离散数学 图论基础知识总结

无序对:
两个元素构成的集合 { a , b } 称为无序对,
A , B 为两个集合,则 { { a , b } | a A b B } A B 构成的无序积

笛卡尔积的区别在于构成笛卡尔积是由有序对构成
无序积 中的无序对的两个元素不分次序同时又可以是相同的

多重集合
集合中的元素可以重复出现,和Multimap 或 Multiset 中类似

重复度为元素在多重集合中出现的次数

无向图

一个无向图G是一个二元组 < V , E > , 即 G =< V , E >
V 是顶点集,是一个非空的有穷集合(意思为一个无向图里面至少有一个顶点,并且顶点的个数是有限的)
E 是边集,它是无序积 V & V 的一个有穷的多重子集 通俗来说就是 可以存在重边,以及自环

有向图
D =< V , E >
和无向图的区别就是 边是有方向的

几个概念

n阶图 : 有n个顶点
零图 : 没有边
平凡图:只有一个顶点,没有边,即一阶零图
空图:没有点,没有边记为 在定义中规定顶点集非空,但是在图的运算中可能产生空图

在无向图 G =< V , E > 中,设边 e = ( v i , v j ) E v i , v j e 的端点
那么 e v i ( v j )
如果 v i v j 那么 v i ( v j ) e 的关联次数为1
如果 v i = v j 那么 v i ( v j ) e 的关联次数为2
v k 不是e的端点 那么 v k e 的关联次数为0

简单来说
如果这条边是自环 那个这个环所连的点与这个环的关联次数为2
如果是一条边 那么边的两个端点与这条边的关联次数为1
其他点与这条边的关联次数自然就为0了

在无向图中

如果两个顶点之间至少有一条边 这两个点 相邻
如果两条边有一个共同的点 这两条边相邻

有向图
D =< V , E > 中, e =< v i , v j >∈ E v i , v j e 的两个端点
v i e 的起点
v j e 的终点
e v i , v j 关联
v i v j 有一条边 那么这两个顶点相邻
称为
v i 邻接 v j
v j 邻接 v i
如果一条边的终点是另一条边的起点 那么这两边相邻
比如这样

这里写图片描述

此图中 e 1 e 2 相邻

在无向图和有向图中

没有边关联的点 是 孤立点
两个端点重合的边 是 环

顶点的度数
无向图 G =< V , E > v i V 那么 v i 连了几条边 那么它的度数就是多少
度记为 d G ( v i ) 简记为 d ( v i )
每个环给端点提供的度数为2

有向图 D =< V , E > v i V
出度: v i 作为边的起点次数 (即有多少条边从它指向另一个端点) 记为 d + ( v i )
入度: v i 作为边的终点次数 (即有多少条边指向它) 记为 d ( v i )
度数:作为边的端点次数 记为 d ( v i )
显然
d ( v i ) = d + ( v i ) + d ( v i )

度数为1的顶点为悬挂顶点
与悬挂顶点关联的边称为悬挂边
最大度: Δ = m a x { d ( v ) | v V ( D ) }
最小度: δ = m i n { d ( v ) | v   i n t V ( D ) }
最大出度: Δ + = m a x { d + ( v ) | v V ( D ) }
最小出度: δ + = m i n { d + ( v ) | v V ( D ) }
最大入度: Δ = m a x { d ( v ) | v V ( D ) }
最小入度: δ = m i n { d ( v ) | v V ( D ) }

握手定理
各顶点的度数之和为边数的两倍
i = 1 n d ( v i ) = 2 m
推论
任何图中,度数为奇数的顶点个数是偶数

简单证明:
所有度数之和必为偶数(由握手定理)
奇数个奇数+(偶数个或者奇数个)偶数 = 奇数
矛盾

定理6.2

所有顶点入度之和( ( i = 1 ) n d + ( v i ) )=所有顶点出度之和( i = 1 n d ( v i ) )=边数(m)

度数列
V = { v 1 , v 2 , , v n } 为n阶图G的顶点集
d ( v 1 ) , d ( v 2 ) , , d ( v n ) 为G的度数列

对于有向图 可继续划分为 出度列和入度列

几个概念
平行边
在无向图中,关联一对顶点的无向边多余1条,这些边统称为平行便
重数
平行边的条数成为重数

有向平行边
有向图中,关联一对顶点的有向边多于1条,并且起点和终点相同(或者理解为方向相同)

多重图
含平行边的图

简单图
既不含平行边也不含环的图

显然 n阶简单无向图
Δ n 1

无向完全图
记为 K n
简单说:每对顶点之间都有一条边的无向简单图
m = C n 2 = n ( n 1 ) 2

有向完全图
简单说:每对顶点之间均有两条方向相反的边的有向简单图
m = 2 C n 2 = n ( n 1 )

k 正则图
无向简单图中,各顶点度数均等于k
由握手定理知 n阶 k 正则图中边数 m = k n 2

n阶无向圈图
共有n条边,并且边的顺序是按点的顺序
直接给图:
这里写图片描述

边集 E = { < v 1 , v 2 > , < v 2 , v 3 > , < v 3 , v 4 > , < v 4 , v 1 > }
记为 C n

n阶有向圈图
和n阶无向圈图一样,只不过边加上了方向
给图:
这里写图片描述

边集 E = { < v 1 , v 2 > , < v 2 , v 3 > , < v 3 , v 4 > , < v 4 , v 1 > }
记为 C n

n阶轮图
就是在无向圈 C n 1 ( n 4 ) 内放置一个顶点,使得该顶点与 C n 1 上的每个顶点相邻
所得的简单图 即为n阶轮图,记为 W n

这里写图片描述

n方体图
简单来说,就是每个顶点与它相邻的顶点,他们的顶点标号的二进制表示只有一位不同 记为 Q n

这里写图片描述

子图

G =< V , E > , G =< V , E >
两图都是无向图,或者两图都是有向图
如果 G G
那么 G G G G 记为 G G
如果 G G 那么 G G
如果 V = V 那么 G G (简单来说:生成子图就是 包含母图的所有顶点,但是包含一部分边(或者全部边))

如果 E 1 E
并且 V 1 为以 E 1 中的边关联的顶点全体为顶点集的 G 的子图
称为 E 1 的导出子图 记作 G [ E 1 ]

简单来说,就是取母图中的一个子边集,并且这些边的两端的端点构成子点集。

补图

就是在原图中,保留所有顶点,然后加边,使得原图变成完全图 K n 然后去掉原有的边,所得的图就是补图
G ¯ = V & V - G

ps:原图和补图互为补图

如果
G ¯ G 那么称它们为自补图

图的同构
简单来说 如果其中一个图通过变换可以变成另一个图,那么两图同构 记为 G 1 G 2
或者说 若它们都是标定图,可以通过调整一个图的顶点次序,使得 G 1 G 2 有相同的度数列,那么两图同构

图的连通性
通路
G =< V , E > , G Γ = v 0 e 1 v 1 e 2 e l v l
要求: v i 1 e i v i e i i = 1 , 2 , , l
那么 Γ v 0 v l
Γ Γ
v 0 = v l 那么称通路为回路 (简单来说,就是通路的起点和终点一样)

简单通路
Γ ,便是简单通路
v 0 = v l 那么称 Γ

初级通路
Γ 称为初级通路或路径
v 0 = v l 那么称 Γ 为初级回路或圈
长度为奇数的圈为奇圈,长度为偶数的圈为偶圈

复杂通路
在初级通路的基础上, Γ Γ
v 0 = v l 复杂回路

备注
在无向图中,长度为1的圈由环给出,长度为2的圈由两条平行边给出,在无向简单图中,圈长至少为3,。
在有向图中,长度为1的圈由环给出。在有向简单图中,圈长至少为2

定理6.3
在一个n阶图中,若从顶点 u v ( u v ) 存在通路,则从 u v n 1
简单证明:把通路中重复出现的顶点去掉,这条通路就变成初级通路,既然顶点各异,边各异,长度必然 n 1

定理6.4
在一个n阶图中,如果存在 v , 则从 v 到自身存在长度不超过 n 的初级回路
简单证明:也是把重复顶点去掉

无向图连通性
v i v j 那么 v i v j
规定 v i

连通图
无向图 G 是平凡图(一阶零图,即只有一个顶点,没有边)或者 G 中任意两个顶点都是连通的,则称 G 是连通图
否则称 G 是非连通图

连通分支
在原图的一个子图中,其中任意两个顶点都是相互可达,并且其中的任意顶点与子图以外的顶点都是不可达,那么称这个子图为连通分支(连通块)
连通分支的个数记为 p ( G ) 对于一个连通图, p ( G ) = 1

短程线
v i v j 线 v i v j
短程线的长度称为 v i v j
记为 d ( v i , v j ) v i v j d ( v i , v j ) =

三条性质
d ( v i , v j ) 0 v i = v j
d ( v i , v j ) + d ( v j , v k ) d ( v i , v k )
d ( v i , v j ) = d ( v j , v i )

点割集
如果删去原图中的一些点,使得原图的连通性被破坏,或者说连通分支数量增加,并且如果少删一些点不能导致破坏连通性,那么这些点的集合称为点割集,如果点割集中只有一个点,那么称其为割点

备注:悬挂顶点不可能出现在点割集中

边割集
删去一些边,使得破坏连通性,并且少删一条都不行。 这些边组成的集合称为边割集,简称割集。若只有一条边,则称该边为割边或者桥

备注
1° 完全图 K n 无点割集
2° n阶零图既无点割集,也无边割集
3° 若 G 是连通图, E G 的边割集,那么 p ( G E ) = 2
4° 若 G 是连通图, V G ,则 p ( G V ) 2 p ( G V ) > 2

点连通度
κ ( G ) = m i n { | V | | V G V 使 ( G V ) }
那么称 κ ( G ) G

边连通度
λ ( G ) = m i n { | E | | E G }
那么称 λ ( G ) G

备注
G κ ( G ) = λ ( G ) = 0 m i n = 0
G K n , G n 1 G κ ( G ) = n 1
G κ ( G ) = 1 G λ ( G ) = 1

定理6.5
对于任何无向图G,有
κ ( G ) λ ( G ) δ ( G )

有向图连通性
D =< V , E > v i , v j D
v i v j v i v j v i
v j v i v i v j
v i v j 线 线 v i v j

弱连通图或连通图
D D

单向连通图
D

强连通图
D

D
D D
D D

图的矩阵表示

无向图的关联矩阵
G =< V , E > , V = { v 1 , v 2 , , v n } , E = { e 1 , e 2 , , e m }
m i j v i e j , ( m i j ) n × m G M ( G )

m i j
0 ( v i e j )
1 ( v i e j )
2 ( e j v i )

五条性质
i = 1 n m i j = 2 M ( G ) 2
i = 1 m m i j = d ( v i ) M ( G ) i v i
i = 1 n d ( v i ) = i = 1 n j = 1 m = j = 1 m i = 1 n = i = 1 m 2 = 2 m ( )
j k e j e k
j = 1 m m i j = 0 v i

有向无环图的关联矩阵
有向图中的 m i j
1 ( v i e j )
0 ( v i e j )
1 ( v i e ) j )

五条性质
1° 每列恰有一个1和一个-1(规定图中无环)
2° 1的总个数等于-1的总个数,等于边数
i 1 v i 1 v i
j k e j e k
i 0 v i

有向图的邻接矩阵
设有向图 D =< V , E > , V = { v 1 , v 2 , , v n } , | E | = m , a i j ( 1 ) v i v j ( a i j ( 1 ) ) n × n D A ( D )

两条性质
i v i
j v j

定理6.6
A l ( l 1 ) a i j ( l ) v i v j l i , j a i j ( l ) D l i a i j ( l ) D l

推论
B l = A + A 2 + + A l ( l 1 ) , B l b i j ( l ) D l

可达矩阵
1 v i v j
0

三条性质
线 1 p i j = 1 , i i n
D P ( D ) 1
p i j = 1 b i j ( n 1 ) 0 , 1 i , j n i j

欧拉通路
G
欧拉回路
G
欧拉图
具有欧拉回路的图

定理6.10
判断欧拉图
G G
D D

哈密顿通路
G
哈密顿回路
G
哈密顿图
G

三个性质


G

定理6.12
若删去一些点后,连通分支数>删去的点数,那么这个图一定不是哈密顿图

推论
有割点的图一定不是哈密顿图

定理6.13
G n ( n 3 ) G u , v ,
d ( u ) + d ( v ) n 1 G
d ( u ) + d ( v ) n G G

推论
G n ( n 3 ) δ ( G ) n 2 , G

定理6.14
n ( n 2 ) D =< V , E > K n D

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