图论及其应用第2章
图论及其应用

图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支,研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。
图论的应用广泛,涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。
本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。
图的基本概念图由顶点(Vertex)和边(Edge)组成,记作G=(V, E),其中V为顶点的集合,E为边的集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中的边具有方向性,即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。
有向图可以表示一种有序的关系,比如A到B有一条边,但B到A可能没有边。
有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
无向图无向图中的边没有方向性,任意两个顶点之间都有相互连接的边。
无向图可以表示一种无序的关系,比如A与B有一条边,那么B与A之间也有一条边。
无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。
常用图论算法图论中有许多经典的算法,其中一些常用的算法包括:深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。
通过从起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入图中的顶点,直到无法再继续前进时,返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。
DFS可以用于判断图是否连通,寻找路径以及检测环等。
广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。
不同于深度优先搜索,广度优先搜索逐层遍历顶点,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点,以此类推。
BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。
最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。
其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法(Dijkstra’s A lgorithm)和弗洛伊德算法(Floyd’s Algorithm)。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。
最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。
其中最常用的算法是普里姆算法(Prim’s Algorithm)和克鲁斯卡尔算法(Kruskal’s Algorithm)。
图论及其应用

图论及其应用班级:图论1班学院:软件学院学号:2014110993姓名:张娇图论从诞生至今已近300年,但很多问题一直没有很好地解决。
随着计算机科学的发展,图论又重新成为了人们研究讨论的热点,图形是一种描述和解决问题直观有效的手段,这里给出图论在现实生活中的一些应用。
虽然最早的图论问题追溯1736年(哥尼斯堡七桥间题),而且在19世纪关于图论的许多重要结论已得出。
但是直到20世纪20年代图论才引起广大学者的注意并得以广泛接受和传播。
图论即形象地用一些点以及点与点之间的连线构成的图或网络来表示具体问题。
利用图与网络的特点来解决系统中的问题,比用线性规划等其他模型来求解往往要简单、有效得多。
图论就是研究图和网络模型特点、性质和方法的理论。
图论在许多领域,诸如物理、化学、运筹学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学以及经济管理等各方面都有广泛的应用,它已经广泛地应用于实际生活、生产和科学研究中。
下面对最大流问题进行探究。
最大流问题主要探究最大流问题的Ford-Fulkerson解法。
可是说这是一种方法,而不是算法,因为它包含具有不同运行时间的几种实现。
该方法依赖于三种重要思想:残留网络,增广路径和割。
在介绍着三种概念之前,我们先简单介绍下Ford-Fulkerson方法的基本思想。
首先需要了解的是Ford-Fulkerson是一种迭代的方法。
开始时,对所有的u,v属于V,f(u,v)=0(这里f(u,v)代表u到v的边当前流量),即初始状态时流的值为0。
在每次迭代中,可以通过寻找一个“增广路径”来增加流值。
增广路径可以看做是从源点s到汇点t之间的一条路径,沿该路径可以压入更多的流,从而增加流的值。
反复进行这一过程,直到增广路径都被找出为止。
举个例子来说明下,如图所示,每条红线就代表了一条增广路径,当前s到t的流量为3。
当然这并不是该网络的最大流,根据寻找增广路径的算法我们其实还可以继续寻找增广路径,最终的最大流网络如下图所示,最大流为4。
图论及其应用

图可以用图形表示:V中的元素用平面上一个黑点表示,E
中的元素用一条连接V中相应点对的任意形状的线表示。
例1、设图G=<V,E>。这里V={v1,v2,v3,v4} E={e1,e2,e3,e4,e5,e6},
e1=(v1,v2),e2=(v1,v3),e3=(v1,v4), e4=(v2,v3),e5=(v3,v2),e6=(v3,v3)。
2、图论模型
为了抽象和简化现实世界,常建立数学模型。图是关系的 数学表示,为了深刻理解事物之间的联系,图是常用的数学 模型。
(1) 化学中的图论模型
19世纪,化学家凯莱用图论研究简单烃——即碳氢化合物
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20世纪30年代出版第一本图论著作.
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目前,图论已形成很多分支:如随机图论、 网络图论、代数图论、拓扑图论、极值图论等。
3、应用状况
图论的应用已经涵盖了人类学、计算机科学、 化学、环境保护、非线性物理、心理学、社会学、
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图论及其应用
任课教师:杨春 数学科学学院
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图论及其应用

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第八章 有向图
图论及其应用

顶点染色
定理:对于任何一个图χ(G)≤ω(G)。 ω(G)为图G的团数,用来描述χ(G)的下 界,其中ω(G)=max{k|Kk属于G}。
顶点染色
给定图G=(V,E)的一个k-点染色。用Vi表示G中染以 第i色的顶点集合(i=1,2,…,k),则每个Vi都是G 的独立集。因而G的每一个K-点染色对应V(G)的一个划 分[V1,V2,…,Vk],其中每一个Vi是一个独立集。反之 ,给出V(G)的这样一个划分(V1,V2,…,Vk),其中每 一个Vi均是独立集(1≤i≤k),则相应得到G的一个k点染色,称V(G)的这样一个划分为G的一个色划分,每 一个Vi称为色类。因此,G的色数χ(G)就是使这种划 分成为可能最小自然数k。
推论:若G是p(G) 3且g(G) 3的平图,则 q(G) g(G) ( p(G) 2)。 g(G) 2
平面图的性质
推论:任何一个简单平面图G,有 q(G)≤3p(G)-6
推论:设G是简单平面图,则δ(G)≥6.
定理:仅存在5种正多面体,即正四面体、正 方体、正八面体、正十二面体和正二十面体。
定理:每一个平面的色数不超过5
边染色
定义:无环图G的一个正常染色k-边染色(简 称k-边染色)是指一个映射φ:E(G)→{1,2, …,k},使对G中任意两条相邻的边e1和e2,有 φ(e1)≠φ(e2)。若G有一个正常k-边染色,则 称G是k-边染色的。G的边色数是指G为k-边染 色的最小整数k的值,记为
χ'(G)。若χ'(G)=k,则称G是k-边可色的。
边染色
设G有一个正常k-边染色,置Ei为G中所有染 以第i种颜色的边的全体,则E1,E2,…,Ek 是G的k个边不相交的对集,并且
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图论及其应用第一章
1.2 图的同构
由前已知,同一个图有不同形状的图示。反过来, 两个不同的图也可以有形状相同的图示。比如:
u2
u3
可见 G1 和 G2 的顶点及边之间都一一对应,且连
接关系完全相同,只是顶点和边的名称不同而已。这
样的两个图称为是同构的(isomorphic)。
-29-
图论及其应用第一章
v1
(i=1,2,3,4,5,6)下是同构的。
x1
y1
v6
y3
x2
v2
x3
y2
v4
v3
-31-v5
图论及其应用第一章 画出所有的阶数不大于4,大小为3的所有非同构 简单图:
-32-
图论及其应用第一章 画出阶数为5大小为3的所有非同构简单图
G1
G2
G3
G4
-33-
图论及其应用第一章
无标号的图 注:判断两个图是否同构目前没有好算法。
图论起源于18世纪的一个游戏----俄罗斯的哥尼斯堡七桥问 题。
(1736年 瑞士数学家欧拉——图论之父)
-2-
图论及其应用第一章
七桥问题
C
A
D
B
包含两个要素:对象(陆 地)及对象间的二元关系 (是否有桥连接)
转化
Euler 1736年
C
A
D
B 图论中讨论的图
问题:是否能从A,B,C,D 转化 中的任一个开始走,通过每 座桥恰好一次再回到起点?
从数学上看,同构的两个图,其顶点间可建立一 一对应,边之间也能建立一一对应,且若一图的两点 间有边,则在另一图中对应的两点间有对应的边。严 格的数学定义如下。
定义: 两个图G = (V (G), E(G)) 与H = (V (H), E(H)) , 如果存在两个一一映射:
数学中的图论及其应用

数学中的图论及其应用图论是一门数学基础理论,用来描述事物之间的关联。
图论主要研究节点之间的连接关系和路径问题。
它的研究对象是图,图是由节点和边组成的,边表示节点之间的连接关系,节点表示事物。
图论是一种十分实用的数学工具,它是计算机科学、物理学、化学、生物学、管理学等领域的重要工具,也是人工智能和网络科学等领域的基础。
一、图论的基本概念1.1 图图是由节点和边组成的,表示事物之间的关系。
节点是图中的基本元素,用点或圆圈表示;边是连接节点的元素,用线或箭头表示。
1.2 有向图和无向图有向图是指边有方向的图,每一条边用有向箭头表示;无向图是指边没有方向的图,每一条边用线表示。
1.3 节点的度和邻居节点节点的度是指与节点相连的边的数量,具有相同度的节点称为同阶节点;邻居节点是指与节点相连的节点。
1.4 遍历和路径遍历是指从起点出发访问图中所有节点的过程;路径是指跨越边连接的节点序列,路径长是指路径中边的数量。
二、图论的应用2.1 网络科学网络科学是研究节点和边之间的关系,以及节点和边之间的动态演化的学科。
网络科学中的图模型是节点和边的结合体,其应用包括社会网络、生物网络和物理网络等。
社会网络是指人们之间的社交网络,它描述了人与人之间的关系。
社交网络可以用图模型表示,节点表示人,边表示人与人之间的互动关系,例如朋友关系、家庭关系等。
生物网络是指由生物分子构成的网络,例如蛋白质相互作用网络、代谢网络等。
在生物网络中,节点可以表示蛋白质或基因,边可以表示蛋白质或基因之间相互作用的联系,这些联系可以进一步探究生物进化和疾病发生的机理。
物理网络是指由物理粒子构成的网络,例如网络电子、量子态等。
在物理网络中,节点可以表示量子比特或电子,边可以表示色散力或超导电性等物理现象。
2.2 计算机科学图论在计算机科学中的应用非常广泛,例如数据结构、算法设计和网络安全等方面。
图论在计算机科学中的经典应用包括最短路径算法、最小生成树算法等。
图论习题

《图论及其应用》习题课教材杨春编电子科技大学应用数学学院内容提要本书主要对张先迪等编的研究生《图论及其应用》教材的习题进行解答。
该书可作为研究生图论教学的参考教材。
前言现实生活中,许多问题都可归结为一个由点和线组成的图形的问题。
例如,由点代表车站,线代表铁路线的铁路网络图;点代表路口,线代表街道的城市交通图;点代表管道接头,线代表管道的自来水供水系统;点代表电路的结点,线代表结点间的电气元件的电网络图;点代表网络的结点,线代表通讯线的通讯网络、计算机网络等等。
图论正是研究这些由点和线组成的“图形”问题的一门学科。
图论起源于18世纪,其第一篇论文是由欧拉(Euler,1707—1782)于1736年所完成。
这篇论文解决了一个当时还没有解决的著名问题—哥尼斯堡(Königsberg)七桥问题(见第四章)。
这篇论文也使欧拉成为了图论和拓扑学的创始人。
图论诞生后,特别是近三十年来发展十分迅速,应用也十分广泛。
其应用已涉及物理学、化学、运筹学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学、以及管理科学等诸多领域。
由于图论与计算机科学紧密相联系,近若干年来,在计算机科学、计算机网络的迅猛发展下,更拓展了图论的应用发展空间。
在计算机的许多领域内,它都占有一席之地。
图论在矩阵论、群论等其它一些数学分支中,也有其重要的应用。
张先迪等编的《图论及其应用》一书精选了内容广泛、难度各易的习题,其中的大多数习题都是对图论的进一步学习是应当掌握的。
本书依序将该书的重要内容摘要列出,并将全部习题给出了详细解答。
本书所涉及到的术语、符号与该书一致。
有些习题存在多种解法,在一般情况下,只给出一种解法供参考。
由于编者水平有限及编写时间的匆忙,书中难免出现一些缺点和错误,恳请同行专家及读者提出宝贵意见和建议,以使本书得以不断改进和完善。
编者2004.7目录第一章图的基本概念1.1 图和简单图1.2 子图与图的运算1.3 路与图的连通性1.4 最短路及其算法1.5 图的代数表示及其特征1.6 极图1.7 交图与团图习题1第二章树2.1 树的概念与性质2.2 树的中心与形心2.3 生成树2.4 最小生成树习题2第三章图的连通度3.1 割边、割点和块3.2 连通度3.3 应用3.4 图的宽距离和宽直径习题3第四章欧拉图与哈密尔顿图4.1 欧拉图4.2 高效率计算机鼓轮的设计4.3 中国邮路问题4.4 哈密尔顿图4.5 度极大非哈密尔顿图4.6 旅行售货员问题4.7 超哈密尔顿图4.8 E图和H图的联系4.9 无限图中的欧拉,哈密尔顿问题习题4第五章匹配与因子分解5.1 匹配5.2 偶图的匹配与覆盖5.3 Tutte定理与完美匹配5.4 因子分解5.5 最优匹配与匈牙利算法5.6 匹配在矩阵理论中的应用习题5第六章平面图6.1 平面图6.2 一些特殊平面图及平面图的对偶图6.3 平面图的判定及涉及平面性的不变量6.4 平面性算法习题6第七章图的着色7.1 图的边着色7.2 顶点着色7.3 与色数有关的几类图7.4 完美图7.5 着色的计数,色多项式习题27.6 List着色7.7 全着色7.8 着色的应用习题7第八章Ramsey定理8.1 独立集和覆盖8.2 Ramsey定理8.3 广义Ramsey数8.4 应用习题8第一章 图的基本概念§1.1 图和简单图定义1 一个图G 定义为一个有序对(V , E ),记为G = (V , E ),其中 (1)V 是一个非空集合,称为顶点集或边集,其元素称为顶点或点;(2)E 是由V 中的点组成的无序点对构成的集合,称为边集,其元素称为边,且同一 点对在E 中可出现多次。
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故T的边数为:
x+n2+n3+…+nk
x+n2+n3+…+nk-1 又由握手定理得:
x+2n2+3n3+…+ knk = 2(x+n2+n3+…+nk-1) 解得 x 为:
nx1 2 n3 2n4 (k 2)nk
§2.2树的中心和形心
定义1 设 G = (V, E) 是一连通图, v∈V,令 e(v) = max {d(u,v) | u∈V }
则称 e(v)为顶点 v 的离心率;又令 r(G) = min {e(v) | v∈V }
称 r(G) 为图 G 的半径。
比较图的直径与离心率的定义可知,图G 的直径是 G 的最大离心率;e(v) = r(G) 的点 v ,称为 G 的一个 中心点, G 中全体中心点的集合称为G 的中心。
(1)G 是树。 (2)G 中任意两个不同点之间存在唯一的路。 (3)G 连通,删去任一边便不连通。 (4)G 连通,且 n = m+1。 (5)G 无圈,且 n= m+1。 (6)G 无圈,添加任一条边可得唯一的圈。
推论1 由k棵树组成的森林满足:m = n-k。其中n为G的 顶点数,m为G的边数。
定理5 连通图的生成树必存在。
证明 给定连通图G,若G 无圈,则G就是自己的生 成树。若G有圈,则任取G中一个圈C,记删去C中 一条边后所得之图为H1。显然在H1中,圈C 已不存 在,但仍连通。
若H1中还有圈,重复以上过程,直至得到一个无 圈的连通图H。H 便是 G 的生成树。
定理5的证明方法也是求生成树的一种方法,称 为“破圈法”。
定义2 设T是树,u是树T的任意一个顶点,树T在点u 处的一个分枝是指包含u作为一个叶点的极大子树,其 分枝数为该顶点的度数;树T在点u的分枝中边的最大 数目称为点u的权;树T中权值最小的点称为它的一个 形心点,全体形心点的集合称为树T的形心。
例 在图2-3的树中,每个顶点处的数字表示该顶点的权 值,权值为4的顶点为该树的形心。
G 的边 e 称为被收缩,是指删去边e并使它的两个端 点重合, 如此得到的图记为 G ●e 。
例 下图(b)表示图(a)收缩边e1,e2,e3,e4,e5后得到的图。
e1
e5
e2
e4 e3 图 (a)
图 (b)
(G)
有下列关系: 若 e 是 G 的一条边,则有
V (G e) V (G) 1 E(G e) E(G) 1
至少需4条光纤不出故障,通信才不会中断,且这些不出故
障的光纤应按上图中的H 进行分布,其中H是由破圈法求得 的G的一个生成树。(注:H 不唯一)
推论 若G 是连通的 (n,m) 图,则 m≥n -1 。 证明 设 G 是连通图,由定理5,包含一棵生成树T ,所以,
m(G) m(T ) n(T ) 1 n(G) 1
第二章 树
§2.1 树的概念与性质
定义1 (1) 无圈连通图称为树, 树常用字母T 表示; (2) 树中,度数为1的顶点称为树叶,度数大于1 的顶点称为分支点; (3) 无圈图称为森林,树也是森林;
由定义, 平凡图也是树, 称为平凡树。
例
树
●
平凡树 树
不是树
不是树,是森林
定理1 设G是具有n个点m条边的图,则以下关 于树的命题等价。
(G e) (G) 若 T 是树,则 T ●e 也是树。
证明 设森林中每棵树的顶点数与边数分别是 ni 和 mi (i =1,2,…,k)。则由定理1,
mi = ni-1 , i =1, 2,…, k
因此
k
k
m = n-k
推论2 一棵阶数大于或等于2的树至少有两片树叶。 证明 设非平凡树T 有x 片树叶,n个点, m条边。因为T 连通非平凡,故T 的其余 n-x 个点的度至少为2。 由§1.1定理2和§2.1定理1有:
x +2(n-x) ≤度数之和 = 2m = 2(n -1)
x ≥2
定义2 设图G是一个非平凡的无向连通图,如果对G中每 一条边e, G-e都不连通,则称G是一个最小连通图。
定理2 非平凡的无向图G是树的充要条件是G为最小连通图。
证明 这是定理1和定义2的直接结果。
例 设树T 有ni 个度为i 的点,2≦i≦k(k>1),其余点均为 叶,求T 中叶点的数目。
例1 设有五个城市 v1, v2, v3, v4, v5。它们之间有通信光纤连通, 其布置如图中的G。问至少有几条光纤不出故障,城市间的
通信才不会中断,且这些不出故障的光纤应如何分布?
v1
v1
v2
v5
v2
v5
v3
G
v4
v3
H
v4
解 这是一个求图G 的生成树的问题。 因G 有5个点,由定理1的(4)知G 的生成树有4条边,即
例1 在下图所示的树中,图中每个顶点处标出的数字 为该点的离心率,图中的顶点u为该树的中心,该树的 半径 r(G) = 4,直径d(G) = 8。在该图中,树的中心是 点u。
6 5
7 6
4u 5
56
5
6
6
8 8
8
7
7
8
定理5 每棵树有一个由一个点或两个邻接的点组成的 中心。
证明 结论对于树 K1 , K2 是成立的。我们证明任何一个 其它的树T,与除去T的所有度为1的顶点(即T的叶点)
10
10
9
10
8
8
9
47
10
10
图 2-3
定理6 每一棵树有一个由一个点或两个邻接的点组成的 形心。(证明留作习题 )
§2.3生成树
定义1 若图 G 的生成子图T是树,则称T为G 的生成 树;若T为森林,称它是G的生成森林。生成树的边称 为树枝,G 中非生成树的边称为弦。
连通图和它的一棵 生成树
图和它的生成森林
得到的树T1有同样的中心。
显然,由T的一个给定的顶点u到T的任何一个其它点v 的距离仅当v是一叶点时,才可能达到最大值。于是
max d(u, v) max d(u, v) 1
vV (T )
vV (T1 )
故树T与树T1有相同的中心。
重复这种除去端点的过程,我们相继得到一系列与 T具有相同中心的树,因为T有限,故经过有限步后, 我们最终得到的树是K1或K2,且K1,K2的中心即为T的 中心。从而T的中心正好由一个顶点或两个相邻顶点 组成。