离散数学第八章 (第2讲)
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离散数学-第八章函数

例8.5 对于以下各题给定的A,B和f,判断是否构成函 数f:A→B。如果是,说明 f:A→B是否为单射,满 射,双射的,并根据要求进行计算。 (1) A={1,2,3,4,5}, B={6,7,8,9,10}, f={<1,8>,<3,9>,<4,10>,<2,6>,<5,9>} 能构成函数f:A→B,但f:A→B既不是单射也不是 满射的。 (2) A,B同(1),f={<1,7>,<2,6>,<4,5>,<1,9>,<5,10>}
令f:A→B,使得f()=f0,f({1})=f1,f({2})=f2,f({3})=f3, f({1,2})=f4,f({1,3})=f5,f({2,3})=f6,f({1,2,3})=f7
(2) A=[0,1],B=[1/4,1/2]
令f:[0,1]→[1/4,1/2],f(x)=(x+1)/4. (3) A=Z,B=N 将Z中元素以下列顺序排列并与N中元素对应:
例8.1 设 F1={<x1,y1>,<x2,y2>,<x3,y2>} F2={<x1,y1>,<x1,y2>} 判断它们是否为函数。 解:F1是函数,F2不是函数。
因为对应于x1存在y1和y2满足x1F2y1和x1F2y2, 与函数定义矛盾。
F 是函数(映射) 对于x1,x2∈A, 如果x1=x2 ,一定有f(x1)=f(x2)。即, 如果对于x1,x2∈A有f(x1) ≠f(x2),则一定有x1≠x2
函数是集合,可以用集合相等来定义函数的相等
定义8.2 设F,G为函数,则 F=G F G∧G F 由以上定义可知,如果两个函数F和G相等,一 定满足下面两个条件: 1.domF=domG 2. x∈domF=domG都有F(x)=G(x)
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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4
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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8-代数系统基础

理学院
第八章 代数系统基础
第八章 代数系统基础
8.1 代数系统概念 8.2 半群与独异点 8.3 群的基本定义与性质 8.4 子群与陪集 8.5 循环群和置换群 8.6 环和域
2
一、基本概念
定义1: 设A是个非空集合且函数f:A*A→A,则称f为 A上的二元运算。
二元运算的两个重要特点: 一是运算封闭性,集合内任意两个元素都可以运算,运算后仍在同
主要包括运算所具有的算律和特殊元素 算律主要:结合律、交换律、分配律、吸收律和消去律 特殊元素:等幂元、幺元、零元和逆元。
9
1.结合律
定义3: 设代数系统<A,*>,对于A中任意元素a,b,c, (ab)c=a(bc),都称运算满足结合律,或是可结合的 。
实数集合上的加法和乘法满足结合律。幂集P(A)上的交、并和对称差 都满足结合律。矩阵的加法和乘法满足结合律。代数系统(Nk,+k)和 (Nk, ×k)中的+k和×k都满足结合律。
例设<A,*>是一个代数系统,其中*定义为a*b=a,证明运算是不可交 换的。
11
3.幂等律
定义5: 设代数系统<A,*>,对于A中任意元素有 x*x=x,则称运算*在A上满足幂等律。
设A为集合,<P(A), ∩>和<P(A), ∪>中的∩和换律、结合律和幂等律。
则称<A,*>是群。
如果<A,>是独异点且每个元素存在逆元,则称<A,>是群。 (R,+),(Z,+)都是群,幺元为零,x -1 = -x;(R-{0},×)是群,幺
元为1,x -1 =1/x ;<Q,>不是群,1是幺元,而0是无逆元。
第八章 代数系统基础
第八章 代数系统基础
8.1 代数系统概念 8.2 半群与独异点 8.3 群的基本定义与性质 8.4 子群与陪集 8.5 循环群和置换群 8.6 环和域
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一、基本概念
定义1: 设A是个非空集合且函数f:A*A→A,则称f为 A上的二元运算。
二元运算的两个重要特点: 一是运算封闭性,集合内任意两个元素都可以运算,运算后仍在同
主要包括运算所具有的算律和特殊元素 算律主要:结合律、交换律、分配律、吸收律和消去律 特殊元素:等幂元、幺元、零元和逆元。
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1.结合律
定义3: 设代数系统<A,*>,对于A中任意元素a,b,c, (ab)c=a(bc),都称运算满足结合律,或是可结合的 。
实数集合上的加法和乘法满足结合律。幂集P(A)上的交、并和对称差 都满足结合律。矩阵的加法和乘法满足结合律。代数系统(Nk,+k)和 (Nk, ×k)中的+k和×k都满足结合律。
例设<A,*>是一个代数系统,其中*定义为a*b=a,证明运算是不可交 换的。
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3.幂等律
定义5: 设代数系统<A,*>,对于A中任意元素有 x*x=x,则称运算*在A上满足幂等律。
设A为集合,<P(A), ∩>和<P(A), ∪>中的∩和换律、结合律和幂等律。
则称<A,*>是群。
如果<A,>是独异点且每个元素存在逆元,则称<A,>是群。 (R,+),(Z,+)都是群,幺元为零,x -1 = -x;(R-{0},×)是群,幺
元为1,x -1 =1/x ;<Q,>不是群,1是幺元,而0是无逆元。
离散数学第八章-最新版

定义 8.4 若 m, n∈N 使 m∈n, 则称 m小于n ( 或 n大于m ), 记为 m<n ( 或 n>m)。
“小于” 关系 <是自然数集 N上的反自反、反对称、传
递
的二元关系
可以用归纳定义法在 N 上定义 “ + ” 与 “ ·” 如下 :
[加法/乘法] 对任意的 n, m∈ N ,令
i) m + 0 = m,
构造自然数系统<N,+,·>
冯 诺依曼(Von Neumann)方案:
0= 1 = 0+ = { } = { 0 } 2 = 1+ = { , { } } = { 0, 1 } 3 = 2+ = { , { }, { , { } } } = { 0, 1, 2 } n+1 = n+ = = { 0, 1, , n }
自然数集合 N(归纳定义法)
i) 0∈N, 这里 0 = ; ii) 若 n∈ N ,则 n+∈ N ; iii) 若 S N 满足
1) 0∈S 2) 如果 n∈S, 则 n+∈S 则 S = N。
(极小化)
大于/小于、加法、乘法
对每个自然数 n∈ N ,皆有 n∈n+ 及 n n+,据此有:
自然数和归纳法
主要概念: 集合的后继 主要方法:归纳原理、第一归纳法、第二归纳法
自然数的引进方法
① 公理化方法:皮亚诺公理(G. Peano); ② 构造性方法:借助集合论,具体构造出 N。
自然数构造的出发点
1) 自然数的各种性质 ( 运算、大小次序 及 基本定律 ) , 都可以从 Peano 公理一一推导出来;
∪ ( n+ ) + = ∪ ( n+∪{ n+ } ) = ( ∪ n+ ) ∪ (∪{ n+ } ) = n ∪ n+ = n+ 。
“小于” 关系 <是自然数集 N上的反自反、反对称、传
递
的二元关系
可以用归纳定义法在 N 上定义 “ + ” 与 “ ·” 如下 :
[加法/乘法] 对任意的 n, m∈ N ,令
i) m + 0 = m,
构造自然数系统<N,+,·>
冯 诺依曼(Von Neumann)方案:
0= 1 = 0+ = { } = { 0 } 2 = 1+ = { , { } } = { 0, 1 } 3 = 2+ = { , { }, { , { } } } = { 0, 1, 2 } n+1 = n+ = = { 0, 1, , n }
自然数集合 N(归纳定义法)
i) 0∈N, 这里 0 = ; ii) 若 n∈ N ,则 n+∈ N ; iii) 若 S N 满足
1) 0∈S 2) 如果 n∈S, 则 n+∈S 则 S = N。
(极小化)
大于/小于、加法、乘法
对每个自然数 n∈ N ,皆有 n∈n+ 及 n n+,据此有:
自然数和归纳法
主要概念: 集合的后继 主要方法:归纳原理、第一归纳法、第二归纳法
自然数的引进方法
① 公理化方法:皮亚诺公理(G. Peano); ② 构造性方法:借助集合论,具体构造出 N。
自然数构造的出发点
1) 自然数的各种性质 ( 运算、大小次序 及 基本定律 ) , 都可以从 Peano 公理一一推导出来;
∪ ( n+ ) + = ∪ ( n+∪{ n+ } ) = ( ∪ n+ ) ∪ (∪{ n+ } ) = n ∪ n+ = n+ 。
离散数学第8章图论剖析

例1 设 V ={v1,v2,v3,v4,v5},
E = {v1, v2}, {v1, v3}, {v2, v3}, {v2,v4}, {v3, v4},{v3, v5}, {v4 , v5}
则 G=(V,E)是一个图。
2. 图的表示方法
(1) 图解表示法
例2 下图(a).(b)分别给出了例1中图G的图解表示。
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。
将邻接矩阵A看作是布尔矩阵,矩阵的乘法运算和加法 运算中,元素之间的加法与乘法采用布尔运算(参看第 2章2.4节,P34)
1.由A,计算 A(2) , A(3), …, A(n) ; 2.计算 C=A+A(2)+…+ A(n) ; C便是所要求的连接矩阵。
例4 根据例1图的邻接矩阵A,用布尔运算的方法,求 其连接矩阵。
则称H是G的分图。
注: (2)的言外之意是:H是G的最大连通子图。
例
解 (b)显然不是G的分图,因为(b)不连通;
(c)也不是G的分图; (d)是G的分图; (e)是G的分图。
1.割点:如果在图G中删去结点v(及与其相关联的所 有边后),图G的分图数增加,则称结点v是G的割点。 2.割边:如果在图G中删去边{ vi,vj}后,图G的分 图数增加,则称边{ vi,vj}是G的割边。 例10 下图中v4 ,v6均是割点;
1 0
离散第2讲 广义并交、笛卡尔、归纳定义

如何在集合的基础上定义出次序的概念? 可以是单个客体,
集合,甚至序偶
定义1.9:设a, b为任意对象,称集合{{a}, {a, b}} 为二元有序组,或序偶,简记作<a,b>。其中a称 为序偶<a,b>的第一分量,b称为序偶的<a,b>第二 分量。 定理1.17:对任意序偶<a,b>, <c, d>, <a,b>=<c, d>当且仅当a=c且b=d。
例如
= {0,1} +={0,1,00,01,10,11,000,001,010,01 1,……}
第2讲 集合的运算与归纳定义
归纳定义*
*= +∪{}
*可归纳定义如下:
1、基础条款:* 2、归纳条款:如果x*且 ,则 x* 3、终极条款:只有有限次应用条款1、2所得之元素才 是*之元素
∪{A, B} = AB
∩{A, B} = AB
∪{A, B, C} = ABC ∩{A, B, C} = ABC ∪{} = ∩{} =
∪{, {}} = {}
∩{, {}} = ∪{, A} =A
∩{, A} =
第2讲 集合的运算与归纳定义
序偶(ordered pairs)
1.1
1.2 1.3
集合的概念与表示
集合运算
集合的归纳定义
第2讲 集合的运算与归纳定义
集合的表示方法
列举法 描述法 试定义算术表达式的集合S
S = {123, 55, 1+2, -100, (99×3)/10, …} ? S = {x | x是一算术表达式} ? (1) 如果x是整数,则xS(是算术表达式) (2) 如果x, y S ,则(+ x) 、(– x) 、(x + y) 、(x – y) 、(x y) 、(x/y) 均S (均是算术表达式) (3)只有有限次应用条款1、2所得的符号序列S
武汉大学《离散数学》课件-第8章

23T(n 3) 22 2 1
...
2n1T (1) 2n2 2n3 ... 2 1
2n1 2n2 2n3 ... 2 1 (代 入 初 值)
2n 1
(等比级数求和)
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递推方程的定义
定义10.5 设序列a0, a1, …, an, …, 简记为{an}, 一 个把an与某些个ai(i<n)联系起来的等式叫做关 于序列{an}的递推方程.
实例:
Fibonacci数列: fn=fn-1+fn-2, 初值 f0=1, f1=1 阶乘数列{an},an=n!:an=nan-1, a1=1
T (n)
2
n1
T (i) O(n),
n i1
T (1) 0
n2
求解方法:迭代法
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二分归并排序算法
算法Mergesort(A,s,t) //*排序数组A[s..t] 1. m(t-s)/2 2. AMergesort(A,s,m) //*排序前半数组 3. BMergesort(A,s+1,t) //*排序后半数组 4. Merge(A,B) //*将排好序的A,B归并
nn1 n2 ...nk 1
N
C
n1 n
C n2 n n1
...C
nk n
n1
...nk
1
n! n1!n2! ... nk !
(2) 若 r ni 时,每个位置都有 k 种选法,得 kr.
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多重集的组合
当r ni , 多重集 S ={ n1a1, n2a2, …, nkak } 的组
合数为
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归纳法验证解
n=1代入上述公式得 W(1)=1 log11+1=0,
离散数学8

再证R传递:任取 a,b,cA 设<a,b>R,
<b,c>R。(要证出<a,c>R ) 由R是对称的,得<b,a>R ,由 <b,a>R且<b,c>R,根据已知条件得 <a,c>R , 所以R是传递的。
(4). R是A上关系, 设 S={<a,b>|c∈A∧<a,c>∈R∧<c,b>∈R} 求证若R是等价关系,则S也是等价关系。 证明:a)证S自反:任取a∈A,∵R是自反的,∴有 <a,a>∈R,由S定义得<a,a>∈S, (S定义中c就是a)∴ S自反. b)证S对称: 任取a,b∈A,且有<a,b>∈S,由S定义得 c∈A∧<a,c>∈R∧<c,b>∈R, 由R对称得 c∈A∧<b,c>∈R∧<c,a>∈R,由S定义得<b,a>∈S,S对称. c)证S传递:任取a,b,c∈A,有<a,b>∈S,<b,c>∈S,由S定义 得 (d∈A∧<a,d>∈R∧<d,b>∈R)∧(e∈A∧<b,e>∈R∧ <e,c>∈R) , 由于R传递,所以有<a,b>∈R,<b,c>∈R, 由S定义得<a,c>∈S, 所以S传递. 所以S是A上等价关系. (6). R是A上对称和传递的关系,证明如果a∈A,b∈A, 使得<a,b>∈R,则R是一个等价关系. 证明:任取a∈A,有已知得b∈A,使得<a,b>∈R,由R对称 得<b,a>∈R,又由R传递得, <a,a>∈R,R自反, ∴R是等价 关系.
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(2)连通分支 若无向图G的每个子图都是连通图,称为G的连通分支。 G的分支数记作p(G) 。
(3)强连通,单向连通,弱连通
简单有向图G:
如果G的任何两结点间均是互相可达的,则称图G是强连通的。
如果G的任何两结点间至少有一个结点到另一结点是可达的。则 称G是单向连通的。
如果忽略边的方向,将它看成无向图后,图是连通的,则称该图 为弱连通的。
连通,而对于E1的任何一个非空真子集E2, G- E2 是连通的,
则称E1 是G的边割集。 若某一条边构成一个边割集,则称该条边为割边或桥。 在下图中, { e5 }, { e6 }, { e2, e3 }, { e1, e2 }, { e3, e4 }, { e1, e4 }, { e1, e3 }, { e2, e4 }都是边割集, 其中e5和e6是桥。
例:
G的强分图为:{1,2,3},{4},{5},{6} G的单侧图为:{1,2,3,4,5},{5,6} G的弱分图为:{1,2,3,4,5,6}
定理:在任一简单有向图G=<V,E>中,有向 图的每一个结点位于且只位于一个强分图之中。
4 1
3 2
5
定义 设无向图G = <V, E>是连通无向图, V1V, 若G- V1 不 连通或是平凡图,而对于V1的任何一个非空真子集V2, G- V2 是连通的,则称V1 是G的点割集。
e3 e2
e4
v2
e5
e6
e7
e8
v3
v4
路的表示方法:
(a)结点表示法: (v1, v2 vk ) (b)边表示法: (e1, e2 ek )例:给出有向图G,求起始于1,终 Nhomakorabea于4的路。
练习:
在下图中, ADEBCF;ADEBCEF这两条路,哪个是通路, 哪个是迹?
A
B
C
D
E
F
练习:
在下图中,求v1到v4长度分别为1,2,3的路分别有哪些?
一个有向图,忽略边的方向后得到的无向图若是连通 的,则称该有向图为连通图,否则称非连通图。
a
c
a
c
b
d
b
d
(a)
(b)
练习:已知关于人员A,B,C,D,E的下述事实: A说英语; B说英语和西班牙语; C说英语,意大利语和俄语; D说日语和西班牙语; E说法语,日语和俄语。 试问,上述五个人中是否任意两人都能交谈。 (如果必要,可由其余3人所组成的译员链帮忙)
定义 设G为无向连通图且为非平凡图, 则称 (G) = min{ |E1| | E1 为G的边割集 } 为G的边连通度。 规定:非连通图和平凡图的边连通度为(G) = 0;完全 图Kn(n 1)的边连通度(Kn) =n-1.
练习: 下图的点连通度为
,边连通度为______.
练习: 分别求出n阶完全无向图Kn的点连通度和边连通度。 解:
8.2 路与图的连通性
1、路的定义:在图G =<V,E>中,设v0,v1,…vn∈V, e1 ,e2 … en ∈E , 其中ei是关联于结点vi-1,vi的边,结
点与边的交替序列v0 e1 v1 … en vn称为联结v0到vn的路。
v10
e1 v21
e3 e2
e4
v32
e5
e6
e7
e8
v43
v54
v2
e5
e6
e7
e8
v3
v4
路的其它概念
(5)在路 v0 e1 v1 … en vn 中,若v0= vn 则路称作回路。
(6)除v0= vn 外,其余结点和所有边均不相同的回路,称作圈
(基本回路)。
v0
(7) 所有边均不相同的回路,称作简单回路。 e1
v1
显然:基本回路必为简单回路,反之,则不然。
D.{v2,v3}
定义:设G为无向连通图且为非完全图, 则称 (G) = min{ |V1| | V1 为G的点割集 } 为G的点连通度, 简称连通度。(G)简记为 。
完全图Kn(n 1)的点连通度为n-1;规定非连通图和 平凡图的点连通度为0;
定义 设无向图G = <V, E>是连通无向图, E1E, 若G - E1 不
若某一个结点构成一个点割集,则称该结点为割点。
在下图中, { v2, v4 }, { v3 }和{ v5 }都是点割集, v3和v5都是割点。
练习:
设图G=<V,E>的结点集为V={v1,v2,v3},边集为 E={<v1,v2>,<v1,v3>},则G的割点是( )
A.{v1}
B.{v2}
C.{v3}
v1
v4
v2
v3
解 :v1到v4长度分别为1和2的路:没有。 v1到v4长度为3的路一条:v1 v2 v3 v4。
定理1:在一个 n 阶图中,如果从结点u到结点v存在一 条路,则从从结点u到结点v必存在一条长度小于等于 n-1条边的通路。
定理2:在一个 n 阶图中,若存在v到自身的简单回路, 则必存在v到自身长度小于等于n的基本回路。
若G是强连通的,则G是单向连通的。若G是单向连通的,则G是 弱连通的。 反之,不成立。
A
A
A
B
C
(a)
B
C
(b)
B
C
(c)
练习:
下列各有向图是强连通图的是(
).
定理 :一个有向图是强连通的充要条件是:它包含 一个回路,该回路至少包含每个结点一次。
A
D
B
C
定义:设G=<V,E>为一简单有向图,且G’是G 的子图。 具有强连通性质的极大子图G’称为强分图; 具有单侧连通性质的极大子图G’称为单侧图; 具有弱连通性质的极大子图G’称为弱分图。
v1
v4
v2
v3
无向图的结点连通性 定义:设图G为无向图,且 u , v∈V ,若从u到v存在任
何一条路径 ,则称u到v是连通的。
有向图的结点可达性 定义:设图G为简单有向图,且u , v∈V,若从u到v存在任
何一条路径,则称u到v是可达的。
图的连通性: (1)连通性与非连通性:
若无向图G是平凡图,或G中任意两结点间都是连通的, 则称图G是连通图,否则称G是是非连通图。
(K n ) n 1
(K N ) n 1
定理: 对于任何无向图G, 有: (G) (G) (G)。 例 (1) 给出一些无向简单图, 使得: = = ; 无向完全图Kn和零图Nn都满足要求。
路的其它概念
(1)在路 v0 e1 v1 … en vn 中,v0和vn分别称作路的起点与终点。 (2)一条路中所有的边的数目称作路的长度。
(3)一条路中所有的边均不相同,则此路称作迹。
(4)一条路中所有的结点均不相同,则此路称作通路。
显然:通路必为迹,而迹不一定是通路。
v0
e1
e3 e2
v1
e4