离散数学树知识点总结

第六章树

一、掌握基本概念

树的子树是互不相交的,树可以为空(空树)

非空的树中,只有一个结点是没有前趋的,那就是根。

非空树只有一个树根,是一对多的关系。

叶子结点、结点的度、树的度、结点的层次、树的深度、树的四种表示方法

二、二叉树的定义、特点、五种基本形态

二叉树是有序树,左右子树不能互相颠倒

二叉树中结点的最大度为2,但不一定都是2。

三、二叉树的性质要掌握

性质1:二叉树的第i层上至多有2 i-1(i 1)个结点。

性质2:深度为k的二叉树中至多2k-1个结点。

性质3:对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。

证明:1)结点总数 n=n0+n1+n2 (n1是度为1的结点数)

2)进入分支总数m(每个结点唯一分支进入) n=m+1

3)m个分支是由非叶子结点射出 m=n1+2n2

性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度k为[log2n]+1

四、满二叉树和完全二叉树的区别是什么?

满二叉树一定是完全二叉树,但是完全二叉树不一定是满二叉树。

深度为k的二叉树,最少有k个结点,最多有2k-1

深度为k的完全二叉树,最少有2k-1-1+1个结点,最多有2k-1

五、二叉树的存储结构(可以通过下标找结点的左右孩子)

1.顺序存储结构适用于满二叉树和完全二叉树。(其缺点是必须把其他二叉树补成完全二叉树,从上到下,从左到右依次存储在顺序存储空间里,会造成空间浪费)

2.二叉链表存储结构(其优点是找左孩子和右孩子方便,但缺点是找父节点麻烦)

lchild Data rchild

(重点)

3. 三叉链表存储结构

不仅找其左、右孩子很方便,而且找其双亲也方便

六、遍历的概念是什么?

七、二叉树的遍历有三种:前序(先序、先根)遍历、中序(中序、中根)遍历、后序(后序、后根)遍历

1.给出一棵二叉树,要会二叉树的三种遍历

2.给出两种遍历(必须有中序遍历),要求会画该二叉树。

八、了解引入线索(中序、先序、后序)二叉树的原因是什么?

九、会在二叉树上画先序线索化、中序线索化、后序线索化。

在线索二叉树的格式中,可以找到任意结点的直接后继。(错)

在线索二叉树中,如果某结点的右孩子为空,那么可以找到该结点的直接后继。(对)

在线索二叉树中,如果某结点的左孩子为空,那么可以找到该结点的直接前趋。(对)十、树.森林和二叉树的相互转换

树转换成二叉树后,转换后的二叉树根的右子树为空。

十一、森林的遍历(只有先序遍历和后序遍历)

先序遍历一棵树,相当于先序遍历该树所对应的二叉树。

后序遍历一棵树,相当于中序遍历该树所对应的二叉树。

十二、赫夫曼树(又称最优二叉树或哈夫曼树)、赫夫曼树编码

1. 赫夫曼树中,权越大的叶子离根越近,其形态不唯一,但是WPL带权路径长度一定是最小。

2.一定要会构造哈夫曼树,在构造好的哈夫曼树上会构造哈夫曼编码。(认真看题目要求)第6章算法设计题

1.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:

Typedef struct BiTNode {

TElemType data ;

struct BiTNode * LChild , *RChild;

} BiTNode,*BiTree;

其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,编写出求一棵二叉树高度的算法。

Int BTreeHeight(BiTree BT){

if (BT==NULL) return 0;

else {

h1=BTreeHeight(BT->LChild);

h2=BTreeHeight(BT->RChild);

if (h1>h2) return(h1+1);

else return( h2+1);

}

}

2.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:

Typedef struct BiTNode {

TElemType data ;

struct BiTNode * LChild , *Rchild;

} BiTNode,*BiTree;

BiTree T;

其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,编写算法,求出二叉树中2度结点个数。

int degree2nodenum(BiTree T)

{if (T){

if(T->lchild!=NULL &&T->child!=NULL)

count++;

leafnodenum(l->lchild);

leafnodenum(l->rchild);

}

return count;

}

3.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:

Typedef struct BiTNode {

TElemType data ;

struct BiTNode * LChild , *RChild;

} BiTNode,*BiTree;

BiTree T;

其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,写一算法,求出二叉树中的叶子结点个数。

void BTreeLeaf (BiTree BT)

{

if(BT)

{

if(BT-> LChild==NULL && BT->RChild==NULL) count++;

BTreeLeaf (BT->LChild); // 访问左子树

BTreeLeaf (BT->RChild); // 访问右子树

}

}

或下面算法均可

编写递归算法,计算二叉树中叶子结点的数目。

int LeafCount_BiTree(Bitree T)//求二叉树中叶子结点的数目

{

if(!T) return 0; //空树没有叶子

else if(!T->lchild&&!T->rchild) return 1; //叶子结点

else return Leaf_Count(T->lchild)+Leaf_Count(T->rchild);//左子树的叶子数加上右子树的叶子数

}//LeafCount_BiTree

4.PPT上的三种遍历递归算法和课本上P131先序递归创建二叉链表。

5. 给定一棵二叉树,其根指针为root。试写出求二叉树结点数目的算法(递归算法或非递归算法)。

【提示】采用递归算法实现。

int count(BiTree t){

if (t==NULL)

return 0;

else

return count(t->lchild)+count(t->rchild)+1;

}

6. 以二叉链表为存储结构,写一算法交换各结点的左右子树。

【分析】

依题意,设t 为一棵用二叉链表存储的二叉树,则交换各结点的左右子树的运算基于后序遍历实现:交换左子树上各结点的左右子树;交换右子树上各结点的左右子树;再交换根结点的左右子树。

【算法】

void Exchg(BiTree *t){

BinNode *p;

if (t){

P=(*t)->lchild;

(*t)->lchild=(*t)->rchild;

(*t)->rchild=p;

Exchg(&((*t)->lchild));

Exchg(&((*t)->rchild));

}

}

7. 已知一棵二叉树采用二叉链表结构存储,每个结点的值为整数类型。要求:给出相应的语言描述,在此基础上设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。

typedef struct link

{int data;

struct link * lchild;

struct link * rchild;

} bitnode , *bitree ;

void sum(bitree *bt,int &s)

{

if(bt!=0) {s=s+bt->data; sum(bt->lchild,s); sum(bt->rchild,s);}

}

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离散数学知识点总结

离散数学知识点总结 总结离散数学知识点 第二章命题逻辑 1.→,前键为真,后键为假才为假;,相同为真,别同为假; 2.主析取范式:极小项(m)之和;主合取范式:极大项(M)之积; 3.求极小项时,命题变元的确信为1,否定为0,求极大项时相反; 4.求极大极小项时,每个变元或变元的否定只能浮现一次,求极小项时变元别够合取真,求极大项时变元别够析取假; 5.求范式时,为保证编码别错,命题变元最好按P,Q,R的顺序依次写; 6.真值表中值为1的项为极小项,值为0的项为极大项; 7.n个变元共有n2个极小项或极大项,这n2为(0~n2-1)刚好为化简完后的主析取加主合取; 8.永真式没有主合取范式,永假式没有主析取范式; 9.推证蕴含式的办法(=>):真值表法;分析法(假定前键为真推出后键为真,假定前键为假推出后键也为假) 10.命题逻辑的推理演算办法:P规则,T规则 ①真值表法;②直截了当证法;③归谬法;④附加前提法; 第三章谓词逻辑 1.一元谓词:谓词惟独一具个体,一元谓词描述命题的性质; 多元谓词:谓词有n个个体,多元谓词描述个体之间的关系; 2.全称量词用蕴含→,存在量词用合取^; 3.既有存在又有全称量词时,先消存在量词,再消全称量词; 第四章集合 1.N,表示自然数集,1,2,3……,别包括0; 2.基:集合A中别同元素的个数,|A|; 3.幂集:给定集合A,以集合A的所有子集为元素组成的集合,P(A); 4.若集合A有n个元素,幂集P(A)有n2个元素,|P(A)|=||2A=n2; 5.集合的分划:(等价关系)

①每一具分划基本上由集合A的几个子集构成的集合; ②这几个子集相交为空,相并为全(A); 6.集合的分划与覆盖的比较: 分划:每个元素均应浮现且仅浮现一次在子集中; 覆盖:只要求每个元素都浮现,没有要求只浮现一次; 第五章关系 1.若集合A有m个元素,集合B有n个元素,则笛卡尔A×B的基 2种别同的关系; 数为mn,A到B上能够定义mn 2.若集合A有n个元素,则|A×A|=2n,A上有22n个别同的关系; 3.全关系的性质:自反性,对称性,传递性; 空关系的性质:反自反性,反对称性,传递性; 全封闭环的性质:自反性,对称性,反对称性,传递性; 4.前域(domR):所有元素x组成的集合; 后域(ranR):所有元素y组成的集合; 5.自反闭包:r(R)=RU I; x 对称闭包:s(R)=RU1-R; 传递闭包:t(R)=RU2R U3R U…… 6.等价关系:集合A上的二元关系R满脚自反性,对称性和传递性,则R 称为等价关系; 7.偏序关系:集合A上的关系R满脚自反性,反对称性和传递性,则称R 是A上的一具偏序关系; 8.covA={|x,y属于A,y盖住x}; 9.极小元:集合A中没有比它更小的元素(若存在也许别唯一); 极大元:集合A中没有比它更大的元素(若存在也许别唯一); 最小元:比集合A中任何其他元素都小(若存在就一定唯一); 最大元:比集合A中任何其他元素都大(若存在就一定唯一);10.前提:B

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结 一、各章复习要求与重点 第一章 集 合 [复习知识点] 1、集合、元素、集合的表示方法、子集、空集、全集、集合的包含、相等、幂集 2、集合的交、并、差、补等运算及其运算律(交换律、结合律、分配律、吸收律、 De Morgan 律等),文氏(V enn )图 3、序偶与迪卡尔积 本章重点内容:集合的概念、集合的运算性质、集合恒等式的证明 [复习要求] 1、理解集合、元素、子集、空集、全集、集合的包含、相等、幂集等基本概念。 2、掌握集合的表示法和集合的交、并、差、补等基本运算。 3、掌握集合运算基本规律,证明集合等式的方法。 4、了解序偶与迪卡尔积的概念,掌握迪卡尔积的运算。 [本章重点习题] P5~6,4、6; P14~15,3、6、7; P20,5、7。 [疑难解析] 1、集合的概念 因为集合的概念学生在中学阶段已经学过,这里只多了一个幂集概念,重点对幂集加以掌握,一是掌握幂集的构成,一是掌握幂集元数为2n 。 2、集合恒等式的证明 通过对集合恒等式证明的练习,既可以加深对集合性质的理解与掌握;又可以为第三章命题逻辑中公式的基本等价式的应用打下良好的基础。实际上,本章做题是一种基本功训练,尤其要求学生重视吸收律和重要等价式在B A B A ~?=-证明中的特殊作用。 [例题分析] 例1 设A ,B 是两个集合,A={1,2,3},B={1,2},则=-)()(B A ρρ 。 解 }}3,2,1{},3,2{},3,1{},2,1{},3{},2{},1{,{)(φρ=A }}2,1{},2{},1{,{)(φρ=B 于是}}3,2,1{},3,2{},3,1{},3{{)()(=-B A ρρ

离散数学树知识点总结

第六章树 一、掌握基本概念 树的子树是互不相交的,树可以为空(空树) 非空的树中,只有一个结点是没有前趋的,那就是根。 非空树只有一个树根,是一对多的关系。 叶子结点、结点的度、树的度、结点的层次、树的深度、树的四种表示方法 二、二叉树的定义、特点、五种基本形态 二叉树是有序树,左右子树不能互相颠倒 二叉树中结点的最大度为2,但不一定都是2。 三、二叉树的性质要掌握 性质1:二叉树的第i层上至多有2 i-1(i 1)个结点。 性质2:深度为k的二叉树中至多2k-1个结点。 性质3:对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。 证明:1)结点总数 n=n0+n1+n2 (n1是度为1的结点数) 2)进入分支总数m(每个结点唯一分支进入) n=m+1 3)m个分支是由非叶子结点射出 m=n1+2n2 性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度k为[log2n]+1 四、满二叉树和完全二叉树的区别是什么? 满二叉树一定是完全二叉树,但是完全二叉树不一定是满二叉树。 深度为k的二叉树,最少有k个结点,最多有2k-1 深度为k的完全二叉树,最少有2k-1-1+1个结点,最多有2k-1 五、二叉树的存储结构(可以通过下标找结点的左右孩子) 1.顺序存储结构适用于满二叉树和完全二叉树。(其缺点是必须把其他二叉树补成完全二叉树,从上到下,从左到右依次存储在顺序存储空间里,会造成空间浪费) 2.二叉链表存储结构(其优点是找左孩子和右孩子方便,但缺点是找父节点麻烦) lchild Data rchild (重点) 3. 三叉链表存储结构

不仅找其左、右孩子很方便,而且找其双亲也方便 六、遍历的概念是什么? 七、二叉树的遍历有三种:前序(先序、先根)遍历、中序(中序、中根)遍历、后序(后序、后根)遍历 1.给出一棵二叉树,要会二叉树的三种遍历 2.给出两种遍历(必须有中序遍历),要求会画该二叉树。 八、了解引入线索(中序、先序、后序)二叉树的原因是什么? 九、会在二叉树上画先序线索化、中序线索化、后序线索化。 在线索二叉树的格式中,可以找到任意结点的直接后继。(错) 在线索二叉树中,如果某结点的右孩子为空,那么可以找到该结点的直接后继。(对) 在线索二叉树中,如果某结点的左孩子为空,那么可以找到该结点的直接前趋。(对)十、树.森林和二叉树的相互转换 树转换成二叉树后,转换后的二叉树根的右子树为空。 十一、森林的遍历(只有先序遍历和后序遍历) 先序遍历一棵树,相当于先序遍历该树所对应的二叉树。 后序遍历一棵树,相当于中序遍历该树所对应的二叉树。 十二、赫夫曼树(又称最优二叉树或哈夫曼树)、赫夫曼树编码 1. 赫夫曼树中,权越大的叶子离根越近,其形态不唯一,但是WPL带权路径长度一定是最小。 2.一定要会构造哈夫曼树,在构造好的哈夫曼树上会构造哈夫曼编码。(认真看题目要求)第6章算法设计题 1.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为: Typedef struct BiTNode { TElemType data ; struct BiTNode * LChild , *RChild; } BiTNode,*BiTree; 其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,编写出求一棵二叉树高度的算法。 Int BTreeHeight(BiTree BT){

山东大学网络教育《离散数学(1-3)》

离散数学试卷1(参考答案) 一、 选择题 1、设}}8,7,6{},5,4{},3,2,1{{=A ,下列选项正确的是:(3) (1)A ∈1 (2)A ?}3,2,1{ (3)A ?}}5,4{{ (4)A ∈? 2、对任意集合C B A ,,,下述论断正确的是:(1) (1)若C B B A ?∈,,则C A ∈ (2)若C B B A ?∈,,则C A ? (3)若C B B A ∈?,,则C A ∈ (4)若C B B A ∈?,,则C A ? 3、假设},,{c b a A =上的关系如下,具有传递性的关系是:(4) (1)},,,,,{>><><><><><><><><><><><><<=c c b b a a f (2)},,,,,,{>><><><><><<=c c a c b b a b b a a a f (3)}1,2,1,{>><><<=c b a f (4)},1,2,1{>><><<=c b a f 7、一个无向简单图G 有m 条边,n 个顶点,则图中顶点的总度数为:(3) (1)2 m (2)2n (3)m 2 (4)n 2 8、一个图是欧拉图是指:(1)

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。

离散数学的基础知识点总结

离散数学的基础知识点总结 第一章命题逻辑 1.→,前键为真,后键为假才为假;<—>,相同为真,不同为假; 2.主析取范式:极小项(m)之和;主合取范式:极大项(M)之积; 3.求极小项时,命题变元的肯定为1,否定为0,求极大项时相反; 4.求极大极小项时,每个变元或变元的否定只能出现一次,求极小项时变元不够合取真,求极大项时变元不够析取假; 5.求范式时,为保证编码不错,命题变元最好按P,Q,R的顺序依次写; 6.真值表中值为1的项为极小项,值为0的项为极大项; 7.n个变元共有n2个极小项或极大项,这n2为(0~n2-1)刚好为化简完后的主析取加主合取; 8.永真式没有主合取范式,永假式没有主析取范式; 9.推证蕴含式的方法(=>):真值表法;分析法(假定前键为真推出后键为真,假定前键为假推出后键也为假) 10.命题逻辑的推理演算方法:P规则,T规则 ①真值表法;②直接证法;③归谬法;④附加前提法; 第二章谓词逻辑 1.一元谓词:谓词只有一个个体,一元谓词描述命题的性质; 多元谓词:谓词有n个个体,多元谓词描述个体之间的关系; 2.全称量词用蕴含→,存在量词用合取^; 3.既有存在又有全称量词时,先消存在量词,再消全称量词;

第四章集合 1.N,表示自然数集,1,2,3……,不包括0; 2.基:集合A中不同元素的个数,|A|; 3.幂集:给定集合A,以集合A的所有子集为元素组成的集合,P(A); 4.若集合A有n个元素,幂集P(A)有n2个元素,|P(A)|=||2A=n2; 5.集合的分划:(等价关系) ①每一个分划都是由集合A的几个子集构成的集合; ②这几个子集相交为空,相并为全(A); 6.集合的分划与覆盖的比较: 分划:每个元素均应出现且仅出现一次在子集中; 覆盖:只要求每个元素都出现,没有要求只出现一次; 第五章关系 1.若集合A有m个元素,集合B有n个元素,则笛卡尔A×B的基数 2种不同的关系; 为mn,A到B上可以定义mn 2.若集合A有n个元素,则|A×A|=2n,A上有22n个不同的关系; 3.全关系的性质:自反性,对称性,传递性; 空关系的性质:反自反性,反对称性,传递性; 全封闭环的性质:自反性,对称性,反对称性,传递性;

离散数学公式大全总结

离散数学公式大全总结 离散数学是数学中的一个分支,涵盖了许多概念和公式。以下是一些离散数学中常见的公式和概念的总结: 1. 集合理论: 集合并:$A \cup B = {x | x \in A \text{或} x \in B}$ 集合交:$A \cap B = {x | x \in A \text{且} x \in B}$ 集合补:$A' = {x | x \notin A}$ 集合差:$A - B = {x | x \in A \text{且} x \notin B}$ 幂集:如果$A$有$n$个元素,$P(A)$有$2^n$个子集。 容斥原理:$|A \cup B| = |A| + |B| - |A \cap B|$ 2. 排列和组合: 排列数:$P(n, k) = \frac{n!}{(n - k)!}$ 组合数:$C(n, k) = \frac{n!}{k!(n - k)!}$ 二项定理:$(a + b)^n = \sum_{k=0}^{n}C(n, k)a^{n-k}b^k$ 3. 图论: 手握定理:$2 \cdot \text{边数} = \sum \text{度数}$ 欧拉图:一个连通图是欧拉图,当且仅当每个顶点的度数都是偶

数。 哈密顿图:包含图中每个顶点的圈。 图着色:给定图中的顶点,用尽量少的颜色对它们进行着色,使得相邻的顶点颜色不相同。 图的最短路径:Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法用于找到图中的最短路径。 4. 布尔代数: 布尔变量:$0$表示假,$1$表示真。 逻辑与:$A \land B$ 逻辑或:$A \lor B$ 逻辑非:$\lnot A$ 逻辑与门:$AND$ 逻辑或门:$OR$ 逻辑非门:$NOT$ 布尔恒等定律:$A \land 1 = A$,$A \lor 0 = A$ 德·摩根定律:$\lnot (A \land B) = \lnot A \lor \lnot B$,$\lnot (A \lor B) = \lnot A \land \lnot B$ 5. 树和图: 树的顶点数与边数关系:$V = E + 1$ 二叉树的性质:最多有$2^k$个叶子节点,高度为$h$的二叉树最

离散数学中的图的树与生成树的计数

在离散数学中,图是一个由点和边组成的抽象数学模型。其中,树是一种特殊 的图,它是一个无环连通图。在图论中,树扮演了重要的角色,它具有许多有 趣的性质和应用。而生成树则是树的一个特殊子集,它由给定图中的所有顶点 和部分边构成。本文将介绍图的树的基本概念,并探讨生成树的计数方法。 首先,让我们来看看图的树。树是一种无环连通图,其中任意两个顶点之间存 在唯一一条路径。它具有以下性质: 1.n个顶点的树有n-1条边。这可以通过归纳法证明:当n=1时,结论成 立;假设n=k时成立,那么n=k+1时,只需要添加一个顶点和一条边, 即可构成n=k+1个顶点的树。因此,结论成立。 2.连接树上任意两个顶点的边都是桥。即如果一条边被删除,那么树就会 变成两个或更多个不相连的子树。 3.树是一个高度平衡的结构。对于一个n个顶点的树,任意两个叶子结点 之间的路径长度至多相差1。 4.树的任意两个顶点之间有唯一一条路径,路径长度为顶点之间的边数。 接下来,让我们来讨论生成树的计数方法。生成树是树的一个特殊子集,它是 由给定图中的所有顶点和部分边构成。生成树的计数在图论中具有重要的意义 和应用。 对于一个具有n个顶点的连通图来说,其生成树的个数可以通过Cayley公式计算得到。Cayley公式是由亚瑟·凯利于1889年提出的,它给出了完全图的生 成树数目。据此,我们可以得到生成树的计数公式为:T = n^(n-2),其中T表示生成树的个数。 此外,还有一种常见的计数方法是基于度数矩阵和邻接矩阵的矩阵树定理。矩 阵树定理由高斯于1847年提出,它提供了一种计算图的生成树个数的方法。根据矩阵树定理,一个无向图G的生成树数目等于该图度数矩阵的任意一个(n-1)阶主子式的行列式的值。其中,度数矩阵是一个对角矩阵,它的对角线上的元 素为各个顶点的度数。邻接矩阵则是一个关于顶点间连接关系的矩阵,其中1 表示相邻顶点之间存在边,0表示不存在边。 除了数学方法,还存在一种基于图的遍历的计数方法,称为Kirchhoff矩阵树 定理。该定理是由Kirchhoff于1847年提出的,用于计算连通图的生成树个数。根据Kirchhoff矩阵树定理,一个连通图G的生成树数目等于其基尔霍夫矩阵 K的任意一个(n-1)阶代数余子式的值。基尔霍夫矩阵K是一个对称矩阵,它的 任意一个元素等于对应顶点间相连接边的数量之差。 综上所述,离散数学中的图的树与生成树的计数是一个非常重要且有趣的领域。图的树是一个无环连通图,具有许多有意义的性质。生成树则是树的一个特殊 子集,其计数方法可以通过Cayley公式、矩阵树定理和Kirchhoff矩阵树定理等多种方法实现。这些计数方法不仅在理论研究中有重要应用,也在实际问题 的处理中发挥着重要作用。通过研究图的树与生成树的计数,可以帮助我们更 好地理解图论,并且推动离散数学领域的发展。

离散数学最小生成树例题

离散数学最小生成树例题 摘要: 1.最小生成树的概念和性质 2.构造最小生成树的算法 3.算法的复杂度分析 4.例题解析 正文: 最小生成树是图论中的一个重要概念,它指的是在一个图中选择一些边,使得所有节点能够被联通,且边代价之和最小。最小生成树具有一些基本的性质,比如生成树一定是连通的,且生成树中任意两点之间的路径是最短的。 构造最小生成树的算法有很多,其中最常见的是Prim 算法和Kruskal 算法。Prim 算法是一种基于贪心的算法,它从某个起始节点开始,不断地寻找与当前生成树距离最近的节点,并将其加入到生成树中,直到所有节点都被加入到生成树中。Kruskal 算法则是一种基于边的算法,它不断地寻找权值最小的边,并将其加入到生成树中,直到生成树中有n-1 条边(n 为节点数)。 这两种算法的复杂度分析如下:对于有n 个节点和m 条边的图,Prim 算法的时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n);而Kruskal 算法的时间复杂度为O(m),空间复杂度为O(m)。可以看出,Kruskal 算法在数据量较大时具有更好的性能。 下面我们来看一个最小生成树的例题。题目中给出了一个图,共有4 个节点,5 条边,边的权值分别为1、2、3、4、5。我们需要构造出这个图的最小

生成树。 首先,我们可以使用Prim 算法来解决这个问题。我们从节点1 开始,将其与节点2、3、4 连接,得到一条路径,路径上的边权值之和为 1+2+3=6。然后,我们再将节点3 与节点4 连接,得到一条路径,路径上的边权值之和为6+4=10。因此,这个图的最小生成树为{1-2, 1-3, 3-4},边权值之和为6+3+4=13。 接下来,我们再使用Kruskal 算法来解决这个问题。我们先将所有的边按照权值从小到大排序,得到{1-2, 1-3, 3-4, 2-4, 1-4}。然后,我们依次将这些边加入到生成树中,得到{1-2}, {1-2, 1-3}, {1-2, 1-3, 3-4}, {1-2, 1-3, 3-4, 2-4}, {1-2, 1-3, 3-4, 2-4, 1-4}。因此,这个图的最小生成树为{1-2, 1-3, 3-4},边权值之和为6+3+4=13。

离散数学知识点总结(最新)

离散数学知识点总结 离散数学是计算机科学基础理论的核心课程之一,是计算机及应用、通信等专业的一门重要的基础课。它以研究量的结构和相互关系为主要目标,其研究对象一般是有限个或可数个元素,充分体现了计算机科学离散性的特点。学习离散数学的目的是为学习计算机、通信等专业各后续课程做好必要的知识准备,进一步提高抽象思维和逻辑推理的能力,为计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。 1、定义和定理多 离散数学是建立在大量定义、定理之上的逻辑推理学科,因此对概念的理解是学习这门课程的核心。在学习这些概念的基础上,要特别注意概念之间的联系,而描述这些联系的实体则是大量的定理和性质。在考试中有一部分内容是考查学生对定义和定理的识记、理解和运用,因此要真正理解离散数学中所给出的每个基本概念的真正的含义。比如,命题的定义、五个基本联结词、公式的主析取范式和主合取范式、三个推理规则以及反证法;集合的五种运算的定义;关系的定义和关系的四个性质;函数(映射)和几种特殊函数(映射)的定义;图、完全图、简单图、子图、补图的定义;图中简单路、基本路的定义以及两个图同构的定义;树与最小生成树的定义。掌握和理解这些概念对于学好离散数学是至关重要的。 2、方法性强 在离散数学的学习过程中,一定要注重和掌握离散数学处理问题的方法,在做题时,找到一个合适的解题思路和方法是极为重要的。如果知道了一道题用怎样的方法去做或证明,就能很容易地做或证出来。反之,则事倍功半。在离散数学中,虽然各种各样的题种类繁多,但每类题的解法均有规律可循。所以在听课和平时的复习中,要善于总结和归纳具有规律性的内容。在平时的讲课和复习中,老师会总结各类解题思路和方法。作为学生,首先应该熟悉并且会用这些方法,同时,还要勤于思考,对于一道题,进可能地多探讨几种解法。 3、抽象性强 离散数学的特点是知识点集中,对抽象思维能力的要求较高。由于这些定义的抽象性,使初学者往往不能在脑海中直接建立起它们与现实世界中客观事物的

离散数学大作业——编程实现最小生成树

离散数学大作业 ——编程实现最小生成树 学院:电子工程学院 班级:021051 学号:******** *名:***

一、最小生成树 概念:设G=(V,E)是无向连通带权图,即一个网络。E中每条边(v,w)的权为c[v,w]。所有生成树G’上各边权的总和最小的生成树称为G的最小生成树。 二、prim算法(贪心思想) 设图G =(V,E),其生成树的顶点集合为U。 1.把v0放入U。 2.在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条最小权值的边,加入生成树。 3.把2找到的边的v加入U集合。如果U集合已有n个元素,则结束,否则 继续执行2 其算法的时间复杂度为O(n^2) 三、程序源代码 # include # include # define m 6

# define n 11 typedef struct { int i,tag; char s; }vertice; typedef struct { int a,b,tag; int weight; }edge; vertice v[m]; edge e[n]; void inititate(); void sort(); void chuli(); int biaoji( edge *s); void print(); void main() { inititate(); sort(); chuli(); print(); }

void inititate() { int i; printf("输入图的%d个顶点:\n",m); for(i=0;ia; j=s->b; if(v[i].tag==0 || v[j].tag==0) {

离散数学知识点

. .. 说明: 定义:红色表示。 定理性质:橙色表示。 公式:蓝色表示。 算法:绿色表示 页码:灰色表示 数理逻辑: 1.命题公式:命题,联结词(⌝,∧,∨,→,↔),合式公式,子公式 2.公式的真值:赋值,求值函数,真值表,等值式,重言式,矛盾式 3.范式:析取范式,极小项,主析取范式,合取范式,极大项,主合取范式 4.联结词的完备集:真值函数,异或,条件否认,与非,或非,联结词完备集 5.推理理论:重言蕴含式,有效结论,P规那么,T规那么,CP规那么,推理 6.谓词与量词:谓词,个体词,论域,全称量词,存在量词 7.项与公式:项,原子公式,合式公式,自由变元,约束变元,辖域,换名,代入 8.公式语义:解释,赋值,有效的,可满足的,不可满足的 9.前束范式:前束范式 10.推理理论:逻辑蕴含式,有效结论,∀-规那么〔US〕,∀+规那么〔UG〕,∃-规那么(ES), ∃+规那么(EG), 推理 集合论: 1.集合: 集合, 外延性原理, ∈, ⊆ , ⊂, 空集, 全集, 幂集, 文氏图, 交, 并, 差, 补, 对称 差 2.关系: 序偶, 笛卡尔积, 关系, domR, ranR, 关系图, 空关系, 全域关系, 恒等关系 3.关系性质与闭包:自反的, 反自反的,对称的, 反对称的, 传递的,自反闭包r(R),对称闭

包s(R), 传递闭包t(R) 4.等价关系: 等价关系, 等价类, 商集, 划分 5.偏序关系:偏序, 哈斯图, 全序(线序), 极大元/极小元, 最大元/最小元, 上界/下界 6.函数: 函数, 常函数, 恒等函数, 满射,入射,双射,反函数, 复合函数 7.集合基数:基数, 等势, 有限集/无限集, 可数集, 不可数集 代数构造: 1.运算及其性质:运算,封闭的,可交换的,可结合的,可分配的,吸收律, 幂等的,幺元, 零元,逆元 2.代数系统:代数系统,子代数,积代数,同态,同构。 3.群与子群:半群,子半群,元素的幂,独异点,群,群的阶数,子群,平凡子群,陪集, 拉格朗日〔Lagrange〕定理 4.阿贝尔群和循环群:阿贝尔群(交换群),循环群,生成元 5.环与域:环,交换环,含幺环,整环,域 6.格与布尔代数:格,对偶原理,子格,分配格,有界格,有补格,布尔代数,有限 布尔代数的表示定理 图论: 1.图的根本概念:无向图、有向图、关联与相邻、简单图、完全图、正那么图、子图、 补图,握手定理,图的同构 2.图的连通性:通路,回路,简单通路,简单回路〔迹〕初级通路〔路径〕,初级回路 〔圈〕,点连通,连通图,点割集,割点,边割集,割边,点连通度,边连通度,弱连通图,单向连通图,强连通图,二部图〔二分图〕 3.图的矩阵表示:关联矩阵,邻接矩阵,可达矩阵

离散数学中的树与树的应用

离散数学是数学的一个分支,与连续数学相对应,主要研究离散对象和离散结构。在离散数学中,树是一种重要的数据结构,它不仅在数学中有着广泛的应用,而且在计算机科学、图论等领域也起到了重要的作用。 首先,我们来了解一下什么是树。在离散数学中,树是一种无环连通图,它是 由若干个节点(或称为顶点)和这些节点之间的边组成。树有一个特殊的节点,称为树根,它是树中唯一的一个节点,其他节点都可以通过一条边从根节点到达。树中的节点按照层次关系分为不同的层次,根节点位于第一层,每一个节 点的子节点位于它的下一层。树还可以为空,即不包含任何节点。 树作为一种数据结构,广泛应用于计算机科学中。一个典型的应用就是构建文 件系统。我们知道,计算机中的文件可以以树的结构进行组织,根目录是树的 根节点,每一个文件夹是树的一个节点,文件夹中的文件是该节点的子节点。 通过树的结构,我们可以很方便地查找和管理文件。 另一个重要的应用是在数据库中的索引结构中。数据库中的索引可以理解为一 个树形结构,每一个节点存储了数据的关键字和相应的记录指针。通过索引树,我们可以快速地查找到数据库中的数据,提高了数据库的查询效率。 此外,在图论中,树也是一个重要的概念。图论研究的是图的性质和图中的关系,而树是一种特殊的图。树的概念在图论中被广泛应用,比如最小生成树算法、最短路径算法等。 此外,在离散数学中,树的应用还有很多。比如在数学中,树的概念可以帮助 我们解决一些排列组合、概率等问题。在逻辑学中,树还可以用来表示一个命 题的逻辑结构,帮助我们分析和推理。 总而言之,离散数学中的树是一种重要的数据结构,它不仅在数学中有着广泛 的应用,而且在计算机科学、图论等领域也起到了重要的作用。通过树的结构,我们可以更加高效地组织数据,快速地搜索和查找信息。树的概念也可以帮助 我们解决一些数学和逻辑问题。因此,掌握离散数学中的树的概念和应用,对 于我们理解和应用离散数学领域的知识,具有重要的意义。

探秘离散数学知到章节答案智慧树2023年潍坊学院

探秘离散数学知到章节测试答案智慧树2023年最新潍坊学院 绪论单元测试 1.“离散数学”是随着计算机的发展而产生的,相对于“连续”数学而得名。() 参考答案: 对 2.《离散数学》课程的学习对培养逻辑思维、抽象思维能力、知识应用能力以 及了解计算机科学技术的产生和发展有重要作用。() 参考答案: 对 3.课程主要内容都是在计算机科学中有重要应用的数学知识。() 参考答案: 对 4.课程中的数理逻辑、集合论、图论、代数系统各部分内容都是相对独立的, 没有任何联系。() 参考答案: 错 5.以下不是以《离散数学》为先修课的课程是()。() 参考答案: 《高等数学》

模块一测试 1.“2+3=5 当且仅当 19 不是素数”的是真命题。() 参考答案: 错 2.命题公式 qÙØ(p®q)是矛盾式,所以主析取范式不存在。() 参考答案: 错 3.附加前提证明法适用于结论为B®C 的样式,可以把B附加引入当作前提使 用。() 参考答案: 对 4.求命题公式Ø(p®q)Ùq 的主合取范式为:M0 Ù M1 Ù M2 Ù M3,则公式类型 为()。 参考答案: 矛盾式 5.常用证明命题推理是否正确的方法有()。

参考答案: 构造证明法;真值表法;等值演算法;主析取范式法 模块二测试 1.谓词公式 $x(F(x)ÙG(x,y)) 不是闭式,因为含有自由变元。() 参考答案: 对 2.若谓词公式A在某些解释下均为真, 则称A为永真式(也叫逻辑有效式).() 参考答案: 错 3.谓词"x(F(x)®G(x))是可满足式。() 参考答案: 对 4.下列公式是谓词公式xF(x)xG(x) 的前束范式的是()。() 参考答案: x y(F(x) G(y));x(F(x) G(x))

最新离散数学习题答案

精品文档 习题9 1. 设G是一个(n,m)简单图。证明:,等号成立当且仅当G是完全图。 )先证结论:1证明:( 因为G是简单图,所以G的结点度上限max(d(v)) ≤n-1, G图的总点度上限为max(Σ(d(v)) ≤n﹒max(d(v)) ≤n(n-1) 。根据握手定理,G图边的上限为max(m) ≤n(n-1)/2,所以。(2)=〉G是完全图 因为G具有上限边数,假设有结点的点度小于n-1,那么G的总度数就小于上限值,边数就小于上限值,与条件矛盾。所以,G的每个结点的点度都为n-1,G为完全图。 G是完全图=〉 因为G是完全图,所以每个结点的点度为n-1, 总度数为n(n-1),根据握手定理,图G的边数。■ 2. 设G是一个(n,n+1)的无向图,证明G中存在顶点u,d(u)≥3。 证明:反证法,假设,则G的总点度上限为max(Σ(d(u)) ≤2 n,根据握手定理,图边的上限为max(m) ≤2n/2=n。与题设m = n+1,矛盾。因此,G中存在顶点u,d(u)≥3。■ 3.确定下面的序列中哪些是图的序列,若是图的序列,画出一个对应的图来: (1)(3,2,0,1,5);(2)(6,3,3,2,2) (3)(4,4,2,2,4);(4)(7,6,8,3,9,5) 解:除序列(1)不是图序列外,其余的都是图序列。因为在(1)中,总和为奇数,不满足图总度数为偶数的握手定理。 可以按如下方法构造满足要求的图:序列中每个数字ai对应一个点,如果序列数字是偶数,那么就在对应的点上画ai/2个环,如果序列是奇数,那么在对应的点上画(ai-1)/2个环。最后,将奇数序列对应的点两两一组,添加连线即可。下面以(2)为例说明: (6 , 3, 3, 2, 2 ) 对应图G的点集合V= { v,v,v,v,v} 51243v v21v4v3v5 2) = (3,1,1,1,1) //2, (3-1)//每个结点对应的环数(62, (3-1)/2, 22,2 精品文档. 精品文档 v v21v4v3v5

《离散数学(第三版)》方世昌 的期末复习知识点总结含例题

《离散数学(第三版)》方世昌 的期末复习知识点总结含例题 一、各章复习要求与重点 第一章 集 合 [复习知识点] 1、集合、元素、集合的表示方法、子集、空集、全集、集合的包含、相等、幂集 2、集合的交、并、差、补等运算及其运算律(交换律、结合律、分配律、吸收律、 De Morgan 律等),文氏(Venn )图 3、序偶与迪卡尔积 本章重点内容:集合的概念、集合的运算性质、集合恒等式的证明 [复习要求] 1、理解集合、元素、子集、空集、全集、集合的包含、相等、幂集等基本概念。 2、掌握集合的表示法和集合的交、并、差、补等基本运算。 3、掌握集合运算基本规律,证明集合等式的方法。 4、了解序偶与迪卡尔积的概念,掌握迪卡尔积的运算。 [疑难解析] 1、集合的概念 因为集合的概念学生在中学阶段已经学过,这里只多了一个幂集概念,重点对幂集加以掌握,一是掌握幂集的构成,一是掌握幂集元数为2n 。 2、集合恒等式的证明 通过对集合恒等式证明的练习,既可以加深对集合性质的理解与掌握;又可以为第三章命题逻辑中公式的基本等价式的应用打下良好的基础。实际上,本章做题是一种基本功训练,尤其要求学生重视吸收律和重要等价式在B A B A ~⋂=-证明中的特殊作用。 [例题分析] 例1 设A ,B 是两个集合,A={1,2,3},B={1,2},则=-)()(B A ρρ 。 解 }}3,2,1{},3,2{},3,1{},2,1{},3{},2{},1{,{)(φρ=A }}2,1{},2{},1{,{)(φρ=B

于是}}3,2,1{},3,2{},3,1{},3{{)()(=-B A ρρ 例2 设{}{}Φ=,,,,b a b a A ,试求: (1){}b a A ,-; (2)Φ-A ; (3){}Φ-A ; (4){}{}A b a -,; (5)A -Φ; (6){}A -Φ。 解 (1){}{}{}Φ=-,,,b a b a A (2)A A =Φ- (3){}{}{}b a b a A ,,,=Φ- (4){}{}Φ=-A b a , (5)Φ=-ΦA (6){}Φ=-ΦA 例3 试证明()()()()B A B A B A B A ~~~~⋂⋃⋂=⋃⋂⋃ 证明 ()()()()()() ()()()()()() ()()()()()() B A B A B A B A B B B A A B A A B B A A B A B A B A ~~~~~~~~~~~~~⋂⋃⋂=Φ⋃⋂⋃⋂⋃Φ=⋂⋃⋂⋃⋂⋃⋂=⋂⋃⋃⋂⋃=⋃⋂⋃ 第二章 二元关系 [复习知识点] 1、关系、关系矩阵与关系图 2、复合关系与逆关系 3、关系的性质(自反性、对称性、反对称性、传递性) 4、关系的闭包(自反闭包、对称闭包、传递闭包) 5、等价关系与等价类 6、偏序关系与哈斯图(Hasse )、极大/小元、最大/小元、上/下界、最小上界、最大下界 7、函数及其性质(单射、满射、双射) 8、复合函数与反函数 本章重点内容:二元关系的概念、关系的性质、关系的闭包、等价关系、半序关系、映射的概念 [复习要求] 1、理解关系的概念:二元关系、空关系、全关系、恒等关系;掌握关系的集合表示、关系矩阵和关系图、关系的运算。

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