第七章图论

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第七章 图论

第七章  图论

第七章图论1设P={u,v,w,x,y},画出图G={P,L},其中(1)L={uv,ux,uw,vy,xy};(2)L={uv,vw,wx,wy,xy},并指出各个点的度。

解对应于(1)的图如图7—1所示。

其中各点的度为:d G(u)=3, d G(x)=2, d G(y)=2, d G(v)=2, d G (w)=1.对应于(2)的图如7—2所示。

各点的度为:d G (u)=1, d G (x)=2, d G (y)=2, d G (v)=2, d G (w)=3。

U V UVXY XYWW图7—12 设图G有5个点,4条边,在同构的意义下,画出图G的所有可能形式。

解图7—3是图G的所有可能形式。

图7—2 图7--33 图G=(P ,L )如图7—4所示,试画出G 的三个不同支撑子图。

图7--4解 图7—5(a ),(b),(c)就是图G 的三个支撑子图。

(a ) (b) (c)图7--54 是否可以画一个图,使各点的度与下面给出的序列一致,如可能,画出一个符合条件的(a) (b) (c) (d)(e) (f) (g)图,如不可能,说明原因。

(1)3,3,3,3,3,3; (2)3,4,7,7,7,7; (3)1,2,3,4,5,5;解 (1)可以,如图7—6所示:图7—6(2)不可能。

在六个顶点中,奇数度点为5个,与定理2相矛盾。

(3)不可能。

考虑两个度为5的顶点,设其为u 和v ,因为只有6个顶点,因此u 和v 除自身之外的个顶点皆相连。

而除u ,v 之外的4个顶点中的每一个都至少是两条边的端点,即这4个顶点的度都至少是非,这与其中某一个顶点的度为1矛盾。

5 设G 是有限图,M ,A 分别是G 的关联矩阵和相邻矩阵,证明:M*M / 和A 2 的对角线上的元素恰好是G 中所有点的度。

证 设L (G ),P (G )的元素分别为n,m. 令B= M*M / ,由矩阵的乘法定义知b ii=∑=nj 1a ij * a /ji i=1,2,3---------m因为M / 是M 的转置矩阵,所以 a ij= a /ji ,,又因为a ij 非0即1,所以a ij 2 = a ij 故得b ii=∑=nj 1a ij * a /ji=∑=nj 1a ij 2=∑=nj 1a ij即b ii 等于M 的第I 行中所有1的个数,也就是b ii 等于M 的第I 行所对应的点的度。

第七章_图论

第七章_图论

非连通图的边连通度为 0

平凡图G, (G)=0



第七章 图论
与称为G的相对于完全图的补图,简称为G的补图,记作
工G` 若图G≌G,则称G为
程 自补图


第七章 图论
信 定义7-1.5

简单图G=<V,E>中,若每个结点均与其余结点相连,则称G为完全图。
有n个结点的完全图称为n阶完全图,记作Kn(n≥1) 。



如:

。。






。。

K3 考虑: Kn的边数为???
信 7-2 路与回路
息 定义7-2.1 设图G=<V,E>,G中结点与边的交替序列

=vi0ej1vi1ej2 … ejkvik
学 称点v,i0r为=0v,i1k ,到…的路,.k其中. :vviri-01,,vviikr分为别ej是r的的端始点和
与 终点. 中边的条数称为它的长度。
工 若vi0=vik ,则称该路为回路。 程 若中所有边各异,则称 为迹。
K6

定理7-1.4 Kn的边数为Cn2=n(n-1)/2。
第七章 图论
信 定义7-1.7
息 设G=<V,E>, G`=<V`,E`>为两个图(同时为无向图或有向图),若V` V且 E` E,则称G`为G的子图, G为G`的母图,记作G`G。
科 若V` V或E` E,则称G`为G的真子图。
d
d
d

e1
科 a e6
e4
c
e4
ca

第七章 图论

第七章  图论

§7.1 图的基本概念
两图同构的必要条件:
1. 结点数相等。
2. 边数相等 3. 度数相同的结点数相等 不是充分条件。
本讲稿第三十页,共九十一页
§7.2 路与回路
1.路径和循环 [定义]在一个图中,从某一结点出发经过某些结点到达终点
的边的序列称为图的路径,而路径中边的条数称为路
径的长度(路长)。
(4)回路:起始且终结于同一结点的路径。
(5)简单回路:每一条边出现一次且仅一次的回路。 (6)基本回路:通过每个结点一次且仅一次的回路。 例:在上例中,列出下列回路,判断为何种回路
本讲稿第三十三页,共九十一页
§7.2 路与回路
(7)非循环图:没有任何循环的简单有向图。 讨论: ①一定不包含自循环 ②不是基本路径的任何路径都会包含循环,去掉这些
于所有结点的出度之和。
本讲稿第十六页,共九十一页
§7.1 图的基本概念
(12)多重边(平行边):在有向图中,始点和终点均 相同的边称为平行边,无向图中若两个结点间有两 条(或多条)边,称这些边为平行。
两点间平行边得条数称为边的重数。
例:
本讲稿第十七页,共九十一页
§7.1 图的基本概念
[定义7-1.4]含有平行边的图称为多重图,非多重图称
讨论定义: (1)从一个结点到某一结点的路径,(若有的话)不 一定是唯一的; (2)路径的表示方法:
(a)边的序列表示法: 设G=<V,E>为一有向图, ,则路径可以表示
成:(<v1,v2>,<v2,v3>,….<vk-1,vk>)vi V
本讲稿第三十一页,共九十一页
§7.2 路与回路
(b)结点序列表示法: (v1,v2vk)

第七章 图论

第七章  图论

12
7.1 图及相关概念
7.1.5 子图
Graphs
图论
定义7-1.8 给定图G1=<V1,E1>和G2=<V2,E2> , (1)若V1V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的子图。 (2)若V1=V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的生成子图。
上图中G1和G2都是G的子图,
但只有G2是G的生成子图。
chapter7
18
7.1 图及相关概念
7.1.6 图的同构
Graphs
图论
【例4】 设G1,G2,G3,G4均是4阶3条边的无向简单图,则
它们之间至少有几个是同构的? 解:由下图可知,4阶3条边非同构的无向简单图共有3个, 因此G1,G2,G3,G4中至少有2个是同构的。
4/16/2014 5:10 PM
4/16/2014 5:10 PM chapter7 10
7.1 图及相关概念
7.1.3 完全图
Graphs
图论
【例2】证明在 n(n≥2 )个人的团体中,总有两个人在 此团体中恰好有相同个数的朋友。 分析 :以结点代表人,二人若是朋友,则在结点间连上一 证明:用反证法。 条边,这样可得无向简单图G,每个人的朋友数即该结点 设 G 中各顶点的度数均不相同,则度数列为 0 , 1 , 2 , …, 的度数,于是问题转化为: n 阶无向简单图 G中必有两个 n-1 ,说明图中有孤立顶点,与有 n-1 度顶点相矛盾(因 顶点的度数相同。 为是简单图),所以必有两个顶点的度数相同。
vV1
deg(v) deg(v) deg(v) 2 | E |
vV2 vV
由于 deg( v) 是偶数之和,必为偶数,
vV1

离散数学第7章

离散数学第7章

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

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

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-第7章-图论廖学生用

离散数学-第7章-图论廖学生用

05
图论中的优化问题
最短路径问题
总结词
最短路径问题是图论中一类经典的优化问题,旨在寻找图中 两个节点之间的最短路径。
详细描述
最短路径问题有多种算法,其中最著名的算法是Dijkstra算法 和Bellman-Ford算法。Dijkstra算法适用于带权重的有向图 或无向图,而Bellman-Ford算法适用于带权重的无向图。这 两种算法都能有效地找到最短路径,但时间复杂度和适用范 围有所不同。
03
图的遍历算法
深度优先搜索
要点一
总结词
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
要点二
详细描述
该算法通过沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索 树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到 发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发 现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的 节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个 进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
06
图论的应用实例
社交网络分析
社交网络分析
图论在社交网络分析中有着广泛的应用。通过构建社交网络模型,可以研究人际关系、信 息传播、社区结构等方面的问题。例如,通过分析社交网络中的节点和边的关系,可以发 现社区结构、影响力传播路径、信息扩散规律等。
社交网络模型
社交网络模型通常由节点和边构成,节点代表个体或组织,边代表它们之间的关系。根据 实际需求,可以选择不同的社交网络模型,如社交关系网、信息传播网等。
力传播等。
生物信息学
交通运输
图论用于基因调控网络、 蛋白质相互作用网络等 生物信息学领域的研究。
图论用于交通路线的规 划和管理,如最短路径 算法、交通流量优化等。

第7章 图论

第7章 图论
第七章


1
图(Graph):
可直观地表示离散对象之间的相互关系,
研究它们的共性和特性,以便解决具体问题。
图是一类相当广泛的实际问题的数学模型,
有着极其丰富的内容,是数据结构等课程的先
修内容。学习时应掌握好图论的基本概念、基
本方法、基本算法,善于把实际问题抽象为图
论的问题,然后用图论的方法解决问题。
5
G=<V(G),E(G), φG>
说明:
若把图中的边ei看作总是与两个结点 关联,则一个图G由两种实体组成,它有 一个叫做顶点(有时也叫做节点)的元素 的有限集合V={a,b,c……}和一个叫做边的 不同顶点对的有限集合E,一个图可简记 为G=<V,E>。集合V中顶点的个数n叫做图 的阶。6Fra bibliotek 2 一些概念
若边ei与结点无序偶(vj,vk)相关联,则 称该边为无向边。 若边ei与结点有序偶<vj,vk>相关联, 则称该边为有向边。其中vj称为ei的起 始结点;vk 称为ei的终止结点。 每一条边都是无向边 的图称无向图。
G=<V,E>=<{v1,v2,v3, v4,v5},{(v1,v2),(v2,v3), (v3,v4),(v2,v4)}>
16
例:图 7-1.5 所示的均为多重图。
图(a) 中结点 a 和 b 之间有两条平行边,结点 b 和 c 之间有三条平行边,在结点 b 有两个平行的 环。结点 a 的度数为 3 ,结点 c 的度数为 4 ,结 点 b 的度数为 9 。 图(b) 中,只有结点v1和v2之间有两条平行边。 这是因为该有向图中, < v1,v2 > 与 < v2 , v1 > 认为是不同的结点对。 17

第7章--图论

第7章--图论
图 7 ― 5 图G以及其真子图G 1和生成子图G2
第7章 图论
定义 7.1 ― 13 如果图G中的一个子图是通过删去 图G的结点集V的一个子集V1的所有结点及与其关联的 所有边得到的, 则将该子图记为G-V1。
如图7 ― 5中, G1=G-{4}。 定义 7.1 ― 14 如果图G中的一个子图是通过删去 图G的边集E的一个子集E1的所有边, 而不删去它们的 端点而得到的, 则将该子图记为G-E1。 如图7 ― 5中, G2=G-{(2, 4)}。
第7章 图论
如例1中的图, 结点集V={a, b, c, d}, 边集 E={e1, e2, e3, e4, e5}, 其中 e1=(a, b), e2=(a, c), e3=(a, d), e4=(b, c), e5=(c, d)。
d与a、 d与c是邻接的, 但d与b不邻接, 边e3与e5是邻 接的。
定义中的结点对可以是有序的, 也可以是无序的。 我们将结点 u、 v 的无序结点对记为(u, v), 有序 结点的边e与结点u、 v的无序结 点对(u, v)相对应, 则称e为无向边, 记为 e=(u, v)。 这时称e与两个结点u和v互相关联, u、 v称为该边的两个端点。 这时也称u与v是邻接的, 否则 称为不邻接的。 关联于同一结点的两条边称为邻接边。
第7章 图论
7.1.4 子图 在研究和描述图的性质时, 子图的概念占有重要
地位。 定义 7.1 ― 12 设有图G=(V, E)和图
G′=(V′, E′)。 (1) 若V′ V, E′ E, 则称G′是G的子图。 (2) 若G′是G的子图, 且E′≠E, 则称G′是G的真子
图。
第7章 图论
(3) 若V′=V, E′ E , 则称G′是G的生成子图。 图 7 ― 5给出了图G以及它的真子图G1和生成子图G2。

离散数学-第七章-图论

离散数学-第七章-图论

则称G1与G2是同构的,记作G1 G2
怎样定义有向图的同构?
第 七 章


2/12/2021
28

散 例7、
数 学
a
d
第 七 章


2/12/2021
a' (b)
b
d ' (d)
c
c' (a)
b' (c)
29




1
2
6
10
7
9 8
2
5
3

3
4
七 章
彼得松图(petersen)


2/12/2021
1
5
6
10 7 8
9
4
30
离 散 数 学
第 七 章


2/12/2021
31
离 散 数 学
两个图同构必有: (1)结点数相同;
但不是充分条件
(满足这三个条件的两图 不一定同构)
第 (2)边数相同;

章 (3)度数列相同


2/12/2021
32
离 例8、 画出K4的所有非同构的生成子图。
散 数
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。


2/12/2021
3
离 一、图的基本概念
散 数 学
旧金山
丹佛
洛杉矶
第 七 章


2/12/2021
底特律
芝加哥
纽约 华盛顿
4

散 设A、B是两个集合,称

第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]

第7章 图论 [离散数学离散数学(第四版)清华出版社]

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)

第七章 图论

第七章  图论

Graphs/图论
三、子图和补图
定义 无向简单图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。 图10:
K 4图
Graphs/图论
定理 4 证明:
n个节点的无向完全图Kn的边数为:(1/2)*n*(n-1)。
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:cn = (1/2)*n*(n-1) 故Kn的边数为: |E| =(1/2)*n*(n-1)。 (证毕)
推论:在一个具有n个结点图中,若从结点u到结点v存在 一条路,则必存在一条从u到v而边数小于n的通路。 删去所有结点s到结点s 的那些边,即得通路。
Graphs/图论
二、无向图的连通性
定义 在无向图G中,结点u和结点v之间若存在一条路, 则称结点u和结点v是连通的。
连通性是结点集合上的一种等价关系。
证明: 设:V1 :图G中度数为奇数的结点集。 V2:图G中度数为偶数的结点集。 由定理1可知
vv 1
deg( v ) deg( v ) deg( v ) 2 | E |
vv 2 vV
因为
vv 2
deg( v) 为偶数。 deg(v) 和2|E|均为偶数,所以 v v1
b
b
Graphs/图论
四、图的同构
定义 设图G=<V,E> 及G’=<V’,E’>,如果存在一一对 应的映射g:V → V’且e=(vi ,vj)(或<vi ,vj>)是G的一条 边,当且仅当e’=(g(vi ) ,g(vj))(或 <g(vi ) ,g(vj)>是G’的 一条边,则称G与G’同构,记作G ~ -G’ 。

图论课件第七章图的着色

图论课件第七章图的着色
总结词
平面图的着色问题是一个经典的图论问题,其目标是在满足相邻顶点颜色不同 的条件下,使用最少的颜色对平面图的顶点进行着色。
详细描述
平面图的着色问题可以使用欧拉公式和Kuratowski定理进行判断和求解。此外 ,也可以使用贪心算法、分治策略等算法进行求解。
树图的着色问题
总结词
树图的着色问题是一个经典的图论问 题,其目标是使用最少的颜色对树图 的顶点进行着色,使得任意两个相邻 的顶点颜色不同。
分支限界算法
总结词
分支限界算法是一种在搜索树中通过剪枝和 优先搜索来找到最优解的算法。
详细描述
在图的着色问题中,分支限界算法会构建一 个搜索树,每个节点代表一种可能的着色方 案。算法通过优先搜索那些更有可能产生最 优解的节点来加速搜索过程,同时通过剪枝 来排除那些不可能产生最优解的节点。分支 限界算法可以在较短的时间内找到最优解,
尤其适用于大规模图的着色问题。
03
图的着色问题的复 杂度
计算复杂度
确定图着色问题的计算复杂度为NP-完全,意味着该问题在多项式时间 内无法得到确定解,只能通过近似算法或启发式算法来寻找近似最优解 。
图着色问题具有指数时间复杂度,因为对于n个顶点的图,其可能的颜色 组合数量为n^k,其中k为每个顶点可用的颜色数。
02
图的着色算法
贪心算法
总结词
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的选 择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。
详细描述
贪心算法在图的着色问题中的应用是通过逐个对顶点进行着色,每次选择当前未 被着色的顶点中颜色数最少的颜色进行着色,直到所有顶点都被着色为止。这种 算法可以保证最小化使用的颜色数量,但并不保证得到最优解。

第七章图论

第七章图论

• 现实世界中许多关系是由图形来形象而直观地描绘出来,
人们常用点表示事物, 用点之间是否有连线表示事物之间
是否有某种关系, 于是点以及点之间的若干条连线就构成 了图。 • 当研究的对象能够被抽象为离散的元素集合和集合上的二 元关系时, 用关系图进行表示和处理是很方便。
• 图论研究的图是不同于几何图形、机械图形的另一种数学
图论
实例
a a
7.1 图的基本概念
e1 b e3
e2
f
e6 e5 e e7
f
e6 e5 e7 d (2) e b
e1 e3 c (3)
f
e5 e7 d e
c e4 d (1)
•(1),(2),(3)是(1)的子图, (2),(3)是真子图. •(1),(3)是(1)的生成子图.
第七章
图论
7.1 图的基本概念
图论是近年来发展迅速而又应用广泛的一门新兴 学科。它最早起源于一些数学游戏的难题研究,如 1736 年欧拉(L.Euler) 所解决的哥尼斯堡(Konigsberg) 七桥问题,以及在民间广泛流传的一些游戏难题,如迷 宫问题,匿门博奕问题,棋盘上马的行走路线问题等。 这些古老的难题,当时吸引了很多学者的注意,在这些 问题研究的基础上又继续提出了著名的四色猜想,汉密 尔顿(环游世界)数学难题。
第七章
图论
7.1 图的基本概念
7.1.1 图的基本类型
邻接边:关联于同一结点的两条边。 自回路或环:关联于同一结点的一条边。
(vi = vj,方向无意义)
平行边:连接于同一对结点间的多条边(无向图)。 简单图:不含平行边和环(自回路)的图。
同始点、同终点的多条边(有向图)。(<a,b>与<b,a>不同结点对)

第七章 图论

第七章 图论
f ( v1 ), f ( v2 )
若 ( e ) v1 , v2 若 ( e ) v1 ,v2
则称G与G‘同构,记作 G G ,并称f和g为G和G'之 ' 间的同构映射,简称同构。
两个同构的图有同样多的结点和边,并且映 射f保持结点间的邻接关系,映射g保持边之 间的邻接关系。
第七章 图论
完全有向图和完全无向图
注意:完全无向图的任意两个不同结点都邻接,完 全有向图的任意两个不同结点之间都有一对方向相 反的有向边相连接。
一至五阶完全无向图
完全有向图
一至三阶完全有向图
图的同构
从图的定义可以看出,图的最本质的内容是结点和 边的关联关系。两个表面上看起来不同的图,可能 表达相同的结点和边的关联关系。下图的两个图, 不仅结点和边的数目相同,而且结点和边的关联关 系也相同。 为了说明这种现象,我们引进两个图同 构的概念。
(2)如果 V V , E E, ,则称G‘是G的真子图, 记作 G。 G (3)如果 V V , E E, ,则称G'是G的生成子 图。
子图
V 定义: 设图 G V , E, , V 且 V 。以V‘为结 点集合,以起点和终点均在V’中的边的全体为边集 合的G的子图,称为由V‘导出的G的子图,记为G[V’]。 若V V ,导出子图G[V V ] ,记为 G V 。
第七章 图论
第七章 图论
• • • • • • • • 7.1图的基本概念 7.2子图和图的运算 7.3路径、回路和连通性 7.4图的矩阵表示 7.5欧拉图 7.6特殊图 7.7树 7.8网络
7.1图的基本概念
定义: 设V和E是有限集合,且V 。 (1) 如果 : E {{v1 , v2 } v1 V v2 V } ,则称 G V , E, 为 无向图。 (2) 如果 : E V V ,则称 G V , E, 为有向图。 无论是无向图还是有向图,都统称为图,其中V的元 素称为图G的结点,E的元素称为图G的边,图G的结 点数目称为图的阶。 可以用几何图形表示上面定义的图。用小圆圈 表示结点。在无向图中,若 (e) {v1 , v2 } ,就用 连接结点v1和v2的无向线段表示边e。在有向图 中,若 (e) v1 , v2 ,就用v1指向v2的有向线段 表示边e。

离散数学第七章图论习题课件

离散数学第七章图论习题课件

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

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。

第七章 图论

第七章 图论

• 对于有向图 G中的任意结点 u,v 和w,结点间的距离有以下 的性质: ① du,v≥0 ② du,u=0 ③ du,v+dv,w≥du,w • 注:一般来说, du,v不一定等于dv,u • 定义D=max du,v为图的直径 • 关于有向图两个结点间的距离可以很容易的推广到无向图 中
【例】如右图所示是一个图,其中 v1e1v2e3v3e4v2e3v3e7v5是一条从v1到v5的路 v1e1v2e3v3e4v2e5v4e8v5是一条从v1到v5的迹 v1e1v2e3v3e7v5是一条从v1到v5的通路 v3e3v2e5v4e8v5e6v2e4v3是一个回路 v3e3v2e5v4e8v5e7v3是一个圈
• 定义 7-1.9 设图 G=V,E 与图 G′=V′,E′ ,如果存 在一一对应的映射g: vi→vi′且e=(vi,vj)是G的一条 边当且仅当e′=(vi′,vj′)是G′的一条边,则称G与G′同 构,记为G≌G′.
• 通俗的讲两个图同构当且仅当两个图的结点和边存在着一 一对应,且保持关联关系
• 如果一对结点间的边多于一条,则称这些边为平行边
• 定义 7-1.4 含有平行边的任何一个图称为多重图
• 不含平行边和环的图称为简单图
• 定义 7-1.5 简单图G=<V,E>中, 若每一对结点都有 边相连,则称该图为完全图。
• n个结点的无向完全图记为Kn
• 定理7-1.4 • 定义7-1.6 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,称为图G的 相对于完全图的补图,简称为G的补图,记为 G 。
1 n个结点的无向完全图Kn的边数为2 n(n 1)
• 定义7-1.7 设图G=<V,E>, 如果有图G′=<V′,E′>, 且 E′ E, V′ V, 则称G′为G的子图

第七章 图论

第七章 图论

定理7-2.5 在有向图G=<V,E>中,它的每一个结点位于且只位 于一个强分图中。
7.3
图的矩阵表示
定义7-3.1 设G=<V,E>是一个简单图,它有n个结点V={v1,v2,·· n}, ·,v 则n阶方阵A(G)=(aij)称为G的邻接矩阵。 1 vi adj vj 其中aij= 0 vi nadj vj 或i=j adj表示邻接,nadj表示不邻接。
7-4
欧拉图与汉密尔图
定义7-4.1 给定无孤立结点图G,若存在一条路,经过图中每 边一次且仅一次,该条路称为欧拉路;若存在一条回 路,经过图中每边一次且仅一次,该回路称为欧拉回 路。具有欧拉回路的图称作欧拉图。
北区
A B
东区
岛区
D
C
南区
哥尼斯堡地图
定理7-4.1 无向图G具有一条欧拉路,当且仅当G是连通的,且有零 个或两个奇数度结点。 推论:无向图G具有一条欧拉回路,当且仅当G是连通的, 并且所有结点度数全为偶数。 G1中A,B,C,D四点度数为3,故不是Euler图,也不是一笔画; G2中A,B两点是3度,其它均为偶数点,故不是Euler图,但是 起终点不同的一笔画,起终点分别是A,B; G3中点的度数均为4,且连通,故它是Euler图, Euler回路 为ABCDAHDGCFBEHGFEA。在回路中各点均出现2次(起终点 多一次),因此每点均为4度。 注:Euler回路不是唯一的。 A A B
定理7-1.3 在任何有向图中,所有结点的入度之和等于所有 结点的出度之和。 证明: 因为每一条有向边必对应一个入度和一 个出度,若一个结点具有一个入度或出度,则必 关联一条有向边,所以,有向图中各结点入度之 和等于边数,各结点出度之和也等于边数,因此, 任何有向图中,入度之和等于出度之和。

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定理7.7 设非负整数列d=(d1,d2,…,dn),(n-1) ≥d1≥d2≥…≥d n≥0,则d是可简单化的当且仅当d′=(-1,1,…,-1,,…,)。
第7章 图论
7.1.6 子图
定义7.12 设G=<V,E>和G=<V',E'>是两个图, (1)若V'V且E'E,则称G'是G的子图; (2)若G'是G的子图,但V'≠V或E'≠E,则称G'是G的真子图; (3)若G‘是G的子图,且V’=V,则称G‘是G的生成子图或支撑子 图。
定理7.2 设有向图G具有n个结点,m条边,其中结点构成的集
合V={v1,v2,…,vn},则有
n
n
deg (vi) deg (vi ) m
i 1
i 1
第7章 图论
7.1.3 完全图
1.无向完全图
定义7.6 在n阶无向图中,如果任意两个不同的结点之间都有 一条边关联,则称此无向图为无向完全图,记作Kn。
3.竞赛图
定义7.8 设G为n阶有向图,如果G的底图为无向完全图Kn,则称G 为竞赛图。
第7章 图论
7.1.4 图的同构
定义7.9 设图G的点集为V,边集为E,图G′的点集为V′,边集 为E′。如果存在着V到V′的双射函数f,使对任意的u,vV,(u ,v)E(或<u,v>E),当且仅当(f(u),f(v))E′(或<f (u),f(v)>E′),则称图G和G′ 同构,记作GG′。
第7章 图论
7.2 路与回路
7.2.2 图的连通性 1.无向图的连通性 定义7.14 设图G是无向图,u和v是图G中的两个结点,如果u和v 之间有通路,则称u,v是连通的,并规定u与自身是连通的。
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以上三个条件并 不是两图同构的 充分条件,如:
a
b
c
d
e
(a)
a'
c'
b'
e'
d'
(b)
第七章 图论
图的基本概念 路与回路 图的矩阵表示 欧拉图与哈密尔顿图
7-2 路与回路
1、路的基本概念:
路: 图G=<V, E>,设 v0, v1, …, vn∊V, e1, e2, …, en∊E, 其中
ei是关联于结点vi-1, vi的边,交替序列设 v0 e1 v1 e2 … en vn称为
若 连 通 图 G中 某 两 个 结 点 都 通 过 v, 则 删 去 v 得 到 子 图 G , 在 G 中 这 两个结点必定不连通,故v是图G的割点。
7-2 路与回路
deg(v)为偶数 vV1
|V1|为偶数
定理: 有向图中所有结点的入度之和等于所有结点的出度之和
7-1 图的基本概念
(5)多重图:含有平行边的图
简单图:不含有平行边和环的图
完全图:每一对结点之间都有边关联的简单图
有向完全图:完全图中每条边任意确定一个方向所得的图
a
e
b
d
f
h
c
g
定理: n个结点的无向(有向)完全图Kn的边数为n(n-1)/2
证明: 在完全图中,每个结点的度数应为n-1,则n个结点的
度数之和为n(n-1),因此|E|=n(n-1)/2
7-1 图的基本概念
(6)子图:
G V , E , 有 G ' V ', E ' , 且 E ' E , V ' V ,
则 G '为 G 的 子 图
e
f
h
g
e e
f
f h
h
g
生成子图:包含G中所有结点的子图
a
b
a
e
fg
f
b
d
cd
ch
ge
h
(a)
(b)
(c)
(d)
(a)和(b)同构
(c)和(d)同构
7-1 图的基本概念
G与G'同构的充要条件是: a、结点一一对应 b、边一一对应 c、保持关联关系
由同构的定义,易见两图同构必定满足以下条件:(必要条件)
a、结点数目相等 b、边数相等 c、度数相同的结点数目相同
混合图:图中既有有向边,也有无向边
平凡图:仅由一个孤立结点构成的图
a
e hi
k
b
df
c
j
l
g
7-1 图的基本概念
(3)邻接点:由一条有向边或一条无向边相关联的两结点 邻接边:关联于同一结点的两条边
平行边:连接于同一对结点的多条边
自回路(环):关联于同一结点的一条边(既可看作是有
向边,也可作无向边)
决。例如:可以用图来表示生态环境里不同物种的竞争;可以 用图来表示在组织里谁影响谁,以及用图来表示比赛结果;旅 行商问题;地球着色问题等。
一个简单的例子:大城市之间的高速公路系统建模: 可以把各个城市看成结点,城市之间存在高速公路,则认 为这两个城市之间有连线,这样可以构成一个简单的图
7-1 图的基本概念
v5e7v3e4v2;通路 v4e8v5e6v2e1v1e2v3;圈 v2e1v1e2v3e7v5e6v2
7-2 路与回路
定理: G=<V, E>具有n个结点,如果从结点vj到结点vk存在一 条路,则此两结点间必存在一条边不多于n-1的路
证明:设结点vj到vk的路上的结点序列为 vj … vi…vk,结点序列 中结点的个数为L+1,则这条路中有L条边。若L>n-1,则结点 序列中必出现重复结点,因而可去除重复结点之间的边,得到 的仍是联结vi到vk的路。依此类推,必可得到边不多于n-1的路
联结v0到vn的路;v0,vn分别称为路的起点和终点
回路:起点和终点相等的路
e1
圈:除v0=vn外其余结点都不相同的路 v2
v1 e3 e2 v3
迹:所有的边都不相同的路 通路:所有的结点都不相同的路
e5 e6 e4
e7
v4
e8
v5
上图中有:路 v1e2v3e3v2e3v3e4v2e6v5e7v3;迹 v5e8v4e5v2e6
e f
g
deg+(e)=2, deg-(e)=1, deg(e)=3 h deg+(f)=1, deg-(f)=2, deg(f)=3
deg+(g)=deg-(g)=1, deg(g)=2 deg+(h)=deg-(h)=1, deg(h)=2
7-1 图的基本概念
(4)结点的度数
最大度: ( G ) m a x { d e g v |v V ( G ) }
a
e b
c a
d
cbΒιβλιοθήκη 7-1 图的基本概念(4)结点的度数 图G=<V,E〉中,与结点v关联的边数为度数,记为deg(v)。 一个环的度数为2。
a
e b
d c
deg(a)=2 deg(b)=3 deg(c)=2 deg(d)=2 deg(e)=5
7-1 图的基本概念
(4)结点的度数 在有向图中,定义入度、出度的概念 入度: 射入一个结点的边的条数,记为deg-(v); 出度: 由一个结点射出的边的条数,记为deg+(v); 入度与出度之和为该结点的度数:deg(v)= deg+(v)+ deg-(v)\
推论: G=<V,E>具有n个结点,如果从结点vj到结点vk存在一 条路,则此两结点间必存在一条边不多于n-1的通路
7-2 路与回路
2、无向图的连通性: 在无向图G中,若结点u和v之间存在一条路,则称u和v是
连通的。 结点之间的连通性是结点集上的等价关系。
证明:自反性:v和v是连通的 对称性:若u和v连通,则v和u必定也是连通的 传递性:u和v连通,v和w连通,则u和w中也存在路,
随着科技的发展,图论在解决运筹学、网络理论、信息 论、控制论、博弈论等问题时,发挥了巨大的作用。
第七章 图论
图的基本概念 路与回路 图的矩阵表示 欧拉图与哈密尔顿图
7-1 图的基本概念
1、图的定义及表示 图由结点和连接两个结点之间的连线组成。连线的长度和
结点的位置是无关紧要的。 几乎每一门可以想象的学科里都有问题可以用图模型来解
2、图的表示法
三元组表示G=<V(G),E(G), φG>:V(G)-非空的结点集合; E(G)-边集合;φG-边集合E到结点无序偶(有序偶)集合上的函 数。 图可简记为G=<V,E>
7-1 图的基本概念
3、图的一些基本概念
(1)无向边:与结点无序偶关联的边,用 (a,b)表示
有向边:与结点有序偶关联的边,用<a,b>表示;表明是从
非连通图的点连通度为0 存在割点的连通图的点连通度为1 完全图Kp的点连通度为p-1
7-2 路与回路
(2)边割集: : G=<V, E>为无向连通图,E1⊂E,图G删除 了E1所有的边后,所得的子图是非连通图,但删除E的任何真 子集,得到的子图仍是连通图,称E是G的一个边割集
割边(桥): 若边割集中只有一条边,此边称为割边 边连通度:产生一个不连通图需要删去的最少边数,记为
最小度: ( G ) m i n { d e g v |v V ( G ) }
a b
c
e Δ(G)=5
δ(G)=2 d
7-1 图的基本概念
定理: 结点度数总和等于边数的两倍,即: deg(v)2|E| vV
证明:每条边关联两个结点 一条边给相关的每个结点的度数为1 因此,在图中,结点度数总和等于边数的两倍。
割点: 若点割集中只有一个结点,此结点称为割点
点割集或者割点是否唯一?
a
c
e
b
d
a fb
c
a
c
e
d
fb
f
e和d都为图的割点(不唯一)
7-2 路与回路
不同点割集中的结点数目未必相同 a
c
g
e
f
如右图中,有点割集{e}和{f}和{c,d} b
d
h
点连通度: 产生一个非连通图需要删去的点的最少数目, 记为 k(G)=min{|V1| | V1是G的点割集}
a
a
e6 e1 e2
b
e3
e5
e1
e6
d
e3 d
b
e5
e4
e4
c
c
左右为同一图形
V(G)={a,b,c,d}
e2 E(G)={e1,e2,e3,e4,e5,e6} φG(e1)=(a,b),φG(e2)=(a,c), φG(e3)=(b,d),φG(e4)=(b,c), φG(e5)=(d,c),φG(e6)=(a,d).
(G ) min{| E1 | E1 是 G 的 边 割 集 }
不连通图的边连通度为0 存在割边的连通图的边连通度为1 完全图Kp的边连通度为p-1
7-2 路与回路
定理: 对于任何一个图G,有 k ( G ) ( G ) ( G )
k ( G ): 点 连 通 度 ; ( G ): 边 连 通 度 ; ( G ): 最 小 度 。
a
e
右 图 中 , deg(v)=14, E=7 b
v∈ V
d
c
7-1 图的基本概念
定理: 度数为奇数的结点必定是偶数个
证明: 设V1、V2分别为G中奇数度数点集和偶数度数点集,则:
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