图-连通的概念

三、连通性

3.1 连通性和Whitmey定理

定义V’真包含于V(G),G[V(G)-V’]不连通,而G是连通图,则称V’是G的顶剖分集。最小顶剖分集中顶的个数,记成κ(G),叫做G的连通度;规定

κ(Kv)=υ-1;κ(不连通图)= κ(平凡图)=0。由一个顶组成的顶剖分集叫割顶。没有割顶的图叫做块,G中的成块的极大子图叫做G的块。

定义E’包含于E(G),G为连通图,而G-E’(从G中删除E’中的边)不连通,则称E’为G的边剖分集,若G中已无边剖分集E″,使得|E″|<|E’|,则称|E’|为G的边连通度,记成κ’(G)。|E’|=1时,E’中的边叫做桥。规定κ’(不连通图)=0,κ’(Kv)= υ-1。

定义κ(G)>=k时,G叫做k连通图;κ’(G)>=k时,G称为k边连通图。

k连通图,当k>1时,也是k-1连通图。

k边连通图,当k>1时,也是k-1边连通图。

上面就是顶连通与边连通的概念,好象不指明的就是指顶连通了。

定理1 κ(G)=<κ’(G)=<δ(可以复习一下第一章的1.2:δ=min{d(v i)})

证:设d(v)=δ,则删除与v边关联的δ条边后,G变不连通图,所以这δ

条边形成一个边剖分集,故最小边剖分集边数不超过δ,即κ’(G)=<δ。下证κ=<κ’。分情形讨论之。

若G中无桥,则有κ’>=2条边,移去它们之后,G变成不连通图。于是删除这κ’条中的κ’-1条后,G变成有桥的图。设此桥为e=uv,我们对于上述κ’-1条删去的每条边上,选取一个端点,删除这些(不超过κ’-1个)端点,若G变得不边能,则κ=<κ’-1;若仍连通,则再删去u或v,即可使G变得不连通,于是κ=<κ’。证毕。

这个定理很好理解,图论中的一些定理常以这种“友好”的面目出现。

下面就是Whitmey定理

定理2(Whitney,1932) υ>=3的图是2连通图的充要条件是任二顶共圈(在一个圈上)。

证:若任二顶共圈,任删除一个顶w后,得图G-w。任取两顶u,v∈V(G-w),u,v在G中共存于圈C上,若w不在C上,则G-w中仍有圈C,即u与v在G-w 中仍连通;若w在G中时在C上,在G-w中u与v在轨C-w上,故u与v仍连通。由u与v之任意性,G-w是连通图,故κ(G)>=2,即G是2连通图。

反之,若G是2连通图,υ>=3,任取u,v∈V(G),用对d(u,v)的归纳法证明u 与v之间有两条无公共内顶的轨

当d(u,v)=1是时,因κ=<κ’=<δ,故κ’>=2,uv边不是桥,G-uv仍连通,于是G-uv中存在从u到v的轨P1(u,v),这样从u到v有两条无公共内顶的轨P1(u,v)与边uv。

假设d(u,v)=2),结论已成立,考虑d(u,v)=k的情形。令P0(u,v)之长为k,w是P0(u,v)上与v相邻的顶,则d(u,w)=k-1,由归纳法假设,在u,w之间有两条无公共内顶P与Q,因G是2连通较长,故G-w仍连通。在G-w中存在轨P’(u,v)<>P0(u,v),令x是P∪Q上P’的最后一个顶。因u∈P∪Q,故x存在(可能x=u)。不妨设x∈V(P),则G有两个u,v之间无公共内顶的轨:一个是P上从u到x段并在P’上从x到v段;一个是Q+wv。证毕。

图论的定理证明,没有其他数学的那么多推导,那么多的公式,符号也是有限的几个,看多了就明白了。概念清晰还是很重要,很多东西是概念性的。还有就是构造了,照题能构造出的相应的图有时就迎而解了。

就是打字时中英文切换麻烦。

3.2 割顶、桥、块

割顶、桥、块都是一个图的关键部位了。本节给出三个定理来阐述这三个概念,好象少了点,不过这本书的东西有些地方很语焉不详的,而且有些东西到处穿插,并且有很强的理论性,很少涉及实践中的问题。看起来比较的累人。

定理3 v是连通图的一个顶点,则下可述命题等价:

(1)v 是割顶

(2)存在与v不同的两个顶u,w,使得v在每

一条由u到w的轨上

(3)存在V-{v}的一个划分V-{v}=U∪W,

U∩W=φ,使得对任意的u∈U,w∈W,v在

每一条由u到w的轨上。

定理4 x是G的一边,G是连通图,则下述命题等价:

(1)x是G的桥。

(2)x不在G的任一圈上。

(3)存在顶u,v∈V(G),使得x在每一个从u到

v的轨上。

(4)存在V(G)的划分U与W,使得任二顶

u,w, u∈U,w∈W时,x在每条从u到v的

轨上。

上面的都没什么可证的,就是轨、连通片、割顶、桥等概念翻来覆去的用就是了。

定理5 G连通,υ>=3,则下列命题等价:

(1)G是块。

(2)G的任二顶共圈。

(3)G的任一顶与任一边共圈

(4)G的任二边共圈

(5)任给G的二顶及一边,存在连接此二顶含

此边之轨

(6)对G的三个不同的顶,存在一轨,连接其

中两个顶,含第三个顶

(7)对G的三个不同的顶,存在一轨,连接其

中两个顶,不含第三个顶。

(本也没什么可证的了,但就这样结束了也太快了,这个证一下)

证:(1)>>(2),(2)>>(1)见定理2

(2)>>(3) 只考虑u为G的任给一个顶,vu是G中任给定的一条边,且

u<>v,u<>w的情形。设C是含u与v的圈,若w在C上,则C上含u的轨P(v,w)与边vw形成一个圈,它含u及边vw。若w不在C上,因v不是割顶,由定理3,存在不含v的轨P(w,u)。令u’是P(w,u)与C从w沿P(w,u)看来的第一个公共顶,则由边vw,P(w,u)上w到u’段,以及C上含u的轨P’(u’,v)并成一个圈,此圈满足(3)的要求。

(3)>>(4)与(2)>>(3)类似证明。

(4)>>(5) 已知任二边共圈,设u,v是G上任给定的两个顶,x是任给定的一条边,只考虑x与u,v皆不相关联的情形。由任二边共圈显然有任二顶共圈,于是由于(2)>>(3)知u与x共圈,设此圈C1;同理v与x共圈,设此圈是C2;若v∈C1或u∈C2,则(5)成立;若u不属于C2,且v不属于C1,则如下构作含x之轨P(u,v):从u出发沿C1到达C1与C2上第一个公共顶w,再从w出发沿C2含x的部分到达v。

(5)>>(6) 设u,v,w是G的三个顶,且与w相关联的一条边是x,由(5)存在轨P(u,v),x在P(u,v)上,于是w在P(u,v)上。

(6)>>(7) u,v,w∈V(G),由(6),存在轨P(u,w),P(u,w)含顶v,则P(u,w)的从u 到v的一段不含w。

(7)>>(1) 由(7),对任给定的二顶u与v,不存在这样的顶,它在从u到v的每一轨上,由定理3,G无割顶,故G是块。证毕。

讲了这么多,下节才涉及到实践中的问题。下节讲可靠通讯网的构作。不过下节又是本章的最后一节了。

3.3 可靠通讯网的构作

我们要构作一个有线通讯网,使得敌人炸坏我几通讯站后,其余的通讯站仍然可彼此通话。显然,有两个要求是必要的:一是不怕被敌人炸坏站的数目要多,一是整个造价要小。这个实际问题的数学艺术模型如下:

G是加权连通图,k是给定的自然数,求G的有最小权的k连通生成子图。当k=1时,它就是用Kruskal算法求得的生成树;当k>1时,是尚未解决的难解问题之一。哦,原来k>1时是没解决的难题,自己以前也想过这方面的东西,只是想了半天也想不出个所以然,原来是个大难题呀。

当G=Kυ,每边权皆为1时,Harary于1962年解决了这一问题。下面介绍Harary的工作。

令f(m,n)表示n个顶的m连通图当中边数的最小值,m

f(m,n)>={mn/2}

Harary实际上构作出一个n顶的m连通图,它的边数恰为{mn/2}条,且

f(m,n)={mn/2}。此图记成H(m,n) 。

(1)m是偶数,m=2r。H(2r,n)以

{0,1,2,…,n-1}为顶集合。当i-r=

时,在顶点i与j之间连一边,这里的

加法在mod n意义下进行。

(2)m是奇数,m=2r+1,n是奇数。先构

作H(2r,n),然后对1=

与i+n/2间加上一条边得H(2r+1,n)。

(3)m是奇数,m=2r+1,n是奇数。先构

作H(2r,n),然后在顶点0与(n-1)/2,0与

(n+1)/2之间加上边,在顶i与i+(n+1)/2

间加上边,其中1=

到H(2r+1,n)。

无法把图画上来,H(6,8)、H(5,8)、H(5,9)看一下图就明白这个构作的方法了。

下面证上面的构作出来的东西是符合要求的。

定理6 H(m,n)是m连通图,且边数最少证:m=2r时,我们来证明H(2r,n),设有少于2r个顶组成的顶剖分集。若V'是一个顶剖分集,且|V'|<2r,又设i与j两个顶分别属于H(2r,n)-V'的不同连通片,令S={i,i+1,...,j-1,j},T={j,j+1,...,i-1,i},

其中加法在mod n下执行。因为|V'|<2r,不失一般性,设|V'∩S|

相似地可以证明m=2r+1时,H(2r+1,n)是2r+1连通的。由于

f(m,n)>={mn/2}, ε(H(m,n))={mn/2},

而H(m,n)是n顶m连通图,故有

f(m,n)=<{mn/2},

从而得

ε(H(m,n))=f(m,n)={mn/2}。

证毕。

由于κ=<κ',故H(m,n)也是m连通图,若用g(m,n)表示n个顶m边连通图中最少边数,则对1

就这样第三章也结束了,理论讲了一大堆

一、通论

1.1 图论的内容与历史回顾

一上来总要先回顾一下历史,让人了解一下这个学科的来龙去脉,见怪不怪了。柯尼斯堡七桥问题这个实在是太有名了,图论从这开始的,从很久以前就知道了。欧拉这个人真的是厉害,在数学的各个领域都留有他的足迹。噢,从欧拉之后停滞了好长一段时间(再次可见欧拉的水平,对他是佩服得五体投地呀,不服不行),直到二百年后,1936年匈牙利的Konig(书上的名字打不上来呀,字母怪怪的,随便用其他字母替了)发表了《有限图与无限图理论》这第一本图论的专著,图论才获得了长足的发展,成长了数学中的一门独立的学科。下面讲了图论的各种应用,在各个学科中的作用,不一而足呀。

又提到了四色定理,这么有名的东东,当年也是三大猜想呀。这个还是靠机器证出来的。后面出了个以前没听到过的名词----妖怪图(Snark graph),看它的定义有点晕乎乎的先记在这,后面还要讲到:何为妖怪,指这种性质的图很难设计出来,它是无桥三次正则图,每个顶点处关联了三条边;它的围长不小于5,它的边色数是4,删除三条边不会使它破裂成两个有边图。(书上说是封面上那幅漂亮的图,可我下载的电子书没有封面呀,不知这个妖怪迷到何程度呀)。MD,第一课就讲了好多难题,差点不想往下看了,什么Ulam猜想,货郞问题,Ramsey 问题,真有点让人望而却步。

最后摘段书上的话,“从许多实例中,我们发现图论最吸引人的特色是它蕴含着大量强有力的思想、漂亮的图形和巧妙的论证、即使是非常困难的尚未解决的问题也易于表达。现实生活中也处处潜藏有图论的难题,图论是最接近群众生活,最容易向科学水准很低的人阐述的一门学科。问题外表的简单朴素和本质上的难以解决,使每个搞图论的人在图论面前必须谨慎严肃地思考问题。常常是貌似简单的问题,即使幸运地得出证明,证明中包含的细节也十分之繁琐,并且往往运用了极艰苦的计算。”后面越往后看,越觉得上述的话说的有理,十分之有理(无理的话书上也不会堂而皇之的放那么久)。

回顾结束,下次正式进入正题。

1.2 图的定义

这节没什么好说的,学过图论的人应该都知道这些东西吧。

只是有些符号要注意一下,这好象是约定成俗的,不注意的话下面的一些东西会看不顺溜。图G,顶点集合V(G),边集合E(G),顶点一般就用u、v了,边一般用e,顶点数|V(G)|=υ,边的数目|E(G)|=ε。

本书只讨论有限图,无限图应该是很不同的东东了,咱以前学初等数学不太考虑无限的时候是一番天地,到后来一考虑无限,多了个无穷这个符号(就是8横过来的那个符号)又是另一番一天地了。看来这无限图也不是很好惹的。书上说不讲了,那我也不讲了,讲不出来。

下面是术语:

(1)边的端点:e=uv,u、v就叫边e 的端点

(2)边与顶相关联:e=uv,就叫e与u、v 相关联

(3)邻顶、邻边:同一边联在一起的就是邻顶了,同一顶连在一起的就是邻

边了

(4)环、重边:这很好理解。回去又回来就是环,两顶间拉了一条又一条就

是重边。

(5)平凡图:只有一顶(点)外什么也没有,光杆司令一个

(6)单图:无环无重边的图

(7)完全图:任二顶皆相邻的图,记为Kυ这个以后常会用到

(8)二分图:图的顶点可分为两个不相交的集合X与Y,这两个集合内的

任二顶之间都不相邻,若X中每一顶毕竟与Y中一切顶相邻则叫完全

二分图,记为K m,n其中|X|=m,|Y|=n 这个也是后面常会提到的

(9)顶点v的次数:记为d(v),定义d(v)=d1(v)+2l(v)。其中d1(v)是与v相关

联的非环边数,l(v)是与v相关联的环数(一个环对顶的次数是要算两次

的)。

书上都把图上的点说顶的,刚开始看书不是从头开始看的,顶呀顶的有点不习惯,上面这些术语会在后面重复的出现。看来要好好的记住。

出现了全书的第一个定理,应该是最古老的图论定理了,就是欧拉给出的。

定理1 Σd(v)=2e 如果明白它的符号的意义的话这很好理解,因为每一条边都会连有两个顶(即使是环的话也是算两次的)。所以所有顶的次数的和恰好是边的数目的2倍。

推论1 奇次顶的总数是偶数因为所有顶的次数之各是偶数,所以不可能有奇数个奇次顶。

后面是上面的定理与推论的应用:

晚会上大家握手言欢,试证握过奇次手的人数是偶数。

空间中不可能有这样的多面体存在,它们有奇数个面,而每个面又有奇数条边。

碳氢化合物中氢原子个数是偶数。

上面的命题不是很难,不用图论瞎想想也能想出来,不过数学就是数学,这种东西上升到理论高度就不可同日而语了。就象七桥问题一样,道理很浅显,但由此发展出来的东西就天差地别了。

下面有一个跟妖怪有关的定义:k次正则图----d(v)≡k的图,妖怪的k等于

3

又有两个符号:δ=min{d(v i)} Δ=max{d(v i)}

最后是两图同构的定义。定义比较的拗口,又是映射,又是当且仅当,而且有很多符号,把它打上来没意思。意思就是“对应顶夹对应边”,不管它顶怎么放,七扭八扭的迷惑人,到处乱跑也没关系,反正只要边连联对,就逃不掉,就是同构的。我是这样理解的。G、H两图同构记为G≌H

这一节就到这里结束了,到目前为止还没有很棘手的东西,下一节是轨道与连通。会给出一个图G是二分图的充要条件。

1 .3 轨道与连通

本节只讨论无向单图。

定义W=v0e1v1e2v2…e k v k 为图G的一条道路。v0为起点,v k为终点,k为路长,v i(1≤i≤k-1)叫道路的内点。

各边相异的道路叫行迹,顶点各异的道路叫轨道:记为P(v0,v k)

起点终点重合的道路叫回路,起点终点重合的轨道叫圈,长k的圈叫k阶圈。

u,v两顶的距离是指u,v间最短轨道长度,记为d(u,v).

若u,v两顶间存在道路则称u与v 相连通。图G中任二顶皆连通时则称G 为连通图。复习一下,完全图是任二顶皆相邻,可比这个要强多的图喽。

打得好累呀,这些定义都简单得很,可不熟悉这些东西,看后面的东西更累,刚开始看书时从中间开始看的,看得很莫名呀----基本概念还是要搞懂。

下面是子图的概念,H是G的子图就是H的边与顶的集合都是G的边顶集合的子集的意思,很好理解,不打那种符号直接讲省事。

若H是G的子图,且H与G不同构,则称H是G的真子图,跟真子集一样的,也是用一样的符号表示的。

若H是G的子图,且两者的顶点集相同,则称H是G的生成子图

若H是G的子图,且V(H)=V’,E(H)是由E(G)中两端皆在V’中的边构成的子集,则称H为由V’导出的G之子图,记为H=G[V’]

若V(G)是V i(i=1,2,…,ω)的合集,又当且仅当两个顶同属一个子集V i 时,此二顶连通,则称G[V i]为G的连通片。由此可知G连通图当且仅当ω=1

讲个例子,2n个电话交换台,第个台与至少n个台有直通线路,则其中任两台之间可以通话。把这些台视为图的顶,当两个台有直通线路时,两个顶是相邻的。所以问题就是有个2n个顶的图,每顶次娄至少为n,则图是连通的。若G 不连通,则至少有一个连通片,其顶点数目至多是n,在此片中,顶的次数最大是n-1,与原图至少为n相违。

还有如例:图中只有两个奇次顶,则它们必连通。这个结合推论1很容易证。

定理2 G为二分图的充要条件是G中无奇圈

证不妨考虑连通图。先证充分性,若G中有一个圈C=v0v1v2…v k v0,不妨设v0属于X,于是v0v2v4…v0属于X,v1v3…v k属于Y,可见k是奇数,圈C 长k+1,是偶圈。(二分图的所有的圈的这个k肯定是奇数,否则构造不出符合二分图条件的X,Y集合)

下面证G中无奇圈,则G是二分图。令X={w|w<-V(G),d(v1,w)=oven},Y={w|w<-V(G),d(v1,w)=odd} (符号<-表示属于,那个集合上的属于符号太难找了用这个代替)

其中v1是G的任一顶点,对任意的u,v属于X,设P1(v1,u)是从v1到u 的最短轨,P2(v1,v)是v1到v 的最短轨。设u1是P1与P2上的最后一个公共顶点,因P1(v1,u),P2(v1,v)最短,故P1上的一段P11(v1,u1)与P2上的一段P21(v1,u1)等长且最短。因P1与P2之长为偶数(oven),从面P1 上的一段P12(u1,u),与P2上的一段P22(u1,v)有相同的奇偶性。如果u与v相邻,那么P12、P22与uv刚好会围成一个奇圈(这个构造太妙了)。而图中是不能有奇圈的,所以u、v不会相邻。也就是X中任二顶不相邻。同理可证Y中任二顶不相邻。

由此证毕。

证完了定理,照样要讲讲例子,不过也不是书上的每个例子都讲。

例8:一个单图中每个顶点的次数至少是2,就含有一个圈。

这个例子的证明用了一种技巧,叫最长轨方法,据说是图论中的典型技巧。

证:设P(u,v)是此单图G中的最长轨,由于d(u)>=2,故存在不在P(u,v)上的一条边e与u相关联。设e 的另一端点为w,若w不属于P(u,v),则P(u,v)可以加长,与最长相矛盾,故w是肯定属于P(u,v)的,所以G中有圈。证毕。

例9:若G是连通图,G’包含于G,|V(G’)|<|V(G)|。则G中有不属于G’的边,它的一个端点在G’上,另一端点不在G’上。这个例子的事实在图论的一些证明中常被引用,证明它没什么难度的,不说了。

例10:G是单图,每顶次数不小于3,则G中有偶圈。

证:设v0v1v2…v m是G中的一条最长轨(果然用到了最长轨方法),由于d(v0)>=3,由“最长轨方法”知存在v i<>v j,1=

又提到了妖怪,由上面的例子可知妖怪图有偶圈。

下面又是定义,这么多东西的定义都够让人晕了。不过不搞清这些定义根本没法证后面的定理。

单图中最长圈的长叫该图的周长;最短圈的长叫该图的围(腰)长;图G的直径d(G)定义为d(G)=max{d(u,v)|u,v<-V(G)}。据说求图的周长和直径还是图论中的难题之一。

单图G的补图记成G c。补图是这样的一个图,两者顶同,但当两顶中G中不相邻时,在其补图中相邻。

例12:单图与其补图必有一个是连通图

证:设G不连通,证G c是连通图。设G1,G2,。。。G

ω是G的连通片。任取二顶u,v,若u,v属于同一个连通片Gi(1=

则uw,vu属于E(G c),即在G c中u与v 连通;若u与v 分别属于两个连通片Gk,Gl,则uv属于E(G c),u与v 在G c亦连通。由u与v 任意性,知其在G c上任二顶皆连通。故G c是连通图。证毕。

这一节终于结束了。这里一下给出了好多的定义,而且不是前两节的那样的简单的定义,开始有点搞脑子了。特别是定理2的证明。

下一节是Brouwer不动点定理。拓扑学中的著名定理,拓扑学也没学过,不知道有多少的来头。看它好复杂呀,当初就没好好看过,而且符号一

大堆。这两天好好看看。

1.4 Brouwer不动点定理

在证明Brouwer定理之前,先证明Sperner定理。

先给出正态三角形的定义。把平面闭三角形区域Δ2进行单纯割分:Δ2=∪δ2i(i从1到m) δ2i是比Δ2小的三角形,且δ2i∩δ2j=φ或δ0或δ1(δ0是一个顶点,而δ1是两个小三角形的公共边)。把Δ2与δ2i的顶用0,1,2标号,若

(1)Δ2三个顶分别标以0,1,2;

(2)Δ2的一条边两端标号为i 与j ,0=

之顶亦标号i或j,则称这种标号为正态标志。

在这正态标志下,小三角形的三个顶分别标以0,1,2时,称这个小三角形为正态三角形。

定理3 (Sperner) Δ2的单纯割分正态标志中,必有奇数个正态三角形。

证:令δ20是Δ2的外部区域,δ21,δ22,…,δ2m是剖分所得之小三角形,设计一个图G,V(G)={ δ20,δ21,δ22,…,δ2m},当且仅当δ2i与δ2j(i*j<>0)有公共的0-1标志边是时,δ2i与δ2j这两顶间连一条边;δ20与δ2i(1=

下面证明d(δ20)=odd。事实上,d(δ20)是Δ2上0-1边以0,1为端点的小区间的个数。若Δ2的这条边的内点无小三角形之顶则d(δ20)=1;若Δ2这条边内点有小三角形之顶,且这些顶皆标以0或1,亦有d(δ20)=1;若这条边内点上0与1标号都有,我们把两端标号一不致的小区间缩成一个点,标点不变。这时,这条边上标号为0101…01,这里有奇数个小区间端点分别标以0与1,所以d(δ2

)=odd。

由推论1,δ21,δ22,…,δ2m奇次顶有奇数个,且d(δ2i)<3(一个三角形最多只有2条0-1边),故δ21,δ22,…,δ2m中的奇次顶次数只能是一次的;仅当δ2i是正态三角形时,d(δ2i)=1,故正态三角形的个数是奇数。证毕。

下面开始证明Brouwer定理

定理4 (Brouwer) f2 Δ2→Δ2是连续映射,则存在有x0<-Δ2,使得f(x0)=x0

证:设x0,x1,x2是Δ2的三个顶点,则Δ2上任一点x可唯一地表示成

x=a0x0+a1x1+a2x2,

其中ai>=0(i=0,1,2),Σai=1。这里写的x,x0,x1,x2是二维向量。记

x=(a0,a1,a2),f(x)=(a0’,a1’,a2’)。令Si={(a0,a1,a2)|(a0,a1,a2)<- Δ2,ai>=ai’},i=0,1,2。只欠证明∩Si(i从0至2)非空。

若∩Si(i从0至2)非空为真,则存在(a0,a1,a2)<- ∩Si,且ai’<=ai; 又Σai’=Σai=1,故有(a0’,a1’,a2’)=(a0,a1,a2),即(a0,a1,a2)为f的不动点。

下面证∩Si(i从0至2)非空为真。下面的证明有些地方现在还是不是十分明白。

考虑Δ2的一个单纯割分正态标志,使得标i 的每个顶属于Si(i=0,1,2)。事实上,Δ2上任一点x,x=(a0,a1,a2),f(x)=(a0’,a1’,a2’)时,存在一个Si,使x属于Si,且ai>0;否则对每个ai>0时,ai’>ai,于是Σai’>Σai,矛盾(刚开始看的时候对这段话百思不得其解,回头好好的看了一下Si 的定义,才恍然大悟)。我们如下的标志:一个三角形顶点x属于Si,且ai>0时,x标以i,这种标志是正态标志,例如在Δ2 x0x1边上各点的a2=0,我们只能把这边上的点标以0或1;x0x2上的点同理只能标0或2;x1x2上只能标1或2,故为正态标志。

由定理2,至少有一个正态三角形,其顶点分别属于S0,S1,S2 。我们使剖分无限变密,且小三角形有任意小的直径,则S0,S1,S2中有三个点可以任意小,又f连续,故Si(i=0,1,2)是闭集,于是∩Si(i从0至2)非空为真。证毕。(最后“又。。。故。。。于是”这点有点迷糊,好象已经超过我所学的了)

这个定理是证完了,但一点都没有前几节证完一个定理的那种感觉。对这个定理的背景本身模模糊糊,不象其他定理那样的通俗易懂。看起来一句是一句,看证明一句句的看下来大多都是明白的,但看完后连不起来。也许它不是一个图论中的定理的缘故。

下节是本章的最后一节,讲最短路径的Dijkstra算法。

1.5 Dijkstra算法

这一节比较的轻松,Dijkstra算法是这以前知道的最早的图论算法,当然那时并不知这就是Dijkstra算法,只知道这是求最短路径用的。这个算法比较的简单,也不用什么很高深的背景知识,所以书上也没怎么讲,算法方面这里也不想记了,这个算法随便找本数据结构的书好象都有讲的。

这里给出最短路径问题的数学模型:w=w(e)是定义域为E(G)的实函数,称w(e)为图G的边e之权,G叫做加权图,记

W(G)=Σw(e),

W(G)叫做图G的权,我们求满足某条件的子图H,且使其权最小即W(H)= Σw(e)(e<-E(H))=min,

最短路径问题即在连通图G中的任给定的两顶u,v之间找出一条轨P0(u,v),使得W(P0)=min{W(P)},P属于从u到v的轨的集合

这里我们称W(P0)为u与v的距离,记成d(u,v)。

最后给出了图论有效算法的定义,只要算法的复杂度是图的顶数、边数的多项式就称算法为有效算法或好算法。

如Dijkstra算法的时间复杂度f(υ,ε)=O(υ2),所以Dijkstra算法是有效算法。

第一章就这样结束了,下面摘一些书的习题,很理论的那些就算了,只看看那些有点意思的。

1.任何两个以上的人组成的人群中,至少有两个,他们的朋友数一样多。

2.2n个(n>=2)人中每个人至少同其中n个人相识,则其中至少有四个人,使得这四人围圆桌而坐时,每个人旁边是他认识的人。

3.两人有酒,装滿8斤之瓶,另有能装5斤与3斤的空瓶各一只,今欲平分其酒,请设计一个最简便的方法。

4.俱乐部有14人想打桥牌,过去每个人都曾与其中5个人合作过;现规定四人中必须任何两个人都未合作过才准许在一起打一局,在这种规定下,只打三局就无法继续进行,这是新来了一位年轻人,试证明有个年轻人参加,一定还可以再打一局。

5.任何9个人中必有三人相识或四个彼此不相识。

图-连通的概念

三、连通性 3.1 连通性和Whitmey定理 定义V真包含于V(G), G[V(G)-V'不连通,而G是连通图,则称V是G的顶剖分集。最小顶剖分集中顶的个数,记成K (G)叫做G的连通度;规定 K (Kv)=-U; K不连通图)=平凡图)=0。由一个顶组成的顶剖分集叫割顶。没有割顶的图叫做块,G中的成块的极大子图叫做G的块。 定义E包含于E(G),G为连通图,而G-E'从G中删除E'中的边)不连通,则称E'为G的边剖分集,若G中已无边剖分集E〃,使得|E 〃|v|E则称|E '为G的边连通度,记成K' (G归’|=时,E'中的边叫做桥。规定K不连通图)=0,K' (Kv)= u1。 定义K (G)>=k时,G叫做k连通图;K' (G)>=k,G称为k边连通图。 k连通图,当k>1时,也是k-1连通图。 k边连通图,当k>1时,也是k-1边连通图。 上面就是顶连通与边连通的概念,好象不指明的就是指顶连通了。 定理1 K (G)=< K' 2)=可以复习一下第一章的1.2:S =min{d(v)}) 证:设d(v)=,则删除与v边关联的S条边后,G变不连通图,所以这S 条边形成一个边剖分集,故最小边剖分集边数不超过即K' (G)=条边,移去它们之后,G变成不连通图。于是删除这K条中的K'条后,G变成有桥的图。设此桥为e=uv,我们对于上述K'条删去的每条边上,选取一个端点,删除这些(不超过K'个)端点,若G变得不边能,则K =

图的连通性

图的连通性 图的连通性2010-07-23 21 :02 图的连通性 第十三章图的基本概念 第三节图的连通性 一.连通性概念 图中两点的连通:如果在图G中u、v 两点有路相通,则称顶点u、v 在图G中连通。 连通图(connected graph) :图G中任二顶点都连通。 图的连通分支(connected brch,component) :若图G 的顶点集 V(G)可划分为若干非空子集V 1,V 2, ?,V w, 使得两顶点属于同一子集当且仅当它们在G 中连通,则称每个子图G为图G的一个连通分支(i=1,2, ?,w) 。 注:(1) 图G的连通分支是G的一个极大连通子图。 (2)图G连通当且仅当w=1。 例13.5 设有2n 个电话交换台,每个台与至少n 个台有直通线路,则该交换系统中任二台均可实现通话。 证明:构造图G如下:以交换台作为顶点,两顶点间连边当且仅当对应的两台间有直通线路。问题化为:已知图G有2n 个顶点,且 δ(G) ≥n,求证G连通。 事实上,假如G不连通,则至少有一个连通分支的顶点数不超过n。在此连通分支中,顶点的度至多是n–1。这与δ(G)≥n 矛盾。 证毕

例13.6 若图中只有两个奇度顶点,则它们必连通。 证明:用反证法。假如u与v 不连通,则它们必分属于不同的连通分支。将每个分支看成一个图时,其中只有一个奇度顶点。这与推论13.1 矛盾。证毕 在连通图中,连通的程度也有高有低。 例如 后面将定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。 二.割点 定义13.2 设v∈V(G),如果w(G–v)w(G) ,则称v 为G的一个割点。( 该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别) 。 例如 定理13.3 如果点v 是图G的一个割点,则边集E(G)可划分为两个非空子集E 1和E 2,使得G[E 1]和G[E 2]恰好有一个公共顶点 v。 推论13.2 对连通图G,顶点v 是G的割点当且仅当G–v 不连通。 以上两个结论的证明留作习题。 三.顶点割集 定义13.3 对图G,若V(G)的子集V' 使得 w(G–V')w(G), 则称V'为图G的一个顶点割集。含有k 个顶点的顶点割集称为k-顶点割集

图的连通性

图的连通性 图的连通性这一块涉及到的知识也是蛮多的,有强连通分支,缩点,双连通分支,割点,割边,欧拉路径,拓扑排序,2-sat 以下是一些较为重要的 1:dfs把一个图的边进行分类 a:树边(tree edge)。如果顶点v是在探寻边(u,v)时被首次发现的,那么(u,v)就是一条树边 b:反向边(back edge)是深度优先树中,连接顶点u到它的某一祖先顶点v的那些边。有向图中可能出现的自环也被认为是反向边 c:正向边(forward edge)是指深度优先树中,连接顶点u到它的某个后裔v的非树边(u,v) d:交叉边(cross edge)是其它类型的边 2:定理,在对一个无向图G进行dfs的过程中,G的每一条边要么是树边,要么是反向边 3:求割点,割边 基本思路: 在DFS的过程中,记录每个点u在DFS树中的深度dep[u]以及该点的子孙所能到达的最浅位置low[u] 如果根结点有大于1个的儿子,那么根结点是割点 如果对于点u的某个儿子v,有low[v] >= dep[u],那么u就是一个割点。如果对于点u的某个儿子v,有low[v] > dep[u],那么(u,v)是一条割边。图的割顶与桥 图的割顶即删掉之后图就不连通的顶点,桥即删掉之后图就不连通的边。 求图的割顶与桥都需要对图的DFS进行简单扩充,即在DFS过程中求出每个顶点的Low值,Low的定义是: Low[v]=min{ Num[v], Num[w], ( link[v][w] && Num[w] < Num[v] && Par[v]!=w ,后向边) Low[w], ( link[v][w] && Num[w] > Num[v] ,树边) }

图论

图论 1.图的基本概念 图:由一些点和连接两点间的连线组成 图1 在这个图中,521,,,v v v 称为这个图的顶点,顶点之间的连线621,,,e e e 称为这个图的边。通常我们用V 表示一个图中所有顶点的集合,用E 表示一个图中所有边的集合。于是一个图G 通常被定义为()E V G ,=,在上图中{}521,,,v v v V =,{}621,,,e e e E = 图的阶数:一个图中含有的顶点数。例如上图中含有5个顶点,故上图称为5阶图 有向边(弧):如果在图的定义中要求边e 对应的序偶>

数据结构——图的连通性

稀疏图、稠密 8.4 图的连通性 判定一个图的连通性是图的一个应用问题,我们可以利用图的遍历算法来求解这一问题。本节将重点讨论无向图的连通性、有向图的连通性、由图得到其生成树或生成森林以及连通图中是否有关节点等几个有关图的连通性的问题。 8.4.1 无向图的连通性 在对无向图进行遍历时,对于连通图,仅需从图中任一顶点出发,进行深度优先搜索或广度优先搜索,便可访问到图中所有顶点。对非连通图,则需从多个顶点出发进行搜索,而每一次从一个新的起始点出发进行搜索过程中得到的顶点访问序列恰为其各个连通分量中的顶点集。例如,图8.5 (a)是一个非连通图G3,按照图8.18 所示G3 的邻接表进行深度优先搜索遍历,需由算法8.5调用两次DFS(即分别从顶点A 和D出发),得到的顶点访问序列分别为: A B F E C E 这两个顶点集分别加上所有依附于这些顶点的边,便构成了非连通图G3的两个连通分量,如图8.5(b) 所示。 因此,要想判定一个无向图是否为连通图,或有几个连通分量,就可设一个计数变量count,初始时取值为0,在算法8.5的第二个for循环中,每调用一次DFS,就给count增1。这样,当整个算法结束时,依据count的值,就可确定图的连通性了。 序号 图8.18 G3的邻接表 8.4.3 生成树和生成森林 在这一小节里,我们将给出通过对图的遍历,得到图的生成树或生成森林的算法。 设E(G)为连通图G中所有边的集合,则从图中任一顶点出发遍历图时,必定将E(G)分成两个集合T(G)和B(G),其中T(G)是遍历图过程中历经的边的集合;B(G)是剩余的边的

集合。显然,T(G)和图G 中所有顶点一起构成连通图G 的极小连通子图。按照8.1.2节的定义,它是连通图的一棵生成树,并且由深度优先搜索得到的为深度优先生成树;由广度优先搜索得到的为广度优先生成树。例如,图8.17(a)和(b)所示分别为连通图G5的深度优先生成树和广度优先生成树。图中虚线为集合B(G) 中的边,实线为集合T(G)中的边。 (a)G5的深度优先生成树 (b) G5的广度优先生成树 图8.19 由图8.17G5得到的生成树 (a) 一个非连通图无向图G6 (b) G6的深度优先生成树林 图8.20 非连通图G6及其生成树林 对于非连通图,通过这样的遍历,将得到的是生成森林。例如,图8.20 (b) 所示为图8.20 (a)的深度优先生成森林,它由三棵深度优先生成树组成。 假设以孩子兄弟链表作生成森林的存储结构,则算法8.10 生成非连通图的深度优先生成森林,其中DFSTree 函数如算法8.11 所示。显然,算法8.10 的时间复杂度和遍历相同。 void DESForest(Graph G , CSTree *T) { /*建立无向图G 的深度优先生成森林的孩子兄弟链表T*/ T=NULL; for (v=0;v

图的连通性判断算法

图的连通性判断算法 图是离散数学中一个重要的概念,它由一组顶点和连接这些顶点的 边组成。在图理论中,连通性是一个基本的性质,它描述了图中是否 存在一条路径将所有的顶点连接起来。本文将介绍一些常用的图的连 通性判断算法。 1. 深度优先搜索算法(DFS) 深度优先搜索算法是一种经典的图遍历算法,也可以用于判断图的 连通性。该算法从一个起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入地搜 索图,直到无法再继续下去。然后回溯到上一个未访问的顶点,重复 上述过程,直到所有的顶点都被访问过。如果在搜索过程中,所有的 顶点都被访问到,则图是连通的;否则,图是不连通的。 2. 广度优先搜索算法(BFS) 广度优先搜索算法也是一种常用的图遍历算法,可以用于判断图的 连通性。该算法从一个起始顶点开始,按照广度优先的顺序逐层遍历 与当前节点相邻的顶点。如果在遍历过程中,所有的顶点都被访问到,则图是连通的;否则,图是不连通的。 3. 并查集算法 并查集是一种用于解决"动态连通性"问题的数据结构,也可以用于 判断图的连通性。并查集通过维护一个森林(或称为集合)来表示各 个顶点之间的关系,其中每个集合表示一个连通分量。并查集提供了 合并集合和查找集合的操作,通过这些操作可以判断图的连通性。

4. 可连通性矩阵 可连通性矩阵是一种基于矩阵的图表示方法,用于判断图的连通性。对于一个有n个顶点的图,可连通性矩阵是一个n×n的矩阵,其中第i 行第j列的元素表示顶点i和顶点j之间是否存在一条路径。如果对于 所有的顶点对(i,j),可连通性矩阵中的元素都为1,则图是连通的;否则,图是不连通的。 5. 最小生成树算法 最小生成树算法是用于求解连通图的一种常用算法,它通过选取图 中的一些边来构建一棵树,该树包含图中的所有顶点,并且总权值最小。如果最小生成树的边数等于顶点数减1,则原图是连通的;否则,原图是不连通的。 总结: 本文介绍了几种常用的图的连通性判断算法,包括深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、并查集算法、可连通性矩阵和最小生成树算法。这些算法可以根据图的结构和需求选择合适的方法进行判断,从 而提高图的处理效率和准确性。在实际应用中,结合具体问题的特点 选择合适的算法是非常重要的。

图论-二部图、连通性

二部图 定义:图),(E V G =称为二部图(bipartite graph),如果V 是两个互不相交的集合21,V V 的开集,且1V 和2V 中的顶点互不相邻. 这样的二部图也常称为),(21V V -二部图. 定义:图G 的匹配是由G 中没有公共顶点构成的集合,与匹配M 中的边关联的顶点称为是被M -浸润的(saturated by M),其余的顶点称为未被M -浸润的(M-unsaturated). 图G 的一个完美匹配(perfect matching)是浸润的所有顶点的匹配. 图G 的边数最多的匹配称为一个最大匹配(maximum matching). 例如在上图中,粗边给出了一个匹配1M ,显然两条细边给出了一个最大匹配2M . 定义:设M 是图G 的一个匹配. 如果路径P 的边交替出现在M 和不出现在M 中,则称P 是一条M -交错路径(M-alternating path). 两个顶点都未被M -浸润的交错路径称为M -增广路径(M-augmenting path). 在上例中存在1M -增广路径,2M 是最大匹配,而不存在2M -增广路径,这不是偶然的. 因为可以让(留作习题):图G 的一个匹配M 是最大匹配⇔G 中无M -增广路径. 定义:图G 的一个顶点覆盖(covering)是一些顶点构成的集合)(G V ⊆κ,使得G 的任何一边都有一个顶点含于κ. 一个顶点覆盖κ称为最小顶点覆盖,是指不存在覆盖'κ,使得κκ<'. 设κ是G 的一个顶点覆盖,M 是G 的一个匹配,显然M ≥κ. 我们关心对于最大匹配的最小顶点覆盖来说,等式是否成立. 在图1(a)中,等式成立,而图1(b)中最小顶点覆盖大小为3,而最大匹配大小为2. 注意图1(a)为二部图,图1(b)为有5条边的圈,从而不是二部图(可以一个图G 是二部图⇔G 中不含奇数边的图,证明留作习题).对于二部图,我们有下面一般的结论: 定理:设G 是),(Y X -二部图,则G 的最大匹配的大小等于G 的最小顶点覆盖的大小(könig 1931).

离散数学中的图的连通分量和最小生成树

在离散数学中,图是研究的重要对象之一。图由节点和连边组成,可以用来描 述许多实际问题,比如社交网络、交通网络等等。在图的研究中,连通分量和 最小生成树是两个重要的概念。 首先,我们来介绍连通分量。在一个图中,如果任意两个节点之间存在路径, 那么这个图被称为是连通的。如果一个连通图的任意两个节点之间不存在路径,并且如果将其中的任何一个节点移除后,剩下的子图也不再连通,那么这个图 的连通部分被称为是连通分量。连通分量可以将一个复杂的图分割为若干个互 不相交的子图,每个子图都是一个连通图。 连通分量在许多应用中有着重要的意义。例如,在社交网络中,每个人可以看 做是一个节点,而他们之间的关系可以用边来表示。如果某个社交圈的人之间 相互认识,那么他们就属于同一个连通分量。通过分析连通分量,可以了解社 交网络中的人际关系、信息传递等情况。 另一个重要的概念是最小生成树。最小生成树是指一个连通图的最小权重的生 成树,其中每个节点都连接在一起,并且总权重达到最小。生成树是保留了原 图中部分边的子图,该子图包含了原图的所有节点,但是其中的边数比原图少一。最小生成树则是在所有生成树中权重最小的一种。最小生成树可以用来优 化资源分配、路径规划等问题。 最小生成树的算法有很多种,其中一种常用的算法是Prim算法。Prim算法从 一个起始节点开始,逐步扩展生成树的边。每次选择与已经生成的树相连的边 中权重最小的边。然后,继续选择与生成树相连的边中权重最小的边,直到生 成树包含了所有的节点。 另一个常用的算法是Kruskal算法。Kruskal算法从边的权重最小的边开始, 依次将未加入生成树中且不会形成环的边加入生成树中。然后,继续选择权重 次小的边,直到生成树包含了所有的节点。 最小生成树可以用来解决一些实际问题。例如,在一个城市的交通网络中,每 个路口可以看成是一个节点,而道路可以看成是边。通过最小生成树算法,可 以找到将所有路口连接起来的最短路径,从而优化城市交通的规划。 综上所述,离散数学中的图的连通分量和最小生成树是两个重要概念。连通分 量可以将图分割为互不相交的子图,而最小生成树则是生成图的一种优化方式。通过研究和应用这些概念,我们可以更好地理解和解决实际问题。不论在社交 网络还是交通网络中,连通分量和最小生成树都在解决实际问题中发挥着重要 的作用。

图的连通性

第二章图的连通性 连通图:任二顶点间有路相连。 例 可见在连通图中,连通的程度也是有高有低。 本章的目的就是定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。 § 2.1割边、割点与连通度 一、割点: 定义2.1.1设v • V(G),如果w(G -v) . w(G),则称v为G的一个割点。(该定义与某些著作有所不同,主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别) 。 例 定理2.1.1如果点v是图G的一个割点,贝U边集E(G)可划分为两个非空子集E1和E2,使得G[ E1]和G[ E2]恰好有一个公共顶点v。 推论2.1.1对连通图G,顶点v是G的割点当且仅当G - V不连通。 以上两个结论的证明留作习题。 定理2.1.2设v是树T的顶点,贝U v是T的割点当且仅当d(v) 1o 证明:必要性:设v是T的割点,下面用反证法证明d(v) 1 o 若d(v) = 0 ,则T = Q,显然v不是割点。 若d(v)=1,则T -v是有■ (T -v)-1条边的无圈图,故是树。从而w(T -v) =1 =w(T)。因此v不是割点。 以上均与条件矛盾。 充分性:设d(v) 1,则v至少有两个邻点u,w o路uvw是T中一条(u,w)路。因T是树, uvw是T中唯一的(u,w)路,从而w仃-v)・1二w(T)。故v是割点。证毕。 推论2.1.2每个非平凡无环连通图至少有两个顶点不是割点。 证明:设T是G的生成树,则T至少有两个叶子u,v,由上一定理知,u,v都不是T的割点,

即w(T _u)二w(T) =1。由于T -u是图G _u的生成树,故 w(G —u)二w(T 一u)二w(T) = 1 二w(G), 因此u不是G的割点。同理v也不是G的割点。证毕。 二、顶点割集: 定义2.1.2对图G,若V(G)的子集V使得w(G -V ) . w(G),则称V •为图G的一个顶点 割集。含有k个顶点的顶点割集称为k-顶点割集。 注:(1)割点是1—顶点割集。 (2)完全图没有顶点割集。 三、连通度:'.(G)二mi n{|V〕|V ■是G的顶点割集}。完全图的连通度定义为 ■ (KJ -1,空图的连通度定义为0。 注:⑴使得|V > -.(G)的顶点割集V称为G的最小顶点割集。 (2)若' (G) _k,则称G为k连通的。 (3)若G不连通,则'(GH0 ° (4)若G是平凡图,则' (GH0。 (4)所有非平凡连通图都是1连通的。 例: 四、割边 定义2.1.3设E(G),如果w(G-e) ・w(G),则称e为G的一条割边。 定理2.1.3边e是G的割边当且仅当e不在G的任何圈中。 证明:证其逆否命题:e不是割边当且仅当e含在G的某个圈中。 必要性:设e = xy不是割边。假定e位于G的某个连通分支G1中,则G1-e仍连通。故在G1 -e 中有(x, y)路P, P + e便构成G1中一个含有e的圈。 充分性:设e含在G的某个圈C中,而C含于某连通分支G1中,则G1 - e仍连通。故w(G -e) =w(G),这说明e不是割边。证毕。 定理2.1.4 一个连通图是树当且仅当它的每条边都是割边。 证明:连通图G是树=G无圈= 任何边e不含在圈中= 任何边e是G的割边。证毕。

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 K K n) = n T 否则,定义它的顶点连通度为 KG) = 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X 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。 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<G)定义为:/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:<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X 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,X 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X u, v) = X v, u),在有向图中却不符合这个等式。 显然,X 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

拓扑的连通概念

拓扑的连通概念 拓扑学是数学的一个分支,研究的是空间中物体之间的连接关系。而拓扑的连通概念则描述了空间中的点、线、面等物体是如何连通的。 在拓扑学中,连通性是一个非常重要且基础的概念。一个空间被称为连通的,意味着其中的点可以沿着曲线相互联系,没有任何隔离。具体来说,如果一个空间中的每两个点之间都存在一条连续的路径,那么这个空间就是连通的。 为了更好地理解连通性,我们可以通过一些例子来说明。 首先,让我们考虑一个开区间(a, b),其中a和b是实数。这是一个连通集合,因为在这个区间中的任意两点之间,我们都可以找到一条连续的路径。比如说,对于任意的两个实数x和y,我们可以通过直线y=x连接它们。 其次,考虑一下闭区间[a, b]。尽管这个区间的两个端点a和b是相对"孤立"的,但是在区间内的任意两点之间,我们仍然可以找到一条连续的路径。比如说,对于任意的实数x和y,我们可以通过直线y=x连接它们。 接下来,我们可以考虑一下非连通集合的例子。 考虑一个圆环,即内部为空的圆。如果我们将这个圆环切开,然后将两个端点分别连接起来,我们会得到两个不相连接的圆。所以,这个圆环就是一个非连通的

空间。 再考虑一下两个点之间通过一条线连接,而一侧的点又通过另一条线与一个第三个点相连。这样的话,这三个点构成的空间也是非连通的。 此外,连通性的概念也可以推广到更高维的空间。在二维空间中,一个平面是连通的,而一个圆盘则是非连通的。在三维空间中,一个球面是连通的,而一个球体则是非连通的。这一推广告诉我们,在空间中,一个物体的连通性并不仅仅取决于如何在二维或三维空间中移动,而是取决于连接点的路径是否连续。 需要特别注意的是,连通性是一个相对的概念。也就是说,一个空间是否连通取决于我们所关注的空间的维度。比如说,在三维空间中,一个球体是非连通的,但在四维空间中,我们可以将球体压缩为一个点,所以在四维空间中,这个点是连通的。 总结来说,拓扑学中的连通概念涉及到了空间中物体之间的相互连接关系。它描述了空间中点、线、面等物体是否可以通过连续的路径与彼此相连。连通性是一个基础性的概念,可以在不同维度的空间中进行推广和讨论。通过研究连通性,我们可以更好地理解空间中物体之间的连接关系,以及它们在不同空间维度中的特性。

图论的名词解释

图论的名词解释 图论是数学中的一个重要分支,研究从图的角度描述和解决问题的理论和方法。图论的基本概念和名词非常重要,它们是理解和应用图论的关键。本文将从不同的角度解释图论中的一些重要名词。 1. 图(Graph) 图是图论的核心概念,它由节点和边组成。节点代表对象或事件,边代表节点 之间的联系或关系。图可以分为有向图和无向图。无向图的边没有方向,表示节点之间的无序关系;有向图的边有方向,表示节点之间的有序关系。图在各个领域都有广泛的应用,如社交网络分析、电路设计、交通规划等。 2. 节点(Vertex) 节点是图中的基本元素,也称为顶点。节点可以代表具体对象,如人物、城市、物品等,也可以代表抽象概念,如事件、状态、因素等。在图中,节点用符号来表示,通常是用数字、字母或图形等表示。 3. 边(Edge) 边是连接节点的线段或箭头,表示节点之间的关联关系。边可以有权重,用于 表示边的强度、距离或费用等。边的类型包括直接边和间接边。直接边直接连接两个节点,间接边通过其他节点连接两个节点。边的属性是图论中的重要概念,它可以用来分析网络的特征和性质。 4. 路径(Path) 路径是指从一个节点到另一个节点的一组边的序列。路径可以是有向图中的有 向路径,也可以是无向图中的无向路径。路径的长度用边的数量来表示,路径的权重用边的权重之和来表示。寻找最短路径和最优路径是图论中的重要问题,有助于解决一些实际的路径规划和优化问题。

5. 连通图(Connected Graph) 连通图是指无向图中任意两个节点之间都存在路径的图。连通图中不存在孤立 节点,所有节点都可以通过路径相互连通。连通图可以进一步分为强连通图和弱连通图。强连通图是有向图中任意两个节点都存在有向路径的图,弱连通图通过去掉图中所有边的方向得到。连通图的连通性是图论中的核心概念,与网络传播、信息传递等问题密切相关。 6. 图的度数(Degree) 图的度数是指节点的边的数量,也称为节点的度。对于无向图,节点的度等于 与该节点相连的边的数量;对于有向图,节点的入度是指指向该节点的边的数量,出度是指从该节点出发的边的数量。图的度数是图的基本特征之一,与图的连通性、网络特性等密切相关。 7. 子图(Subgraph) 子图是从图中选取部分节点和边组成的图。子图与原图之间可能存在相同的节 点和边,也可能存在剔除的节点和边。子图是图论中研究图结构和性质的重要方法之一。通过研究子图,可以抽象和优化复杂的图结构,简化问题的求解过程。 图论是一门复杂而有趣的学科,其中涉及的名词众多且多样。本文只对一些基 本的名词进行了解释,并不能涵盖所有相关概念。通过深入学习和研究图论的名词,我们可以更好地理解和应用图论,在解决实际问题中发挥其巨大的潜力。

图论基础知识的名词解释

图论基础知识的名词解释 图论是数学的一个分支,研究图的属性和关系。图是由节点和节点之间的边组 成的抽象模型,被广泛应用于计算机科学、网络分析、医学和社会科学等领域。下面,我们将解释一些图论中常用的基础概念和术语。 1. 图 (Graph) 图是图论研究的基本对象,由一组节点和连接这些节点的边组成。节点也被称 为顶点 (Vertex),边则是节点之间的连接线。图可以分为有向图 (Directed Graph) 和无向图 (Undirected Graph) 两种类型。在有向图中,边有方向,从一个节点指向另 一个节点;而在无向图中,边没有方向,节点之间的关系是双向的。 2. 顶点度数 (Degree of a Vertex) 顶点度数指的是一个顶点与其他顶点相邻的边的数量。在无向图中,顶点度数 即与该顶点相连的边的数量;在有向图中,则分为入度 (In-degree) 和出度 (Out-degree)。入度表示指向该节点的边的数量,而出度表示从该节点出发的边的数量。 3. 路径 (Path) 路径指的是通过边连接的一系列节点,形成的顺序序列。路径的长度是指路径 上边的数量。最短路径 (Shortest Path) 是指连接两个节点的最短长度的路径。最短 路径算法被广泛应用于计算机网络中的路由选择和地图导航系统中的路径规划。 4. 连通图 (Connected Graph) 连通图是指图中的任意两个节点之间都存在路径的图。如果一个图不是连通图,那么它可以被分割为多个连通分量 (Connected Component)。连通图在社交网络分 析和传感器网络等领域中具有重要的应用。 5. 完全图 (Complete Graph)

数学上连通的定义

数学上连通的定义 数学上的连通,又称作集合连通或空间连通,是指一个集合中任意两点之间可以通过某种关系连通起来,使它们位于同一个集合,具有同样的属性。在几何学中,它用于描述物体的形状和空间关系。它的定义和表达方式可能因上下文的不同而有所变化,但用于表示几何实体的连通性具有一般意义。 比如,在几何学中,连通性可以用不同的方式来表示。以二维为例,一个集合是连通的,如果它的任意两点之间均可以通过一段真实的直线把它们连接起来。在三维几何中,可以用真实的空间直线、曲线或者曲面等来使所有点连接在一起。 同理,在更高维空间中,可以使用相对应的超平面或超曲面来表示连通的属性。然而,一个集合的连通性可能随着上下文的改变而有所差异,比如在流体力学中,如果集合中的点之间可以多重连接就会定义为连通。 在数学中,连通性也可以用于描述一个集合中的特性,这种情况常用于表示一个空间中的对称性。比如,在几何学中,当一个集合A 中的任意元素都可以通过某种变换转换到集合B中的某个元素,就可以认为A和B是连通的。 此外,连通性还可以表示一个集合中的网状结构,即一些点都连接在一起,可以形成不同的模型结构。这种网状结构可以有不同的形式,比如树状结构、环状结构、星状结构等等,可以用来描述正则图形的结构和拓扑关系。

最后,连通性也可以被用于表示某一集合中各个元素之间的联系,或者用于描述某一系统中组件之间的关系。比如在物理系统中,可以使用连通性来描述某一物理系统中各种力学组件之间的关联。 总之,连通性是一个广义的概念,应用于各个领域,可以表达不同的概念。它的定义可能会因具体的场景而有所变化,但表达的意思总是清晰明确,有助于我们研究和探讨系统中物体或元素之间的关系。

连通图形的概念

连通图形的概念 连通图形(Connected graph)是图论中一个重要的概念,它是指一个图中任意两个顶点之间存在至少一条连通路径的图形。 图是由一组顶点(Vertex)和一组边(Edge)组成的数学模型,用于描述事物之间的关系。在图中,顶点表示事物,边表示事物之间的关系。连通图形是其中的一个特殊类型。 连通图形通常用来描述网络、电路、社交关系等各种实际问题。在这些问题中,我们常常需要判断任意两个事物之间是否相连,即是否存在一条路径使得它们之间可以互相到达。这就是连通图形的基本应用场景。 一个简单的连通图形可以是一个由几个顶点和边组成的网络。例如,一个由5个顶点和3条边组成的图形可以表示为G=(V, E),其中V={a, b, c, d, e}为顶点的集合,E={(a, b), (b, c), (c, d)}为边的集合。在这个图形中,任意两个顶点之间都存在至少一条路径,因此是一个连通图形。 连通图形可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)算法来判断。这两种算法可以遍历图中的所有顶点,并标记它们是否被访问过。如果在遍历的过程中,所有的顶点都被访问到了,那么这个图就是一个连通图形。 连通图形还可以根据顶点之间的连通性质进一步分类。一个无向图中,如果任意

两个顶点之间存在一条路径,则称之为连通图。如果一个无向图不是连通图,但可以通过添加一些边使其变成连通图,则称之为连通图的连通分量。 连通图形还有一个相关的概念叫做强连通图(Strongly connected graph)。强连通图是在有向图中的概念,它表示在图中的任意两个顶点之间存在一条有向路径。通常用来描述有向图中的强连通性质,比如在电路网络中描述信号的传输路径。 在实际应用中,连通图形有着很多重要的应用。例如,在计算机网络中,判断一个网络是否连通可以帮助我们判断网络设备之间的通信是否正常。在社交网络中,通过分析连通图形可以帮助我们找到影响力人物和社团结构。在电路设计中,判断一个电路是否连通可以帮助我们保证信号的正确传输。 总结起来,连通图形是指一个图中任意两个顶点之间存在至少一条连通路径的图形。通过深度优先搜索或广度优先搜索算法可以判断一个图是否连通。连通图形在实际问题中有着广泛的应用,是图论中一个重要的概念。

图的点连通度边连通度总结

图的点连通度边连通度总结 点连通度的定义:一个具有N个点的图G中,在去掉任意k-1个顶点后(1<=k<=N ), 所得的子图仍然连通,去掉K个顶点后不连通,则称G是K连通图,K称作图G的连通度,记作K(G)。 独立轨:A, B是图G (有向无向均可)的两个顶点,我们称为从A到B的两两无公共内顶点的轨为独立轨,其最大的条数记作p(A,B)。 在上图中有一个具有7个定点的连通图,从顶点1到顶点3有3条独立轨,即p(1,3)=3; 1 — 2 — 3 , 1 —7—3 , 1 —6 —5— 4 —3 如果分别从这3条独立轨中,每条轨抽出一个内点,在G图中删掉,则图不连通。若连通图 G的两两不相邻顶点间的最大独立轨数最小的P(A,B)值即为K (G)。若G为完全图(两两点可达),则K(G)=n-1 ,即完全把某个点的所有边删掉后才不连通。既然独立轨是只能经过一次的边,那么可以构造网络流模型,其中每条边的容量为1,就可以限制只经 过一次。 构建网络流模型: 若G为无向图: (1)原G图中的每个顶点V变成N网中的两个顶点V'和V'',顶点V'至V''有一条弧容量为1 ; (2)原图G中的每条边e=UV,在N网中有两条弧e'=U''V',e''=V''U' 与之对应,e' 与e''容量均为无穷; (3 )以A''为源点,B'为汇点,求最大流。 若G为有向图 (1 )原G图中的每个顶点V变成N网中的两个顶点V'和V'',顶点V'至V''有一条容量为1的弧; (2)原G图中的每条弧e=UV变成一条有向轨U'U''V'V'', 其中轨上的弧U''V'的容量为无穷; (3 )以A''为源点,B'为汇点求最大流。 上面的模型只是求出了以A为源点B为汇点的最大流max_flow,等价于在G中只要去掉 max_flow个点就会使得A与B不连通。而图的连通度是要求去掉最少的点使得整个图不连通,做法是固定一个点为源点,枚举与源点不相邻的点为汇点,求最大流。在所有的枚举结 果中最小的max_flow值就是要求的K(G).注意如果某次枚举的汇点求出的最大流为无穷则 说明此此枚举的源点与汇点是强连通的。如果所有的枚举结果都为无穷,则说明整个图G 是强连通的,需要去掉n-1个点才能破坏其连通性。 所有具有流量为1的弧(V',V'' )对应的V顶点组成一个割顶集 求边连通度总结: 同样引入独立轨的概念,只是在这里叫弱独立轨,同样在每条弱独立轨中只有去掉某一条边就可以使起点到终点不连通,现在整个图G的边连通度就是要找出任意两点的弱独立轨的

图的基本概念与性质

第3章图的基本概念与性质 一、概念 图——图可以用集合的形式表示,即图可以表示为一个三元组,包含结点集、边集,以及边与结点对集间的映射.如果用结点对来表示边,则图可以表示成一个由结点集与边集组成的二元组. 定义3.1.1图G是一个三元组,其中V(G)是一个非空的结点集(或称顶点集),E(G)是边集,ϕG是从边集E(G)到结点偶对(无序偶或有序偶)集上的函数. 图定义中的结点偶对可以是有序的,也可以是无序的. 有向边、端点——若图中的边e所对应的结点偶对是有序的,记为,则称e是有向边(简称弧).a,b分别称为弧的始点与终点,并均称为e的端点.称e是关联于结点a 和b的,结点a和结点b是相、邻的,或称结点a和结点b是邻接的. 无向边、端点——若图中的边e所对应的结点偶对是无序的,记为(a,b),则称e是无向边(简称棱).a,b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是相、邻的,或称结点a和结点b是邻接的. 有向图——每一条边均为有向边的图称为有向图. 无向图——每一条边均为无向边的图称为无向图. 底图——如果把有向图中每条有向边都看作无向边,就得一个无向图,此无向图称为原有向图的底图.底图只表示出结点间的连接关系而没有表示出连接边的方向.弧立结点——图中不与任何相邻的结点称为弧立结点. 零图——全由孤立结点构成的图称为零图. 自回路(环)——关联于同一结点的一条边称为自回路或环. 重边(平行边)——在有向图中,两结点间(包括结点自身间)若多于一条边,则称这几条边为重边或平行边. 多重图——含有重边的图称为多重图. 线图——非多重图称为线图. 定义3.1.2(简单图)无自回路的线图称为简单图. 定义3.1.3(结点的度数、最大度、最小度)图G=中,与V中结点v(v∈V)相关联的边数,称为该结点的度数,记作为deg(v). 记∆(G)= max{deg(v)| v∈V(G)}, δ(G)= min{deg(v)| v∈V(G)}, 分别称为G=的最大度和最小度. 定义3.1.4(出度、入度、度数)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);以v为终点的边的条数称为结点v的引入次数(或入度);结点v的引出次数和引入次数之和称为v的次数(或度数). 定义3.1.5(二部图)设G=〈V,E>是n阶无向图,若能将V分成两个互不相交的子集V1与V2使得G中任一边的两端点都不在同一个V i(i=1,2)中,则称G为二部图.记G=. 定义3.1.6(完全图)简单图G=中,若每一对结点间都有边相连,则称该图为完全图.有n个结点的无向完全图记为K n. 定义3.1.7(k-正则图)若无向简单图中,每个结点的度均为某个固定整数k,则称该图为k-正则图. 定义3.1.8(赋权图)赋权图G是一个三重组或四重组,其

相关主题