点支配集,点覆盖集,点独立集+边覆盖集,边独立集(匹配)笔记

本文介绍了图论中的关键概念,包括点支配集、点覆盖集、点独立集及其相互关系,探讨了这些概念在实际问题中的应用,例如通信基站布局和匹配问题。此外,还详细解释了边覆盖集、边独立集的概念及其与点集概念的区别和联系。

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1.点支配集:即 V 中的顶点要么是 V集合中的元素、要么与 V中的一个顶点相邻。

通信例子:要在几个城市之间建立通讯基站,直接相连代表能覆盖信号,最少需要在几个城市建基站?

点 支 配 集 的 定 义 : 图 G 的 点 支 配 集 V ∗ : ∀ v ∈ ( V − V ∗ ) , ∃ v ∗ ∈ V ∗ ( v ∗ , v ) ∈ E 点支配集的定义:图G的点支配集V^*:\forall v\in (V-V^*),\exists v^* \in V^* (v^*,v)\in E GV:v(VV),vV(v,v)E

2.点覆盖集:点“覆盖”边,(点直接连接某个边)通俗地讲,所谓点覆盖集 V*,就是 G 中所有的边至少有一个顶点属于 V*。

3.点独立集:点集的子集中任何两个定点均不直接相邻

在这里插入图片描述
图 画 错 了 : 当 然 最 小 描 述 覆 盖 , 最 大 描 述 独 立 图画错了:当然最小描述覆盖,最大描述独立

关系

G 的极大点独立集都是 G 的极小支配集。逆命题不成立(即,极小支配集未必是极大独立集)。

一个独立集是极大独立集,当且仅当它是一个支配集

设无向图 G(V, E)中无孤立顶点,顶点集合 V⊆V,则 V是 G 的点覆盖,当且仅当 V–V*是 G 的点独立集。

极 小 支 配 集 未 必 是 极 大 独 立 集 : 如 : 米 极小支配集未必是极大独立集:如:米
在这里插入图片描述

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求解

极小点支配集的求解:每个顶点与它的所有邻接顶点进行加法运算组成一个因子项,所有因子项再连乘。
每个顶点的所有邻接顶点进行积运算后再与该顶点进行和运算,组成一个因子项;所有因子项再连乘,并根据逻辑运算规律展开成积之和的形式。在运算完毕得到的结果中,每个乘积项代表一个极小覆盖集,其中最小者为最小覆盖集。
无向连通图 G 的极小点覆盖集与极大点独立集存在互补性,求出极小点覆盖集和点覆盖数后,就可以求出极大点独立集和点独立数。由此得极大点独立集。

+ 是 或 , 乘 是 且 , 交 换 律 , 结 合 律 , 分 配 律 都 与 数 字 一 样 , 且 有 , 吸 收 律 v i + v i = v i ; v i v i = v i ; v i + v i v j = v i 。 +是或,乘是且,交换律,结合律,分配律都与数字一样,且有, 吸收律vi + vi = vi;vivi = vi;vi + vivj = vi。 +vi+vi=vivivi=vivi+vivj=vi


分 割 线 分割线 线


边覆盖集:边覆盖点,几条边可“覆盖”所有定点

边独立集(匹配):任何两条边都没有公共顶点。

在这里插入图片描述

对 于 一 个 给 定 的 匹 配 M , 若 边 ( u , v ) ∈ M , 则 称 顶 点 u 与 v 被 M 所 匹 配 。 u , v 为 M 的 盖 点 , 不 与 匹 配 M 中 边 相 关 联 的 顶 点 称 为 未 盖 点 。 对于一个给定的匹配M,若边(u, v)∈M,则称顶点 u 与 v 被 M 所匹配。u,v为M的盖点,\\不与匹配M中边相关联的顶点称为未盖点。 M,(u,v)MuvMu,vM,M

边覆盖和匹配之间的关系

点 覆 盖 和 点 独 立 之 间 关 系 “ 密 切 ” , 那 么 边 覆 盖 和 边 独 立 ( 匹 配 ) 之 间 呢 ? 点覆盖和点独立之间关系“密切”,那么边覆盖和边独立(匹配)之间呢? ()

设无向图 G 的顶点个数为 n,且 G 中无孤立点:

∗ 最 大 匹 配 和 最 小 变 覆 盖 之 间 的 转 化 : 设 M 为 G 的 一 个 最 大 匹 配 , 对 于 G 中 M 的 每 个 未 盖 点 v , 选 取 一 条 与 v 关 联 的 边 所 组 成 的 边 的 集 合 为 N , 则 W = M ∪ N 为 G 中 的 最 小 边 覆 盖 ; 设 W 1 为 G 的 最 小 边 覆 盖 , 若 G 中 存 在 相 邻 的 边 就 移 去 其 中 的 一 条 , 设 移 去 的 边 集 为 N 1 , 则 M 1 = W 1 − N 1 为 G 中 一 个 最 大 匹 配 ; *最大匹配和最小变覆盖之间的转化: \\ 设 M 为 G 的一个最大匹配,对于 G 中 M 的每个未盖点 v,选取一条与 v 关联的边所 组成的边的集合为 N,则 W = M∪N 为 G 中的最小边覆盖;\\ 设 W1 为 G 的最小边覆盖,若 G 中存在相邻的边就移去其中的一条,设移去的边集为 N1,则 M1 = W1 - N1 为 G 中一个最大匹配; MGGMvvNW=MNGW1GGN1M1=W1N1G
∗ G 满 足 : 边 覆 盖 数 + 边 独 立 数 = n 顶 点 个 数 *G满足:边覆盖数 + 边独立数 = n顶点个数 G+=n


匹配问题:

求一般的最大匹配的问题

交错轨(对于一个匹配M,路径上交错出现属于M或不属于M的边)
可增广轨:对于一个给定匹配 M,两个端点都是未盖点的交错轨(特别地,如果两个未盖点之间仅含一条边,那么单单这条边也组成一条可增广轨)

可增广轨的含义(即匹配 M 扩充了):对于某个可增广轨 P,把 P 中原来属M去掉,而把 P 中原来不属于 M 的边加到新匹配 中去,变化后的匹配 恰好比原匹配 M 多一条边。

定理: M 为 G 的最大匹配,当且仅当 G 不存在关于 M 的可增广轨。
因此,求最大匹配的一个可行方法为:给定一个初始匹配 M(如果没有给定,则 M=Ø),如果图 G 没有未盖点,则肯定不会有可增广轨了,即 M 就是最大匹配;
否则对图 G 的所有未盖点 vi,通过一定的方法搜索以 vi为端点的
可增广轨,从而通过可增广轨逐渐把 M 扩大。(在扩大 M 的过程当中,某些未盖点会逐渐被 M 盖住)

二部图得最大匹配的求法:

  1. 网络流解法
  2. 匈牙利算法
  3. Hopcroft-Karp 算法

完美匹配:对于一个图 G 与给定的一个匹配 M,如果图 G 中不存在 M 的未盖点,则称匹配M 为图 G 的完美匹配。

二部图的完备匹配:设无向图 G(V, E)为二部图,“覆盖” 少数点集合得匹配称为完备匹配。若两点集元素数相等,则该完备匹配也是完美匹配。

二部图的最佳匹配:对边赋予权值,权值和最大得完备匹配

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