图论第5章 独立集与匹配
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《图论及其应用》习题课教材杨春编电子科技大学应用数学学院内容提要本书主要对张先迪等编的研究生《图论及其应用》教材的习题进行解答。
该书可作为研究生图论教学的参考教材。
前言现实生活中,许多问题都可归结为一个由点和线组成的图形的问题。
例如,由点代表车站,线代表铁路线的铁路网络图;点代表路口,线代表街道的城市交通图;点代表管道接头,线代表管道的自来水供水系统;点代表电路的结点,线代表结点间的电气元件的电网络图;点代表网络的结点,线代表通讯线的通讯网络、计算机网络等等。
图论正是研究这些由点和线组成的“图形”问题的一门学科。
图论起源于18世纪,其第一篇论文是由欧拉(Euler,1707—1782)于1736年所完成。
这篇论文解决了一个当时还没有解决的著名问题—哥尼斯堡(Königsberg)七桥问题(见第四章)。
这篇论文也使欧拉成为了图论和拓扑学的创始人。
图论诞生后,特别是近三十年来发展十分迅速,应用也十分广泛。
其应用已涉及物理学、化学、运筹学、计算机科学、信息论、控制论、网络理论、社会科学、以及管理科学等诸多领域。
由于图论与计算机科学紧密相联系,近若干年来,在计算机科学、计算机网络的迅猛发展下,更拓展了图论的应用发展空间。
在计算机的许多领域内,它都占有一席之地。
图论在矩阵论、群论等其它一些数学分支中,也有其重要的应用。
张先迪等编的《图论及其应用》一书精选了内容广泛、难度各易的习题,其中的大多数习题都是对图论的进一步学习是应当掌握的。
本书依序将该书的重要内容摘要列出,并将全部习题给出了详细解答。
本书所涉及到的术语、符号与该书一致。
有些习题存在多种解法,在一般情况下,只给出一种解法供参考。
由于编者水平有限及编写时间的匆忙,书中难免出现一些缺点和错误,恳请同行专家及读者提出宝贵意见和建议,以使本书得以不断改进和完善。
编者2004.7目录第一章图的基本概念1.1 图和简单图1.2 子图与图的运算1.3 路与图的连通性1.4 最短路及其算法1.5 图的代数表示及其特征1.6 极图1.7 交图与团图习题1第二章树2.1 树的概念与性质2.2 树的中心与形心2.3 生成树2.4 最小生成树习题2第三章图的连通度3.1 割边、割点和块3.2 连通度3.3 应用3.4 图的宽距离和宽直径习题3第四章欧拉图与哈密尔顿图4.1 欧拉图4.2 高效率计算机鼓轮的设计4.3 中国邮路问题4.4 哈密尔顿图4.5 度极大非哈密尔顿图4.6 旅行售货员问题4.7 超哈密尔顿图4.8 E图和H图的联系4.9 无限图中的欧拉,哈密尔顿问题习题4第五章匹配与因子分解5.1 匹配5.2 偶图的匹配与覆盖5.3 Tutte定理与完美匹配5.4 因子分解5.5 最优匹配与匈牙利算法5.6 匹配在矩阵理论中的应用习题5第六章平面图6.1 平面图6.2 一些特殊平面图及平面图的对偶图6.3 平面图的判定及涉及平面性的不变量6.4 平面性算法习题6第七章图的着色7.1 图的边着色7.2 顶点着色7.3 与色数有关的几类图7.4 完美图7.5 着色的计数,色多项式习题27.6 List着色7.7 全着色7.8 着色的应用习题7第八章Ramsey定理8.1 独立集和覆盖8.2 Ramsey定理8.3 广义Ramsey数8.4 应用习题8第一章 图的基本概念§1.1 图和简单图定义1 一个图G 定义为一个有序对(V , E ),记为G = (V , E ),其中 (1)V 是一个非空集合,称为顶点集或边集,其元素称为顶点或点;(2)E 是由V 中的点组成的无序点对构成的集合,称为边集,其元素称为边,且同一 点对在E 中可出现多次。
在离散数学中,图论是一门重要的理论基础课程,它研究的是由节点和边构成的图结构。
图的匹配和二分图是图论中的两个重要概念,它们在现实生活中有着广泛的应用。
首先,我们来介绍一下图的匹配。
图的匹配指的是在一个图中选取一些边,使得这些边彼此不相交,即任意两条边不共享同一个顶点。
图的匹配问题可以用最优化问题来描述,既需要满足匹配条件,还需要满足某种优化目标。
例如,在一个社交网络图中,选择一些用户与其他用户进行配对,使得两个不认识的用户不会被配对在一起,同时目标是使得配对用户的兴趣爱好相似度最大化。
在这个问题中,边表示用户之间是否认识,而边的权值表示兴趣爱好的相似度。
其次,我们来介绍一下二分图。
二分图是一种特殊的图结构,它可以被划分为两个独立的顶点集合,使得同一个顶点集合内的顶点之间没有边相连。
换句话说,二分图中不存在奇圈。
二分图的一个典型例子是婚姻匹配问题。
假设有n个男性和n个女性,他们之间有多种可能的配对方式,但是每个人只能与另一个不同性别的人结婚。
这时,我们可以用一个二分图来表示这个问题,其中男性和女性分别作为两个顶点集合,边表示可能的配对。
然后,我们可以使用图的匹配算法来找到一个最佳匹配方案。
图的匹配和二分图在离散数学中有着重要的研究价值和应用价值。
首先,图的匹配可以用于解决资源分配问题。
例如,在一个工厂中,有m个任务需要分配给n个员工进行处理,每个员工对某些任务有一定的能力要求,而每个任务也需要一定的时间完成。
这时,我们可以将员工和任务分别作为两个顶点集合,边的权值表示员工对任务的能力是否满足要求和任务完成时间。
然后,我们可以使用图的匹配算法来找到一个最佳的任务分配方案,使得员工的工作量最小。
其次,二分图可以用于解决社交网络分析问题。
如今,社交网络已经成为人们日常生活中重要的一部分,人们之间通过社交网络平台进行交流和连接。
我们可以使用二分图来表示社交网络的结构,其中一个顶点集合表示用户,另一个顶点集合表示用户之间的好友关系,边的权值表示用户之间的相似性度量。
第五章匹配与因子分解概念、性质、定理及应用重要,需要掌握;定理证明不要求。
P116页,5.6节不要求学。
难点学习指导1.匹配、完美匹配、最大匹配、M饱和的点、M非饱和的点概念;下图粗线表示相关匹配。
绿色所标的两条边不能是匹配边,因为匹配的边不能相邻。
注意:边相邻概念,如果两条边有一个公共顶点,则这两条边相邻。
2.M交错路、M可扩充路概念3.偶图的匹配与覆盖偶图的概念;点集S的邻域或邻集概念;在下面的偶图中,点集S由5个点,和这五个点相邻的所有点由4个,这四个点形成的集合就是点集S的邻集或邻域(如下图绿色圈所包)只要有一个点集不满足定理2,那就不能饱和所有的X集合里的点。
4.图G的覆盖与最小覆盖的概念最小覆盖:点数最小的覆盖。
5.Tutte定理与完美匹配图的奇分支与偶分支概念Peterson图满足推论,因此有完美匹配。
三正则图,有三条割边,不满足推论,没有完美匹配。
三正则图虽有割边,但有完美匹配,因此无割边仅是完美匹配的充分条件,不是不要条件。
6.因子分解1-因子分解(不相交的单条边集):注意概念,将一个图边不相交的1-因子的并,就称为1-因子分解。
算法图如下。
然后水平两对点连线得:依次类推就分别得到其他1-因子分解图。
2-因子分解:K7如下图:三个圈的生成算法:把这三个图展开,就得三个圈,也就是三个2-因子分解。
7.荫度概念8.最优匹配与匈牙利算法匈牙利算法:注意M交错树概念,从一个非饱和点开始,到另一个非饱和点结束,通过改变原有匹配使两个非饱和点变为饱和点,以这种方式逐渐扩大匹配,有可能生成完美匹配,有可能生不成完美匹配。
经过这一次操作,得到新匹配如下:9.书中印刷错误更正10.最优匹配算法(1)可行顶点标号概念,相hhh等子图概念(2)比较复杂,不好理解,下面以一个例子来说明就简单一点。