树与生成树全解
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在离散数学中,图是一个由点和边组成的抽象数学模型。
其中,树是一种特殊的图,它是一个无环连通图。
在图论中,树扮演了重要的角色,它具有许多有趣的性质和应用。
而生成树则是树的一个特殊子集,它由给定图中的所有顶点和部分边构成。
本文将介绍图的树的基本概念,并探讨生成树的计数方法。
首先,让我们来看看图的树。
树是一种无环连通图,其中任意两个顶点之间存在唯一一条路径。
它具有以下性质:1.n个顶点的树有n-1条边。
这可以通过归纳法证明:当n=1时,结论成立;假设n=k时成立,那么n=k+1时,只需要添加一个顶点和一条边,即可构成n=k+1个顶点的树。
因此,结论成立。
2.连接树上任意两个顶点的边都是桥。
即如果一条边被删除,那么树就会变成两个或更多个不相连的子树。
3.树是一个高度平衡的结构。
对于一个n个顶点的树,任意两个叶子结点之间的路径长度至多相差1。
4.树的任意两个顶点之间有唯一一条路径,路径长度为顶点之间的边数。
接下来,让我们来讨论生成树的计数方法。
生成树是树的一个特殊子集,它是由给定图中的所有顶点和部分边构成。
生成树的计数在图论中具有重要的意义和应用。
对于一个具有n个顶点的连通图来说,其生成树的个数可以通过Cayley公式计算得到。
Cayley公式是由亚瑟·凯利于1889年提出的,它给出了完全图的生成树数目。
据此,我们可以得到生成树的计数公式为:T = n^(n-2),其中T表示生成树的个数。
此外,还有一种常见的计数方法是基于度数矩阵和邻接矩阵的矩阵树定理。
矩阵树定理由高斯于1847年提出,它提供了一种计算图的生成树个数的方法。
根据矩阵树定理,一个无向图G的生成树数目等于该图度数矩阵的任意一个(n-1)阶主子式的行列式的值。
其中,度数矩阵是一个对角矩阵,它的对角线上的元素为各个顶点的度数。
邻接矩阵则是一个关于顶点间连接关系的矩阵,其中1表示相邻顶点之间存在边,0表示不存在边。
除了数学方法,还存在一种基于图的遍历的计数方法,称为Kirchhoff矩阵树定理。
第二章树教学安排的说明章节题目:§2.1树的特性;§2.2割边与割点,§2.3生成树学时分配:共2课时本章教学目的与要求:会正确表述关于树的一些基本概念(如树、生成树、割边与割点),会用避圈法和破圈法找生成树,会用树的方法描述一些简单的实际问题.课 堂 教 学 方 案课程名称:§2.1树的特性;§2.2割边与割点;§2.3 生成树授课时数:2学时授课类型:理论课教学方法与手段:讲授法教学目的与要求:会正确表述关于树的一些基本概念(如树、生成树、割边与割点),会用避圈法和破圈法找生成树,会用树的方法描述一些简单的实际问题. 教学重点、难点:(1) 理解树的概念以及树的等价命题;(2) 掌握割边与割点的概念;(3) 理解生成树的定义;(4) 掌握找生成树的两种方法——避圈法和破圈法。
教学内容:树是图论中的一个重要概念。
树是一种极为简单而又非常重要的特殊图,它在计算机科学以及其它许多领域都有广泛的应用。
在1847年克希霍夫就用树的理论来研究电网络,1857年凯莱在计算有机化学中222n C H 的同分异构物数目时也用到了树的理论。
各类网络的主干网通常都是树的结构。
本节介绍树的基本知识,其中谈到的图都假定是简单图。
2.1 树的特性定义2.1.1 连通无圈的无向图称为无向树,简称为树(Undirected tree )。
记作T ,树中的悬挂点(或称T 中度数为1的顶点)又称为树叶(leave )(或叶顶点),其它顶点称为树枝(Branch Point 或内点(Inner Point))。
诸连通分支均为树的图称为森林(forest ),树是森林。
例1 图1中(a ),(b )为树,(c )为森林。
图1由于树无环也无重边(否则它有圈),因此树必定是简单图。
树还有等价命题:设T 是一个无向(,)n m 图,则以下关于T 的命题是等价的。
(1) T 是树;(2)T 无圈且1m n =-;(3) T 连通且1m n =-;(4)T 无圈,但增加任一新边,得到且仅得到一个圈。
最小生成树算法详解最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是图论中的一个经典问题,它是指在一个加权连通图中找出一棵包含所有顶点且边权值之和最小的树。
在解决实际问题中,最小生成树算法被广泛应用于网络规划、电力传输、城市道路建设等领域。
本文将详细介绍最小生成树算法的原理及常见的两种算法:Prim算法和Kruskal算法。
一、最小生成树算法原理最小生成树算法的核心思想是贪心算法。
其基本原理是从图的某个顶点开始,逐步选取当前顶点对应的边中权值最小的边,并确保选取的边不会构成环,直到所有顶点都被连接为止。
具体实现最小生成树算法的方法有多种,两种常见的算法是Prim 算法和Kruskal算法。
二、Prim算法Prim算法是一种基于顶点的贪心算法。
它从任意一个顶点开始,逐渐扩展生成树的规模,直到生成整个最小生成树。
算法的具体步骤如下:1. 初始化一个空的生成树集合和一个空的顶点集合,将任意一个顶点加入到顶点集合中。
2. 从顶点集合中选择一个顶点,将其加入到生成树集合中。
3. 以生成树集合中的顶点为起点,寻找与之相邻的顶点中权值最小的边,并将该边与对应的顶点加入到最小生成树中。
4. 重复第3步,直到生成树中包含所有顶点。
Prim算法是一种典型的贪心算法,其时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数。
三、Kruskal算法Kruskal算法是一种基于边的贪心算法。
它首先将所有边按照权值从小到大进行排序,然后从小到大依次选择边,判断选取的边是否与已选取的边构成环,若不构成环,则将该边加入到最小生成树中。
算法的具体步骤如下:1. 初始化一个空的生成树集合。
2. 将图中的所有边按照权值进行排序。
3. 依次选择权值最小的边,判断其两个顶点是否属于同一个连通分量,若不属于,则将该边加入到最小生成树中。
4. 重复第3步,直到最小生成树中包含所有顶点。
Kruskal算法通过并查集来判断两个顶点是否属于同一个连通分量,从而避免形成环。