图论PPT教学课件
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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

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。
第18页/共93页
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。
• 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。
第18页/共93页
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-PPT课件

学习方法
目的明确
态度端正 理论和实践相结合
充分利用资源
逐步实现从知识到能力到素质的深化和
升华
课程考核
平时成绩 (30%-40%)
闭卷考试 (60%-70%)
图论模型
为了抽象和简化现实世界,常建立数学模型。图是关 系的数学表示,为了深刻理解事物之间的联系,图 是常用的数学模型。 (1) 化学中的图论模型 19世纪,化学家凯莱用图论研究简单烃——即碳氢 化合物 用点抽象分子式中的碳原子和氢原子,用边抽象原子间 的化学键。
E={w1r1, w1r2, w2r2, w2r3, w2r4, w3r3, w3r5}代表每个仓库和每个 零售店间的关联。则图模型图形为: w1 w2 w3
r1
r2
r3
r4
r5
29
(3) 最短航线问题 用点表示城市,两点连线当且仅当两城市有航线。为了 求出两城市间最短航线,需要在线的旁边注明距离值。 例如:令V={a, b, c, d, e}代表5个城市} E={a b, ad, b c , be, de}代表城市间的直达航线 则航线图的图形为: a 320 500 d 370 b 140 430 e c
图论学科简介 (2)
19世纪末期,图论应用于电网络方程组
和有机化学中的分子结构 20世纪中叶,由于计算机的发展,图论 用来求解生产管理、军事、交通运输、 计算机和网络通信等领域中的离散性问 题 物理学、化学、运筹学、计算机科学、 电子学、信息论、控制论、网络理论、 社会科学、管理科学等领域应用
七桥问题
近代图论的历史可追溯到18世纪的七桥问题:
穿过Kö nigsberg城的七座桥,要求每座桥通过 一次且仅通过一次。
图论基础知识PPT课件

.
6
图论算法与实现
一、图论基础知识
2、图的基本概念:
连通图:如果一个无向图中,任意两个顶点之间
都是连通的,则称该无向图为连通图。否则称为非连通图;左图为一个连通图。
强连通图:在一个有向图中,对于任意两个顶点U和V,都存在着一条从U到V的
有向路径,同时也存在着一条从V到U的有向路径,则称该有向图为强连通图;右 图不是一个强连通图。
深度优先遍历与宽度优先遍历的比较:
深度优先遍历实际上是尽可能地走“顶点表”; 而广度优先遍历是尽可能沿顶点的“边表”进行访问, 然后再沿边表对应顶点的边表进行访问,因此,有关边表 的顶点需要保存(用队列,先进先出),以便进一步进行广度 优先遍历。
下面是广度优先遍历的过程:
.
14
图论算法与实现
一、图论基础知识
简单路径:如果一条路径上的顶点除了起点和终点可以相同外,其它 顶点均不相同,则称此路径为一条简单路径;起点和终点 相同的简单路径称为回路(或环)。
.
4
图论算法与实现
一、图论基础知识
2、图的基本概念:
路径和简单路径的举例:
左图1—2—3是一条简单路径,长度为2, 而1—3—4—1—3就不是简单路径;
一、图论基础知识
2、图的基本概念: 路径:对于图G=(V,E),对于顶点a、b,如果存在一些顶点序列
x1=a,x2,……,xk=b(k>1),且(xi,xi+1)∈E,i=1,2…k-1,则称 顶点序列x1,x2,……,xk为顶点a到顶点b的一条路径,而路径上边 的数目(即k-1)称为该路径的长度。 并称顶点集合{x1,x2,……,xk}为一个连通集。
边集数组
邻接表
优点
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
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
图论PPT

W (P) =
e∈ ( P) W (P
∑W(e)
则称W 为路径P(u, v) 的权或长度(距离). 长度(距离) 则称 (P)为路径 为路径 定义2:若P0 (u, v) 是G 中连接u, v的路径 且对任 定义 : 中连接 的路径, 的路径 意在G 中连接u, 的路径 的路径P 意在 中连接 v的路径 (u, v)都有 都有 W(P0)≤W(P), ≤ 则称P 中连接u, 的最短路. 则称 0 (u, v) 是G 中连接 v的最短路
解:
表示设备在第i 年年初的购买费, 设bi 表示设备在第 年年初的购买费 ci 表示设备使用 年后的维修费 表示设备使用i 年后的维修费, V={v1, v2, … , v6},点vi表示第 年年 表示第i 点 表示第 初购进一台新设备,虚设一个点 虚设一个点v6表 初购进一台新设备 虚设一个点 表 示第5年年底 年年底. 示第 年年底 E ={vivj | 1≤i<j≤6}. <
如果E的每一条边都是无向边 则称G为 如果 的每一条边都是无向边, 则称 为无向 的每一条边都是无向边 如图1) 如果E的每一条边都是有向边 1); 的每一条边都是有向边, 图(如图1) 如果 的每一条边都是有向边 则称 G为有向图(如图2) 否则 称G为混合图 2); 为有向图(如图2) 否则, 为混合图.
图论在数学建模中的应用
• • • • 第一部分 第二部分 第三部分 第四部分概念
图论中的“ 图论中的“图”并不是通常意义下的几何图 形或物体的形状图, 形或物体的形状图, 而是以一种抽象的形式来表 达一些确定的事物之间的联系的一个数学系统. 达一些确定的事物之间的联系的一个数学系统. 称为一个图, 定义1 :一个有序二元组 一个有序二元组( 定义1 :一个有序二元组(V, E ) 称为一个图, 记为G = (V, E ), 其中 的顶点集, 其元素称为顶点, ① V 称为G的顶点集, V≠φ, 其元素称为顶点, 简称点; 简称点; 的边集, 其元素称为边, ② E 称为G的边集, 其元素称为边, 它联结V 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 则称该边 为无向边, 否则, 称为有向边. 为无向边, 否则, 称为有向边.
《图论的介绍》课件
添加副标题
图论的介绍
汇报人:
目录
PART One
添加目录标题
PART Three
图论的应用领域
PART Two
图论的基本概念
PART Four
图论的基本问题
PART Five
图论的算法和数据 结构
PART Six
图论的扩展知识
单击添加章节标题
图论的基本概念
图论的发展历程
18世纪末,欧拉提出“七桥问题”,开启了图论的先河
匹配问题
匹配问题定义:在图论中,匹配问 题是指在图中找到一组边,使得每 个顶点恰好有一条边。
最小匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最少。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
最大匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最多。
完美匹配问题:在图中找到一组边, 使得每个顶点恰好有一条边,并且 边的数量最多。
图论的扩展知识
欧拉路径和欧拉回路
欧拉路径:通过图中所有边且仅通过一次的路径
欧拉回路:通过图中所有边且仅通过一次的回路
欧拉定理:一个无向图存在欧拉回路当且仅当每个顶点的度数都是偶数
应用:欧拉路径和欧拉回路在计算机科学、数学、物理等领域有广泛应用,如电路设计、网络 拓扑、图论算法等
哈密顿路径和哈密顿回路
应用
生物技术:图 论在生物工程、 生物制造和生 物能源等领域
的应用
图论的发展趋势和未来展望
应用领域:图 论在计算机科 学、物理学、 生物学等领域 的应用越来越
广泛
研究方向:图 论在算法设计、 网络优化、数 据挖掘等领域 的研究不断深
入
技术发展:图 论与机器学习、 深度学习等技 术的结合越来
图论的介绍
汇报人:
目录
PART One
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PART Three
图论的应用领域
PART Two
图论的基本概念
PART Four
图论的基本问题
PART Five
图论的算法和数据 结构
PART Six
图论的扩展知识
单击添加章节标题
图论的基本概念
图论的发展历程
18世纪末,欧拉提出“七桥问题”,开启了图论的先河
匹配问题
匹配问题定义:在图论中,匹配问 题是指在图中找到一组边,使得每 个顶点恰好有一条边。
最小匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最少。
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最大匹配问题:在图中找到一组边, 使得边的数量最多。
完美匹配问题:在图中找到一组边, 使得每个顶点恰好有一条边,并且 边的数量最多。
图论的扩展知识
欧拉路径和欧拉回路
欧拉路径:通过图中所有边且仅通过一次的路径
欧拉回路:通过图中所有边且仅通过一次的回路
欧拉定理:一个无向图存在欧拉回路当且仅当每个顶点的度数都是偶数
应用:欧拉路径和欧拉回路在计算机科学、数学、物理等领域有广泛应用,如电路设计、网络 拓扑、图论算法等
哈密顿路径和哈密顿回路
应用
生物技术:图 论在生物工程、 生物制造和生 物能源等领域
的应用
图论的发展趋势和未来展望
应用领域:图 论在计算机科 学、物理学、 生物学等领域 的应用越来越
广泛
研究方向:图 论在算法设计、 网络优化、数 据挖掘等领域 的研究不断深
入
技术发展:图 论与机器学习、 深度学习等技 术的结合越来
运筹学--图论 ppt课件
4
5
4 9 8
v1
v3
2
v6
[8,v2]
v8
5 33
1
[2,v1]
v4
v7
[10,v4]
33
Dijkstra算法示例1
3)迭代计算(c)—更新与永久标号节点v2相连的节 (d2+w25=3+7=)10< ∞ (=d5) 点的临时标号。
[3,v1]
v2
[0,-]
7
v5
[10,v2]
2 [+∞,v1] 6
v4
v7
[+∞,v1]
22
Dijkstra算法示例1
2)迭代计算(a)—从临时标号中找到距离上界dk最 小的节点v4,d4=min{dk},将其变换为永久编号。
[3,v1] [+∞,v1]
v2
[0,-]
7
v5
2 [+∞,v1] 6 1 2 [+∞,v1]
3
5 2 [5,v1]
4
5
4 9 8
v1
v3
最小树问题不一定有唯一解。
10
10
最小支撑树问题的解法
破圈法 算法
初始化 将图G的边按权值从大到小的次序排列,从 原图开始迭代; 迭代
第1步(删边) 从排列中顺序选择一条与图中剩余边构成圈 的边,则将此边从图中删除,进入第2步(结束判断); 第2步(结束判断) 若图中剩下n-1条边,则已经得到最小支 撑树;否则,进入下一轮迭代,返回第1步(加边);
柯尼斯堡七桥问题
柯尼斯堡市区横跨普雷格尔河两岸,在河中心有两 个小岛。小岛的两岸共有七座桥将岛与岛、岛与河 岸连接起来。一个人怎样才能一次走遍七座桥,每 座桥只走过一次,并最后回到出发点?
(图论)图的基本概念(课堂PPT)
15
图的度数的相关概念
在无向图G中, 最大度 △(G)=max{d(v)|v∈V(G)} 最小度 δ(G)=min{d(v)|v∈V(G)}
称度数为1的顶点为悬挂顶点,与它关联的边称为悬挂边。 度为偶数(奇数)的顶点称为偶度(奇度)顶点。
在有向图D中, 最大出度 △+(D)=max{d+(v)|v∈V(D)} 最小出度 δ+(D)=min{d+(v)|v∈V(D)} 最大入度 △-(D)=max{d-(v)|v∈V(D)} 最小入度 δ-(D)=min{d-(v)|v∈V(D)}
元素可以重复出现的集合称为多重集合或者多重集,某元 素重复出现的次数称为该元素的重复度。 例如 在多重集合{a,a,b,b,b,c,d}中, a,b,c,d的重复度分别为2,3,1,1。
4
笛卡尔积
设A,B为任意的两个集合,称{<a,b>|a∈A∧b∈B}为A与B 的笛卡尔积,记作AXB。 笛卡尔积中的是有序对<a,b>。只有a,b相等的时候才有 (a,b)=(b,a). 也只有A=B时才有AXB=BXA。
16
图的度数举例
d(v1)=4(注意,环提供2度), △=4,δ=1, v4是悬挂顶点,e7是悬挂边。
d+(a)=4,d-(a)=1 (环e1提供出度1,提供入度1),
d(a)=4+1=5。△=5,δ=3,
△+=4 (在a点达到)
δ+=0(在b点达到)
△-=3(在b点达到)
δ-=1(在a和c点达到)
例如:在图1.1中, (a)中e5与e6是平行边, (b)中e2与e3是平行边,但e6与e7不是平行边。 (a)和(b)两个图都不是简单图。
图的度数的相关概念
在无向图G中, 最大度 △(G)=max{d(v)|v∈V(G)} 最小度 δ(G)=min{d(v)|v∈V(G)}
称度数为1的顶点为悬挂顶点,与它关联的边称为悬挂边。 度为偶数(奇数)的顶点称为偶度(奇度)顶点。
在有向图D中, 最大出度 △+(D)=max{d+(v)|v∈V(D)} 最小出度 δ+(D)=min{d+(v)|v∈V(D)} 最大入度 △-(D)=max{d-(v)|v∈V(D)} 最小入度 δ-(D)=min{d-(v)|v∈V(D)}
元素可以重复出现的集合称为多重集合或者多重集,某元 素重复出现的次数称为该元素的重复度。 例如 在多重集合{a,a,b,b,b,c,d}中, a,b,c,d的重复度分别为2,3,1,1。
4
笛卡尔积
设A,B为任意的两个集合,称{<a,b>|a∈A∧b∈B}为A与B 的笛卡尔积,记作AXB。 笛卡尔积中的是有序对<a,b>。只有a,b相等的时候才有 (a,b)=(b,a). 也只有A=B时才有AXB=BXA。
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图的度数举例
d(v1)=4(注意,环提供2度), △=4,δ=1, v4是悬挂顶点,e7是悬挂边。
d+(a)=4,d-(a)=1 (环e1提供出度1,提供入度1),
d(a)=4+1=5。△=5,δ=3,
△+=4 (在a点达到)
δ+=0(在b点达到)
△-=3(在b点达到)
δ-=1(在a和c点达到)
例如:在图1.1中, (a)中e5与e6是平行边, (b)中e2与e3是平行边,但e6与e7不是平行边。 (a)和(b)两个图都不是简单图。
图论-总结PPT课件
q-p+1条弦。 (2) 若G是一个(p,q)连通图,则T至少有多少个圈?(q-p+1) 若G是一个(p,q)连通图,则T有多少个圈? 若G是一个(p,q)连通图,则T至少(多)有多少个生成树?
.
16
第三节 割点、桥和割集
3.1 割点和桥(割边)
定义1 设v是图G的一个顶点,若G-v的支数大于 G的支数,则称顶点v为图G的一个割点(如图)。
degu + degv≥p-1,
则G是连通的。[这个定理是一个充分条件]
定理3 设G=(V,E)是至少有一个顶点不是弧立顶 点的图。若对任意v∈V,degv为偶数,则G中 有回路。
定理4 若图G中的两个不同顶点u与v间有两条不 同的路联结,则G中有回路。
.
6
例1 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。
.
8
第五节 欧拉图(Euler)
5.1 欧拉图
定义1 设(G,V)是一个图,则包含图的所有顶 点和所有边的闭迹称为欧拉闭迹;存在一 条欧拉闭迹的图称为欧拉图。
定理1 图G是欧拉图当且仅当G是连通的且每 个顶点的度都是偶数。
(定理1对多重图也成立)
.
9
第六节 哈密顿图
6.1 哈密顿图 定义1 设G是一个图,则图G中包含G的所有顶
数称为顶点v的度,记为degv。 定理1 (握手定理)设G=(V,E)是一个具有p个顶点q条边的图,
则G中各顶点度的和等于边的条数q的两倍,即∑degv=2q。 推论1任一图中,度为奇数的顶点的数目必为偶数。
.
3
定义3 设G是图,若Δ(G)=δ(G)=r,即G的每个顶点的 度都等于r,则G称为r度正则图。
.
16
第三节 割点、桥和割集
3.1 割点和桥(割边)
定义1 设v是图G的一个顶点,若G-v的支数大于 G的支数,则称顶点v为图G的一个割点(如图)。
degu + degv≥p-1,
则G是连通的。[这个定理是一个充分条件]
定理3 设G=(V,E)是至少有一个顶点不是弧立顶 点的图。若对任意v∈V,degv为偶数,则G中 有回路。
定理4 若图G中的两个不同顶点u与v间有两条不 同的路联结,则G中有回路。
.
6
例1 若G是一个恰有两个奇度顶点u和v的无向图,则 G连通G+uv连通。
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8
第五节 欧拉图(Euler)
5.1 欧拉图
定义1 设(G,V)是一个图,则包含图的所有顶 点和所有边的闭迹称为欧拉闭迹;存在一 条欧拉闭迹的图称为欧拉图。
定理1 图G是欧拉图当且仅当G是连通的且每 个顶点的度都是偶数。
(定理1对多重图也成立)
.
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第六节 哈密顿图
6.1 哈密顿图 定义1 设G是一个图,则图G中包含G的所有顶
数称为顶点v的度,记为degv。 定理1 (握手定理)设G=(V,E)是一个具有p个顶点q条边的图,
则G中各顶点度的和等于边的条数q的两倍,即∑degv=2q。 推论1任一图中,度为奇数的顶点的数目必为偶数。
.
3
定义3 设G是图,若Δ(G)=δ(G)=r,即G的每个顶点的 度都等于r,则G称为r度正则图。
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通路,各点全不同的通路叫基本通路。
③ 环与回路:边的始点与终点相同称环,通路的起始 点与终止点相同称回路。
④ 简单回路与基本回路:简单(基本)通路的起始点 与终止点相同称简单(基本)回路。
⑤ 有向图(n , m)的基本通路长度≤ n-1,基本回路 长度≤n。
(6)图的连通性
① 图的可达性:图的结点vi到vj间存在通 路则称从vi到vj是可达的。
B=A ,B=(bij)n×n,Bij表示从vi到vj 长度为 l 的通路数,Bij表示vi的回路数。
(11)可达性计算: P=A(+)A(2)(+)……(+l )A(n),
P=(Pij)n × n,Pij表示从vi到vj是否可达(0不可 达,1可达)。
(12)连通性计算:
可达性矩阵除对角线元素外均为1
在图论学习中主要要掌握如下几个方面:
① 图论中的基本概念。
② 图论中的基础理论。
③ 图的矩阵计算。
④ 几种常用的图。
在本篇中共有两部分组成,它们 是图论原理与常用图,其中图论原理部 分介绍图的基本概念、理论与计算而常 用图部分则介绍树、平面图与两步图等 三种常用图,这两部分的有机结合构成 了图论的完整的整体。
第十二章 图论原理
§12.1 图的基本概念
§12.1.1 图 §12.1.2 图的基本概念 (1)图的概念
图由结点集V={v1,v2,…,vn}与边集E={l1,l2,…,lm} 所组成,可记为:
G=<V,E> (2)有向图与无向图
① 边为有向的图称为有向图 ②边为无向的图称为无向图
(3)几种特殊的图 ① 零图:无边的图。 ② 平凡图:仅有一个结点所组成的图。 ③ 完全图:各结点间均有边相联的图。 ④补图:G=<V,E>,G=<V,E>如有=<V,
(8)哈密尔顿图 •哈密尔顿回路与哈密尔顿通路:通过G中每个结点一次的
回(通)路称哈密尔回(通)路,具此回路的图称哈密尔顿图。
•哈密尔顿图与哈密尔顿通路中的定理 哈密尔顿图的必要条件G=<V , E>中V1V且P(G-V1)≤|V1|, 其中P(G-V1)为从G中删除V1(包括V1中各结点及其关联边) 后所得到的连通分支数。
② 树的性质 T为树两结点间只有一条通路。
§14.1.2 有向树 (14)有向树
(15)外向树与内向树:有向树中,仅有一个结点引入次数 为0(根),其它结点引入次数为1,有些结点引出次数为0(叶) 称外向树。有向树中,仅有一个结点引出次数为0(根),其它 结点引入次数为1,有些结点引入次数为0(叶)称内向树。
② 连通图:图的任何两结点间均可达。
③ 三种连通图:
• 强连通:有向图中任何两结点间相互可 达则称强连通。
• 弱连通:有向图忽略其边的方向所构成 的无向图为连通则称弱连通。
• 单向连通:有向图两结点间至少有一向 是可达的则称单向连通。
§12.3 图的矩阵表示法
(9)图的邻接矩阵:
(10)通路计算:
第四篇 图 论
图论用‘结点’表示事物,而用‘边’ 表示事物间联系,并用‘结点’与‘边’所构 成的图用以研究客观世界。为便于计算,建立 了图的矩阵表示,这样可以将图论研究与计算 相结合,从而使图论研究具有很大的实用性。 由于图的形式很多,在实用中我们一般对若干 种常用的图作研究,它们是树、平面图与两分 图。
E∪E>为完全图且E∩E=,则称G为G的补图。 ⑤ 简单图与多重图:包括多重边的图称为多重
图,否则称为简单图。 ⑥ 有权图:边带权的图。
§12.1.3 图的同构
⑦ 同构图:G=<V,E>,G=<V,E>,V 与V以及相应边的结点对中有一一对应关系。
§12.1.4 图中结点的次数
(4)图中结点的次数
• 生成树寻找算法:在G中寻找基本回路,寻到后删除边, 并继续寻找,直到无基本回路出现为止。
§14.2 两分图
(21)两分图的概念:无向图G=<V , E>,有V1, V2V,V1∩V2=,G中每一边e都有:e=(vi,vj), viV1,vjV2,则称G为两分图。
(22)两分图的判别法:
图的所有回路长度为偶数。
• 引入次数deg(v) 、引出次数deg(v)、
次数deg(v)。
• 定理:n i 1
deg(vi)= 2m
§12.2 通路、回路与连通性
(5)通路与回路 ① 通路:图中vi至vj的通路是在边的序列:(vi,vi1),
(vi1,vi 2),…(vi k-1,vi k),其中vi k=vj ② 基本通路与简单通路:图各边全不同的通路叫简单
哈密尔顿图的充分条件:G=<V , E>无向简单图,|V|≥3,G 中每结点对次数之和≥|V|。 哈密尔顿通路:有向图D=<V , E>,|V|≥2所有有向边均用无向 边替代后得无向图含生成子图Kn。
第十四章 特殊图
§14.1 树 §14.1.1 树的基本性质 (13)树的基本概念与属性
① 树:不含回路的连通图。 (n , m)树中必有m=n-1
§14.1.3 二元树
(16)二元树与多元树:一个n个结点的外向树:(vi)≤m (i = 1 , 2 , …, n),称m元树。如(vi)=m(i = 1 , 2 , …, n)(除叶外),称m元完全树,当m=2时称二元树或 二元完全树。
§14.1.4 生成树
(17)生成树:连通图G=<V , E>的生成树TG=<V , E>G 的子图,且是树并满足V=V,EE。
第十三章 欧拉图与哈密尔顿图
§13.1 欧拉图 (7)欧拉图
• 欧拉回路与欧拉通路:通过G中每边一 次的回(通)路称欧拉回(通)路,具此回路的图 称欧拉图。
③ 欧拉图与欧拉通路:欧拉图每个结点 次数为偶数。
由vi到vj欧拉通路vi,vj结点次数为奇数, 其它结点次数为偶数。
§13.2 哈密尔顿图
(20)平面图的判别法(库拉托夫斯基定理): 图的任何子图都不可能减缩成下面两个图:
§14.3 平面图
§14.3.1 平面图的基本概念
(18)平面图的概念:图的边间可不出现交叉称为平面图。
§14.3.2 平面图区域
(n,m)连通平面图,区域数为r,必有:n-m+r=2。
(19)平面图区域性质
(n,m)连通平面图,且无环,边大于1,必有:m≤3n-6。
§14.3.3 判别平面图的库拉托夫斯基定理
③ 环与回路:边的始点与终点相同称环,通路的起始 点与终止点相同称回路。
④ 简单回路与基本回路:简单(基本)通路的起始点 与终止点相同称简单(基本)回路。
⑤ 有向图(n , m)的基本通路长度≤ n-1,基本回路 长度≤n。
(6)图的连通性
① 图的可达性:图的结点vi到vj间存在通 路则称从vi到vj是可达的。
B=A ,B=(bij)n×n,Bij表示从vi到vj 长度为 l 的通路数,Bij表示vi的回路数。
(11)可达性计算: P=A(+)A(2)(+)……(+l )A(n),
P=(Pij)n × n,Pij表示从vi到vj是否可达(0不可 达,1可达)。
(12)连通性计算:
可达性矩阵除对角线元素外均为1
在图论学习中主要要掌握如下几个方面:
① 图论中的基本概念。
② 图论中的基础理论。
③ 图的矩阵计算。
④ 几种常用的图。
在本篇中共有两部分组成,它们 是图论原理与常用图,其中图论原理部 分介绍图的基本概念、理论与计算而常 用图部分则介绍树、平面图与两步图等 三种常用图,这两部分的有机结合构成 了图论的完整的整体。
第十二章 图论原理
§12.1 图的基本概念
§12.1.1 图 §12.1.2 图的基本概念 (1)图的概念
图由结点集V={v1,v2,…,vn}与边集E={l1,l2,…,lm} 所组成,可记为:
G=<V,E> (2)有向图与无向图
① 边为有向的图称为有向图 ②边为无向的图称为无向图
(3)几种特殊的图 ① 零图:无边的图。 ② 平凡图:仅有一个结点所组成的图。 ③ 完全图:各结点间均有边相联的图。 ④补图:G=<V,E>,G=<V,E>如有=<V,
(8)哈密尔顿图 •哈密尔顿回路与哈密尔顿通路:通过G中每个结点一次的
回(通)路称哈密尔回(通)路,具此回路的图称哈密尔顿图。
•哈密尔顿图与哈密尔顿通路中的定理 哈密尔顿图的必要条件G=<V , E>中V1V且P(G-V1)≤|V1|, 其中P(G-V1)为从G中删除V1(包括V1中各结点及其关联边) 后所得到的连通分支数。
② 树的性质 T为树两结点间只有一条通路。
§14.1.2 有向树 (14)有向树
(15)外向树与内向树:有向树中,仅有一个结点引入次数 为0(根),其它结点引入次数为1,有些结点引出次数为0(叶) 称外向树。有向树中,仅有一个结点引出次数为0(根),其它 结点引入次数为1,有些结点引入次数为0(叶)称内向树。
② 连通图:图的任何两结点间均可达。
③ 三种连通图:
• 强连通:有向图中任何两结点间相互可 达则称强连通。
• 弱连通:有向图忽略其边的方向所构成 的无向图为连通则称弱连通。
• 单向连通:有向图两结点间至少有一向 是可达的则称单向连通。
§12.3 图的矩阵表示法
(9)图的邻接矩阵:
(10)通路计算:
第四篇 图 论
图论用‘结点’表示事物,而用‘边’ 表示事物间联系,并用‘结点’与‘边’所构 成的图用以研究客观世界。为便于计算,建立 了图的矩阵表示,这样可以将图论研究与计算 相结合,从而使图论研究具有很大的实用性。 由于图的形式很多,在实用中我们一般对若干 种常用的图作研究,它们是树、平面图与两分 图。
E∪E>为完全图且E∩E=,则称G为G的补图。 ⑤ 简单图与多重图:包括多重边的图称为多重
图,否则称为简单图。 ⑥ 有权图:边带权的图。
§12.1.3 图的同构
⑦ 同构图:G=<V,E>,G=<V,E>,V 与V以及相应边的结点对中有一一对应关系。
§12.1.4 图中结点的次数
(4)图中结点的次数
• 生成树寻找算法:在G中寻找基本回路,寻到后删除边, 并继续寻找,直到无基本回路出现为止。
§14.2 两分图
(21)两分图的概念:无向图G=<V , E>,有V1, V2V,V1∩V2=,G中每一边e都有:e=(vi,vj), viV1,vjV2,则称G为两分图。
(22)两分图的判别法:
图的所有回路长度为偶数。
• 引入次数deg(v) 、引出次数deg(v)、
次数deg(v)。
• 定理:n i 1
deg(vi)= 2m
§12.2 通路、回路与连通性
(5)通路与回路 ① 通路:图中vi至vj的通路是在边的序列:(vi,vi1),
(vi1,vi 2),…(vi k-1,vi k),其中vi k=vj ② 基本通路与简单通路:图各边全不同的通路叫简单
哈密尔顿图的充分条件:G=<V , E>无向简单图,|V|≥3,G 中每结点对次数之和≥|V|。 哈密尔顿通路:有向图D=<V , E>,|V|≥2所有有向边均用无向 边替代后得无向图含生成子图Kn。
第十四章 特殊图
§14.1 树 §14.1.1 树的基本性质 (13)树的基本概念与属性
① 树:不含回路的连通图。 (n , m)树中必有m=n-1
§14.1.3 二元树
(16)二元树与多元树:一个n个结点的外向树:(vi)≤m (i = 1 , 2 , …, n),称m元树。如(vi)=m(i = 1 , 2 , …, n)(除叶外),称m元完全树,当m=2时称二元树或 二元完全树。
§14.1.4 生成树
(17)生成树:连通图G=<V , E>的生成树TG=<V , E>G 的子图,且是树并满足V=V,EE。
第十三章 欧拉图与哈密尔顿图
§13.1 欧拉图 (7)欧拉图
• 欧拉回路与欧拉通路:通过G中每边一 次的回(通)路称欧拉回(通)路,具此回路的图 称欧拉图。
③ 欧拉图与欧拉通路:欧拉图每个结点 次数为偶数。
由vi到vj欧拉通路vi,vj结点次数为奇数, 其它结点次数为偶数。
§13.2 哈密尔顿图
(20)平面图的判别法(库拉托夫斯基定理): 图的任何子图都不可能减缩成下面两个图:
§14.3 平面图
§14.3.1 平面图的基本概念
(18)平面图的概念:图的边间可不出现交叉称为平面图。
§14.3.2 平面图区域
(n,m)连通平面图,区域数为r,必有:n-m+r=2。
(19)平面图区域性质
(n,m)连通平面图,且无环,边大于1,必有:m≤3n-6。
§14.3.3 判别平面图的库拉托夫斯基定理