图论
参考Karthus77
第七章 图
- 可图化:奇数点的个数为偶数个
- 可简单图化:通过定理化简证明
- 握手定理:度数和等于2倍的边数
- 奇数度点的个数为偶数个
- 简单联通图各点的度数范围[0,n-1]
- 要求每个联通分支中也满足握手定理的以上条件
第八章 欧拉图与哈密顿图
- 欧拉图:具有欧拉回路(经过所有的边)
- G是欧拉图 ⇔ G中所有顶点的度都是偶数 ⇔ G是若干个边不交的圈的并
- G是半欧拉图 ⇔G中恰有两个奇度顶点
- 不含桥
- 哈密顿图:通过图中所有顶点的初级回路(圈)
- 删点(必要条件)哈密顿图一定满足
- p(G−V1)≤∣V1∣
- 充分条件 满足则一定为哈密顿图
- 任意不相邻两点,度数和大于n
- 半哈密顿图:任意不相邻两点度数和大于n-1
- 删点(必要条件)哈密顿图一定满足
第九章 树
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六个等价定义
- G是树(连通无回路)
- ⇔ G中任二顶点之间存在唯一路径
- ⇔ G中无圈且m = n − 1
- ⇔ G连通且m = n − 1
- ⇔ G连通且每条边均为桥
- ⇔ G无圈,但在任二不同顶点之间增加新边,所得图含唯一的一个 圈
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任一n阶平凡树至少有两片树叶
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生成树T:T是G的生成子图,且T为树 (T与G顶点相同)
- 树枝:生成树的边
- 弦:G中的边但不是树的边
- 余树(补):G[E(G)-E(T)] 注意余数不一定是树
- 存在定理:当G联通时才具有生成树
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基本回路 割集
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基本回路:加弦,则生成树中有唯一的圈,该弦对应的圈称为基本回路
共有m-n+1条弦,则每条弦对应了一个基本回路,所有的基本回路的集合叫做基本回路系统
m-n+1为圈秩ξ ( G )
- 环路空间:所有基本回路做环合运算(取几个基本回路做对称差,其中不同元素构成一个集合,注意包括空集)最后指出环路空间中的回路是什么,环路不一定是回路,回路一定是环路
- 指出回路技巧:如果是并集则不是回路
- (A⊕B)=(A−B)∪(B−A)
- 环路空间:所有基本回路做环合运算(取几个基本回路做对称差,其中不同元素构成一个集合,注意包括空集)最后指出环路空间中的回路是什么,环路不一定是回路,回路一定是环路
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基本割集:取生成树的某一条树枝,该树枝和其他部分弦构成图G的割集(使点孤立或联通分支数增加),则共有n-1条树枝,对应n-1个基本割集构成的集合叫做基本割集系统,n-1为G的割集秩,记为η ( G )
- 断集空间:所有基本割集做对称差运算,需要指出断集中的割集是什么,同理环路空间
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第十章 图的矩阵表示
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无向图
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关联矩阵(点和边的关系) m i j m_{ij} mij
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性质
- 每列和=2
- 每行和=d(V)
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有向图
- 起始点为1 终点为-1
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秩( M f ( G ) 基 本 关 联 矩 阵 是 M ( G ) 的 对 角 块 中 删 除 任 意 一 行 得 到 的 M_f(G)基本关联矩阵是M(G)的对角块中删除任意一行得到的 Mf(G)基本关联矩阵是M(G)的对角块中删除任意一行得到的)
- 定理10.1:如果无向连通图G有n个顶点,则 r ( M ( G ) ) = n − 1 r ( M ( G ) ) = n − 1 r(M(G))=n−1
- 定理10.2:G连通⇒ r ( M f ( G ) ) = n − 1 r ( M f ( G ) ) = n − 1 r(Mf(G))=n−1
- 推论1:G有p个连通分支⇒ r ( M ( G ) ) = r ( M f ( G ) ) = n − p r ( M ( G ) ) = r ( M f ( G ) ) = n − p r(M(G))=r(Mf(G))=n−p
- 推论2:G连通⇔$ r(M(G))=r(M_f(G))=n-1$
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求生成树
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注:方阵!!!
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相邻矩阵(点和点的关系) a i j a_{ij} aij
- 性质
- 由握手定理可知行列度数和为2m
- 为对称矩阵
- 每行列和为顶点度 d ( v j ) d(v_j) d(vj)
- 通路数
- A r = [ a i j r ] n ∗ n A^r=[a^r_{ij}]_{n*n} Ar=[aijr]n∗n即为矩阵的多少次幂
-
B
r
=
A
+
A
2
+
.
.
.
+
A
r
=
[
b
i
j
r
]
n
∗
n
B_r=A+A^2+...+A^r=[b^r_{ij}]_{n*n}
Br=A+A2+...+Ar=[bijr]n∗n即为矩阵的多少次幂相加
- a i j r = 从 v i 到 v j 长 度 为 r 的 通 路 数 a^r_{ij}=从v_i到v_j长度为r的通路数 aijr=从vi到vj长度为r的通路数
- b i j r = 从 v i 到 v j 长 度 ≤ r 的 通 路 数 b^r_{ij}=从v_i到v_j长度\leq r的通路数 bijr=从vi到vj长度≤r的通路数
- a i i r = 以 v i 为 起 始 点 长 度 为 r 的 回 路 数 a^r_{ii}=以v_i为起始点长度为r的回路数 aiir=以vi为起始点长度为r的回路数
- ∑ a i i r = 长 度 为 i 的 回 路 总 数 \sum a^r_{ii}=长度为i的回路总数 ∑aiir=长度为i的回路总数
- 性质
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可达矩阵(有向图)&&连通矩阵(无向图)
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第十一章 平面图
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平面图:在平面上边与边不在非顶点处相交的图 K 5 和 K 33 是 非 平 面 图 K_5和K_{33}是非平面图 K5和K33是非平面图
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平面嵌入:将平面图画下,且满足平面图的性质
- 注:可平面图主要表明图具有平面性质,平面嵌入是平面图的一种表示形式,平面图的平面嵌入不唯一
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面和次
- 面:将平面化为若干区域,每个区域称为一个面
- 边界:包围面所有边构成的回路
- 次数:边界的长度deg®
- 定理11.2:
∑
d
e
g
(
R
i
)
=
2
m
\sum{deg(R_i)=2m}
∑deg(Ri)=2m 即所有次数相加为边数的二倍,每个边会给两个面提供次数(因为相邻)
- 注:悬挂边贡献的次数为2
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极大平面图:为平面图,但是添加任何一条边都会变成非平面图
- 特点:
- 一定联通
- 不含割点及桥
- 定理11.4:n阶连通简单平面图是极大平面图⇔∀R,deg(R)=3
- 简单图 d e g ( R ) ≥ 3 deg(R)\geq 3 deg(R)≥3
- 极大平面图 d e g ( R ) ≤ 3 K 5 deg(R)\leq3\quad K_5 deg(R)≤3K5
- 定理11.5:n ( n ≥ 4 ) 阶 极 大 平 面 图 G 中 , δ(G)≥3
- 特点:
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欧拉公式
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设G是连通平面图,则$n − m + r = 2 $
其中r是G的面数,n是G的阶(点数),m是G的边数
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定理11.7:设G是平面图,则$n − m + r = 1 + p $
其中r是G的面数,p是G的连通分支数
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由欧拉公式得 n i − m i + r i = 2 n_i-m_i+r_i=2 ni−mi+ri=2
m = ∑ m i n = ∑ n i r = ∑ r i − p + 1 m=\sum{m_i}\quad n=\sum{n_i}\quad r=\sum{r_i}-p+1 m=∑min=∑nir=∑ri−p+1(因为外部面重复了p次)
2 p = n − m + r + p − 1 ⇒ n − m + p = 1 + p 2p=n-m+r+p-1\Rightarrow n-m+p=1+p 2p=n−m+r+p−1⇒n−m+p=1+p
-
-
定理11.8:设G是连通平面图,G的各面次数至少是 l ( ≥ 3 ) , 则 m ≤ l l − 2 ( n − 2 ) l(\geq3),则m\leq \frac{l}{l-2}(n-2) l(≥3),则m≤l−2l(n−2)
-
证明:
r = 2 + m − n 2 m = ∑ d e g ( r i ) ≥ l ∗ r = l ( 2 + m − n ) ⇒ 2 m ≥ l ( 2 + m − n ) ⇒ m ≤ l l − 2 ( n − 2 ) r=2+m-n\\ 2m=\sum{deg(r_i)}\geq l*r=l(2+m-n)\\ \Rightarrow2m\geq l(2+m-n)\Rightarrow m\leq \frac{l}{l-2}(n-2) r=2+m−n2m=∑deg(ri)≥l∗r=l(2+m−n)⇒2m≥l(2+m−n)⇒m≤l−2l(n−2) -
推广: m ≤ l l − 2 ( n − p − 1 ) m\leq \frac{l}{l-2}(n-p-1) m≤l−2l(n−p−1)
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使用时,简单图的 l ≥ 3 l\geq3 l≥3,偶图的l=4
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定理11.10:$设n ( ≥ 3 ) 阶简单平面图G有m条边,则m ≤ 3 n − 6 $
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证明:因为是简单图所以次数≥3,由定理11.8可证结论
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定理11.11:$设n(≥3)阶简单极大平面图G有m条边则m = 3 n − 6 $
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定理11.12:设G是简单平面图,则δ ( G ) ≤ 5
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同胚:G1,G2同构或反复插入或删除2度顶点后同构
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Kuratowski定理:
图 G 是 平 面 图 ⇔ G 没 有 与 K 5 或 K 3 , 3 同 胚 的 子 图 ⇔ G 没 有 可 以 边 收 缩 到 K 5 或 K 3 , 3 的 子 图 图G是平面图\\⇔ G没有与K5或K3,3同胚的子图\\⇔ G没有可以边收缩到K5或K3,3的子图 图G是平面图⇔G没有与K5或K3,3同胚的子图⇔G没有可以边收缩到K5或K3,3的子图 -
对偶图
KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲ &对偶图的点数:n^*=r\…- 自对偶图 n ∗ = n n^*=n n∗=n
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**外平面图:**平面图的所有顶点可都在一个面的边界上
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第十二章 图的着色
- 着色(相邻不同色)
- 点着色
- 点色数
- 边着色
- 面着色
- 点着色
- 色多项式
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第十三章 支配集 覆盖集 独立集 匹配集
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支配集:集合中的点与集合外的所有点有边
- 极小支配集: V ∗ V^* V∗是支配集,其真子集不是
- 最小支配集: ∣ V ∗ ∣ |V^*| ∣V∗∣最小的支配集,其中含点的个数最少
- 支配数: γ 0 ( G ∗ ) = ∣ V ∗ ∣ 最 小 支 配 集 的 点 数 γ_0(G^*)=∣V^∗∣最小支配集的点数 γ0(G∗)=∣V∗∣最小支配集的点数
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独立集:集合中的点没有边相连
- 极大独立集:其真母集都不是
- 最大独立集: ∣ V ∗ ∣ |V^*| ∣V∗∣最大的独立集
- 独立数: β 0 ( G ∗ ) = ∣ V ∗ ∣ β_0(G^*)=|V^*| β0(G∗)=∣V∗∣最大独立集的点数
- 定理13.2:无向图G中没有孤立点, ∣ V ∗ ∣ |V^*| ∣V∗∣为极大独立集则则也为极小支配集
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点覆盖:集合中的点与所有的边相连
- 极小点覆盖: V ∗ V^* V∗是点覆盖,其真子集不是
- 最小点覆盖: ∣ V ∗ ∣ |V^*| ∣V∗∣的数目最小
- 点覆盖数: α 0 ( G ∗ ) = ∣ V ∗ ∣ α_0(G^*)=|V^*| α0(G∗)=∣V∗∣
- 点覆盖是支配集,反之则不然
- 极小点覆盖不一定是极小支配集
- 定理13.3: V ∗ V^* V∗是点覆盖⇔ V − V ∗ V-V^* V−V∗是独立集
- α 0 + β 0 = n α_0+β_0=n α0+β0=n
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团: G [ V ∗ ] G[V^*] G[V∗]是完全子图(K)
- 极大团: V ∗ V^* V∗是团,其真母集都不是
- 最大团: ∣ V ∗ ∣ |V^*| ∣V∗∣最大的团
- 团数: v 0 ( G ∗ ) = ∣ V ∗ ∣ v_0(G^*)=∣V^∗∣ v0(G∗)=∣V∗∣
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边覆盖:集合中的边与所有点相连
- 极小边覆盖:其真子集都不是
- 最小边覆盖:边数最小的边覆盖
- 边覆盖数: α 1 ( G ∗ ) = ∣ E ∗ ∣ α_1(G^*)=∣E^∗∣ α1(G∗)=∣E∗∣
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匹配(边独立集):集合中边不相邻
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极大匹配:其真母集都不是
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最大匹配: ∣ E ∗ ∣ |E^*| ∣E∗∣最大的匹配
- 定理13.9(最大匹配存在定理): M 是 G 中 最 大 匹 配 ⇔ G 中 无 M 可 增 广 路 径 M是G中最大匹配⇔G中无M可增广路径 M是G中最大匹配⇔G中无M可增广路径
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匹配数: β 1 ( G ∗ ) = ∣ E ∗ ∣ β_1(G^*)=∣E^∗∣ β1(G∗)=∣E∗∣
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饱和点:v与匹配中边关联
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交错路径:在匹配中和匹配外交错取边的路径
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可增广交错路径:两端都是非饱和点的交错路径
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定理13.5:无向图G无孤立点
- 设M是最大匹配,对每个非饱和点v,取v关联的一边,组成边集N,则W=M∪N是最小边覆盖
- 设 W 1 是 最 小 边 覆 盖 , 若 W 1 中 有 相 邻 边 , 就 删 除 其 中 一 边 , 直 到 无 相 邻 边 为 止 , 设 设W_1是最小边覆盖,若W_1中有相邻边,就删除其中一边,直到无相邻边为止,设 设W1是最小边覆盖,若W1中有相邻边,就删除其中一边,直到无相邻边为止,设 删 除 的 边 组 成 边 集 N 1 , 则 M 1 = W 1 − N 1 是 最 大 匹 配 删除的边组成边集N_1,则M_1=W_1-N_1是最大匹配 删除的边组成边集N1,则M1=W1−N1是最大匹配
- α 1 + β 1 = n α_1+β_1=n α1+β1=n
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定理13.6:无向图G无孤立点, M是匹配,N是点覆盖, Y是独立集, W是边覆盖,则
- (1) |M|≤|N|
- (2) |Y|≤|W|,
- (3)等号成立时, M是最大匹配, N是最小点覆盖, Y是最大独立集, W是最小边覆盖.
- 推论: K r s : β 1 = α 0 = m i n { r , s } β 0 = α 1 = m a x { r , s } K_{rs}:β_1=α_0=min\lbrace r,s\rbrace\\β_0=α_1=max\lbrace r,s\rbrace Krs:β1=α0=min{r,s}β0=α1=max{r,s}
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完备匹配:二部图, ∣ V 1 ∣ ≤ ∣ V 2 ∣ ∣ M ∣ = ∣ V 1 ∣ |V_1|\leq|V_2|\quad|M|=|V_1| ∣V1∣≤∣V2∣∣M∣=∣V1∣
- Hall条件: 从 二 部 图 中 点 少 的 一 方 V 1 中 任 取 一 些 点 , V 2 从二部图中点少的一方V_1中任取一些点,V_2 从二部图中点少的一方V1中任取一些点,V2中与这部分相连的点的数量总是大于等于这些 V 1 中 点 的 数 量 V_1中点的数量 V1中点的数量
- t条件(判断有无完备匹配): V 1 中 点 的 最 小 度 等 于 V 2 中 点 的 最 大 度 V_1中点的最小度等于V_2中点的最大度 V1中点的最小度等于V2中点的最大度
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完美匹配:没有非饱和点的匹配,即为边独立也为边覆盖
- 定理13.10(完美匹配存在定理):
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推论:无桥三正则图有完美匹配
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- 定理13.10(完美匹配存在定理):
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K正则二部图
- G中存在k个边不重的完美匹配
- 无孤立点则 α 0 = β 1 ( 点 覆 盖 数 等 于 匹 配 数 ) α_0=β_1(点覆盖数等于匹配数) α0=β1(点覆盖数等于匹配数)
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