图论的基础知识:平凡图、简单图、连通图、平面图、完全图、对偶图、同构图

数据结构和算法:图 图(Graph)是一种较树更为复杂的非线性数据结构。在树形结构中,数据元素之间的关系是层次型的,树中除叶子以外的每一个数据元素可以和它下一层的多个数据元素存在关系;但除根元素以外的每一个数据元素只能且必须和它上一层中的一个数据元素存在关系。而在图形结构中,数据元素之间的关系是任意的,图中每一个数据元素可以和任何其它数据元素相关联。图的基本概念图的术语1.完全图(complete graph):在有n 阅读详情
AI摘要

本文介绍图论基础知识,包括平凡图、简单图、连通图、平面图、完全图、对偶图。平凡图仅含一个顶点且无边;简单图无自环和重边;连通图任意两顶点间有路径。还阐述了图的同构概念,包括定义、判断方法及在化学、模式识别等领域的应用。

一、平凡图

平凡图是图论中最简单的图,其定义如下:

  • 平凡图(Trivial Graph):仅包含一个顶点且没有任何边的图。

也就是说,一个平凡图满足:

  • 顶点集合 ( V ) 的大小为 1(即 (|V| = 1))。
  • 边集合 ( E ) 为空(即 (|E| = 0))。

这种图被称为“平凡”,因为它没有任何连接结构,既不包含环路也没有其它顶点之间的连接。平凡图常常作为图论中讨论各种图性质时的边界情况或特殊例子。

二、简单图

简单图:

  • 不含自环(即没有顶点与自身相连的边)。
  • 不含重边(即任意两顶点之间至多只有一条边)。

三、连通图

连通图: 图中的任意两个顶点之间都存在至少一条路径,即从任一顶点出发,都可以到达图中任一其他顶点。

四、平面图

平面图: 图可以在平面上画出,并且在绘制时不同边仅在顶点处相交,不会发生边与边之间的交叉。

五、完全图

完全图(Complete Graph)是图论中的一种特殊图,它具有以下特点:

  1. 简单图:完全图是无自环、无重边的简单图。
  2. 每对不同顶点间都有边相连:在一个完全图中,每一对不同的顶点之间都存在一条边,也就是说图中的任意两个顶点都直接相连。

在这里插入图片描述

完全图由于其每对顶点之间均有边相连的特点,常用来作为极端情况的分析基准,在图论中具有重要的理论意义和应用价值。

六、对偶图

对偶图是平面图理论中的一个重要概念,其构造和定义依赖于给定平面图的固定嵌入。具体来说,对于一个平面图 (G)(即图 (G) 已经被绘制在平面上,使得边之间只在顶点处相交),其对偶图 (G^*) 的构造过程如下:

  1. 顶点的构造
    对于 (G) 中的每个面(包括外部面),在该面内部放置一个顶点。这样,每个面都对应 (G^*) 中的一个顶点。

  2. 边的构造
    对于 (G) 中的每条边 (e)(如果该边分隔了两个不同的面),在 (G^) 中连接这两个面对应的顶点。也就是说,(G) 中的边转化为 (G^) 中连接相应面顶点的一条边。如果某条边位于同一个面的边界上(在某些定义中可能产生自环),具体处理方式视具体上下文而定。

  3. 连通性和依赖性
    如果 (G) 是连通的,则其对偶图 (G^*) 也是连通的。不过,对偶图的结构不仅取决于 (G) 的拓扑结构,还依赖于 (G) 的具体平面嵌入。不同的嵌入可能得到不同的对偶图,但这些对偶图在图论意义上是同构的。

对偶图在理论研究和应用中具有重要意义,例如在证明欧拉公式、平面图的性质以及电路网络分析中,都能发挥关键作用。通过对偶图,许多平面图的性质可以转化为对偶图的对应性质,从而为问题求解提供另一种视角。

七、图的同构

图的同构是图论中的一个基本概念,用来描述两个图在结构上是否“相同”。换句话说,如果两个图通过某种方式“重标记”后,它们的顶点和边之间的连接关系完全一致,那么这两个图就是同构的。

1. 图同构的定义

在这里插入图片描述

2. 关键点

  • 顶点双射:同构映射要求是一个双射,即每个图的顶点都能一一对应,没有遗漏或重复。
  • 边保持性:映射必须保持边的存在性,也就是说,两个顶点在一个图中相邻当且仅当它们在另一个图中经过同构映射后依然相邻。

3. 同构的直观理解

  • 结构一致性:虽然两个图的顶点标号可能不同,但如果它们的连接方式完全相同,就可以认为这两个图的结构是相同的。
  • 重标记:同构实际上允许改变顶点的名称,但这种改变不会改变图中顶点间的相对关系和连接模式。

4. 同构判断

判断两个图是否同构通常较为复杂,尤其是对于大规模图而言。常用的方法包括:

  • 图 invariants(不变量):比较两个图的一些不变量,如顶点数、边数、度序列、环的数目、连通分支结构等。不变量相同是同构的必要条件,但不充分。
  • 回溯搜索与剪枝:对于小规模图,可以采用回溯搜索算法尝试构造同构映射,同时利用不变量进行剪枝。
  • 专用算法与软件:例如 VF2 算法、NAUTY 软件等被广泛用于图同构问题的求解。

5. 应用领域

图的同构问题在许多领域都有应用:

  • 化学结构分析:判断两个分子结构是否相同可转化为图同构问题。
  • 模式识别与计算机视觉:用于识别和匹配物体的结构特征。
  • 网络分析:在社交网络、通信网络中检测子图模式和结构相似性。

6.总结

图的同构关注的是两个图在拓扑结构上的“等价性”。如果存在一个能将一个图的顶点和边一一对应到另一个图,并且对应关系下边的连接保持不变,那么这两个图就被认为是同构的。这个概念在图论及其应用中具有非常重要的理论和实践意义。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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图   一.图的基本概念 1.无向图与有向图 此处要熟悉一下无序对与无序积的概念; 集合中有元素重复出现的话就称为多重集合,简称多重集,元素在多重集合中出现的次数称为该元素的重复度; 无向图:只有无向边的图 标定图:顶点标定了名字 非标定图:顶点未标定名字 有向图:只有有向边的图 n阶图:有n个顶点的图 零图:没有边 平凡图:一阶零图(只有一个顶点,没有边) 空图:顶点集

huatian5的博客 1万+

对编程有着不可磨灭影响——离散数学——图论

离散数学——图论知识

zxj20041003的博客 3588

北邮计算机图论18年试题,[2018年最新整理]复旦大学 计算机院 赵一鸣 离散数学 图论习题.ppt...

[2018年最新整理]复旦大学 计算机院 赵一鸣 离散数学 图论习题[5.14](1)若简单图G至多有2n个顶点,每个顶点度数至少为n,则G是连通图。(2)若简单图G至多有2n个顶点,每个顶点度数至少为n-1,则G是连通图? 为什么? 不一定 [5.17]证明:对于任何简单图G,或者G是连通的或者K-G是连通的。 [5.21]若G是一个多于四个顶点的任意简单图, 则或者G或者K-G包含一条回路。 ...

weixin_39944233的博客 1350

图论 ACM 算法竞赛

图论学习资料 图论五百题 看到了有大神刷了五百题的图论, 感慨万千, 路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索 图论五百题 以此为志 超级好的博客ACdreamer 图论基础知识 2017/8/14 图论 1. 什么是图, 一种高级数据结构, 三元组组成 ,V,点的集合, E ,边的集合, ψ是从边集合E到结点无序偶(有序偶)集合上的函数

海边拾贝,沧海一粟 1624

完全图、连通图、非连通图、连通分量、强连通图、生成树的概念

完全图、连通图、非连通图、连通分量、强连通图、生成树的概念

qq_46440190的博客 5万+
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hacker_LeeFei
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