图论树与割集
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图论中的割集算法设计与分析图论是数学的一个分支,研究的是图的性质及其应用。
在图论中,割集(Cut Set)是指将一个图分为两个非空子图所需要移除的边集合。
割集算法是解决图论问题中的一个重要方法,本文将介绍割集算法的设计与分析。
一、割集算法的基本概念与思想割集算法是针对无向图的,用来寻找图中的割集。
割集算法的基本思想是通过不断剪枝的过程,寻找导致图分裂的边集。
其具体步骤如下:1. 首先选择一个起始顶点,并将其标记为已访问。
2. 从起始顶点开始进行深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。
3. 在遍历的过程中,将访问到的顶点与未访问的顶点之间的边加入当前的割集。
4. 如果当前的割集将图分为两个非空子图,则停止搜索,输出当前割集。
5. 否则,继续遍历其他未访问的顶点,直到所有顶点都被访问。
二、割集算法的设计与实现割集算法可以通过编程实现。
下面是一个基于深度优先搜索策略的割集算法的伪代码:1. 定义一个函数cutSet(graph, start),其中graph为输入的图,start 为起始顶点。
2. 初始化一个空的集合cut,用来存储割集。
3. 初始化一个空的栈stack,用来进行深度优先搜索。
4. 将起始顶点start标记为已访问,并将其入栈。
5. while stack不为空:a. 取出栈顶的顶点vertex。
b. 遍历vertex的邻接顶点adjVertex:(1) 如果adjVertex未被访问过:i. 将vertex与adjVertex之间的边加入cut。
ii. 将adjVertex标记为已访问,并将其入栈。
iii. 若cut将图分为两个非空子图,则停止搜索,输出cut。
c. 将vertex出栈。
6. 如果搜索完所有顶点后仍未找到割集,则输出图不包含割集。
在具体的编程实现中,可以根据具体情况对算法进行优化,例如使用邻接表来表示图,提高算法的效率。
三、割集算法的分析与应用割集算法的时间复杂度取决于图的规模和结构,一般来说,割集算法的时间复杂度为O(|V| + |E|),其中|V|是顶点的数量,|E|是边的数量。
第一章基本概念概念1.顶点集:有序三元组G=(V, E, )称为一个图,V=||是有穷非空集。
2.边集:E称为边集,其中的元素叫做边。
3.关联函数:是从边界E, 到V中的有序的活无需的元素偶对的集合的映射。
4.有向边(弧):由有序偶对对应的边。
5.无向图(有向图):每一条边都是无向边(有向边)的图。
6.回合图:一些边是无向边,一些边是有向边。
7.相邻边:同一顶点相关联的两边8.环:两端点重合的边。
9.简单图:既无环又无重边的图10.完备图:任意两顶点相邻的简单图,记作,。
11.二部图:V=X Y,X Y=,X中任何两顶点不相邻,Y中任何两顶点不相邻。
12.完备二部图:X集合中的所有顶点都与Y集合中的所有顶点相连,|X|=m,|Y|=n,。
13.正则二部图:,。
14.空图:无边图。
15.拓扑等价:两个图形能经拓扑变化变成同一形状。
16.图同构的必要条件:习题1.161)两图的顶点数、边数相等;2)次数相同的顶点数也相等。
17.邻接矩阵:18.关联矩阵:19.正则图:各个顶点的度数相同20.邻接表定义1.子图:和若且时,,则称是G的子图。
2.生成子图:若,则称是G的生成子图。
3.由顶点集导出的子图:设,且,以为顶点集,两个顶点都在中的边为边集的G的子图,则称G的有由顶点集导出的子图,极为G[]。
4.由边集导出的子图:设,且为边集,的端点集为顶点集的G的子图,则称G的有由边集导出的子图,极为G[]。
5.同构:设有两个无向图G和H,若顶点集之间存在一一对应关系,且对应顶点之间的边也有一一对应关系,则称图G和H同构,记为G H。
习题1.166.定理1.任何图中,奇数次顶点的总数必为偶数。
第二章树定义1.通路:在无向图中,设,序列,称为从到的一条通路,记为2.道路:边不重复但顶点可重复的通路,记为3.路径:顶点不重复的通路,记为4.G的连通片(或G的分图):G的最大连通子图,用表示G的连通片数目,表示图G连通。
割集
割集,也叫做截集或截止集,它是导致顶上事件发生的基本事件的集合。
也就是说事故树中一组基本事件的发生,能够造成顶上事件发生,这组基本事件就叫割集。
引起顶上事件发生的基本事件的最低限度的集合叫最小割集。
中文名:割集
别称:截集或截止集
对象:简化成图的路网
目的:计算最大运输量
割集法是针对简化成图(有向图或无向图)的路网,运用图论的相关理论与方法,计算最大运输量。
由于实际路网是一个多起点、终点,随机开放的复杂系统,要想采用图论的最大流最小割定理,就必须将实际的路网抽象成一个单起、终点的理想图。
那么如何简化路网及如何寻找路网的最小割集是这种方法的关键,目前,针对这2个问题,按照不同的路网简化方式,已建立了2种模型,即修正模型和衍生割集网络极大流模型。
运用割集法方法解决路网容量问题的关键在于如何将实际的路网抽象成一个单收发点的理想图及如何寻求路网的最小割集。
而上述2类模型虽然对这个问题有所处理,但其处理结果不是引起路网上的交通重新分配,就是疏漏某些流量,因此如何既简化了路网,又能得出合理而准确的结果是是目前亟待研究的重点。
《电路(第五版)》(邱关源著,高等教育出版社)中第十五章“电路方程的矩阵形式”,第一节“割集”中给出了割集的定义:连通图G的一个割集是G 的一个支路集合,把这些支路移去将使G分离为两个部分,但是如果少移去一条支路,图仍将是连通的。
探索最小生成树的割定理最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是图论中的一个重要概念,它是指一个无向连通图中,边的权值之和最小的树。
最小生成树的算法有很多,其中一种经典的算法是普里姆算法(Prim's algorithm),另一种则是克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)。
本文将探索最小生成树的割定理,即最小生成树的性质和定理。
一、最小生成树的割定理概述最小生成树的割定理是指:若一个边集合是图G的最小生成树的边集合,那么该边集合对应的割是图G的割集中权值最小的割。
割(Cut)是图论中一个重要概念,指的是将图中的顶点划分为两个不相交的非空集合,再在这两个集合之间的边中选择一个边集合。
割的权值是指选择的这个边集合的边权值之和。
割定理是指最小生成树的边集合对应的割是图中的割集中权值最小的割。
这个定理十分重要,对最小生成树的理解和应用有很大的帮助。
二、割定理的证明1. 证明最小生成树的边集合对应的割是图G的割集中的割。
假设最小生成树的边集合为T,割的权值最小的割为(M, V-M),其中M为边集合,V为顶点集合。
设最小生成树的边集合T对应的割为(A, B),其中A为边集合,B 为顶点集合。
如果(A, B)不是图G的割集中的割,那么一定存在(A', B')是图G的割集中的最小割,并且权值小于(A, B)。
根据割的定义,割的权值是指选取的边集合的边权值之和。
所以,权值小于(A, B)的割(A', B'),也就代表着边集合A'的权值小于边集合A的权值。
但是,假设A'是边集合T的真子集。
根据最小生成树的定义,最小生成树的边集合是能够连接图G的所有顶点,并且没有形成回路的边集合。
这就导致了边集合T中的一些边被割A'中的边替代,从而形成一个回路。
这与最小生成树的定义相悖。
所以,假设不成立,(A, B)是图G的割集中的割。