离散数学 第七章:图论
离散图论知识点总结
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离散图论知识点总结一、基本概念图(Graph)是离散数学中的一个重要概念,它由顶点集合V和边集合E组成。
一般用G (V,E)来表示,其中V={v1,v2,…,vn}是有限非空集合,E是V中元素的无序对的集合。
图分为有向图和无向图。
无向图中的边是无序的,有向图中的边是有序的。
图中存在一些特殊的图,比如完全图、树、路径、回路等。
二、图的表示方法1. 邻接矩阵邻接矩阵是一种常见的图的表示方法,它使用一个二维数组来表示图的关系。
对于一个n 个顶点的图,邻接矩阵是一个n*n的矩阵A,其中A[i][j]表示顶点i到顶点j之间是否存在边。
对于无向图,A[i][j]=1表示顶点i与顶点j之间存在边,A[i][j]=0表示不存在。
对于有向图,A[i][j]=1表示i指向j的边存在,A[i][j]=0表示不存在。
2. 邻接表邻接表是另一种常见的图的表示方法。
它将图的信息储存在一个数组中,数组的每个元素与图的一个顶点相对应。
对于每个顶点vi,数组中储存与该顶点邻接的顶点的信息。
邻接表可以用链表或者数组来表示,链表表示的邻接表比较灵活,但是在查找某个边的相邻顶点时需要遍历整个链表。
三、图的性质1. 度图中每个顶点的度是与其相邻的边的数目。
对于无向图,顶点的度等于与其相邻的边的数目;对于有向图,则分为入度和出度。
2. 连通性对于无向图G,若图中任意两个顶点都有路径相连,则称图G是连通的。
对于有向图G,若从任意一个顶点vi到任意一个顶点vj都存在路径,则称G是强连通的。
3. 路径和回路路径是指图中一系列的边,连接图中的两个顶点;回路是指起点与终点相同的路径。
路径的长度是指路径中边的数目。
4. 树和森林一个无向图,如果是连通图且不存在回路,则称为树。
一个无向图,若它不是连通图,则称为森林。
四、图的常见算法1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于图的遍历的算法,它从图的某个顶点vi出发,访问它的所有邻接顶点,再对其中未访问的顶点继续深度优先搜索。
离散数学第7章
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1 v2e4v4e3v3e2v2
初级回路(圈)
2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
初级回路(圈)
3 v2e4v4e3v3e2v2e5v5e6v4e3v3e2v2 复杂回路
…………
5、图中最短的回路。 如图:
6、性质。
定理:在一个
n
阶图中,若从顶点vi
到
v
存在
j
通路(vi vj ) ,则从 vi 到 vj 存在长度小于等于
n 1的通路。
推论:在一个
n
阶图中,若从顶点vi
到
v
存在
j
通路(vi vj ) ,则从 vi 到 vj 存在长度小于等于
n 1的初级通路。
6、性质。
定理:在一个 n 阶图中,若vi 到自身存在回路, 则从 vi 到自身存在长度小于等于n 的回路。 推论:在一个 n 阶图中,若vi 到自身存在一个 简单回路,则从vi到自身存在长度小于等于 n
如例1的(1)中,
v1
v5
e1与 v1, v2 关联的次数均为1, e1
e6
e2 与 v2 关联的次数为2, e2 v2 e4 e5
v4
边 e1, e4, e5, e6都是相邻的, v5 为孤立点,v4 为悬挂点,
e3 v3
e6 为悬挂边,e2 为环,e4, e5 为平行边,重数2,
G 为多重图。
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)。
3、相关概念。 (2) 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。
《离散数学》图论中的各种名词的解释表格整理版
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具有弱连通性质的最大分图
连接矩阵
书P288
adj
邻接
nadj
不邻接
可达性矩阵
书P291
完全关联矩阵
无向图:P294
欧拉图
给定孤立结点图G,若存在一条路,经过图中每边一次且仅一次。
欧拉回路
给定孤立结点图G,若存在一条回路,经过图中每边一次且仅一次。
单向欧拉路(回路)
有向图G通过图中每边一次且仅一次的一条单向路(回路)
汉密尔顿路
给定图G,若存在一条路经过图中的每个结点恰好一次
汉密尔顿回路
若存在一条回路,经过图中的每个结点恰好一次
汉密尔顿图
具有汉密尔顿回路的图
W(G-S)
G-S中连通分支数
平面图
设G-<V,E>^—个无向图,如果能够把G的所有结点和边画在平面上,且使得任何两条边除了端点外没有其他的交点。
面
设G是一连通平面图,由图中的边所包围的区域,在区域内不包含图的 结点,也不包含图的边,这样的区域称为G的一个面。
每一对结点之间有一条且仅有一条路
树叶
度数为1的结点
分至点/内点
度数大于1的结点
森林
一个无回路的无向图
生成树
右图G的生成子图是一棵树,则称该树为G的生成树
树枝
设图G有一棵生成树T,则T中的边称作树枝
弦
图G的不在生成树的边
补
所有弦的集合称为生成树T的补
树权C(T)
T的所有边权的和
最小生成树
在图G的所有生成树中,树权最小的那棵生成树
迹/简单路径
一条路中所有的边e1,e2,…,en均不同
通路/基本路径
一条路中所有的结点v0,v1,…,vn均不相同
《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-图论基础
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结点的次数
2020/1/17
问题1:是否存在这种情况:25个人中,由于意见不同,每 个人恰好与其他5个人意见一致?
在建立一个图模型时,一个基本问题是决定这个图是什么 —— 什么是结点?什么是边? 在这个问题里,我们用结点表示对象——人; 边通常表示两个结点间的关系——表示2个人意见一致。 也就是说,意见一致的2个人(结点)间存在一条边。
第七章 图论基础
Graphs
第一节 图的基本概念
2020/1/17
一个图G定义为一个三元组:G=<V, E, Φ>
V —— 非空有限集合,V中的元素称为结点 (node)或 顶点(vertex)
E —— 有限集合(可以为空),E中的元素称为边(edge)
Φ —— 从E到V的有序对或无序对的关联映射
以v为起始结点的弧的条数,称为出度(out-degree) (引出次数),记为d+(v)
以v为终结点的弧的条数,称为入度(in-degree)
(引入次数),记为d-(v)
v3
v的出度和入度的和,称为v的度数(degree)
(次数),记为d(v) = d+(v) + d-(v)
v1 (a) v2
结点的次数
(associative mapping)
v3
v3
v3
v1 (a) v2
v1
v2
(b)
v1
v2
(c)
图的基本概念
2020/1/17
图G=<V, E, Φ>中的每条边都与图中的无序对或有序对联系
若边e E 与无序对结点[va, vb]相联系,即Φ(e)= [va, vb] (va, vb V)则称e是无向边(或边、棱)
离散数学 第七章 图论
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每一条边都是有向边 的图称有向图。
G′=<V′,E′>=<{v1′,v2′,v3′, v4′,v5′},{<v1′,v2′>,<v2′, v3′>,<v3′,v4′>,<v2′,v4′>}>
如果在图中一些边是有向 边,另一些边是无向边, 则称这个图是混合图。
G″=<V″,E″>=<{ v1″,v2″,v3″,
v4″,},{( v1″,v4″),(v2″,v4″),<v1″,
v3″>,<v3″,v4″>}>
11
在一个图中,若两个节点由一条有向 边或一条无向边相关联,则这两个节点 称为邻接点。
在一个图中不与任何节点相邻接的节 点,称为孤立节点。仅由孤立节点组成 的图称为零图,仅由一个孤立节点组成 的图称为平凡图。
证明 在Kn中,任意两点间都有边相连, n 个结点 中任取两点的组合数为:
Cn2
1 2
n(n
1)
故Kn的边数为 |E| = n(n-1)/2 。
21
注意:
如果在Kn中,对每条边任意确定一个方 向,就称该图为 n 个结点的有向完全图。 显然,它的边数也为 n(n-1)/2 。
给定任意一个含有 n 个结点的图 G ,总 可以把它补成一个具有同样结点的完全 图,方法是把那些没有联上的边添加上 去。
且E E ,V V ,则称 G 为 G 的子图。
例:如图 7-1.7 中 (b) 和 (c) 都是 (a) 的子图。
24
如果 G 的子图包含 G 的所有结点,则 称该子图为 G 的生成子图。 如图 7-1.8 中 (b) 和 (c) 都是 (a) 的生成子图。
第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]
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6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
21
例:
a j i h c g d
1(a)
无 向 图
b
f
e
2(b)
7(j) 8(g) 9(d) 10(i)
6(e)
3(c) 4(h)
5(f)
6/27/2013 6:02 PM
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
22
例:
1(b)
有向图
第四部分:图论(授课教师:向胜军)
6
[定义] 相邻和关联
在无向图G中,若e=(a, b)∈E,则称a与 b彼此相邻(adjacent),或边e关联 (incident) 或联结(connect) a, b。a, b称为边e的端点或 结束顶点(endpoint)。 在有向图D中,若e=<a, b>∈E,即箭头 由a到b,称a邻接到b,或a关联或联结b。a 称为e的始点(initial vertex),b称为e的终点 (terminal/end vertex)。
证明思路:将图中顶点的度分类,再利用定理1。
6/27/2013 6:02 PM 第四部分:图论(授课教师:向胜军) 9
[定理3] 设有向图D=<V, E>有n个顶点,m 条边,则G中所有顶点的入度之和等于所 有顶点的出度之和,也等于m。
即:
d ( v i ) d ( v i ) m.
i 1 i 1
n
n
证明思路:利用数学归纳法。
6/27/2013 6:02 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)
离散数学图论
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例:把下面的m叉树改写为二叉树。
14
第七章 图论
信 息 科 学 与 工 程 学 院
练习:把下面的有序树改写为二叉树。
。 。 。。 。 。。 。 。 。 知识点提示:
。 。。
。 。 。
。
课下自学
此方法可推广至有序森林到二叉树的转换。 此方法具有可逆性。
15
第七章 图论
信 息 科 学 与 工 程 学 院
给定一棵2叉树T,设它有t片树叶。设v为T的一个分枝点, 则v至少有一个儿子,最多有两个儿子。若v有两个儿 子,在由v引出的两条边上,左边的标上0,右边的标 上1;若v有一个儿子,在由v引出的边上可标上0,也
可标上1。设vi为T的任一片树叶,从树根到vi的通路
上各边的标号组成的0,1串组成的符号串放在vi处,t 片树叶处的t个符号串组成的集合为一个二元前缀码。
定义7-8.5
在根树中, 科 一个结点的通路长度为从树根到此结点的通路中的边 学 数。 与 分枝点的通路长度称为内部通路长度。 树叶的通路长度称为外部通路长度。
工 程 学 院
。 。 。 。。 A 。 。 。。
18
第七章 图论
信 息 科
定理7-8.2
若完全二叉树有n个分枝点,且内部通路长度总和为L,外 部通路长度总和为E,则 E=L+2n。 证明:
学 与 工 程 学 院
对分枝点数目n进行归纳证明。
。
当n=1时,如右图所示,
L=0, E=2,
。
。
显然, E=L+2n成立。
19
第七章 图论
信 息 科 学
定理7-8.2 若完全二叉树有n个分枝点,且内部通路长度总 和为L,外部通路长度总和为E,则 E=L+2n。 证明:
《离散数学》word版
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第七章图在自然界和人类社会的实际生活中,用图形来描述和表示某些事物之间的关系既方便又直观。
例如用工艺流程图来描述某项工程中各工序之间的先后关系,用网络图来描述某通讯系统中各通讯站之间信息传递关系,用开关电路图来描述IC中各元件电路导线连接关系等等。
图论起源于18世纪,它是研究由线连成的点集的理论。
一个图中的结点表示对象,两点之间的连线表示两对象之间具有某种特定关系(先后关系、胜负关系、传递关系和连接关系等)。
事实上,任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟。
由于我们感兴趣的是两对象之间是否有某种特定关系,所以图形中两点之间连接与否最重要,而连接线的曲直长短则无关紧要。
由此经数学抽象产生了图的概念。
研究图的基本概念和性质、图的理论及其应用构成了图论的主要内容。
7.1 图的基本概念7.1.1图的定义7.1.1.1无向图定义7.1.1 设A,B是任意集合。
集合{(a,b)|aA且bB}称为A和B的无序积,记为A&B。
在无序积中,两个元素间的顺序是无关紧要的,即(a,b)=(b,a)。
定义7.1.2 无向图G是一个二元组<V,E>,记作G=<V,E>,其中V是一个非空有限集合,其元素称为结点(顶点)。
E是一个V&V的多重子集,其元素称为边(无向边)。
我们可用平面上的点来表示顶点,两点间的连线表示边,从而将任一个无向图用图形表示出来。
[例7.1.1]无向图G=<V,E>,其中V={a,b,c,d,e,f},E={(a,b),(a,c),(a,d),(b,b),(b,c),(b,c),(b,d),(c,d)}。
7.1.1.2有向图定义7.1.3 有向图G是一个二元组<V,E>,记作G=<V,E>,其中V是一个非空有限集合,其元素称为顶点,E是一个V V的多重子集,其元素称为有向边或弧,简称为边。
注:1)在有向图G=<V,E>中,若e=〈u,v〉,则称u和v为e的起点和终点;2)自回路既可看成是有向边又可看成是无向边;3)去掉有向图中边的方向得到的图称为该有向图的基图。
离散数学第七章图论习题课件
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解此不等式可得n≥7,即G中至少有7个结点,7个结点时,其度数列为2,2,2,3,3,4,4,△=4,δ=2。
(1)设n阶图G中有m条边,证明:δ(G)≤2m/n≤△(G) (2)n阶非连通的简单图的边数最多可为多少?最少呢? (1)证明中关键步骤是握手定理: 2m=∑deg(vi) δ(G)≤deg(vi)≤△(G),于是得 nδ(G)≤2m≤n△(G) ⇒ δ(G)≤2m/n≤△(G) 易知2m/n为G的平均度数,因而它大于或等于最小度δ(G),小于或等于最大度△(G)。 (2) n阶非连通的简单图的边数最多可为n-1阶连通图加上一个孤立点,所以边数为(n-1)(n-2)/2,最少为0。
信息科学与工程学院
离 散 数 学
河南工业大学
第7章 图 论 习题课
1
复 习 时 注 意
2
准确掌握每个概念
5
证明问题时,先用反向思维(从结论入手)分析问题,再按正向思维写出证明过程。
4
注意解题思路清晰
3
灵活应用所学定理
图
通路与回路
图的连通性
欧拉图
汉密尔顿图
无向树及其性质
平面图的基本性质
欧拉公式
平面图的对偶图
图G如右图所示,以下说法正确的是 ( ) . A.{(a, d)}是割边 B.{(a, d)}是边割集 C.{(d, e)}是边割集 D.{(a, d) ,(a, c)}是边割集
正确答案是:C。 对割边、边割集的概念理解到位。 定义 设无向图G=<V, E>为连通图,若有边集E1E,使图G删除了E1的所有边后,所得的子图是不连通图,而删除了E1的任何真子集后,所得的子图是连通图,则称E1是G的一个边割集.若某个边构成一个边割集,则称该边为割边(或桥) 如果答案A正确,即删除边(a, d)后,得到的图是不连通图,但事实上它还是连通的。因此答案A是错误的。
离散数学第七章图的基本概念
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4.无向图的连通性
若无向图G中任何两顶点都连通,则称G是连通图.
对于任意的无向图G.设V1,V2,…,Vk是顶点之间连通关系的 等价类,则称他们的导出子图为G的连通分支.用p(G)表示G 的连通分支数.
V1 e1
e2 e3
V3
e4 V2
V4
a
de
h
i
b
c
f
g
5.有向图的连通性
若略去有向图D中各边的键头,所得无向图是无向连通图,则 称D是弱连通图(或称D是连通图).
(2) mij d (vi )(i 1,2,..., n)
j 1
mn
nm
n
(3) mij mij d(vi ) 2m
j1 i1
i1 j1
i 1
m
(4) mij 0 vi是孤立点 j 1
(5)若第j列与第k列相同, 则说明e j与ek为平行边.
2.有向图的关联矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em} 1, vi为ej的始点
e1,e2,e3},{e1,e2,
e2
e4},{e9}等边割集 ,e9是桥.
e3 V4
e5 e6
V5 e4
V6
e9
V7
7.3 图的矩阵表示
1.无向图的关联矩阵
设无向图G=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em}
令mij为顶点vi与ej的关联次数, 则称(mij)n×m为G的关联矩阵.记为M(G)
若Γ 满足:vi-1,vi为ei的端点(若G为有向图,vi-1是ei的始 点,vi是ei的终点)i=1,2,…,k,则称Γ 为G中通路,v0,vk分 别称为通路的始点和终点,Γ 中边的数目k称为通路长度.
左孝凌离散数学ppt课件
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第七章 图论 7.1 图的基本概念
完全图:任意两个不同的结点都是邻接的简单图称为
完全图。n个结点的无向完全图记为Kn。
图7.1.5给出了K3和K4。从图中可以看出K3有3条边,
K4有6条边。容易证明Kn有条边。
n(n 1) 2
图7.1.5K3与K4示意图
图7.1.6
第七章 图论 7.1 图的基本概念
一个图G可用一个图形来表示且表示是不唯一的。
第七章 图论 7.1 图的基本概念
【例7.1.2】设G=〈V(G),E(G)〉,其中
V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7},e1=(a,b), e2=(a,c),e3=(b,d),e4=(b,c),e5=(d,c),e6=(a,d),e7=(b,b) 。
1)若e1,e2,…,ek都不相同, 则称路μ为迹;
2)若v0,v1,…,vk都不相同, 则称路μ为通路;
3)长度大于2的闭的通路(即 除v0=vk外,其余结点均不相同的 路)μ称作圈。
图7.1.1
第七章 图论
7.2 路与回路
例如在图7.2.1中,有连接v5 到v3的路v5e8v4e5v2e6v5e7v3,这 也是一条迹;路v1e1v2e3v3是一 条通路;路v1e1v2e3v3e4v2e1v1是 一条回路,但不是圈;路 v1e1v2e3v3e2v1是一条回路,也是 圈。
定 义 7.2.1 给 定 图 G = 〈V,E〉, 设 v0,v1,…,vk∈V , e1 , e2,…,ek∈E,其中ei是关联于结点vi-1和vi的边,称 交替序列v0e1v1e2…ekvk为连接v0到vk的路,v0和vk分别 称为路的起点与终点。路中边的数目k称作路的长度。 当v0=vk时,这条路称为回路。
离散数学--第7章 图论-2(路与连通)
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15
连通图可以看成是只有一个连通分支的图,即 w(G ) 1 。
返回 结束
7.2.2 图的连通性
4、有向图的连通
强连通—— G 中任一对顶点都互相可达 (双向) 连通 单向连通—— G 中任一对顶点至少一 向可达
路
10
(vi v j ) ,则从 vi 到 v j 存在长度小于等于
n 1的路。
证明思路:多于n-1条边的路中必有重复出现的结点,反 复删去夹在两个重复结点之间的边之后,剩余的边数不会 超过n-1条边。
v n 在一个 阶图中,若从顶点 i 到 v j 存在 推论:
通路(vi v j ) ,则从 vi 到 v j 存在长度小于等于
返回 结束
7.2.2 图的连通性
7.2.2 图的j 存在路,称 有向图中,从 vi 到 v j 存在路,称 (注意方向) 2、短程线,距离。 短程线——连通或可达的两点间长度最短的 路。 距离——短程线的长度,
12
vi 到 v j 是 连通的(双向)。 vi 可达 v j 。
1 v1e1v2e5v5e7v6 2 v1e1v2e2v3e3v4e4v2e5v5e7v6
3 v1e1v2e5v5e6v4e4v2e5v5e7v6
…………
初级通路
简单通路
复杂通路
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7.2.1 路
例1、(2)
7
图(2)中过 v 2 的回路 (从 v 2 到 v 2 )有:
1 v2e4v4e3v3e2v2 2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
7.2 路与连通
内容:图的通路,回路,连通性。 重点:
离散数学第7章 图论 习题
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1 0 1 10
A=
1 0 0 00
1 0 1 00
0 0 0 00 i=4时,因为A[4,2]=1,将第四行
用Warshall算法求可
加到第2行,A不变。
达性矩阵。
i=5时,因为A的第5列全为0,所
i=1时,因为A的第一行 以A不变。
0 0 0 00
全为0,所以A不变。
i=2时,因为A的第2列 全为0,所以A不变。
充分性。 如果边e不包含在G的任一条回路中,那么连接结点u和v的边只 有e,而不会有其它连接u和v的任何路。因为如果连接u和v还有 不同于边e的路,此路与边e就组成一条包含边e的回路,从而导 致矛盾。所以删去边e后,u和v就不连通,故边e是割边。
300页(2) 如果u可达v,它们之间可能不止一条
路,在所有这些路中,最短路的长度 称为u和v之间的距离(或短程线), 记作d<u,v>,如果从u到v是不可达的, 则通常写成 d<u,v> =∞
2
练习7-2(2):若无向图G中恰有两个奇数度的结点, 则这两个结点之间必有一条路。
证明:设无向图G中两个奇数度的结点为u和v。 从u开始构造一条迹,即从u出发经关联于结点u的边e1到达结点 u1,若deg(u1)为偶数,则必可由u1再经关联于结点u1的边e2到达结 点u2,如此继续下去,每边只取一次,直到另一个奇数度结点停止, 由于图G中只有两个奇数度结点,故该结点或是u或是v。如果是v, 那么从u到v的一条路就构造好了。如果仍是结点u,此路是闭迹。
第7章 习题课
离散数学第7章 图论 习题
1
练习7-1(6)简单图的最大度小于结点数。
证明:设简单图G中有n个结点。 任取一个结点v, 由已知G是简单图没有环和重边,
离散数学--第7章 图论-5(匹配)
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MM’
其中回路包含相同数目的M边和M’边。由|M’|>|M|, 必 存在M’边开始, M‘边终止的M交互道路,即M-可增广 道路,矛盾!
返回 结束
7.5 .2 最大匹配的基本定理
例] 从匹配M={(v6,v7)}开始,求下图的最大匹 配
11
(a)
(b)
系统地检查不饱和点出发有无可增 广道路,如,v1出发有可增广道路 v1,v7v6,v8(可画以v1为根的交互树), 由此得到匹配(a), v2出发没有,v3出 发存在v3v4,可得更大匹配(b), 其他 点出发不存在可增广道路,故(b)是 最大匹配。
交错路为一条 M可增广路。
例
v1 v6 v2 v3 v4
匹配, M {v1v6 , v2v5 }是一个对集;但不是
最大对集,有路 P:v3v2v5v4,通过 匹配, ( M E ( P)) ( E ( P) M )得比M 更大的对集。 匹配,P称为M 可扩路。 增广路
返回 结束
v5
7.5 .2 最大匹配的基本定理
为图G的最大匹配。
[匹配数] G中最大匹配中的边数称为匹配数,记作
(G)。设G的所有匹配为M1、M2、… 、Mk,记
' (G) max | M i |
i 1,...,k
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7.5 .1 匹配的基本概念
e2 e6 e1
5
最大匹配: {e1,e5 ,e6} e7
e4 e3 匹配数:3
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7.5 .2 最大匹配的基本定理
[M交错路] 设G和M如上所述,G的一条M交错路 指G中一条路,其中的边在M和 EM 中交错出现 。
路是由属于M的匹配边和不属于M的非匹配边交替出现组成
《离散数学》第七章_图论-第2节-预习
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定理7-2.1推论
推论1: 在n阶图G中,若从不同结点vj到vk有 路,则从vj到vk有长度小于等于n-1的通路。 证明: 若路不是通路, 则路上有重复结点, 删除所有重复结点之间的回路, 得到的是通 路, 其长度小于等于n-1。 推论2:在一个具有n个结点的图中,如果存在 经过结点vi回路(圈),则存在一条经过vi 的长度不大于n的回路(圈)。
Whitney定理
(最小点割集<=最小边割集<=最小点度数)
Whitney定理的证明
证明:设G中有n个结点m条边。 (2)若G连通 1)证明λ(G)≤δ(G)
若G是平凡图,则λ(G)=0≤δ(G); 若G是非平凡图,由于每一结点上关联的所有 边显然包含一个边割集,因而删除最小度数 δ(G)对应结点所关联的边,则使G不连通,即 存在一个边割集的元素个数小于等于δ(G) , 即λ(G)≤δ(G)。
e6,e5都是割边
边连通度(edgeconnectivity)
为了破坏连通性,至少需要删除多少条边? 边连通度: G是无向连通图, (G) = min{ |E’| | E’是G的边割集 } 即产生一个不连通图需删去的边的最小数 目。 规定: G非连通: (G)=0 (Kn) = n-1
0
ei (vi 1 , vi ), (ei v i 1 , v i )
v
v1 v 2 0 e e 1 2
v i 1 v i ei
vn en
结点数=边数+1
路长度 :边的数目。
回路(closed walk)
回路: … v e v e v
0 1 1 2
当v 0 v n时
i 1
圈(cycles)
C1 C2 C3 C4 C5
离散数学-第七章-图论
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5
离 例1、G1=<V,E>
散 数
V={v0, v1, v2,v3}
学 E={(v0,v2),(v0,v3),(v1,v2),(v1,v3),(v2,v3)}
v0
v3
v1
第
七
章
v2
图
论
4/24/2020 2:55 PM
G1
6
离 例2、
散 数 学
G2=<V,E> V={v0, v1, v2,v3}
中的所有边,称为删除E´ 。
(2)设vV,用G-v表示从G中去掉v及所关联的 一切边,称为删除结点v;又设V´ V,用G-V´ 表示从G中删除V´中所有结点,称为删除V´ 。
学 u,v之间存在路,则称u,v是连通的,记作uv 。
定义2.3 设无向图G是平凡图或G中任何两个结 点都是连通的,则称G为连通图,否则称G为非连 通图或分离图。
第
任意一个连通无向图的任两个不同结
七 点都存在一条通路。
章
图
论
4/24/2020 2:55 PM
38
离
非连通图G可分为几个不相连通的子图,
七 章
边,构成一个无向重图,问题化为图论中简单道路
的问题。
图
论
4/24/2020 2:55 PM
3
离 一、图的基本概念
散 数 学
旧金山
丹佛
洛杉矶
第 七 章
图
论
4/24/2020 2:55 PM
底特律
芝加哥
纽约 华盛顿
4
离
散 设A、B是两个集合,称
数
学
A&B={{a,b}|aA, bB}
《离散数学》第七章_图论-第3-4节
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图的可达性矩阵计算方法 (3) 无向图的可达性矩阵称为连通矩阵,也是对称的。 Warshall算法
例7-3.3 求右图中图G中的可达性矩 阵。 分析:先计算图的邻接矩阵A布尔乘法的的2、 v1
3、4、5次幂,然后做布尔加即可。
解:
v4
v2
v3 v5
P=A∨ A(2) ∨ A(3) ∨A(4)∨A(5)
图的可达性矩阵计算方法(2)
由邻接矩阵A求可达性矩阵P的另一方法: 将邻接矩阵A看作是布尔矩阵,矩阵的乘法运算和加 法运算中,元素之间的加法与乘法采用布尔运算 布尔乘:只有1∧1=1 布尔加:只有0∨0=0 计算过程: 1.由A,计算A2,A3,…,An。 2.计算P=A ∨ A2 ∨ … ∨ An P便是所要求的可达性矩阵。
v4
v3
v2
G中从结点v2到结点v3长度 为2通路数目为0,G中长 度为2的路(含回路)总数 为8,其中6条为回路。 G中从结点v2到结点v3长度 为3的通路数目为2, G中 长度为3的路(含回路)总
图的邻接矩阵的 应用 (2)计算结点vi与vj之间的距离。
中不为0的最小的L即为d<vi,vj>。
(一)有向图的可达性矩阵
可达性矩阵表明了图中任意两个结点间是否至少存在一条 路以及在任何结点上是否存在回路。
定义7-3.2 设简单有向图G=(V,E),其中V={v1, v2,…,vn },n阶方阵P=(pij)nn ,称为图G的可达 性矩阵,其中第i行j列的元素
p ij =
1 1 1 1 P v3 1 1 v4 0 0 v5 0 0 v1 v2 1 1 1 1 1 1
0 1 A(G)= 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
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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)。
离散数学 第7章 图论
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v2 v3
v4
v3
(b) 图G
v3 (c) 图G’
(a) 完全图K5
图G是图G’ 相对于图K5的补图。 图G’不是图G 相对于图K5的补图。(图G’中有结点v5 )
例:276页图7-1.7 图(c)是图(b)相对于图(a)的补图。 图(b)不是图(c)相对于图(a)的补图。
25
7-1
图的同构
图的基本概念
8
7-1
图的基本概念
1.无向图:每条边均为无向边的图称为无向图。 2.有向图:每条边均为有向边的图称为有向图。 3.混合图:有些边是无向边,有些边是有向边的图称 为混合图。
v1 (孤立点) v5 V1’
v1 v2
v2
v4 v3 (a)无向图
V2’
V3’ (b)有向图 V4’
v4 v3 ( c ) 混合图
17
7-1
图的基本概念
三、特殊的图
定义4 含有平行边的图称为多重图。 不含平行边和环的图称为简单图。
定义5 简单图G=<V,E>中,若每一对结点间均有边 相连,则称该图为完全图。
无向完全图:每一条边都是无向边 不含有平行边和环 每一对结点间都有边相连
有n个结点的无向完全图记为Kn。
18
7-1
图的基本概念
推论 在一个具有n个结点的图中,如果从结点vj 到结点vk存在一条路,则从结点vj到结点vk 必存在一条边数小于n的通路。
32
7-2
路与回路
定理7-2.1的证明 如果从结点vj到vk存在一条路,该路上的结点序列 是vj…vi…vk,如果在这条中有l条边,则序列中必有 l+1个结点,若l>n-1,则必有结点vs,它在序列中不止 出现一次,即必有结点序列vj…vs…vs…vk,在路中去 掉从vs到vs的这些边,仍是vj到vk的一条路,但此路比 原来的路边数要少,如此重复进行下去,必可得到一 条从vj到vk的不多于n-1条边的路。
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vj邻接于vi 。
边与边相邻:如果ek和ei至少有一个公共顶点关联,
则称ek与ei相邻。
平行边:ei与ej 有两个公共点 (无向图)
ei与ej 有两个公共点,且方向相同(有 向图)
例7.1.2 已知图G中有10条边,4个3度顶点,其余 顶点的度数均小于等于2,问G中至少有多 少个顶点?为什么? 解:图中边数 m=10,由握手定理知,
G中各顶点度数之和为20,
4个3度顶点占去12度,还剩8度, 若其余全是2度顶点, 则需要4个顶点
来占用8度,所以G至少有8个顶点。
课后例题:7.5, 7.6。 习题:7.1, 7.2,7.3,7.4, 7.5,7.6, 7.7
点均在V1中的全体边为边集的G的子图,称 为V1导出的导出子图。(点的导出子图) (4) 设E1E,且E1,以E1为边集,以E1中边 关联的顶点的全体为顶点集的G的子图, 称为E1导出的导出子图。(边的导出子图)
例子1
a
a
{a,b,c}的导出子图
b c
c
b
a
d e
b
{(a,b),(a,d),(d,e)}的导出子图 注意:没有点c
证明:设vi … vk … vj为vi到vj的长度为L的一条通路, 则序列中必有L+1个顶点。 如果L>n–1,则 此通路的顶点数L+1>n,从而必有顶点vs ,它 在序列中不止出现一次,即有序列vi … vs … vs … vj 。 在路中去掉vs到vs的这些边,至少去掉 一条边后仍是vi到vj的一条通路。此通路比原来
三、正则图与完全图
正则图:各顶点的度都相同的图为正则图; 各顶点的度均为k的图为k次正则图。 完全图:
(1) 设G = < V,E >是n阶的无向简单图,如果
G中任何一个顶点都与其余n–1个顶点相邻,
则G为无向完全图,记作:Kn。
(2) 设D = < V,E >是n阶的有向简单图,如果D 中任意顶点u,vV(uv),即有有向边 < u,v >,又有有向边< v,u >,则称D为n阶有 向完全图。
G的子图,记作: G' G。 (2) 若G‘G 且 V’=V,(顶点集相同,边集 相同或少边)则G'是G的生成子图。 生成子图子图 若G‘是G的生成子图,则G’一定是G的子图。
例子
G
G1
G2
G3
G4
G1,G2,G4是G的子图
G2,G4是G的生成子图
G3不是G的子图。
(3) 设V1V,且V1 ,以V1 为顶点集,以2端
(握手定理)
总和等于边数之和的两倍。
即 d (v) 2 | E |
vV
握手定理的推论:任何图中,度为奇数的顶 点个数一定为偶数。
例子
边:5 度之和:4+2+2+1+1=10
握手定理成立!
注:环代表两度
出度与入度的关系:在有向图中,各顶点的 出度之和等于各顶点的入度之和。
d (vi ) d (vi ) m
7.1
无向图及有向图
一、基本图类及相关概念
1. 无向图
称{{a,b} | aAbB} 无序积:设A,B为二集合,
为A与B的无序积,记作:A&B。 习惯上,无序对{a,b}改记成(a, b)
有序组(a,b)均用< a,b > 无序对满足(a, b)=(b, a)
无向图:无向图G是一个二元组< V,E >,其中
E1={(a,b),(a,b),(b,c),(b,c),(a,d),(b,d),(c,d)} E2={(v2,v2),(v1,v2),(v2,v3),(v1,v3),(v1,v3),(v1,v4)}
2. 有向图
有向图:有向图D是一个二元组< V,E >,其中 (1) V是非空集 ––– 顶点集 V(D)
(1) V是一个非空集 ––– 顶点集V(G),每个元
素为顶点或结点;
(2) E是无序积V & V的可重子集(元素可重复出
现),E ––– 边集E(G),E中元素称为无向边,
即无序对。
如:
a v1 d
b c
v2
v5 v3
v4
G1=<V1,E1>, G2=<V2,E2>,
V1={a,b,c,d} V2={v1,v2,v3,v4,v5}
注:<d,c>≠<c,d>
3. 相关概念
图的概念
有限图:V:E 且 |V| = 1 n阶图:|V| = n
n阶m图:|V| = n 且 |E| = m
例子
5阶5图
b
5阶零图
a c
平凡图
悬挂边 悬挂点
e d
孤立点
3. 相关概念
点边关系
顶点与边关联:如果ek = (vi,vj) E,称ek与vi关联,
例7.1.4 画出3个顶点2条边的所有可能非同构的
有向简单图。
解: 3个顶点2条边的无向简单图只有一个:
由这个图可派生出下列4个非同构的有向简单图:
自补图:若G ~G ,则G为自补图
与
互补且同构
与
互补且同构
图G为自补图的必要条件:
对于n阶图G, 若G自补,则G一定有n(n-1)/4
条边。(n=4k或n=4k+1,k≥1)
(2) E是笛卡尔积VV的可重子集,
其元素为有向边,即有序对 在有向图中需要注意E中边的方向,由第 一元素用方向线段指向第二元素。 第一个元素通常称作始点。 第二个元素通常称作终点。
如:
G=<V,E> V={a,b,c,d} E={<a,a>,<a,b>,<a,b>,<a,d>,<d,c>,<c,d>,<c,b>}
环: ek = < vi,vj > 中,若 vi = vj,则ek称为环。
环 不是平行边 环
平行边 平行边
简单图与多重图
简单图:既不包含平行边又不包含环 的图。
多重图:包含平行边 的图。
二、度
度:(1) 在无向图G = < V, E >中,与顶点v(vV)
关联的边的数目(每个环计算两次),记 作:d(v)。
如:
K4
K5
三阶有向完全图
计算问题:
(1)无向完全图共有n(n-1)/2条边,每个顶 点的度数为n-1。 (2)有向向完全图共有n(n-1)条边,每个顶
点的入度为n-1,每个顶点的出度为n-1。
四、子图与母图:
(1) G = < V,E >, G' = < V' , E' >
若V'V, E'E,则G是G'的母图, G'是
存在 g:VV' 满足:
(1) 任意边e = (vi,vj)E,当且仅当e' = (g(vi),g(vj))E' (2) e与e'的重数相同 则说G G' 由于同构图顶点之间一一对应,边之间一一对应, 关联关系对应相同,所以可以看成同一个图。
图的同构
• 例如下图(a)、(b)、(c)、(d)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。
通路的长度至少少1。如此重复下去,必可得 到一条从vi到vj的不多于n–1条边的通路。
(2) 在n阶图中,如果从vi到vj (vivj)存在通路,则 必存在从vi到vj 的长度小于等于 n–1的初级通路。 (3) 在n阶图中,如果存在从vi到自身的回路,则 从vi 到自身存在长度等于n的回路。
(4) 在n阶图中,如果从vi到自身存在一条简单回
初级通路一定是简单通路,但简单通路不一定是一
条初级通路。
例子
v6
v1
e6 e1 v1 v2 e2 v3 e5 v5 e4 e3
v3 e5 v5 e3 e4 e2 e5 v4
v4
e1
v2
长度为6的简单通路
e1 v1 v2 e2 v3 e3
长度为6的简单通路
v1 e1 v2
e4
v4
e2
v3
e3
v4
长度为3的初级通路
路,则从vi 到自身存在长度等于n的初级回路。
三、顶点的连通性
两顶点连通:u,v为无向图G的两个顶点,u到v
存在一条通路。规定vi到自身总
是连通的.
两顶点可达:u,v为有向图G的两个顶点,u到v
存在一条通路。规定vi到自身总 是可达的.
连通性的性质:无向图中顶点之间的连通关系是
顶点集V上的等价关系。
证明: (1) 自反性:由于规定任何顶点到自身总是连通的; (2) 对称性:无向图中顶点之间的连通是相互的; (3) 传递性:由连通性的定义可知。
d
e
例子2
a
a b
b
{a,b,c}的导出子图
c
c
d
a
b
{<a,b>,<b,a>,<c,d>}的导出子图
c d
五、补图
补图:给定一个图G = < V,E >,以V为顶点集, 以所有能使G成为完全图的添加边为边集
组成边集的图。记作:~G
如:下图中(1)与(2), (3)与(4)互为补图
六、同构图
图同构:对于G = < V,E >,G' = < V' ,E' >,如果