二分图一些定理 以后整理

本文深入探讨了无向图中的关键概念,包括点覆盖集、最小点权覆盖集、点自力集及最大点权自力集。通过解析这些概念与匹配理论之间的联系,特别是利用匈牙利算法解决二分图匹配问题,阐述了如何通过最小点权覆盖集等计算最大匹配数,并进一步讨论了路径覆盖与最大匹配数的关系。此外,文章还介绍了二分图最大独立集的概念及其与最大匹配数的联系。

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点覆盖集:无向图G的一个点集,使得该图中所有边都至少有一个端点在该凑集内。
最小点权覆盖集:在带点权无向图G中,点权之和最小的覆盖集。
点自力集:无向图G的一个点集,使得任两个在该凑集中的点在原图中都不相邻。
最大点权自力集:在带权无向图G中,点权之和最大的自力集。

 // 定理:(二分图)
 // 1. 最小点权覆盖集=最小割=最大流
 // 2. 最大点权自力集=总权-最小点权覆盖集

 

二分图匹配(匈牙利算法)

1。一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数

König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数。如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边。

 

2。最小路径覆盖=最小路径覆盖=|G|-最大匹配数

 在一个N*N的有向图中,路径覆盖就是在图中找一些路经,使之覆盖了图中的所有顶点,
 且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联;(如果把这些路径中的每条路径从它的起始点走到它的终点,
 那么恰好可以经过图中的每个顶点一次且仅一次);如果不考虑图中存在回路,那么每每条路径就是一个弱连通子集.

由上面可以得出:

 1.一个单独的顶点是一条路径;
 2.如果存在一路径p1,p2,......pk,其中p1 为起点,pk为终点,那么在覆盖图中,顶点p1,p2,......pk不再与其它的
   顶点之间存在有向边.

最小路径覆盖就是找出最小的路径条数,使之成为G的一个路径覆盖.

 路径覆盖与二分图匹配的关系:最小路径覆盖=|G|-最大匹配数;

3。二分图最大独立集=顶点数-二分图最大匹配

独立集:图中任意两个顶点都不相连的顶点集合。

 

 

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