【图论】【基本概念】

本文介绍了图论中的基本概念,包括顶点、边、有向边、无向边等,并详细解释了图、有向图、无向图和混合图的区别。此外还探讨了赋权图、稠密图和稀疏图的概念,以及自环、重边和简单图等特殊图的定义。

基本概念

  • 顶点 (Vertex or Node) 构成点集 (Vertex set)

  • 边(Edge) 构成边集 (Edge set)

    • 常记作(u,v)(u,v)(u,v)u,vu,vu,v 称为eee端点 (Endpoint)
    • 有向边 (Directed edge)弧 (Arc)(u,v)(u,v)(u,v) 有序,有时也写作 u→vu \to vuv 。设 e=u→ve=u \to ve=uv,则此时uuu 称为eee起点 (Tail)vvv 称为eee终点 (Head),并称uuuvvv 的直接前驱,vvvuuu 的直接后继。
    • 无向边 (Undirected edge)边 (Edge)(u,v)(u,v)(u,v) 无序。
  • 图 (Graph) 是一个二元组$G=(V(G), E(G)) $ ,其中V(G)V(G)V(G) 是非空点集 (Vertex set)E(G)E(G)E(G)边集 (Edge set)

    • 常记作G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)

    • GGG 的点数∣V(G)∣|V(G)|V(G) 也被称作图GGG阶 (Order)

    • V,EV,EV,E 都是有限集合时,称GGG有限图;当VVVEEE 是无限集合时,称GGG无限图

    • 有向图 (Directed graph)EEE 中均为有向边。

      无向图 (Undirected graph)EEE 中均为无向边。

      混合图 (Mixed graph)EEE 中既有有向边也有无向边。

    • 赋权图:每条边都有权值。其中边权全是正的为正权图

    • 稀疏图 (Sparse graph):边很多,**稠密图 (Dense graph)**刚好相反。这个一般用于讨论时间复杂度为O(∣V∣2)O(|V|^2)O(V2) 的算法与O(∣E∣)O(|E|)O(E) 的算法的效率差异(稀疏图优先选择后者)。

    • 自环 (Loop)∃e=(u,v)∈E,且u=v\exists e=(u,v)\in E,且u=ve=(u,v)E,u=v,则eee 称作自环。

      重边 (Multiple edge):若EEE 中存在两个完全相同的边,则它们被称作(一组)重边。

    • 简单图 (Simple graph):若一个图中没有自环和重边,它被称为简单图。否则为多重图 (Multigraph)

    • 补图:对于无向图

    • 反图

  • 图中的点

    • 对于两顶点uuuvvv ,若存在边(u,v)(u,v)(u,v) ,则称uuuvvv相邻的 (Adjacent)

      一个顶点v∈Vv\in VvV 的**邻域 (Neighborhood)**是所有与之相邻的顶点所构成的集合,记作N(v)N(v)N(v)

      一个点集SSS 的邻域是所有与SSS 中至少一个点相邻的点所构成的集合,记作N(S)N(S)N(S) ,即N(S)=⋃v∈SN(v)N(S)=\bigcup_{v\in S} N(v)N(S)=vSN(v)

    • 度 (Degree) :与一个顶点vvv 关联的边的条数,记作d(v)d(v)d(v)​ 。

      • 无向简单图,有d(v)=∣N(v)∣d(v)=|N(v)|d(v)=N(v)

      • 握手定理(图论基本定理):对于任何无向图G(V,E)G(V,E)G(V,E) ,有∑v∈Vd(v)=2∣E∣\sum_{v\in V}d(v)=2|E|vVd(v)=2E

        推论:在任意图中,度数为奇数的点必然有偶数个。

      • 孤立点 (Isolated vertex)d(v)=0d(v)=0d(v)=0

        叶节点 (Leaf vertex)/悬挂点 (Pendant vertex)d(v)=1d(v)=1d(v)=1

        偶点 (Even vertex)2∣d(v)2\mid d(v)2d(v)

        奇点 (Odd vertex)2∤d(v)2\nmid d(v)2d(v),其中一张图中奇点必有偶数个。

      • 对于一张图,所有节点的度数的最小值称为最小度 (Minimum degree),记作δ(G)\delta(G)δ(G) ,最大值称为最大度 (Maximum degree),记作Δ(G)\Delta(G)Δ(G)

      • 对于有向图,以一个顶点为起点的边的条数称为该顶点的出度 (Out-degree),记作 d+(v)d^+(v)d+(v)out(v)out(v)out(v) 。以一个顶点为终点的边的条数称为该节点的入度 (In-degree),记作d−(v)d^-(v)d(v)in(v)in(v)in(v) 。对于任何有向图 ,有:∑v∈Vd+(v)=∑v∈Vd−(v)=∣E∣\sum_{v \in V} d^+(v)=\sum_{v \in V} d^-(v)=|E|vVd+(v)=vVd(v)=E

      • 对于无向图 ,每个顶点的度数都是一个固定的常数的称为 k - 正则图 (-Regular Graph)

  • 路径:将若干个点连接起来的边的集合。边的数量被称作这条途径的长度,如果边是带权的,长度通常指路径上的边权之和。

    • 简单路径 (Simple path):路径连接的点两两不同。
    • 回路 (Circuit):路径头尾相接。
    • 简单回路/简单环 (Simple circuit):路径中仅头尾相接。
  • 子图:对于图GGG∃H=(V′,E′),V′∈V,E′∈E\exists H=(V',E'),V'\in V,E'\in EH=(V,E),VV,EE ,则称HHHGGG子图 (Subgraph),记作H⊆GH \subseteq GHG

  • 连通性:存在一条uuuvvv 的路径则u,vu,vu,v 连通 (Connected)。

    • 无向图

      • 图中任意两个顶点均连通的称连通图 (Connected graph)

      • HHHGGG 的一个连通子图,则HHHGGG 的一个连通块/连通分量 (Connected component)

        若不存在FFF 使H⊊F⊆GH\subsetneq F\subseteq GHFGHHHGGG 的一个极大连通子图。

    • 有向图

      • 有向图的节点两两互相可达,则称这张图是强连通的 (Strongly connected)
      • 张有向图的边替换为无向边后可以得到一张连通图,则称原来这张有向图是弱连通的 (Weakly connected)
      • 同无向图,有弱连通分量 (Weakly connected component)、极大弱连通子图、强连通分量 (Strongly Connected component)、极大强连通子图。
    • 强连通图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E), 若 V′⊆VV^{\prime} \subseteq VVVG[V\V′]G\left[V \backslash V^{\prime}\right]G[V\V] 不是连通 图, 则 V′V^{\prime}V 是图 GGG 的一个点割集 (Vertex cut/Separating set)。大小为一的点割集又被称作割点 (Cut vertex)
    • 强连通图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E) 和整数 kkk, 若 ∣V∣≥k+1|V| \geq k+1Vk+1GGG 不存在大小为 k−1k-1k1 的点割集, 则称 图 GGG 是**kkk-点连通的 (k(k(k-vertex-connected)** ,而使得上式成立的最大的 kkk 被称作图 GGG点连通度 (Vertex connectivity),记作 κ(G)\kappa(G)κ(G) 。对于非完全图,点连通度即为最小点割集的大小, 而完 图 KnK_{n}Kn 的点连通度为 n−1n-1n1
    • 对于图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E) 以及 u,v∈Vu, v \in Vu,vV 满足 u≠v,uu \neq v, uu=v,uvvv 不相邻, uuu 可达 vvv, 若 V′⊆V, V^{\prime} \subseteq V_{\text {, }}VV u,v∉V′u, v \notin V^{\prime}u,v/V, 且在 G[V\V′]G\left[V \backslash V^{\prime}\right]G[V\V]uuuvvv 不连通, 则 V′V^{\prime}V 被称作 uuuvvv 的点割集。 uuuvvv 的最小点割集的大小被称作 uuuvvv 的 局部点连通度 (Local connectivity), 记作 κ(u,v)\kappa(u, v)κ(u,v)
    • 对于连通图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E), 若 E′⊆EE^{\prime} \subseteq EEEG′=(V,E\E′)G^{\prime}=\left(V, E \backslash E^{\prime}\right)G=(V,E\E) (即从 GGG 中删去 E′E^{\prime}E 中的边) 不是连通图, 则 E′E^{\prime}E 是图 GGG 的一个边割集(Edge cut)。大小为一的边割集又被称作桥 (Bridge)
    • 对于连通图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E) 和整数 kkk, 若 GGG 不存在大小为 k−1k-1k1 的边割集, 则称图 GGGkkk - 边连 通的 (k(k(k-edge-connected), 而使得上式成立的最大的 kkk 被称作图 GGG 的 边连通度 (Edge connectivity),记作 λ(G)\lambda(G)λ(G) 。 (对于任何图, 边连通度即为最小边割集的大小。)
    • 对于图 G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E) 以及 u,v∈Vu, v \in Vu,vV 满足 u≠v,uu \neq v, uu=v,u 可达 vvv, 若 E′⊆EE^{\prime} \subseteq EEE, 且在 G′=(V,E\E′)G^{\prime}=\left(V, E \backslash E^{\prime}\right)G=(V,E\E)uuuvvv 不连通, 则 E′E^{\prime}E 被称作 uuuvvv 的边割集。 uuuvvv 的最小边割集的大 小被称作 uuuvvv 的 局部边连通度 (Local edge-connectivity), 记作 λ(u,v)\lambda(u, v)λ(u,v)
    • 点双连通 (Biconnected):没有割点的强连通图是点双连通的。对于两个点,如果无论删去哪个点(只能删去一个,且不能删自己)都不能使它们不连通。
      • 点双连通没有传递性
    • 边双连通 (2-edge-connected) :没有桥的强连通图是边双连通的。对于两个点,无论删去哪条边(只能删去一条)都不能使它们不连通。
      • 边双连通有传递性
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值