离散数学图论基础知识

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离散数学 图论基础

离散数学 图论基础
第七章 图论基础
Graphs
第一节 图的基本概念
2020/3/24
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 (associative mapping)
(va, vb V)则称e是有向边(或弧)
va是e的起始结点, vb是e的终结点
v3
v3
v3
v1 (a) v2
v1
v2
(b)
v1
v2
(c)
图的基本概念
2020/3/24
若va和vb与边(弧)e相联结,则称va和vb是e的端结点 va和vb是邻接结点,记作:va adj vb (adjoin) 也称e关联va和vb,或称va和vb关联e 若va和vb不与任何边(弧)相联结,则称va和vb是非邻接结点, 记作:va nadj vb 关联同一个结点的两条边(弧),称为邻接边(弧)
v1
构造双射函数f : V1 V2 ,f(v1)=a ,f(v2)=b
f(v3)=c ,f(v4)=d
v2
v4
可知,边[v1, v2], [v2, v3], [v3, v4], [v4, v1]被分别映射成[a, b], [b, c], [c, d], [d, a],故G1 G2
a
b v3
G1
c
0 ≤ d(v1)<d(v2)<… <d(vn)≤n-1。
结点的次数
2020/3/24
问题2:是否存在这种情况:两个人或以上的人群中,至少

离散数学图论(图、树)常考考点知识点总结

离散数学图论(图、树)常考考点知识点总结

离散数学图论(图、树)常考考点知识点总结图的定义和表示1.图:一个图是一个序偶<V , E >,记为G =< V ,E >,其中:① V ={V1,V2,V3,…, Vn}是有限非空集合,Vi 称为结点,V 称为节点集② E 是有限集合,称为边集,E中的每个元素都有V中的结点对与之对应,称之为边③与边对应的结点对既可以是无序的,也可以是有序的表示方法集合表示法,邻接矩阵法2.邻接矩阵:零图的邻接矩阵全零图中不与任何结点相邻接的结点称为孤立结点,两个端点相同的边称为环或者自回路3.零图:仅有孤立节点组成的图4.平凡图:仅含一个节点的零图无向图和有向图5.无向图:每条边都是无向边的图有向图:每条边都是有向边的图6.多重图:含有平行边的图(无向图中,两结点之间包括结点自身之间的几条边;有向图中同方向的边)7.线图:非多重图8.重数:平行边的条数9..简单图:无环的线图10.子图,真子图,导出子图,生成子图,补图子图:边和结点都是原图的子集,则称该图为原图的子图真子图(该图为原图的子图,但是不跟原图相等)11.生成子图:顶点集跟原图相等,边集是原图的子集12.导出子图:顶点集是原图的子集,边集是由顶点集在原图中构成的所有边构成的图完全图(任何两个节点之间都有边)13.完全图:完全图的邻接矩阵主对角线的元素全为0,其余元素都是114.补图:完全图简单图15.自补图:G与G的补图同构,则称自补图16.正则图:无向图G=<V,E>,如果每个顶点的度数都是k,则图G称作k-正则图17.结点的度数利用邻接矩阵求度数:18.握手定理:图中结点度数的总和等于边数的两倍推论:度数为奇数的结点个数为偶数有向图中,所有结点的入度=出度=边数19.图的度数序列:出度序列+入度序列20.图的同构:通俗来说就是两个图的顶点和边之间有双射关系,并且每条边对应的重数相同(也就是可任意挪动结点的位置,其他皆不变)21.图的连通性及判定条件可达性:对节点vi 和vj 之间存在通路,则称vi 和vj 之间是可达的22.无向图的连通性:图中每两个顶点之间都是互相可达的23..强连通图:有向图G 的任意两个顶点之间是相互可达的判定条件:G 中存在一条经过所有节点至少一次的回路24.单向连通图:有向图G 中任意两个顶点之间至少有一个节点到另一个节点之间是可达的判定条件:有向图G 中存在一条路经过所有节点25.弱连通图:有向图除去方向后的无向图是连通的判定条件:有向图邻接矩阵与转置矩阵的并是全一的矩阵26.点割:设无向图G=<V,E>为联通图,对任意的顶点w  V,若删除w及与w相关联的所有边后,无向图不再联通,则w称为割点;27.点割集:设无向图G=<V,E>为连通图,若存在点集 ,当删除 中所有顶点及与V1顶点相关联的所有边后,图G不再是联通的;而删除了V1的任何真子集 及与V2中顶点先关的所有边后,所得的子图仍是连通图,则称V1是G的一个点割集设无向图G=<V,E>为连通图,任意边e  E,若删除e后无向图不再联通,则称e 为割边,也成为桥28.边割集:欧拉图,哈密顿图,偶图(二分图),平面图29.欧拉通路(回路):图G 是连通图,并且存在一条经过所有边一次且仅一次的通路(回路)称为拉通路(回路)30.欧拉图:存在欧拉通路和回路的图31.半欧拉图:有通路但没有欧拉回路32.欧拉通路判定:图G 是连通的,并且有且仅有零个或者两个奇度数的节点欧拉回路判定:图G 是连通的,并且所有节点的度数均为偶数有向欧拉图判定:图G 是连通的,并且所有节点的出度等于入度33.哈顿密图:图G 中存在一条回路,经过所有点一次且仅一次34..偶图:图G 中的顶点集被分成两部分子集V1,V2,其中V1nV2= o ,V1UV2= V ,并且图G 中任意一条边的两个端点都是一个在V1中,一个在V2中35.平面图:如果把无向图G 中的点和边画在平面上,不存在任何两条边有不在端点处的交叉点,则称图G 是平面图,否则是非平面图36.图的分类树无向树和有向树无向树:连通而不含回路的无向图称为无向树生成树:图G 的某个生成子图是树有向树:一个有向图,略去所有有向边的方向所得到的无向图是一棵树最小生成树最小生成树:设G -< V . E 是连通赋权图,T 是G 的一个生成树,T 的每个树枝所赋权值之和称为T 的权,记为W ( T . G 中具有最小权的生成树称为G 的最小生成树最优树(哈夫曼树)设有一棵二元树,若对所有的树叶赋以权值w1,w2… wn ,则称之为赋权二元树,若权为wi 的叶的层数为L ( wi ),则称W ( T )= EWixL ( wi )为该赋权二元树的权,W )最小的二元树称为最优树。

离散数学图论整理

离散数学图论整理

离散数学图论整理总结第⼋章图论8.1 图的基本概念8.1.1 图定义8.1―1 ⼀个图G 是⼀个三重组〈V (G ),E (G ),ΦG 〉,其中V (G )是⼀个⾮空的结点(或叫顶点)集合,E (G )是边的集合,ΦG 是从边集E 到结点偶对集合上的函数。

⼀个图可以⽤⼀个图形表⽰。

定义中的结点偶对可以是有序的,也可以是⽆序的。

若边e 所对应的偶对〈a ,b 〉是有序的,则称e 是有向边。

有向边简称弧,a 叫弧e 的始点,b 叫弧e 的终点,统称为e 的端点。

称e 是关联于结点a 和b 的,结点a 和结点b 是邻接的。

若边e 所对应的偶对(a ,b )是⽆序的,则称e 是⽆向边。

⽆向边简称棱,除⽆始点和终点的术语外,其它术语与有向边相同每⼀条边都是有向边的图称为有向图。

每⼀条边都是⽆向边的图称为⽆向图。

有向图和⽆向图也可互相转化。

例如,把⽆向图中每⼀条边都看作两条⽅向不同的有向边,这时⽆向图就成为有向图。

⼜如,把有向图中每条有向边都看作⽆向边,就得到⽆向图。

这个⽆向图习惯上叫做该有向图的底图。

在图中,不与任何结点邻接的结点称为弧⽴结点。

全由孤⽴结点构成的图称为零图。

关联于同⼀结点的⼀条边称为⾃回路。

在有向图中,两结点间(包括结点⾃⾝间)若同始点和同终点的边多于⼀条,则这⼏条边称为平⾏边。

在⽆向图中,两结点间(包括结点⾃⾝间)若多于⼀条边,则称这⼏条边为平⾏边。

两结点a 、b 间互相平⾏的边的条数称为边[a ,b ]的重数。

仅有⼀条时重数为1,⽆边时重数为0。

定义8.1―2 含有平⾏边的图称为多重图。

⾮多重图称为线图。

⽆⾃回路的线图称为简单图。

仅有⼀个结点的简单图称为平凡图。

定义 8.1―3 赋权图G 是⼀个三重组〈V ,E ,g 〉或四重组〈V ,E ,f ,g 〉,其中V 是结点集合, E 是边的集合,f 是定义在V 上的函数,g 是定义在E 上的函数。

8.1.2 结点的次数定义 8.1―4 在有向图中,对于任何结点v ,以v 为始点的边的条数称为结点v 的引出次数(或出度),记为deg +(v );以v 为终点的边的条数称为结点v 的引⼊次数(或⼊度),记为deg -(v );结点v 的引出次数和引⼊次数之和称为结点v 的次数(或度数),记作deg (v )。

《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

中科大离散数学图论基础

中科大离散数学图论基础
正方向的边(V1,V3)、(V2,V4)、(V4,V6)都可
增加运输量; 反方向的边(V3,V2)的运输量为1;
4
2
4 8 1 3
产地 1
4 2 1 1
2 2 2 2
4
7 4 3 5 3
3 4
6
销地
22

如果将反向边(V3,V2)的运量调到正向边(V2,V4)上 去完成,这样有向路P6(V1,V3,V2,V4,V6)的运量可增 加1。 4 2
27
例:一个网络流图:
a
源点
容量
4
s
2 3 3 b 1
3 2
汇点
t 4
4
2
d
c 2
中间点 中间点
28

对一个流网络G=(V,E,c),每条边(u,v)上给定一个实数 f(u,v),满足:0≤f(u,v) ≤ c(u,v),则f(u,v)称为边(u,v)上的 流量。其中满足f(u,v)=c(u,v)的边称为饱和边。 如果有一组流量满足条件:

就需要定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。
9

连通度

定义:连通度为 (G) min{|V || V 是G的顶点割集}



完全图的连通度定义为 ( Kn ) n 1,空图的连通度定义为0; 使得 | V | (G) 的顶点割集V’就是G的最小点割集; 若 (G) k ,则称G为k连通的; 所有非平凡连通图都是1-连通的; 就是一个图G最少要去掉 多少个点会变成非连通图。 若G不连通,则 (G) 0 ; 若G是平凡图,则 (G) 0 。
连通度分别是多少?
10

割边

《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8章 图论

离散数学第8章 图论
ij
为d(vi,vj)。
8.2
图的矩阵表示
一、图的邻接矩阵 二、图的连接矩阵
三、图的关联矩阵
二、图的连接矩阵 定义 8-9 设图 G= ( V , E ),其中 V={v1 ,
v2 , … , vn } , n 阶方阵 C= ( cij ),称为图 G 的连接 矩阵,其中第i行j列的元素
1 c ij 0
利用邻接矩阵,我们可以 (1)判断G中任意两个结点是否相连接;
方法是:对 l=1,2,…,n–1,依次检查Al的(i,j)
项元素
(l ( ) ij)是否为0,若都为0,那么结点v 与v 不 a ij i j
相连接,否则vi与vj有路相连接。 (2)计算结点vi与vj之间的距离。
(1) ( 2) ( n 1) 中至少有一个不为0, 若 aij , aij , , aij 则可断定vi与vj相连接,使 a (l ) 0 的最小的 l 即
若中有相同的结点,设为ur= uk(r<k),则子路ur+1…uk可以从 中删去而形成一条较短的路= viu1…ur uk+1…uh–1 vj,仍连接vi到 vj 。 若中还有相同的结点,那么重复上述过程又可形成一条 更短的路,…。这样,最后必得到一条真路,它连接vi到vj, 并短于前述任一非真路。因此,只有真路才能是短程。
非真 生成
真 生成
真 非生成
非真 非生成
真 非生成
七、路与回路 定义:图G中l条边的序列{v0,v1}{v1,v2}…{vl–1,vl}称为连
接v0到vl的一条长为 l 的路。它常简单地用结点的序列 v0v1v2…vl–1vl来表示。其中v0和vl分别称为这条路的起点和终点。 开路:若v0vl,则称路v0v1v2…vl–1vl为开路; 回路:若v0=vl,则称路v0v1v2…vl–1vl为回路; 真路:若开路v0v1v2…vl–1vl中,所有结点互不相同(此时所有 边也互不相同),则称该路为真路; 环:在回路v0v1v2…vl–1v0中,若v0,v1,v2,…,vl–1 各不相同 (此时所有边也互不相同),则称该回路为环。

离散数学第十四章图论基本概念

离散数学第十四章图论基本概念
8
握手定理
定理14.1 设G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
n
d(vi ) 2m
i 1
证 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.
定理14.2 设D=<V,E>为任意有向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m, 则
(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
20
几点说明
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
3
有向图
定义14.2 有向图D=<V,E>, 只需注意E是VV 的多重子集 图2表示的是一个有向图,试写出它的V 和 E
注意:图的数学定义与图形表示,在同构(待叙)的意义下 是一一对应的
4
相关概念
1. 图 ① 可用G泛指图(无向的或有向的) ② V(G), E(G), V(D), E(D) ③ n阶图
定义14.17 G=<V,E>, EE E是边割集——p(GE)>p(G)且有极小性 e是割边(桥)——{e}为边割集
25
点割集与割点
例3 {v1,v4},{v6}是点 割集,v6是割点. {v2,v5} 是点割集吗? {e1,e2},{e1,e3,e5,e6}, {e8}等是边割集,e8是 桥,{e7,e9,e5,e6} 是边割 集吗?
3. 非负整数列d=(d1, d2, …, dn)是可图化的,是可简单图化的.

离散数学——图论

离散数学——图论
❖ 定理:无向连通图G中结点vi与vj存在欧拉通 路的充要条件是vi与vj的次数均为奇数,而其 他结点次数均为偶数。
例子
❖ 邮递员信件问题 ❖ 城市街道问题 ❖ 一笔画问题 ❖ 公交线路问题
有向欧拉图的判定
❖ 一个有向图G有欧拉通路当且仅当G是连通的,且 除了两个结点外,其余结点的引入次数等于引出次 数,且这两结点中,一个结点的入度比出度大1, 另一个结点的入度比出度多1.
❖ 当研究的对象能被抽象为离散的元素集合和 集合上的二元关系时,用关系图表示和处理 十分方便。
§8.1图的基本概念
❖ 图论的起源可以追溯到1736年由瑞士数学家 欧拉(Leonhard Euler,1707-1783)撰写的一 篇解决“哥尼斯堡七桥问题”的论文。
哥尼斯堡七桥问题
❖ 把四块陆地用点来表示,桥用点与点连线表 示。
(vi1,vi2,…, vik),称这种边的序列为图的通路。 Vi1、vik分别为起点、终点。通路中边的条数称
为通路的长度。 若通路的起点和终点相同,则称为回路。
简单通路、基本通路
❖ 简单通路:通路中没有重复的边。 ❖ 基本通路:通路中没有重复的点。 ❖ 简单回路和基本回路。 ❖ 基本通路一定是简单通路,但反之简单通路
前者称为结点集(Vertex set),后者称为边集(Edge set)。
一般用G=<V,E>表示图。
❖ 例子:教材116页例8.1,例8.2
❖ 根据图中边的方向,分为有向图、无向图。
❖ 边关联:有向边lk=(vi,vj),其中vi称为起点,vj称为 终点。无论边是否有向,称lk与vi,vj相关联。
全图。由此得到图中点与边之间的数量关系。
§8.3欧拉图
❖ 欧拉图产生的背景就是前面的七桥问题。 ❖ 定义:图G的回路,若它通过G中的每条边一

《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。

离散数学中的图论代表知识点介绍

离散数学中的图论代表知识点介绍

离散数学中的图论代表知识点介绍离散数学是数学的一个分支,它主要研究离散对象以及其离散性质和离散结构。

图论作为离散数学的重要组成部分,以图为研究对象,研究了图的基本概念、图的表示方法以及图的性质和应用。

本文将介绍离散数学中的图论代表知识点。

1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合组成的离散结构,用V表示顶点集合,E表示边集合。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图中的边是有方向的,而无向图中的边是无方向的。

图中的顶点可以表示为V={v1, v2, v3, ...},边可以表示为E={(vi, vj)}。

在图中,两个顶点之间有边相连时,称这两个顶点是相邻的。

2. 图的表示方法图可以用多种方式来表示。

常见的表示方法有邻接矩阵和邻接表。

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。

邻接表则是通过链表的方式来表示图的结构,每个顶点都对应一个链表,链表中存储着与该顶点相邻的顶点。

3. 图的性质图论研究了图的许多性质和特性。

其中一些重要的性质包括连通性、路径、回路、度数、树和连通分量等。

连通性是指图中任意两个顶点之间是否存在路径。

如果图中任意两个顶点都存在路径相连,则图被称为连通图。

反之,如果存在无法通过路径相连的顶点对,则图为非连通图。

连通图中的任意两个顶点之间至少存在一条路径。

路径是指从一个顶点到另一个顶点的顶点序列。

路径的长度是指路径上边的数量。

最短路径是指两个顶点之间边的数量最少的路径。

回路是指路径起点和终点相同的路径。

如果回路中除起点和终点以外的顶点不重复出现,则称为简单回路。

度数是指图中顶点的边的数量。

对于有向图来说,度数分为入度和出度,分别表示指向该顶点的边和从该顶点指出的边的数量。

树是一种无回路的连通图,它具有n个顶点和n-1条边。

树是图论中一个重要的概念,它有广泛的应用。

连通分量是指图中的极大连通子图,即在该子图中的任意两个顶点都是连通的,且该子图不能再加入其他顶点使其连通。

离散数学中的图论与图的遍历

离散数学中的图论与图的遍历

离散数学中的图论与图的遍历离散数学是数学中的一个重要分支,研究离散对象以及离散结构的性质和关系。

图论作为离散数学中的一个重要分支,主要研究图及其相关的性质和算法。

图的遍历是图论中的重要概念,通过遍历可以发现图的全部节点,并且按照一定规则访问每个节点。

本文将介绍离散数学中的图论以及图的遍历算法。

一、图论的基本概念在图论中,图由节点和边组成,节点表示对象,边表示节点之间的关系。

图可以分为有向图和无向图,有向图的边有方向,无向图的边没有方向。

对于图中的节点,我们称之为顶点,边可以连接两个顶点。

图的遍历算法主要分为深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种。

深度优先搜索从一个节点开始,沿着一条路径访问直到末端,然后回溯并访问其他路径。

广度优先搜索从一个节点开始,先访问所有邻接节点,然后逐层遍历。

二、图的遍历算法1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索的过程类似于树的先序遍历,从一个节点开始,递归访问其邻接节点,直到遇到没有未访问过的邻接节点为止。

然后回溯到上一个节点,继续遍历其他未访问过的节点。

深度优先搜索的实现可以通过递归或者栈来实现。

对于递归实现,可以通过标记节点的方法来避免重复访问,对于栈实现,可以将当前节点入栈,并将其标记为已访问,然后遍历其邻接节点,直到栈为空。

2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索的过程类似于树的层次遍历,从一个节点开始,先访问其邻接节点,然后逐层遍历其他节点。

使用队列来实现广度优先搜索,将起始节点入队列,然后依次访问队列中的节点的邻接节点,同时将访问过的节点标记为已访问,直到队列为空。

三、图论的应用领域图论作为离散数学的一个重要分支,在实际应用中有着广泛的应用。

以下是图论的一些主要应用领域:1. 社交网络分析:通过图论分析社交网络中的关系,可以推断用户之间的联系、社区结构等信息。

2. 路径规划:通过图论的遍历算法,可以找到两个节点之间的最短路径,应用于导航系统、物流路径规划等领域。

离散数学图论基本概念解释

离散数学图论基本概念解释

离散数学图论基本概念解释离散数学是一个研究离散对象及其关系和操作的数学分支,而图论则是离散数学的一个重要分支,用于研究图结构以及图中各种相关问题。

本文将对离散数学图论的基本概念进行解释。

一、图的定义图是指由一组顶点和连接这些顶点的边组成的数学结构。

图可以用G=(V, E)来表示,其中V表示顶点集合,E表示边的集合。

顶点之间的连接关系用边来表示,边有可能是有向的或无向的。

二、图的分类1. 无向图:图中的边没有方向,表示顶点之间的无序关系。

无向图可以是简单图(没有自环和重复边)或多重图(包含自环和多条重复边)。

2. 有向图:图中的边有方向,表示顶点之间的有序关系。

有向图也可以是简单图或多重图。

3. 加权图:顶点之间的边带有权重,用于表示边的强度或成本。

加权图可以是无向图或有向图。

三、图的常用术语1. 顶点的度:无向图中与某个顶点连接的边的数量称为该顶点的度。

在有向图中,顶点的度分为出度和入度,分别表示从该顶点出发的边的数量和指向该顶点的边的数量。

2. 路径:在图中,路径是指由一系列顶点和它们之间所连接的边组成的序列。

路径的长度是指路径中经过的边的数目。

3. 连通图:如果图中的任意两个顶点都存在一条路径相连,则称该图为连通图。

如果图非连通,则称为非连通图。

4. 完全图:如果一个无向图的任意两个顶点之间都有边相连,则称该图为完全图。

完全图有边n(n-1)/2条,其中n表示顶点的数量。

四、图的表示方法1. 邻接矩阵:邻接矩阵是一种以二维矩阵的形式来表示图的方法。

矩阵的行和列分别表示顶点,矩阵中的元素表示相应的边。

如果两个顶点之间存在边,就用1表示;否则,用0表示。

2. 邻接表:邻接表是一种以链表的形式来表示图的方法。

每个顶点都对应一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。

五、图的遍历算法1. 深度优先搜索(DFS):DFS是一种用于遍历图的算法,它从一个初始顶点开始,沿着一条路径一直走到底,然后回溯到上一个顶点,再继续沿另一条路径走到底。

图论—基本概念离散数学

图论—基本概念离散数学

离 散 数 学
北 京 工 业 大 学 软 件 学 院 张 丽
定理5.1.1
• 设图G是具有n个顶点、m条边的无向图, 其中点集V={v1,v2,· · · ,vn},则
离 散 数 学
de g (v ) de g (v ) m
i 1 i i 1 i
n
n
• 证明:因为每一条有向边提供一个出度 和入度, • 而所有各顶点出度之和及入度之和均由 m条有向边所提供, • 所以定理得证。
40
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80
70
37
10
北 京 工 业 大 学 软 件 学 院 张 丽
图的邻接矩阵
• 设图G=(V,E),V={v1,v2,· · · ,vn}, 令
离 散 数 学
1 (vi , v j ) E (G ) aij { 0 (vi , v j ) E (G )
• 则称矩阵A=(aij)n×n为图G的邻接 矩阵。
e4
e2
v4
e5 e3
e4
v3
v3
北 京 工 业 大 学 软 件 学 院 张 丽
图的操作-删点
v1 e1 v2 v2
离 散 数 学
e2
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e5 e3
e4 v4
e5 e3
e4
离 散 数 学
北 京 工 业 大 学 软 件 学 院 张 丽
图-基本概念6
• 如果把一个有向图D的每条有向边的方 向去掉,由此而得到无向图G,称为D的 底图 • 把一个有向图D的每一条有向边反向, 由此而得到的图称为D的逆图,记为~D。 • ~(~D)=D
离 散 数 学
北 京 工 业 大 学 软 件 学 院 张 丽
离 散 数 学

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。

图论的基本概念及其应用

图论的基本概念及其应用

图论的基本概念及其应用图论是离散数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

图由节点和连接节点的边组成,以解决现实生活中的许多问题。

本文将介绍图论的基本概念,并探讨它在不同领域中的应用。

一、图的基本概念1. 节点和边图由节点(顶点)和边组成,节点代表某个实体或概念,边表示节点之间的关系。

节点和边可以有不同的属性,如权重、方向等。

2. 有向图和无向图有向图中,边有固定的方向,表示节点之间的单向关系;无向图中,边没有方向,节点之间的关系是相互的。

3. 连通图和非连通图连通图是指图中任意两个节点之间都存在路径;非连通图则存在至少一个节点无法到达其它节点。

4. 网络流每条边上有一个容量限制,网络流通过边传输,满足容量限制的条件下尽可能多地进行。

二、图论在计算机科学中的应用1. 最短路径通过图论中的最短路径算法,可以计算出两个节点之间的最短路径。

最短路径在无人驾驶、物流配送等领域中具有重要的应用价值。

2. 最小生成树最小生成树算法用于寻找连接图中所有节点的最小总权重的树形结构。

在通信网络、电力输送等领域中,最小生成树被广泛应用。

3. 网络流问题图论中的网络流算法可以用于解决诸如分配问题、路径规划等优化问题。

例如,在医疗资源调度中,网络流算法可以帮助医院优化资源分配。

三、图论在社交网络分析中的应用1. 社交网络社交网络可以用图模型来表示,节点代表个体,边表示个体之间的联系。

利用图论分析社交网络,可以发现用户群体、影响力传播等信息。

2. 中心性分析中心性分析用于评估节点在网络中的重要性,衡量指标包括度中心性、接近中心性等。

中心节点的识别对于广告投放、信息传播等决策具有指导意义。

3. 社团检测社团检测可以发现社交网络中具有紧密联系的节点群体,进一步分析社交群体的行为模式、用户偏好等。

四、图论在物流优化中的应用1. 供应链管理供应链中的各个环节可以用图模型表示,通过图论算法优化物流路径,提高物流效率。

2. 仓库位置问题通过图论中的最短路径算法和最小生成树算法,可以找到最佳的仓库位置,使物流成本最小化。

同等学力离散数学基础知识点

同等学力离散数学基础知识点

同等学力离散数学基础知识点一、集合论基础。

1. 集合的概念与表示。

- 集合是一些确定的、互不相同的对象的总体。

例如,全体自然数的集合,记为N = {0,1,2,·s}。

集合的表示方法有列举法,如A={1,2,3};描述法,如B = {xx是偶数}。

- 元素与集合的关系:如果a是集合A中的元素,记作a∈ A;否则记作a∉A。

2. 集合间的关系。

- 子集:如果集合A的所有元素都是集合B的元素,则称A是B的子集,记作A⊆ B。

特别地,A = B当且仅当A⊆ B且B⊆ A。

- 真子集:如果A⊆ B且A≠ B,则称A是B的真子集,记作A⊂ B。

- 空集varnothing是任何集合的子集,是任何非空集合的真子集。

3. 集合的运算。

- 并集:A∪ B={xx∈ A或x∈ B}。

例如,A = {1,2,3},B={3,4,5},则A∪B={1,2,3,4,5}。

- 交集:A∩ B = {xx∈ A且x∈ B}。

对于上述A和B,A∩ B={3}。

- 差集:A - B={xx∈ A且x∉ B}。

A={1,2,3},B = {3,4,5}时,A - B={1,2}。

- 补集:设全集为U,集合A的补集¯A=U - A。

二、关系与函数。

1. 关系的概念。

- 关系是集合笛卡尔积的子集。

设A、B是两个集合,A× B={(a,b)a∈ A,b∈B},A到B的关系R是A× B的子集,若(a,b)∈ R,则称a与b有关系R,记作aRb。

- 关系的表示:可以用关系矩阵和关系图表示关系。

2. 关系的性质。

- 自反性:对于集合A上的关系R,如果对任意a∈ A,都有aRa,则R是自反的。

- 对称性:若对任意a,b∈ A,当aRb时,有bRa,则R是对称的。

- 传递性:对任意a,b,c∈ A,当aRb且bRc时,有aRc,则R是传递的。

3. 函数。

- 函数是一种特殊的关系。

设A、B是两个集合,f:A→ B是一个函数,对于任意a∈ A,存在唯一的b∈ B,使得(a,b)∈ f,记为b = f(a)。

离散数学 第7章 图论

离散数学 第7章 图论

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。
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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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语言学,生物学等领域的大量应用问题。
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图 论
图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的 图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特 定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两 个事物间具有这种关系。 图论本身是应用数学的一部份,因此,历史上图论曾经
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被好多位数学家各自独立地建立过。关于图论的文字
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1)
图的分类-按边的重数
在有向图中,两个结点间(包括结点自身间)若有同始点和同终
点的几条边,则这几条边称为平行边,在无向图中,两个结点 间(包括结点自身间)若有几条边,则这几条边称为平行边;
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2)
两结点vi,vj间相互平行的边的条数称为边(vi,vj)或<vi,vj>的
重数; 含有平行边的图称为多重图;非多重图称为线图;
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| 完全图K3。
完全图
无向的简单完全图K3,K4,K5和有向的简单
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1 无向完全图Kn的边数为 C = n(n-1),有向 2 2 完全图Kn的边数为 Pn = n(n-1)。
2 n
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图的同构
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图的同构:设两个图 G=<V,E> 和 G'=<V',E'> ,如果 存在双射函数g:V→V',使得对于任意的e =(vi,vj)(或者<vi,vj>)∈E当且仅当e'= (g(vi),g(vj))(或者<g(vi),g(vj)>)∈E', 并且e与e'的重数相同,则称G与G'同构, 记为G≌G'。 XDC
3) 每条边都是无向边的图称为无向图; 4) 每条边都是有向边的图称为有向图;
5) 有些边是无向边,而另一些是有向边的图称为混合图。
用小圆圈表示V中的结点,用由u指向v的有向线段表示 <u,v>,无向线段表示(u,v)。 XDC
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图的分类-按边的方向
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W 上图所示的三个图分别表示为:
G1=<V1,E1>=<{v1,v2,v3,v4},{(v1,v2),(v2,v3), (v1,v3),(v2,v4),(v1,v4),(v3,v4)}> G2=<V2,E2>=<{a,b,c,d,e},{<a,b>,<c,b>, <c,a>,<d,e>}> G3=<V3,E3>=<{1,2,3,4,5},{<1,2>,(1,4),<4,3>, <3,5>,<4,5>}>
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图的分类-按边的方向
1) 若边e与无序结点对 (u, v)相对应,则称边e为无向边 ,
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记为e=(u,v),这时称u,v是边e的两个端点; 2) 若边e与有序结点对<u,v>相对应,则称边e为有向边 ( 或弧 ) ,记为 e = <u, v>,这时称 u是边 e 的始点 ( 或弧 尾).v是边e的终点(或弧头),统称为e的端点;
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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=1,2,3,…,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。
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3)
4)
无自回路的线图称为简单图。
G1、G2是多重图,G3, G4是线图,G4是简单图。
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赋权图
图的分类-按权
G是一个三重组<V,E,g>或四重组<V,E,f,g>,
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其中 V 是结点集合, E 是边的集合, f 是从 V 到非负
实数集合的函数,g是从E到非负实数集合的函数。 非赋权图称为无权图。
有一段公共的边界,而不仅仅只有一个公共
点。四色猜想有一段有趣的历史。
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图 论
每个地图可以导出一个图,其中国家都是点,当相应的 两个国家相邻时这两个点用一条线来连接。所以四色 猜想是图论中的一个问题。它对图的着色理论、平面 图理论、代数拓扑图论等分支的发展起到推动作用。 四色猜想的提出来自英国。1852年,毕业于伦敦大学的
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G1是无向图,G2是有向图,G3是混合图。
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图的分类-按边的方向
设图 G = <V,E> 如右图所示。 这里 V={v1,v2,v3,v4,v5},
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E={e1,e2,e3,e4,e5,e6},
其中 e1=(v1,v2),e2=<v1,v3>,e3=(v1,v4), e4=(v2,v3),e5=<v3,v2>,e6=(v3,v3)。 图中的e1、e3、e4是无向边,e2、e5是有向边。 这是一个混合图。
1859年,英国数学家哈米尔顿发明了一种游戏:用一 个规则的实心十二面体,它的20个顶点标出世界著名 的20个城市,要求游戏者找一条沿着各边通过每个顶 点刚好一次的闭回路,即「绕行世界」。 用图论的语言来说,游戏的目的是在十二面体的图中
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找出一个生成圈。这个问题后来就叫做哈密顿问题。
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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。
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图 论
对于网络的研究,最早是从数学家开始的,其基本的理 论就是图论,它也是目前组合数学领域最活跃的分支。 我们在复杂网络的研究中将要遇到的各种类型的网络, 无向的、有向的、加权的……这些都可以用图论的语 言和符号精确简洁地描述。 图论不仅为物理学家提供了描述网络的语言和研究的平
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定理。但后来数学家赫伍德以自己的精确计算指出肯
普的证明是错误的。不久,泰勒的证明也被人们否定 了。于是,人们开始认识到,这个貌似容易的题目, 其实是一个可与费马猜想相媲美的难题。 XDC
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图 论
进入20世纪以来,科学家们对四色猜想的证明基本上是 按照肯普的想法在进行。电子计算机问世以后,由于 演算速度迅速提高,加之人机对话的出现,大大加快 了对四色猜想证明的进程。 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
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
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问题。
图 论
图论起源于著名的哥尼斯堡七桥
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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
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的判定法则。
这项工作使欧拉成为图论〔及拓 扑学〕的创始人。
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图 论
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图 论
理论计算机科学中的算法理论经典问题 ( 图中点对之
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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) ;
在基础理论方面的著名四色定理和各种染色问题 , 极 值理论及树、路和圈问题,HAMILTON理论等); 网络流、组合最优化等运筹学问题;任务人员安排等 管理科学和系统科学的问题以及在物理 ,化学,社会学,
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台,而且其结论和技巧已经被广泛地移植到复杂网络
的研究中。图论,尤其是随机图论已经与统计物理并 驾齐驱地成为研究复杂网络的两大解析方法之一。
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8.1 图的基本概念
A、B、C、D四个 班进行足球比赛,为了表示四个 班之间比赛的情况,我们作出如 右上图的图形。在该图中的4个小 圆圈分别表示这四个班,称之为 结点。如果两个班进行了比赛, 则在两个结点之间用一条线连接 起来,称之为边。这样,利用图 形使得各班之间的比赛情况一目 了然。 XDC
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核心和主要动力 , 也因此大大推动了以研究离散和组
合问题为主要对象的图论的发展
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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。
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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。
由于运筹学、计算机科学和编码理论中的很多问题都
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