离散数学课件图论1
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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
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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
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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。
• 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
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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
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PPT课件
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定义2.1设A,B是两个命题公式,若A,B构成的等价 式AB为重言式,则称A与B等值,记为AB。
20
例2.1判断下面两个公式是否等值: (pq), pq 例2.2判断下面各组公式是否等值: (1)p(qr) 与 (pq)r (2) ( pq)r与 (pq)r
21
置换规则 : 设(A)是含公式A的命题公式, (B) 是用公式B置换了(A)中所有的A以后得到的命题公式, 若BA,则(B) (A)。
定义1.2 设p,q为两命题,复合命题“p并且q”称为p与 q的合取式,记作“pq”。 pq为真当且仅当 p, q同 时为真。
定义1.3 设p,q为两命题,复合命题“p或q”称为p与q的 析取式,记作“pq”。 p q为假当且仅当 p, q同时为 假。
7
例1.3将下列命题符号化 (1)吴影既用功又聪明。 (2)吴影不仅用功而且聪明。 (3)吴影虽然聪明,但不用功。 (4)张辉与王丽都是三好学生。 (5)张辉与王丽是同学
16
例1.8求下列公式的真值表,并求成真赋值。 (1) (pq)r (2) (pp)(qq) (3) (p q) q r
定义1.10设A为一命题公式 (1)若A在它的各种赋值下取值均为真,则称A是重 言式或永真式。 (2)若A在它的各种赋值下取值均为假,则称A是矛 盾式或永假式。 (3)若A不是矛盾式,则称A是可满足式。
离散数学
1
离散数学课件
离散数学是计算机科学的核心理论课程, 是计算机专业的专业基础课。
第一部分 数理逻辑 第二部分 集合与关系代数 第三部分 图论
2
第一部分数理逻辑
第一章 命题逻辑基本概念 第二章 命题逻辑等值演算 第三章 命题逻辑推理理论 第四章 一阶逻辑基本概念 第五章 一阶逻辑等值演算与推理
20
例2.1判断下面两个公式是否等值: (pq), pq 例2.2判断下面各组公式是否等值: (1)p(qr) 与 (pq)r (2) ( pq)r与 (pq)r
21
置换规则 : 设(A)是含公式A的命题公式, (B) 是用公式B置换了(A)中所有的A以后得到的命题公式, 若BA,则(B) (A)。
定义1.2 设p,q为两命题,复合命题“p并且q”称为p与 q的合取式,记作“pq”。 pq为真当且仅当 p, q同 时为真。
定义1.3 设p,q为两命题,复合命题“p或q”称为p与q的 析取式,记作“pq”。 p q为假当且仅当 p, q同时为 假。
7
例1.3将下列命题符号化 (1)吴影既用功又聪明。 (2)吴影不仅用功而且聪明。 (3)吴影虽然聪明,但不用功。 (4)张辉与王丽都是三好学生。 (5)张辉与王丽是同学
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例1.8求下列公式的真值表,并求成真赋值。 (1) (pq)r (2) (pp)(qq) (3) (p q) q r
定义1.10设A为一命题公式 (1)若A在它的各种赋值下取值均为真,则称A是重 言式或永真式。 (2)若A在它的各种赋值下取值均为假,则称A是矛 盾式或永假式。 (3)若A不是矛盾式,则称A是可满足式。
离散数学
1
离散数学课件
离散数学是计算机科学的核心理论课程, 是计算机专业的专业基础课。
第一部分 数理逻辑 第二部分 集合与关系代数 第三部分 图论
2
第一部分数理逻辑
第一章 命题逻辑基本概念 第二章 命题逻辑等值演算 第三章 命题逻辑推理理论 第四章 一阶逻辑基本概念 第五章 一阶逻辑等值演算与推理
《离散数学》图论 (上)
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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。
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 )
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无向图与有向图
A B C
D E F
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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
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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。
《离散数学之图论》课件
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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。
离散数学之图论1
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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
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
离散数学的ppt课件
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科学中的许多问题。
03
例如,利用图论中的最短路径算法和最小生成树算法
等,可以优化网络通信和数据存储等问题。
运筹学中的应用
01
运筹学是一门应用数学学科, 主要研究如何在有限资源下做 出最优决策,离散数学在运筹 学中有着广泛的应用。
02
利用离散数学中的线性规划、 整数规划和非线性规划等理论 ,可以解决运筹学中的许多问 题。
并集是将两个集合中的所有元素合 并在一起,形成一个新的集合。
详细描述
例如,{1, 2, 3}和{2, 3, 4}的并集是 {1, 2, 3, 4}。
总结词
补集是取一个集合中除了某个子集 以外的所有元素组成的集合。
详细描述
例如,对于集合{1, 2, 3},{1, 2}的 补集是{3}。
集合的基数
总结词
)的数学分支。
离散数学的学科特点
03
离散数学主要研究对象的结构、性质和关系,强调推
理和证明的方法。
离散数学的应用领域
计算机科学
01
离散数学是计重要的工具和方法。
通信工程
02
离散数学在通信工程中广泛应用于编码理论、密码学、信道容
量估计等领域。
集合的基数是指集合中元素的数量。
详细描述
例如,集合{1, 2, 3}的基数是3,即它包含三个元素。
03 图论
图的基本概念
顶点
图中的点称为顶点或节点。
边
连接两个顶点的线段称为边。
无向图
边没有方向,即连接两个顶点的线段可以是双向 的。
有向图
边有方向,即连接两个顶点的线段只能是从一个顶 点指向另一个顶点。
研究模态算子(如necessity、possibility)的语义和语法。
《离散数学讲义》课件
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离散概率分布的定义
离散概率分布是描述随机事件在有限或可数无限的可 能结果集合中发生的概率的数学工具。
离散概率分布的种类
常见的离散概率分布包括二项分布、泊松分布、几何 分布等。
离散概率分布的应用
离散概率分布在统计学、计算机科学、物理学等领域 都有广泛的应用。
参数估计和假设检验
参数估计
参数估计是根据样本数据推断总体参数的过 程,包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验
假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法 ,包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数估计和假设检验的应 用
在统计学中,参数估计和假设检验是常用的 数据分析方法,用于推断总体特征和比较不 同总体的差异。
方差分析和回归分析
方差分析
方差分析是一种用来比较不同组数据的平均值是否存在显著差异 的统计方法。
《离散数学讲义》ppt课件
目 录
• 离散数学简介 • 集合论 • 图论 • 离散概率论 • 逻辑学 • 离散统计学 • 应用案例分析
01
离散数学简介
离散数学的起源和定义
起源
离散数学起源于17世纪欧洲的数学研 究,最初是为了解决当时的一些实际 问题,如组合计数和图论问题。
定义
离散数学是研究离散对象(如集合、 图、树、逻辑等)的数学分支,它不 涉及连续的变量或函数。
联结词:如与(&&)、或(||)、非(!)等,用 于组合简单命题。
03
04
命题公式:由简单命题通过联结词组合而 成的复合命题。
命题逻辑的推理规则
05
06
肯定前件、否定后件、析取三段论、合取 三段论等推理规则。
谓词逻辑
个体词
表示具体事物的符号。
离散概率分布是描述随机事件在有限或可数无限的可 能结果集合中发生的概率的数学工具。
离散概率分布的种类
常见的离散概率分布包括二项分布、泊松分布、几何 分布等。
离散概率分布的应用
离散概率分布在统计学、计算机科学、物理学等领域 都有广泛的应用。
参数估计和假设检验
参数估计
参数估计是根据样本数据推断总体参数的过 程,包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验
假设检验是用来判断一个假设是否成立的统计方法 ,包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数估计和假设检验的应 用
在统计学中,参数估计和假设检验是常用的 数据分析方法,用于推断总体特征和比较不 同总体的差异。
方差分析和回归分析
方差分析
方差分析是一种用来比较不同组数据的平均值是否存在显著差异 的统计方法。
《离散数学讲义》ppt课件
目 录
• 离散数学简介 • 集合论 • 图论 • 离散概率论 • 逻辑学 • 离散统计学 • 应用案例分析
01
离散数学简介
离散数学的起源和定义
起源
离散数学起源于17世纪欧洲的数学研 究,最初是为了解决当时的一些实际 问题,如组合计数和图论问题。
定义
离散数学是研究离散对象(如集合、 图、树、逻辑等)的数学分支,它不 涉及连续的变量或函数。
联结词:如与(&&)、或(||)、非(!)等,用 于组合简单命题。
03
04
命题公式:由简单命题通过联结词组合而 成的复合命题。
命题逻辑的推理规则
05
06
肯定前件、否定后件、析取三段论、合取 三段论等推理规则。
谓词逻辑
个体词
表示具体事物的符号。
离散数学教学图论【共58张PPT】
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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PPT【共34张PPT】

15
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
18.4 点着色
定义17.9 (1) 图G的一种点着色——给图G的每个顶点涂上一种颜色,
使相邻顶点具有不同颜色 (2) 对G进行k着色(G是k-可着色的)——能用k种颜色给G
的顶点着色 (3) G的色数(G)=k——G是k-可着色的,但不是(k1)-可着色
的.
16
关于顶点着色的几个简单结果
定理17.19 (G)=1当且仅当G为零图 定理17.20 (Kn)=n 定理17.21 若G为奇圈或奇阶轮图,则(G)=3,若G为偶阶轮 图,则(G)=4. 定理17.22 若G的边集非空,则(G)=2当且仅当G为二部图.
路径 (7) M的交错圈——由M与EM中的边交替出现构成的G中圈
上图中,只有第一个图存在完美匹配
8
可增广路径及交错圈
(1)
(2)
(3)
设红色边在匹配M中,绿色边不在M中,则图(1)中的两条路 径均为可增广的交错路径;(2)中的全不是可增广的交错路 径;(3)中是一个交错圈. 不难看出,可增广交错路径中,不在M中的边比在M中的边 多一条. 交错圈一定为偶圈.
立集 (3) 最大点独立集——元素最多的点独立集 (4) 点独立数——最大点独立集中的元素个数,记为0
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2, 3.
(3)
2
极大独立集与极小支配集
定理18.1 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大点独立集都是 极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大点独立集,证明它也是支配集.
定理17.28 偶圈边色数为2,奇圈边色数为3. 定理17.29 (Wn) = n1, n4. 定理17.30 二部图的边色数等于最大度. 定理17.31 n为奇数(n1)时,(Kn)=n;
【最新】离散数学之图论ppt模版课件
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第四部分:图论(授课教师:向胜军)
31
[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)
2
§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。
8/13/2020 5:06 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) (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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14-1 图
相关概念:
1. 图 ① 可用G泛指图(无向的G或有向的D ) ② V(G), E(G), V(D), E(D) ③ n阶图
2. n 阶零图与平凡图( n 为顶点个数) 3. 用 ek 表示无向边或有向边 4. 顶点与边的关联关系
① 关联、关联次数 ②环 ③ 孤立点 5. 顶点之间的相邻与邻接关系
[竞赛图]基图为Kn的有向简单图。
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14-1 图
[子图] 定义:G=<V,E>, G=<V,E> (1) GG —— G为G的子图,G为G的母图 (2) 若GG且V=V,则称G为G的生成子图 (3) 若VV或EE,称G为G的真子图 (4) V(VV且V)的导出子图,记作G[V] (5) E(EE且E)的导出子图,记作G[E]
(3) 初级通路(路径)与初级回路(圈): 中所有顶点各异,则 称 为初级通路(路径),又若除v0=vl,所有的顶点各不相 同且所有的边各异,则称 为初级回路(圈)。
(4) 复杂通路与回路:有边重复出现。
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第四部分 图论
图论
实例1: 多用户操作系统中的进程状态变换
就绪 r
进程调度
执行 e
I/O完成
请求I/O
r
e
等待 w
w
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图论
实例2: “七桥问题” -哥尼斯堡城的普雷格尔河
A
B
D
C
A
e1
e5 e3 e6
B
D
Байду номын сангаас
e2
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14-1 图
[定义]一个图表示为 G=<V(G), E(G)>, 其中 V(G): G的结点的非空集合,简记成V。 E(G): 是G的边的集合, 有时简记成E。
结点(Vertices):用 表示, 旁边标上该结点的名称。 边(Edges)
称G是个无向完全图。如果G有n个结点, 则记作Kn。 简单性质:边数 m n(n 1) , n 1
2 [有向完全图]G是个有向简单图,如果任意两个不同顶点之
间都有方向相反的边,则称它是有向完全图。 简单性质:边数 m n(n 1), 2(n 1), n 1
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14-1 图
[握手定理]
定理14-1.1 设G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
n
d(vi ) 2m
i 1
证明: G中每条边 (包括环) 均有两个端点,所以在计算G中各 顶点度数之和时,每条边均提供2度,m 条边共提供 2m 度。
e4 e7
C
V={A, B, C, D} E={e1, e2, e3, e4, e5 , e6, e7} 后来欧拉证明这样的路径根本不存在。
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图论
实例3:在机械加工中,经常需要在一块金属薄板上 钻若干孔 (或者是机械手在印刷电路板上安装电 子元件)
定义:设G=<V,E>为n阶无向简单图,以V为顶点集,以所有使 G成为完全图Kn的添加边组成的集合为边集的图,称为G的 补图,记作 G 。
若G G , 则称G是自补图。 相对于K4, 求上面图中所有图的补图,并指出哪些是自补图。 问:互为自补图的两个图的边数有何关系?
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• 问如何确定钻孔的次序,使之加工的时间最短? • 类似的问题: 旅行最优问题, 工程最优问题, 成 本最低.…...
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主要内容 图 通路与回路 图的连通性 图的矩阵表示
第十四章 图的基本概念
有向边: 带箭头的弧线。 从u到v的边表示成 <u,v>
无向边:不带箭头的弧线。 u和v间的边表示成 (u,v)
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实例
1. 设 V1= {v1, v2, …,v5}, E1 = {(v1,v1), (v1,v2), (v2,v3), (v2,v3), (v2,v5), (v1,v5), (v4,v5)}
14-2 通路与回路
[表示法] ① 定义表示法 ② 只用边表示法 ③ 只用顶点表示法(在简单图中) ④ 混合表示法
环(长为1的圈)的长度为1,两条平行边构成的圈长度为 2,无向简单图中,圈长3,有向简单图中圈的长度2.
[不同的圈](以长度3的为例) ① 定义意义下 无向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为2l个 有向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为l个 ② 同构意义下:长度相同的圈均为1个
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14-1 图
[图的同构] 设G1=<V1,E1>, G2=<V2,E2>为两个无向图(两个有向 图),若存在双射函数f:V1V2, 对于vi,vjV1,
(vi,vj)E1 当且仅当 (f(vi),f(vj))E2 (<vi,vj>E1 当且仅当 <f(vi),f(vj)>E2 ) 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G1G2。
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14-2 通路与回路
[定理14-2.1] 在n 阶图G中,若从顶点vi 到vj(vivj)存在通路, 则从vi 到 vj 存在长度小于或等于n1 的通路.
[推论] 在 n 阶图G中,若从顶点vi 到 vj(vivj)存在通路,则 从vi 到vj 存在长度小于或等于n1的初级通路(路径).
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14-3 图的连通性
1. 无向图的连通性 [两个结点连通]在无向图中,结点u和v之间如果存在一条
通路,则称u与v是连通的。记作 uv
规定: 对任何结点u,uu。
[结点之间的连通关系是个等价关系] 令G=<V, E>是无向图,R是V上连通关系,即 R={<u,v>| u,v V且uv} 显然R具有自反、对称和传递性。 于是可以求商集V/R。
[定理14-2.2] 在一个n 阶图G中,若存在 vi 到自身的回路,则 一定存在vi 到自身长度小于或等于 n 的回路.
[推论] 在一个n 阶图G中,若存在 vi 到自身的简单回路,则一 定存在长度小于或等于n 的初级回路.
…...
…...
…...
vi vi+1 vs-1 vs=vt vt+1
vj-1 vj
v 的关联集 I (v) {e | e E(G) e与v关联} ② vV(D) (D为有向图)
v的 后 继 元 集 D (v) {u | u V ( D) v, u E( D) u v}
v的 先 驱 元 集 D (v) {u | u V ( D) u, v E( D) u v}
14-1 图
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14-1 图
[定义] (1) 设G=<V,E>为无向图, vV, d(v)——v的度数, 简称度 (2) 设D=<V,E>为有向图, vV,
d+(v)——v的出度 d(v)——v的入度 d(v)——v的度或度数 (3) (G), (G) (4) +(D), +(D), (D), (D), (D), (D) (5) 奇度顶点与偶度顶点
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14-1 图
6. 邻域与关联集 ① vV(G) (G为无向图)
v的邻域 N (v) {u | uV (G) (u, v) E(G) u v}
v的闭邻域 N (v) N (v) {v}
a
b
c
a
b
d
e
G1
G2
b cd
G3
a
c b
c
e
d
e
K5
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例 画出K4的所有非同构的生成子图。
14-1 图
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14-1 图
[补图]
定理14-1.2 设D=<V,E>为任意有向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
n
n
n
d (vi ) 2m, 且
d (vi ) d (vi ) m
i 1
i 1
i 1
推论 任何图 (无向或有向) 中,奇度顶点的个数是偶数。
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