图论 图的基本概念
图论及其应用

图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支,研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。
图论的应用广泛,涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。
本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。
图的基本概念图由顶点(Vertex)和边(Edge)组成,记作G=(V, E),其中V为顶点的集合,E为边的集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图有向图中的边具有方向性,即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。
有向图可以表示一种有序的关系,比如A到B有一条边,但B到A可能没有边。
有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
无向图无向图中的边没有方向性,任意两个顶点之间都有相互连接的边。
无向图可以表示一种无序的关系,比如A与B有一条边,那么B与A之间也有一条边。
无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。
常用图论算法图论中有许多经典的算法,其中一些常用的算法包括:深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。
通过从起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入图中的顶点,直到无法再继续前进时,返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。
DFS可以用于判断图是否连通,寻找路径以及检测环等。
广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。
不同于深度优先搜索,广度优先搜索逐层遍历顶点,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点,以此类推。
BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。
最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。
其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法(Dijkstra’s A lgorithm)和弗洛伊德算法(Floyd’s Algorithm)。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。
最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。
其中最常用的算法是普里姆算法(Prim’s Algorithm)和克鲁斯卡尔算法(Kruskal’s Algorithm)。
图论知识点

图论知识点摘要:图论是数学的一个分支,它研究图的性质和应用。
图由节点(或顶点)和连接这些节点的边组成。
本文将概述图论的基本概念、类型、算法以及在各种领域的应用。
1. 基本概念1.1 节点和边图由一组节点(V)和一组边(E)组成,每条边连接两个节点。
边可以是有向的(指向一个方向)或无向的(双向连接)。
1.2 路径和环路径是节点的序列,其中每对连续节点由边连接。
环是一条起点和终点相同的路径。
1.3 度数节点的度数是与该节点相连的边的数量。
对于有向图,分为入度和出度。
1.4 子图子图是原图的一部分,包含原图的一些节点和连接这些节点的边。
2. 图的类型2.1 无向图和有向图无向图的边没有方向,有向图的每条边都有一个方向。
2.2 简单图和多重图简单图是没有多重边或自环的图。
多重图中,可以有多条边连接同一对节点。
2.3 连通图和非连通图在无向图中,如果从任意节点都可以到达其他所有节点,则称该图为连通的。
有向图的连通性称为强连通性。
2.4 树树是一种特殊的连通图,其中任意两个节点之间有且仅有一条路径。
3. 图的算法3.1 最短路径算法如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法,用于在加权图中找到从单个源点到所有其他节点的最短路径。
3.2 最大流最小割定理Ford-Fulkerson算法用于解决网络流中的最大流问题。
3.3 匹配问题如匈牙利算法,用于解决二分图中的匹配问题。
4. 应用4.1 网络科学图论在网络科学中有广泛应用,如社交网络分析、互联网结构研究等。
4.2 运筹学在运筹学中,图论用于解决物流、交通网络优化等问题。
4.3 生物信息学在生物信息学中,图论用于分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
5. 结论图论是数学中一个非常重要和广泛应用的领域。
它不仅在理论上有着深刻的内涵,而且在实际应用中也发挥着关键作用。
随着科技的发展,图论在新的领域中的应用将会不断涌现。
本文提供了图论的基础知识点,包括概念、图的类型、算法和应用。
(图论)图的基本概念--第一章

证明 设G=<V,E>为任意一图,令
V1={v|v∈V∧d(v)为奇数} V2={v|v∈V∧d(v)为偶数} 则V1∪V2=V,V1∩V2= ,由握手定理可知
2m d (v) d (v) d (v)
vV
vV1
vV2
由于2m和 d (v) ,所以 d (v) 为偶数,
举例
NG(v1) = {v2,v5} NG(v1) = {v1,v2,v5} IG(v1) = {e1,e2,e3}
Г+D(d ) = {c} Г-D(d ) = {a,c} ND(d ) = {a,c} ND(d ) = {a,c,d}
简单图与多重图
定义1.3 在无向图中,关联一对顶点的无向边如果多于1条,则 称这些边为平行边,平行边的条数称为重数。 在有向图中,关联一对顶点的有向边如果多于1条,并且这些 边的始点和终点相同(也就是它们的方向相同),则称这些边 为平行边。 含平行边的图称为多重图。 既不含平行边也不含环的图称为简单图。
无向图和有向图
定义1 一个无向图是一个有序的二元组<V,E>,记作G,其中 (1)V≠称为顶点集,其元素称为顶点或结点。 (2)E称为边集,它是无序积V&V的多重子集,其元素称为无向 边,简称边。
定义2 一个有向图是一个有序的二元组<V,E>,记作D,其中 (1)V≠称为顶点集,其元素称为顶点或结点。 (2)E为边集,它是笛卡儿积V×V的多重子集,其元素称为有向 边,简称边。
vV2
vV1
但因V1中顶点度数为奇数, 所以|V1|必为偶数。
问题研究
问题:在一个部门的25个人中间,由于意见不同,是否可能每 个人恰好与其他5个人意见一致?
图论期末总结

图论期末总结一、引言图论是一门研究图和网络结构的数学学科。
图论不仅在数学领域中有着广泛的应用,而且在计算机科学、物理学、化学、生物学等交叉学科中也扮演着重要的角色。
在本学期的图论课程中,我系统地学习了图论的基本概念、算法和应用,对图论的知识有了更深入的理解和认识。
在本文中,我将对本学期学习的图论知识进行总结和归纳。
二、基本概念1. 图的定义与表示:图是由一组顶点和一组边组成的数学模型。
在图中,顶点表示图中的实体,边表示顶点之间的关系。
图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
2. 图的类型:图可以分为有向图和无向图、加权图和非加权图、简单图和多重图等。
有向图的边具有方向性,无向图的边没有方向性。
加权图的边带有权重,非加权图的边没有权重。
简单图没有自环和平行边,多重图可以有自环和平行边。
3. 图的基本术语:顶点的度数是指与该顶点相关联的边的数量。
入度是有向图中指向该顶点的边的数量,出度是有向图中从该顶点发出的边的数量。
路径是由边连接的一系列顶点,路径的长度是指路径上边的数量。
连通图是指从一个顶点到任意其他顶点都存在路径。
三、图的算法1. 图的遍历算法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图遍历算法。
DFS从一个顶点出发,探索所有可能的路径,直到无法继续深入为止。
BFS从一个顶点开始,逐层探索图中的其他顶点,直到所有顶点都被访问过为止。
2. 最短路径算法:最短路径算法用来计算图中两个顶点之间的最短路径。
迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法是两种常用的最短路径算法。
迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,通过每次选择到某个顶点的最短路径来逐步扩展最短路径树。
弗洛伊德算法适用于有负权边的图,通过每次更新两个顶点之间的最短路径来逐步求解最短路径。
3. 最小生成树算法:最小生成树算法用于找到连接图中所有顶点的最小代价树。
克鲁斯卡尔算法和普林姆算法是两种常用的最小生成树算法。
克鲁斯卡尔算法通过每次选择代价最小的边来逐步扩展最小生成树。
图论导引参考答案

图论导引参考答案图论导引参考答案图论是数学中的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。
图由节点和边组成,节点表示对象,边表示对象之间的连接关系。
图论在计算机科学、网络分析、社交网络等领域有着广泛的应用。
本文将介绍图论的基本概念和常见算法,并提供一些参考答案来帮助读者更好地理解和应用图论。
一、图的基本概念1.1 有向图和无向图图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图中,边有方向,表示节点之间的单向关系;而无向图中,边没有方向,表示节点之间的双向关系。
1.2 路径和环路径是指图中一系列节点和边的连续序列,路径的长度为路径中边的数量。
如果路径的起点和终点相同,则称之为环。
1.3 连通图和连通分量在无向图中,如果任意两个节点之间都存在路径,则称该图为连通图。
连通图中的极大连通子图称为连通分量。
1.4 强连通图和强连通分量在有向图中,如果任意两个节点之间都存在路径,则称该图为强连通图。
强连通图中的极大强连通子图称为强连通分量。
二、图的存储方式2.1 邻接矩阵邻接矩阵是一种常见的图的存储方式,使用一个二维矩阵来表示图中节点之间的连接关系。
矩阵的行和列分别表示节点,矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。
2.2 邻接表邻接表是另一种常见的图的存储方式,使用一个数组和链表的结构来表示图中节点之间的连接关系。
数组中的每个元素表示一个节点,链表中的每个节点表示与该节点相连的边。
三、常见图算法3.1 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历图的算法。
从图中的一个节点开始,沿着一条路径一直深入直到无法继续为止,然后回溯到上一个节点,继续深入其他路径。
DFS可以用于判断图的连通性、寻找路径等问题。
3.2 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种用于遍历图的算法。
从图中的一个节点开始,先访问其所有相邻节点,然后再依次访问这些节点的相邻节点,以此类推。
BFS可以用于计算最短路径、寻找连通分量等问题。
3.3 最小生成树算法最小生成树算法用于求解一个连通图的最小生成树,即包含图中所有节点且边的权重之和最小的子图。
图论:图的基本概念

空子集且 E1 是 E 的子集 如果 G1 是 G 的子图,则说 G 包含 G1
Tips:
1.注意,顶点集合非空
∑ 2.显然的,Kn 有
p
k(k ‒ ������)
������(������,������)·2 ������ 个子图
Tips:
1.生成子图中包含原图的所有顶点
n(������ ‒ ������)
2.显然的,Kn 有2 ������ 生成子图
表示
设 x 是 G 的一条边,则 G 的生成子图(V,E\{x})简记为 G-x(生成子
图只能去边)
如果 u 和 v 是 G 的两个不邻接的顶点,则图(V,E∪{u,v})简记成
设 G 是一个连通图,则下列命题等价: (1)G 是一个欧拉图 (2)G 的每个顶点的度都是偶数 (3)G 的边集能划分成若干互相边不相交的圈
(3)延伸---欧拉迹 1.包含图的所有顶点和边的迹称为欧拉迹 判定 图 G 有一条欧拉迹当且仅当 G 是连通的且有两个奇度顶点 2.一笔画问题 若每个顶点的度均为大于或等于 2 的偶数,图又是连通的,则这个图能 一笔画出,并且最后还能回到出发点。
(2)当 v0=vn 时,则称此通道为闭通道(回路/复杂回路) (3)在计算通道的长时,重复走过的边重复计算
(4)如果一条闭通道上的各边互不相同,则此闭通道称为闭迹(简单回
路)
(5)如果闭通道上各顶点互不相同,则称此闭通道为圈,或回路(初级回
路)
(6)可见,迹和路是通道的特例,闭迹和回路是闭通道的特例。
图 G 为偶图的充分必要条件是它的所有圈都是偶数长 6.5 欧拉图
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)完全图是指任意两个节点之间都存在边的图。
在完全图中,每对节点之间都有一条边相连。
n个节点的完全图有n(n-1)/2条边。
完全图经常用于描述需要互相交流的问题,如计算机网络中的通信。
6. 树 (Tree)树是一种无环连通图,其中任意两个节点之间有且仅有一条路径相连。
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。
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奇圈与偶圈
n个顶点构成的道路记作 Pn 。 n个顶点构成的圈记作Cn 。
n为奇数的圈称为奇圈。 n为偶数的圈称为偶圈。
图的基本术语(4)
正则图:图的每个顶点的度都相同
每个点的度均为k的正则图,称为k-正则图
0-正则图
1-正则图
2-正则图
3-正则图
握手定理
顶点的度与边的关系:∑ deg(v) = 2 E v∈V
d (v1) = 2, d (v2 ) = 4, d (v3) = 3, d (v4 ) = 3, d (v5 ) = 4
G1 = (V, E) V = {v1, v2, v3, v4, v5} E = {e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7} e1 = (v1, v2 ), e2 = (v2, v3 ), e3 = (v3, v4 ), e4 = (v2, v4 ), e5 = (v1, v4 ), e6 = (v4, v5 ), e7 = (v1, v5 )
12为(n −偶1) 数的。点即是成y ∈对Ve且的出dG (现y) ≠的12 (n。−1) 。Ve 中度不为
链 (walk,chain)
链: 从顶点u到顶点v的一条链是指一个序 列 µ = v0e1v1e2v2...vk−1ekv,k 其中 ei 的起点终点 为vi−1及 vi ;k 称作途径的长度;v0 = u 称为链的 起点;vk = v称为链的终点。
哥尼斯堡七桥问题
图论起源于著名的哥尼斯堡七桥问题:
哥尼斯堡市跨越河的两岸,河中心有两个小岛。 小岛与河的两岸有七条桥连接。在所有桥都只 走一遍的前提下,如何才能把这个地方所有的 桥都走遍?
哥尼斯堡七桥问题
在任何顶点出发,必须从一条边进,从另一条边出 一进一出,每个顶点相关联的边必须为偶数。
例题
证明:在任意六人中必存在三人,要么都相 识,要么都不相识。
证明 构造图。六个人={a, b, c, d, e, f}
边集:两人认识,则代表两人的顶点之间连 一条红边,否则连一条绿边。
考虑某点,不妨设为f,至少有3条边同色 (不妨设为红色)。设这三条同色边为fa, fb,fc。考虑三角形abc。1.abc中含红边 (设为bc),则fbc为一同色三角形;2.abc 不含红边,则abc为一同色三角形(绿色)。
图的基本术语(1)
阶:图G的顶点集合V的大小称为图G的阶
没有任何边的图称为空图,记作Φ。 只有一个顶点的图称为平凡图(trivial graph)。
关联与邻接:
点与点的邻接(adjacent) 点与边的关联(incident) 两个顶点之间有边相连,则两个顶点邻接,并
且通过这条边关联。
差运算
由G1中去掉G2中的边组成的图称为G1和G2 的差(difference),Fra bibliotek作 G1 − G2
G1
G2
G1 − G2
例题 1.3.2
设G是简单无向图且 G ≅ Gc , n ≡ 1(mod 4) 。 证明:G中含奇数个 1 (n −1) 度点。
证明 V (G) = Vo Ve 2由推论1.3.2知,|Vo | 为
重边:连接同一对顶点的边数大于1 环:顶点通过同一条边与自己关联
图的基本术语(2)
多重图:允许重边,又允许有环的图 简单图:没有环及多重边的图 有向图/无向图:
每条边都规定了方向的图称为有向图,而边没 有方向的图为无向图。
有限图/无限图:
顶点集合和边集合都是有限集合称为有限图, 否则称为无限图。
证明:设u和 v是G中任意两个顶点。 (1)若 u和 v在G中不邻接,则它们在补图G一定邻接。 (2)若 u和 v 在G中邻接,则它们属于G的同一分支,而在 G的另一个分支中一定存在一个顶点 w ,使得在G中 w和 u不邻接,w和v 也不邻接,而在补图G中,u和v 均 与w邻接,那么uwv是一条道路。 综上,在 G中,任意两个顶点都是连通的。
并运算
设G1和G2是两个无孤立点的图
(1) 由G1和G2中所有边组成的图,称为G1和G2
的并(union),记作 G1 G2
相同的顶点 在并中只能 出现一次
G1
G2
G1 G2
交运算
由G1和G2的公共边组成的图称为G1和G2的 交(cap),记作 G1 G2
G1
G2
G1 G2
若以下条件有一项成立,则H称为G的真子图。 (1) V (H ) ⊂ V (G); (2)E(H ) ⊂ E(G);
(3)H中至少有一条边的重数小于G中对应边重数
子图
生成子图(Spanning graph),又称支撑子图。
满足 V (H ) = V (G), E(H ) ⊂ E(G) 的真子图
分划(V1,V2 )称为图G的二分划。
完全二部图
对于二部图G,如果 V1中的顶点与V2中的每 个顶点都邻接,则称为完全二部图。
若 V1 = m, V 2 = n ,则完全二部图记作Km,n 。
Petersen 图
图
习题 1.2.3 pp. 13 证明:下列三个无向图都与Pertersen图同构。
G
G[{e1, e4 , e5, e6}] G −{e5, e7}
G +{e8}
图G1,G2的关系
设 G1 ⊆ G,G2 ⊆ G. 若V (G1) V (G2 ) = φ ,则称G1和G2是点不交
(vertex-disjoint) 若 E(G1) E(G2 ) = φ ,则称G1和G2是边不交的
若所有顶点v0v1v2...vk均不相同(所有边必然不 相同),则称该途径为道路(path) 。
闭的迹称为回(circuit);闭的道路称作圈(cycle)
圈:v1v2v3v4v1
Hamilton路
定义:包含图中每个顶点的路称为Hamilton 图。
Th1.4.1 每个竞赛图都含有Hamilton有向路。 证明 反证,设P= x1x2x3.........xl 是图的最长路。
以 u ≡ v表示顶点 u和v是连通的。
如果图G中每对不同的顶点u, v都有一条 (u, v) 道路,则称图G是连通的。
连通图
连通图
图G的每个连通子图称为G的连通分支,简 称分支(Component)。分支的个数记为w(G)。
分支大于1的图称为分离图或非连通图。
连通图
分离图
连通图的性质
定理 若图G是非连通的,则补图 G是连通的。
且l<n。则存在点 x ∈V (D) \V (P) ,且x1x, xxl ∈ E(D) 可以推出存在 xi−1x, xxi ∈ E(D) 。
则找到一条比P还要长的路 x1x2.....xi−1xxi.....xl
矛盾。
连通性
设 u, v是图G的两个顶点,若G中存在一条 (u, v) 道路,则称顶点u和 v是连通的(connected)。
链: v1e3v4e4v3e6 v5e7v4
简便起见,只用顶点表示为:
v1v4v3v5v4
链 (chain)
如果 u = v,称该途径是闭的,反之则称为开 的;
链 µ 逆转后得到的链µ′ = vkekvk−1...v2e2v1e记1v0 为µ −1 ,称为µ 的逆链。
链µ 中一段子序列 viei+1vi+1...v j−1e jv j 称为µ 的 节(vi , v j )。
偶数。因为 n ≡ 1(mod 4) ,所以n为奇数个。
因此,|Ve | 为奇数个。
n ≡ 1(mod 4)
,
1 2
(n
−
1)
为偶数。
设为偶数。。若由 ,,存则在y,使得 且 x ∈Ve
d
G
(x)
G
≠ 1 (n −
2
≅G
c
1)
dGc
(x)
=
n
−1−
dG
(x)
≠
1 2
(n
−1)
dG ( y) = dGc (x)
∑ d (vi ) = (2 + 4 + 3 + 3 + 4) = 16 v E =8
在任意图G中,度为奇数的顶点个数是偶数
∑ d(v) + ∑ d(v) = 2 E
v∈V1
v∈V2
子图
若V (H ) ⊆ V (G), E(H ) ⊆ E(G),且H中边的重 数不超过G,则H称为G的子图,记作 H ⊆ G
(edge-disjoint) G1和G2的并, G1 G2 其中 V (G1 G2 ) = V (G1) V (G2 )
E(G1 G2 ) = E(G1) E(G2 )
图的运算
设G1和G2是两个图,若G1和G2无公共顶点, 则称它们是不相交的(disjoint);若G1和G2无 公共边,则称它们是边不重的(edge disjoint)。
图的基本术语(3)
顶点的度:与该顶点相关联的边的数目
记作 deg(v),或简记作 d (v); 度为零的顶点称为孤点; 度为1的顶点称为悬挂点; 对于有向图,有出度和入度之分; 奇顶点和偶顶点; 计算有环的顶点,环边计两次.
图G的最大度: ∆(G) = max{d (v) | v ∈V (G)} 图G的最小度:δ (G) = min{d (v) | v ∈V (G)}
G
G[{v1, v2 , v3}]
G − v2
边导出子图
边导出子图:
设E′ ⊆ E(G) ,以E′ 为边集,以E′中所有边的端点 为顶点集,组成的子图称为G的边导出子图,记 作G[E′] 。
从 E(G)中删去 E的′ 所有边得到的子图,记作 G − E′ 在 E(G)上增加一个边集 E所′ 得到的图,记作 G + E′