第九部分 图论

news2024/11/20 13:29:31

目录

相关概念 

握手定理

例1

图的度数列

无向图的连通性

无向图的连通度

 例2

例3

有向图D如图所示,求 A, A2, A3, A4,并回答诸问题:


中间有几章这里没有写,感兴趣可以自己去学,组合数学跟高中差不多,这里也没写了,绝不是因为作者懒!

定义9 .1 无向图 G = < V , E >, 其中
(1) V ≠ ∅ 为顶点集,元素称为 顶点
(2) E V & V 的多重集,其元素称为无向边,简称

G = <V,E>为无向图

V = { v 1, v2, v3,v4,v5}
E = {( v 1 , v 1 ), ( v 1 , v 2 ), ( v 2 , v 3 ), ( v 2 , v 3 ), ( v 2 , v 5 ), ( v 1 , v 5 ), ( v 4 , v 5 )}
定义9 .2 有向图 D =< V , E >, 只需注意 E V × V 的多重子集
相关概念 
1.
① 可用 G 泛指图(无向的或有向的)
V ( G ), E ( G ), V ( D ), E ( D )
n 阶图
2. 有限图
3. n 阶零图与平凡图
4. 空图 ——
5. e k 表示无向边或有向边
6. 顶点与边的关联关系
① 关联、关联次数
② 环
③ 孤立点
7. 顶点之间的相邻与邻接关系
8. 邻域与关联集
v V ( G ) ( G 为无向图 )
v的邻域            N(v)={u|u∈V(G)(u,v)∈E(G)u≠v}
v的闭邻域        \bar{N}(v)=N(v)∪{v}
v的关联集        I(v)={e|e∈E ( G ) e v 关联 }
v V ( D ) ( D 为有向图 )
v的后继元集        I^{_{D}^{+}}(v)={u|u∈V(D) ∧<v,u>∈E(D) u≠v}
v的先驱元集        I_{D}^{-} (v)= {u|u∈V(D) ∧<u,v>∈E(D) u≠v}
v的邻域                N_{D}(v)=I^{_{D}^{+}}(v)∪I_{D}^{-}(v)
v的闭邻域            \bar{N}(v)=N_{D}(v)∪{v}
9. 标定图与非标定图
10. 基图
定义9 .3
(1) 无向图中的平行边及重数
(2) 有向图中的平行边及重数        注意方向性
(3) 多重图
(4) 简单图
定义9 .4
(1) G =< V , E > 为无向图 , v V , d ( v )—— v 的度数 , 简称度
(2) D =< V , E > 为有向图
v V
d + ( v )—— v 的出度
d ( v )—— v 的入度
d ( v )—— v 的度或度数
(3)
( G )最大度
δ ( G )最小度
(4)
+ ( D )最大出度
δ + ( D )最小出度
( D )最大入度
δ ( D )最小入度
(5) 奇顶点度与偶度顶点
握手定理

定理9.1 G=<V,E>为任意无向图,V={v1,v2,,vn}, |E|=m,

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, m 条边共提供 2 m

定理9.2 D=<V,E>为任意有向图,V={v1,v2,…,vn}, |E|=m,  

总度数为边数的两倍,入度和出度都等于边数

1
无向图 G 16 条边, 3 4 度顶点, 4 3 度顶点,其余 顶点度数均小于 3 ,问 G 的阶数 n 为几?
本题的关键是应用握手定理
3 度与 4 度顶点外
还有 x 个顶点 v 1 , v 2 , …, v x
d ( v i ) 2 i =1, 2, …, x
于是得不等式
32 24+2 x
x 4
阶数 n 4+4+3=11
图的度数列
V ={ v 1 , v 2 , …, v n } 为无向图 G 的顶点集,称 d ( v 1 ), d ( v 2 ), …, d ( v n ) G 度数列
V ={ v 1 , v 2 , …, v n } 为有向图 D 的顶点集
D 度数列 d ( v 1 ), d ( v 2 ), …, d ( v n )
D 出度列 d + ( v 1 ), d + ( v 2 ), …, d + ( v n )
D 入度列 d ( v 1 ), d ( v 2 ), …, d ( v n )
非负整数列 d =( d 1 , d 2 , …, d n ) 可图化的 ,是 可简单图化
度数列=入度列+出度列,对应元素

度数列={3,2,3,2}

出度列={2,1,2,1}

则求入读列

{1,1,1,1}

定义9 .5 G 1 =< V 1 , E 1 >, G 2 =< V 2 , E 2 > 为两个无向图 ( 两个有向 ) ,若存在双射函数 f : V 1 V 2 , 对于 v i , v j V 1 , ( v i , v j ) E 1 当且仅当 ( f ( v i ), f ( v j )) E 2 < v i , v j > E 1 当且仅当 < f ( v i ), f ( v j )> E 2 ) 并且 , ( v i , v j ) < v i , v j > )与 ( f ( v i ), f ( v j )) < f ( v i ), f ( v j )> )的重数相 同,则称 G 1 G 2 同构 的,记作 G 1 G 2
图之间的同构关系具有自反性、对称性和传递性
能找到多条同构的必要条件,但它们全不是充分条件:
① 边数相同,顶点数相同
② 度数列相同
③ 对应顶点的关联集及邻域的元素个数相同
若破坏必要条件,则两图不同构
判断两个图同构是个难题

定义9.6

(1) n ( n 1) 阶无向完全图 —— 每个顶点与其余顶点均相邻的 无向简单图,记作 K n
简单性质:
边数
m = n ( n   1) /2
∆ = δ = n 1
(2) n ( n 1) 有向完全图 —— 每对顶点之间均有两条方向相 反的有向边的有向简单图
简单性质:
m = n ( n 1)
∆ = δ = 2( n 1)
+ = δ + = n 1
(3) n ( n 1) 竞赛图 —— 基图为 K n 的有向简单图
简单性质:
边数
m = n ( n 2 1)
∆ = δ = n 1

定义9.7 n k正则图——=δ=k 的无向简单图

简单性质:边数(由握手定理得)

m=nk/2

定义9 .8 G =< V , E >, G =< V , E >
(1) G ′⊆ G —— G G 子图 G G 母图
(2) G ′⊆ G V = V ,则称 G G 生成子图
(3) V ′⊂ V E ′⊂ E ,称 G G 真子图
(4) V V ′⊂ V V ′≠∅ )的 导出子图 ,记作 G [ V ]
(5) E E ′⊂ E E ′≠∅ )的 导出子图 ,记作 G [ E ]
定义9 .9 G =< V , E > n 阶无向简单图,以 V 为顶点集,以 所有使 G 成为完全图 K n 的添加边组成的集合为边集的图, 称为 G 补图 ,记作
GG , 则称G自补图.
定义9 .10  给定图 G =< V , E > (无向或有向的), G 顶点与 边的交替序列 Γ = v 0 e 1 v 1 e 2 e l v l v i 1 , v i e i 的端点
(1) 通路与回路: Γ 通路 ;若 v 0 = v l Γ 回路 l 回路长
(2) 简单通路与回路:所有边各异, Γ 简单通路 ,又若 v 0 = v l Γ 简单回路
(3) 初级通路 ( 路径 ) 与初级回路 ( ) Γ 中所有顶点各异,则 Γ 初级通路 ( 路径 ) ,又若除 v 0 = v l ,所有的顶点各不相 同且所有的边各异,则称 Γ 初级回路 ( )
(4) 复杂通路与回路:有边重复出现
定理9 .3  n 阶图 G 中,若从顶点 v i v j v i v j )存在通路, 则从 v i v j 存在长度小于或等于 n 1 的通路
定理9 .4  在一个 n 阶图 G 中,若存在 v i 到自身的回路,则一 定存在 v i 到自身长度小于或等于 n 的回路
无向图的连通性
(1) 顶点之间的连通关系: G =< V , E > 为无向图
① 若 v i v j 之间有通路,则 v i v j
V 上的等价关系 R ={< u , v >| u , v V u v }
(2) G 的连通性与连通分支
① 若 u , v V u v ,则称 G 连通
V / R ={ V 1 , V 2 ,…, V k } ,称 G [ V 1 ], G [ V 2 ], …, G [ V k ] 连通分 ,其个数 p ( G )= k ( k 1)
k =1 G 连通
(3) 短程线与距离
u v 之间的 短程线 u v u v 之间长度最短的通路
u v 之间的 距离 d ( u , v )—— 短程线的长度
d ( u , v ) 的性质:
d ( u , v ) 0, u v d ( u , v )=
d ( u , v )= d ( v , u )
d ( u , v )+ d ( v , w ) d ( u , w )
无向图的连通度
删除顶点及删除边
G v —— G 中将 v 及关联的边去掉
G V —— G 中删除 V 中所有的顶点
G e —— e G 中去掉
G E —— 删除 E 中所有边
点割集与边割集
点割集与割点

定义9.11 G=<V,E>, V′⊂V

V 点割集        —— p ( G V )> p ( G ) 且有极小性
v 割点              ——{ v } 为点割集
定义9 .12  G =< V , E >, E ′⊆ E
E 边割集         —— p ( G E )> p ( G ) 且有极小性
e 割边 (桥)   ——{ e } 为边割集

点割集和边割集的两个要求

删去集合里的所有边或点,会增加连通分支

删去集合中的子集不会增加连通分支

例2

点割集        {v5},{v6},{v1,v4}

割点            v5,v6

边割集        {e7},{e8},{e1,e2},{e1,e4,e6},{e2,e3,e9},{e1,e3,e9},{e2,e4,e6},{e3,e4,e5},{e1,e3,e5,e6},{e2,e4,e5,e9},{e1,e4,e5,e9},{e2,e3,e5,e9}

割边(桥)      e7,e8

定义9 .13  D =< V , E > 为有向图
v i v j v i 可达 v j —— v i v j 有通路
v i v j v i v j 相互可达)
性质
具有自反性 ( v i v i ) 、传递性
具有自反性、对称性、传递性
v i v j 的短程线与距离
类似于无向图中,只需注意距离表示法的不同
( 无向图中 d ( v i , v j ) ,有向图中 d < v i , v j >) d < v i , v j > 无对称性

 定义9.14 D=<V,E>为有向图

D 弱连通 ( 连通 )—— 基图为无向连通图
D 单向连通 —— v i , v j V v i v j v j v i
D 强连通 —— v i , v j V v i v j
易知,强连通 单向连通 弱连通
判别法
定理9 .4  D 强连通当且仅当 D 中存在经过每个顶点至少一次 的回路
定理9 .5  D 单向连通当且仅当 D 中存在经过每个顶点至少一 次的通路
定义9.15   G =< V , E > 为一个无向图,若能将 V 分成 V 1 V 2 ( V 1 V 2 = V V 1 V 2 = ) ,使得 G 中的每条边的两个端点都是 一个属于 V 1 ,另一个属于 V 2 ,则称 G 二部图 ( 或称 二分
偶图 ) ,称 V 1 V 2 互补顶点子集 ,常将二部图 G 记为 < V 1 , V 2 , E > 又若 G 是简单二部图, V 1 中每个顶点均与 V 2 中所有的顶点相 则称 G 完全二部图 ,记为 K r , s ,其中 r =| V 1 | s =| V 2 |
注意, n 阶零图为二部图
完全二部图V1集合每个点都与V2集合中每个点相连

定理9.6 无向图G=<V,E>二部图当且仅当G中无奇圈 

定义9 .16  无向图 G =< V , E > | V |= n | E |= m ,令 m ij v i e j 的关联次数,称 ( m ij ) n × m G 关联矩阵 ,记为 M ( G )
定义9 .17  有向图 D =< V , E > ,令 则称 ( m ij ) n × m D 关联矩阵 ,记为 M ( D )

 

定义9 .18  设有向图 D =< V , E >, V ={ v 1 , v 2 , …, v n }, E ={ e 1 , e 2 , …, e m }, 令为顶点 v i 邻接到顶点 v j 边的条数,称为 D 邻接矩 ,记作 A ( D ) ,或简记为 A

定理9.7 A为有向图 D 的邻接矩阵,V={v1, v2, …, vn}顶点集,则 A l 次幂 Al l1)中元素

a^{_{ij}^{(l)}}Dvi vj 长度为 l 的通路数,其中a^{_{ii}^{(l)}}vi 到自身长度为 l 的回路数,而D中长度为 l 的通路总数,D 中长度为 l 的回路总数

例3
有向图D如图所示,求 A, A2, A3, A4,并回答诸问题:
(1) D 中长度为 1, 2, 3, 4 的通路各有多少条?其中回路分别为多 少条?
(2) D 中长度小于或等于 4 的通路为多少条?其中有多少条回路?

 

(1)
D 中长度为 1 的通路为 8 条,其中有 1 条是回路
D 中长度为 2 的通路为 11 条,其中有 3 条是回路
D 中长度为 3 4 的通路分别为 14 17 条,回路分别 1 3
(2)
D 中长度小于等于 4 的通路为 50 条,其中有 8 条是回路
下标(i,i)的数的和为回路总数,(i,j)的数的和为通路总数

 定义9.19 D=<V,E>为有向图. V={v1, v2, …, vn},

(pij)n×n D的可达矩阵,记作P(D),简记为由于vi Vvi vi ,所以P(D)主对角线上的元素全为1

由定义不难看出, D 强连通当且仅当P(D)为全1矩阵

下图所示有向图 D 的可达矩阵为

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1337731.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2024,华为重塑笔记本的“创新周期”

作者 | 曾响铃 文 | 响铃说 谈及电脑PC&#xff0c;相信不少消费者都会下意识地给行业贴一个标签&#xff1a;夕阳行业。毕竟当下已经是移动互联网时代&#xff0c;传统PC的使用场景不断萎缩&#xff0c;市场研究机构Gartner报告显示&#xff0c;截至2023年第三季度&#xff…

LLM应用于MPC

现有的基于学习的自动驾驶系统&#xff08;AD&#xff09;在理解高级信息和提供可解释性方面存在挑战。为了解决这些问题&#xff0c;这项工作采用LLM作为复杂AD场景的决策组件。作者设计了认知途径&#xff08;cognitive pathway&#xff09;来实现LLM的综合推理&#xff0c;并…

python作业题百度网盘,python作业答案怎么查

大家好&#xff0c;小编来为大家解答以下问题&#xff0c;python作业题百度网盘&#xff0c;python作业答案怎么查&#xff0c;今天让我们一起来看看吧&#xff01; 1 以下代码的输出结果为&#xff1a; alist [1, 2, 3, 4] print(alist.reverse()) print(alist) A.[4, 3, 2, …

Python爬虫中的代理IP设置与实战策略

在Python爬虫中&#xff0c;使用代理IP设置是一种常见的策略&#xff0c;主要用于以下几个目的&#xff1a; 1. 避免被目标网站封禁&#xff1a;频繁的请求可能会引起目标网站的注意&#xff0c;导致你的IP被封锁。通过使用代理IP&#xff0c;你可以模拟来自不同地点和设备的请…

【WPF】使用Behavior以及ValidationRule实现表单校验

文章目录 使用ValidationRule实现检测用户输入EmptyValidationRule 非空校验TextBox设置非空校验TextBox设置非空校验并显示校验提示 结语 使用ValidationRule实现检测用户输入 EmptyValidationRule是TextBox内容是否为空校验&#xff0c;TextBox的Binding属性设置ValidationRu…

AR智慧校园三维主电子沙盘系统研究及应用

一 、概述 易图讯科技(www.3dgis.top)自主研发的智慧校园三维主电子沙盘系统&#xff0c;采用B/S架构模式&#xff0c;采用自主可控高性能WebGIS可视化引擎&#xff0c;支持多用户客户端通过网络请求访问服务器地图和专题数据&#xff0c;提供地理信息数据、专题数据的并发访问…

爬虫工作量由小到大的思维转变---<第二十八章 Scrapy中间件说明书>

爬虫工作量由小到大的思维转变---&#xff1c;第二十六章 Scrapy通一通中间件的问题&#xff1e;-CSDN博客 前言: (书接上面链接)自定义中间件玩不明白? 好吧,写个翻译的文档点笔记,让中间件更通俗一点!!! 正文: 全局图: 爬虫中间件--->翻译笔记: from scrapy import s…

ES慢查询分析——性能提升6 倍

问题 生产环境频繁报警。查询跨度91天的数据&#xff0c;请求耗时已经来到了30s。报警的阈值为5s。 背景 查询关键词简单&#xff0c;为‘北京’ 单次仅检索两个字段 查询时间跨度为91天&#xff0c;覆盖数据为450亿数据 问题分析 使用profle分析&#xff0c;复现监控报警的…

Go在Win10上接收UDP组播数据

第一步、绑定本机某张网卡的IP和端口&#xff0c;本代码选择IP为0.0.0.0&#xff0c;端口为8000&#xff1b;第二步、加入组播&#xff0c;组播地址为“224.0.0.1”&#xff1b;第三步、循环接收UDP组播数据&#xff1b; 代码 package mainimport ("fmt""golang…

从 Linux Crontab 到 K8s CronJob,定时任务正在经历怎样的变革

作者&#xff1a;黄晓萌(学仁) 背景 Job 表示短周期的作业&#xff0c;定时 Job 表示按照预定的时间运行Job&#xff0c;或者按照某一频率周期性的运行 Job。比如&#xff1a; 许多传统企业使用 Linux 自带的 crontab 来做定时任务的方案&#xff0c;该方案非常简单&#xff…

“巴渝工匠杯”2022年重庆市职业院校技能大赛(高职组)云计算样题

“巴渝工匠杯”2022年重庆市职业院校技能大赛&#xff08;高职组&#xff09;云计算样题 需要软件包环境可私信博主 【赛程名称】云计算赛项第一场次-私有云 某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台&#xff0c;以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授…

PostGIS学习教程十五:几何图形的有效性

PostGIS学习教程十五&#xff1a;几何图形的有效性 在90%的情况下&#xff0c;“为什么我的查询给了我一个’TopologyException’错误"的问题的答案是"一个或多个输入的几何图形是无效的”&#xff0c;这就引出了这样一个问题:几何图形"无效"是什么意思&a…

从计算机内存结构到iOS

一、冯.诺伊曼结构 当前计算机都是冯.诺伊曼结构&#xff08;Von Neumann architecture&#xff09;&#xff0c;是指存储器存放程序的指令以及数据&#xff0c;在程序运行时根据需要提供给CPU使用。 冯.诺伊曼瓶颈 在目前的科技水平之下&#xff0c;CPU与存储器之间的读写速…

【C Primer Plus第六版 学习笔记】第十四章 结构和其他数据形式

有基础&#xff0c;进阶用&#xff0c;个人查漏补缺 建立结构声明&#xff1a;描述该对象由什么组成&#xff0c;即结构布局 格式&#xff1a; 关键字 标记&#xff08;可选&#xff09;{结构 }&#xff1b; 举例&#xff1a; struct book{char title[2];char author[4];float …

Xcode 编译速度慢是什么原因?如何提高编译速度?

作为一个开发者&#xff0c;我们都希望能够高效地开发应用程序&#xff0c;而编译速度是影响开发效率的重要因素之一。然而&#xff0c;有时候我们会发现在使用 Xcode 进行开发时&#xff0c;译速度非常慢&#xff0c;这给我们带来了不少困扰。那么&#xff0c;为什么 Xcode 的…

分页合理化是什么?

一、前言 大家好&#xff01;我是sum墨&#xff0c;一个一线的底层码农&#xff0c;平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文&#xff0c;限于本人水平&#xff0c;如果文章和代码有表述不当之处&#xff0c;还请不吝赐教。 只要是干过后台系统的同学应该都做过分页查…

神经网络介绍

目录 知识点介绍 知识点介绍 前馈神经网络&#xff1a;&#xff08;前馈网络的数据只向一个方向传播&#xff09; RNN循环神经网络&#xff0c;下图中多个 RNN 层都是“同一个层”&#xff0c;这一点与之前的神经网络是不一样的。

怎么下载landsat 8影像并在ArcGIS Pro中进行波段组合

Landsat 8&#xff08;前身为Landsat数据连续性任务&#xff0c;或 LDCM&#xff09;于2013年2月11日由 Atlas-V火箭从加利福尼亚州范登堡空军基地发射升空&#xff0c;这里为大家介绍一下该数据的下载的方法&#xff0c;希望能对你有所帮助。 注册账号 如果之前已经注册过的…

5、IDEA集成Git

IDEA集成Git 1. 配置Git忽略文件2. 定位Git程序3. 初始化本地库、添加暂存区、提交到本地库4. 切换版本5. 创建分支和切换分支6. 合并分支7. 解决冲突 1. 配置Git忽略文件 问题1&#xff1a;为什么要忽略他们&#xff1f; 与项目的实际功能无关&#xff0c;不参与服务器上部署…

学习笔记12——Spring的注解配置

学习笔记系列开头惯例发布一些寻亲消息 链接&#xff1a;https://baobeihuijia.com/bbhj/contents/3/192486.html SSM框架——注解配置&#xff08;Component Autowired 加载SpringConfig&#xff09; 注解开发&#xff08;Component注解、config扫描 加载SpringConfig&a…