离散数学第十一章 树

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。

离散数学是计算机科学中的重要学科，其中生成树是一个重要的概念。

在图论中，生成树是一棵树，它包含了图中的所有顶点，并且是由图边组成的无环连通子图。

生成树在图论中有着重要的应用，特别是在计算机网络、运筹学和电路设计等领域。

生成树的概念与基础就是组成它的边是有限的，并且连接图中的所有顶点，但没有形成圈回到起点。

生成树通常是用来描述一个系统的最小连接方式。

生成树可以应用于计算机网络的设计中，用于构建最小生成树算法，以便在网络中选择最小的数据传输路径。

此外，在运筹学中，生成树被用于求解最小生成树问题，即为一个加权图找到一棵包含所有顶点的生成树，使得树中边的权重之和最小。

在离散数学中，生成树计数是一个重要的研究分支。

生成树计数是指对给定图，计算其生成树的数目。

生成树计数的问题可以通过使用基于图论和组合数学的算法来解决。

通常，生成树计数的问题与相应图的特性和性质密切相关。

对于一个简单图来说，如果图中任意两点之间至少有一条边，那么该图一定存在生成树。

对于有 n 个顶点的连通图来说，它的生成树数量可以通过Cayley公式计算得到。

Cayley公式表明，一个有 n 个标号的顶点的完全图的生成树数量等于 n^(n-2)。

而对于非完全图，生成树的计数问题则较为困难。

在处理非完全图的生成树计数问题时，可以使用基于递归和动态规划的算法来解决。

一个常见的方法是使用Kirchhoff矩阵树定理，它将生成树计数的问题转化为计算矩阵的行列式的问题。

Kirchhoff矩阵树定理提供了一种计算给定图的生成树数目的有效算法，通过计算图的基尔霍夫矢量的一个特征值，可以得到图的生成树的数目。

另一个常见的方法是使用Prufer编码，它是一个用于描述无环连通图的序列。

通过Prufer编码，我们可以将计算生成树的问题转化为计数树的问题。

通过对无向图进行Prufer编码，我们可以计算出生成树的数目，并且可以根据生成树的数目来确定该无向图的种类和特征。

在离散数学中，生成树（Spanning Tree）是一个图（Graph）的子图，它包含图中的所有顶点，并且是一个树（Tree）。

生成树的一个重要性质是它不包含任何环（Cycle）。

求一个给定图的生成树个数是一个经典问题，通常使用矩阵树定理（Matrix Tree Theorem）来解决。

矩阵树定理给出了一个图的生成树个数的计算公式，它基于图的拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix）的行列式。

拉普拉斯矩阵是一个方阵，其大小为图的顶点数，矩阵的元素定义如下：•如果i和j是不同的顶点，则矩阵的第i行第j列的元素是顶点i和j之间的边的权重（如果存在边的话），否则是0。

•对于每个顶点i，矩阵的第i行第i列的元素是顶点i的度（即与顶点i相邻的边的数量）的负值。

矩阵树定理指出，图的生成树个数等于其拉普拉斯矩阵的任何一个n-1阶主子式的行列式值的绝对值。

n是图的顶点数，n-1阶主子式意味着去掉矩阵中的一行和一列后得到的矩阵。

下面是一个简单的例子，说明如何使用矩阵树定理计算生成树的个数：假设有一个包含4个顶点的简单图，其边和权重如下：A -- 2 -- B| |1 3 1| |C -- 4 -- D1 -3 1 00 1 -3 40 0 1 -4主子式的行列式值。

去掉第一行和第一列后，我们得到：1 01 -3 40 1 -4x3矩阵的行列式，我们得到：1 * 1) - (0 * 0) = 12 - 1 = 11过程可能涉及复杂的行列式计算，特别是对于大型图来说。

在实际应用中，通常会使用专门的数学软件或库（如Python中的NumPy或SciPy）来进行这些计算。

此外，还有一些算法（如Kruskal算法和Prim算法）可以用来构造生成树，但它们并不直接计算生成树的总数。

这些算法通常用于找到图的一个生成树，而不是计算所有可能的生成树的数量。

离散数学知识点总结总结离散数学知识点第二章命题逻辑1.→，前键为真，后键为假才为假；，相同为真，别同为假；2.主析取范式：极小项(m)之和；主合取范式：极大项(M)之积；3.求极小项时，命题变元的确信为1，否定为0，求极大项时相反；4.求极大极小项时，每个变元或变元的否定只能浮现一次，求极小项时变元别够合取真，求极大项时变元别够析取假；5.求范式时，为保证编码别错，命题变元最好按P,Q,R的顺序依次写；6.真值表中值为1的项为极小项，值为0的项为极大项；7.n个变元共有n2个极小项或极大项，这n2为(0~n2-1)刚好为化简完后的主析取加主合取；8.永真式没有主合取范式，永假式没有主析取范式；9.推证蕴含式的办法(=>)：真值表法；分析法(假定前键为真推出后键为真，假定前键为假推出后键也为假)10.命题逻辑的推理演算办法：P规则，T规则①真值表法；②直截了当证法；③归谬法；④附加前提法；第三章谓词逻辑1.一元谓词：谓词惟独一具个体，一元谓词描述命题的性质；多元谓词：谓词有n个个体，多元谓词描述个体之间的关系；2.全称量词用蕴含→，存在量词用合取^;3.既有存在又有全称量词时，先消存在量词，再消全称量词；第四章集合1.N，表示自然数集，1,2,3……，别包括0；2.基：集合A中别同元素的个数，|A|；3.幂集：给定集合A，以集合A的所有子集为元素组成的集合，P(A)；4.若集合A有n个元素，幂集P(A)有n2个元素，|P(A)|=||2A=n2；5.集合的分划：(等价关系)①每一具分划基本上由集合A的几个子集构成的集合；②这几个子集相交为空，相并为全(A)；6.集合的分划与覆盖的比较：分划：每个元素均应浮现且仅浮现一次在子集中；覆盖：只要求每个元素都浮现，没有要求只浮现一次；第五章关系1.若集合A有m个元素，集合B有n个元素，则笛卡尔A×B的基2种别同的关系；数为mn，A到B上能够定义mn2.若集合A有n个元素，则|A×A|=2n，A上有22n个别同的关系；3.全关系的性质：自反性，对称性，传递性；空关系的性质：反自反性，反对称性，传递性；全封闭环的性质：自反性，对称性，反对称性，传递性；4.前域(domR)：所有元素x组成的集合；后域(ranR)：所有元素y组成的集合；5.自反闭包：r(R)=RUI;x对称闭包：s(R)=RU1-R;传递闭包：t(R)=RU2R U3R U……6.等价关系：集合A上的二元关系R满脚自反性，对称性和传递性，则R 称为等价关系；7.偏序关系：集合A上的关系R满脚自反性，反对称性和传递性，则称R 是A上的一具偏序关系；8.covA={|x,y属于A，y盖住x}；9.极小元：集合A中没有比它更小的元素(若存在也许别唯一)；极大元：集合A中没有比它更大的元素(若存在也许别唯一)；最小元：比集合A中任何其他元素都小(若存在就一定唯一)；最大元：比集合A中任何其他元素都大(若存在就一定唯一)；10.前提：B是A的子集上界：A中的某个元素比B中任意元素都大，称那个元素是B的上界(若存在，也许别唯一)；下界：A中的某个元素比B中任意元素都小，称那个元素是B的下界(若存在，也许别唯一)；上确界：最小的上界(若存在就一定唯一)；下确界：最大的下界(若存在就一定唯一)；第六章函数2种别同的关系，有m n种别同的函1.若|X|=m,|Y|=n,则从X到Y有mn 数；2.在一具有n个元素的集合上，能够有22n种别同的关系，有n n种别同的函数，有n!种别同的双射；3.若|X|=m,|Y|=n，且m,满脚f(a*b)=f(a)^f(b),则f为由到的同态映射；若f是双射，则称为同构；第八章群1.广群的性质：封闭性；半群的性质：封闭性，结合律；含幺半群(独异点)：封闭性，结合律，有幺元；群的性质：封闭性，结合律，有幺元，有逆元；2.群没有零元；3.阿贝尔群(交换群)：封闭性，结合律，有幺元，有逆元，交换律；4.循环群中幺元别能是生成元；5.任何一具循环群必然是阿贝尔群；第十章格与布尔代数1.格：偏序集合A中任意两个元素都有上、下确界；2.格的基本性质：1) 自反性a≤a 对偶: a≥a2) 反对称性a≤b ^ b≥a => a=b对偶:a≥b ^ b≤a => a=b3) 传递性a≤b ^ b≤c => a≤c对偶:a≥b ^ b≥c => a≥c4) 最大下界描述之一a^b≤a 对偶avb≥aA^b≤b 对偶avb≥b5）最大下界描述之二c≤a,c≤b => c≤a^b对偶c≥a,c≥b =>c≥avb6) 结合律a^(b^c)=(a^b)^c对偶 av(bvc)=(avb)vc7) 等幂律a^a=a 对偶 ava=a8) 汲取律a^(avb)=a 对偶 av(a^b)=a9) a≤b a^b=a avb=b10) a≤c,b≤d => a^b≤c^d avb≤cvd11) 保序性b≤c => a^b≤a^c avb≤avc12）分配别等式av(b^c)≤(avb)^(avc) 对偶a^(bvc)≥(a^b)v(a^c)13）模别等式a≤c av(b^c)≤(avb)^c3.分配格：满脚a^(bvc)=(a^b)v(a^c)和av(b^c)=(avb)^(avc)；4.分配格的充要条件：该格没有任何子格与钻石格或五环格同构；5.链格一定是分配格，分配格必然是模格；6.全上界：集合A中的某个元素a大于等于该集合中的任何元素，则称a为格的全上界，记为1；(若存在则唯一)全下界：集合A中的某个元素b小于等于该集合中的任何元素，则称b为格的全下界，记为0；(若存在则唯一)7.有界格：有全上界和全下界的格称为有界格，即有0和1的格；8.补元：在有界格内，假如a^b=0,avb=1，则a和b互为补元；9.有补格：在有界格内，每个元素都至少有一具补元；10.有补分配格(布尔格)：既是有补格，又是分配格；11.布尔代数：一具有补分配格称为布尔代数；第十一章图论1.邻接：两点之间有边连接，则点与点邻接；2.关联：两点之间有边连接，则这两点与边关联；3.平庸图：惟独一具孤立点构成的图；4.简单图：别含平行边和环的图；5.无向彻底图：n个节点任意两个节点之间都有边相连的简单无向图；有向彻底图:n个节点任意两个节点之间都有边相连的简单有向图；6.无向彻底图有n(n-1)/2条边，有向彻底图有n(n-1)条边；7.r-正则图：每个节点度数均为r的图；8.握手定理：节点度数的总和等于边的两倍；9.任何图中，度数为奇数的节点个数必然是偶数个；10.任何有向图中，所有节点入度之和等于所有节点的出度之和；11.每个节点的度数至少为2的图必然包含一条回路；12.可达：关于图中的两个节点v,j v，若存在连接i v到j v的路，则称iv与j v相互可达，也称i v与j v是连通的；在有向图中，若存在i v到j v i的路，则称v到j v可达；i13.强连通：有向图章任意两节点相互可达；单向连通：图中两节点至少有一具方向可达；弱连通：无向图的连通；(弱连通必然是单向连通)14.点割集：删去图中的某些点后所得的子图别连通了，假如删去其他几个点后子图之间仍是连通的，则这些点组成的集合称为点割集；割点：假如一具点构成点割集，即删去图中的一具点后所得子图是别连通的，则该点称为割点；15.关联矩阵：M(G)，m是i v与j e关联的次数，节点为行，边为列；ij无向图：点与边无关系关联数为0，有关系为1，有环为2；有向图：点与边无关系关联数为0，有关系起点为1终点为-1，关联矩阵的特点：无向图：①行：每个节点关联的边，即节点的度；②列：每条边关联的节点；有向图：③所有的入度(1)=所有的出度(0);16.邻接矩阵：A(G)，a是i v邻接到j v的边的数目，点为行，点为ij列；17.可达矩阵：P(G)，至少存在一条回路的矩阵，点为行，点为列；P(G)=A(G)+2A(G)+3A(G)+4A(G)可达矩阵的特点：表明图中任意两节点之间是否至少存在一条路，以及在任何节点上是否存在回路；A(G)中所有数的和：表示图中路径长度为1的通路条数；2A(G)中所有数的和：表示图中路径长度为2的通路条数；3A(G)中所有数的和：表示图中路径长度为3的通路条数；4A(G)中所有数的和：表示图中路径长度为4的通路条数；P(G)中主对角线所有数的和：表示图中的回路条数；18.布尔矩阵：B(G)，v到j v有路为1，无路则为0，点为行，点为i列；19.代价矩阵：邻接矩阵元素为1的用权值表示，为0的用无穷大表示，节点自身到自身的权值为0；20.生成树：只拜访每个节点一次，通过的节点和边构成的子图；21.构造生成树的两种办法：深度优先；广度优先；深度优先：①选定起始点v；②挑选一具与v邻接且未被拜访过的节点1v；③从v动身按邻接方向接着拜访，当遇到一具节点所有邻接1点均已被拜访时，回到该节点的前一具点，再寻求未被拜访过的邻接点，直到所有节点都被拜访过一次；广度优先：①选定起始点v；②拜访与v邻接的所有节点1v,2v,……,k v,这些作为第一层节点；③在第一层节点中选定一具节点v为起点；1④重复②③，直到所有节点都被拜访过一次；22.最小生成树：具有最小权值(T)的生成树；23.构造最小生成树的三种办法：克鲁斯卡尔办法；管梅谷算法；普利姆算法；（1）克鲁斯卡尔办法①将所有权值按从小到大罗列；②先画权值最小的边，然后去掉其边值；重新按小到大排序；③再画权值最小的边，若最小的边有几条相同的，挑选时要满脚别能浮现回路，然后去掉其边值；重新按小到大排序；④重复③，直到所有节点都被拜访过一次；（2）管梅谷算法(破圈法)①在图中取一回路，去掉回路中最大权值的边得一子图；②在子图中再取一回路，去掉回路中最大权值的边再得一子图；③重复②，直到所有节点都被拜访过一次；（3）普利姆算法①在图中任取一点为起点v，连接边值最小的邻接点2v；1②以邻接点v为起点，找到2v邻接的最小边值，假如最小边值2比v邻接的所有边值都小(除已连接的边值)，直截了当连接，否则退回1。

数据结构树的知识点总结一、树的基本概念。

1. 树的定义。

- 树是n（n ≥ 0）个结点的有限集。

当n = 0时，称为空树。

在任意一棵非空树中：- 有且仅有一个特定的称为根（root）的结点。

- 当n>1时，其余结点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1、T2、…、Tm，其中每个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树（sub - tree）。

2. 结点的度、树的度。

- 结点的度：结点拥有的子树个数称为结点的度。

- 树的度：树内各结点的度的最大值称为树的度。

3. 叶子结点（终端结点）和分支结点（非终端结点）- 叶子结点：度为0的结点称为叶子结点或终端结点。

- 分支结点：度不为0的结点称为分支结点或非终端结点。

- 除根结点之外，分支结点也称为内部结点。

4. 树的深度（高度）- 树的层次从根开始定义起，根为第1层，根的子结点为第2层，以此类推。

树中结点的最大层次称为树的深度（或高度）。

二、二叉树。

1. 二叉树的定义。

- 二叉树是n（n ≥ 0）个结点的有限集合：- 或者为空二叉树，即n = 0。

- 或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。

2. 二叉树的特点。

- 每个结点最多有两棵子树，即二叉树不存在度大于2的结点。

- 二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。

3. 特殊的二叉树。

- 满二叉树。

- 一棵深度为k且有2^k - 1个结点的二叉树称为满二叉树。

满二叉树的特点是每一层上的结点数都是最大结点数。

- 完全二叉树。

- 深度为k的、有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时，称之为完全二叉树。

完全二叉树的叶子结点只可能在层次最大的两层上出现；对于最大层次中的叶子结点，都依次排列在该层最左边的位置上；如果有度为1的结点，只可能有一个，且该结点只有左孩子而无右孩子。

三、二叉树的存储结构。

1. 顺序存储结构。

- 二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储完全二叉树上的结点元素。

离散数学树
离散数学中的树(Tree)是一种常见的图论结构，它是一种无向、连通且没有简单回路的无向图，或者是一个有向连通图，其中每个节点都只有唯一一个父节点（除了根节点）。

树形结构中的每一个节点都可以视为一个子树的根节点，因为它下面连接了若干个子节点，这样就形成了一棵向下生长的树状结构。

树形结构还有一个重要的特点就是它具有很好的递归性质，因为每个节点下面都可以再建立一棵子树，这样就可以逐层递归地构建出整棵树。

在离散数学中，树被广泛应用于算法设计、数据结构以及对计算机网络和信息系统进行建模等领域。

树的深度和广度优先遍历、树的一些基本性质(如高度、度、叶子节点等)以及树的遍历应用在图的搜索算法、排序、哈夫曼编码、抽象语法树等算法中都有广泛的应用。

树分解定理树分解定理（Tree decomposition theorem）是离散数学中一项重要的定理，它与图的分解和图的算法密切相关。

树分解定理描述了任意图都可以根据其边集的某个树分解表达。

首先，我们来介绍一下树分解的概念。

树分解是对一个无向图进行分解的一种方法。

给定一个无向图G=(V,E)，其中V表示图的顶点集，E表示图的边集。

树分解是将图G分解成一些子图的集合，这些子图采用树的结构组织，且满足如下条件:1. 每个子图都是图G的子图。

2. 每个顶点都属于一个或多个子图。

3. 任意两个子图之间要么没有公共顶点，要么有且只有一个公共顶点。

根据树分解的定义，我们可以得到一个关键结论：每个子图都可以用一个包含该子图所有顶点的集合作为标记。

这就是树分解的核心思想。

树分解定理指出，对于任意的无向图G=(V,E)，存在一个树分解{(B_x, X_x)}，其中B_x是一个子图，X_x是子图B_x的标记集合，满足以下三个条件：1. 图G的每个顶点都属于某个子图，即图G中所有的顶点在树分解的所有子图的标记集合中都有。

2. 图G的每条边都关联于某个子图，即图G中所有的边连接的顶点在树分解的某两个子图的标记集合中都有。

3. 任意的顶点v在树分解的所有子图中的标记集合的交集，称为顶点v的袋，即B_v = ∩{X_x|v∈X_x}。

树分解的每个子图袋的大小要小于等于某个常数k，即B_x ≤ k。

树分解定理的证明非常复杂，可以依靠递归的方法得到。

首先，我们定义以v为根的子图B_v和相应的标记集合X_v。

然后，我们选择树G的深度最大的顶点u，将其从图中删除并得到一个新的图G'。

此时，原图G的每个顶点都属于G'的一个子图，并形成一个包含u的袋B_u。

我们再次选择G'中深度最大的顶点，重复上述操作，直到最后得到只包含一个顶点并且没有边的子图。

这样就得到了一个树分解。

树分解的主要应用领域是图算法和计算理论。

树的表示法字典解释
树是一种数据结构，它由若干个节点组成，这些节点通过边相连。

树的表示法有多种，其中比较常见的包括以下几种：
1. 儿子-兄弟表示法（孩子兄弟表示法），这种表示法通过每
个节点的指针来表示树的结构。

每个节点有两个指针，一个指向它
的第一个孩子节点，另一个指向它的下一个兄弟节点。

这种表示法
适合于一般的树，但不适合于二叉树。

2. 层次遍历表示法，这种表示法是按照树的层次结构来表示的，通常使用数组或者队列来表示。

从根节点开始，按照层次顺序依次
存储每个节点的数值，空节点用特定的符号表示。

这种表示法适合
于完全二叉树。

3. 括号表示法，这种表示法是通过括号和逗号来表示树的结构。

具体来说，可以使用前序遍历的方式，通过括号表示节点的嵌套关系。

例如，树 (A(B(C))(D)) 可以表示为 A(B(C))(D)。

树的表示法可以根据具体的应用场景和需要选择合适的方式。

每种表示法都有其适用的范围和特点，需要根据实际情况进行选择。

希望这些信息能够帮助你更好地理解树的表示法。

离散数学最小生成树例题（实用版）目录1.最小生成树的概念和性质2.最小生成树的算法原理3.最小生成树的算法举例4.最小生成树的应用实例正文一、最小生成树的概念和性质最小生成树（Minimum Spanning Tree，简称 MST）是指在一个加权连通图中，选择一些边，使得所有节点都能被联通，并且边代价之和最小。

最小生成树具有以下性质：1.树中的边是最短的边：在生成树中，任意两个节点之间的边都是最短的边，即不存在比这条边更短的边能连接这两个节点。

2.树是没有圈的：最小生成树显然不应该有圈，因为如果有圈，可以通过删除圈中的一条边来形成一个更小的生成树。

二、最小生成树的算法原理求解最小生成树的经典算法有 Kruskal 算法和 Prim 算法。

这里我们以 Prim 算法为例介绍最小生成树的算法原理。

Prim 算法的基本思想是从一个初始节点开始，不断地寻找与当前生成树距离最近的节点，将其加入到生成树中，直到所有节点都加入到生成树中为止。

在寻找距离最近的节点时，我们需要使用贪心策略，即每次都选择距离最近的节点。

为了判断一个节点是否已经加入了生成树，我们可以使用并查集数据结构。

三、最小生成树的算法举例这里我们以一个简单的例子来说明 Prim 算法的求解过程。

假设有一个图，共有 4 个节点，5 条边，边的权值分别为 1, 2, 3, 4, 5。

我们选择节点 1 作为初始节点，按照 Prim 算法的步骤，可以得到最小生成树的权值为 9，生成树如下所示：```1 --2 --3 -- 4```四、最小生成树的应用实例最小生成树在实际应用中有很多实例，如网络路由、数据压缩、图像处理等。

这里我们以网络路由为例，介绍最小生成树的应用。

在网络中，为了提高传输效率，我们需要在网络中建立一条最短路径。

通过求解最小生成树，我们可以得到网络中的最短路径，从而为数据包的传输提供指导。

在求解最小生成树时，我们可以将网络中的节点看作是图的顶点，边看作是图的边，边的权值看作是节点之间的距离。

精选全文完整版可编辑修改离散数学教学大纲一、教学目标本课程的教学目标是：1．学习和掌握离散型关系结构的构成及分析方法，包括：集合论的主要内容：集合的基本概念、二元关系、函数、自然数和基数等；图论的主要内容：图的基本概念、欧拉图与哈密尔顿图、树、图的矩阵表示、平面图、图的着色、支配集、覆盖集、独立集与匹配、带权图及其应用等；2. 学习和掌握离散型代数结构的构成、性质和分析方法，熟悉半群、群、环、域、格、布尔代数等有着重要应用背景的代数模型；3. 学习和掌握组合配置的存在性证明和计数方法，并用于离散结构的性质分析。

4. 学习和掌握命题逻辑、一阶谓词逻辑的基本概念和推理方法。

5. 能够理论联系实际，用上述离散数学的描述工具和分析方法对实践中的离散系统进行建模和分析。

6. 通过严谨证明及正确逻辑推理的训练，进一步培养学生的抽象思维、计算思维能力和专业素质。

二、教学内容1．集合（教材第一章）●引言●预备知识（命题逻辑）●预备知识（一阶谓词逻辑）●集合的概念和集合之间的关系●集合的运算●基本的集合恒等式2．二元关系（教材第二章）●有序对与卡氏积●二元关系●关系的表示和关系的性质●关系的幂运算和闭包●等价关系和划分●序关系3．函数（教材第三章）●函数的基本概念、性质、合成、反函数4．自然数（教材第四章）●自然数的定义●自然数的性质5．基数（教材第五章）●集合的等势、有穷集合与无穷集合●基数和基数的比较与运算6．图（教材第七章）●图的基本概念●通路与回路●无向图和有向图的连通性●无向图的连通度7．欧拉图与哈密顿图（教材第八章）●欧拉图●哈密顿图8．树（教材第九章）●树9．图的矩阵表示（教材第十章）●图的矩阵表示10．平面图（教材第十一章）●平面图的基本概念●欧拉公式与平面图的判断●平面图的对偶图与外平面图●平面图与哈密顿图11．图的着色（教材第十二章）●点着色和色多项式●平面图着色和边着色12．支配集、覆盖集、独立集与匹配（教材第十三章）●支配集、点覆盖集、点独立集●边覆盖数与匹配●二部图中的匹配13．带权图及其应用（教材第十四章）●中国邮递员问题和货郎问题14. 代数系统（教材第十五章）●二元运算及其性质●代数系统、子代数和积代数●代数系统的同态与同构●同余关系与商代数15. 半群与独异点（教材第十六章）●半群与独异点16 . 群（教材第十七章）●群的定义和性质、子群●循环群、变换群与置换群●群的分解、正规子群与商群、群的同态与同构17. 环与域（教材第十八章）●环与域18. 格与布尔代数（教材第十九章）●格的定义和性质、子格、格同态与直积●模格、分配格、有补格与布尔代数19. 组合存在性定理（教材第二十章）●鸽巢原理和Ramsey定理20. 基本的计数公式（教材第二十一章）●两个计数原则、排列组合●二项式定理与组合恒等式●多项式定理21. 组合计数方法（教材第二十二章）●递推方程的公式解法●递推方程的其他求解方法●生成函数的定义和性质●生成函数、指数生成函数及应用●Catalan数与Stirling数22. 组合计数定理（教材第二十三章）●包含排斥原理与对称筛公式●Burnside引理与Polya定理23. 命题逻辑（教材第二十六章）●引言●命题和联结词●命题形式和真值表●联结词的完全集●推理形式●命题演算自然推理形式系统N●命题演算形式系统P●N与P的等价性●赋值与等值演算●命题范式●可靠性、和谐性与完备性24. 一阶谓词逻辑（教材第二十七章）●一阶谓词演算的符号化●一阶语言●一阶谓词演算形式系统NL●一阶谓词演算形式系统KL●NL与KL的等价性●KL的解释与赋值●KL的可靠性与和谐性●KL的和谐公式集三、教学方式以课堂讲授为主，辅以作业和练习，并配备助教对作业进行批改。

离散数学教程（集合论与图论）离散数学：计算机科学与技术的数学基础课内容：集合论，图论，组合数学，代数结构，数理逻辑集合论:（第1-4章）组合数学初步:（第5-7章）图论:（第8-11章）教师介绍⏹教师：吴永辉博士副教授⏹简历：⏹1984-1988 上海科技大学计算机系本科⏹1988-1991 复旦大学计算机系硕士⏹1991-2003 华东师范大学计算机系工作⏹1998-2001 复旦大学计算机系博士⏹2003-复旦大学计算机系工作⏹答疑E-mail: yhwu@《集合论与图论》课件制作软件⏹Microsoft PowerPoint⏹MathType Equation《集合论与图论》课程大纲⏹课程性质与目的⏹教学内容与要求⏹使用教材、参考书籍⏹命题说明和题型课程性质、目的与基本要求⏹课程性质本课程讲授计算机科学与技术的数学基础课《离散数学》的部分主要内容：集合论、图论与组合数学初步，是计算机专业的主干课程之一。

本课程前行课程为线性代数，数学分析(上)。

⏹课程目的使学生掌握集合论、图论与组合数学初步的基本内容，并对证明的思想和方法深入理解和体会，初步培养学生的思维过程的数学化。

⏹基本要求：⏹掌握集合论、组合学和图论的基本概念，清楚了解引入基本概念的实际背景、各概念间相互关系；掌握基本定理以及有关理论题的证明技巧；掌握解决计数问题的基本方法和技巧；掌握图论中各算法设计的思想、正确性证明以及算法的应用。

为进一步学习计算机其他课程打下坚实的基础。

教学方式本课程以课堂讲授为主。

考核方式⏹平时作业；⏹集合论、组合数学和图论3次课堂练习；⏹期中，期末的两次笔试考试。

教学内容与要求----集合论⏹第一章集合的基本概念掌握：集合的基本概念，集合的运算。

了解：集合论的悖论。

掌握证明两个集合相等的基本法和公式法。

⏹第二章关系掌握：关系的性质、运算和关系的闭包，以及等价关系和偏序关系。

了解：关系在关系数据库中的应用。

掌握证明的类型。

离散数学结点和树叶的关系离散数学是现代数学的一个分支，它研究离散的数学结构以及其中的规律和性质。

离散数学中有一个重要的概念是图论，而图论中的结点和树叶是其中的两个基本要素。

在图论中，结点是图的基本组成单位，它代表着图中的一个元素或对象。

结点可以用来表示各种实际问题中的个体或元素，比如人、物品、城市等。

结点之间的连接关系可以用边来表示，边可以是有向的也可以是无向的。

通过连接不同的结点，可以形成各种复杂的图结构。

树是一种特殊的图，它是一种无环的连通图。

树由结点和边组成，其中有一个特殊的结点被称为根结点，其他结点都可以通过一条唯一的路径与根结点相连。

树中没有回路，每个结点都有唯一的父结点（除了根结点），也可以有零个或多个子结点。

树的叶子结点是没有子结点的结点，它们位于树的末端。

结点和树叶在离散数学中有着重要的作用。

结点是图中最基本的元素，它们代表了图中的个体或元素，可以用来描述各种实际问题中的对象。

在图的分析和处理过程中，结点的属性和关系常常是研究的重点。

通过对结点之间的连接关系的分析，可以揭示出图的一些重要特性和规律。

树叶则是树中的末端结点，它们是没有子结点的结点。

树叶的数量和位置可以反映出树的形状和结构。

在树的分析和应用中，树叶的特性常常是关注的焦点。

通过对树叶的统计和分析，可以得到关于树的一些重要信息，比如树的高度、深度和宽度等。

结点和树叶之间存在着密切的关系。

树叶是从根结点到末端结点经过的路径上的最后一个结点，它是树的一个子树。

一个树可以有多个树叶，每个树叶都是树的一个子树。

通过对树叶的研究，可以揭示出树的一些重要性质和特点。

同时，树叶也可以通过逆向追踪的方式，找到从根结点到树叶的路径，进而揭示整个树的结构和关系。

除了在图论中的应用外，结点和树叶在计算机科学、人工智能等领域也有广泛的应用。

以搜索算法为例，搜索算法常常用来在一个图或树中找到特定的结点或树叶。

通过对结点和树叶的搜索，可以实现各种实际问题的解决，比如路径规划、图像识别等。

在离散数学中，图是研究的重要对象之一。

图由节点和连边组成，可以用来描述许多实际问题，比如社交网络、交通网络等等。

在图的研究中，连通分量和最小生成树是两个重要的概念。

首先，我们来介绍连通分量。

在一个图中，如果任意两个节点之间存在路径，那么这个图被称为是连通的。

如果一个连通图的任意两个节点之间不存在路径，并且如果将其中的任何一个节点移除后，剩下的子图也不再连通，那么这个图的连通部分被称为是连通分量。

连通分量可以将一个复杂的图分割为若干个互不相交的子图，每个子图都是一个连通图。

连通分量在许多应用中有着重要的意义。

例如，在社交网络中，每个人可以看做是一个节点，而他们之间的关系可以用边来表示。

如果某个社交圈的人之间相互认识，那么他们就属于同一个连通分量。

通过分析连通分量，可以了解社交网络中的人际关系、信息传递等情况。

另一个重要的概念是最小生成树。

最小生成树是指一个连通图的最小权重的生成树，其中每个节点都连接在一起，并且总权重达到最小。

生成树是保留了原图中部分边的子图，该子图包含了原图的所有节点，但是其中的边数比原图少一。

最小生成树则是在所有生成树中权重最小的一种。

最小生成树可以用来优化资源分配、路径规划等问题。

最小生成树的算法有很多种，其中一种常用的算法是Prim算法。

Prim算法从一个起始节点开始，逐步扩展生成树的边。

每次选择与已经生成的树相连的边中权重最小的边。

然后，继续选择与生成树相连的边中权重最小的边，直到生成树包含了所有的节点。

另一个常用的算法是Kruskal算法。

Kruskal算法从边的权重最小的边开始，依次将未加入生成树中且不会形成环的边加入生成树中。

然后，继续选择权重次小的边，直到生成树包含了所有的节点。

最小生成树可以用来解决一些实际问题。

例如，在一个城市的交通网络中，每个路口可以看成是一个节点，而道路可以看成是边。

通过最小生成树算法，可以找到将所有路口连接起来的最短路径，从而优化城市交通的规划。