离散数学(7.7树与生成树)

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离散数学中的图的树与生成树的计数

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。

离散数学-图论-树

离散数学-图论-树

二叉树
• 定义:二元有序树称为二叉树.
– 每个顶点最多有两个子顶点,一般称为左子顶 点和右子顶点. – 类似地,称每个顶点的左子树和右子树. – 每个顶点的出度都是0或2,称为二叉正则树.
二叉树的性质
• 定理:设有二叉树T, (1)第i层最多有2i个顶点; (2)若T高度为h,则T最多有2h11个顶点,最 少有h个顶点; (3)树叶个数出度为2的顶点个数1.
1 2
Huffman树与最优编码
• 若以符号为树叶,符号概率为树叶的权,利 用通过Huffman算法得到的二叉树对符号 编码,则可以保证i pili最小. • 例:对1,1,2,3,5,6,7,8构造Huffman树.
7 3 2 1 1 5 6
8
编码:设 A, B, C, D 的频率(即权值)分别为 17%, 25%, 38%, 20%, 试设计哈夫曼编码(最佳前缀码/最优编码)。
最优编码
• 构成消息的各符号的使用频率是不一样 的,显然常用符号编码短一些,罕用符号编 码长一点,可以使传输的二进制位数最少. • 最优编码问题:给定符号集{a1,a2,...,am}, ai 的出现概率是pi,编码长度为li,要使i pili最 小.
例:如果需传送的电文为 ‘A B A C C D A’,它只用到四种字符, 用两位二进制编码便可分辨。假设 A, B, C, D 的编码分别为 00, 01,10,11,则上述电文便为 ‘00010010101100’(共 14 位), 译码员按两位进行分组译码,便可恢复原来的电文。 数据的最小冗余编码问题 在编码过程通常要考虑两个问题 译码的惟一性问题
5 1 5 6 6
U 1
1 5 6 1 5 5 4 6 5 4 5 5
2

离散数学中的生成树与生成树计数

离散数学中的生成树与生成树计数

离散数学是计算机科学中的重要学科,其中生成树是一个重要的概念。

在图论中,生成树是一棵树,它包含了图中的所有顶点,并且是由图边组成的无环连通子图。

生成树在图论中有着重要的应用,特别是在计算机网络、运筹学和电路设计等领域。

生成树的概念与基础就是组成它的边是有限的,并且连接图中的所有顶点,但没有形成圈回到起点。

生成树通常是用来描述一个系统的最小连接方式。

生成树可以应用于计算机网络的设计中,用于构建最小生成树算法,以便在网络中选择最小的数据传输路径。

此外,在运筹学中,生成树被用于求解最小生成树问题,即为一个加权图找到一棵包含所有顶点的生成树,使得树中边的权重之和最小。

在离散数学中,生成树计数是一个重要的研究分支。

生成树计数是指对给定图,计算其生成树的数目。

生成树计数的问题可以通过使用基于图论和组合数学的算法来解决。

通常,生成树计数的问题与相应图的特性和性质密切相关。

对于一个简单图来说,如果图中任意两点之间至少有一条边,那么该图一定存在生成树。

对于有 n 个顶点的连通图来说,它的生成树数量可以通过Cayley公式计算得到。

Cayley公式表明,一个有 n 个标号的顶点的完全图的生成树数量等于 n^(n-2)。

而对于非完全图,生成树的计数问题则较为困难。

在处理非完全图的生成树计数问题时,可以使用基于递归和动态规划的算法来解决。

一个常见的方法是使用Kirchhoff矩阵树定理,它将生成树计数的问题转化为计算矩阵的行列式的问题。

Kirchhoff矩阵树定理提供了一种计算给定图的生成树数目的有效算法,通过计算图的基尔霍夫矢量的一个特征值,可以得到图的生成树的数目。

另一个常见的方法是使用Prufer编码,它是一个用于描述无环连通图的序列。

通过Prufer编码,我们可以将计算生成树的问题转化为计数树的问题。

通过对无向图进行Prufer编码,我们可以计算出生成树的数目,并且可以根据生成树的数目来确定该无向图的种类和特征。

离散数学 求生成树的个数

离散数学 求生成树的个数

在离散数学中,生成树(Spanning Tree)是一个图(Graph)的子图,它包含图中的所有顶点,并且是一个树(Tree)。

生成树的一个重要性质是它不包含任何环(Cycle)。

求一个给定图的生成树个数是一个经典问题,通常使用矩阵树定理(Matrix Tree Theorem)来解决。

矩阵树定理给出了一个图的生成树个数的计算公式,它基于图的拉普拉斯矩阵(Laplacian Matrix)的行列式。

拉普拉斯矩阵是一个方阵,其大小为图的顶点数,矩阵的元素定义如下:•如果i和j是不同的顶点,则矩阵的第i行第j列的元素是顶点i和j之间的边的权重(如果存在边的话),否则是0。

•对于每个顶点i,矩阵的第i行第i列的元素是顶点i的度(即与顶点i相邻的边的数量)的负值。

矩阵树定理指出,图的生成树个数等于其拉普拉斯矩阵的任何一个n-1阶主子式的行列式值的绝对值。

n是图的顶点数,n-1阶主子式意味着去掉矩阵中的一行和一列后得到的矩阵。

下面是一个简单的例子,说明如何使用矩阵树定理计算生成树的个数:假设有一个包含4个顶点的简单图,其边和权重如下:A -- 2 -- B| |1 3 1| |C -- 4 -- D1 -3 1 00 1 -3 40 0 1 -4主子式的行列式值。

去掉第一行和第一列后,我们得到:1 01 -3 40 1 -4x3矩阵的行列式,我们得到:1 * 1) - (0 * 0) = 12 - 1 = 11过程可能涉及复杂的行列式计算,特别是对于大型图来说。

在实际应用中,通常会使用专门的数学软件或库(如Python中的NumPy或SciPy)来进行这些计算。

此外,还有一些算法(如Kruskal算法和Prim算法)可以用来构造生成树,但它们并不直接计算生成树的总数。

这些算法通常用于找到图的一个生成树,而不是计算所有可能的生成树的数量。

离散数学 图论-树

离散数学 图论-树

中序遍历(次序:左-根-右) 前序遍历(次序:根-左-右) 后序遍历(次序:左-右-根) b 中序遍历: c b e d g f a I k h j 前序遍历: a b c d e f g h i k j 后序遍历: c e g f d b k i j h a
例:给定二叉树,写出三种访问 结点的序列
是否为根树
(a) (no)
(b) (no)
(c) (yes)
从树根到T的任意顶点v的通 路(路径)长度称为v的层数。 v5的层数为 层。
层数最大顶点的层数称为树 高.将平凡树也称为根树。 右图中树高为( )。
v1
v2 v3
v4 v8v5Fra bibliotekv6v7 v10
v9
在根树中,由于各有向边的方向是一 致的,所以画根树时可以省去各边上的所 有箭头,并将树根画在最上方.
等长码:0-000;1-001;2-010;3-011;4-100; 5-101;6-110;7-111. 总权值: W2=3*100=300
4、二叉树的周游(遍历)
二叉树的周游:对于一棵二叉树的每一个结点都访问一次且 仅一次的操作 1)做一条绕行整个二叉树的行走路线(不能穿过树枝) 2)按行走路线经过结点的位臵(左边、下边、右边) 得到周游的方法有三种: 中序遍历(路线经过结点下边时访问结点) 访问的次序:左子树-根-右子树 前序遍历(路线经过结点左边时访问结点) 访问的次序:根-左子树-右子树 后序遍历(路线经过结点右边时访问结点) 访问的次序:左子树-右子树-根
2、根树中顶点的关系
定义:设T为一棵非平凡的根树, v2 ∀vi,vj∈V(T),若vi可达vj,则称vi为 vj的祖先,vj为vi的后代; v4 v5 若vi邻接到vj(即<vi,vj>∈E(T),称 vi为vj的父亲,而vj为vi的儿子 v8 若vj,vk的父亲相同,则称vj与vk是兄 弟

《离散数学》教学大纲

《离散数学》教学大纲

《离散数学》(本科)教学大纲课程名称:《离散数学》课程内容简介:离散数学是现代数学的一个重要分支,是计算机科学与技术的理论基础,所以又称为计算机数学,是计算机科学与技术专业的核心、骨干课程。

本课程旨是计算机应用专业计算机信息管理方向必修的专业基础课程。

它是学习后续专业课程不可缺少的数学工具。

该课程结合计算机学科的特点,主要研究离散量结构及相互关系,是一门理论性较强,应用性较广的课程。

通过对本课程的学习,旨在让学生能达到一下基本技能:●掌握集合论、数理逻辑和图论等离散数学的基本概念和基本原理,为进一步提高学生的抽象思维和逻辑推理能力,为从事计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。

●给后继课,如数据结构、编译系统、操作系统、数据库原理和人工智能等,提供必要的数学基础。

培养和提高了学生的抽象思维和逻辑推理能力,为学习今后和工作,参加科学研究,攀登科技高峰,打下坚实的数学基础。

开设单位:信息管理与工程学院授课教师:XXXXXXXX答疑时间:XXXXXXX答疑地点:XXXXXXXXE-mail:XXXXXXXX课程类别:学科共同课。

课程安排说明:以教务处排课为准。

课程调整:国假日课程内容顺延。

期终考试时间:根据教务处安排。

教学课时数:4X16=64课时,其中授课62课时,复习2课时课件提供:通过BlackBoard Academic Suite教学资源管理平台提供。

教学方法:课堂面授。

参考书目: 1. 洪帆,《离散数学基础》华中工学院出版社。

2.严士健,《离散数学初步》科学出版社。

3.马振华,《离散数学导引》清华大学出版社预备知识:高等数学。

教学目的:本课程旨是计算机应用专业计算机信息管理方向必修的专业基础课程。

它是学习后续专业课程不可缺少的数学工具。

该课程结合计算机学科的特点,主要研究离散量结构及相互关系,是一门理论性较强,应用性较广的课程。

掌握集合论、数理逻辑和图论等离散数学的基本概念和基本原理,为进一步提高学生的抽象思维和逻辑推理能力,为从事计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。

离散数学 树

离散数学 树

离散数学树
离散数学中的树(Tree)是一种常见的图论结构,它是一种无向、连通且没有简单回路的无向图,或者是一个有向连通图,其中每个节点都只有唯一一个父节点(除了根节点)。

树形结构中的每一个节点都可以视为一个子树的根节点,因为它下面连接了若干个子节点,这样就形成了一棵向下生长的树状结构。

树形结构还有一个重要的特点就是它具有很好的递归性质,因为每个节点下面都可以再建立一棵子树,这样就可以逐层递归地构建出整棵树。

在离散数学中,树被广泛应用于算法设计、数据结构以及对计算机网络和信息系统进行建模等领域。

树的深度和广度优先遍历、树的一些基本性质(如高度、度、叶子节点等)以及树的遍历应用在图的搜索算法、排序、哈夫曼编码、抽象语法树等算法中都有广泛的应用。

湘潭大学计算机科学与技术刘任任版离散数学课后习题答案---第二学期--图论与组合数学.

湘潭大学计算机科学与技术刘任任版离散数学课后习题答案---第二学期--图论与组合数学.

习 题 六1.设G 是一个无回路的图, 求证:若G 中任意两个顶点间有惟一的通路, 则G 是树. 证明:由假设知,G 是一个无回路的连通图,故G 是树。

2.证明:非平凡树的最长通路的起点和终点均为悬挂点. 分析:利用最长通路的性质可证。

证明:设P 是树T 中的极长通路。

若P 的起点v 满足1)(>v d ,则P 不是T 中极长的通路。

对终点u 也可同理讨论。

故结论成立。

3.证明:恰有两个悬挂点的树是一条通路.分析:因为树是连通没有回路的,所以树中至少存在一条通路P 。

因此只需证明恰有两个悬挂点的树中的所有的点都在这条通路P 中即可。

证明:设v u ,是树T 中的两个悬挂点,即1)()(==v d u d 。

因T 是树,所以存在),(v u -通路P :0,1≥k v w uw k 。

显然,2)(≥i w d 。

若2)(>i w d ,则由T 恰有两个悬挂点的假设,可知T 中有回路;若T 中还有顶点x 不在P 中,则存在),(x u -通路,显然u 与x 不邻接,且2)(≥x d 。

于是,可推得T 中有回路,矛盾。

故结论成立。

4.设G 是树, ()k G ≥∆, 求证:G 中至少有k 个悬挂点.分析:由于()k G ≥∆,所以G 中至少存在一个顶点v 的度≥k ,于是至少有k 个顶点与邻接,又G 是树,所以G 中没有回路,因此与v 邻接的点往外延伸出去的分支中,每个分支的最后一个顶点必定是一个悬挂点,因此G 中至少有k 个悬挂点。

证明:设)(G V u ∈,且k m u d ≥≥)(。

于是,存在)(,,1G V v v m ∈ ,使m i G E uv i ,,1),( =∈。

若i v 不是悬挂点,则有),(G V v i ∈'使。

如此下去,有)()(G V v l i ∈,满足,,)(j i v v j l i≠≠且1)()(=l i v d , m i ,,1 =。

故G 中至少有k 个悬挂点。

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图 7.5.3

考虑生成树T1, 可知e1, e2, e3, e4是T1的树枝, e5, e6, e7是T1的弦, 集 合{e5, e6, e7}是T1的补。 生成树有其 一定的实际意义。

【例7.5.3】某地要兴建5个工厂, 拟修
筑道路连接这5处。 经勘测其道路可依如 图7.5.3(a)图的无向边铺设。 为使这5处都 有道路相通, 问至少要铺几条路? • 解 这实际上是求 G 的生成树的边数 问题。 • 一般情况下, 设连通图G有n个结点,
图 7.5.5

【例7.5.6】图7.5.6所示的赋权图G表示 七个城市 a,b,c,d,e,f,g 及架起城市间直接 通讯线路的预测造价 。 试给出一个设计方 案使得各城市间能够通讯且总造价最小,并 计算出最小造价。

图7.5.6
• •
解 : 该问题相当于求图的最小生成树 问题,此图的最小生成树为图 7.5.6 中 的TG ,因此如图TG架线使各城市间能够 通讯,且总造价最小,最小造价为: • W(T)=1+3+4+8+9+23= 48
i 1 i 1
k
k
得出矛盾。所以T是连通且m=n-1的图。
• • • •
(3)证明由第(2)条可推出第(3)条。 首先证明T无圈。对n作归纳证明。 n=1时,m=n-1=0,显然无圈。 假设结点数为n-1时无圈,今考察结 点数是n的情况。此时至少有一个结点v其度 数deg(v)=1。我们删去v及其关联边得到新 图T′,根据归纳假设T′无圈,再加回v及其关联 边又得到图T,则T也无圈。 • 其次,若在连通图T中增加一条新边(vi, vj ), 则由于T中由vi到vj存在一条通路,故必有一 个圈通过vi, vj 。若这样的圈有两个,则去掉

树与生成树(Trees and Spanning Trees) 7.5.1 无向树(Undirected Trees) 7.5
• 7.5.2无向图中的生成树与最小生成树 (Spanning Trees and Minimal Spanning Trees )
7.5.1 无向树(Undirected Trees)

此方法又称为“避圈法”。 其 要点是, 在与已选取的边不成圈的边 中选取最小者。 具体步骤如下: • 1) 在G中选取最小权边, 置边 数i=1。 • 2) 当i=n-1时, 结束。 否则, 转3)。 • 3) 设已选择边为 e1, e2, …, ei, 在G中选取不同于e1, e2, …, ei 的边 ei+1, 使{ e1, e2, …, ei ,ei+1}无圈且ei+1是满
树, 所以由定理7.5.1, 有

i 1
n
deg(i ) 2m 2(n 1) 2n 2
(1)
若T中的无树叶, 则T中每个顶点的度数≥2,则
Σdeg(vi)≥2n,
( 2)
若 T中只有一片树叶,则 T 中只有一个结点度数为 1, 其它结 点度数≥2, 所以

i 1
n
deg(i ) 2(n 1) 2n 2

【例 7.5.2】T是一棵树 ,有两个 2度结点,一
个3度结点,三个 • 4度结点,T有几片树叶? • 解: 设树T有x片树叶,则T的结点数 • n=2+1+3+x • T的边数 n • m= 2m deg( vn )-1=5+x • 又由
i 1 i


2 · (5+x)=2·2+3·1+4·3+x

显然若图 G 是森林, 则 G 的每 个连通分支是树。 如图7.5.1(a)所示的 是一棵树;(b)所示的是森林。
图 7.5.1 树和森林示意图

• 【例7.5.1】判断图 7.5.2中各图是否 为树.
图 7.5.2
定理7.5.1 任一树T中,至少有两片树叶(n≥2时)。

证:因为 T是一棵n≥2的(n, m)
• •
(4)证明由第(3)条可推出第(4)条。 若图不连通,则存在两个结点vi和vj, 在vi和vj之间没有路,若加边(vi,vj)不会产生 简单回路(圈),但这与假设矛盾。由于T 无圈,所以删去任一边,图便不连通。 • (5) 证明由第(4)条可推出第(5)条。 • 由连通性知,任两点间有一条路径, 于是有一条通路。若此通路不唯一,则T中 含有简单回路,删去此回路上任一边,图仍连 通,这与假设不符,所以通路是唯一的。
• • • •
证:(1)证明由树的定义可知T无圈。 下证m=n-1。
对n作归纳。 n=1时,m=0,显然m=n-1。 假 设 n=k 时 命 题 成 立 , 现 证 明 n=k+1时也成立。 • 由于树是连通而无圈,所以至少有 一个度数为1的结点v,在T中删去v及其关 联边,便得到k个结点的连通无圈图。由 归纳假设它有k-1条边。再将顶点v及其 关联边加回得到原图T,所以T中含有k+1
• •
小结:本节介绍了树、生成树和最 小生成树的概念、树的六种等价定义 及最小生成树的求法。 • 重点 : 掌握六种等价定义及最小生 成树的求法。 • 作业: P327 (2),(3),(6) •
• 树是图论中的一个重要概念。 早在 1847 年克希霍夫就用树的理论来 研究电网络, 1857年凯莱在计算有机 化学中C2H2n+2的同分异构物数目时也 用到了树的理论。 而树在计算机科学 中应用更为广泛。 本节介绍树的基本 知识, 其中谈到的图都假定是简单图。
• •
定义7.5.1 一个连通无圈无向图 称为无向树(简称为树)。 记作 T。树中 度数为1的结点称为树叶(或终端结 点), 度数大于1的结点称为分枝点 (或内点, 或非终端结点)。 一个无 圈图称为森林。
• 7.5.2无向图中的生成树与最小生成树
(Spanning Trees and Minimal Spanning Trees ) • 定义7.5.2 若无向(连通图)G的生成子
图是一棵树, 则称该树是G的生成树, 记 为TG。 生成树TG中的边称为树枝。 图G 中其它边称为TG的弦。 所有这些弦的集合 称为TG的补。 • 如图7.5.3中(b)、 (c)所示的树T1、 T2 是 (a) 图的生成树, 而 (d) 所示的树 T3 不 是(a)图的生成树。 一般的, 图的生成树 不唯一。
• •
(6) 证明由第(5)条可推出树的定义。 显然连通。若有圈,则圈上任意两 点间有两条通路,此与通路的唯一性矛盾。 证毕。 • 由定理 7.5.2 所刻画的树的特征可 见: 在结点数给定的所有图中, 树是边 数最少的连通图, 也是边数最多的无圈 图。 由此可知, 在一个(n, m)图G中, 若m<n-1, 则G是不连通的; 若m>n -1, 则G必定有圈。
(3)
(2),(3)都与(1)矛盾。所以T中至少有两片树叶。证毕。

• • • • •
定理7.5.2一个无向图(n, m)图T是树, 当且仅当下列5条之一成立。(或者说,这5 条的任一条都可作为树的定义。) (1)无圈且m=n-1。 (2) 连通且m=n-1。 (3) 无圈 , 但增加任一新边 , 得到且仅得到 一个圈。 (4) 连通但删去任一边 ,图便不连通 (n≥2)。 (5) 每一对结点间有唯一的一条通路。
• •
(2)证明由第(1)条可推出第(2)条。 用反证法。若图不连通,设T有k个连 通分支(k≥2)T1,T2,…,Tk,其结点数分别是 n1,n2,…,nk,边数分别为m1,m2,…,mk,
n
i 1kiFra bibliotek n, mi m
i 1
k
于是
m mi (ni 1) n k n 1

定义7.5.3 设G=〈V ,E〉是一连 通的有权图,则 G 的生成树 TG 为带权生 成树 , TG 的树枝所带权之和称为生成树 TG的权,记为C(TG ) 。G中具有最小权的 生成树TG称为G的最小生成树。 • 求最小生成树问题是有实际意义 的。 • 如要建造一个连接若干城市的铁 路网络, 已知城市 vi 和 vj 之间直达铁路 的造价, 设计一个总造价为最小的铁路

【例 7.5.4】求图 7.5.4(0) 中有权图的 最小生成树。 • 解: 因为 图中n=8, 所以按算法 要执行n-1=7次, 其过程见图7.5.4中 (1)~(7)。
图 7.5.4

【例7.5.5】求图7.5.5中有权图G的最 小生成树。 • 解: 因为 图中n=8, 所以按算法 要执行n-1=7次。
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