匹配、覆盖、独立集、二分图与网络流

(图像分割)基于图论的归一化分割 解释:将图像映射成图,以图为研究对象,利用图的理论知识获得图像的分割。下面介绍:图的基本理论,基于图论的归一化分割算法图G=(V,E,),分别是:节点、边、顶点和边的对应关系。简单记为G=(V,E)。1.顶点的度【无向图、有向图(入度、出度)2.连通图【无向图(有路径)、有向图(任意两点之间连通)3.子图和割【补图(V1∪V2=V,则图G1和G2互为补图)、割集(如果将图G分为两个互不相交的子图,我们称连接两个子图的边的集合为割集) 阅读详情

概念:

设图 G={V,E}

  • 匹配:在G中两两没有公共端点的边集合M⊆E
  • 边覆盖:G中任意顶点都至少是F中某条边的端点的边集合F⊆E
  • 独立集:在G中两两互不相连的顶点集合S⊆V
  • 顶点覆盖:G中的任意边都有至少一个端点属于S的顶点集合S⊆V

定理:

  1. 对于不存在独立点的图,|最大匹配数|+|最小边覆盖|=|V|
  2. |最大独立集|+|最小顶点覆盖|=|V|
  3. 对于二分图,|最大匹配|=|最小顶点覆盖|

不严谨的理解:

一:

可以想象,最小边覆盖可以通过最大匹配加边来完成,但是要加多少条边呢?

假设图G的最大匹配为M,那么这时还有|V|−2×|M|个点没有覆盖,这时需要|V|−2×|M|条边进行覆盖这些点。可以贪心的想,要尽可能的用一条边覆盖尽量多的点,但是一条边覆盖两个点的情况是不存在的,因为如果一条边可以覆盖两个新的点,那么当前的匹配就不是最大匹配了,与假设矛盾。所以每个点都要加一条边进行覆盖。

由此可知,图G的最小边覆盖为:|F|=|M|+|V|−2×|M|=|V|−|M|
移项可得:|F|+|M|=|V|

关于为什么不能有孤立的点呢,因为这些孤立点一条边都没有,最后|V|>|F|+|M|


二:

可以这样理解,现在图G要删除一些点,构造最小顶点覆盖,要删除哪些点呢?

一个思路是删除一组两两独立的点,因为这样删除点,不会导致一条边的两个端点都被删去。如果一条边的两个端点都被删去了,那么删去的点也就不是互相独立的了。这样要构造最小的顶点覆盖,就要尽量多的删去两两独立的点,那么就是V删去最大独立集了。


三:暂时还没找到比较容易理解的方式

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