第5章 匹配与独立集
二部图中的匹配2

存在k个边不重的完美匹配
《集合论与图论》
12
定理13.13证明
• 证: G满足t=k的t条件, 所以有完备匹配M1,又 |V1|=|V2|, 所以完备匹配就是完美匹配. GM1是(k-1)-正则二部图,又有完美匹配M2, G-M1-M2是(k-2)-正则二部图, ……, 一共可得k个完美匹配. 显然这些匹配是边不重的. #
《集合论与图论》
3
霍尔条件
• 又称“相异性条件” :
SV1, |S| |N(S)|
• N(S) = { u | vS, (v,u)E } = vS(v)
S
N(S)
《集合论与图论》 4
霍尔定理(婚姻定理)
• 定理13.11(பைடு நூலகம்all,1935):
二部图G有完备匹配 G满足霍尔条件
《集合论与图论》
10
例
• (1) 满足t-条件 (t=3) (也满足Hall-条件) • (2) 满足Hall-条件 (但不满足t-条件) • (3) 不满足Hall-条件 (无完备匹配)
(1)
(2)
《集合论与图论》
(3)
11
定理13.13 (k-正则二部图)
• k-正则二部图G=<V1,V2,E>中,
《集合论与图论》 7
t-条件
• 二部图G=<V1,V2,E>, t1 V1中每个顶点至少关联t条边 V2中每个顶点至多关联t条边
t=3
《集合论与图论》 8
定理13.12
• 设G=<V1,V2,E>是二部图, 则
G满足t-条件 G中存在完备匹配
《集合论与图论》
9
定理13.12证明
图论第一章课后习题解答

bi 个 (i = 1,2,…,s),则有 列。 定理 7
bi = n。故非整数组(b ,b ,…, b )是 n 的一个划分,称为 G 的频序
1 2 s
s
i 1
一个 n 阶图 G 和它的补图 G 有相同的频序列。
§1.2 子图与图的运算
且 H 中边的重数不超过 G 中对应边的 定义 1 如果 V H V G ,E H E G , 重数,则称 H 是 G 的子图,记为 H G 。有时又称 G 是 H 的母图。 当 H G ,但 H G 时,则记为 H G ,且称 H 为 G 的真子图。G 的生成子图是 指满足 V(H) = V(G)的子图 H。 假设 V 是 V 的一个非空子集。以 V 为顶点集,以两端点均在 V 中的边的全体为边集 所组成的子图,称为 G 的由 V 导出的子图,记为 G[ V ];简称为 G 的导出子图,导出子图 G[V\ V ]记为 G V ; 它是 G 中删除 V 中的顶点以及与这些顶点相关联的边所得到的子图。 若 V = {v}, 则把 G-{v}简记为 G–v。 假设 E 是 E 的非空子集。以 E 为边集,以 E 中边的端点全体为顶点集所组成的子图 称为 G 的由 E 导出的子图,记为 G E ;简称为 G 的边导出子图,边集为 E \ E 的 G 的 导出子图简记为 G E 。若 E e ,则用 G–e 来代替 G-{e}。 定理 8 简单图 G 中所有不同的生成子图(包括 G 和空图)的个数是 2m 个。 定义 2 设 G1,G2 是 G 的子图。若 G1 和 G2 无公共顶点,则称它们是不相交的;若 G1 和 G2 无公共边,则称它们是边不重的。G1 和 G2 的并图 G1∪G2 是指 G 的一个子图,其顶点 集为 V(G1)∪V(G2),其边集为 E(G1)∪E(G2);如果 G1 和 G2 是不相交的,有时就记其并图为 G1+G2。类似地可定义 G1 和 G2 的交图 G1∩G2,但此时 G1 和 G2 至少要有一个公共顶点。
离散数学sec13 匹配

Hall定理
定理13.11 (Hall定理)设二部图G=<V1,V2,E>中, |V1||V2|. G中存在从V1到V2的完备匹配当且仅当V1中任 意k(k=1,2,…,|V1|)个顶点至少与V2中的k个顶点相邻. 本定理中的条件常称为“相异性条件”. 由Hall定理立刻可 知,上图中(2)为什么没有完备匹配. m个男孩的结婚问题有解 iff 对每个正整数k(1≤k≤m), 任意k个男孩所认识的女孩的总数至少是k个。
证明线索:必要性. 若含可增广交错路径,可生成比M更 大的匹配. 充匹可论分配增为性,广真只 交.. 设 否要 错M则证 路和H明 径M.1|M设分,|=H别此|M=为时1G|不,即[M含H可1中可. M的由增]交必,广错要若路圈性H径=(知的若,匹,存M配M在1=和也)M,最不1其,大含上结 M数与也M相1等的边 (数 因相 为等M与,M且1所均有无交可错增路广径路上径,)M. 与M1中的边
证明见教材.
15
最大匹配与最小边覆盖之间关系(续)
(1)
(2)
图中,红边为匹配M中的边. (1)中匹配是最大匹配. (2)中红 边与绿边组成最小边覆盖W. 反之,由(2)的最小边覆盖W产生(1)中的最大匹配M.
推论 设G是n阶无孤立顶点的图. M为G中的匹配, W是G中的边覆盖,则 |M| |W|,等号成立时,M为 G中完美匹配,W为G中最小边覆盖.
4
点独立集与点独立数
(1)
(2)
在图中,点独立数依次为2, 2
Hale Waihona Puke 5极大独立集与极小支配集
定理13.2 设G=<V,E>中无孤立点,则G的极大顶点 独立集都是极小支配集. 证明线索: (1) 设V*为G的极大顶点独立集,证明它也是支配集.
匹配理论

§8.3 Hall定理
设有m个人,n项工作,每个人会做其中的若
干项工作,能不能适当安排,使得每个人都有工
作做?
w1
w2 w3
w4
w5
m1 m2
m3
m4
当m>n时,肯定是不可能的,即使是 m≤n也不一定。但如果每个人能做的工作 越多,越容易实现。
w1
w2 w3
w4
w5
m1 m2
m3
m4
w1
w2 w3
48
§3 匈牙利算法
1965年,匈牙利著名数学家 Edmonds设计了一种求最大匹配的算法, 称为匈牙利(Hungarian)算法。
求最大匹配常用匈牙利算法,在图中求最大 匹配的关键是寻找M-可扩充路。它的基本思想是: 通常是先构造一个匹配M,再看图中有没有不饱 和点。 如果没有,那么肯定是最大匹配了,如果 有,从图中的任一选定的非饱和点出发,用标号 法寻找增广链。如果找到增广链,则就可以得到 增广;否则从图中另一个非饱和点出发,继续寻 找增广链。重复这个过程直到G中不存在增广链 结束,此时的匹配就是G的最大匹配。这个算法 通常称为匈牙利算法.
H=G[MM’] (边导出子图)。 任取vH,d(v)为1或2。∴H的每个连通分支是一条 M’边和M边交错出现的通路或偶数长度的回路。∵|M’| >|M|,∴H包含M’的边多于M的边,从而必有一个连 通分支P中的M’边多于M边。∴P是开始边和终止边都是 M’边通路,即M–可增广路。矛盾。故M为最大匹配。
(1)边在M1和M2中交错出现的偶圈. (2)边在M1和M2中交错出现的路.
一个匹配
f1
f2
f3
f4
f5
m1 m2
m3
m4
图论-图的基本概念

证明:按每个顶点的度来计数边,每条边恰数了两次。 推论 1.1.1 任何图中,奇度顶点的个数总是偶数(包括 0)。 4. 子图
子图(subgraph):如果 V (H ) ⊆ V (G) 且 E(H ) ⊆ E(G) ,则称图 H 是 G 的子图,记为 H ⊆G。
生成子图(spanning subgraph): 若 H 是 G 的子图且V (H ) = V (G) ,则称 H 是 G 的生成子图。
这便定义出一个图。
2. 图的图示
通常,图的顶点可用平面上的一个点来表示,边可用平面上的线段来表示(直的或曲的)。 这样画出的平面图形称为图的图示。
例如,例 1.1.1 中图的一个图示为
v1
v2
e1
e6 e5
e2
e4
v5
e7
v3
e3 v4
注:(1)由于表示顶点的平面点的位置的任意性,同一个图可以画出形状迥异的很多图示。
三角系统T_n的匹配数与点独立集数

) , 显然有 μ( T n′ ) = μ( T n ) + μ( T n- 1 ) 证 无论 n 是奇数还是偶数 , 对 T n 的尾 e 使用引理 1 的 ( ⅰ
成立 . 定义 4 称从三角系统 T n 的第 1 个三角形的三度点伸出一条边 e′ 所得的图为 T″ n ( 图 4) .
e1 , 即边 u1 v1 , 记其第 1 个三角形中的两个顶点度分别为 2 与 4 的边为 e2 ( 图 5) .
21
图 5 标注了边 e1 , e2 的三角系统 T n
) , 有 对 e1 使用引理 1 的 ( ⅰ
μ( T n ) = μ( T″ ( T n- 2 ) n- 1 ) + μ 由引理 3 , 有 μ( T″ ( T n- 1 ) + μ( T n- 3 ) + μ( T n- 4 ) n- 1 ) = μ 综合 ( 3) , ( 4) 两式可得 μ( T n ) = μ( T n- 1 ) + μ( T n- 2 ) + μ( T n- 3 ) + μ( T n- 4 ) ) , 则有 ( b) 无论 n 为偶数还是奇数 , 只要对 T n 的第 1 个三角形的二度点 u1 使用引理 1 的 ( ⅲ σ( T n ) = σ ( T n - u1 ) +σ ( T n - N u1 ) 显然σ( T n ) = σ( T n- 1 ) +σ( T n- 3 ) . 定理 2 设 ri ( i = 1 , 2 , 3 , 4) 为非负整数 , 则 ( a) 当 n ≥8 时 , 有 μ( T n ) = 28
μ( T n ) = 28
23
r1 +2 r2 +3 r3 +4 r4 = n
第5讲证明NPC类问题的技术

上次内容:(1)P,NP,NPC类定义,第一个NPC问题,sat,NPC,(2)Cook定理,第一个NPC问题,在NTM程序的帮助下完成了归约。
(3)NPC的含义,若一个NPC问题多项式时间可解,则所有NP问题多项式时间可解。
若一个NPC问题被证明不能多项式时间可解,则所有NP问题均不能多项式时间可解。
下面证明一些新的NPC问题。
NPC问题不只一个。
π1可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。
π1可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。
π1不可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。
π1不可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。
(不成立)若π1∈NPC,π2∈NP,π1∝π2,则π2∈NPC。
已知sat∈NPC,从SAT开始证明其他NPC,万事开头难。
难在开始找不到合适的办法。
已经证明了SAT是NPC了,其他问题是NPC的证明肯定与SAT不同了,怎么做,做个样子看看。
第四章:证明NPC类问题的技术SAT定理证明在后面,先多讲几个问题实例:布尔变量集合:U={u1,…,u n},项集合:C = {C1, C2, …, C m},|C i| = 3询问:是否存在U的真值指派使C中所有项均满足?●3对集问题3DM (2)实际含义:100个编程人,100个数学推导,100个写文章的,组成100个数学建模队,但并不是任意两人都可以分到同一队,所以每个人可以与他人共事的选择并不是任意的。
能组成吗?拉登组成恐怖小组。
问题描述:实例:集合:W, X, Y,M⊆W*X*Y。
|W|=|X|=|Y| = q询问:是否存在M的子集M’⊆M,使|M’|=q,M’中没有任意两个3元组有相同的分量。
完美匹配完美对集。
例子:M={(w1,x1,y1),(w2,x1,y3),(w3,x3,y3),(w1,x2,y1),(w2,x2,y3)}M中不存在3对集M’,若M中再加上(w3, x3, y2)则可以存在M’了。
三角系统Tn的匹配数与点独立集数

” 奇数 为
” 为偶 数
图 2 含 有 个 三 角形 的 三 角 系统 , ,
本 文主要 讨论 这类 三角 系统 的匹 配数 与点 独立 集数 的计算 方法 , 给 出相应 的计算 公式. 并 定 义 3 称从三 角系统 T 的第 1个三 角形 的二度 点伸 出一条 边 e 得 的 图为带尾 的 T , 作 T 图 所 记 ( 3 , 称伸 出边 e ) 并 为三角 系统 T 的尾.
定理 2 设 t ( 一1 2, 4 为 非 负 整数 ,则 , 3, )
( )当 ” 8时 , a ≥ 有
c ,一 2 了 8
∑
一
—
+ 。 + 3r + 3
j
—
+6 2
: ; :
+
一
, + 。 + 。 +
zs
,
∑
, .3 4 。 r3 - 一 ,
时 , 由L L 是 的一 边与 L 的 一条 两个 顶点 的度 分 别 为 2 、3 的边粘 贴 而成 .称 此类 三 角系统 L 度 度 为三
角 直 链 ( 1 . 图 1中 表 示 三 角 直 链 中单 位 长 度 的 等 边 三 角 形 的 个 数 . 图 )
收 稿 日期 :2 0 0 9—0 2 6— 5
1 ,
/ 奇 数 , / 为
" 为偶 数
图 3 带尾 的 即 T
引 理 1 ] (i 。 )设 e— u - E( ) u∈ G ,则 ( G)一 z G一 8 + ( ~ ~ ) ( ) G ; (j .)设 e— u ' E( , o∈ G) 则 ( G)一 m( — P + m( G ) G~ “一 ) ;
为奇 数
图 1 含 有 个 三 角 形 的 三 角 直 链 L
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2.
3.
4.
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第1节 匹 配
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第1节 匹 配
设G是一个图,
4
M⊆E(G) , 满足:对∀ei , ej∈M, ei 与 ej 在G中不相 邻, 则称 M 是G的一个匹配(matching) 。 = uv , 其两端点u和v称为是M饱和点 (saturated vertex) ,反之称为非饱和点(unsaturated vertex) 。 均有 | M′|≤| M | , 则称M是G的一个最大 匹配(maximum matching) 。 number),记为 α′(G)。
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第1节 匹 配
定理5.1.2
13
( Tutte定理, Tutte,1947)
设图G有完美匹配M。
图G有完美匹配的充要条件是对∀S⊂V (G),O(G\ S)≤| S |。
证明:必要性
对∀S⊂V (G),若G\ S无奇分支,则O(G\ S) = 0; 否则,设 G1 ,G2 , ……,Gn 是G\ S 的所有奇分支。 注意每个Gi 中至少有一个顶点 ui 在M 下与S中的某个顶点vi 配对( i = 1,2,……,n),(因Gi 是奇分支,M是完美匹配)。
思考:该实例问题的数学模型如何建立?
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第1节 匹 配
例
g1
男生 认识的女生 b1
3
b1 b2 b3 b4
g1,g4,g5 g1 g2,g3,g4 g2,g4
b2
b3 b4
g2
g3 g4
g5 配偶问题:是否存在单射 f: V1→V2,使得任意vV1, v 与 f (v) 相邻。 即二部图是否存在一个边集E使得其中任意两边不邻接, 且每个结点bi与E的某个边关联。
由于λ(G)≥
得到 O(G\ S)≤| S |。
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第1节 匹 配
推论5.1.2.2
17
(Peterson, 1891)
2边连通(无割边)的3正则图有完美匹配。 注:有割边的3正则图未必有完美匹配。
例如:下图中,因O(G − v) = 3 > |{v}|, 故无完美匹配。
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第1节 匹 配
的两端点至少有一个属于S,因而α′(G) ≤ β(G) 。证毕。
计算一些特殊图的边独立数α′(G)与点覆盖数β(G): ������
思考:该实例问题的数学模型如何建立?
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第1节 匹 配
匹配问题是运筹学的重要问题之一,也是图论研究的重要 内容,它在所谓“人员分配问题”中有重要作用。
2
实例:现有n个人,m份工作,每个人有几项擅长的工作。在什 么条件下每个人都可以得到一份他擅长的工作?如何分配? 类似的配偶问题:假定有一个男生集合,其中每个男生认识一些 女生,在什么条件下每个男生都可以和某个认识的女生结婚?
易检验每个M i 都是G的完美匹配,且不同的M i 无公共边。
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第1节 匹 配
点覆盖
20
(vertex covering set) (教材第200页) 设G是无环非空图,C是V (G)的非空子集,若G的每条边至少 有一个端点属于C,则称C是G的一个点覆盖。 ,C \{v}不再是G的点覆盖,则称点覆盖C 是 一个极小点覆盖。 如果G中任何异于C的点覆盖C’,均有 |C’|≥|C| ,则称点覆盖C 是一个最小点覆盖。 最小点覆盖的点数称为G的点覆盖数,记为β(G) 或β。
推论5.1.2.1
16
偶数阶(k −1)边连通 k正则图有完美匹配。
证明:设G 当 k 设 S 令νi
是命题中所述的k正则图。 以下假定k ≥ 2 。
= 1时,结论显然。
是G 的任一个非空顶点集, G1 ,G2 ,……,Gn 是G \ S 的奇分支。 = V (Gi ), mi = | { e | e是 Gi 与 S 之间的连边 } |。 k − 1,故m i ≥ k −1 , (i = 1,2,…,n) 。进一步可证m i ≥ k 。
定理5.1.1
8
(Hall定理,P. Hall, 1935)
设G是具有二部划分{X
,Y} 的二部图,则G有饱和X 的匹配 当
且仅当 对 ∀S ⊆ X , |N(S)| ≥ |S| ,其中N(S) 表示S的所有邻点 之集。 g1
b1
b2 b3 b4 g2 g3 g4 g5
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第1节 匹 配
G的 M交错路 是指其边在M
(教材P213)
和 E(G) \ M 中交替出现的路。
如果G的一条
M交错路(alternating path) 的起点和终点都是M
非饱和的, 则称其为一条 M增广路(augmenting path)。 定理 5.3.1 (Berge,1957) 图G的匹配M是最大匹配的充要条件是G中不存在M增广路。
证明:先证G有完美匹配。
设G= {X ,Y}是k正则二部图,则k|X|= |E(G)| = k|Y|,因k>0 ,故|X|=|Y|。
任取S⊆X,令E1= {G中与S 关联的边},E2={G中与N(S)关联的边}。则 E1⊆E2 。
因而 k|N (S)| = |E2 |≥ |E1 |= k|S|,即|N(S)| ≥ |S| 。
由推论5.1.1.1,G有完美匹配。
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第1节 匹 配
推论5.1.1.2
10
(Kö nig,1916)
设G是k正则二部图(k> 0) ,则G有k个边不重的完美匹配。
证明:再证G中有k个边不重的完美匹配(用归纳法)。
当k=1时,结论显然成立。
设对所有k正则二部图,结论成立。下证对(k+1) 正则二部图G,结论 也成立。 设M是G的一个完美匹配。令G′= G\ M。则G′是k正则二部图。 由归纳假设,G′中有k个边不重的完美匹配。 故G中有k+1个边不重的完美匹配。证毕。
推论5.1.2.3
18
偶数阶完全图K2n 有2n −1个边不重的完美匹配。
证明一:
当n = 1时,结论显然。下设n ≥ 2。
令V (K2n) ={v1, v2 , …, v2n } ,对每个i = 1,2,…,2n −1,构作一个匹配: M i = { vi v2n } ∪ { vi−j vi +j | j =1,2, …, n −1 } , 其中 i − j 和 i + j 都是 mod(2n −1) 的。 易检验每个M i 都是G的完美匹配,且不同的M i 无公共边。
故 O(G\ S) = n= |{ v1, v2 ,……, vn } |≤|S|。
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第1节 匹 配
定理5.1.2
14
( Tutte定理, Tutte,1947)
图G有完美匹配的充要条件是对∀S⊂V (G),O(G\ S)≤| S |。
证明:充分性
证法一: (见教材P196) 证法二: (见教材P199) (Lovász,1973)
补充推论
完全二部图Kk,k 中存在k个边不重的完美匹配。
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第1节 匹 配
推论5.1.1.3
11
设G= {X,Y} 是二部图,且|X| = |Y| = n 。若δ(G) ≥ n/2 ,则G有 完美匹配。
证明:(用反证法)
若G没有完美匹配,则由推论5.1.1.1,存在S⊆X , S≠φ ,使| N(S) |< | S | 且有 | N(S) |< | S |≤| X |=|Y | 。 因δ(G)≥ n/2,故| S |> | N(S) |≥δ(G)≥n/2,且Y \ N(S) ≠φ。 令u ∈Y \ N(S) ,则 N(u) ⊆ X \ S ,因此, δ(G) ≤ dG (u) = | N(u) | ≤| X |−| S | < n − n/2 = n/2。 这与条件矛盾。故G有完美匹配。证毕。
对匹配M中每条边e
若对G的任何匹配M′,
最大匹配包含的边数称为匹配数(matching
如果G中每个点都是M饱和点,
则称M是G的完美匹配(perfect
matching)。
显然,
完美匹配必是最大匹配。
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第1节 匹 配
例:试找出下面两图中的匹配、最大匹配、完美匹配。
5
补充内容:设M是G的一个匹配,
若对任给的x∈C
例:右图中,顶点子集C1={ v0, v1, v3, v5, v7 }和C2={ v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8 }都 是G的点覆盖,且都是极小点覆盖。
点覆盖C1是最小点覆盖。
所以β(G) =5。
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第1节 匹 配
思考:点覆盖与匹配的关系
21
推论5.1.1.1
9
( 婚姻定理 ,Frobenius,1917) 具有二划分{X ,Y} 的二部图G有完美匹配的充分必要条件是|X| = |Y| 且对∀S⊆X(或Y),均有| N(S) |≥| S | 。 (Kö nig,1916)
推论5.1.1.2
设G是k正则二部图(k> 0) ,则G有k个边不重的完美匹配。
第5章 匹配与独立集
匹配问题是运筹学的重要问题之一,也是图论研究的重要 内容,它在所谓“人员分配问题”中有重要作用。
1
实例:现有n个人,m份工作,每个人有几项擅长的工作。在什 么条件下每个人都可以得到一份他擅长的工作?如何分配? 类似的配偶问题:假定有一个男生集合, 其中每个男生认识一 些女生,在什么条件下每个男生都可以和某个认识的女生结婚?