图论-总结

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图论期末考试整理复习资料

图论期末考试整理复习资料

目录第一章图的基本概念 (1)二路和连通性 (3)第二章树 (3)第三章图的连通度 (4)第四章欧拉图与哈密尔顿图 (5)一,欧拉图 (5)二.哈密尔顿图 (6)第五章匹配与因子分解 (9)一.匹配 (9)二.偶图的覆盖于匹配 (10)三.因子分解 (11)第六章平面图 (14)二.对偶图 (16)三.平面图的判定 (17)四.平面性算法 (20)第七章图的着色 (24)一.边着色 (24)二.顶点着色 (25)第九章有向图 (30)二有向树 (30)第一章图的基本概念1.点集与边集均为有限集合的图称为有限图。

2.只有一个顶点而无边的图称为平凡图。

3.边集为空的图称为空图。

4.既没有环也没有重边的图称为简单图。

5.其他所有的图都称为复合图。

6.具有二分类(X, Y)的偶图(或二部图):是指该图的点集可以分解为两个(非空)子集X 和Y ,使得每条边的一个端点在X 中,另一个端点在Y 中。

7.完全偶图:是指具有二分类(X, Y)的简单偶图,其中X的每个顶点与Y 的每个顶点相连,若|X|=m,|Y|=n,则这样的偶图记为Km,n8. 定理1 若n 阶图G 是自补的(即),则n = 0, 1(mod 4)9. 图G 的顶点的最小度。

10. 图G 的顶点的最大度。

11. k-正则图: 每个点的度均为 k 的简单图。

例如,完全图和完全偶图Kn,n 均是正则图。

12. 推论1 任意图中,奇点的个数为偶数。

13.14. 频序列:定理4 一个简单图G 的n 个点的度数不能互不相同。

15. 定理5 一个n 阶图G 相和它的补图有相同的频序列。

16.17.18. 对称差:G1△G2 = (G1∪G2) - (G1∩G2) = (G1-G2)∪(G2-G1)19. 定义: 联图 在不相交的G1和G2的并图G1+G2中,把G1的每个顶点和G2的每个顶点连接起来所得到的图称为G1和G2的联图,记为G1∨G220. 积图:积图 设G1= (V1, E1),G2 = (V2, E2),对点集V = V1×V2中的任意两个点u =(u1,u2)和v = (v1,v2),当(u1 = v1和 u2 adj v2) 或 (u2 = v2 和 u1 adj v1) 时就把 u 和 v 连接起来所得到的图G 称为G1和G2积图。

图论期末总结

图论期末总结

图论期末总结一、引言图论是一门研究图和网络结构的数学学科。

图论不仅在数学领域中有着广泛的应用,而且在计算机科学、物理学、化学、生物学等交叉学科中也扮演着重要的角色。

在本学期的图论课程中,我系统地学习了图论的基本概念、算法和应用,对图论的知识有了更深入的理解和认识。

在本文中,我将对本学期学习的图论知识进行总结和归纳。

二、基本概念1. 图的定义与表示:图是由一组顶点和一组边组成的数学模型。

在图中,顶点表示图中的实体,边表示顶点之间的关系。

图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

2. 图的类型:图可以分为有向图和无向图、加权图和非加权图、简单图和多重图等。

有向图的边具有方向性,无向图的边没有方向性。

加权图的边带有权重,非加权图的边没有权重。

简单图没有自环和平行边,多重图可以有自环和平行边。

3. 图的基本术语:顶点的度数是指与该顶点相关联的边的数量。

入度是有向图中指向该顶点的边的数量,出度是有向图中从该顶点发出的边的数量。

路径是由边连接的一系列顶点,路径的长度是指路径上边的数量。

连通图是指从一个顶点到任意其他顶点都存在路径。

三、图的算法1. 图的遍历算法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图遍历算法。

DFS从一个顶点出发,探索所有可能的路径,直到无法继续深入为止。

BFS从一个顶点开始,逐层探索图中的其他顶点,直到所有顶点都被访问过为止。

2. 最短路径算法:最短路径算法用来计算图中两个顶点之间的最短路径。

迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法是两种常用的最短路径算法。

迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,通过每次选择到某个顶点的最短路径来逐步扩展最短路径树。

弗洛伊德算法适用于有负权边的图,通过每次更新两个顶点之间的最短路径来逐步求解最短路径。

3. 最小生成树算法:最小生成树算法用于找到连接图中所有顶点的最小代价树。

克鲁斯卡尔算法和普林姆算法是两种常用的最小生成树算法。

克鲁斯卡尔算法通过每次选择代价最小的边来逐步扩展最小生成树。

图论基础知识

图论基础知识

end;
end;
end;
End; 15
End; End;
以上dfs(i)的时间复杂度为O(n*n)。 对于一个非连通图,调用一次dfs(i),即按深度优先顺序依次访问了顶点i所在的(强)连通分支,所以 只要在主程序中加上:for i:=1 to n do {深度优先搜索每一个未被访问过的顶点}
if not Visited(I) then dfs(i);
Begin
访问顶点i;Visited[i]:=true;顶点i入队q;
while 队列q非空 do
begin
从队列q中取出队首元素v;
for j:=1 to n do
begin
if (not Visited[j]) and (a[v,j]=1) then
begin
时间:O(n*n)
访问顶点j;Visited[j]:=true;顶点j入队q
强连通分支:一个有向图的强连通分支定义为该图的最大的强连通子图, 右图含有两个强连通分支,一个是1和2构成的一个子图,一个是3独立构 成的一个子图。
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图论算法与实现
一、图论基础知识
3、图的存储结构(n阶e条边):
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图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 从图中某一顶点出发系统地访问图中所有顶点,使每个顶点恰好
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图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 图的宽(广)度优先遍历:类似于树的按层次遍历。从图中某个顶点V0出 发,访问此顶点,然后依次访问与V0邻接的、未被访问过的所有顶点,然 后再分别从这些顶点出发进行广度优先遍历,直到图中所有被访问过的顶 点的相邻顶点都被访问到。若此时图中还有顶点尚未被访问,则另选图中 一个未被访问过的顶点作为起点,重复上述过程,直到图中所有顶点都被 访问到为止。

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结

图论常考知识点总结1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合构成的。

顶点之间的连接称为边,边可以有方向也可以没有方向。

若图的边没有方向,则称图为无向图;若图的边有方向,则称图为有向图。

图的表示方式:邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适合存储稠密图,邻接表适合存储稀疏图。

2. 图的连通性连通图:如果图中任意两点之间都存在路径,则称该图是连通图。

强连通图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相同的路径,称为强连通图。

弱连通图:有向图中,去掉每条边的方向之后,所得到的无向图是连通图,称为弱连通图。

3. 图的遍历深度优先搜索(DFS):从起始顶点出发,沿着一条路往前走,走到不能走为止,然后退回到上一个分支点,再走下一条路,直到走遍图中所有的顶点。

广度优先搜索(BFS):从起始顶点出发,先访问它的所有邻居顶点,再按这些邻居顶点的顺序依次访问它们的邻居顶点,依次类推。

4. 最短路径狄克斯特拉算法:用于计算图中一个顶点到其他所有顶点的最短路径。

弗洛伊德算法:用于计算图中所有顶点之间的最短路径。

5. 最小生成树普里姆算法:用于计算无向图的最小生成树。

克鲁斯卡尔算法:用于计算无向图的最小生成树。

6. 拓扑排序拓扑排序用于有向无环图中对顶点进行排序,使得对每一条有向边(u,v),满足排序后的顶点u在顶点v之前。

以上就是图论中一些常考的知识点,希望对大家的学习有所帮助。

当然,图论还有很多其他的知识点,比如欧拉图、哈密顿图、网络流等,这些内容都值得我们深入学习和探讨。

图论在实际应用中有着广泛的应用,掌握好图论知识对于提升计算机科学和工程学的技能水平有着重要的意义。

图论总结(超强大)解读

图论总结(超强大)解读

1.图论Graph Theory1.1.定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与网络Graph and Network1.1.2.图的术语Glossary of Graph1.1.3.路径与回路Path and Cycle1.1.4.连通性Connectivity1.1.5.图论中特殊的集合Sets in graph1.1.6.匹配Matching1.1.7.树Tree1.1.8.组合优化Combinatorial optimization1.2.图的表示Expressions of graph1.2.1.邻接矩阵Adjacency matrix1.2.2.关联矩阵Incidence matrix1.2.3.邻接表Adjacency list1.2.4.弧表Arc list1.2.5.星形表示Star1.3.图的遍历Traveling in graph1.3.1.深度优先搜索Depth first search (DFS)1.3.1.1.概念1.3.1.2.求无向连通图中的桥Finding bridges in undirected graph1.3.2.广度优先搜索Breadth first search (BFS)1.4.拓扑排序Topological sort1.5.路径与回路Paths and circuits1.5.1.欧拉路径或回路Eulerian path1.5.1.1.无向图1.5.1.2.有向图1.5.1.3.混合图1.5.1.4.无权图Unweighted1.5.1.5.有权图Weighed —中国邮路问题The Chinese post problem1.5.2.Hamiltonian Cycle 哈氏路径与回路1.5.2.1.无权图Unweighted1.5.2.2.有权图Weighed —旅行商问题The travelling salesman problem1.6.网络优化Network optimization1.6.1.最小生成树Minimum spanning trees1.6.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.1.1.1.Prim1.6.1.1.2.Kruskal1.6.1.1.3.Sollin(Boruvka)1.6.1.2.扩展模型Extended models1.6.1.2.1.度限制生成树Minimum degree-bounded spanning trees1.6.1.2.2.k小生成树The k minimum spanning tree problem(k-MST)1.6.2.最短路Shortest paths1.6.2.1.单源最短路Single-source shortest paths1.6.2.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.1.1.1. ..................................................................................................... D ijkstra1.6.2.1.1.2. .......................................................................................... B ellman-Ford1.6.2.1.1.2.1.....................................Shortest path faster algorithm(SPFA)1.6.2.1.2.应用Applications1.6.2.1.2.1. ........................... 差分约束系统System of difference constraints1.6.2.1.2.2. .......................... 有向无环图上的最短路Shortest paths in DAG1.6.2.2.所有顶点对间最短路All-pairs shortest paths1.6.2.2.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.2.1.1. ....................................................................................... F loyd-Warshall1.6.2.2.1.2. .................................................................................................... Johnson 1.6.3.网络流Flow network1.6.3.1.最大流Maximum flow1.6.3.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.3.1.1.1. ........................................................................ Ford-Fulkerson method1.6.3.1.1.1.1.......................................................... E dmonds-Karp algorithm1.6.3.1.1.1.1.1. ................................................... M inimum length path1.6.3.1.1.1.1.2. ........................................... Maximum capability path1.6.3.1.1.2. ............................................... 预流推进算法Preflow push method1.6.3.1.1.2.1.................................................................................. P ush-relabel1.6.3.1.1.2.2........................................................................... Relabel-to-front1.6.3.1.1.3. .......................................................................................... Dinic method1.6.3.1.2.扩展模型Extended models1.6.3.1.2.1. ............................................................................... 有上下界的流问题1.6.3.2.最小费用流Minimum cost flow1.6.3.2.1.找最小费用路Finding minimum cost path1.6.3.2.2.找负权圈Finding negative circle1.6.3.2.3.网络单纯形Network simplex algorithm1.6.4.匹配Matching1.6.4.1.二分图Bipartite Graph1.6.4.1.1.无权图-匈牙利算法Unweighted - Hopcroft and Karp algorithm1.6.4.1.2.带权图-KM算法Weighted –Kuhn-Munkres(KM) algorithm1.6.4.2.一般图General Graph1.6.4.2.1.无权图-带花树算法Unweighted - Blossom (Edmonds)1.图论Graph Theory1.1. 定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与网络Graph and Network二元组(),V E称为图(graph)。

图论基础知识

图论基础知识
常州市第一中学 林厚从
图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 对下面两个图分别进行深度优先遍历,写出遍历结果。 注意:分别从a和V1出发。
左图从顶点a出发,进行深度优先遍历的结果为:a,b,c,d,e,g,f 右图从V1出发进行深度优先遍历的结果为:V1,V2,V4,V8,V5,V3,V6,V7
邻接矩阵
边集数组
邻接表
优点O(1)
存储稀疏图时,空 间效率比较好,也 比较直观
便于查找任一顶点的关联边及 关联点,查找运算的时间复杂 性平均为O(e/n)
存储稀疏图,会造 成很大的空间浪费
不适合对顶点的运 算和对任意一条边 的运算
要查找一个顶点的前驱顶点和以此顶点 为终点的边、以及该顶点的入度就不方 便了,需要扫描整个表,时间复杂度为O (n+e)。可以用十字邻接表改进
被访问一次,这种运算操作被称为图的遍历。为了避免重复访问某个 顶点,可以设一个标志数组visited[i],未访问时值为false,访问一次 后就改为true。
图的遍历分为深度优先遍历和广度(宽度)优先遍历两种方法。 图的深度优先遍历:类似于树的先序遍历。从图中某个顶点Vi出发, 访问此顶点并作已访问标记,然后从Vi的一个未被访问过的邻接点Vj出 发再进行深度优先遍历,当Vi的所有邻接点都被访问过时,则退回到上 一个顶点Vk,再从Vk的另一个未被访问过的邻接点出发进行深度优先遍 历,直至图中所有顶点都被访问到为止。
常州市第一中学 林厚从
图论算法与实现
一、图论基础知识
4、图的遍历: 对于一个连通图,深度优先遍历的递归过程如下:
Procedure dfs(i:integer); {图用邻接矩阵存储} Begin
访问顶点i; Visited[i]:=True; For j:=1 to n do {按深度优先搜索的顺序遍历与i相关联的所有顶点}

图论基础知识汇总

图论基础知识汇总(总32页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除图与网络模型及方法§1 概论图论起源于18世纪。

第一篇图论论文是瑞士数学家欧拉于1736 年发表的“哥尼斯堡的七座桥”。

1847年,克希霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。

1857年,凯莱在计数烷22 n n H C 的同分异构物时,也发现了“树”。

哈密尔顿于1859年提出“周游世界”游戏,用图论的术语,就是如何找出一个连通图中的生成圈,近几十年来,由于计算机技术和科学的飞速发展,大大地促进了图论研究和应用,图论的理论和方法已经渗透到物理、化学、通讯科学、建筑学、生物遗传学、心理学、经济学、社会学等学科中。

图论中所谓的“图”是指某类具体事物和这些事物之间的联系。

如果我们用点表示这些具体事物,用连接两点的线段(直的或曲的)表示两个事物的特定的联系,就得到了描述这个“图”的几何形象。

图论为任何一个包含了一种二元关系的离散系统提供了一个数学模型,借助于图论的概念、理论和方法,可以对该模型求解。

哥尼斯堡七桥问题就是一个典型的例子。

在哥尼斯堡有七座桥将普莱格尔河中的两个岛及岛与河岸联结起来问题是要从这四块陆地中的任何一块开始通过每一座桥正好一次,再回到起点。

当 然可以通过试验去尝试解决这个问题,但该城居民的任何尝试均未成功。

欧拉为了解决这个问题,采用了建立数学模型的方法。

他将每一块陆地用一个点来代替,将每一座桥用连接相应两点的一条线来代替,从而得到一个有四个“点”,七条“线”的“图”。

问题成为从任一点出发一笔画出七条线再回到起点。

欧拉考察了一般一笔画的结构特点,给出了一笔画的一个判定法则:这个图是连通的,且每个点都与偶数线相关联,将这个判定法则应用于七桥问题,得到了“不可能走通”的结果,不但彻底解决了这个问题,而且开创了图论研究的先河。

图与网络是运筹学(Operations Research )中的一个经典和重要的分支,所研究的问题涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。

图论课期末总结

图论课期末总结首先,我在课程中学习了图的基本概念和性质。

图是由一组顶点和一组边组成的数据结构,可以用来描述很多现实生活中的问题。

在图的定义中,顶点表示问题中的对象,而边表示对象之间的关系。

图可以分为有向图和无向图,有向边表示关系有方向性,无向边表示关系无方向性。

另外,图还可以分为带权图和非带权图,带权图中的边上有权重,非带权图中的边没有权重。

接着,我学习了图的连通性和路径的概念。

在图中,如果任意两个顶点之间都存在路径,那么这个图就是连通的。

连通图中的任意两个顶点都是连通的,非连通图中存在孤立的顶点。

路径是从一个顶点出发,经过若干个顶点,到达另一个顶点的序列。

在有向图中,路径有方向性,即从起点到终点的方向。

而在无向图中,路径没有方向性,即可以从任意一端出发。

然后,我学习了图的表示方法。

常见的图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,其中数组的行和列分别代表图的顶点,数组元素的值表示顶点之间是否有边相连。

邻接表是由一组链表组成的数据结构,链表的每个节点表示一个顶点,链表节点中存储了与该顶点相邻的其他顶点。

除了学习图的基本概念和表示方法,我还学习了一些图的算法和应用。

其中包括最短路径算法、最小生成树算法和网络流算法等。

最短路径算法是用来寻找图中两个顶点之间最短路径的算法,其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

最小生成树算法是用来寻找连通图中一棵包含所有顶点的生成树的算法,其中最著名的算法是Prim算法和Kruskal算法。

网络流算法是用来解决网络中最大流和最小割问题的算法,其中最著名的算法是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。

在图的应用方面,图论在计算机科学、通信网络、交通运输等领域都有广泛的应用。

在计算机科学中,图可以用来表示网页链接、社交网络和路由问题等。

在通信网络中,图可以用来建模网络拓扑和路由算法。

在交通运输中,图可以用来建模交通流量和路径规划。

图论重要结论

定理1: 图G= (V, E)中所有顶点的度的和等于边数m 的2倍,即:推论1 在任何图中,奇点个数为偶数。

推论2 正则图的阶数和度数不同时为奇数 。

定理2 若n 阶简单图G 不包含Kl+1,则G 度弱于某个完全 l 部图 H ,且若G 具有与 H 相同的度序列,则: 定理3设T 是(n, m)树,则:偶图判定定理: 定理4图G 是偶图当且仅当G 中没有奇回路。

敏格尔定理: 定理5 (1) 设x 与y 是图G 中的两个不相邻点,则G 中分离点x 与y 的最小点数等于独立的(x, y)路的最大数目; (2)设x 与y 是图G 中的两个不相邻点,则G 中分离点x 与y 的最小边数等于G 中边不重的(x, y)路的最大数目。

欧拉图、欧拉迹的判定: 定理6 下列陈述对于非平凡连通图G 是等价的:(1) G 是欧拉图;(2) G 的顶点度数为偶数; (3) G 的边集合能划分为圈。

推论: 连通非欧拉图G 存在欧拉迹当且仅当G 中只有两个顶点度数为奇数。

H 图的判定: 定理H 图,则对V(G)的任一非空顶点子集S定理8 (充分条件) 对于n ≧3的单图G ,如果G 定理9 (充分条件) 对于n ≧3的单图G ,如果G 中的任意两个不相邻顶点u 与v ,有:定理10 (帮迪——闭包定理) 图G 是H 图当且仅当它的闭包是H 图。

定理11(Chv átal ——度序列判定法) 设简单图G 的度序列是(d1,d2,…,dn), 这里,d1≦d2≦…≦m<n/2,或者 dm>m,或者dn-m ≧ n-m,则定理12 设G 是n 阶单图。

若n ≧3且则G 是H 图;并且,具有n 个顶点 条边的非H 图只有C1,n 以及C2,5.定理13 (Hall G 存在饱和X 每个顶推论:若G 是k (k>0)正则偶图,则G 存在完美匹配。

定理14 (哥尼,1931) 在偶图中,最大匹配的边数等于最小覆盖的顶点数。

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 )。

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第二节 有向路和有向图
2.1 有向通道、有向路
2.2连通
定义1 设D=(V,A)是有向图,∀u,v∈A。则 (1)若存在D的有一条从u到v的有向路,则称顶
点u可达到顶点v,或v是从u可达的。 (2) 特别,当u=v时,规定从u可达到u。 定义2 u与v互达⇔u可达到v且v可达到u。 定义3 弱通道、弱路、弱回路
面图G。
例3 证明:不存在7条棱的凸多面体。
(等价命题:证明:当每个顶点的度数大于等于3时,不存在有7 条边的简单连通平面图。)
例4 设G是顶点p≥11的平面图,证明:G的补图Gc是非平面图。 (设G是顶点p≥11的图,证明:G与G的补图Gc至少有一个是平面
图。)
例5 设G是一个没有三角形的平面图,则
degu + degv≥p-1,
则G是连通的。[这个定理是一个充分条件]
定理3 设G=(V,E)是至少有一个顶点不是弧立顶 点的图。若对任意v∈V,degv为偶数,则G中 有回路。
定理4 若图G中的两个不同顶点u与v间有两条不 同的路联结,则G中有回路。
例1 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。
定理2 每个非平凡的连通图至少有两个顶点不 是割点。
3.4 习题
例1 设T是一棵树,T有3个度为3顶点,1个2度顶点, 其余均是1度顶点。则
(1)求T有几个1度顶点?有多少条弧? (2)画出满足上述要求的不同构的两棵树。 2.设G是一棵树且Δ(G)≥k,证明:G中至少有k个度
为1的顶点。 3. P个顶点的图中,最多有多少个割点? 4. 若无向图G中有p个顶点,q-1条边,则G为树。这
的支数,则称边x为图G的一座桥(如图) 。 有割点的图不是哈密顿图。
3.2割点和桥的特征性质
定理1 设v是连通图G=(V,E)的一个顶点,则下 列命题等价:
(1) v是图G的一个割点;
(2) 存在与v不同的两上顶点u和w,使得v在每 一条连结u与w间的路上;
(3) 集合V\{v}有一个二划分{U,W},使得∀u∈U, w∈W,v在每一条联结u和w的路上。
一是反证法,另一个是数学归纳法。
第一节 图论发展概述-----了解
第二节 图的基本定义
设V是一个非空集合,V的一切二个元素所构成 子集记为P2(V),即P2(V)={A|AV且|A|=2};
2.1无向图
定(义V,1E)设称V为是一一个个无非向空图有。限集合,EP2(V),二元组 2.2 顶点的度 定义2 设v为图G=(V,E)的任一顶点,G中与v邻接的
6.2 性质
定理1 (G·A·Dirac)设G是一个有p个顶点的图, p≥3。若δ(G)≥p/2,则G是一个哈密顿图。
定理2 (O.Ore)设G是有p(p≥3)个顶点的图。 若对G的任一对不邻接的顶点u和v,均有 degu+degv≥p,
则G是一个哈密顿图。
定理3 设G是一个有P个顶点的图,若对G的每 一对不邻接的顶点u和v,均有degu+degv≥p1,则G有哈密顿路。
习题
1. 2.设G是无向图,证明:若δ(G)≥m,则图中包含 长至少为m+1的圈。
3.每个自补图必有4n或4n+1个顶点(n为正整数) 4. 设A={v1,v2,…,vp},q≤p(p-1)/2。试求以V为顶 点集具有q条边的无向图的个数。 5.设m,n是正整数,则 (1) m,n满足什么条件时,Km,n是偶拉图? (2) m,n满足什么条件时,Km,n是哈密顿图? 6. 对于P个顶点的完全图Kp,则 (1)Kp一定是完全图吗? (2)Kp一定是哈密顿图吗?
有向图D=(V,A)的补图DC的图解就是从以V为顶点集 的完全有向图的图解中去掉D中所有弧所得到的图解。
1.6 同构
定义6 设G1=(V1,A1),G2=(V2,A2)都是有向图,若存在 一个一一对应φ:V1→V2,使得 ∀u,v∈A1 ,(u,v)∈A1当且仅当(φ(u),φ(v))∈A2, 则称G1与G2是同构的有向图。
q-p+1条弦。 (2) 若G是一个(p,q)连通图,则T至少有多少个圈?(q-p+1) 若G是一个(p,q)连通图,则T有多少个圈? 若G是一个(p,q)连通图,则T至少(多)有多少个生成树?
第三节 割点、桥和割集
3.1 割点和桥(割边) 定义1 设v是图G的一个顶点,若G-v的支数大于
G的支数,则称顶点v为图G的一个割点(如图)。 定义2 设x是图G的一个边,若G-x的支数大于G
三、有向圈的几个性质。
定理1 定理2
第三节 有向图的矩阵表示
3.1有向图的表示
邻接矩阵、关联矩阵、可达矩阵
一、邻接矩阵
定义1 设D=(V,A)是一个有向图, V={v1,v2,…,vp},p×p矩阵B=(bij)称为有向图 D的邻接矩阵。其中:
(书上习题)
第七节 图的邻接矩阵
7.1 邻接矩阵
定义1设G=(V,E)是一个图,矩阵称为G的 邻接矩阵,其中
aij
1,若(vi , v j ) E 0,若(vi , v j ) E
7.2 通道的条数
定理1 设G=(V,E)是一个(p,q)图,p×p矩阵A是 G的邻接矩阵,则G中vi与vj间长为l通道的条 数等于Al的第i行第j列元素的值,其中i≠j。
则 p-q+f=2。 推论1 若G=(p,q)是平面连通图且每个面都是由长为n
的回路围成的,则q=n(p-2)/(n-2) 推论2 设G=(p,q)是一个最大可平面图,则G的每个面
都是三角形,而且q=3p-6。 推论3 若G=(p,q)是一个可平面连通图,而且G的每个
面都是一个长为4的回路围成的,则q=2p-4 推论4 若G=(p,q)是一个连通的平面图,p≥3,则
定理2 一个图是可平面的当且仅当它没有一个可以收 缩到K5或K3,3的子图。
定理3 一个图是可平面图充分必要条件是图G不包含与 K5或K3,3在二度顶点内同构的子图。
2.5 对偶图
会画即可
例1 把平面分成n个区域,每两个区域都相邻,问n最大为多少? 例2证明:不存在具有5个面,每两个面都共享一条公共边的平
例2 设G是一个(p,q)无向图,若q>(p-1)(p-2)/2,则G 是连通的。
例3 设G是一个(p,q)无向图,若δ(G)≥[p]/2,则G是 连通的。
例4 证明:若G不连通,则GC是连通图。 例5 设G是有个p顶点,q条边的无向图,各顶点的度 数均为3。则
(1)若q=3p-6,证明:G在同构意义下唯一,并求p,q。 (2)若p=6,证明:G在同构的意义下不唯一。
个命题正确吗?为什么? 5.设树中有2n个度为1的顶点,有2n个度为2的顶,
有n个度为3的顶点,则这棵树有多少个顶点和多 少条边? 6.恰有两个顶点的度为1的树是一条通路。
第四章 平面图和图的着色
第一节 平面图及其欧拉公式
1.1 欧拉公式 定理1(欧拉公式)设G=(p,q)是平面连通图,有f个面,
第四节 补图、偶图
4.1 补图---什么样的图有补图? 4.2 偶图(双图、二部图、双色图) 4.3 偶图的特征性质 定理1 图G为偶图的充分必要条件是它的所
有回路都是偶数长。 4.4 图兰(Turan)定理 定理2 具有P个顶点的而没有三角形的图中最
多有[p2/4]条边。
第五节 欧拉图(Euler)
第二节 生成树 2.1生成树(包含所有顶点的树)
定义1 设G=(V,E)是一个图,若G的一个生成子图T=(V,F)是 树,则称T是G的生成树。
2.2 生成树存在问题
定理1 图G有生成树的充分必要条件是G为一个连通图。
2.3 怎样求(最小)生成树(破圈法) 2.4 树的弦
定义3 设T是连通图G的生成树,G的不是T的边称为T的弦。 说明: (1) 若G是一个(p,q)连通图,T是G的生成树,则T有
(1)证明:G中存在一个顶点v,使得degv≤3 ;
(2)证明:G是4-可着色的。
第四章 有向图
第一节 有向图的概念
1.1 有向图的定义
定义2 设V为一个非空有限集, AV×V\{(u,u)|u∈V},二元组D=(V,A)称为 一个有向图。
1.2 图解 1.4 度(入度、出度)
定义3 设D=(V,A)是一个有向图,v是D的任一顶 点。顶点v的入弧的条数称为v的入度,记为 id(v)。顶点v的出弧的条数称为 v的出度,记 为od(v)。
二、有向图任两个顶点与的连接
(1) u与v可以互达,即从u可达到v且从v可达到u; (2) 从u可达v到或从v可达到u; (3) u与v间有一条弱路连接。
上述的每一种情况都反映了u与v间的连接性,但 连接的强、弱不同。
定义3 (连通)设D=(V,A)是一个有向图,则 (1) 若对D的任两不同的顶点u和v,u与v是互达的, 则称D是强连通; (2) 若对D的任两不同的顶点u和v,或从u可达到v, 或从v可达到u,则称D是单向连通; (3) 若对D的任两不同的顶点u和v,u与v之间有一条 弱路连接,则称D是弱连通。
显然,Kp有p(p-1)/2条边。
2.5 子 图
子图、生成子图、真子图、极大子图、导出的子图
2.6 同 构
第三节 路、回路(圈)、连通图
3.1 通道、迹、路 3.2 连通 定义2 设G=(V,E)是图,若G中任两个不同顶点
间至少有一条路联结,则称G是一个连通图。
3.3 几个定理
定理2 设G=(V,E)是一个有p个顶点的图。若对G 的任两个不邻接的顶点u和v,有
边的条数称为顶点v的度,记为degv。 定理1 (握手定理)设G=(V,E)是一个具有p个顶点q
条边的图,则G中各顶点度的和等于边的条数q的两 倍,即∑degv=2q。 推论1 任一图中,度为奇数的顶点的数目必为偶数。
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