离散数学 图论
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
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
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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
离散数学中常用的图论算法简介
离散数学中常用的图论算法简介图论是高等数学中的一个分支,主要涉及在图中寻找什么样的路径,以及什么样的点之间有什么样的关系。
在计算机科学中,图论的应用越来越广泛。
因为所有的计算机程序都是基于数据结构的,而图是一种最基本的数据结构之一。
离散数学中的图论算法大致可以分为两类:一类是针对稠密图的算法,另一类是针对稀疏图的算法。
稠密图指的是一种图,其中每对顶点都有一条边相连,而稀疏图则是指只有一部分顶点之间相连的图。
以下是一些常见的图论算法的简介。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求图中最短路径的算法,也是最常用的图论算法之一。
Dijkstra算法的主要思想是通过贪心策略,从起点出发,逐步扩展最短路径的范围,直到找到终点。
Dijkstra算法可以用来解决单源最短路径问题。
如果图中有n个顶点,算法的时间复杂度为O(n²)。
2. Kruskal算法Kruskal算法是一种用于求最小生成树的算法。
最小生成树指的是,通过连接图中一些顶点形成一棵树,使得这些顶点之间的总权重最小。
Kruskal算法的主要思想是将图中的所有边按照权重进行排序,然后依次加入到生成树中,如果新加入的边会形成环,则不将其加入到生成树中。
如果图中有n个顶点,那么算法的时间复杂度为O(nlogn)。
3. Floyd算法Floyd算法用于求图中任意两个点之间的最短路径。
如果图中所有的权重都是正的,那么Floyd算法的时间复杂度为O(n的三次方),但是如果存在负权重,那么该算法不适用。
关于负权环的处理,可以通过Bellman-Ford算法进行解决。
4. Prim算法Prim算法是一种用于求最小生成树的算法。
与Kruskal算法不同的是,Prim算法是基于顶点集来实现,而不是基于边集。
Prim 算法首先找到一个起点,将其加入到生成树中,然后找到与其相连的边中权重最小的那一条,将其相连的顶点加入到生成树中,重复这一步骤直至所有顶点都被加入到生成树中。
《离散数学》图论 (上)
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
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
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。
离散数学——图论
2023/5/24
42
§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 次,这样的回路称为欧拉回路。具有欧拉回 路的图称为欧拉图。
❖ 定义欧拉通路:通过图G中每条边一次的通 路(非回路)称为欧拉通路。
2023/5/24
27
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。
2023/5/24
28
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
2023/5/24
❖ 1847年德国的克希霍夫(G.R.Kirchoff)将树的概念 和理论应用于工程技术的电网络方程组的研究。
❖ 1857年英国的凯莱(A.Cayley)也独立地提出了树的 概念,并应用于有机化合物的分子结构的研究中。
2023/5/24
4
❖ 1936年匈牙利的数学家哥尼格(D.Konig) 发 表了第一部集图论二百年研究成果于一书的 图论专著《有限图与无限图理论》,这是现 代图论发展的里程碑,标志着图论作为一门 独立学科。
2023/5/24
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连通性
❖ 定义:无向图,若它的任何两结点间均是可达的, 则称图G是连通图;否则为非连通图。
❖ 定义:有向图,如果忽略图的方向后得到的无向图 是连通的,则称此有向图为连通图。否则为非连通 图。
2023/5/24
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有向连通图
❖ 定义:设G为有向连通图, ❖ 强连通:G中任何两点都是可达的。 ❖ 单向连通:G中任何两结点间,至少存在一个方向
离散数学图论代表性论题解析
离散数学图论代表性论题解析离散数学是数学中的一个重要分支,而图论则是离散数学的一个重要分支。
作为一个独特的数学领域,图论研究图的性质以及其在不同领域中的应用。
本文将对图论中的代表性论题进行解析,以便读者更好地理解和应用离散数学中的图论知识。
1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的一个经典问题,它用于寻找图中两个结点之间连接的最短路径。
最短路径算法有多种,如迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法是一种单源最短路径算法,它通过维护一个距离数组来找到从源结点到其他结点的最短路径。
弗洛伊德算法则用于解决所有结点对之间的最短路径问题。
它通过不断更新距离矩阵来寻找最短路径。
2. 最小生成树问题最小生成树问题是指在一个连通图中找到一个生成树,使得其所有边的权值之和最小。
常用的解决该问题的算法是普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
普里姆算法从一个初始结点开始,逐步添加到生成树中的结点,直到包含所有结点为止。
在每次添加结点时,选择与当前生成树距离最小的结点。
克鲁斯卡尔算法则是按权值从小到大的顺序选择边来构建最小生成树。
3. 图的着色问题图的着色问题是指对一个图中的结点进行染色,使得相邻结点颜色不同。
在实际生活中,这个问题被广泛应用于调度、地图着色等问题。
图的着色问题是一个NP完全问题,目前只能通过启发式算法来求解。
其中,最知名的算法是著名的四色定理,它指出任意平面图都可以用四种颜色进行着色。
4. 欧拉回路和哈密顿回路问题欧拉回路和哈密顿回路是图论中两个经典的回路问题。
欧拉回路是指一个图中通过每条边一次且仅一次的回路,而哈密顿回路是指一个图中通过每个结点一次且仅一次的回路。
对于欧拉回路问题,欧拉提出了著名的欧拉定理,它指出一个连通图存在欧拉回路当且仅当每个结点的度数都是偶数。
哈密顿回路问题至今没有有效的判定算法,只能通过穷举法进行求解。
5. 网络流问题网络流是图论中一个重要的研究方向,它研究由结点和边组成的网络中的流量分配问题。
离散数学中的图论与算法
离散数学中的图论与算法离散数学是研究离散对象以及它们之间的关系和性质的数学学科。
其中,图论作为离散数学的重要分支,探究的是图和网络的理论性质和组合结构,而算法则是图论中用于解决问题和优化策略的重要手段。
一、图论基础图是由边和点构成的一种抽象结构。
在图中,点用圆圈表示,边用连接两个点的线表示。
图分为有向图和无向图两类。
有向图中的边跟一个箭头表示方向,无向图中则没有方向。
图的性质包括连通性、路径、环、度数等。
其中,连通性是指图中任意两点存在一条路径相互连通,路径是一条由边相连的点序列,环是有至少一条边和至少一个点与之相邻的路径。
图的度数指的是一个点所连接的边的数目,包括入度和出度。
入度是指指向该点的边的数目,出度是指由该点指向其他点的边的数目。
无向图每个点的度数为连接该点的边的数目。
在图中,存在欧拉回路和欧拉路径,它们分别指遍历图中所有边的路径和遍历所有点和边的路径。
二、图的表示图可以用邻接矩阵、邻接链表或关联矩阵表示。
邻接矩阵用一个二维数组表示,其中行列代表点,值代表边的存在与否。
邻接链表则将每个点的连边保存在链表中,关联矩阵表示的则是点和边的关系,每列代表一个边,每行代表一个点,值代表点和边之间的关系。
三、算法在图论中,不同的算法可以用于不同的问题,包括最小生成树、最短路径、网络流等。
最小生成树是指将一个连通带权图生成一颗生成树的权值和最小。
Prim算法和Kruskal算法是常见的最小生成树算法。
其中,Prim算法是以一个点为起点,每次选取与树中其他点距离最近的点并加入树中,直到生成一颗包括所有点的生成树;而Kruskal算法则是将边按权值从小到大排序,然后每次选取能够连接两个不在同一集合中的最小边。
最短路径算法是指求解两个节点之间最短路径长度的算法,包括Dijkstra算法和Floyd算法。
其中,Dijkstra算法是从起点出发,依次确定到每个节点的最短路径长度,直到到达目标节点;而Floyd算法则是对于所有点对之间的距离进行更新,最终得到任意两点之间的最短路径长度。
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。
离散数学中的图论与组合数学
离散数学中的图论与组合数学离散数学是数学的一个分支领域,研究离散化的结构和对象,而图论和组合数学则是离散数学中的两个重要分支。
本文将探讨图论和组合数学的基本概念和应用。
一、图论图论是研究图及其性质和应用的数学分支。
图是由一组顶点和连接这些顶点的边组成的数学结构。
具体来说,图由顶点的集合和边的集合构成,顶点间的边表示了它们之间的关系。
1.1 图的基本概念在图论中,我们经常会遇到以下几个基本概念:顶点:图中的一个节点或一个元素,用于表示一个实体或一个抽象的对象。
边:连接顶点的线段,表示顶点之间的关系。
路径:由边连续连接的顶点序列。
回路:起点和终点相同的路径。
距离:两个顶点间的路径长度。
连通性:图中任意两个顶点之间存在路径。
1.2 图的应用图论在现实生活和计算机科学中都有广泛的应用,其中一些重要的应用包括:网络分析:图论可用于分析社交网络、互联网和公共交通网络等复杂的网络结构。
电路设计:图论可以帮助设计电路和优化电路的布局。
路线规划:图论可应用于解决最短路径和旅行商问题等。
二、组合数学组合数学是一门研究离散结构的数学分支,主要研究离散对象的计数、排列、组合和选择等问题。
它涉及到排列组合、图论、图表以及递归等数学技术。
2.1 排列与组合排列是从给定对象中选取若干个并按照特定顺序排列的方式,而组合则是从给定对象中选取若干个但不考虑顺序的方式。
排列与组合的计数问题在实际应用中经常出现,比如:从n个数中选取m个不同的数,有多少种选择方式?从n个人中选取m个人组成一个团队,有多少种不同的团队组合方式?2.2 图论与组合数学的联系图论和组合数学有着紧密的联系,它们互相补充和借鉴。
图的着色问题是图论和组合数学中的一个重要问题。
着色问题可以简单地理解为如何用有限数量的颜色为图中的每个顶点染色,使得相邻的顶点颜色不同。
另一个联系是组合数学中的波利亚定理,它可以用于计算图的数量。
波利亚定理告诉我们,一个n个顶点的图中存在多少个不同的子图。
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。
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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第10章 图论(Graph Theory )
G1、G2是多重图 G3是线图
G4是简单图
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
(3)按G的边有序、无序分为有向图、无向图和混合图;
有向图:每条边都是有向边的图称为有向图
(图 10 .1.4 (b));
无向图:每条边都是无向边的图称为无向图;
度, 记为 d (v) 。结点v的入度与出度之和称为结 点v的度数,记为 d(v)或deg(v)。
第10章 图论(Graph Theory )
定义:
在无向图中,图中结点v所关联的边数
(有环时计算两次)称为结点v 的度数,记为d(v)
或deg(v) 。
最大度 (G) max{ (v) | v V } d 最小度 (G) min{d (v) | v V }
证明: 设V1和V2分别是G中奇数度数和偶数度数的结
点集。 由定理10.1.1知
vV1
deg(v) deg(v) 2是偶数之和, 必为偶数,
而2|E|也为偶数, 故 |V1|必为偶数。
V1
是偶数。 由此 deg( )
第10章 图论(Graph Theory )
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
证明: 设G=〈V ,E〉, |V|=6, v是G中一结点。 因为v 与G的其余5个结点或者在 G 中邻接, 或者在G 中邻接。 故不失一般性可假定, 有3个结点v1, v2, v3在G中与v邻接。 如果这3个结点中有两个结点(如v1 , v2 )邻接, 则它们与v 就是G中一个三角形的3个顶点。 如果这3 个结点中任意两个在G中均不邻接, 则v1, v2, v3就
V
d( ) 2 E
证明: 因为每条边都与两个结点关联, 所以加上一条
边就使得各结点度数的和增加 2, 由此结论成立。
定义:无向图中,如果每个结点的度都是k,则称为k度正则图。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
推论: 无向图G中度数为奇数的结点必为偶数个。
了表示4个队之间比赛的情况, 我们作出图10.1.1的图形。 在图中4个小圆圈分别表示这4个篮球队, 称之为结点。 如果两队进行过比赛,则在表示该队的两个结点之间用一 条线连接起来,称之为边。这样利用一个图形使各队之间 的比赛情况一目了然。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
定理 10.1.2 在任何有向图G=〈V ,E〉中, 有
d
vV
(v) d (v) E
vV
图10.1.4
第10章 图论(Graph Theory )
10.1.3 子图和图的同构
1.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10.1.5 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。
如果图 10.1.1中的4个 结点a, b, c, d分别 表示4个人,当某两 个人互相认识时, 则 将其对应点之间用边 连接起来。 这时的图 又反映了这4个人之 间的认识关系。
图 10.1.1
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
定义10.1.1一个图G是一个序偶〈V(G), E(G)〉, 记 为G=〈V(G), E(G)〉。 其中V(G)是非空结点集合,
混合图:既有无向边, 又有有向边的图称为混合图。 (4)按G的边旁有无数量特征分为加权图、无权图(如图 10.1.4);
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
(5)按G的任意两个结点间是否有边分为完全图Kn (如图 10.1.5)和不完全图(如图 10.1.6)。
图 10 .1. 4
E(G)是边集合, 对E(G)中的每条边, 有V(G)中的
结点的有序偶或无序偶与之对应。
若边e所对应的结点对是有序偶〈a,b〉,则称e
是有向边。a叫边e的始点,b叫边e的终点,统称为e的 端点。若边e所对应的结点对是无序偶(a,b) ,则称e是 无向边。这时统称e与两个结点a和b互相关联。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
我们将结点a、b的无序结点对记为(a,b), 有序 结点对记为〈a,b〉。 一个图G可用一个图形来表示且表示是不唯一的。 【例10.1.2】 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) 。
第10章 图论(Graph Theory )
G相对于Kn的补图是下图中的 G
第10章 图论(Graph Theory )
第10章 图论(Graph Theory )
互为补图
互为补图
互为补图
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
【例10.1.4】 (拉姆齐问题)试证在任何一个有6个
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
如例10.1.1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
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
2. 图的同构
试观察下面各图有何异同?
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
图 10.1.8 同构的图
人的组里, 存在3个人互相认识, 或者存在3个人互 相不认识。 我们用6个结点来代表人, 并用邻接性来代表认 识关系。 这样一来, 该例就是要证明: 任意一个有 6个结点的图G中, 或者有3个互相邻接的点, 或者 有3个互相不邻接的点。 即, 对任何一个有6个结点
的图G, G或 G
中含有一个三角形(即K3)。
10.6 平面图(Planar Graph)
10.7树与生成树(Trees and Spanning Trees)
10.8 二部图(bipartite graph)
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
10.1.1 图的基本概念
10.1.2 图的结点的度数及其计算
10.1.3 子图和图的同构
第10章 图论(Graph Theory )
例 画出K4的所有非同构的生成子图。
第10章 图论(Graph Theory )
定义: 设图G2 V2 , E2 是图G1 V1 , E1 的子图。 若对任意结点u和v,如果[u , v] E2, 则G2由V2唯一地确定, 并称G2是结点集合V2的诱导子图, 记为 V2 或G[V2 ]。 如果G2无孤立结点,且由E2所唯一确定, 则称G2是边集E2的诱导子图, 记为 E2 或G[ E2 ]。
则图G可用图10.1.2(a)或(b)表示。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
图 10.1.2
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
图 10.1.2
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
2. 图G的结点与边之间的关系 邻接点: 同一条边的两个端点。 孤立点: 没有边与之关联的结点。 邻接边: 关联同一个结点的两条边。 孤立边: 不与任何边相邻接的边。 自回路(环):关联同一个结点的一条边((v, v)或〈v,v〉)。 平行边(多重边):关联同一对结点的多条边。
图 10 .1. 3
在这个图中,e3是关联同一个结点的一条边,即 自回路;边e4和e5都与结点v2、 v3关联,即它们
是平行边。
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
3. 图G的分类
(1) 按G的结点个数和边数分为(n,m)图,即n个结点, m
条边的图; 特别地, (n,0)称为零图, (1,0) 图称为平凡图 。 (2) 按G中关联于同一对结点的边数分为多重图和简 单图; 多重图:含有平行边的图(如图 10 .1. 3) ; 线 图: 非多重图称为线图; 简单图:不含平行边和自环的图。
第10章 图论(Graph Theory )
例
5
2 4 5
3 1 3 6
6
图与子图
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
3) 若V′=V, E′E,则称G′是G的生成子图。
图10.1.7给出了图G以及它的真子图G1 和生成子图G2。
图10.1.7 图G以及其真子图G 1和生成子图G2
第10章 图论(Graph Theory )
例
1 5 7 顶点5的度:3 顶点2的度:4
3
2
G2
4
6
例
2 4 5 顶点2入度:1 出度:3 顶点4入度:1 出度:0 6
1
3 G1
第10章 图论(Graph Theory )
10.1 图的基本概念
定理 10.1.1 无向图G=〈V ,E〉中结点度数的总和等 于边数的两倍, 即
第10章 图论(Graph Theory )