图的基本概念
图论--图的基本概念

图论--图的基本概念1.图:1.1⽆向图的定义:⼀个⽆向图G是⼀个有序的⼆元组<V,E>,其中V是⼀个⾮空有穷集,称作顶点集,其元素称作顶点或结点。
E是⽆序积V&V的有穷多重⼦集,称作边集,其元素称作⽆向边,简称边。
注意:元素可以重复出现的集合称作多重集合。
某元素重复出现的次数称作该元素的重复度。
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。
从多重集合的⾓度考虑,⽆元素重复出现的集合是各元素重复度均为1的多重集。
1.2有向图的定义:⼀个有向图G是⼀个有序的⼆元组<V,E>,其中V是⼀个⾮空有穷集,称作顶点集,其元素称作顶点或结点。
E是笛卡尔积V✖V的有穷多重⼦集,称作边集,其元素为有向边,简称为边。
通常⽤图形来表⽰⽆向图和有向图:⽤⼩圆圈(或实⼼点)表⽰顶点,⽤顶点之间的连线表⽰⽆向边,⽤带箭头的连线表⽰有向边。
与1.1,1.2有关的⼀些概念和定义:(1)⽆向图和有向图统称为图,但有时也把⽆向图简称作图。
通常⽤G表⽰⽆向图,D表⽰有向图,有时也⽤G泛指图(⽆向的或有向的)。
⽤V(G),E(G)分别表⽰G的顶点集和边集,|V(G)|,|E(G)|分别是G的顶点数和边数,有向图也有类似的符号。
(2)顶点数称作图的阶,n个顶点的图称作n阶图。
(3)⼀条边也没有的图称作零图,n阶零图记作N n。
1阶零图N1称作平凡图。
平凡图只有⼀个顶点,没有边。
(4)在图的定义中规定顶点集V为⾮空集,但在图的运算中可能产⽣顶点集为空集的运算结果,为此规定顶点集为空集的图为空图,并将空图记作Ø。
(5)当⽤图形表⽰图时,如果给每⼀个顶点和每⼀条边指定⼀个符号(字母或数字,当然字母还可以带下标),则称这样的图为标定图,否则称作⾮标定图。
(6)将有向图的各条有向边改成⽆向边后所得到的⽆向图称作这个有向图的基图。
(7)若两个顶点v i与v j之间有⼀条边连接,则称这两个顶点相邻。
图基本概念及主要结构

2
3
0 82
62
5
4
3
4
3
4 43
有向无环图(DAG图):不包含回路的有向图。
自由树:不包含回路的连通图。
网:在图的每条边上加上一个数字称为权,也称 代价, 带权的图称为网。
图的基本概念和主要结构
ADT 10-1 Graph {
数据: 顶点的非空集合V和边的集合E,每条边由V中顶点的偶对<u, v>表示。
图的基本概念和主要结构
子图:图G的一个子图是图G’=(V’,E’),其中V’(G’)V(G), E’(G’)E(G).
1
1
0
2
0
2
4
3
G1
1
0
2
4
3
G2
1
0
2
4
图G1的子图
4
3
图G2的子图
图的基本概念和主要结构
路径:在无向图G中,一条从s到t的路径是存在一个顶点序
列(s,v1,v2,…,vk,t),使得(s,v1),(v1,v2),…,(vk,t) 都是图G中的边。
有向图中,顶点的度=入度+出度。
1
1
0
2
0
2
4
3
4
3
例如左图中,顶点1,2度分别为2和4。 右图中,顶点0的入度和出度分别为3和1,顶点0
的度为4 顶点2的入度和出度分别为?
图的基本概念和主要结构
生成树:无向图的生成树是一个极小连通子图,
它包含图中所有顶点,但只有足以构成一棵树的
(n-1)条边。去掉一条就不连通,再加上一条边
图的基本概念和主要结构
10.1.1 图的定义与术语
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<V(G),E(G),ϕG>,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<a,b>,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=<V,E>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=<V,E>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=<V1,V2,E>.定义3.1.6(完全图)简单图G=<V,E>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<V,E,g>或四重组<V,E,f,g>,其中V是结点集合,E是边的集合,f是定义在V上的函数,g是定义在E上的函数.定义3.1.9(补图)设图G=<V,E>有n个顶点,图H=<V,E’>也有同样的顶点,而E’是由n个结点的完全图的边删去E所得,则图H称为图G的补图,记为H=G,显然,G=H.定义3.1.10(子图、真子图、生成子图)设G=<V,E>和G’=<V’,E’>是两个图.(1)若V’⊆V且E’⊆E,则称G’是G的子图;(2)若V’⊂V或E’⊂E,则称G’是G的真子图;(3)若V’=V和E’⊆E,则称G’是G的生成子图;(4)若子图G’中没有孤立结点,G’由E’唯一确定,则称G’为由边集E’导出的子图;(5)若子图G’中,对V’中的任意两个结点u,v,当u,v∈V’时有[u,v]∈E’,则G’由V’唯一确定,则称G’为由结点集V’导出的子图.定义3.1.11(补图) 设G’=<V’,E’>是G=<V,E>的子图,若给定另外一个图G’’=<V’’,E’’>,使得E’’=E-E’,且V’’中仅包含E’’的边所关联的结点,则称G’’是子图G’的相对于G 的补图.定义3.1.12(同构) 设G=〈V,E>和G’=<V’,E’>是两个图,若存在从V到V’的双射函数f,使对任意[a,b]∈E,当且仅当[f(a),f (b)]∈E’,并且[a,b]和[f(a),f (b)]有相同的重数,则称G和G’是同构的.定义3.1.13(路径) 在图G=<V,E>中,设v0,v1,…,v n∈V,e1,e2,….,e n∈E,其中e i是关联于结点v i-1,v i的边,交替序列v0 e1 v1 e2…e n v n称为联结v0到v n的路径(或称路).v0与v n分别称为路的起点与终点,边的数目n称为路的长度.孤立点——长度为0的路定义为孤立点.简单路径——若序列中所有的边e1,e2,…., e n均互不相同,则称此路径为简单路径.基本路径——若序列中所有的点v0,v1,…,v n均互不相同,则称此路径是基本路径.回路——若v0=v n,即路径中的终点与始点相重合,则称此路径为回路.简单回路——没有相同边的回路称为简单回路.基本回路(圈)——各结点均互不相同的回路称为基本回路(或圈).奇圈(偶圈)——长度为奇(偶)数的圈称为奇(偶)圈.定义3.2.1(可达、连通)在图G=<V,E>中,设有结点v j与v k,若从v j到v k存在任何一条路径,则称结点v k从结点v j可达,也称结点v j与v k是连通的.定义3.2.2(连通图、非连通图、分离图)若G是平凡图或G中任意两个结点都是连通的,则称G是连通图,否则称G为非连通图或分离图.定义3.2.3(连通分支)设G=<V,E>是图,连通关系的商集为{V1,V2,…,V m},则其导出的子图G(V i)(i=1,2,…m)称为图G的连通分支(图),将图G的连通分支数记作W(G).定义3.2.4(短程线)设u与v是图G的两个结点,若u与v连通,则称u与v之间的长度最短的路为u与v之间的短程线,短程线的长度可作为结点u与v间的距离,记作d(u,v),其满足下列性质:d(u,v) ≥ 0,u=v时,d(u,v) =0 (非负性)d(u,v) = d(v,u) (对称性)d(u,v) + d(v,w) ≥d(u,w) (三角不等式)若u与v不连通,则通常记d(u,v) = ∞.定义3.2.5(单向连通、强连通、弱连通)在简单有向图中,如果在任何结点偶对中,至少从一个结点到另一个结点可达的,则称图G是单向(侧)连通的;如果在任何结点偶对中,两结点对互相可达,则称图G是强连通的;如果图的底图(在图G中略去边的方向,得到无向图)是连通的,则称图G是弱连通的.定义3.2.6(极大强连通子图、极大单向连通子图、极大弱连通子图、强分图、单向分图、弱分图) 在简单有向图G =<V ,E >中,G’是G 的子图,如G’是强连通的(单向连通的,弱连通的),且没有包含G’的更大的子图G’’是强连通的(单向连通的,弱连通的),则称G’是极大强连通子图(极大单向连通子图,极大弱连通子图)又叫强分图(单向分图,弱分图).定义3.2.7(点割集、割点) 设无向图G =<V ,E >为连通图,若有点集V 1⊂V ,使图G 删除了V 1的所有结点后,所得的子图是不连通图,而删除了V 1的任何真子集后,所得的子图是连通图,则称V 1是G 的一个点割集.若某个结点构成一个点割集,则称该结点为割点.定义3.2.8(点连通度) 若G 为无向连通图且不含Kn 为生成子图,则称k (G )=min{|V 1| ∣V 1是G 的一个点割集}为G 的点连通度(简称连通度).规定:完全图Kn 的点连通度为n ,n ≥1.非连通图的点连通度为0.若k (G ) ≥k ,则称G 为k -连通图.定义3.2.9(边割集、割边、桥) 设无向图G =<V ,E >为连通图,若有边集E 1⊂E ,使图G 删除了E 1的所有边后,所得的子图是不连通图,而删除了E 1的任何真子集后,所得的子图是连通图,则称E 1是G 的一个边割集.若某个边构成一个边割集,则称该结点为割边(或桥). 定义3.2.10(连通度) 若G 为无向连通图,则称λ(G )=min{|E 1| ∣E 1是G 的一个边割集}为G 的边连通度.规定:非连通图的边连通度为0.若λ(G ) ≥k ,则称G 为k 边-连通图.定义3.3.1(邻接矩阵) 设G =<V ,E >是一个简单图,其中V ={v 1,v 2,…, v n },则n 阶方阵A (G )=(a ij )称为G 的邻接矩阵.其中各元素⎪⎩⎪⎨⎧==ji v v v v a j i j i ij 不相邻或与相邻与01 定义3.3.2(可达性矩阵) 设G =<V ,E >是一个简单图,|V |=n ,假定G 的结点已编序,即V ={v 1,v 2,…, v n },定义一个n ⨯n 方阵P =(p ij ).其中⎪⎩⎪⎨⎧=不存在一条路与从至少存在一条路到从j i j i ij v v v v p 01 则称矩阵P 为图G 的可达性矩阵.最短路径的数学模型——给定一个网络N (有向或无向赋权图),u 0与v 0是N 中指点的两个顶点,在N 中找一条从u 0到v 0且权最小的路.规定N 中的一条路P 的权w (P )称为p 的长度.若N 中存在从u 到v 的路,则将N 中从u 到v 且权最小的路称为u 到v 的最短路,其长度称为u 到v 的距离,记为d N (u ,v ).二、定理定理3.1.1(握手定理) 设G 是一个图,其结点集合为V ,边集合为E ,则∑∈=V v E v ||2)deg(定理3.1.2 图中次数为奇数的结点有偶数个.定理3.1.3 在任何有向图中,所有的入度之和等于所有结点的出度之和.定理3.1.4 有n 个结点的无向完全图K n 的边数为n (n -1)/2.定理3.1.5 在具有n 个结点的简单图G =<V , E >中,若从结点v j 到结点v k 有一条路,则从结点v j 到结点v k 有一条长度不大于n -1的路.定理3.1.5推论在一个具有n个结点的图G=<V, E>中,如果从结点v j到结点v k有一条路,则从结点v j到结点v k必有一条长度小于n的通路.定理3.1.6在具有n个结点的图G=<V,E>中,如果经v有一条回路,则经v有一条长度不超过n的回路.定理3.1.6推论在具有n个结点的图G=<V,E>中,如果经v有一条简单回路,则经v 有一条长度不超过n的基本回路.定理3.2.1一个有向图是强连通的,当且仅当G中有一个回路,其至少包含每个结点一次.定理3.2.2在有向图G=〈V,E〉中,G的每一结点都在也只在一个强(弱)分图中.定理3.2.3在有向图G=〈V,E〉中,G的每一结点都处在一个或一个以上的单向分图中.定理3.2.4(Whitney)对于任何一个图G,有k(G) ≤λ (G) ≤δ(G)其中k(G)、λ (G)、δ(G)分别为G的点连通度、边连通度和最小度.定理3.2.5一个连通无向图G中的结点v是割点的充分必要条件是存在两个结点u与w,使得结点u与w的每一条路都通过v.三、方法1.两图同构的必要条件:(1)结点数相等;(2)边数相等;(3)度数相同的结点数相等.2.邻接矩阵运算特征(1)图G=<V,E>的邻接矩阵不唯一,而与V中的元素标定次序有关.对V中各元素不同的标定次序可得到同一图G的不同邻接矩阵.但这些邻接矩阵经过适当地交换行和列的次序,就从一个邻接矩阵变到另一个邻接矩阵.根据不同邻接矩阵所作的有向图都是同构的.因此,可选V元素的任一种标定次序所得出的邻接矩阵.(2)当有向线图代表关系时,邻接矩阵就可看作是一种关系矩阵.有向图是自反的,矩阵的对角线元素全为1.有向图是非自反的,矩阵的对角线元素全为0.有向图是对称的,对所有i和j,矩阵是对称的.有向图是反对称的,对所有i和j,矩阵是以主对角线对称的元素不可能同时为1.(3)零图的邻接矩阵的元素全为零,并称其为零矩阵.(4)图的每一顶点都有自回路而再无其它边时,图的邻接矩阵是单位矩阵.(5)设有向线图G=<V,E>的邻接矩阵是A,则A的逆图的邻接矩阵是A的转置矩阵.3.可达性矩阵的计算方法一般地,可以由图G的邻接矩阵A得到可达性矩阵P.即令B n=A+A2+…+A n,在从B n中将不为0的元素改为1,而为零的元素不变,这样改换的矩阵即为可达性矩阵P.也可以将矩阵A,A2,…,A n分别改为布尔矩阵A,A(2),…,A(n),简化计算,故P= A∨A(2)∨…∨A(n),其中A(i)表示在布尔运算下A的i次方.4.求最短路径的Dijkstra算法步骤(1)置l(u0)=0,对v∈V-{ u0},l(v)= +∞,S0 ={ u0},i=0.(2)对每个v∈ N G-Si(u i),用min{ l(v),l(u i)+ w(u i,v)}代替l(v).若l(v)取到l(u i)+w(u i,v),则在v旁边记下(u i).计算min(v∈G- S i ){ l(v)},并将达到最小值的这个顶点记为u i+1.置S i+1= S i⋃{ u i+1}.(3)若i=|G|-1,则算法停止,否则用置i 为i+1,并转入第(2)步.算法结束时,从u0到v的距离由最终的标号给出l(v),并且可根据各个顶点旁边的(u i)追回出从u0到v的最短路径.若为求某个特定的顶点v时,则可以在u j= v时使算法停止即求得结果.。
计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释在计算机领域中,图(Graph)是一种常见的数据结构,用于描述对象之间的关系和相互作用。
图的概念最早由数学家欧拉提出,并且在计算机科学中得到广泛运用。
本文将从图的基本概念和操作开始,逐步介绍计算机中图的相关术语和应用。
1. 图的基本概念图由节点(Node)和边(Edge)组成。
节点表示对象或实体,边表示节点之间的连接关系。
图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph)。
在有向图中,边具有方向性,表示从一个节点流向另一个节点;而在无向图中,边没有方向性,表示两个节点之间的相互关系。
2. 图的存储方式为了在计算机中表示和处理图,常见的存储方式有邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)。
邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列表示节点,矩阵的值表示节点之间是否有边相连。
邻接表则使用链表的形式来表示节点之间的连接关系,每个节点对应一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。
3. 图的遍历图的遍历是指沿着图中的路径,依次访问所有节点的过程。
常见的图遍历算法有深度优先搜索(Depth-First Search)和广度优先搜索(Breadth-First Search)。
深度优先搜索先选择一个起始节点,沿着路径一直深入直到无法继续,然后回溯到其他未访问的节点,继续深入;而广度优先搜索则是从起始节点开始,并逐层扩展,逐层访问。
4. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径,即路径上边的权值之和最小。
其中,最常用的最短路径算法是狄克斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)。
该算法通过逐步更新节点到其他节点的距离,找到起始节点到目标节点的最短路径。
5. 拓扑排序拓扑排序(Topological Sorting)是一种对有向无环图进行排序的算法。
在有向图中,如果节点 A 的边指向节点 B,那么 B 必须在 A 之后才能出现在排序结果中。
第14章-图基本概念

不同的圈(以长度3的为例) ① 定义意义下 无向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为2l个 有向图:图中长度为l(l3)的圈,定义意义下为l个 ② 同构意义下:长度相同的圈均为1个
试讨论l=3和l=4的情况
v 的关联集 I( v ) { e |e E ( G ) e 与 v 关 } 联 ② vV(D) (D为有向图)
v的后继D 元 (v)集 {u|uV(D)v,u E(D)uv} v的先驱D 元 (v)集 {u|uV(D)u,v E(D)uv} v的邻域ND(v)D (v)D (v) v的闭邻N域 D(v)ND(v){v}
2 m d (v) d (v) d (v)
v V
v V 1
v V 2
由于2m, d(v) 均为偶数,所以 d(v) 为偶数,但因为V1中
vV2
vV1
顶点度数为奇数,所以|V1|必为偶数.
12
握手定理应用
补例1 无向图G有16条边,3个4度顶点,4个3度顶点,其 余顶点度数均小于3,问G的阶数n为几? 解 本题的关键是应用握手定理. 设除3度与4度顶点外,还有x个顶点v1, v2, …, vx, 则
8
多重图与简单图
定义14.3 (1) 无向图中的平行边及重数:如果关联一对顶点的无向边多
于1条,则称这些边为平行边,平行边的条数称为重数。 (2) 有向图中的平行边及重数(注意方向性) 如果关联一对顶点的有向边多于1条,并且这些边的始点与
终点相同,则称这些边为平行边,平行边的条数称为重数。 (3) 多重图:含平行边的图称为多重图。 (4) 简单图:既不含平行边也不含有环的图。 在定义14.3中定义的简单图是极其重要的概念
图论讲义-图的基本概念

到目前为止,判断两图同构 还只能从定义出发。判断过 程中不要将两图同构的必要 条件当成充分条件。
注意:在研究图的过程中,顶点的位置以及边的曲直长短 都是无关紧要的。而且也没有假定这些顶点和边都要在一 个平面上(正方体的顶点和棱也可构成图)。我们研究的 只是顶点的多少及这些边是连接那些顶点的。
五、顶点的度
若e=(u,v),则表示u到v的一条边(Edge),此时的
图称为无向图(Undigraph)。
有向图(Digraph)、无向图(Undigraph)
V1 V4
V1
V5 V2 V3 V2 V3
V4
有向图(Digraph)、无向图(Undigraph)
例1、设V={v1,v2,v3,v4,},E={e1,e2,e3,e4,e5},满足e1=(v1,v2),
六、路与图的连通性
v1 v2 v5
图G中,取Γ1=v1v2v3,
v3
v4
G
Γ2=v1v2v3v4v2, Γ3=v1v2v3v2v3v4 则 Γ1,Γ2,Γ3依次为长为2,4,5的 通路,其中Γ1与Γ2为简单通路, Γ1为基本通路。 由定义可看出,G中v1v2v5v1为 长为3的圈,v1v2v3v4v2v5v1为 长为6的简单回路。
e2=(v2,v3),e3=(v2,v3),e4=(v3,v4),e5=(v4,v4),则G=(V,E)是一个图。图 中边集E的边也可直接由点对表示,而将E作为多重集(即允许E中有相同元素的 集合)。 例2、设V={v1,v2,v3,v4},E={(v1,v2),(v1,v2),(v2,v3)},则H=(V,E)是 一个图。 e
d (V ) 2m
i 1 i
n
五、顶点的度
推论:任何图(无向图或有向图)中,度为奇数的顶点个
图的基本概念
第一章 图的基本概念第一节 图和有向图定义1.1 一个无向图图(graph )G 是指一个二元组),(E V ,其中集合V 中的元素称为顶点(或点,或端点, 或结点)(or vertice, or node, or point), 集合E 中元素为V 中元素组成的无序对,称为边 (edge).注意:1. 上述集合E 中的元素可以相同,有的文献称这样的集合为多重集。
2. 图),(∅∅称为空图,它有时在举反例的时候用到,且有时将一个结论推广到包含空图时会引起不必要的麻烦, 故本书中假设所讨论的图都不是空图。
3. 在一个图=G ),(E V 中,为了表示V 和E 分别是G 顶点集合边集,常将V 和E 分别记为)(G V 和)(G E .我们经常用图形来表示一个图。
用小圆圈或实心点表示图的顶点,用线段把无序对中两个顶点连接起来表示边。
其中顶点的位置,连线的曲直、是否相交等都无关紧要. 例如,=G ),(E V ,V =}{54321,,,,v v v v v ,=G }{),(),,(),,(),,(),,(),,(544231212111v v v v v v v v v v v v ,G 的图形如下.3v 4ve 2 5v1v 2v1e图. 1.设=G ),(E V . 若V 为有限集,则称G 为有限图(finite graph );若V 为单点集,则称G 为平凡图 (trivial graph ). 为方便起见,常用e i 表示边,例如在图1中2e 表示边),(31v v , 而1v ,3v 称为2e 的端点. 两个顶点相同的边称为环 (loop), 具有相同顶点的多条边称为重边 (multiple edge), 不含环和重边的图称为简单图 (simple graph). 例如在图1中1e 为环, 32,e e 为重边,所以此图不是简单图.定义1.2 设图G 的顶点集为)(G V ={}n v v v ,...,,21,边集为)(G E ={}m e e e ,...,,21.G 的邻接矩阵(adjacency matrix ))(G A 是一个n n ⨯矩阵,元素j i a ,为端点的边的数目。
离散数学中的图论代表知识点介绍
离散数学中的图论代表知识点介绍离散数学是数学的一个分支,它主要研究离散对象以及其离散性质和离散结构。
图论作为离散数学的重要组成部分,以图为研究对象,研究了图的基本概念、图的表示方法以及图的性质和应用。
本文将介绍离散数学中的图论代表知识点。
1. 图的基本概念图是由顶点集合和边集合组成的离散结构,用V表示顶点集合,E表示边集合。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
有向图中的边是有方向的,而无向图中的边是无方向的。
图中的顶点可以表示为V={v1, v2, v3, ...},边可以表示为E={(vi, vj)}。
在图中,两个顶点之间有边相连时,称这两个顶点是相邻的。
2. 图的表示方法图可以用多种方式来表示。
常见的表示方法有邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否存在边。
邻接表则是通过链表的方式来表示图的结构,每个顶点都对应一个链表,链表中存储着与该顶点相邻的顶点。
3. 图的性质图论研究了图的许多性质和特性。
其中一些重要的性质包括连通性、路径、回路、度数、树和连通分量等。
连通性是指图中任意两个顶点之间是否存在路径。
如果图中任意两个顶点都存在路径相连,则图被称为连通图。
反之,如果存在无法通过路径相连的顶点对,则图为非连通图。
连通图中的任意两个顶点之间至少存在一条路径。
路径是指从一个顶点到另一个顶点的顶点序列。
路径的长度是指路径上边的数量。
最短路径是指两个顶点之间边的数量最少的路径。
回路是指路径起点和终点相同的路径。
如果回路中除起点和终点以外的顶点不重复出现,则称为简单回路。
度数是指图中顶点的边的数量。
对于有向图来说,度数分为入度和出度,分别表示指向该顶点的边和从该顶点指出的边的数量。
树是一种无回路的连通图,它具有n个顶点和n-1条边。
树是图论中一个重要的概念,它有广泛的应用。
连通分量是指图中的极大连通子图,即在该子图中的任意两个顶点都是连通的,且该子图不能再加入其他顶点使其连通。
离散数学第七章图的基本概念
4.无向图的连通性
若无向图G中任何两顶点都连通,则称G是连通图.
对于任意的无向图G.设V1,V2,…,Vk是顶点之间连通关系的 等价类,则称他们的导出子图为G的连通分支.用p(G)表示G 的连通分支数.
V1 e1
e2 e3
V3
e4 V2
V4
a
de
h
i
b
c
f
g
5.有向图的连通性
若略去有向图D中各边的键头,所得无向图是无向连通图,则 称D是弱连通图(或称D是连通图).
(2) mij d (vi )(i 1,2,..., n)
j 1
mn
nm
n
(3) mij mij d(vi ) 2m
j1 i1
i1 j1
i 1
m
(4) mij 0 vi是孤立点 j 1
(5)若第j列与第k列相同, 则说明e j与ek为平行边.
2.有向图的关联矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em} 1, vi为ej的始点
e1,e2,e3},{e1,e2,
e2
e4},{e9}等边割集 ,e9是桥.
e3 V4
e5 e6
V5 e4
V6
e9
V7
7.3 图的矩阵表示
1.无向图的关联矩阵
设无向图G=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em}
令mij为顶点vi与ej的关联次数, 则称(mij)n×m为G的关联矩阵.记为M(G)
若Γ 满足:vi-1,vi为ei的端点(若G为有向图,vi-1是ei的始 点,vi是ei的终点)i=1,2,…,k,则称Γ 为G中通路,v0,vk分 别称为通路的始点和终点,Γ 中边的数目k称为通路长度.
14-图的基本概念
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Fleury (弗罗莱) 算法通俗解释
https:///guomutian911/article /details/42105127
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标志着图论开始突飞猛进.
近40年来, 图论发展速度惊人, 活跃非凡. 主要 原因是: ①计算机为图论提供了计算工具; ②现代科 技在图论中找到描述和解决问题的犀利手段.
目前, 图论在计算机科学、物理学、化学、运 筹学、信息论、控制论、网络通讯、社会科学以及 经济管理等诸多领域有着广泛的应用.
预备知识:
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14
四色问题 对任何一张地图进行着色, 两个有共同边 界的国家染不同的颜色, 则只需要四种颜色就够了.
A
C
B
DE
F
同位素问题: 图论中的“图”(graph)这个术语最早 用来表示化学结构: 点表示原子, 边表示化学键.
C3H7OH 的两个同位素的结构图(树): 碳(C),氢(H),氧(O)各有4个, 1个, 2个价电子.
†无序对 (a, b) 就是多重集 {a, b}, 允许 a = b. †† A&B = B&A.
1. 图的定义及相关概念
图是一种数学结构,是一个数学概念, 它的图形表 示叫做图解.
1.无向图 G = V, E ,φG , 其中V , 多重集 E V&V.
例如 G = V, E, φG , 其中 V = {a, b, e, d, e}, E = {(a, a), (a,
无序积与多重集
1.有序积: AB = {a, b|aA bB}. 有序对 a, b b, a.
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(2) (5,4,3,2,2)
可图化,不可简单图化。若它可简单图化, 设所得图为G,则(G)=max{5,4,3,2,2}=5, 这与定理14.4矛盾。
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)
握手定理
定理14.1 设G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,…,vn}, n |E|=m,则
d (v ) 2 m
i 1 i
说明 任何无向图中,各顶点度数之和等于边数的两倍。 证明 G中每条边(包括环)均有两个端点, 所以在计算G中各顶点度数之和时, 每条边均提供2度,当然,m条边,共提供2m度。 定理14.2 设D=<V,E>为任意有向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m,则
度数列举例
按顶点的标定顺序,度数列为
4,4,2,1,3。
按字母顺序,度数列,出度列,入 度列分别为 5,3,3,3 4,0,2,1
1,3,1,2
可图化的充要条件
定理14.3 设非负整数列d=(d1,d2,…,dn),则d是可图化的当 n 且仅当 di 0(mod 2)
i 1
证明 必要性。由握手定理显然得证。 充分性。由已知条件可知,d中有偶数个奇数度点。 奇数度点两两之间连一边,剩余度用环来实现。
例14.1
例14.1 (1) 给定无向图G=<V,E>,其中 V={v1,v2,v3,v4,v5}, E={(v1,v1),(v1,v2),(v2,v3),(v2,v3),(v2,v5),(v1,v5),(v4,v5)}.
(2) 给定有向图D=<V,E>,其中 V={a,b,c,d}, E={<a,a>,<a,b>,<a,b>,<a,d>,<c,d>,<d,c>,<c,b>}。
解答:不可能。考虑一个图,其中顶点代表人,如果两个人意见 相同,可用边连接,所以每个顶点都是奇数度。存在奇数个 度数为奇数的图,这是不可能的。 说明:
(1)很多离散问题可以用图模型求解。 (2)为了建立一个图模型,需要决定顶点和边分别代表什么。 (3)在一个图模型中,边经常代表两个顶点之间的关系。
度数列
完全图举例
K5
3阶有向完全图
4阶竞赛图
n阶无向完全图的边数为: n(n-1)/2 n阶有向完全图的边数为: n(n-1) n阶竞赛图的边数为: n(n-1)/2
正则图
定义14.7 设G为n阶无向简单图,若v∈V(G),均有d(v)=k, 则称G为k-正则图。
举例 n阶零图是0-正则图
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)}
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)}
若et∈E,使得et=<vi,vj>,则称vi为et的始点,vj为et的终 点,并称vi邻接到vj , vj邻接于vi。
若ek的终点为el的始点,则称ek与el相邻。
邻域
设无向图G=<V,E>,v∈V, 称{u|u∈V∧(u,v)∈E∧u≠v}为v的邻域,记做NG(v)。
称NG(v)∪{v}为v的闭邻域,记做NG(v)。
(4) (d1,d2,…dn),d1>d2>…>dn≥1 且 可图化,不可简单图化。
d 为偶数。
i 1 i
n
例14.2
(5) (4,4,3,3,2,2) 可简单图化。下图中两个6阶无向简单图都以(5)中序列为 度数列。
完全图
定义14.6 设G为n阶无向简单图,若G中每个顶点均与其余的n-1 个顶点相邻,则称G为n阶无向完全图,简称n阶完全图,记做 Kn(n≥1)。 设D为n阶有向简单图,若D中每个顶点都邻接到其余的n-1个 顶点,又邻接于其余的n-1个顶点,则称D是n阶有向完全图。 设D为n阶有向简单图,若D的基图为n阶无向完全图Kn,则称D 是n阶竞赛图。
标定图与非标定图、基图
将图的集合定义转化成图形表示之后,常用ek表示无向边 (vi,vj)(或有向边<vi,vj>),并称顶点或边用字母标定 的图为标定图,否则称为非标定图。 将有向图各有向边均改成无向边后的无向图称为原来图 的基图。
易知标定图与非标定图是可以相互转化的,任何无向图G 的各边均加上箭头就可以得到以G为基图的有向图。
d ( v ) 2 m , 且 d ( v ) d i (vi ) m i i 1 i 1 i 1 n n n
握手定理的推论
推论 任何图(无向的或有向的)中,奇度顶点的个数是偶数。 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}
无序积与多重集合
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。
无向图和有向图
定义14.1 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。
ND (d )
= {a,c,d}
简单图与多重图
定义14.3 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。 例如:在图14.1中,
5
3
3
1
可图化举例
由定理14.3立即可知, (3,3,2,1),(3,2,2,1,1)等是不可图化的, (3,3,2,2),(3,2,2,2,1)等是可图化的。
定理14.4
定理14.4 设G为任意n阶无向简单图,则△(G)≤n-1。 证明 因为G既无平行边也无环,
所以G中任何顶点v至多与其余的n-1个顶点均相邻,
设D=<V,E>为有向图,ek=<vi,vj>∈E, 称vi,vj为ek的端点。
若vi=vj,则称ek为D中的环。
无论在无向图中还是在有向图中,无边关联的顶点均称为孤 立点。
相邻与邻接
设无向图G=<V,E>,vi,vj∈V,ek,el∈E。 若et∈E,使得et=(vi,vj),则称vi与vj是相邻的。 若ek与el至少有一个公共端点,则称ek与el是相邻的。 设有向图D=<V,E>,vi,vj∈V,ek,el∈E。
(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14.2 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。
说明
可以用图形表示图,即用小圆圈(或实心点)表示顶 点,用顶点之间的连线表示无向边,用有方向的连线 表示有向边。
最小入度 δ-(D)=min{d-(v)|v∈V(D)}
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。
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),
则V1∪V2=V,V1∩V2= ,由握手定理可知
2 m d ( v ) d (v ) d (v )
vV
vV1 vV2
由于2m和
vV2
d (v )
,所以
vV1
d (v) 为偶数,
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?
例14.2
(3) (3,3,3,1) 可图化,不可简单图化。假设该序列可以简单图化,
设G=<V,E>以该序列为度数列。 不妨设V={v1,v2,v3,v4} 且 d(v1)=d(v2)=d(v3)=3,d(v4)=1, 由于d(v4)=1,因而v4只能与v1,v2,v3之一相邻, 于是v1,v2,v3不可能都是3度顶点,这是矛盾的, 因而(3)中序列也不可简单图化。
称{e|e∈E∧e与v相关联}为v的关联集,记做IG(v)。 设有向图D=<V,E>,v∈V, 称{u|u∈V∧<v,u>∈E∧u≠v}为v的后继元集,记做Г+D(v)。 称{u|u∈V∧<u,v>∈E∧u≠v}为v的先驱元集,记做Г-D(v)。
称Г+D(v)∪Г-D(v)为v的邻域,记做ND(v)。
设G=<V,E>为一个n阶无向图,V={v1,v2,…,vn},称d(v1), d(v2),…,d(vn)为G的度数列。
对于顶点标定的无向图,它的度数列是唯一的。
反之,对于给定的非负整数列d={d1,d2,…,dn},若存在V= {v1,v2,…,vn}为顶点集的n阶无向图G,使得d(vi)=di,则称 d是可图化的。 特别地,若所得图是简单图,则称d是可简单图化的。 类似地,设D=<V,E>为一个n阶有向图,V={v1,v2,…,vn},称 d(v1),d(v2),…,d(vn)为D的度数列,另外称d+(v1), d+(v2),…,d+(vn)与d-(v1),d-(v2),…,d-(vn)分别为D的 出度列和入度列。