? (1)(5,5,4,4,2,1) (2)(5,4,3,2,2) (3)(3,3,2,2,1,1) n ( 4) (d1 , d 2 , , d n ), d1 d 2 d n 1且 d i 为偶数
n 阶图: n个顶点的图 • 零图: E=的图 • 平凡图: 1 阶零图 在图的定义中规定结点集合V为非空集,但在运 算中可能产生结点集为空集的运算结果,因此规 定结点集为空集的图为空图,记为
•
1.2 度的概念
定义1.6 设G=<V,E>为无向图, vV, v所关联的 边数称为 v的度数,简称度,记作d(v)。 悬挂顶点: 度数为1的顶点 e1 悬挂边: 与悬挂顶点关联的边 v1 e2 v2 G的最大度(G)=max{d(v)| vV} e 3 e6 e 5 e4 G的最小度(G)=min{d(v)| vV}
推论 任何图(无向图和有向图)中,度数为奇数的 结点的个数为偶数。
i 1 i
n
定理1.2
与图论相关的算法
广度优先搜索
procedure bfs(i:integer); var p:arcptr;
closed,open:integer; q:array[1..maxn] of integer; begin 访问并处理顶点i; map[i].visited:=true; 顶点i进入队列q; closed:=0; open:=1; repeat
编号都不超过k的路径。 递推公式:
t(k)[i,j]= t(k-1)[i,j] or (t(k-1)[i,k] and t(k-1)[k,j])
Johnson算法
Johnson算法常用于求顶点个数较多的稀 疏图的每对点间最短路问题。
感兴趣的同学请参阅《国际信息学奥林 匹克竞赛指导——实用算法的分析与程 序设计》
inc(closed); v:=q[closed]; p:=map[v].firstarc; while p<>nil do begin
if map[p^.v].visited=false then begin 访问并处理顶点q^.v; map[q^.v].visited=true; inc(open); q[open]:=q^.v; end;
q:=q^.nextarc; end; until closed=open; end;
计算连通分支数
count:=0; for i:=1 to n do
map[i].visited:=false; for i:=1 to n do
if map[i].visited=false do begin inc(count); dfs(i); end;
最小环 计数 -回复
最小环计数-回复【最小环计数】是一个数学问题,主要涉及到图论和组合数学的知识。
在解决这个问题时,需要运用一些基础的数学原理和算法。
下面将为您逐步解答这个问题。
首先,让我们来了解一下什么是“最小环”。
在图论中,一个“环”是由顶点和边组成的一个闭合路径,其中每个顶点只出现一次,且起点和终点相同。
而“最小环”则是指连接图中最少顶点数的环。
那么,如何计算最小环的数量呢?步骤一:确定问题的具体情境和图表模型首先需要明确问题的背景和具体情境,以及如何将其表示为一个图。
一般而言,最小环问题可以通过无向图或有向图来表示。
在无向图中,边没有方向,可以随意穿越;而在有向图中,边有方向,只能按照箭头指示的方向进行遍历。
步骤二:遍历图,找到所有环的起始点为了解决最小环计数的问题,我们需要遍历整个图,找到所有可能成为最小环起点的顶点。
具体的算法可以是深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。
这样能确保我们不会漏掉任何一个潜在的最小环起点。
步骤三:从每个起始点出发,寻找最小环一旦找到所有可能成为最小环起点的顶点,我们就可以从每个起始点开始进行搜索,寻找形成一个环的路径。
我们需要记录已访问的顶点和经过的边,以此避免进入无效路径和陷入死循环。
在找到一个最小环后,我们可以将其存储起来,然后继续寻找下一个最小环。
步骤四:计数最小环的数量在找到所有的最小环后,我们可以计算其数量。
由于每个最小环都是基于一个起始点进行搜索的,因此可以使用一个简单的计数器来记录找到的最小环个数。
步骤五:输出结果并进行验证最后,我们需要将结果输出并进行验证。
我们可以将最小环的数量打印出来,或将其存储在一个数据结构中,以便后续分析和使用。
此外,我们还可以通过手动计算或使用其他方法来验证我们的计算结果是否准确。
综上所述,通过以上步骤,我们可以解决最小环计数的问题。
无论是使用DFS还是BFS,或者其他图论算法,都可以实现这一目标。
对于复杂的图,可能需要更高级的算法和数据结构来提高计算效率。
图论中的圈与块,无向图的最小环
关键网线(4)
下图中,蓝色的边表示题目要求的边,黄色 的边表示虽然是图中的割边,但不是题目要 求的边。 A
B B A A B
2011-1-28
A A A A
35
A
浙江省2006年集训讲义
块
没有割点的图叫2-连通图,亦称做块,G中成 块的极大子图叫做G的块。把每个块收缩成 一个点,就得到一棵树,它的边就是桥。
结点个数N≤100000 边数M≤1000000
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浙江省2006年集训讲义
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关键网线(2)
朴素算法: 枚举每条边,删除它,然后判断是否有独立 出来的连通区域内没有A属性或者没有B属性。 复杂度O(M2) 当然,这个复杂度太大了!
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关键网线(3)
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最小环问题
虽然涉及到要求最小环的题目并不多 (Ural1004 Sightseeing trip),但是下面介绍 的一些求最小环的算法也会对你有一定的启 示意义
有向带权图的最小环问题(直接用floyd算法可解) 无向带权图的最小环问题
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浙江省2006年集训讲义
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朴素算法
令e(u,v)表示u和v之间的连边,再令min(u,v) 表示,删除u和v之间的连边之后,u和v之间 的最短路 最小环则是min(u,v) + e(u,v) 时间复杂度是EV2
图论中的圈与块
绍兴县柯桥中学 黄劲松
基本概念
圈(环) 割点 割边(桥) 块 强连通子图(强连通分量(支,块))
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
08运筹学-图论
3. 权矩阵 对于赋权图G=(V,E), 其中边 (vi , v j )有权 w i ,j 构造矩阵B=(bij) nn 其中:
wi j bi j 0
运 筹 帷 幄 之 中
第八章
决 胜
图与网络分析
Graph Theory and Network Analysis
千 里 之 外
图与网络分析
本章主要内容: 图与网络的基本知识
树和最小支撑树
最短路问题
最大流问题
最小费用流问题
中国邮路问题
§1 图与网络的基本知识
图论起源——哥尼斯堡七桥问题
A
C
A
D
C
B
910201571419256链圈连通图义定义无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为链
2016/5/30
链,圈,连通图 定义 无向图中一个点、边交错的序列,序列中的第一个和 最后一个元素都是点,若其中每条边以序列中位于它之前和 之后的点为端点,则称这个点边序列为图中连接其第一个点 与最后一个点的称为链。 链中所含的边数称为链长。
{v0 , e1 , v1 ,L , ek , vk }
问题:一个散步者能否从任一 块陆地出发,走过七座桥,且 每座桥只走过一次,最后回到 出发点? 结论:不能。每个结点关联的 边数要均为偶数。
图论:有向图和无向图,有环和无环
图论:有向图和⽆向图,有环和⽆环
有向⽆环图:为什么不能有环,有环会导致死循环。
检查⼀个有向图是否存在环要⽐⽆向图复杂。
(有向图为什么⽐⽆向图检查环复杂呢?)
现实中管⽹会存在环吗?管⽹是有⽅向的,理论上也是⽆环的。
arcgis有向⽆环图最短路径。
有向⽆环图和⼆叉树的关系:如何确定⽗节点和⼦节点[没有⽗节点的就是⽗节点,没有⼦节点的就是叶⼦节点] 有向⽆环图并不⼀定能转化成树【那能不能把有向⽆环图劈开成多棵树】
⼀个⽆环的有向图称做有向⽆环图(Directed Acyclic Graph)。
简称DAG 图。
DAG 图是⼀类较有向树更⼀般的特殊有向图,如图给出了有向树、DAG 图和有向图的例⼦。
虽然DAG图是更⼀般的有向图,但是依然可以使⽤树的判断公式来判断复杂度。
判断是否有环:
1. 起点编码和终点编码是否相等
从OBJECTID为1的开始遍历:下⼀个点是否与OBJECTID为1的相等。
如果相等,则回到起点,为环。
>>性质:有向⽆环图的⽣成树个数等于⼊度⾮零的节点的⼊度积。
有向⽆环图⽣成树:
(百度百科上不是说有向⽆环图不⼀定能转换成树吗?严格意义上,树的叶⼦节点只有⼀个⽗节点)
DAG(有向⽆环图)能否转化为树?:
如果说⼀个叶⼦节点有两个⽗节点,会怎么样
有向⽆环图不⼀定能只⽣成⼀棵树,但是可以⽣成多棵树。
但是这样就破坏了什么信息呢?。
包含给定结点的最小环
包含给定结点的最小环摘要:1.介绍最小环的概念2.讲解如何求解包含给定结点的最小环3.举例说明求解过程正文:在图论中,环是指一个路径最终回到起点的图形。
最小环是指包含给定结点的最小环,也就是说,在所有包含给定结点的环中,这个环的边数最少。
求解包含给定结点的最小环是一个有趣的问题,下面我们来探讨一下如何求解。
假设我们有一个无向图G = (V, E),其中V 表示顶点集合,E 表示边集合。
给定一个顶点集合S,我们需要找到一个包含S 中的所有顶点的最小环。
求解包含给定结点的最小环可以采用贪心算法。
具体步骤如下:1.将S 中的所有顶点加入到一个队列Q 中。
2.当队列Q 非空时,进行以下操作:a.弹出队列Q 中的任意顶点v,将其标记为已访问。
b.遍历与顶点v 相邻的顶点u,如果顶点u 未被访问,则将边(v, u) 加入到队列Q 中,并将顶点u 标记为已访问。
3.如果队列Q 为空,说明不存在包含S 中的所有顶点的环,返回空。
否则,返回队列Q 中顶点的顺序形成的环。
下面我们通过一个例子来说明求解包含给定结点的最小环的过程。
假设我们有一个图G = (V, E),其中V = {1, 2, 3, 4, 5},E = {(1, 2), (1,3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5)}。
给定顶点集合S = {1, 3, 5},我们需要找到一个包含S 中的所有顶点的最小环。
按照上述贪心算法,我们首先将S 中的所有顶点加入到队列Q 中,即Q = {1, 3, 5}。
然后依次弹出队列Q 中的顶点,将其标记为已访问,并遍历与该顶点相邻的未访问顶点,将边加入到队列Q 中,并将顶点标记为已访问。
最终,我们得到的队列Q 中的顶点顺序形成的环为{1, 3, 5},这就是包含给定结点的最小环。
总结一下,求解包含给定结点的最小环可以通过贪心算法实现。
环跳和秩边的简易取法
环跳和秩边的简易取法环跳和秩边,是图论算法中的两个重要概念。
环跳,是指从一个点出发,经过若干个边后回到原点的行为;秩边,则是指一个无向图中,度数最小的那些边的度数。
环跳和秩边,在很多图算法中都有广泛应用,因此我们有必要深入理解这两个概念,并学习它们的简易取法。
一、环跳环跳指从一个点出发,经过若干个边后回到原点的行为。
在无向图和有向图中均有应用,具体表现为在图中形成的环路上进行遍历。
环跳可以大致分为两种,即深度优先搜索的回溯过程和弦图的最大团的求解过程。
深度优先搜索中的回溯过程深度优先搜索是一种重要的图搜索算法,通常用于遍历图中的所有节点。
其核心思想是从一个节点开始,依次深入每个子节点,直至图中所有节点都被探索过。
当遇到无法继续深入的节点时,算法会进行回溯,将当前节点出栈,回到上一个符合条件的节点。
这一过程中,会形成环路,也就是环跳。
在深度优先搜索的回溯过程中,我们可以通过检查某个节点是否在回溯路径上出现过,从而确定是否形成了环路。
弦图的最大团的求解过程弦图是一种特殊的图,其中任意长度大于等于4的简单环都存在至少一个弦,也就是连接环内任意两个不相邻节点的边。
根据弦图的特点,我们可以通过对其进行最大团的求解,来获得所需的环路信息。
在弦图上,最大团指的是一个点集,使得其中任意两个点之间都存在一条边,且该点集不能再添加其他节点。
通过求解弦图的最大团,我们可以得到环路的信息,从而实现环跳。
二、秩边秩边指的是一个无向图中,度数最小的那些边的度数。
在图论算法中,秩边通常用于解决一些网络最大流和网络最小割问题。
它的基本原理是,在图中寻找一个最短的割集,将该割集中的节点分为两个独立集合,然后计算该割集的最大流量。
在最小割问题中,秩边用于选择合适的边集来形成最短割。
对于秩边的求解,通常可以使用一些现成的算法来实现。
其中,最简单的方法之一是通过遍历所有的节点和边,计算每个边的度数,然后选取其中度数最小的边即为秩边。
这一方法虽然效率较低,但实现较为简单,适用于一些节点数量较少的情况。
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嗅探器(4)
题目要求的点一定是图中的割点,但是图中 的割点不一定题目要求的点。如上图中的蓝 色点,它虽然是图中的割点,但是割掉它之 后却不能使a和b不连通 由于a点肯定不是我们所求的点,所以可以以 a为根开始DFS遍历整张图。 对于生成的DFS树,如果点v是割点,如果以 他为根的子树中存在点b,那么该点是问题所 求的点。
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 17
DFS算法
父子边用黑色标记,返祖边用红色标记 如下图,除掉返祖边之后,我们可以把它看 作一棵DFS树
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2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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割点
G是连通图,v∈V(G),G – v 不再连通,则称 v是G的割顶。
2011-1-28
结点个数N≤100000 边数M≤1000000
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
32
关键网线(2)
朴素算法: 枚举每条边,删除它,然后判断是否有独立 出来的连通区域内没有A属性或者没有B属性。 复杂度O(M2) 当然,这个复杂度太大了!
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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关键网线(3)
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 15
块及其相关知识
DFS算法 割点 (一般对于无向图而言) 割边 (一般对于无向图而言) 块(一般对于无向图而言) 强连通子图(一般对于有向图而言)
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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DFS算法
1973年,Hopcroft和Tarjan设计了一个有效的DFS算法 PROCEDURE DFS(v); begin inc(sign); dfn[v] := sign; //给v按照访问顺序的先后标号为sign for 寻找一个v的相邻节点u if 边uv没有被标记过 then begin 标记边uv; 给边定向v→u; 如果u被标记过,记uv为父子边,否则记uv为返祖边 if u未被标记 then DFS(u); end; end;
a
b
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浙江省2006年集训讲义
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嗅探器(2)
数据范围约定
结点个数N≤100 边数M≤N*(N-1)/2
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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嗅探器(3)
朴素算法: 枚举每个点,删除它,然后判断a和b是否连 通,时间复杂度O(NM) 如果数据范围扩大,该算法就失败了!
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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改进算法
在floyd的同时,顺便算出最小环
g[i][j]=i,j之间的边长 dist:=g; for k:=1 to n do begin for i:=1 to k-1 do for j:=i+1 to k-1 do answer:=min(answer,dist[i][j]+g[i][k]+g[k][j]); for i:=1 to n do for j:=1 to n do dist[i][j]:=min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j]); 算法证明? end;
根据kruskal算法可以知道,最小生成树上的 连接两点之间的唯一路径一定是最大边最小 的 那么,只要维护一棵图的最小生成树,那么 就可以在O(N)的时间内回答每一个min(u,v) 的询问 不断的删边然后维护最小生成树?
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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水管局长(4)
通过删边的形式我们似乎很难维护一张图的 最小生成树 根据刚才提到的MST的另类做法,我们反向 处理它的每个操作,也就是先删除所有要删 的边,然后再逆向添边并回答min(u,v) 于是该问题就可以用另类MST算法解决了
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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一个错误的算法
预处理出任意两点之间的最短路径,记作 min(u,v) 枚举三个点w,u,v,最小环则是min(u,w) + min(w,v) + e(u,v)的最小值 如果考虑min(u,w)包含边u-v的情况? 讨论:是否有解决的方法?
2011-1-28
三个定理
定理1:DFS中,e=ab是返祖边,那么要么a 是b的祖先,要么a是b的后代子孙。
证明?
定理2:DFS中,e=uv是父子边,且dfn[u]>1, lowlink[v]≥dfn[u],则u是割点。
证明?
定理3:DFS的根r是割点的充要条件是:至 少有2条以r为尾(从r出发)的父子边
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 25
割点与割边
猜想:两个割点之间的边是否是割边?割边的 两个端点是否是割点? 都错!
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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嗅探器(1)
在无向图中寻找出所有的满足下面条件的点: 割掉这个点之后,能够使得一开始给定的两 个点a和b不连通,割掉的点不能是a或者b。 (ZJOI2004)
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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程序代码
PROCEDURE DFS(v); begin inc(sign); dfn[v] := sign; //给v按照访问顺序的先后标号为sign lowlink[v] := sign; //给lowlink[v]赋初始值 for 寻找一个v的相邻节点u if 边uv没有被标记过 then begin 标记边uv; 给边定向v→u; if u未被标记过 then begin DFS(u); //uv是父子边,递归访问 lowlink[v] := min(lowlink[v],lowlink[u]); if lowlink[u] > dfn[v] then vu是割边 是割边 end else lowlink[v] := min(lowlink[v],dfn[u]); //uv是返祖边 end; end;
你的任务是对于每个询问,输出min(u,v)的值。 (WC2006)
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 5
水管局长(2)
数据范围约定
结点个数N≤1000 图中的边数M≤100000 询问次数Q≤100000 删边次数D≤5000
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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水管局长(3)
证明?
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程序代码
PROCEDURE DFS(v); begin inc(sign); dfn[v] := sign; //给v按照访问顺序的先后标号为sign lowlink[v] := sign; //给lowlink[v]赋初始值 for 寻找一个v的相邻节点u if 边uv没有被标记过 then begin 标记边uv; 给边定向v→u; if u未被标记过 then begin DFS(u); //uv是父子边,递归访问 lowlink[v] := min(lowlink[v],lowlink[u]); if lowlink[u] >= dfn[v] then v是割点 是割点 end else lowlink[v] := min(lowlink[v],dfn[u]); //uv是返祖边 end; end;
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最小环问题
虽然涉及到要求最小环的题目并不多 (Ural1004 Sightseeing trip),但是下面介绍 的一些求最小环的算法也会对你有一定的启 示意义
有向带权图的最小环问题(直接用floyd算法可解) 无向带权图的最小环问题
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
12
朴素算法
令e(u,v)表示u和v之间的连边,再令min(u,v) 表示,删除u和v之间的连边之后,u和v之间 的最短路 最小环则是min(u,v) + e(u,v) 时间复杂度是EV2
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 34
关键网线(4)
下图中,蓝色的边表示题目要求的边,黄色 的边表示虽然是图中的割边,但不是题目要 求的边。 AB Nhomakorabea A A B
2011-1-28
A A A A
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A
浙江省2006年集训讲义
块
没有割点的图叫2-连通图,亦称做块,G中成 块的极大子图叫做G的块。把每个块收缩成 一个点,就得到一棵树,它的边就是桥。
B
2011-1-28 浙江省2006年集训讲义 10
A
小H的聚会(1)
给定每个节点的度限制,求在满足所有度限 制的条件下的最大生成树。(NOI2005) 这是一道提交答案式的题目,对于后面的几 个较大的数据,用另类MST算法对你的解进 行调整也能取得不错的效果!
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
浙江省2006年集训讲义
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求割点的算法
我们通过DFS把无向图定向成有向图,定义 每个顶的一个lowlink参数,lowlink[v]表示沿v 出发的有向轨能够到达的点u中,dfn[u]的值 的最小值。(经过返祖边后则停止)
1.1 2.1 3.2 4.2 5.2
6.1
2011-1-28
7.7
20
浙江省2006年集训讲义
2011-1-28
浙江省2006年集训讲义
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水管局长(5)
这里涉及到一些图与树的存储操作,如何在 O(N)的时间内找到环上最大边,并维护一棵 最小生成树呢? 如果采取邻接表的存储方式来记录一棵最小 生成树,从添加的边的某个点开始遍历整棵 树,寻找出环上的最大边,虽然理论复杂度 是O(N)的,但是有很多的冗余
正如嗅探器一样,题目要求的边一定是原图 中的割边,但是原图中的割边却不一定是题 目中要求的边。 设A种属性总共有SUMA个,B中属性总共有 SUMB个。和嗅探器类似的,如果边e=u→v 是割边,且以v为根的子树中,A种属性的数 目为0或者为SUMA,或者B种属性的数目为0 或者为SUMB,那么e就是题目要求的边。