无向de-Bruijn图的超级边连通性和限制性边连通度

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图的连通度问题

图的连通度问题

图的连通度问题研究1.图的连通度的定义图要么是连通的,要么是不连通的。

但对于任意连通图来说,它们的连通程度也可能是不同的。

为了精确地体现连通的程度,下面将引入两个概念:边连通度和顶点连通度。

设G = (V, E)是一个n阶图。

如果G是完全图K n,那么我们定义它的顶点连通度为κ(K n) = n– 1否则,定义它的顶点连通度为κ(G) = min{|U| : G v-u是非连通的}即最小顶点数,删除这些顶点便是非连通图。

图G的边连通度定义为从图G中删除边而使G非连通的最小边数,用λ(G)表示。

这里的图G=(V, E)代表无向图或有向图,且没有自环和重边。

下面将主要讨论无向图的边连通度,有向图的边连通度和顶点连通图可以以此类推。

2.无向图的边连通度在无向图G中,令顶点v的度数deg(v)表示与顶点v相连的边的数目。

无向图G的最小度δ(G)定义为:δ(G) = min{deg(v) | v属于G}。

考虑有向图G中,v 的入度表示为in-deg(v),v的出度表示为out-deg(v),相应的最小度为:δ(G) = min{in-deg(v), out-deg(v)| v属于G}。

在整篇文章中,图的点数用n表示,边数用m表示。

另u和v表示图G中的一对不相同的点。

定义λ(u, v)表示从图G中删除最少的边,使得u和v之间不存在任何路径。

在有向图G中,λ(u, v)表示从G中删除最少的弧(有向边),使得不存在任何从u到v的有向路径。

注意到,在无向图中,有λ(u, v) =λ(v, u),在有向图中却不符合这个等式。

显然,λ(u, v)就是图中u和v的最小割。

求两点之间的最小割,根据最大流最小割定理,可以用最大流算法求解:令u为网络的源点,v为网络的汇点,每条边的容量为1,u到v的最大流便是u和v之间的最小割。

预流推进算法可以在O(nm)时间复杂度下求出最大流。

另外,每条边的容量都为1,可以用Hoproft算法在)O的时间复杂度下求出单位容量网络的最大流。

第6-8章 图论2

第6-8章   图论2

5.设D是有向图,当且仅当D中有一条通过每个 D 结点的通路时,D为( )连通的。 答案:单向 6.设有向图D=<V,E>,V={a,b,c,d}, E={<a,b><a,d><d,c><b,d><c,d>},则D是 ( )连通的,c的可达集为(),d(c,a)=()
6.设有向图D=<V,E>,V={a,b,c,d,}, E={<a,b>,<a,d>,<d,c>,<b,d>,<c,d>}, 则D是( )连通的,c的可达集为( ),d(a,b)=() 答案:单向 {c,d} 7.图6-1的点连通度为(),边连通度为() 答案: 1 1 8.k5的点连通度为(),边连通度为()。 答案: 4 4
7.若无向图中恰有2个度数为奇数的结点,则这两个结 点必连通。( ) 答案:T 8.在有向图中,结点间的可达关系是等价关系。( ) 答案:F 9. 若有向图中有两个奇度结点,则它们中一个可达另 一个或互相可达。( ) 答案:F
10.若图G不连通,则 G 必连通。( ) 答案:T 11.有向图的每个结点恰位于一个单向分图中。( ) 答案:F 12.图6-3为无强分图( ) 答案:F 13.若图G的边e不包含在G的某简 图6-3 单回路中,则e是G的割边。( ) 答案:T
22.设G= <V,E>为连通的简单平面图,若|V|>=3,则 所有结点v,有deg(v)<=5.( ) 答案:F
第7章 树 章
树是图论中最重要的概念之一,它是基尔霍夫在解决 电路理论中求解联立方程时首先提出的。它又是图论 中结构最简单,用途最广泛的一种平面图,在计算机 科学的算法分析、数据结构等方面有着广泛的应用, 本章主要介绍树的基本概念、性质和若干应用。

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。

无向图的连通性

无向图的连通性

小结
1 理解无向图的连通性、连通分支等概念;理解距离的概念和性质。 2深刻理解无向图的点连通度、边连通度等概念及其之间的关系,并能熟练地求出给 定 的较为简单的图的点连通度与边连通度。关于无向图的连通性的思维形式注记图如下:
u、v是关节点 充要条件
u 存在路
无向图
连通
所有结点
v
结点 连通图

删 删真子集
删 删真子集
子图不连通 子图连通
子图不连通 子图连通
点割集 点连通度 边割集 边连通度
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
定理11.2 对于任何无向图G=<V, E>,有(G)≤λ(G)≤(G)
证:(1)若G 不连通,则(G)=λ(G)=0,故上式成立。
(2)若G 连通, ① 证明λ(G)≤δ(G) 若G 是平凡图,则λ(G)=0≤δ(G),若G 是非平凡图,则因每一结点的所有关联边构成的集合必 包含一个边割集,故λ(G)≤δ(G)
根据上述定义可知,图(a)的割点分别为b, c, e,点割集 分别为{b}, {c}, {e}。图(b) 为边割集。
定义11.4
• 若G 无向连通图且不是完全图,定义(G)=min{|V’| |V’是G 的点割集}为G 的点连通度(或 连通度)。
• (G)是使G 不连通需要删去的最少的结点数。 • 规定:
• 短程线与距离 • u与v之间的短程线:uv,u与v之间长度最短的通路 • u与v之间的距离:d(u,v)——短程线的长度 • d(u,v)的性质: • d(u,v)0, u≁v时d(u,v)= • d(u,v)=d(v,u) • d(u,v)+d(v,w)d(u,w)
连通分支:
根据图G 中的一个结点v定义图G 的子图 如下:

图论+第3章+图的连通性

图论+第3章+图的连通性

直观上看,右边的比左边的图连通“程度”
要好。
(点)连通度
图的(点)连通度我们常常省略“点”字称连
通度。 树是具有最小连通度的图。 若κ (G ) ≥ k ,则称G是k-连通的。 若G是平凡图或非连通图,则κ (G ) = 0 。 所有非平凡连通图都是1连通的。
边连通度
边连通度λ (G )=min{ S | S是G的边割集} 完全图的边连通度定义为 λ ( K v ) = v − 1。 空图的边连通度定义为0。 边连通度λ (G ) 有时又记作 κ ′(G ) 。
2-连通图的性质
定理 3.2.4:若G是 p ≥ 3的2-连通图,则G的
任意两条边都在同一个圈上。
证明:(板书)
2-连通图的性质
对于一个无环且无孤立点的图G,下面的条
件是等价的:
(1)图是不可分的; (2)图是2-连通的; (3)过任意两个顶点总有一个圈; (4)过任意两条边总有一个圈。
不可分图
没有割点的非平凡的连通图称为不可分图 (non separable graph)。
定理3.1.5 不可分图的任一边至少在一个圈中。 证明:设e是不可分图G的任意边,e=(x,y),x和y都 不是割点,所以图G-e是连通的,故G-e必有一条(x,y) 道路P。于是P+e就是构成G中的一个圈。
e相连接。于是u和v在G-e中成为连通的。故矛盾。
(2)假设e=(x,y)不是割边,那么G-e和G的分支数
相同。由于G中存在一条(x,y)道路,所以x和y均 在G的同一分支。于是x和y在G-e的同一分支中, 故在G-e中存在一条(x,y)道路P,这样边e就在G的 圈P+e中。
割点定理(1)
定理3.1.2 当且仅当在G中存在与顶点v 不同

Ch 7.4 无向图的连通度

Ch 7.4 无向图的连通度

引理1
引理1: 设E’是边割集,则 p(G-E’)=p(G)+1. 证明: 如果p(G-E’)>p(G)+1, 则E’不是边割集, 因为 不满足定义中的极小性. # 说明: 点割集无此性质
16
引理2
引理2: 设E’是非完全图G的边割集, λ(G)=|E’|, G-E’的2个连通分支是G1,G2,则 存在u∈V(G1),v∈V(G2),使得(u,v)∉E(G) 证明: (反证) 否则, λ(G)=|E’| =|V(G1)|×|V(G2)|≥|V(G1)|+|V(G2)|-1=n-1, 即需要至少删n-1条边才能破坏G的连通性,与G非完全 图相矛盾. # 说明: a≥1∧b≥1
λ(G)≤n1-2 #
33
定理7.12(λ=δ的充分条件)
定理7.12: G是6阶以上连通简单无向图. (1) δ(G)≥ n/2 ⇒ λ(G)=δ(G) (2) 若任意一对不相邻顶点 u, v 都有
d(u)+d(v)≥n-1, 则λ(G)=δ(G). (3) d(G)≤2 ⇒ λ(G)=δ(G). 证明:由定理7.11和推论可得. #
G1
G2
Kn1
Kn2
E1
31
定理7.11(证明)
证明(续): λ(G)<δ(G)≤δ(G*)≤n1-1+ λ(G)/n1 (抽屉原理) ⇒ λ(G)<n1-1+λ(G)/n1 ⇔ (n1-1)(n1-λ(G))>0 ⇒ λ(G)<n1 ⇒ λ(G) ≤ n1-1. 若 λ(G)=n1-1 ⇒ λ(G)=n1-1+ λ(G)/n1 . ⇒ λ(G)<δ(G)≤δ(G*)≤λ(G) (矛盾!) λ(G)<n1-1 ⇒ λ(G) ≤ n1-2 ⇒ λ(G)+2≤n1. #

图形的拓扑性质

图形的拓扑性质

应用:在几何学中 ,距离和直径是描 述图形的基本度量 性质,对于研究图 形的形状、大小和 结构具有重要意义 。
拓扑性质:在拓扑 学中,图形可以变 形而不改变其距离 和直径等度量性质 。
图的周长与面积
定义:图的周长 是指图形边界上 所有边的长度之 和,面积是指图 形内部所占的平 面区域大小。
性质:对于平面 上的简单图形, 其周长和面积是 有限的,并且可 以通过特定的公 式进行计算。
子图在几何学中的应用:研 究图形的形状和大小
子图在物理学中的应用:用子的结构和性质
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连通:图形中任意两个顶点 之间是否存在路径相连
连通性的分类
连通性定义:图形 中任意两点之间存 在至少一条路径的 属性
连通性分类:强连 通、弱连通、单向 连通、双向连通
强连通:任意两点 之间存在双向路径
弱连通:任意两点 之间存在单向或无 向路径
分离与连通
连通性质:图形中任意两点 间存在至少一个路径
子图是原图的一 个子集
子图具有与原图 相同的拓扑性质
子图可以是连通 的或非连通的
子图可以由原图 的边或顶点组成
子图的判定
子图是原图的一个子集
子图保持了原图的拓扑性质
子图可以由原图的顶点和边删 除或添加得到
子图可以由原图的顶点或边收 缩得到
子图的应用
子图在计算机图形学中的应 用:用于图像处理和计算机 视觉
连通性分类:根 据连通性的不同, 可以将图形分为 连通和非连通两 类。
连通性判定:通 过检查图形的边 和顶点,可以判 断一个图形是否 具有连通性。
连通性应用:在 计算机科学、电 子工程、交通运 输等领域有广泛 应用。
04 图形的分离性

无向广义De Bruijn图的m-限制边连通性

无向广义De Bruijn图的m-限制边连通性

8月
文章 编 号 :1 0 . 3 2( O 2 30 0 . 6 0 6 7 0 2 I )0 .0 6 0
无 向广 义 DeB u ri j n图的 m一 限制 边 连 通 性
李积庆 。欧见 平
( 邑大 学 数 学与计 算科 学学院 .广东 江 门 5 9 2 五 2 0 0)
此 ,研 究 图 的 限制 边 割 和 限制 边 连 通 性 就 显得 非 常 有 意 义 .

设 G= E 是连通图 , 中 =vo 和 E=EG 分别表示 图 G的顶 点集 和边集 , (, ) 其 () () 专用 v v ) = ( 表 G
(c o l f te t sa dC mp tt nS in e Wu i iest, in me 2 0 0 C ia S h o o h mai n o u ai ce c , y v ri Ja g n5 9 2 , hn ) Ma c o Un y
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