离散数学(7.7树与生成树)

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》（本科）教学大纲课程名称：《离散数学》课程内容简介：离散数学是现代数学的一个重要分支，是计算机科学与技术的理论基础，所以又称为计算机数学，是计算机科学与技术专业的核心、骨干课程。

本课程旨是计算机应用专业计算机信息管理方向必修的专业基础课程。

它是学习后续专业课程不可缺少的数学工具。

该课程结合计算机学科的特点，主要研究离散量结构及相互关系，是一门理论性较强，应用性较广的课程。

通过对本课程的学习，旨在让学生能达到一下基本技能：●掌握集合论、数理逻辑和图论等离散数学的基本概念和基本原理，为进一步提高学生的抽象思维和逻辑推理能力，为从事计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。

●给后继课，如数据结构、编译系统、操作系统、数据库原理和人工智能等，提供必要的数学基础。

培养和提高了学生的抽象思维和逻辑推理能力，为学习今后和工作，参加科学研究，攀登科技高峰，打下坚实的数学基础。

开设单位：信息管理与工程学院授课教师：XXXXXXXX答疑时间：XXXXXXX答疑地点：XXXXXXXXE-mail：XXXXXXXX课程类别：学科共同课。

课程安排说明：以教务处排课为准。

课程调整：国假日课程内容顺延。

期终考试时间：根据教务处安排。

教学课时数：4X16=64课时，其中授课62课时，复习2课时课件提供：通过BlackBoard Academic Suite教学资源管理平台提供。

教学方法：课堂面授。

参考书目： 1. 洪帆，《离散数学基础》华中工学院出版社。

2.严士健，《离散数学初步》科学出版社。

3.马振华，《离散数学导引》清华大学出版社预备知识：高等数学。

教学目的：本课程旨是计算机应用专业计算机信息管理方向必修的专业基础课程。

它是学习后续专业课程不可缺少的数学工具。

该课程结合计算机学科的特点，主要研究离散量结构及相互关系，是一门理论性较强，应用性较广的课程。

掌握集合论、数理逻辑和图论等离散数学的基本概念和基本原理，为进一步提高学生的抽象思维和逻辑推理能力，为从事计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。

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。

习 题 六1．设G 是一个无回路的图, 求证：若G 中任意两个顶点间有惟一的通路, 则G 是树. 证明：由假设知，G 是一个无回路的连通图，故G 是树。

2．证明：非平凡树的最长通路的起点和终点均为悬挂点. 分析：利用最长通路的性质可证。

证明：设P 是树T 中的极长通路。

若P 的起点v 满足1)(>v d ，则P 不是T 中极长的通路。

对终点u 也可同理讨论。

故结论成立。

3．证明：恰有两个悬挂点的树是一条通路.分析：因为树是连通没有回路的，所以树中至少存在一条通路P 。

因此只需证明恰有两个悬挂点的树中的所有的点都在这条通路P 中即可。

证明：设v u ,是树T 中的两个悬挂点，即1)()(==v d u d 。

因T 是树，所以存在),(v u -通路P ：0,1≥k v w uw k 。

显然，2)(≥i w d 。

若2)(>i w d ，则由T 恰有两个悬挂点的假设，可知T 中有回路；若T 中还有顶点x 不在P 中，则存在),(x u -通路，显然u 与x 不邻接，且2)(≥x d 。

于是，可推得T 中有回路，矛盾。

故结论成立。

4．设G 是树, ()k G ≥∆, 求证：G 中至少有k 个悬挂点.分析：由于()k G ≥∆，所以G 中至少存在一个顶点v 的度≥k ，于是至少有k 个顶点与邻接，又G 是树，所以G 中没有回路，因此与v 邻接的点往外延伸出去的分支中，每个分支的最后一个顶点必定是一个悬挂点，因此G 中至少有k 个悬挂点。

证明：设)(G V u ∈，且k m u d ≥≥)(。

于是，存在)(,,1G V v v m ∈ ，使m i G E uv i ,,1),( =∈。

若i v 不是悬挂点，则有),(G V v i ∈'使。

如此下去，有)()(G V v l i ∈，满足,,)(j i v v j l i≠≠且1)()(=l i v d , m i ,,1 =。

故G 中至少有k 个悬挂点。

离散数学课程教学大纲一、课程简介本课程是现代数学的一个重要分支，是计算机科学中基础理论的核心课程。

离散数学主要是研究离散量的结构和相互关系，具体内容包括数理逻辑、集合论、代数系统、图论。

它综合了计算机科学中所用到的研究离散量的各个数学课题，并进行系统、全面的论述。

通过本课程的学习，使学生掌握高级科研人员或高级技术人员必备的离散数学基本理论和基本方法，同时，结合本课程的特点，可以培养学生的抽象思维和缜密的概括能力，为进一步学习专业课打好基础，并为学生今后处理离散信息，解决计算机科学各个领域中提出的有关离散量的理论问题，提高专业理论水平，为从事计算机的应用提供必要的描述工具和理论基础。

课程教学强调培养学生的独立思考能力、科学思维方法和求知创新精神。

最终使学生能够在众多的概念、定理中抽象出最重要、最根本的理论，并将这些基本的概念和定理透彻理解，自如运用，从而达到掌握离散数学的教学要求。

二、课程目标（一）课程具体目标1. 掌握计算机工程技术实践所需的离散量的数学知识：数理逻辑、集合论、图论，并能够运用于解决计算机软件工程领域的复杂工程问题；2. 掌握计算机学科基础理论，并能够用于解决复杂工程问题；3. 能够运用离散数学知识表述复杂工程问题；4. 能够运用数理逻辑和图论知识对所选模型的理论正确性进行分析和推理。

（二）课程目标与专业毕业要求的关系表1 本课程对专业毕业要求及其指标点的支撑（三）课程对解决复杂工程问题能力的培养在课程理论知识讲授环节，注重培养学生对软件工程中所涉及到的离散量的数学的深入理解，使学生掌握解决软件工程领域复杂工程问题所需的基本离散数学理论，并通过适当的课后作业锻炼和检验学生解决复杂工程问题的能力。

在课程考核环节，根据课程支撑的课程目标选择合适的考核方式，考题设置应完全覆盖课程支撑的课程目标，考题设计应充分考虑学生解决复杂工程问题所需的知识和能力，考题的难度和深度应能够体现复杂工程问题的特征。

离散数学知识点总结离散数学是数学的一个分支，主要研究离散的数学结构和离散的数学对象。

它包括了许多重要的概念和技术，是计算机科学、通信工程、数学和逻辑学等领域的基础。

本文将对离散数学的一些核心知识点进行总结，包括命题逻辑、一阶逻辑、图论、集合论和组合数学等内容。

1. 命题逻辑命题逻辑是离散数学的一个重要分支，研究命题之间的逻辑关系。

命题是一个陈述语句，要么为真，要么为假，而且不能同时为真和为假。

命题逻辑包括逻辑运算和逻辑推理等内容，是离散数学的基础之一。

1.1 逻辑运算逻辑运算包括与（∧）、或（∨）、非（¬）、蕴含（→）和双条件（↔）等运算。

与、或和非是三种基本的逻辑运算，蕴含和双条件则是基于这三种基本运算得到的复合运算。

1.2 逻辑等值式逻辑等值式是指在命题逻辑中具有相同真值的两个复合命题。

常见的逻辑等值式包括德摩根定律、双重否定定律、分配率等。

1.3 形式化证明形式化证明是命题逻辑的一个重要内容，研究如何利用逻辑规则和等值式来推导出给定命题的真值。

形式化证明包括直接证明、间接证明和反证法等方法，是离散数学中的常见技巧。

2. 一阶逻辑一阶逻辑是命题逻辑的延伸，研究命题中的量词和谓词等概念。

一阶逻辑包括量词、谓词逻辑和形式化证明等内容，是离散数学中的重要部分。

2.1 量词量词包括全称量词（∀）和存在量词（∃），用来对命题中的变量进行量化。

全称量词表示对所有元素都成立的命题，而存在量词表示至少存在一个元素使命题成立。

2.2 谓词逻辑谓词逻辑是一阶逻辑的核心内容，研究带有量词的语句和谓词的逻辑关系。

谓词是含有变量的函数，它可以表示一类对象的性质或关系。

2.3 形式化证明形式化证明在一阶逻辑中同样起着重要作用，通过逻辑规则和等值式来推导出给定命题的真值。

一阶逻辑的形式化证明和命题逻辑类似，但更复杂和抽象。

3. 图论图论是离散数学中的一个重要分支，研究图和图的性质。

图是由节点和边组成的数学对象，图论包括图的表示、图的遍历、最短路径、最小生成树等内容，是离散数学中的一大亮点。

离散数学是数学的一个重要分支，它研究的是离散的对象和离散的结构。

图论作为离散数学的分支之一，研究的是图的性质和结构。

在离散数学中，图的树是一种重要的概念，而生成树则是树的一种特殊类型。

本文将介绍图的树以及生成树的计数算法。

在图论中，图是由节点和边组成的集合。

树是一种特殊的图，它是一个无环图，并且其中的任意两个节点都是通过唯一的路径连接在一起的。

树的一个重要性质是它具有n个节点的话，就有n-1条边。

这个性质可以通过归纳法进行证明。

生成树是图的一个特殊类型，它是包含所有节点并且没有环的子图。

图中可能存在多个生成树，而生成树的计数是一个重要的问题。

一个图有多少种不同的生成树取决于图的结构和节点之间的连接关系。

在计算生成树数量时，有一些经典的算法可以使用。

其中，几个著名的算法包括Matrix Tree 定理、Kirchhoff定理和Prufer编码。

Matrix Tree 定理是一个重要的生成树计数定理。

该定理指出，一个图的生成树数量等于其拉普拉斯矩阵中任意一个不连通的块的行列式。

拉普拉斯矩阵是一个图的特殊矩阵，其中的元素是节点之间的连接关系。

通过计算拉普拉斯矩阵的行列式，我们可以得到图的生成树数量。

Kirchhoff定理是图论中的另一个重要定理。

它指出，一个图的所有生成树组成的集合，可以通过这个图的基尔霍夫矩阵的任意一个不连通部分的代数余子式求和得到。

基尔霍夫矩阵是一个与图的边相关的矩阵，通过对基尔霍夫矩阵的计算，我们可以得到图的生成树数量。

Prufer编码是一个用于计算生成树数量的编码技术。

在Prufer编码中，我们将图的生成树转化为一个特殊的序列。

通过对这个序列的计算和转化，我们可以得到图的生成树数量。

Prufer编码是一个相对简单的方法，但它可以应用于不同类型的图，因此是一个实用且灵活的生成树计数方法。

总之，在离散数学中，图的树和生成树是重要的概念。

图的树是一种无环图，而生成树是包含所有节点且没有环的子图。