离散数学图论第一讲

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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123页PPT

离散数学_图论123页PPT

16、业余生活要有意义,不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰,也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人,而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着,就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书,莫被书掌握;要为生而读,莫为读而生。——布尔沃
END
Hale Waihona Puke 离散数学_图论1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体,养 成儿童 自觉的 纪律性 ,这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴

离散数学——图论PPT课件

离散数学——图论PPT课件
第19页/共93页
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
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。
第27页/共93页
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
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
第18页/共93页
定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。

《离散数学图论》课件

《离散数学图论》课件
最短路径问题
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 (上)

《离散数学》图论 (上)
12
无向图与有向图
v2
e1
e2
e3
v3
e4
v1
e5 (e1)={( v42, v24 )}
v4
(e2)={( v32, v23 )} (e3)={( v3, v4 )}
(e4)=({ v43, v34 )}
(e5)=({ v4,}v4 )
13
无向图与有向图
A B C
D E F
14
无向图与有向图
第八章 图论
第八章 图论
§8.1 基本概念
§8.1.1 无向图、有向图和握手定理 §8.1.2 图的同构与子图 §8.1.3 道路、回路与连通性 §8.1.4 图的矩阵表示
§8.2 欧拉图 §8.3 哈密尔顿图 §8.4 平面图 §8.5 顶点支配、独立与覆盖
2
无向图与有向图
3
无向图与有向图
一个无向图(undirected graph, 或graph) G 指一个三元组 (V, E, ),其中
vV
vV
24
特殊的图
假设 G=(V, E, ) 为无向图,若 G 中所有 顶点都是孤立顶点,则称 G 为零图(null graph)或离散图(discrete graph);若 |V|=n,|E|=0,则称 G 为 n 阶零图 所有顶点的度数均相等的无向图称为正 则图(regular graph),所有顶点的度数 均为 k 的正则图称为k度正则图,也记作 k-正则图 注:零图是零度正则图
19
握手定理
定理(图论基本定理/握手定理)
假设 G=(V, E, ) 为无向图,则deg(v) 2 E , vV
即所有顶点度数之和等于边数的两倍。
推论
在任何无向图中,奇数度的顶点数必是偶 数。

离散数学第1讲

离散数学第1讲

30
第一章 命题逻辑基本概念——第1讲
以上5种最基本、最常用、最重要的联结词可以组 成一个集合{‫,∨,∧ ,ר‬,},成为一个联 结词集,其运算的优先级为:‫,∨,∧,ר‬,, 对于同一级者,先出现者先运算。参见课本 第9页,基本复合命题的真值表。 例1.7:令p:北京比天津人口多。 q:2+2=4。 r:乌鸦是白色的。 求下列符合命题的真值: (1)((‫ר‬p∧q)∨(p∧q))r (2)(q∨r)(p‫ר‬r)
1) 这朵花多好看呀! 不是命题,感叹句 2) 请你关上门! 3) 全体立正!
不是命题,祈使句 不是命,祈使句
4) 明天是否开大会? 不是命题,疑问句
5) 你听懂了吗?
不是命题,疑问句
11
第一章 命题逻辑基本概念——第1讲
例:凡是悖论都不是命题。
1) 我正在说谎。
不是命题,悖论
由真推出假,又由假推出真的陈述句称为悖论, 都不是命题。
命题的分类
简单/原子命题:由不能再分解为更简单的 陈述句的陈述句构成。 如上例中的命题。 复合命题:由简单命题通过联结词联结而 成的陈述句。 如下例。
16
第一章 命题逻辑基本概念——第1讲
例:将下面这段陈述句中所出现的原子命题符号化,并指出 它们的真值,然后再写出这段陈述。 2 是有理数是不对的;2是偶素数;2或4是素数;如果2 是素数,则3也是素数;2是素数当且仅当3也是素数。 解:这段陈述句中出现5个原子命题,将它们分别符号化为: p: 是有理数; q:2是素数; r:2是偶数; 2 s:3是素数; t:4是素数。 将原子命题的符号代入上面陈述中: 非p; q并且r; 如果q,则s; q当且仅当s。(半形式 化的语言)。 形式语言:完全由符号所构成的语言。

《离散数学之图论》课件

《离散数学之图论》课件

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。

离散数学之图论1

离散数学之图论1
带权图(加权图)
描述边的一些性质,因为边只代表结点间 的连接关系;
举例:பைடு நூலகம்流求最短路径
通路、回路、连通性
先讨论有向图,若G=<V,E>中有一个边 的序列为(v1,v2)(v2,v3)…(vk-1,vk),即其 中每条边均首尾相连,可简写为 (v1,v2,v3…vk-1,vk),这是图G中的一个通 路,其中v1叫起点、vk叫终点
P127 图8.20
欧拉图
图G的一个回路,若通过G的每条边一次, 则称为欧拉回路,具有这种回路的图叫 做欧拉图
定理:无向连通图G是欧拉图的充分必要 条件是G的每个结点均有偶数度数
必要性:经过一个结点,该结点度数就加2 充分性:存在回路,存在简单回路,反证法
证明最大简单回路是欧拉回路
欧拉图
图的基本概念
补图
有图G=<V,E>及其生成子图G’=<V,E’>,若 <V, E’∪E>是完全图,且E’∩E=∅,则称G’ 是G的补图
G的补图的补图是其自身
图的基本概念
图的同构
有图G=<V,E>和G’=<V’,E’>,若结点间存 在一一对应关系,且这种对应关系也体现 在表示边的结点对中,则G、G’同构
图的基本概念
图有两种类型:有向图和无向图 有向图中结点对(vi, vj)有方向性,称为有
向边 无向图中结点对(vi, vj)没有方向性,称为
无向边,也常表示为{vi, vj}
图的基本概念
一个有n个结点、m条边的图称为(n,m) 图
零图:即(n, 0)图 平凡图:即(1, 0)图
其他概念
若通过G的每条边一次的通路(不是回路) 称为欧拉通路

离散数学课件第一章

离散数学课件第一章

图的连通性
04
CHAPTER
逻辑基础
命题逻辑中的基本概念包括命题、真值和逻辑运算,通过这些基本概念可以表达和推理复杂的命题关系。
命题逻辑在计算机科学、人工智能、自动化等领域有广泛应用,是形式化方法的重要基础。
命题逻辑是研究命题之间关系的逻辑分支,主要涉及命题的否定、合取、析取、蕴含等基本运算。
命题逻辑
详细描述
集合的运算包括并集、交集、差集等。并集是指两个或多个集合合并为一个新的集合,包含所有元素;交集是指两个或多个集合中共有的元素组成的集合;差集是指从一个集合中去掉另一个集合中的元素后剩余的元素组成的集合。这些运算在离散数学中有着广泛的应用。
总结词
集合的运算
集合的基数是指集合中元素的个数,通常用大写字母表示。
鸽巢原理
THANKS
感谢您的观看。
集合论
图论是研究图(由节点和边构成的结构)的数学分支,它广泛应用于计算机科学和工程学科。
图论
逻辑是离散数学的另一个重要分支,它研究推理的形式和规则,是计算机科学和人工智能的基础。
逻辑
组合数学是研究计数、排列和组合问题的数学分支,它在计算机科学和统计学中有重要的应用。
组合数学
离散数学的研究内容
02
CHAPTER
离散数学课件第一章
目录
绪论 集合论基础 图论基础 逻辑基础 组合数学基础
01
CHAPTER
绪论
离散数学是研究离散对象(如集合、图、树等)的数学分支,它不涉及连续的量或函数。
离散数学的定义
离散数学的起源
离散数学的特点
离散数学的起源可以追溯到古代数学,如欧几里得几何和数论。
离散数学强调结构、关系和组合,而不是连续性和微积分。

离散数学教学图论【共58张PPT】

离散数学教学图论【共58张PPT】

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.

离散数学中的图论入门

离散数学中的图论入门

离散数学中的图论入门图论是离散数学的一个重要分支,研究的对象是图。

图是由一些点和连接这些点的边组成的数学模型,可以用来描述现实世界中的各种关系和问题。

本文将介绍图论的基本概念和常见应用,帮助读者初步了解图论的入门知识。

一、图的定义与基本术语图由顶点集合和边集合组成。

顶点集合是图中的点的集合,用V表示;边集合是图中连接顶点的边的集合,用E表示。

图可以分为有向图和无向图。

有向图中的边是有方向的,表示从一个顶点指向另一个顶点的关系;无向图中的边是无方向的,表示两个顶点之间的关系。

图还可以分为简单图和多重图。

简单图中不存在重复的边和自环(起点和终点相同的边);多重图中可以存在重复的边和自环。

图中的边可以带权重,表示顶点之间的距离、代价或其他属性。

带权图可以用来解决最短路径、最小生成树等问题。

图的度是指与顶点相关联的边的数量。

对于无向图,顶点的度等于与之相连的边的数量;对于有向图,顶点的度分为入度和出度,分别表示指向该顶点的边的数量和从该顶点指出的边的数量。

二、图的表示方法图可以用邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。

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,则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1;否则为0。

邻接矩阵适用于稠密图,但对于稀疏图来说,会浪费较多的存储空间。

邻接表是由若干个链表构成的数组,数组的每个元素对应一个顶点,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。

邻接表适用于稀疏图,可以有效地节省存储空间。

三、常见的图论算法与应用1. 深度优先搜索(DFS):DFS是一种用于遍历图的算法,通过递归的方式依次访问与当前顶点相邻的未访问过的顶点,直到所有顶点都被访问过为止。

DFS可以用来解决连通性、可达性等问题。

2. 广度优先搜索(BFS):BFS也是一种用于遍历图的算法,通过队列的方式按层次遍历图中的顶点。

BFS可以用来求解最短路径、网络分析等问题。

3. 最小生成树(MST):最小生成树是指在连通图中选择一棵生成树,使得树中所有边的权重之和最小。

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点为顶点集的G的子图称作E的导出子图, 记作G[E]
a
a
e1 b
e2
f e6
f
e1
f
e6
b
e3
e5 e e5
e
e3
e5
e
e7
e7
e7
c e4 d
d
c
d
(1)
(2)
(3)
相对于图G的补图: 设图G'=〈V',E'〉是图G=〈V,E〉的子图,
若给定另外一个图G"=〈V",E"〉使得E"= E-E',且V"中仅包含E"的边所关联的结点。 则称G"是子图G'的相对于图G的补图。
定义5-9.4:设<A ,+, ·> 是一个代数系统,如果满足: 1.<A,+>是阿贝尔群。 2.<A-{} , ·>是阿贝尔群。 3.运算 ·对于运算 + 是可分配的。 则称<A ,+, ·>是域。
例如,<Q ,+, ·>,<R ,+, ·>,<I ,+, ·>,
定理5-9.:域一定是整环。 定理5-9.4:有限整环必定是域。
e5
图G的最大度和最小度
d e4
Δ(G)=max{deg(v)|v∈V(G)},
a
δ(G)=min{deg(v)|v∈V(G)},
e1 e3
e
b e2
c
有向图结点的入度,结点的出度,结点的度数: 在有向图中,射入一个结点的边数称为该结点的入度, 由一个结点射出的边数称为该结点的出度。结点的 出度和入度之和就是该结点的度数。
例:试画出K1,K2,K3,K4,K5 思考:完全图边数?(结点数为n)
K3
K5
3阶有向完全图
握手定理 : 任意一个图结点度数的总和等于边数的两倍。
d
e4
a e1 e3
e
b
e2

[定理7-1.2] 在任意图中,度数为奇数的结 点,必定是偶数个。
degv degv 2E
vV 1
01234
0 00000 1 01234 2 02413 3 03142 4 04321
定理5-9.2:在整环<A ,+, ·>中的无零因子条件等价于 乘法消去律,即对于c≠和c ·a=c ·b,必有a=b。
证明: “”若无零因子并设c≠和c ·a=c ·b, 则有 c ·a - c ·b = c ·(a-b)= 所以,必有a=b。 “” 反之,若消去律成立, 设a≠ ,a ·b= 则a ·b= a · 消去a 即得b= 。
的生成子图。
a
e1 b
e2
f e6
e3
e5 e
e7
f
e6
e5
e
e7
a
e1
f
b
e3
e5
e
e7
c e4 d
d
c
d
(1)
(2)
(3)
设VV且V, 以V为顶点集, 以两端点都在V中的
所有边为边集的G的子图称作V的导出子图, 记作
G[V]
设EE且E, 以E为边集, 以E中边关联的所有顶
相对于完全图的补图: 给定一个图G,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,称为G的相对于 完全图的补图,或简称为G的补图,记作G。
子图:
设图G=<V,E>,如果有图 G ' = < V' , E' >,若有 V' V , E' E,则称图G '是图G的子图。
生成子图:
如果图G的子图G包含G的所有结点,则称该图 G' 为G
G(e1)=(a,c),G(e2)=(b,c),G(e3)=(d,c),G(e4)=(d,e)
定义:邻接点、邻接边、孤立点、零图、
平凡图、自回路或环、无向图、有向图、 混合图
e5
d e4
a e1 e3
e
b e2
c
结点的度数:
在图G=〈V,E〉中,与结点v(v∈V)关联的边数称
为该结点的度数,记作deg(v)。 注意:每一个环在其对应的结点上的度数增加2。
vV 2
[定理7-1.3] 在任意有向图中,所有结点入
度之和等于所有结点出度之和,都等于边
数。
n

deg+
vi

n

deg-

vi


E
i 1
i 1
例:下列能构成无向简单图的是: (1)2,2,2,2,2 (2)1,1,2,3,3 (3)0,1,3,3,3 (4)1,1,2,2,2 (5)1,2,4,4,5 (6)4,4,4,4,4 (7)1,2,3,3,4
a,bA , a≠ , b≠ , 必有a ·b≠。 3. 运算 ·对于运算 + 是可分配的。 则称<A ,+, ·>是整环。
例5 Z5= { 0, 1, 2, 3, 4 }, , 分别为模 5 加法与乘法
0 1 2 3 4
0 01234 1 12340 2 23401 3 34012 4 40123
其中,是加法幺元,- a是a的加法逆元,并将 a+(-b)记为a-b。
定义5-9.2:设<A ,+, ·>是环。如果<A , ·>是可交换的, 则称<A ,+,·>是交换环。如果<A , ·>含有幺元,则称 <A ,+, ·>是含幺环。
定义5-9.3:设<A ,+, ·> 是一个代数系统,如果满足: 1.<A,+>是阿贝尔群。 2. <A, ·>是可交换独异点,且无零因子,即对任意的
定义5-9.1: 设<A,★,*>是一个代数系统,如果满足: 1.<A,★>是阿贝尔群。 2.<A,*>是半群。 3.运算*对于运算★是可分配的。 则称<A,★,*>是环。 根据定义可以清楚地看到,整数集合、有理数集合、 偶数集合、复数集合以及定义在这些集合上的普通 加法和乘法运算都是可构成环的例子。
定理5-9.1:设<A,+, ·>是一个环,则对于任 意的a,b,cA,有
1. a · = ·a = 2. a·(-b) =(-a) ·b = -(a·b) 3. (-a) ·(-b) = a·b 4. a·(b-c) = a·b - a·c 5. (b-c) ·a =b·a -c·a
e1
a
e4
e2
d
e3 e6
b
e7
e5
c
平行边:连接于同一对结点间的多条边称为平行边。 多重图:含有平行边的任何一个图称为多重图。 简单图:不含有平行边和环的图称为简单图。
思考:简单图的Δ(G)?(结点数为n)
完全图:
简单图G=〈V,E〉中若每一对结点间都有边相连,
则称该图为完全图。
有n个结点的无向完全图记作Kn。
定义7-1.1 图
图 是 一 个 三 元 组 〈V (G) , E(G) , G〉 , 其 中 V (G)是一个非空的结点集合,E(G)是边的集合,G
为边集E到结点无序偶(有序偶)集合上的函数。
d e4
a
e1 e3
e
b
e2
c
V(G)={a,b,c,d,e}
E(G)={e1,e2,e3,e4}
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