离散数学CH04_图论_路与连通性
离散数学图的连通性判定方法介绍
离散数学图的连通性判定方法介绍离散数学是一门研究离散结构以及这些结构中的对象、性质和关系的学科。
其中,图论是离散数学中的一个重要分支,主要研究图的性质和关系。
图是由节点和边组成的结构,可以用于表示各种实际问题以及计算机科学中的数据结构。
在图的研究中,连通性是一个重要的概念,它描述了图中节点之间是否存在路径相连。
在实际应用中,判断图的连通性是一个常见的问题。
下面将介绍几种常用的图的连通性判定方法。
1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,它通过栈来实现。
该算法从图的某个节点开始,首先访问该节点并将其标记为已访问,然后递归地访问它的邻居节点,直到所有可达的节点都被访问过。
如果在搜索过程中访问了图中的所有节点,则图是连通的。
否则,图是不连通的。
2. 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,它通过队列来实现。
与深度优先搜索不同的是,广度优先搜索首先访问图中的某个节点,并将其标记为已访问。
然后访问该节点的所有邻居节点,并将未访问的邻居节点加入队列。
接下来,依次从队列中取出节点并访问其邻居节点,直到队列为空。
如果在搜索过程中访问了图中的所有节点,则图是连通的。
否则,图是不连通的。
3. 并查集并查集是一种数据结构,用于管理元素之间的动态连通性。
在图的连通性判定中,可以使用并查集来判断图中的节点是否连通。
首先,将每个节点都初始化为一个独立的集合。
然后,遍历图中的所有边,如果两个节点之间存在边,则将它们所在的集合合并为一个集合。
最后,判断图中是否只存在一个集合,如果是,则图是连通的。
否则,图是不连通的。
4. 最小生成树最小生成树是一种保留了图连通性的树结构。
在连通性判定中,可以通过构建最小生成树来判断图的连通性。
首先,选择一个节点作为起始节点。
然后,从所有与当前树相连的边中选择权值最小的边,并将连接的节点加入树中。
重复该过程,直到树中包含了图中的所有节点。
如果最后构建的树包含图中的所有节点,则图是连通的。
离散数学图的连通性判定算法
离散数学图的连通性判定算法离散数学中,图是研究事物之间关系的一种可视化表示方式。
而图的连通性判定算法是判断图中各个节点之间是否存在连通路径的一种方法。
本文将介绍常用的离散数学图的连通性判定算法,并对其进行详细说明。
一、深度优先搜索算法深度优先搜索算法(Depth First Search,简称DFS)是一种用于遍历图或树的搜索算法。
在图的连通性判定中,DFS算法可以用于检测一个图是否是连通图。
算法步骤如下:1. 选择一个起始节点作为当前节点,并将其标记为已访问;2. 从当前节点出发,沿着一条未访问的边到达相邻节点;3. 若相邻节点未被访问,则将其标记为已访问,并将其设为当前节点,重复步骤2;4. 若当前节点的所有相邻节点都已被访问,则回溯到上一个节点,重复步骤3,直到回溯到起始节点。
通过DFS算法,我们可以遍历图中的所有节点,并判断图的连通性。
若在遍历过程中,所有节点都被访问到,则图是连通的;否则,图是非连通的。
二、广度优先搜索算法广度优先搜索算法(Breadth First Search,简称BFS)也是一种用于遍历图或树的搜索算法。
在图的连通性判定中,BFS算法同样可以用于判断图是否为连通图。
算法步骤如下:1. 选择一个起始节点作为当前节点,并将其标记为已访问;2. 将当前节点的所有相邻节点加入一个队列;3. 从队列中取出一个节点作为当前节点,并将其标记为已访问;4. 将当前节点的所有未访问的相邻节点加入队列;5. 重复步骤3和步骤4,直到队列为空。
通过BFS算法,我们可以逐层遍历图中的节点,并判断图的连通性。
若在遍历过程中,所有节点都被访问到,则图是连通的;否则,图是非连通的。
三、并查集算法并查集算法(Disjoint Set Union,简称DSU)是一种用于处理一些不相交集合的数据结构。
在图的连通性判定中,并查集算法可以用于判断图的连通性。
算法步骤如下:1. 初始化并查集,将每个节点设为一个单独的集合;2. 对于图中的每一条边(u, v),判断节点u和节点v是否属于同一个集合;3. 若节点u和节点v属于不同的集合,则将它们合并为一个集合;4. 重复步骤2和步骤3,直到遍历完所有边。
离散数学ch04图论根树(课件)
04
根树的性质与算法
根树的性质
根树的定义
根树的性质1
根树的性质2
根树的性质3
根树是一种有向无环图,其中 有一个节点被指定为根节点, 其他节点按层次结构排列,从 根节点出发,每个节点恰好有 一条有向边指向其子节点。
根树的节点数等于其子树的节 点数之和加一。
根树的深度等于其最深叶子节 点的深度加一。
路径与回路
总结词
路径与回路是图论中重要的概念,路径是指一系列连续的边和顶点,回路是指起点和终点相同的路径 。
详细描述
在图论中,路径是指从起始顶点到终止顶点的一系列连续的边和顶点。每个顶点和边在路径中只出现 一次,且顺序必须一致。回路则是指起点和终点相同的路径,即路径中存在一个顶点,通过一系列的 边回到该顶点。回路在图论中具有重要意义,如在欧拉路径。
图论的重要性
图论在计算机科学、电子工程、 交通运输、生物信息学等领域有
广泛应用。
图论为复杂系统提供了统一的数 学框架,使得可以运用数学方法 和计算机技术来分析和优化这些
系统。
图论在解决实际问题中发挥了关 键作用,如路由优化、社交网络 分析、蛋白质相互作用网络等。
算法效率和复杂性的优化
在解决实际问题时,算法的效率和复杂性是关键因素。如 何优化图论和根树的算法,提高其计算效率和降低其计算 复杂性,是一个具有挑战性的问题。
THANKS
感谢观看
低运输成本。
交通控制
03
根树可以用于构建交通信号灯的控制逻辑,提高道路的通行效
率。
06
总结与展望
图论与根树的重要性和发展前景
重要应用领域
图论和根树在计算机科学、电子 工程、交通运输、生物信息学等 领域有广泛的应用,对解决实际 问题具有重要意义。
离散数学CH04_图论_根树
4.6 树
4.6 树
图中的三棵树T1,T2和T3都是带权2,2,3,3,5
的二叉树,它们的权分别是:
W(T1)=2×2+2×2+3×3+5×3+3×2=38 W(T2)=3×4+5×4+3×3+2×2+2×1=47 W(T3)=3×3+3×3+5×2+2×2+2×2=36 以上三棵树都是带权2,2,3,3,5的赋权二叉树,但不 是最优树。
【例】求图所示的二叉树产 生的前缀码。 解:在图(a)中,每一个 分枝点引出的左侧边标记0, 右侧边标记1。由根结点到 树叶的路经上各边的标记组 成的0、1序列作为对应树叶 的标记,如图 (b)所示。产 生的前缀码为: 01,11,000,0010,0011
4.6 树
定理 任意一个前缀码,都对应一个二叉树。 证明:
4.6 树
给定了一个前缀码,设h是其中最长序列的长度。画出一个高为 h的正则二叉树。按定理9.6.7中描述的办法给各边标记0或1。 每一个结点对应一个0、1序列,它是由根结点到该结点的路经 上各边的标记组成的。如果某个0、1序列是前缀码的元素,则 标记该结点。将已标记结点的所有后代和该结点的射出边全部删 除,得到了一个二叉树,再删除未加标记的树叶,就得到要求的 二叉树。
在通信中常用0、1字符串表示英文字母,即用二进制 数表示英文字母。最少用多少位二进制数就能表示26
个英文字母呢?1位二进数可以表示2=21个英文字母
,两位二进制数可以表示4=22个英文字母,……,n 位二进制数可以表示2n个英文字母。如果规定,可以 用1位二进制数表示英文字母,也可以用两位二进制数 表示英文字母。
4.6 树
定理 在完全m叉树中,其树叶数为t,分枝点数为i,则 (m1)*i=t-1。 证明:
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。
离散数学课件14.2-3通路与回路-连通性
connected graph
边割集
若存在边集子集E' E, 使G删除E'(将E'中的边从G中全删除)后, 所得子图的连通分支数与G的连通分支数 满足p(G-E')>p(G), 而删除E'的任何真子集E''后,p(G-E'')=p(G), 则称E'是G的一个边割集. 若边割集中只有一条边e,则称e为割边或桥. 注:完全图没有割边和割点.
当v0=vl时,此通路称为回路.
connected graph
简单通路或迹
若Γ中的所有边e1,e2,···,el互不相同, 则称Γ为简单通路或一条迹. 若回路中的所有边互不相同,称此回 路为简单回路或一条闭迹.
connected graph
初级通路
若通路的所有顶点v0,v1···,vl互不相 同(从而所有边互不相同),则称此通 路为初级通路或一条路径. 若回路中,除v0=vl外,其余顶点各不 相同,所有边也各不相同,则称此回 路为初级回路或圈. 长度为奇(偶)数的圈称为奇(偶)圈
通路
connected graph
给定图G=<V,E>.
设G中顶点和边的交替序列为
Γ=v0e1v1e2…elvl,若Γ满足如下条件: vi-1和vi是ei的端点(在G是有向图时,要求vi-1是ei 的始点,vi是ei的终点),i=1,2,…,l,则称Γ为顶点v0 到vl的通路. v0和vl分别称为此通路的起点和终点,Γ中边的数 目l称为Γ的长度.
connected graph
有向图的连通性
易见:强连通性 单向连通性 弱连通性; 但反之 不真.反例如下:
a
c
a
强连通
d
图的通路与连通
简单通路:v0e1v1e2v2…vk-1ekvk中,i,j, ij eiej 初级通路(路径): v0e1v1e2v2…vk-1ekvk中,i,j, ij
的初级回路。
8
可达性关系
定义:RcVGVG, u,vVG, <u,v>Rc 当且仅当 G中存在(u,v)通路。 如果约定,对G中任意顶点u,存在长度为0的(u,u)-通路,则无向图上
定义的Rc是等价关系。 Rc是VG上的相邻关系Ra的传递闭包
假如| A|n,则A上的关R系 的传递闭包是:
n
Ri RR2 Rn
5
g
9,h
21
S4
1,c
b
7 1
2 2
2,c
e
34 1
8
a
6,d 2
s c0 4
4
7
6,e f3
3
4
6
h 3,e
d
U4 4,c
5
g
9,h
22
求最短路的一个例子(续)
1
2
2
7 12
53 1
6
8 s0
4
24
7
6
3
3
3
4
6
4
5
9
23
求最短路的一个例子(续)
1
2
2
7 12
35 1
8
76
3
6
s0
3
4 24
14
求最短路的Dijkstra算法
算法步骤:
图的连通性_离散数学─图论初步
– 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
离散数学图论路与连通PPT课件
7.2.3 图的连通度
定义7-2.4 设无向图G =<V,E>是连通图,若有结点集V1V,使图 G中删除了 V1的所有结点后,所得到的子图是不连通图,而删除了V1的任何真子集后,所
得到的子图仍是连通图,则称V1是G的一个点割集(cut-set of nodes) 。
k(G)=min{|V1|| 是G的点割集} 称为图G的点连通度(nodeconnectivity) 。
现对G的每一条边e=(u1,u2),若u1,u2都在 V1上 ,则存 在两条 路P1与P2分别 连接u与 u1和u与u2, 且P1、 P2的长 度均为 偶数, 闭路P1∪P2∪ {e}的 长度为 奇数, 则不难 看出G中 有一条 长为奇 数的圈 ,矛盾 。同样 u1和u2不能同 时含在 V2中。 故e的 两个端 点分别 在V1和 V2中。 因此G是二分 图。
G 定理7.2.1 非平凡图 是二分图当且仅当 中不含长为奇数的回路。
G
证明 必要性是明显的。
充分性:不妨设G中每一对顶点之间有路连接(否则
只需考虑G的每个每一对顶点之间有路连接的极大子
图)。任取G的一个顶点u,由G的假设,对G的每个顶
点v,在G中存在u-v路。现利用u对G的顶点进行分类。
设
第24页/共26页
3 v1e1v2e5v5e6v4e4v2e5v5e7v6
…………
初级通路 简单通路 复杂通路
7.2.1 路
例1、(2)
图(2)中过 v2 的回路 (从 v2 到 v2 )有:
第7页/共26页
1 v2e4v4e3v3e2v2
长度3
2 v2e5v5e6v4e3v3e2v2
长度4
3 v2e4v4e3v3e2v2e5v5e6v4e3v3e2v2 长度7
离散数学 通路回路与图的连通性 ppt课件
则 k(G) = (G) = 0, 上式显然成立。
若G是连通图, 则因每一顶点的所有关联边构成一 个边割集,
所以 (G)≤(G)。
下面证明k (G)≤ (G)。
若 (G) = 1, 则G有一割边,
此时 k(G) = (G) = 1, (*) 式成立。
离散数学 通路回路与图的连通性
32
若 (G)≥2, 则必可删去某 (G)边, 使G不连通,而删 去其中(G) – 1条边, G仍然连通, 且有一条桥e = {u, v}。
通度和边连通度。按图中G1的连接法,如果3 个站被破坏,或者3条铁路被破坏,余下的站
仍能继续相互联系,也就是仍具有连通性。
但按图中G2的连接法,如果v站被破坏,余下
的站就不能保持连通。
离散数学 通路回路与图的连通性
31
定理 对任意的图G = (V, E),
有 k(G)≤ (G)≤ (G)
(*)
证明 若G是平凡图或非连通图,
离散数学 通路回路与图的连通性
11
二、图的连通性:
在图G中,如果A到B存在一条通路,则称A到B是可达的。 1、无向图的连通性 如果无向图中,任意两点是可达的,图为连通图。否则为 不连通图。 当图是不连通时,定是由几个连通子图构成。称这样的连 通图是连通分支。
离散数学 Leabharlann 路回路与图的连通性12无向图的连通性
离散数学 通路回路与图的连通性
13
设 A={1,2,…,8}, R={ <x,y>| x,y∈A∧x≡y(mod 3) }
即:A上模3等价关系的关系图为:
离散数学 通路回路与图的连通性
14
【例】 求证:若图中只有两个奇度数顶点,则二 顶点必连通。
图论离散数学离散数学第四版清华出版社PPT课件
12/19/2020
28
b
e1
e4
a
e2
d
e5
e3
c
e5, e1, e2, e3, e4是简单通路,不是基本通路, 因为c, a, b, c, d, b中b, c均出现了两次。但c,
d, b, c是基本通路,也是基本回路。
12/19/2020
29
[定理] 在一个n阶图中,若从顶点u到v (uv)
❖ 起始状态是“人狼羊菜”,结束状态是“空”。
❖ 问题的解:找到一条从起始状态到结束状态的 尽可能短的通路。
12/19/2020
26
“巧渡河”问题的解
❖ 注意:在“人狼羊菜”的16种组合中允 许出现的只有10种。
人羊狼菜 人狼菜 人羊狼 人羊菜 人羊
狼菜
狼
12/19/2020
菜
羊
空(成功)
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[定义] 简单通路(Simple Path)
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)。
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[定义] 连通性(connectivity)
设G=<V,E>,若从vi到vj存在一条通 路,则称vi到vj连通(connective)或可达。
说明:对无向图而言,若vi到vj可达,则 vj到vi也可达。对有向图而言则未必。
第六章 2图中的路与图的连通性
v4
e8
e2 v3 e7
v5
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13
6-2 图中的路与图的连通性
定理6-2.1 设G是具有 n 个结点的图, 如果从结点v1 到另 一结点 v2 存在一条路, 则从结点 v1 到 v2 必存在一条路长 度不大于 n-1 的(通)路。
证明 假定从v1到v2存在一条路径,(v1 , … , vi , … , v2) 是 所 经 的 结 点 , 如 果 其 中 有 相 同 的 结 点 vk , 例 如 (v1 , … , vi , … , vk , … , vk , … , v2),则删去从vk到vk 的 这 些 边 , 它 仍 是 从 v1 到 v2 的 路 径 , 如 此 反 复 地 进 行 直 至 (v1 , … , vi , … , v2)中没有重复结点为止。此时,所得的 就是通路。通路的长度比所经结点数少1,图中共n个结点, 故通路长度不超过n-1。
解 用 F 表示摆渡人,W 表示狼,S 表示羊,H表示干草。
2021/2/16
8
6-2 图中的路与图的连通性
若用F、W、S、H表示人和其它 3 样东西在河的左岸的状态。
这样在左岸全部可能出现的状态为以下16 种:
FWSH FWS FWH FSH
WSH
FW
FS
FH
WS
WH
SH
F
W
S
H
这里 表示左岸是空集,即人、狼、羊、干草都已运到右 岸去了。
S
H
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6-2 图中的路与图的连通性
我们构造一个图,它的结点就是这10种状态。若一种状态 可以转移到另一种状态,就在表示它们的两结点间连一条 边,这样就画出图。 本题就转化为找结点FWSH到结点 的通路。
离散数学的连通性基础知识
离散数学的连通性基础知识离散数学是研究离散对象及其性质、结构、关系和操作的数学分支。
而离散数学中连通性是一个重要的概念,用于描述图论、算法、网络等领域中对象之间的联通性质。
本文将介绍离散数学中连通性的基础知识,包括连通图、连通关系、路径等概念及相关性质。
一、连通图在图论中,一个图G被称为连通图,当且仅当任意两个顶点之间都存在一条路径。
具体而言,对于图G=(V,E),其中V是顶点的集合,E是边的集合,若对于任意两个顶点v和u,存在一条路径连接它们,则称图G是连通的。
连通图可以进一步分为强连通图和无向连通图。
强连通图是指有向图中,任意两个顶点之间都存在一条有向路径,即无论从哪一个顶点出发都可以到达其他任意一个顶点。
无向连通图是指无向图中,任意两个顶点之间都存在一条无向路径,即无论选择哪一条边或者路径,都可以从一个顶点到达另一个顶点。
一个具有n个顶点的完全图K_n是一个连通图,其中任意两个顶点之间都存在一条边。
二、连通关系在集合论中,连通关系是用来描述集合中元素之间的连通性质。
给定一个集合S和一个关系R,如果对于集合S中的任意两个元素x和y,存在一个元素序列x_1, x_2, ..., x_k,使得x=x_1, y=x_k,并且对于序列中的任意相邻元素x_i和x_{i+1},(x_i, x_{i+1})\in R,则称关系R是S上的连通关系。
连通关系可以用来描述图中顶点之间的连通性质。
对于图G=(V,E),其中V是顶点的集合,E是边的集合。
我们可以定义一个关系R,使得对于任意两个顶点v和u,(v, u)\in R当且仅当v和u之间存在一条路径。
这样我们就可以利用连通关系R来刻画图G中顶点之间的连通性。
三、路径路径是指在图中从一个顶点到另一个顶点的一条经过的边的序列。
如果存在一条路径从顶点v到顶点u,我们可以称v是u的先驱,u是v的后继。
路径的长度是指路径上所经过的边的数量。
最短路径是指在图中两个顶点之间路径长度最短的路径。
图的连通性_离散数学─图论初步
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
离散数学CH04图论基本概念
4.1 图的基本概念
定义9 给每条边或弧都赋予权的图G=<V,E>,称为加权 图,记为G=<V,E,W>,其中W表示各边之权的集合。
加权图在实际中有许多应用,如在输油管系统图中权表示 单位时间流经管中的石油数量;在城市街道中,权表示表 示通行车辆密度;在航空交通图中,权表示两城市的距离 等等。
有趣的图论问题
解 这是通路问题的一个典型实例。用f表示人,w表示狼 ,s表示羊,h表示草。
集合{f,w,s,h}中能平安在一起的子集有:{f,w,s ,h},{f,w,s},{f,s,h},{f,w,h},{f,w},{f,s}, {f,h},{w,h},{f},{w},{s},{h}。用顶点表示渡河过程 中的状态,状态是二元组:第一元素是集合{f,w,s,h} 在渡河过程中留在原岸的子集,第二元素是在彼岸的子集 ,将一次渡河后代表状态变化的顶点间连边,得图。容易 看出,一条路径就是一种渡河方案。
4.1 图的基本概念
由定义可知,图G中的每条边都与图中的无序或有序结 点对相联系的。若边e∈E与无序结点对(vi,vj)相联系 ,则φ(e)=(vi,vj),这时边e称为无向边,有时简称为 边;若边e∈E与有序结点对<vi,vj>相联系,则φ(e)=<vi ,vj>,此时边e称为有向边或弧,vi称为弧e的始结点,vj 称为弧e的终结点。
4.1 图的基本概念
例如,在图 (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,结点b上有两条平行边,这两条平行边都是环。图 (a)不是简单图。
在图 (b)中结点v1和v2之间有两条平行边。v2和v3之间的两条边 ,因为方向不同,所以不是平行边。图 (b)不是简单图。
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4.3 连通图
证明:
⑴如果G是不连通的,由点连通度和边连通度的定义有
k(G)=(G)=0, 所以 k(G)≤(G)≤ (G)
4.3 连通图
⑵如果G是连通图。 ①先证明(G)≤ (G) 如果G是平凡图,(G)=0≤(G),即(G)≤ (G),如果 G是非平凡图,设n=(G)=mindeg(v)|vV,则存在 G的一个结点v,它关联了n条边,而其它结点关联的边 数大于等于n,将v关联的这n条边删除,G成为不连通 的。从而这n条边或这n条边中的几条边组成一个边割集 ,即存在一个边割集的基数小于等于n,所以 min{|E 1| | E 1是G的边割集}≤n=min{deg(v) | vV },即 (G)≤ (G)
的交替序列L:v0e1v1e2v2…envn叫做v0到vn的
路。其中vi-1与vi是ei的端点,i=1,…,n。
v0和vn分别叫做路L的始点和终点。
路L中边的条数叫做该路的长度。
4.2 路和回路
例如, L1:v5e8v4e5v2e6v5e7v3 是从v5到v3的路,v5 是始点,v3是终点,长度为4。 L2:v1e1v2e3v3 是从v1到v3的路,v1是始点, v3是终点,长度为2。
e=(u,v)仍是桥。此时再删除u或v,就必产生了一个不连
通图,故k(G)≤(G) 由⑴和⑵得k(G)≤(G)≤ (G)
4.3 连通图 例 请求出下图的(G), K(G), (G)
v1
v2
v5
v4
(G) = 2 K(G) = 2 (G ) = 2
4.3 连通图
画出一个<<的无向简单连通图
例 试验证下列边集合是否为割集 v
1
4.3 连通图
v5
v7
v2
v3
v4
{( v1 , v2 ), (v3 , v4 )} {( v4 , v5 ), (v5 , v6 )}
v 7 {( v , v )} 6 7
v1
v6
v5
v2
v3
v4
v6
{( v5 , v6 ), (v6 , v7 )}
4.3 连通图
{v4 , v5 }
v6
4.3 连通图
定义4.3.6 设无向图G=(V,E,γ)不是完全图, 定义k(G)=min{|V1|| V1是G的点割集}为G的 点连通度(或连通度)。 显然,k(G)是为了产生一个不连通图需要删除的 点的最少数目。
4.3 连通图
定义4.3.7 设无向图G=(V,E,γ)是连通图,若有边集E1E,使图G 删除了E1的所有边后,所得到的子图是不连通的,而删 除了E1的任何真子集后,所得到的子图仍是连通的,则
4.3 连通图
4.3.1无向连通图 定义4.3.2 设G=V,E是无向图,在图G的结点集V上建 立一个二元关系R: R={u,v | uV∧vV∧u和v连通} R叫做无向图G的结点集V上的连通关系。 因为R是自反的、对称的、传递的,所以R是V 上的等价关系。无向图G的结点集V上的连通关 系是等价关系。
4.2 路和回路
推论:在n阶图G中,若从结点vi到vj(vi≠vj)存 在路,则必存在长度小于等于n-1的初级路。
由定理4.2.1的证明过程知,本推论成立。
类似的可证明下列定理和推论。
4.2 路和回路
定理4.2.2 在n阶图G中,若存在结点vi到自身的回路, 则必存在vi到自身长度小于等于n的回路。 推论 在n阶图G中,若存在结点vi到自身的简单回 路,则必存在vi到自身长度小于等于n的初级 回路。
离散数学
Discrete Mathematics
第 4章 图 论
计算机与信息工程学院
内容提要
4.1 4.2 4.3
图的基本概念 路和回路 连通图
4.4
图的矩阵表示
内容提要
4.5 4.6 4.7
欧拉图和哈密顿图 树 二部图及匹配
4.8
平面图
4.2 路和回路
定义4.2.1 设G=V,E是图,G中的结点与边
4.3 连通图
4.3.1无向连通图 定义4.3.1 在无向图G中,如果结点u和结点v之间存在 一条路,则称结点u和结点v连通。记为u~v 。规定,G中任意结点v和自身连通,即v~v 。 在无向图中,如果结点u和结点v连通,即u~ v,那么,结点v和结点u连通,即v~u。所以 ,无向图结点间的连通是对称的。
4.3 连通图
例
v1
强连通图
v4
v1
v2
v 4 v1
v3
v4
单向连通图
连通图
v2
v3 v 2
v3
4.3 连通图
下面给出简单有向图的一个应用——资源分配图。 在多道程序的计算机系统中,可以同时执行多个程序。 实际上,程序共享计算机系统中的资源,如磁带机、磁 盘设备、CPU、主存贮器和编译程序等。操作系统对这 些资源负责分配给各个程序。当一个程序要求使用某种 资源,它要发出请求,操作系统必须保证这一请求得到 满足。
4.3.2 有向图的连通性 定义4.3.9 在有向图G中,结点u到结点v存在一条路,则 称结点u到结点v可达。记为u→v。如果u到v可 达且v到u也可达,称结点u和结点v相互可达。 记为u↔v。 规定,G中任何结点v自己到自己可 达,即v↔v。
4.3 连通图
4.3.2 有向图的连通性 定义4.3.10 在简单有向图G中,对于任意两个结点u和v, ⑴如果结点u到结点v可达或结点v到结点u可达,则 称G为单向(侧)连通的。 ⑵如果结点u和结点v互相可达,则称G为强连通的。 ⑶如果略去方向得到的无向图是连通的,则称G为弱 连通的。
4.3 连通图
对资源的请求可能发生冲突。如程序A控制着资源r1, 请求资源r2;但程序B控制着资源r2,请求资源r1。这 种情况称为处于死锁状态。然而冲突的请求必须解决, 资源分配图有助发现和纠正死锁。 假设某一程序对一些资源的请求,在该程序运行完之前 必须都得到满足。在请求的时间里,被请求的资源是不 能利用的,程序控制着可利用的资源,但对不可利用的 资源则必须等待。
如何判断一个图中的割点(关节点)?
4.3 连通图
例 试验证下列结点集合是否为点割集
v1
v5
v2
v3
v7
v4
v6
{v 4 } {v 6 } {v1 , v3 }
{v4 , v5 }
4.3 连通图
例 v 试验证下列结点集合是否为点割集
1
v5
v2
v3
v7
v4
v6
v1
v5{v 4 } { v } 6 v7 {v1 , v3 }
d f g
4.3 连通图
定义4.3.5
设无向图G=(V,E,γ)是连通图,若有点集V1V,使图G
删除了V1的所有结点后,所得到的子图是不连通的,而 删除了V1的任何真子集后,所得到的子图仍是连通的, 则称V1是G的一个点割集。若某个结点构成一个点割集 ,则称该结点为割点。
4.3 连通图
4.3 连通图
在简单图中没有平行边和环, 路L:v0e1v1e2v2…envn完全由它的结点序列 v0v1v2… vn确定。 所以,在简单图中的路可以用结点序列表示。
4.2 路和回路
定义4.2.2 设G=V,E是图,L是从 v0到vn的路。 若v0=vn,则称L为回路。
若L中所有边各异,则称L为简单路。
三个连通分支
非连通图
两个连通分支
4.3 连通图
定义4.3.4 每一个连通分支中任何两个结点是连通的,而 位于不同连通分支中的任何两个结点是不连通 的。即每一个连通分支都是原图的最大的连通 子图。 显然,G是连通图,当且仅当W(G) =1。
4.3 连通图
【例】 求证:若图中只有两个奇度数顶点,则二顶点 必连通。 证明: 用反证法来证明。 设二顶点不连通,则它们必分属两个不同的连通分支 ,而对于每个连通分支,作为G的子图只有一个奇度 数顶点,余者均为偶度数顶点,与握手定理推论矛盾 ,因此,若图中只有两个奇度数顶点,则二顶点必连 通。
定义4.3.8
设无向图G=(V,E,γ)不是完全图, 定义λ(G)=min{|E1|| E1是G的边割集}为G的 边连通度。
显然, λ(G)是为了产生一个不连通图需要删除 的边的最少数目。
4.3 连通图
下面是由惠特尼(H.Whitney)于1932年得到的 关于结点连通度、边连通度和最小度的不等式联 系的定理: 定理4.3.1: 对任一无向图G=(V,E,γ), k(G)≤λ(G)≤δ(G)
称E1是G的一个边割集。若某个边构成一个边割集,则
称该结点为割边或桥。
4.3 连通图
例 试验证下列边集合是否为割集
v1
v5
v2
v3
v7
{( v1 , v2 ), (v3 , v4 )} {( v4 , v5 ), (v5 , v6 )}
v4
v6
{( v6 , v7 )}
{( v5 , v6 ), (v6 , v7 )}
4.3 连通图
4.3.1无向连通图 定义4.3.3 若无向图G中的任何两个结点都是连通的,则 称G为连通图。规定,平凡图是连通图。
4.3 连通图
4.3.1无向连通图 定义4.3.3 设G=V,E是图 ⑴V1V且V1≠Ø,E1是G中两个端点都在V1中 的边组成的集合,图G1=V1,E1叫做G的由 V1导出的子图,记为G[V1]。 ⑵E2E且E2≠ Ø ,V2是由E2中的边所关联的 结点组成的集合,图G2=V2,E2叫做G的由 E2导出的子图,记为G[E2]。
v1 e3
e2
v3 e7 v5
v1e2v3 e3v2 e3v3 e4v2 e6v5 e7v3 路 v5e8v4 e5v2 e6v5 e7v3 e4v2 简单路 v4e8v5 e6v2 e1v1 e2v3 初级路