图论课件--图的因子分解

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图论课件图的因子分解

图论课件图的因子分解

下标取为1, 2,…, 2n (mod2n) 生成圈Hi为v2n+1与Pi的两个端点连线。 例4 对K7作2因子分解。
vv vvvv v vvvvv 解: P 2 21 36 45 1 1 62534 P
P vvvv vv 3 3 2 41 56
v1 v1 v2 v7 v3 v6 v5 v6 v3 v4 v6 v4
m m s s s 5 m 1 0 3 s 4 m 6 2 s s s 1 s 1
(G) 3
17
m s s 2 m 1 1 s s 1
m s s 3 m 2 1 s s 1
脚标按模2n-1计算。然后把v2n和Pi的两个端点连接。 例5 把K6分解为一个1因子和2个2因子分解。
v2 v1
v3
v6 v5
v4
13
vvvvv 解: P 1 1 5 2 4 3
v2
v1 v3
P vvvvv 2 2 1 3 5 4
v2
v1 v3
v2
v1 v3
v6 v5
v4
v6
v5
v4
v6 v5
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
15
例如:K5的一种森林因子分解为:
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ (G)。 纳什---威廉斯得到了图的荫度计算公式。
16
m 定理8 图G的荫度为:(G) m ax s
定理4 K2n+1可2因子分解。
( K ) v , v ,, v 证明:设 V 2 n 1 12 2 n 1

图论第5章

图论第5章

H 的每个顶点在H中具有的度是1或2,因为它最多只 能和M的一条边以及 M′的一条边相关联。
因此 H 的每个分支或是由M和M′中的边交错组成的偶 圈,或是由M和M′中的边交错组成的路。
由于 M′包含的边多于M的边,因而H中必定有的一条 路P,其边始于M′且终止于M′,因此P的起点和终点在 H中被M′所饱和,在图G中就是M非饱和的。
然后,在点v1, v2,…,v2n上构成 n 条路Pi 如下: Pi =vivi+1vi-1vi+2vi-2…vi+(n-1)vi-(n-1)vi+n,
并且所有下标取为整数1, 2,…,2n(mod 2n)。
生成圈Hi 是由v2n+1联接于Pi 的两个端点构成。
例 将K7分解成3个生成圈的并。
解 将K7的顶点用数码i表示,而1, 2, 3, 4, 5, 6为正六边形的顶 点,7是中心。
一. 1-因子分解
若G有一个1-因子(其边集为完美匹配),则显然G是偶阶图。 所以, 奇阶图不能有1-因子。
定理6 完全图K2n 是1-可因子化的。 证明:可由下法来确定K2n的1-因子分解。
把K2n的2n个顶点编号为1, 2,…,2n。按照右图
1
2n
进行排列。
2
2n-1
除2n外,它们中的每一个数,按箭头方向移动 3 一个位置;在每个位置中,同一行的两点邻接
注: 有割边的3正则图不一定就没有完美匹配 。
没有完美匹配
有完美匹配
§5.4 因子分解
图G的因子: G的一个至少有一条边的生成子图; G的因子分解: 将G分解为若干个边不重的因子之并。 n-因子:指n度正则的因子。 例:1-因子的边集构成一个完美匹配。
2-因子的连通分支为一个圈。 n-因子分解:每个因子均为n-因子的因子分解,此时称G本身 是n-可因子化的。

第五部分图论第二部分教学课件

第五部分图论第二部分教学课件
(2)令T2=T1-{t1},求T2中指标最小的结点,设为t2。 若t2=z,则DT2(t2)为a到z最短通路边权和。 否则,执行(3)
(3) 依此类推,直到求得某个目标集Tk,使得z为Tk中指标最小的结 点,则DTk(z)为a到z的最短通路的边权和。
关键:求结点关于目标集Ti的指标。
13
采用“递推”的方法求目标集中的指标
d
min(, ) 通路:无
c是指标最小的点。
a到c的最短通路为: abc,边权和为DT2(c)=3
7 g
T2
18
令T3 =T2 {c} {d, e, f , g, z}, T3中各点的指标为
DT3(d) min(DT2(d), DT2(c) W (c, d))
min(4,3 3) 4
狄克斯特洛算法:原理
[原理]:
设目标集T = {t1, t2, ……, tn}, 其中t1为T中指标最小的 点,即:
DT(t1) = min{DT(t1), DT(t2) , ……, DT(tn)} (1) 始点a到t1的最短通路的边权和就是DT(t1) (2) 对任意2 in, a到t1的最短通路 a到ti的最短通路
62
1
3 f4 z
56 3
d
7
g
比较T4中各点指标可知:e和g的指标相同,且最小,
故可选其中一个,DT5(e)=8是a到e的最短路径长度,
abcfe是a到e的最短路径。
21
令 T6=T5-{e}={g, z} T6中各结点的指标为:
DT6 (g) min(DT5(g), DT5(e) W (e, g))
min(6, ) 6 通路:abcf a
4

第1章图论1(103)PPT课件

第1章图论1(103)PPT课件

且V(H) = V(G),则称H是G的生成子图。
例5
v1
v4
v1
v5
v2
v3
v2
v4
v1
v4
v5
v3
v2
v3
G
H1
H2
上图中,H1与H2均为G 的子图,其中H2 是G的生成子 图,而H1则不是。
四.顶点的度
定义3 设 v为 G 的顶点,G 中与 v 为端点的边的条 数(环计算两次)称为点 v 的度数,简称为点v的 度,记为 dG (v),简记为 d(v)。
终止后,u0 到 v 的距离由 l(v) 的终值给出。
说明:
(1) 算法中w(uiv) 表示边 uiv 的权;
(2) 若只想确定u0到某顶点v0的距 离, 则当某 uj 等于 v0 时则停;
(3) 算法稍加改进可同时得出u0
到其它点的最短路。
例3 求图 G 中 u0 到其它点的距离。
u0 2
5
G:
相应的最短路为
3
1
6
Γ:v2v1v3v4
v3
3
G
v4
易知,各边的权均为1的权图中的路长与非权图中的路长 是一致的。
问题:给定简单权图G = (V, E),并设G 有n个顶点,求G 中点u0到其它各点的距离。
Dijkstra算法 (1) 置 l(u0) = 0;对所有v∈V \{u0},令 l(v) = ∞;
称从 u 到 v 的距离为无穷。
u
例如对图:
w
d (u, v ) = 2
x
其最短路为 uxv
d(u, w) = ∞
v
容易证明对 ,距离具有性质:
(1)d(u, v)≥0;

离散数学——图论PPT课件

离散数学——图论PPT课件
第19页/共93页
• 完全图:一个(n,m)图G,其n个结点中每个结点均与其它n-1个结点相邻接,记为Kn。 • 无向完全图:m=n(n-1)/2 • 有向完全图:m=n(n-1) • 举例说明以上几种图。
第20页/共93页
定义补图
• 设图G=<V,E> , G’=<V,E’> ,若G’’=<V,E∪E’> 是完全图,且E∩E’= 空集,则称G’是G的补图。 • 事实上,G与G’互为补图。
正则图
• 所有结点均有相同次数d的图称为d次正则图。 • 如4阶的完全图是3次正则图,是对角线相连的四边形。 • 试画出两个2次正则图。
第27页/共93页
两图同构需满足的条件
• 若两个图同构,必须满足下列条件: (1)结点个数相同 (2)边数相同 (3)次数相同的结点个数相同
• 例子
第28页/共93页
• 图是人们日常生活中常见的一种信息载体,其突出的特点是直观、形象。图论,顾 名思义是运用数学手段研究图的性质的理论,但这里的图不是平面坐标系中的函数, 而是由一些点和连接这些点的线组成的结构 。
第8页/共93页
• 在图形中,只关心点与点之间是否有连线,而不关心点具体代表哪些对象,也不关 心连线的长短曲直,这就是图的概念。
定义图的子图
• 子图:设G=<V,E> , G’=<V’,E’> ,若V’是V的子集, E’是E的子集,则 G’是G的子图。 • 真子图:若V’是V的子集,E’是E的真子集。 • 生成子图:V’=V,E’是E的子集。 • 举例说明一个图的子图。
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定义(n,m)图
• (n,m)图:由n个结点,m条边组成的图。 • 零图:m=0。即(n,0)图,有n个孤立点。 • 平凡图:n=1,m=0。即只有一个孤立点。

图论课件--图的因子分解

图论课件--图的因子分解

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1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
例3 证明:K2n的一因子分解数目为:
(2n)! 2n n!
证明:由习题5第一题知:K2n的不同完美匹配的个数为(2n1)!!。所以,K2n的以因子分解数目为(2n-1)!!个。即:
(2n
1)!!
(2n)! 2n n!
v2
v1
v3
v6
v4
v5
13
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
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解: P1 v1v5v2v4v3 P2 v2v1v3v5v4
v2
v2
v2
v1
v3
v1
v3
v1
v3
v6
v4
v6
v4
v6
v4
v5
v5
v5
定理6 每个没有割边的3正则图是一个1因子和1个2因 子之和。
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
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1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
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例如:K5的一种森林因子分解为:
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ(G)。
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
如果一个图G能够分解为若干n因子之并,称G是可n因 子分解的。

图论的介绍ppt课件

图论的介绍ppt课件
chedules
工程项目的任务安排,如何满足限制条件,并在最短时 间内完成?
Program structure
大型软件系统,函数(模块)之间调用关系。编译器分 析调用关系图确定如何最好分配资源才能使程序更有效 率。
Graph Applications
Graph Problems and Algorithms
图论的介绍ppt课件
欧拉路径 解決哥尼斯保七桥问題
原來是一笔画问题啊!
数学家欧拉(Euler, 1707-1783) 于1736年严格的证明了上述哥尼斯堡 七桥问题无解,并且由此开创了图论的典型思维方式及论证方式
实际生活中的图论 Graph Model
电路模拟
例:Pspice、Cadence、ADS…..
哈密頓(Hamilton) 周遊世界问題
正十二面体有二十个顶点 表示世界上20个城市 各经每个城市一次 最后返回原地
投影至平面
哈密頓路径至今尚无有效方法來解決!
最短路径问題
(Shortest Path Problem)
最快的routing
最快航線
B 2
1
E
3
A
C 1
3 2F
1
3
D
3 3
G
最短路径算法Dijkstra算 法
二分图(偶图) Bipartite graphs
A graph that can be decomposed into two partite sets but not fewer is bipartite
It is a complete bipartite if its vertices can be divided into two non-empty groups, A and B. Each vertex in A is connected to B, and viceversa

第八章图论第13节共173页PPT资料

第八章图论第13节共173页PPT资料
第23页
v1
e4
e1
v2
e2
v4
e5
e3 e6 v3
e7
v6
e8
v5 e9 v7
d(v1)=2,d(v2)=2,d(v3)=4 d(v4)=3,d(v5)=3,d(v6)=2
d(v7)=2
第24页
注:环的顶点的次数为 2 次。
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v1)=4,d(v2)=2, d(v2)=3,d(v4)=1,d(v5)=0
第25页
2. 悬挂点、悬挂边、悬挂弧 ➢次数为 1 的顶点称为悬挂点。
如上例中的顶点 v4。 ➢无向图中,连接悬挂点的边称为悬挂边。
如上例中的边 e5。 ➢有向图中,连接悬挂点的弧称为悬挂弧。
第26页
例:
v2
v4
v5
e1
e4
e5
v1
e2
v3
e3
d(v4)=1
第27页
3. 孤立点 次数为 0 的顶点称为孤立点。 如上例中的顶点 v5 。
u
e
第18页
有向图 D =( V, A ) 中,弧 a = (u, u) ,即弧的始 点和终点相同,称该弧为环。
u
e
第19页
5. 简单图 无向图中,一个无多重边、无环的无向图,称为 简单图。 有向图中,一个无多重弧、无环的有向图,称为
简单图。
第20页
6. 多重图 无向图中,一个有多重边,但无环的无向图,
4. 奇点 次数为奇数的顶点称为奇点。
如上例中的顶点 v3 和 v4 。
5. 偶点 次数为偶数的顶点称为偶点。 如上例中的顶点 v1 和 v2 。
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Thank You !
26
2n
1
2
2n-1
3
2n-2
:
:
:
:
n
n+1
例1 将K4作一因子分解。
1
2
1
2
41

23
3
4
K4
3
4
6
1
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0.5
1 2 1.5 t1
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42 31
1
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1
2
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3
4
例2 证明:K4有唯一的一因子分解。 证明:由习题5第一题知:K4只有3个不同的完美匹配。 而k4的每个1因子分解包含3个不同完美匹配,所以,其 1因子分解唯一。
10
1
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1 2 1.5 t1
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例如,在下图中:
两个红色圈的并构成图的一个2因子,但不是H圈。 一个显然结论是:G能进行2因子分解,其顶点度数 必然为偶数。(注意,不一定是欧拉图) 定理4 K2n+1可2因子分解。
证明:设 V (K2n1) v1, v2, , v2n1
1
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图论及其应用
应用数学学院
1
1
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本次课主要内容
图的因子分解
(一)、图的一因子分解 (二)、图的二因子分解 (三)、图的森林因子分解
纳什---威廉斯得到了图的荫度计算公式。
16
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
00
1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
定理8
图G的荫度为:
(G)
max s
ms s 1
其中s是G的子图Hs的顶点数,而:ms
max s
E
(
H
s
)
例6 求σ(K5)和σ(K3,3).
s
2
ms
1
ms s 1
v1
例4 对K7作2因子分解。
v7
解: P1 v1v6v2v5v3v4
P3 v3v2v4v1v5v6
v1 v2
P2 v2v1v3v6v4v5
v1 v2
v6 v5 v1
v7
v6 v5
v7
v3
v6
v4
v5
v3 v4
v7
v6 v5
v2
v3 v4
v2
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12
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
(三)、图的森林因子分解
把一个图分解为若干边不重的森林因子的和,称为图的 森林因子分解。
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1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
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0.6 0.4
主要讨论:图G分解为边不重的森林因子的最少数目问 题,称这个最少数目为G的荫度,记为σ(G)。
1
s
4
ms
6
ms s 1
2
s
3
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3
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(G) 3
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0.6 0.4 x 0.2
证明:设G是2k连通正则图,V(G)={v1,v2,…,vn}。 则G存在欧拉环游C。
由C构造偶图G1=(X, Y)如下: X={x1,x2,…,xn}, Y={y1,y2,…,yn} xi与yj在G1=(X, Y)中连线当且仅当vi与vj在C中顺次相 连接。 显然偶图G1=(X, Y)是一个k正则偶图。所以G1可以1 因子分解。
一个图分解方式是多种多样的。作为图分解的典型例子, 我们介绍图的因子分解。
所谓一个图G的因子Gi,是指至少包含G的一条边的生成 子图。
所谓一个图G的因子分解,是指把图G分解为若干个边 不重的因子之并。
所谓一个图G的n因子,是指图G的n度正则因子。 3
1
0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
证明: 因每个没有割边的3正则图存在完美匹配M,显 然,G-M是2因子。
14
1
0.5 n 0
0.5
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0.5
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定理7 一个连通图可2因子分解当且仅当它是偶数度 正则图。
证明: 必要性显然。 充分性:当G是n阶2正则图时,G本身是一个2因子。 设当G是n阶2k正则图时,可以进行2因子分解。当G是n 阶2k+2正则图时,由1891年彼得森证明过的一个结论:顶 点度数为偶数的任意正则图存在一个2因子Q。所以,G-Q 是2k阶正则图。由归纳假设,充分性得证。
例4 证明:每个k (k>0)正则偶图G是一可因子分解的。
证明:因为每个k (k>0)正则偶图G存在完美匹配,设 Q是它的一个一因子,则G-Q还是正则偶图,由归纳知, G可作一因子分解。
8
1
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定理2 具有H圈的三正则图可一因子分解。
v2
v1
v3
v6
v4
v5
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0.5 n 0
0.5
1 2 1.5 t1
0.5
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1 0.8
0.6 0.4 x 0.2
解: P1 v1v5v2v4v3 P2 v2v1v3v5v4
v2
v2
v2
v1
v3
v1
v3
v1
v3
v6
v4
v6
v4
v6
v4
v5
v5
v5
定理6 每个没有割边的3正则图是一个1因子和1个2因 子之和。
0.5
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定理5 K2n可分解为一个1因子和n-1个2因子之和。 证明:设V(K2n)={v1,v2,…,v2n}
作n-1条路:
Pi vivi1vi1vi2vi2vi3 v v in1 in1
脚标按模2n-1计算。然后把v2n和Pi的两个端点连接。 例5 把K6分解为一个1因子和2个2因子分解。
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如果一个图G能够分解为若干n因子之并,称G是可n因 子分解的。
图G1
图G2
在上图中,红色边在G1中的导出子图,是G的一个一因 子;红色边在G2中的导出子图,是G的一个二因子。
研究图的因子分解主要是两个方面:一是能否进行分解 (因子分解的存在性),二是如何分解(分解算法).
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把一个图按照某种方式分解成若干边不重的子图之并有 重要意义。理论上,通过分解,可以深刻地揭示图的结构 特征;在应用上,网络通信中,当有多个信息传输时,往 往限制单个信息在某一子网中传递,这就涉及网络分解问 题。
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例3 证明:K2n的一因子分解数目为:
(2n)! 2n n!
证明:由习题5第一题知:K2n的不同完美匹配的个数为(2n1)!!。所以,K2n的以因子分解数目为(2n-1)!!个。即:
(2n
1)!!
(2n)! 2n n!
一方面:若G有完美匹配,由托特定理:O(G-v)≦1; 另一方面:若树G有完美匹配,则显然G为偶阶树,于是 O(G-v)≥1;
所以:O(G-v)=1。 “充分性” 由于对任意点v ∈V(G), 有O(G-v)=1。
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设Cv是G-v的奇分支,又设G中由v连到G-v的奇分支的 边为vu,显然,由u连到G-u的奇分支的边也是uv。
v u
令M={e(v):它是由v连到G-v的边,v ∈V(G) } 则:M是G的完美匹配。 例10 证明:每个2k (k>0)正则图是2可因子分解的。
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