图论+第3章+图的连通性

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图连通性算法及应用

图连通性算法及应用

图连通性算法及应用图是计算机科学领域中常见的数据结构,用于表示对象之间的关系。

在图论中,图的连通性是一个重要的概念,指的是在图中任意两个顶点之间是否存在路径。

图连通性算法是为了判断图中的连通性而设计的算法,并且在实际应用中有着广泛的应用。

一、连通性的定义与分类在图论中,连通性有两种常见的定义方式:强连通性和弱连通性。

强连通性是指在有向图中,任意两个顶点之间存在互相可达的路径;弱连通性是指在有向图中,将其所有有向边的方向忽略后,剩下的无向图是连通的。

本文将重点介绍无向图的连通性算法及其应用。

二、连通性算法的原理1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是最常用的连通性算法之一。

它从图中的一个顶点开始,沿着一条未访问过的边深入图中的下一个顶点,直到无法深入为止,然后回溯至上一个顶点,继续深入其他未访问过的顶点。

通过深度优先搜索算法,我们可以得到一个图的连通分量,从而判断图是否连通。

2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索同样是常用的连通性算法之一。

它从图中的一个顶点开始,沿着一条未访问过的边遍历与该顶点直接相邻的所有顶点,然后再以这些相邻顶点为起点,继续遍历它们的相邻顶点,直到遍历完所有连通的顶点。

通过广度优先搜索算法,我们可以得到一个图的层次遍历树,从而判断图是否连通。

三、连通性算法的应用1. 社交网络分析在社交网络分析中,连通性算法可以用来判断一个社交网络中是否存在分割成多个互不相连的社群。

通过判断社交网络的连通性,我们可以发现隐藏在社交网络背后的关系网络,从而更好地理解和分析社会关系。

2. 网络路由优化在计算机网络中,连通性算法可以用来判断网络节点之间的连通性。

通过分析网络的拓扑结构,我们可以选择合适的路由算法,从而实现快速且可靠的数据传输。

3. 图像分割在计算机视觉和图像处理中,连通性算法可以用来判断图像中的连通区域。

通过判断图像的连通性,我们可以对图像进行分割和提取,从而实现目标检测和图像识别等应用。

图论课件第三章图的连通性

图论课件第三章图的连通性
概率性参数主要考虑网络中处理器与信关以随机的、彼此独立的按某种确定性概率损坏的情况下,网络的可靠性度量,常称为网络拓扑的“可靠性度量”。
(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!

3图的连通性

3图的连通性

• 设G=<V,E>为无向图,对于任意的 v∈V, 为无向图, 为无向图 对于任意的u, ∈ , 是连通的, 若u和v是连通的,则称 v之间长度最短的通 和 是连通的 则称u, 之间长度最短的通 路为u, 之间的短程线 短程线的长度为u, 之间的短程线, 路为 v之间的短程线,短程线的长度为 v 距离, 之间的距离 记为d(u, v)。规定当 和v不连 。规定当u和 不连 之间的距离,记为 通时, 通时,d(u, v) = ∞ 。 • 在无向图 中,任何两点之间的距离最大值 在无向图G中 称为G的直径,记为d(G)。 称为 的直径,记为 。 在下图中, 【例】在下图中,d(2, 6)=2,d(2, 7)=3,而d(G) , , = 4正是图中的最大距离 正是图中的最大距离d(1, 7)。 正是图中的最大距离 。
存在一条通路, 到vj (vi≠vj)存在一条通路,则从 i到vj存在一条长 存在一条通路 则从v 度不大于n 的通路 的通路。 度不大于 −1的通路。 设在一个具有n个顶点的图中存在一条长度 证明 设在一个具有 个顶点的图中存在一条长度 的通路v 其中v 为m的通路 0v1…vm,其中 0=vi,vm=vj。 的通路 若m ≤n − 1,则存在所求的通路; ,则存在所求的通路; 若m >n − 1,则通路上的顶点数 +1 >n,因 ,则通路上的顶点数m , 为图中只有n 个顶点,所以必然有m 为图中只有 个顶点,所以必然有 +1 − n个顶点 个顶点 在通路中重复出现,即存在回路。 在通路中重复出现,即存在回路。在通路中去掉 的通路, 回路所得到的仍然是从v 回路所得到的仍然是从 i到v j的通路,且长度至少 比原通路少1。重复以上过程, 比原通路少 。重复以上过程,将通路中的所有回 路去掉,必然可得到一条长度不多于n 的通路。 路去掉,必然可得到一条长度不多于 − 1的通路。 的通路

图-连通的概念

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K (G)叫做G的连通度;规定K (Kv)=-U; K不连通图)=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 〃|v|E则称|E '为G的边连通度,记成K' (G归’|=时,E'中的边叫做桥。

规定K不连通图)=0,K' (Kv)= u1。

定义K (G)>=k时,G叫做k连通图;K' (G)>=k,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 K (G)=< K' 2)=可以复习一下第一章的1.2:S =min{d(v)})证:设d(v)=,则删除与v边关联的S条边后,G变不连通图,所以这S 条边形成一个边剖分集,故最小边剖分集边数不超过即K' (G)=<T证K =<K'分情形讨论之。

若G中无桥,则有K' >条边,移去它们之后,G变成不连通图。

于是删除这K条中的K'条后,G变成有桥的图。

设此桥为e=uv,我们对于上述K'条删去的每条边上,选取一个端点,删除这些(不超过K'个)端点,若G变得不边能,则K =<K-1;若仍连通,则再删去u或v,即可使G变得不连通,于是K =<K'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。

F面就是Whitmey定理定理2(Whitney,1932) u >的图是2连通图的充要条件是任二顶共圈(在一个圈上)。

图的连通性精品PPT课件

图的连通性精品PPT课件
ar Cows
给定一个有向图,求有多少个顶点是由任何顶 点出发都可达的。
顶点数<= 10,000,边数 <= 50,000
有用的定理:
有向无环图中唯一出度为0的点,一定可 以由任何点出发均可达(由于无环,所 以从任何点出发往前走,必然终止于 一个出度为0的点)
ACM2186: 解题思路
有向图的强连通分支
定义
在有向图G中,如果任意两个不同的顶点 相互可达,则称该有向图是强连通的。 有向图G的极大强连通子图称为G的强连 通分支。
转置图的定义:将有向图G中的每一条 边反向形成的图称为G的转置GT。(注 意到原图和GT的强连通分支是一样的)
Korasaju算法
procedure Strongly_Connected_Components(G);
学习并没有结束,希望继续努力
Thanks for listening, this course is expected to bring you value and help 为方便学习与使用课件内容,课件可以在下载后自由编辑
ACM1236: 解题思路
1. 求出所有强连通分量
2. 每个强连通分量缩成一点,则形成一个有 向无环图DAG。
3. DAG上面有多少个入度为0的顶点,问题1的 答案就是多少
ACM1236: 解题思路
在DAG上要加几条边,才能使得DAG变成强连通 的,问题2的答案就是多少
加边的方法:
要为每个入度为0的点添加入边,为每个出度 为0的点添加出边
end; 证明参考:
(a)为有向图G, 其中的阴影部分 是G的强连通分 支,对每个顶点 都标出了其发现 时刻与完成时刻 ,黑色边为深度 优先搜索的树 枝;

图论中的连通性与最短路径问题的解法

图论中的连通性与最短路径问题的解法

最短路径问题的变种问题
无向图中最小生成树问题
定义:在无向图中,最小生成树问题是指寻找一棵包含所有顶点的树,使得这棵树的边的权值和最小。 算法:常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。Kruskal算法基于并查集,通过不断添加边来形 成最小生成树;Prim算法基于优先队列,每次选择权值最小的边,直到所有顶点都被包含在树中。 应用:最小生成树问题在计算机网络中有着广泛的应用,如路由协议、网络设计、通信网络等。
交通规划:在道路 网络中,连通性分 析可以帮助优化路 径选择和交通流分 配。
计算机网络:在网 络拓扑结构中,连 通性分析可以用于 路由优化和容错设 计。
最短路径问题的解法
Dijkstra算法
定义:Dijkstra算法 是一种用于求解最短 路径问题的贪心算法
原理:通过不断选择 当前距离最短的边, 逐步扩展最短路径的 搜索范围,直到找到 最短路径
汇报人:XX
适用场景:适用 于稀疏图或稠密 图,但更适用于 稠密图。
Johnson算法
定义:Johnson 算法是一种用于求 解加权图中所有顶 点对间最短路径的 算法
适用场景:适用 于稀疏图,即边 的数量相对较少 的情况
算法思想:通过 预处理阶段和主 算法阶段实现最 短路径的求解
时间复杂度: O(V+E^2),其 中V是顶点数,E 是边数
时间复杂度:O(VE),其中V是顶点数,E是边数
Floyd-Warshall算法
简介:FloydWarshall算法是 一种用于求解所 有顶点对之间最 短路径的动态规 划算法。
算法思想:通过 构建一个距离矩 阵,逐步更新最 短路径,最终得 到所有顶点对之 间的最短路径。
时间复杂度: O(V^3),其中V 是顶点数。

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合构成的。

顶点之间的连接称为边,边可以有方向也可以没有方向。

若图的边没有方向,则称图为无向图;若图的边有方向,则称图为有向图。

图的表示方式:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适合存储稠密图,邻接表适合存储稀疏图。

2. 图的连通性连通图:如果图中任意两点之间都存在路径,则称该图是连通图。

强连通图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相同的路径,称为强连通图。

弱连通图:有向图中,去掉每条边的方向之后,所得到的无向图是连通图,称为弱连通图。

3. 图的遍历深度优先搜索(DFS):从起始顶点出发,沿着一条路往前走,走到不能走为止,然后退回到上一个分支点,再走下一条路,直到走遍图中所有的顶点。

广度优先搜索(BFS):从起始顶点出发,先访问它的所有邻居顶点,再按这些邻居顶点的顺序依次访问它们的邻居顶点,依次类推。

4. 最短路径狄克斯特拉算法:用于计算图中一个顶点到其他所有顶点的最短路径。

弗洛伊德算法:用于计算图中所有顶点之间的最短路径。

5. 最小生成树普里姆算法:用于计算无向图的最小生成树。

克鲁斯卡尔算法:用于计算无向图的最小生成树。

6. 拓扑排序拓扑排序用于有向无环图中对顶点进行排序,使得对每一条有向边(u,v),满足排序后的顶点u在顶点v之前。

以上就是图论中一些常考的知识点,希望对大家的学习有所帮助。

当然,图论还有很多其他的知识点,比如欧拉图、哈密顿图、网络流等,这些内容都值得我们深入学习和探讨。

图论在实际应用中有着广泛的应用,掌握好图论知识对于提升计算机科学和工程学的技能水平有着重要的意义。

离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题

离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题

离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题图论是离散数学中的一个重要分支,研究对象是图。

图是由一组顶点和连接这些顶点的边组成的数学结构。

在图论中,连通性和欧拉路径问题是两个基本概念,对于理解和解决图相关的问题具有重要意义。

一、连通性在图论中,连通性是指图中任意两个顶点之间存在一条路径。

如果一个图中任意两个顶点都是连通的,则称该图是连通图;如果一个图不是连通图,那么它可以被分解为多个连通的子图,这些子图称为连通分量。

连通性在实际应用中具有广泛的应用。

例如,在社交网络中,连通性可以用来判断两个人之间是否存在关系链;在计算机网络中,连通性可以用来判断网络中的主机之间是否可以进行通信。

二、欧拉路径问题欧拉路径问题是图论中的一个经典问题,它要求找出一条路径,经过图中每条边一次且仅一次。

如果存在这样的路径,则称图具有欧拉路径。

欧拉路径问题有两种情况:1. 欧拉回路:如果存在一条路径,从起点出发,经过图中每条边恰好一次后回到起点,则称该图具有欧拉回路。

2. 半欧拉路径:如果存在一条路径,从起点出发,经过图中每条边恰好一次后到达终点,但不回到起点,则称该图具有半欧拉路径。

欧拉路径问题的解决方法有欧拉定理和深度优先搜索算法。

欧拉定理指出,一个连通图具有欧拉回路的充分必要条件是每个顶点的度数都是偶数;一个连通图具有半欧拉路径的充分必要条件是除了起点和终点外,其它顶点的度数都是偶数。

深度优先搜索算法(DFS)是一种用来遍历图或树的算法,它可以用来解决欧拉路径问题。

DFS从起点开始遍历图,当遍历到某个顶点时,选择一个未访问过的邻接顶点进行继续遍历,直到无法继续遍历为止。

通过DFS算法,可以找到图中的欧拉路径。

三、总结离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题是图论中的两个基本概念。

连通性用来描述图中顶点之间的连接情况,欧拉路径问题则是要找出一条路径,经过图中每条边一次且仅一次。

这两个概念在实际应用中具有广泛的应用,对于理解和解决图相关的问题具有重要意义。

图论课件第三章图的连通性

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。

离散数学--6.2-3图的连通性

离散数学--6.2-3图的连通性

v1到v4长为3的通路有 3 条, v4到v1长为3的通路有 0条 v1到自身长为1,2,3,4的回路各有 1 条
长为4的通路共有16 条, 其中有 3 条回路
长度小于等于4的回路共有 8 条
可达矩阵 1111 0111
P= 0 0 1 1 0011
非强连通,单连通 28
6
无向图的连通性与连通分支
设无向图G=<V,E>, u,vV u与v连通: 若u与v之间有通路. 规定u与自身总是连通的. 连通图: 任意两点都连通的图. 平凡图是连通图 连通关系 R={<u,v>| u,v V且u与v连通}. R是等价关系 连通分支: V关于R的等价类的导出子图 设V/R={V1,V2,…,Vk}, G的连通分支为G[V1],G[V2],…,G[Vk] 连通分支数p(G)=k G是连通图 p(G)=1
v1 v2
v4
1100
0010
A= 1 0 0 0
v3
1020
22
有向图中的通路数与回路数
定理6.6 设A为n阶有向图D的邻接矩阵, 则Al(l1)中元素ai(jl)
等于D中vi到vj长度为
l
的通路(含回路)数,
a(l ii
等) 于vi到自身长
nn
度为l 的回路数,
a( l ) ij
等于D中长度为
a(1) ij
)mn为D的邻接矩阵,
记作A(D), 简记作A.
性质: (1)
a n (1)
j1 ij
d (vi ),
i 1,2,...,n
(2)
a n (1)
i1 ij
d(vj ),
j 1,2,...,n
(3)

图的连通性_离散数学─图论初步

图的连通性_离散数学─图论初步
• 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
通路(举例)
a
b
c
d
e
f
• 简单通路:a, d, c, f, e。 长度为4。 • 通路:a, b, e, d, a, b。 长度为5。 • 回路:b, c, f, e, b。长度为4。 • 不是通路:d, e, c, b。
路)
• u,v VD,均存在 (u,v)-有向通路和(v,u)-有向通路,则D
称为强连通有u向图。 (见下左u 图)
u
v
v
v
强连通的充分必要条件
• 有向图D是强连通的当且仅当D中的所有顶点在同
一个有向回路上。
– 证明: 显然 设VD={v1,v2,…,vn},令 i是vi到vi+1的有向通路 (i=1,…,n-1),令 n是vn到v1的有向通路,则 1,
假设这样的公共点中距离v最近的
是x(不妨假设它在P上),则Q+wv 边以及P上的ux-段+P’上的xv-段是u
u,v之间两条中间点不相交的通路。
P
x
v
w Q
连通性的一般性质
• Menger定理(Whitney定理的推广)
– 图G是k-连通图 当且仅当 G中任意两点被至少k条除端
点外顶点不相交的路径所连接。
则称v是割
割点
(注意:只需考虑割点所在的连通分支,以下讨论不妨只 考虑连通图)
关于割点的三个等价命题
• 对于连通图,以下三个命题等价:
(1) v是割点。 (2) 存在V-{v}的划分{V1, V2}, 使 u∈V1, w∈V2, uw-通路均包含v。 (3) 存在顶点u,w(u≠v, w≠v),使得任意的uw-通路均包含v。 – 证明: (1) (2): ∵v是割点,G-v至少存在两个连通分支,设其中一个的

图论及其应用第3章

图论及其应用第3章
(G)
则G 是 k 连通的。
nk 2 2
证明 任意删去G中k-1个点,记所得之图为H,则 δ(H)≥δ(G)-(k-1) ≥ 因δ(H)是整数, 故
(H )
n k n k 1 2 2
nk 2 2- k+1
=
nk 2
情况2 情况1的反面。 设S是H的一个κ(H) 顶点割,于是|S|≤k-1。若G-S不连 通,则κ(G)≤κ(H)≤k-1。若G-S连通,因H-S不连通,故e 是G-S的割边。此时若G-S恰含两个点,则 |V(G)| = |S| +2,于是
λ(G) = k ,κ(H)≤k-1,|S|≤k-1
κ(G)≤|V(G)|-1= | S | +1≤k 若G-S至少含3个点,则G-S有1顶点割 {v},于是S∪{v} 是 G的顶点割,从而 κ(G)≤| S∪{v}|≤k 所以总有 κ(G)≤k=λ(G) 例 满足 κ(G) < λ(G) < δ(G) 的图: 该图
定理3 设v是无环连通图G的一个顶点,则v是G的割点当且 仅当V(G-v)可划分为两个非空顶点子集V1与V2,使x∈V1, y∈V2,点v都在每一条 (x, y) 路上。
证明 必要性 因v是G的割点,故G-v至少含两个连通分支, 设V1是其中一个连通分支的顶点集,V2为其余分支的顶点 集。对x∈V1,y∈V2,因在G-v中x与y不连通,而在G中x与 y连通(因 G连通)所以v在每一条 (x, y) 路上。
G2 :删去任意一条边后仍连通,
但删去点u后便不连通;
G3
G4
G3和G4删去任意一条边或任意一个点后仍连通,但从直观上 看G4的连通程度比G3高。那么如何来衡量一个图的连通程度 呢?

图论_连通_连通分量

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。

离散数学图论作业3-图的连通性

离散数学图论作业3-图的连通性

离散数学图论作业3-图的连通性离散数学图论作业3-图的连通性Problem1判断下列各图是否是强连通的,如果不是,再判断是否是弱连通的。

(1)(2)(3)Problem2证明:简单图G是二部图(bipartite graph),当且仅当G没有包含奇数条边的回路。

Problem3a)证明或反驳:存在函数f:N→N使得对于所有k∈N,最小度至少为f(k)的图一定是k-连通的。

b)证明或反驳:存在函数f:N→N使得对于所有k∈N,边连通度至少为f(k)的图一定是k-连通的。

Problem4。

(λ(G)表示G的边连通度)证明:κ(G)=1的r-正则图G,若r>1,总满足λ(G)≤r2Problem5证明:G是2-边连通图当且仅当G中任意两个顶点之间至少有两条不含公共边的通路。

(提示:证明过程中可使用Whitney定理,但需注意和本题的差异)Problem6证明:若G是k?边连通图,从G中任意删除k条边,最多得到2个连通分支。

Problem7对于任意的简单连通图G,1.证明V(G)=E(G)时,G中有且仅有1个简单回路。

(可直接使用V(G)=E(G)?1时图G中无简单回路的结论)2.该结论能否推广为E(G)≥V(G)时G中有且仅有E(G)?V(G)+1个简单回路?*题中简单回路不存在重复的边,可能存在大于1个重复顶点(见P573定义1)Problem8证明:若简单图G是不连通的,则G的补图是连通图。

Problem9证明:任意简单连通图G包含一条长度至少为min{2δ(G),|V(G)|?1}的顶点和边均不重复的通路。

(提示:证明过程中可以考虑图G中最长的[顶点和边均不重复的]通路)。

(软件补课)图论

(软件补课)图论

4.2 偶图(双图、双色图、二部图) 定义2 设G=(V,E)是一个图, 若G的顶点集V有一个二 划分{V1,V2},使得G的任一条边的两个端点一个在V1 中,另一个在V2中,则这个图称为偶图。偶图有时记 为({V1,V2},E)。 4.3 偶图的特征性质 定理2 图G为偶图的充分必要条件是它的所有圈都是 偶数长。 4.4 图兰(Turan)定理 定理3 具有P个顶点的而没有三角形的图中最多有 [p2/4]条边。 例2 设G=(V,E)是一个(p,q)图,则 (1)若G是一个偶图,证明q≤p2/4; (2)若G是一个K-正则偶图,证明:p≥2K。
1.3 顶点连通度、边连通度、最小度之间关系 定理1 对任一图G,有k(G)≤λ(G)≤δ(G)。 对任意一个图有: 0≤k(G)≤λ(G)≤δ(G), 并且k(G),λ(G),δ(G)都是非负整数; 反过来,若对任意整数a,b,c,0≤a≤b≤c, 是否存在一个图G,使得 k(G)=a,λ(G)=b,δ(G)=c呢? 定理2 对任何整数a,b,c,0≤a≤b≤c,存在 一个图G,使得x(G)=a,λ(G)=b,δ(G)=c。
例7 设G是有个p顶点,q条边的无向图,各顶点的度 数均为3。则 (1)若q=3p-6,证明:G在同构意义下唯一,并求p,q。 (2)若p=6,证明:G在同构的意义下不唯一。 例8 已知p阶(简单)无向图中有q条边,各顶点的度数 均为3,又2p=q+3,试画出满足条件的所有不同 构的G。
例10 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。 例11证明:在一个连通图中,两条最长的路有一个公 共的顶点。 例12 至少要删除多少条边,才能使Kp(p>2)不连通且 其中有一个连通分支恰有k(0<k<p)个顶点?简述理由。

图论-图的连通性

图论-图的连通性

图论算法三、图的连通性算法求图的连通性之零:遍历欧拉路求图的连通性之一:判断两点是否连通1.Floyed算法时间复杂度:O(N3 )算法实现:不再赘述。

2.遍历算法时间复杂度:O(N2 )算法实现:从任意一个顶点出发,进行一次遍历,就可以求出此顶点和其它各个顶点的连通状况。

所以只要把每个顶点作为出发点都进行一次遍历,就能知道任意两个顶点之间是否有路存在。

可以使用DFS实现。

3.并查集算法时间复杂度:O(N*小常数)算法实现:只适用于无向图,即判断两点是否有相同的父亲。

例题:寻找满足条件的连通分支。

求图的连通性之二:求无向图的连通分量个数。

只要使用并查集即可,如果两个点的祖先相同,显然属于同一连通分量。

一遍循环,统计一共有多少个祖先即可。

求图的连通性之三:求有向图的强连通分量个数与收缩强连通分量。

主要采用Kosaraju算法,复杂度O(N)。

一个有向图的强连通分量,能够收缩为一个点,统计最后点的个数,即是强连通分量的个数。

(a)(b)Kosaraju 算法的思想讲解:1) 对原图进行深搜(DFS ),得到一个深搜出栈的顺序。

假设出栈顺序 3→5→2→4→1 2)将原图每条边进行反向。

3) 逆序,对反图进行搜索。

出栈顺序 3→5→2→4→1 逆序 1→4→2→5→3并且在每轮搜索中对搜到的点进行染色。

color:=0;for i:= p downto 1 do {得到的出栈顺序的逆序就是拓扑顺序}if col [a [i ]]=0 then {没染色过的点,就是没被搜索到的点} begin inc (color );DFS2(a [i ]); {按照1中生成顺序再进行DFS 染色染成同色的是一个强连通块} end ;显然,每条边都进行反向后,在反图中按出栈的逆序也能搜到的连通块一定是强连通块。

因为如果是强连通子图,那么反向没有任何影响,依然是强连通子图。

但如果是单向的边连通,反向后再按原序就无法访问了(因此反向处理是对非强连通块的过滤)。

图的连通性检测方法

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。

图的连通性_离散数学─图论初步

图的连通性_离散数学─图论初步
( κ(G)=k: k-连通图,且存在k个顶点,删除它们就不连
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
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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

含4个块的图
2-连通图
设P和Q是图G的两条(u,v)道路。如果除了端
点u,v外,P和Q没有其他公共顶点,则称P 和Q是内部不相交的。
2-连通图
定理3.2.2: 设G是p>3的图,G是2-连通的充
要条件是G的任意两个顶点至少由两条内部 不相交的道路所连通。
证明:“⇐”(充分性)
对∀w ∈ V (G ) ,任取 u, v ∈ V (G − w) 。由条件,u,v至 少由两条内部不相交的道路所连通。所以u,v在 一个圈C中。 1)w不在圈C中,则在G-v中u,v仍在圈中,连通 2)w在圈C中,则在G-v中u,v在路C-w中,连通 综上,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,由w的任意性 知, G无割点,即G是2-连通图。
割点
w(G − v) > w(G ), 则 定义:设 v ∈ V (G ) ,如果
称 v为 G 的一个割点(cut-vertex) 。
即去掉一个顶点(及其相关联边)后,分支数增加
v1,v2是割点
w(G ) 表示图G的分支个数
割边定理
定理3.1.1 边 e是 G 的割边当且仅当 e 不在G 的
G的顶点的最小度。 证明:先证 κ (G ) ≤ λ (G ) 若G不连通,则 κ (G ) = λ (G ) = 0 若G是完全图,则 κ (G ) = λ (G ) = v − 1
设G连通但不是完全图,则G有边割集含有λ 条边, 其中 1 ≤ λ < v − 1 。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 λ 个)后,G便成为不连通图,故这些端点构成一个 点割集V ′ ,则| V ′ |≤ λ ,因此
割点定理(3)
定理3.1.4 树G中所有度大于1的顶点都是割
点。
d (v) = 0,v显然不是割点; (2)若 d (v ) = 1,则G-v的边数比顶点数少1,且无
证明:(1)若
圈,所以G-v仍是一棵树,因而G-v是连通的,故 v不是割点; (3)若 d (v ) > 1,则存在与v邻接的不同顶点u和w。 道路uvw是G唯一一条(u,w)道路,于是去掉v后, G-v没有(u,w)道路,因为G-v是分离图,故v是割 点。
第三章:图的连通性
割边和割点 点割集和边割集 边连通和点连通 连通度
点割集
定义:对于图G,若V (G ) 的子集V ′ 使得
w(G − V ′) > w(G ),则称 V ′ 为图G的顶点割集。
含有k个顶点的点割集称为k-点割集 割点是1-点割集。 完全图没有点割集。
κ (G ) ≤| V ′ |≤ λ (G )
连通度定理
λ (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 λ (G ) ≤ δ (G )
证明(续):再证
证毕。
块的概念
图中一个最大不可分子图称为一个块(block)。 即指是无割点的连通图。
的两个顶点 u 和 w ,使所有的(u, w)道路都通 v 才是割点。 过v 时,
即顶点 v 是连通图G的割点当且仅当 G − v不连通 证明:(1) 设v是G的割点,则G-v是至少有两个分
支的分离图。令U表示其中一个分支的顶点构成 的集合,W表示其余顶点构成的集合,从而(U,W) 构成V(G)-{v}的一个划分。则存在两个顶点u ∈ U 和w ∈ W各在G-v的不同分支中。因此G中每条道 路(u,w)都含有v。
割点定理(1)
证明(续):(2)若v在G的每条联结u和w的道路上,
则在G-v中不能有一条联结u和w的道路,从而G-v 是不连通的,即v是G的割点。
割点定理(2)
定理3.1.3 一个连通图G至少有两个顶点不
是割点。
证明:令u和v是在G中两个最大距离的顶点。又
假设v是割点,则有一个顶点w,它与u在G-v的 不同分支中。从而v在每一条联结u和w的道路上, 所以 d (u , w) ≥ d (u , v 。这与 u和v是最大距离的顶 ) 点相矛盾,故顶点v不是割点。同理,顶点u也 不是割点。
任何圈中
证明:(1)设e是G的一条割边。则存在顶点u和v,
它们在G中连通,但是在G-e中不连通,因此, 在G中存在某条(u,v)道路P,且P通过边e。设 e=(x,y),且P上从x到y。在G-e中,P有一节使得u 与x相连,有一节使得y与v相连。
割边定理
证明(续): 若e在某圈C中,则G-e中x,y将由道路C-
第三章:图的连通性
杨帆 江苏科技大学数理学院
第三章:图的连通性
割边和割点 边连通和点连通 连通度
割边
定义:设e ∈ E (G ),如果 w(G − e) > w(G ) ,则
称 e 为 G的一条割边(cut-edge) 。
即去掉一边后,分支数增加
e1, e2是割边
w(G ) 表示图G的分支个数
边连通度
若G是平凡图或非连通图,则 λ (G ) = 0 。 若G是含有割边的连通图,则 λ (G ) = 1 。 若λ (G ) ≥ k ,则称G是k-边连通的。 所有非平凡连通图都是1-边连通的。
连通度定理
定理3.2.1 κ (G ) ≤ λ (G ) ≤ δ (G ),其中δ (G )是图
图的块
至少有三个顶有反例,例如K2是个块,
但不是2-连通的。
2-连通图的性质
定理3.2.3:若图G是2-连通的,则G的任意
两个顶点都位于同一个圈上。
证明:由定理3.2.2知,若G是2-连通的,那么G
中任意两个顶点至少有两条内部不相交的道路。 由当且仅当两个顶点由两条内部不相交的道路 连通的,这两个顶点才在同一个圈上,于是若G 是2-连通的,则G的任意两个顶点都在同一个圈 上。
边割集
定义:对于图G,若E (G )的子集E ′使得
w(G − E ′) > w(G ),则称E ′为图G的边割集。
含有k条边的边割集称为k-边割集 一条割边构成一个1-边割集 对于非平凡图G,若 E ′是一个边割集,则 ′ G \ E不 连通。
(点)连通度
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 ( K v ) = v − 1 。 空图的连通度定义为0。
2-连通图
⇒ 证续:“ ”因为G是2-连通图,所以G不含割点。
对 ∀u, v ∈V (G ),欲证明u,v在同一圈上。对 d (u, v) 作归纳法。 d (u, v) = 1,因为λ ≥ κ ≥ 2,故边uv不是割边,G-uv 连通。因此G-uv中存在一条 (u , v)路P,这表明u, v在圈P+uv上。 假定d (u, v) < k 时,结论成立。下证对于d (u , v) = k 时结论也成立。 设P0 = u wv是长为k的一条 (u, v) 路,则d (u, w) = k − 1 。由归纳法,u,w在一个圈上, 故 u,w间有两条内部不交的路P,Q。因G是2-连 通图,G-w连通,在G-w中存在一条(u, v) 路P’。 令x是P’上最后一个与 P Q 相交的公共点。不防 设x ∈ P ,则P上 (u, x) 段+P’上( x, v) 段与Q+wv构成了 一个圈。
作业
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