离散数学——图论
离散数学 教案 第八章 图论

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Discrete Mathematics 为方便起见,在无向图中往往用字母ei表示 边。例如,在上图中,用e1表示边(v2,v2),e2 表示边(v1,v2)等。 对于一个确定的图,我们不关心顶点的位置, 边的长短与形状,因此,所画出的图的图形可 能不唯一。 定义 一个有向图G是一个二元组<V,E>,即 G=<V,E>,其中
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Discrete Mathematics 定义 一个无向图G是一个二元组<V,E>,即 G=<V,E>,其中
(1). V是一个非空的集合,称为G的顶点集, V中元素称为顶点或结点;
(2). E是无序积 的一个多重子集 (元素可重复 出现的集合为多重集),称E为G的边集,E中元 素称为无向边或简称边。 在一个图G=<V,E>中,为了表示V和E分别 为G的顶点集和边集,常将V记成V(G),而将E 记成E(G)。
由于2m,
为偶数,所以
也为偶数。
可是,vV1时,d(v)为奇数,偶数个奇数之和才能 为偶数,所以|V1|为偶数。结论得证。
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Discrete Mathematics 对有向图来说,还有下面的定理: 定理 设G=<V,E>为有向图, V={v1,v2,…,vn} , |E|=m,则
(5).设E´ E且E´ ≠Φ ,以E´为边集,以E´中边
关联的顶点的全体为顶点集的G的子图,则称G´是由 边集E´导出的G的子图。
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Discrete Mathematics 例如,在下图中,(2),(3)均为(1)的子图;(3)是 生成子图;(2)是顶点子集{v1,v2}的导出子图,也
离散数学图论矩阵应用实例分析

离散数学图论矩阵应用实例分析离散数学图论是数学的一个重要分支,它研究的是非连续的结构,其中一个重要的应用领域就是矩阵应用。
本文将对离散数学图论中的矩阵应用进行实例分析,以帮助读者更好地理解和应用相关概念。
一、社交网络中的矩阵应用社交网络是当今社会中非常流行的交流平台,它允许人们在线上建立和维护社交关系。
将社交网络中的用户和关系抽象成图模型,可以用矩阵进行描述和分析。
例如,可以使用邻接矩阵来表示用户之间的关注关系,其中矩阵的行和列代表用户,矩阵的元素代表用户之间的关系强弱。
通过对这个矩阵进行分析,可以了解用户之间的社交网络结构,发现用户群体之间的关联性,进行用户推荐等。
二、交通网络中的矩阵应用交通网络是城市中不可或缺的一部分,它关系到人们的出行和交通组织。
在离散数学图论中,可以使用邻接矩阵来表示交通网络中的道路连接状况。
矩阵的行和列代表交通网络中的节点,通常是城市中的道路,矩阵的元素代表节点之间的连接关系,比如道路的长度或者通行能力。
通过对这个矩阵进行分析,可以计算最短路径、最小生成树等最优化问题,优化交通流动和道路规划。
三、电子电路中的矩阵应用电子电路是离散数学图论中的另一个应用领域,矩阵在描述电路连接和电流传递等方面起到关键作用。
在电路分析中,可以使用节点-支路关系矩阵(Node-Branch Matrix)和支路-节点关系矩阵(Branch-Node Matrix)来描述电路的连接和元件耦合关系。
这两个矩阵的运算可以得到电路的戴维南等效电阻以及电流传递等重要信息,从而分析电路的性能和特性。
四、信息检索中的矩阵应用信息检索是指从大规模的文本数据中提取相关信息的过程。
其中,矩阵常用于描述文本之间的关联和相似性。
例如,可以使用文档-词项矩阵(Document-Term Matrix)来表示文档集合中的词项出现情况。
矩阵的行代表文档,列代表词项,矩阵的元素代表词项在文档中的出现频率。
通过对这个矩阵进行分析,可以进行文本聚类、关键词提取、文档相似度计算等信息检索任务。
范更华-图论及其应用

旅行推销员问题
问题提出: 一个推销员从公司出发, 访问 若干指定城市, 最后返回公司,要求设计
最优旅行路线。(费用最小)
数学抽象: 城市作为点, 两点间有边相连, 如果对应的城市间有直飞航班。机票价作 为每条边的权。
旅行推销员问题
求解 : 在图中求一个圈过每点恰好一次 ,
且边的权之和最小。(最优哈密顿问题;比
在一个计算机光纤网络中,给传输信道 分配波长,两信道若有公共部分,必须得到 不同的波长。要求使用尽可能少的波长。
波长分配问题转化为图论问题
每条信道看作图的一个点。两点间有边
相连当且仅当它们对应的信道有公共部
分。波长问题等价于所构造图的点着色
问题:
给图的每个点着色,有边相连的点
须着不同的颜色。所用颜色尽可能少。
1735年, 欧拉(Euler) 证明哥尼斯堡七桥问题无 解, 由此开创了数学的一个新分支---图论. 欧拉将哥尼斯堡七桥问题转化为图论问题 : 求 图中一条迹 (walk), 过每条边一次且仅一次 . 后人将具有这种性质的迹称为欧拉迹,闭的欧拉 迹也称为欧拉回路.
欧拉定理 : 连通图存在欧拉迹当且仅当图中奇 度数的点的个数至多为 2( 若为 0, 则存在欧拉回 路,这种图称为欧拉图,也称为偶图)
图的例子
交通网
互联网
计算机处理器连接方式
集成电路板
分子结构图
分子间相互作用及信息传递
具体应用
大型高速计算机:处理器的连接方式
互联网:信息传输及控制管理
大规模集成电路:布局、布线 数据库技术:数据的存储、检索 理论计算机科学: 子图理论对计算机算法研究的应用
具体应用
DNA序列分析:图的欧拉回路问题 机器智能与模式识别:图的同构 通讯网络:连通性,可靠性 印刷电路板检测: 12万5千次降为4次(《美国科学》 Scientific American, 9 (1997), 92-94 )
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
图
论
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离
散 例7、
数 学
a
d
第 七 章
图
论
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a' (b)
b
d ' (d)
c
c' (a)
b' (c)
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离
散
数
学
1
2
6
10
7
9 8
2
5
3
第
3
4
七 章
彼得松图(petersen)
图
论
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1
5
6
10 7 8
9
4
30
离 散 数 学
第 七 章
图
论
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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;
七
章 (3)度数列相同
图
论
2/12/2021
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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。
图
论
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
图
论
2/12/2021
底特律
芝加哥
纽约 华盛顿
4
离
散 设A、B是两个集合,称
离散数学(第21讲)图论

C
S
|
证明(续1)
1) 若k=n,则P为G中经过所有结点的路径,即 为哈密尔顿路径。 2) 若k<n,说明G中还有在P外的结点,那么此 时可以证明存在仅经过P上所有结点的基本回 路,证明如下: a) 若在P上v1与vk相邻,则v1v2…vkv1为仅经过 P上所有结点的基本回路。
S
W
U
S T
XDC
XDC
S
W
U
S T
C
S
|
例
a
S
W
c (a) (b) (c) (d)
U
S T
既存在哈 密尔顿路 径,又存 在哈密尔 顿回路, 即为哈密 尔顿图。 XDC
既不存在哈 密尔顿路径, 也不存在哈 密尔顿回路。
既存在哈密 尔顿路径, 又存在哈密 尔顿回路, 即为哈密尔 顿图。
存在哈密尔 顿路径,但 不存在哈密 尔顿回路。
S
W
U
S T
XDC
C
S
|
尽量避免走桥 求欧拉图中欧拉回路的算法-------Fleury算法:
S
W
U
S T
1. 任取v0∈V,令P0=v0; 2. 设P0=v0e1v1e2…eivi,按下面的方法从 E-{e1,e2,…,ei}中选取ei+1: 1) ei+1与vi相关联; 2) 除非无别的边可选取,否则ei+1不应该为 G'=G-{e1,e2,…,ei}中的桥; 3)当2)不能再进行时,算法结束。
短的路径(即为通过图中所有边的简单路径); 欧拉回路是经过图中所有边的回路中长度最 短的回路(即为通过图中所有边的简单回路)。
XDC
S
W
离散数学 第六章 图论(3)

i 1
离散数学
定义2.森林(forest) 设G=(V, E) 是无向图。若图G 是无圈的,则称图G为 森林。
注:森林是无圈的无向图; 森林中每一个连通分图都是一棵树,所以森林是由树构成的;
定理2.具有n个结点、p个分图的森林,有m=n-p条边。 [证].比较容易,留给读者。
定义3.生成树(generating tree) 设G=( V, E ) 是无向图,G̃=( Ṽ, Ẽ )是 G的生成子图, 若G̃ 还是一棵树,则称 G̃ 是G 的一棵生成树或支撑树 (shanning tree)。
9
离散数学
中产生(不然,去掉u,v间所增加的边,此圈仍存在,这 与已知G无圈矛盾!) ,所以,此圈只能在这两个分图之 间存在;因此,去掉u,v间所增加的 u v 边,这两点间还有路可通,这就与 已设G不连通, u,v间无路矛盾! 图4
(参见图4所示) (6)(2): 只需证明G中任二结点间最多只有一条路即可(有一条 路由G的连通性保证);采用反证法证明如下: 假若不然,G中必至少存在着两个结点,设其是u,v, u,v间有两条不同的路可通。其中必有某一路上的某条边 e,不在另一条路上(否则,两条路将相同。参见图5所示 )。因此,删去此路上的这一条边e,不会破坏另一条路 10
3
离散数学
在人工智能及机器人设计、软件体系结构设计、层次控 制结构设计、VLSI-设计理论、总线设计理论及网络设 计理论中都有相应的树模型设计理论。 定义1.自由树(free tree) 无向树(undirected tree) 设G=(V, E) 是无向图。若图G 是连通的且是无圈的, 则称图G为自由树或无向树,简称树(tree) 。
注:[证明].(数学归纳法)至少有n-p条边不在具有p个结点的初级圈C 上 当图G\C有n-p=1个结点时,有1条边不在C上(参见图6(a)) ; 当图G\C有n-p=2个结点时,有2条边不在C上(参见图6(b)) ;
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。
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提示:反证法。
设有两个连通分支,这两个分支至多是完 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 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。
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 不一定是基本通路。基本回路必是简单回路。
定理:一个有向(n,m)图中任何基本通路长 度≤n-1。任何基本回路的长度≤n。 任一通路中如果删去所有回路,必得基本通 路。 任一回路中如删去其中间的所有回路,必得 基本回路。
例1:教材121页。
结点次数
引出次数:有向图中以结点v为起点的边的条数称为 v的引出次数,记 deg(v) 引入次数:有向图中以结点v为终点的边的条数称为 v的引出次数,记 deg(v)
结点次数:有向图中引出次数和引入次数之和称为 结点次数;无向图中与结点v相关联的边的条数称为 V的次数。统一为记deg(v)。
图论的发展
图论的产生和发展经历了二百多年的历史, 从1736年到19世纪中叶是图论发展的第一阶 段。 第二阶段大体是从19世纪中叶到1936年,主 要研究一些游戏问题:迷宫问题、博弈问题、 棋盘上马的行走线路问题。
一些图论中的著名问题如四色问题(1852年)和哈密 尔顿环游世界问题(1856年)也大量出现。同时出现 了以图为工具去解决其它领域中一些问题的成果。
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 是可达的。 弱连通:忽略边的方向后得到的无向图是连通的。
连通分支
无向图中的连通性是等价关系。
按照等价关系,可将图G中的结点进行分类, 一个连通的子图即是一个等价类,称为G的 一个连通分支。
第四篇图论
本篇包括第八章、第九 章。主要内容有图的基本理 论、欧拉图、哈密尔图、树 等。
图论是一个古老而又年轻的数学分支,它诞 生于18世纪,它是用图的方法研究客观世界 的一门科学,为任何一个包含二元关系的系 统提供了一个直观而严谨的数学模型,因此 物理系、化学、生物学、工程科学、管理科 学、计算机科学等各个领域都有图论的足迹。
孤立点:不与任何点相邻接的点。
定义图的子图
子图:设G=<V,E>, G’=<V’,E’>,若V’是V的 子集,E’是E的子集,则G’是G的子图。 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。
生成子图:V’=V,E’是E的子集。
举例说明一个图的子图。
定义(n,m)图
(n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。
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。 邻接:边lk=(vi,vj),称vi,vj是邻接的点,若干条 边关联同一个结点,则称边是邻接的。 环:边lk=(vi,vj), vi与vj是同一个点。
欧拉将问题转化为:任何一点出发,是否存在通过 每条边一次且仅一次又回到出发点的路?欧拉的结 论是不存在这样的路。显然,问题的结果并不重要, 最为重要的是欧拉解决这个问题的中间步骤,即抽 象为图的形式来分析这个问题 。 这是一种全新的思考方式,由此欧拉在他的论文中 提出了一个新的数学分支,即图论,因此,欧拉也 常常被图论学家称为图论之父。
零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。
平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。
完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每 个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 无向完全图:m=n(n-1)/2
有向完全图:m=n(n-1)
举例说明以上几种图。
定义补图
设图G=<V,E>, G’=<V,E’>,若 G’’=<V,E∪E’>是完全图,且E∩E’=空集,则 称G’是G的补图。 事实上,G与G’互为补图。
定义无权图:无有权边的图。
练习题----关于图中点的次数问题
1.设图G是3次正则图,且2n-3=m,则n、m 是多少? 2.设G是(n,m)图,G中结点次数要么为k, 要么为k+1,则次数为k的结点有几个? 3.设G有10条边,4个3度结点,其余结点次 数均小于等于2,则G中至少有几个结点?
可达性的定义
定义可达性:从一个有向图的结点vi到另一个 结点vj间,如果存在一条通路,则称vi到vj是 可达的。 同样,可以将可达性的概念推广到无向图。 利用通路、回路的概念,可研究计算机科学 中的许多问题。
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。
§8.2通路、回路与连通性
定义:通路与回路
设有向图G=<V,E>,考虑G中一条边的序列 (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。
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。
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。
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。
现在图论的主要分支有图论、超图理论、极 值图论、算法图论、网络图论和随机图论等。
第三阶段是1936年以后。由于生产管理、军事、交 通运输、计算机和通讯网络等方面的大量问题的出 现,大大促进了图论的发展。现代电子计算机的出 现与广泛应用极大地促进了图论的发展和应用。
目前图论在物理、化学、运筹学、计算机科学、电 子学、信息论、控制论、网络理论、社会科学及经 济管理等几乎所有学科领域都有应用。。
判断欧拉通路的定理
定理:无向连通图G是欧拉图的充要条件是G 的每个结点均具有偶次数。 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
握手定理
定理:G=<V,E>是(n,m)图,V={v1,v2,…,vn}
deg(vi) 2m
即所有结点次数之和等于边数的2倍。
i 1
n
定理:有向图中引入次数之和等于引出次数之和, 都等于边数。 推论:任一图中,次数为奇数的结点(即奇结点) 的个数必为偶数。
正则图
所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。
定理:设G=<V,E>是无向简单图,|V|≥3,如果G中 每对结点次数之和大于等于|V|,则G必为哈密尔顿 图。 定理:设有向图,|V| ≥2,若所有有向边均用无向 边代替后,所得无向图中含生成子图Kn,则G存在哈 密尔顿通路。 推论:n阶有向完全图(n>2)为哈密尔顿图。
判断H-图的一些充分或必要条件
P(G)表示连通分支的个数。连通图的连通 分支只有一个。
练习题---图的连通性问题
1.若图G是不连通的,则补图是连通的。
提示:直接证法。 根据图的不连通,假设至少有两个连通分 支;任取G中两点,证明这两点是可达的。
2.设G是有n个结点的简单图,且
|E|>(n-1)(n-2)/2,则G是连通图。
图的同构
看一下教材120页一个图的几个不同图形。
我们常将一个图和它的图形等同起来,但这 是两个不同的概念,给出图形就确定了一个 图,然而一个图的图形是不唯一的。
考虑图和图形的不同。
定义同构:图G=<V,E>, G’=<V’,E’>,如果 它们的结点间存在一一对应关系,且这种对 应关系也反映在边的结点对中,对于有向边, 对应的结点对还保持相同的顺序,则称两图 是同构的。
关于如何判断哈密尔顿通路与回路,至今尚 未找到它的充要条件,只有一些充分条件和 必要条件。
H-图性质定理
定理:设无向图G=<V,E>是哈密尔顿图,非 空集V1是V的子集,则P(G-V1)≤|V1|。 P(G-V1)是从G中删去V1(包括与V1中结点 相关联的边)后所得的图的连通分支。 利用这个定理有时可证明一个图不是哈密尔 顿图。P(G-V1)> |V1|说明不是H-图。