图的k-顶点着色与k-边着色的Groebner基求解

第五节 着色问题定义1. 图G 的顶点着色(V erter Colouring)是给每个顶点赋予一种颜色，使得相邻顶点的颜色不同，给图G 进行顶点着色需要的颜色的最小值称为G 的色数(Chromatic Number)，记为)(G χ. 若κχ=)(G ，则称G 是κ-色的(κ-chromatic)；若κχ≤)(G ，则称G 是可κ-着色的(κ-colourable).例1. 在下图中2)(1=G χ，3)(2=G χ，4)(3=G χ. 注意1G 即为2κ，2G 即为5κ1111111111111111v 1v 2v 1v 2u 1u 2ωG 1G 2G 3v 1v 2v 3v 4v 5u 1u 3u 4u 5ω11u 2111111下面讨论)(G χ的上界和下界，先给出下面的定义.定义2. 图G 中两两不相邻的顶点组成的集合称为独立集(Independent Set)，用)(G α来表示G 中最大独立集的元素个数. 图G 中两两相邻的顶点构成的集合称为团(Clique)，用)(G ω表示G 中最大团的元素个数.注记：（1）显然，G 是可κ-着色的当且仅当)(G V 是κ个独立集的并. 特别的，G 是可2-着色的当且仅当G 是二部图. （2）)()(G G ωχ≥且)()()(G G n G αχ≥（习题1）. （3）对于完全图n κ有：n n n ==)()(κωκχ. 但一般来说)(G χ可以远大于)(G ω. 下面介绍一种构造任意色数的三角形无关图（即不含3κ为子图）的方法，这种方法归功于Mycielski,1955.定义3(Mycielski 构造). 由简单图G 产生一个以G 为子图的简单图'G . 从顶点集为}v ,...,v ,{v n 21的图G开始添加顶点}u ,...,u ,{u n 21和ω；添加边，使得i u 与)(i G v N 中的顶点相邻，ω与}u ,...,u ,{u n 21中的所有顶点相邻.例1中，以2-色图1G 开始，进行二次Mycielski 构造，分别得到3-色图2G 和4-色图3G . 下面的定理告诉我们可以构造一个色数任意大的图G 且2)(=G ω.定理1(Mycielski 1955). 由一个κ-色三角形无关图G ，Mycielski 构造可得到一个1+κ-色三角形无关图'G .定义4. 图G 称为κ-临界的(κ-critical)，如果κχ=)(G 且1)(-=-κχv G))((G V v ∈∀.也即去掉G 的任何一个顶点会使G 的色数减少.下面介绍κ-临界图的一个重要性质.定理2. 如果G 是κ-临界的，则1)(-≥κδG .证明：令G 是κ-临界的且2)(-≤κδG . 设)(G V v ∈且)()(G v d δ=. 由于G 是κ-临界的，故1)(-=-κχv G .由于2)(-≤κv d ，故在对v G -着色的1-κ种颜色中，存在一种颜色没有被v 的至多2-κ个邻接点使用，将这种颜色对v 着色就得到G 是1-κ-着色的. 与κχ=)(G 矛盾.推论①：如果κδ=)(G ，则G 至少有κ个顶点的度数不小于1-κ.证明：如果κδ=)(G ，则G 就有一个κ-临界子图H （删除G 中不影响)(G χ的顶点，直到不能继续为止）.由于κχ=H)(，故H 至少有κ个顶点. 由定理2，1)H (-≥κδ，所有H 至少有κ个顶点的度数不小于1-κ，即这κ个顶点在G 中的度数不小于1-κ.推论②：1)()(+∆≤G G χ.证明：假设1)()(+∆>G G χ，即)(1)(G G ∆>-χ，与定理2矛盾.上述推论中的等号在G 是完全图或奇环时成立，除这两类图之外，我们有下面的结论. 定理3(Brooks,1941). 如果G 是连通图，并且G 既不是完全图也不是奇环，则)()(G G ∆≤χ.习题：1. 证明：)()(G G ωχ≥且)()()(G G n G αχ≥2. 下列各图是否可以3-着色？确定它们的色数.gfedcabfedbacd a111111b 1e111111c3. 新学期安排补考，下表是上学期考试不及格的情况.“×”表示某门课不及格.学生 数分 高代 解析几何英语 张三 × × 李四 × × 王五 × × 赵六 × × × 陈七××问至少需要安排几场考试，使得这五个同学参加完所有的考试（注：每场考试一个学生只能考一门，但考场中的学生可以考不同的科目） 4. 如果G 的度序列为n d d d ≥≥≥ (21)，则}1,{min max 1)(},..,1{-+≤∈i d G i n i χ.5. 图G 的边着色是指将颜色赋予G 的边，如果相邻边的颜色不同，则称这种边着色为正常边着色(proper edge colouring). 边色数记为)('G χ，是对G 进行正常边着色所需要的最小颜色数量.①证明：)()('G G ∆≥χ.举例说明某些图可以取到下界.②证明：对于完全图12-n κ，12)('12-=-n n κχ；对完全图n 2κ，有12)('2-=n n κχ（因此对于任意完全图n κ，有n n n n n =+∆≤≤-=∆1)()('1)(κκχκ. 这个结果不是偶然的，因为更强的一个结果(Vizing 定理)是：对任意图G ，1)()(')(+∆≤≤∆G G G χ）③证明：如果G 是二部图，则)()('G G ∆=χ(Konig,1916).。

图的顶点着色问题的DNA 算法高 琳1,许 进2(1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071;2.华中科技大学系统科学研究所,湖北武汉430074)摘 要: 图的顶点着色问题是指无向图中任意两个相邻顶点都分配到不同的颜色,这个问题是著名的NP -完全问题,没有非常有效的算法.但在1994年Adleman [1]首次提出用DNA 计算解决NP -完全问题,设计出一种全新的计算模式)模拟生物分子DNA 的结构并借助于分子生物技术进行计算,使得NP -完全问题的求解可能得到解决.本文首先提出了基于分子生物技术的图的顶点着色问题的DNA 算法,算法的关键是对图中的顶点和顶点的颜色进行恰当的编码,以便于使用常规的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离,依据分子生物学的实验方法,本文提出的算法是有效和可行的;其次指出了该算法的优点、存在的问题及将来进一步的研究方向.关键词: DNA 计算;NP -完全问题;顶点着色问题;限制酶中图分类号: TP18 文献标识码: A 文章编号: 0372-2112(2003)04-0494-04A DNA Algorithm for Graph Vertex Coloring ProblemGAO Lin 1,XU Jin 2(1.National Ke y Lab.o f Radar Si gnal Processing ,Xidian U niv ,Xi .an ,Shanxi 710071,China ;2.System Science Research Instit ute ,Huazhong Unive rsity o f Science and Tec hnology ,Wuhan,Hube i 430074,China)Abstract: Given an undirected graph,the vertex coloring problem is to assign a different color for vertex mutually adjacent.This problem is an NP -complete one and has no effective solving method.But Adleman [1]in troduced firstly the DNA computing in 1994,with which the NP -complete problems are likely to be solved.DNA -based algorithm simulates molecular biology structure of DNA by means of molecular biology technological computation.This paper first introduces the DNA algor i th m for the vertex colori ng problem based on bio -molecular technology.T he key of the algorithm is coding for the vertex and the color of the vertex The problem is solved by tube operation that performs the basic core processing and extraction that makes the results visible.On the basis of the experi mental bio -molecular method,the algorith m is an effective method.Fi nally,the advantage and di sadvantage are di scussed,and the future re -search directions are poi nted out.Key words: DNA computation;NP -complete problem;vertex color i ng p roblem;endonucleases1 引言图的着色问题是一个著名的组合优化问题,是现代图论中的一个主要的研究课题之一,它无论在理论上还是工程应用上均有良好的应用背景,诸如电路布局问题,工序问题,排课表问题以及存储问题[2]等均有直接的应用.然而,无论是图G 的色数x (G)还是对一个图G 进行正常k -顶点着色,k -边着色以及k -全着色问题都是NP -完全问题[3].因此,不管是从事数学研究的图论学者们,还是从事电路与系统等工程技术方面研究的图论学家们,或者是其它领域的科学家们,都对图的着色问题很感兴趣.由于用k \x (G )种颜色对图G 进行正常k -顶点着色算法是一个NP -完全问题,NP -完全问题的求解一直困扰着人们.近些年,人们用神经计算,进化计算等方法来求解NP -完全问题也取得了一些进展.基于分子生物技术的DNA 计算是一种模拟生物分子DNA 的结构并借助于生化反应作为计算工具的超大规模并行计算,而且DNA 的双螺旋结构具有巨大的信息存储容量.1994年Adleman [1]开拓性地采用现代分子生物技术,在试管中进行了DNA 的实验,解决了有向图的哈密尔顿路问题(Hamiltonian Path Problem ,简记为HPP ).虽然在实验室进行了7天的实验,才使一个只有7个顶点的有向图的哈密尔顿路问题得到解决.但是由于他首先提出DNA 计算的方法来解决NP -完全问题,这一结果不但激发了人们对分子生物计算进一步研究的兴趣,对NP -完全问题产生了新的希望与信心,而且开创了用分子生物技术研究组合优化问题的新途径,因而在国际上引起了巨大的轰动.其后有许多学者沿此/路0而行,用DNA 计算求解SAT 问题[4,5]、图的最大团问题[6]、图的最大独立集问题[7]、最小集覆盖[8]问题等.收稿日期:2001-10-26;修回日期:2002-07-31基金项目:国家自然科学基金(No 169971018,60071026);陕西省自然科学基金(2001X05)第4期2003年4月电 子 学 报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.31 No.4Apr. 2003本文首先讨论了图的3-顶点着色的DNA算法,对图的每个顶点用任意碱基排列的寡聚核苷酸片段编码,对顶点的颜色用具有特殊酶切位点的片段进行编码,通过并行重叠放大技术POA(Parallel Overlap Assembly)建立数据池,然后运用分子生物操作如连接反应,聚合酶链式反应PCR(Polymerase Ch-i na Reaction),酶切反应,凝胶电泳对数据池进行运算,最终通过分子检测得到问题的解;其次分析了算法的优、缺点,并指出进一步的研究方向.2DNA分子的计算特性生物的各种生命活动都有它的物质基础,生物的遗传和变异也是这样.根据现代细胞学和遗传学的研究得知[9],控制生物性状遗传的主要物质是脱氧核糖核酸DNA(deoxyribonu-cleic acid).DNA是一种高分子化合物,组成它的基本单位是脱氧核苷酸.每个脱氧核苷酸是由一分子磷酸、一分子脱氧核糖和一分子含氮碱基组成的.含氮碱基有四种A(Adenine,腺嘌呤)、G(Guanine,鸟嘌呤)、C(Cytosine胞嘧啶)和T(Thymine,胸腺嘧啶).DNA不仅具有一定的化学组成,还具有规则的双螺旋结构.这一结构的主要特点是:(1)DNA分子是由两条平行的脱氧核苷酸长链盘旋而成的;(2)两条链上的碱基通过氢键连接起来,形成碱基对,碱基对的组成有一定的规律,这就是嘌呤与嘧啶配对,而且腺嘌呤(A)一定与胸腺嘧啶(T)配对,鸟嘌呤(G)一定与胞嘧啶(C)配对.组成DNA的碱基虽然只有四种,而且这四种碱基的配对方式只有两种,但由于碱基对具有多种不同的排列顺序,因而就构成了DNA分子的多样性.在分子生物计算中,通常都采用DNA这种高分子化合物,这不仅因为DNA是生命信息的载体,而且在遗传工程实验中DNA易于操作.DNA算法解决计算问题的基本思想是:利用DNA特殊的双螺旋结构和碱基互补配对原则对问题进行编码,把要运算的对象映射成DNA分子链,在DNA溶液的试管里,在生物酶的作用下,生成各种数据池(Data Pool),然后按照一定的规则将原始问题的数据运算高度并行地映射成DNA分子链的可控的生化过程.最后,利用分子生物技术获得运算结果.从DNA的原理来看,它与数学操作非常类似.DNA的单链可看作由四个不同符号A、G、C和T组成的串.它在数学上就像计算机中的编码/00和/10一样,可表示成四个字母的集合E={A,G,C,T}来译码信息.DNA串可作为译码信息.酶可看作模拟在DNA序列上简单的计算.不同的酶相当于作用在DNA串上的不同的算子[10].3DNA算法311问题描述本文所言之图皆指无环、无重边的无向简单图,通常用V(G)和E(G)分别表示图G的顶点集和边集,图G的一个正常k-顶点着色,简称为图的k-点着色[2],是指用k种颜色1,2,,,k对G的各顶点都分配(或称着)不同的颜色.换句话讲,简单图G的一个正常k-点着色,就是把V(G)划分成k个独立集的一个分类{V1,V2,,V k},其中V i(i=1,,,k)是G 的独立集.我们用C(k)表示k种颜色,即C(k)={1,2,,, k}.现在我们可以更确切地给出图G的k-点着色的定义:图G的k-点着色,是从V(G)到C(k)的一个映射R,当且仅当u,v I V(G)且(u,v)I E(G)时,R(u)X R(v),全体G的k-点着色R构成的集合通常记作C R k(G),简记为C k(G).若C k(G) X<(空集),既G至少有一个正常k-点着色,就称G是k-点可着色的.如图1所示为一个6顶点的图及其两种着色模式.图1顶点的编号及两种着色模式312图的着色问题的DNA算法对于具有n个顶点的图,图的每一种可能的3-顶点着色方案都可以表示为由0、1和2组成的n位数字串,其中0、1和2分别表示三种颜色,如图1所示的一种着色方案表示为021021.用这样的方法,我们可以把具有n个顶点的图可能的各种着色方案转化为由0、1和2组成的n位数字串的集合,称其为完全数据池.依照上述思想,为了求解图的着色问题,首先对图中的每个顶点及顶点的颜色用寡聚核苷酸片段进行编码,然后将这些寡聚核苷酸片段放在溶液中进行生化反应,生成问题的解,最终通过凝胶电泳分离问题的解.具体的计算步骤如下:Step1:对运算对象编码,建立完全数据池,将其作为DNA分子计算的输入数据.对图G的n个顶点进行编码,每个顶点的编码由三部分构成,如图2所示,第一段的P i和第三段的P i+1表示位置,目的是为了在生化反应中各顶点的DNA片段通过并行重叠装配技术形成长的DNA链,中间部分V i表示各顶点颜色的编码.对每个顶点而言,有三种不同的编码,用来表示每个顶点的三种颜色,因此这三种编码除了中间的颜色链不同外,两边表示位置的链是完全相同的,如图1所示的顶点1的三种编码分别为:CCCTGGGTAC TGGATGC tcgaattcat AATGC TGAATGGCCCTTCCCTGGGTAC TGGATGC tctgacga AATGC TGAATGGCCC TTCCCTGGGTAC TGGATGC ggatcc AATGCTGAATGGCCCTT图2顶点编码示意图为了区分每个顶点的颜色,中间颜色段的编码采用了具有特殊酶切位点的寡聚核苷酸序列,为了解的分离,序列的长度不同,采用这种方法建立的完全数据池有3n个元素.Step2搜索满足着色条件的数据集.对数据池中所有的串进行筛选,相邻顶点不能着同样的颜色,即在相应的数字串中对应位不能同时为0、1或2,从数据池中删除(去掉)顶点相邻且相应的串值同时为0、1或2的所有数字串,如图1所示的顶点a和b相邻,不能着同样的颜色,因此a和b对应的串值不能相同,必须从数据池中删除这样的串,如图3所示.Step3输出运算结果.495第4期高琳:图的顶点着色问题的DNA算法图3 相邻顶点着色示意图4 算法的生物实现Step 1 建立数据池,以双链DNA 表示数据结构,数字串中的每一位在DNA 链上由三段组成,用i 表示所处的位置,当i 为奇数时表示为P i V m i P i +1(m =0,1,2),当i 为偶数时表示为P i +1V m i P i[6],上划线表示补序列,例对图1所示的例子,数字串长度为6位,在相应的DNA 链上,有6个位的值序列V 1到V 6,依次间隔插入7个位置序列P 1到P 7,其中P i (i =1,,,6)表示V 1的位置,P 7用于生化反应过程中聚合酶链反应的引物,如图4(a)所示.初始序列随机产生,但为了避免反应过程中错配现象的发生,不同序列具有相同碱基的长度不能超过4bp ,其次为了有效地识别顶点的不同颜色,必须加入表1 顶点的编码序列具有特殊酶切位点的限制性序列,这样就可以区分顶点的颜色.采用并行重叠技术建立数据池[11],开始时用18个寡聚核苷酸片段,每个寡聚核苷酸片段的编码如表1所示.18个寡聚核苷酸片段放在一起进行热循环,在热循环过程中,一个寡聚核苷酸片段的位置串与另一个具有互补位置串的寡聚核苷酸片段退火,在聚合酶的作用下沿3c 方向延伸形成长的双链,最终形成了V 1V 2V 3V 4V 5V 6的各种组合的数据池,如图4(b)所示.随后以P 1和 P 7作为引物,利用多聚酶链式反应技术PC R 进行扩增,就可以选择性地扩增那些以P 1开始,P 7结束的DNA 链.图4 D NA 链编码的数据Step 2 对数据池中的串用限制性内切酶进行筛选.根据图的着色的定义,有边相连的顶点不能着同样的颜色,为了满足这个要求,用限制性酶的特殊酶切位点来完成.限制性内切酶是一类能识别双链DNA 分子中特异核苷酸序列的水解酶,如果某一核苷酸序列含有限制酶的识别序列,当加入这种酶后,就会将双链的DNA 分子在酶切点切开,如EcoRII [11]的识别序列为GAATTC ,酶切点在G 与A 之间,不同的酶具有不同的识别序列及相应的切割点,因此在图的着色中,为了区分不同的颜色,分别用含有不同酶的序列来表示这些颜色的特征.,两条相邻的顶点有相同的颜色,用限制内切DNA 链切开,在引物P 1和P 7的作用下进行会被扩增.如图1所示a 和b 相邻,),将试管中的液体分为两个试管t 1和t 2,切断含V 01的串,在t 2中用KpnI 切断含的V 02试管中的液体进行合并,得到的数据池不含1(表示蓝色),将试管中的液体重新分为t 2,在t 1中用PstI 切断含V 12的串,在t 2中用的串,然后将两个试管中的液体进行合并,得11@@@@,若同为2(表示绿色),类似的操和SphI ,得到的数据池将不含22@@@@,最3所示.对于其它相邻的顶点,如果具有,只不过每次针对限制性内切酶,每个顶点不同颜色所对中小写字母所示..上述运算结束后,剩余的DNA 分色.为了将这些DNA 链分离酰胺凝胶电泳鉴定酶解产物[11],聚丙烯酰胺500bp)的效果较好,甚至可以分辨相差1bp 根据我们的编码设计,图1中第一种着色方案496 电 子 学 报2003年021021的编码链长为171bp,第二种着色方案212010的编码链长为161bp,通过凝胶电泳将其分离开.为了进一步知道每个顶点的着色情况,必须对DNA链进行序列测定,采用基因工程的方法进行,将目的DNA片段克隆于适当的载体(如M13噬菌体),产生一个能方便地进行测序的重组DNA分子,然后将重组子导入E.Coli(大肠杆菌),进行克隆和测序,根据基因的测序结果就可知道每个顶点的着色情况.5结束语本文讨论了图的3-顶点着色的DNA算法,对图的每个顶点用任意碱基排列的寡聚核苷酸片段编码,顶点的颜色用具有特殊酶切位点的片段进行编码,通过并行重叠放大技术建立数据池,然后运用分子生物操作如连接反应,聚合酶链式反应PCR,酶切反应,凝胶电泳对数据池进行运算,最终通过DNA测序得到问题的解.本文的算法编码思想充分利用DNA分子结构的特征及常规的生物操作,将数学问题的求解同生物技术密切结合起来,但在具体的生物实现过程中仍有不足之处,具体表现为: (1)在PCR过程中,有可能产生单链DNA,而限制性内切酶不能作用于单链DNA;(2)内切酶的切除不完全.由以上两个因素可能导致非法解的出现,但随着现代分子生物学技术的发展,这个问题会逐步得到克服,使得差错率控制在一定的范围内.(3)DNA计算的最大特点是大规模的并行运算及巨大的信息存储能力,但编码过程中DNA链的数目随顶点数呈指数形式增长(3n),这是目前困扰DNA计算的一个障碍,也是DNA 计算理论研究工作的一个研究问题[10].(4)酶的种类为顶点个数的3倍,随着顶点数的增加,需要种类更多的酶,计算代价比较大,这个问题可以通过不同的生物操作过程得到改善,我们在这方面将做进一步的研究工作.目前,DNA计算的研究涉及到:(1)DNA计算的能力及数学基础[13];(2)对于各种计算问题,怎样寻找一种直接的翻译方式,变换成DNA计算系统,也即DNA生物化学反应的运算途径,以至鉴别和输出最优解技术路线,使得DNA计算适应广阔的问题面,并具有实用性[14];(3)DNA计算的复杂性、生物复杂性和可实现的衡量尺度[15];(4)基于DNA计算求解问题的装置并使之自动化,研究未来DNA计算机的可行性;(5)将DNA计算与遗传算法、神经网络等智能计算方法相结合[16,17].参考文献:[1]L Adle man.Molec ular 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第六章 染色理论许多实际问题可以归结为求图的匹配或者独立集。

此外，在许多应用中，人们希望知道：一个给定的图，它的边集至少能划分成多少个边不交的匹配？或它的顶点集至少能划分成多少个点不交的独立集？这便是图的边染色和顶点染色问题。

§6.1 点染色定义6.1.1 设G 是一个无环边的图。

G 的顶点正常k 染色(proper vertex k-colouring)π是指k 种颜色k ，，，L 21对于G 的各顶点的一种分配，使得任二相邻的顶点被染上不同的颜色。

换句话说，G 的顶点正常k 染色π是一个映射},,2,1{)(:k G V L →π,使得)(1i −π是独立集或空集),,2,1(k i L =.注：设π是G 的一个顶点正常k 染色。

令})(|)({)(V 1i x G V x i i =∈==−ππ，（k i ,,2,1L =）。

则π实际上是对顶点集)(G V 的一种划分：),,,(21k V V V L =π，其中φ=j i V V I ，)(1G V Vki i==U ，且每个i V 是独立集或空集),,2,1(k i L =.例：定义6.1.2 若存在G 的一种顶点正常k 染色，则称图G 是点k 色可染的(vertex k-colourable)， 有时简称为k 色可染的或可k 染色的。

注：⑴ 每个图G 一定是)(G ν色可染的。

⑵ 若图G 是k 色可染的，则对任何正整数k m ≥，G 也m 色可染。

定义6.1.3 设G 是无环边的图，令G k G |min{)(=χ是k 色可染的}，称)(G χ为G 的点色数，有时简称为色数(chromatic number)。

若k G =)(χ，则称G 为k 色图(k-chromatic graph)。

注：（1） 若k G =)(χ（即G 是k 色图），则G 中任何点k 染色),,,(21k V V V L =π中每个i V 都是非空的独立集。

图顶点着色问题的质粒DNA计算作者：马莹殷志祥来源：《安徽理工大学学报·自然科学版》2015年第01期摘要：图的着色问题是著名的NP问题，有着重要的实际意义。

比如通讯系统的频道分配、考试排考场问题等方面有直接应用。

图的着色问题采用DNA计算方法很多，有表面DNA 计算，粘贴DNA计算。

本文提出质粒DNA计算，首先把顶点着色问题转化为求最大独立集问题，然后给出了图顶点着色问题的质粒DNA分子生物实验，利用限制性内切酶的特性切割有边相连的顶点，得到最大独立集，在试验中特别引入了一个备用试管，最后给出一个具体的实例。

实例给出具体的着色方案，证明了该质粒DNA算法有效并且是可行的。

关键词：DNA计算；顶点着色；最大独立集；质粒中图分类号：TP301 文献标志码：A文章编号：1672-1098（2015）01-0000-001994年，Adleman首次用DNA计算解决有向图的哈密顿问题[1]；1995年Princeton大学的Lipton在Adleman思想的启发下，解决了可满足性问题[2]；1997年，Ouyang等利用DNA 计算解决了另一个NP完全问题，图的最大团问题[3]；2000年，Head提出了用质粒DNA分子来解决可满足性问题[4]；2004年，高琳，许进提出了基于质粒DNA匹配问题的分子算法[5]。

图顶点着色问题是著名的NP问题。

2003年，高琳讨论了图的3-顶点着色的DNA算法[6]；2005年，王淑栋提出了先把着色问题分解成顶点独立集问题和顶点划分问题并给出这两个问题的 D N A 粘贴算法，并调用这两个算法解决了图顶点着色问题[7]；2006年，马季兰提出将图的顶点着色问题转化为SAT-问题来解，并且利用粘贴DNA计算来解决[8]；2009年，强小利建立了一种基于酶切技术和PCR技术的图顶点着色DNA计算模型，给出了实现该模型的双编码的编码方案[9]。

本文提出基于质粒的DNA计算求解图的顶点着色问题，从图顶点着色问题的本质出发，把图的顶点着色问题转化成图的顶点划分问题。

图顶点m着色的一种新算法
周六丁;程代杰
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】1992(015)003
【摘要】本文提出了一种求解圆顶点m着色的“智能”回溯算法.实验结果表明,对求解适当规模的顶点着色问题,新算法较常规算法快2～7倍.分析结果表明,对求解难度更大的这类问题,新算法则会更优.
【总页数】6页(P226-231)
【作者】周六丁;程代杰
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.图的顶点着色问题的一种DNA算法 [J], 孙川;朱翔鸥;刘文斌;许进
2.基于粘贴模型的图顶点着色问题的DNA算法 [J], 马季兰;杨玉星
3.基于多级分离的图顶点着色DNA算法 [J], 王莉
4.图顶点着色问题的改进粘贴DNA算法 [J], 杨玉星;马季兰
5.图顶点着色问题的DNA粘贴算法 [J], 王淑栋;刘文斌;许进
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图论中的图的着色与染色问题图是图论中的基本概念之一，是由顶点和边构成的数学结构。

在图的理论中，图的着色与染色问题是一个非常重要且有趣的研究领域。

本文将介绍图的着色与染色问题的基本概念、定理和算法，希望能够为读者深入了解图论领域提供一些帮助。

一、基本概念在图的理论中，图的着色与染色问题是指将图的顶点或边用不同颜色标记的过程。

着色是指给图的顶点或边分配颜色，使得相邻的顶点或边颜色不相同；而染色是指给图的顶点或边分配颜色，使得相邻的顶点或边颜色可以相同。

定理1：图的顶点着色问题对于一个简单图，顶点着色问题是指如何用最少的颜色将图的所有顶点着色，使得相邻的顶点颜色不同。

根据四色定理，任何一个平面图都可以只用四种颜色进行顶点着色。

定理2：图的边着色问题对于一个简单图，边着色问题是指如何用最少的颜色将图的所有边着色，使得任意两条依附于同一顶点的边颜色不同。

根据维茨定理，任何简单无向图都可以用最大度数加一种颜色进行边着色。

二、算法与实践在解决图的着色与染色问题时，常用的算法包括贪心算法、回溯算法、图染色算法等。

其中，Welsh-Powell算法是用来解决无向图的顶点着色问题的一种有效算法，其基本思想是优先考虑度数最大的顶点进行着色。

而在解决边着色问题时，常用的算法包括Vizing定理、边染色算法等。

三、应用与拓展图的着色与染色问题在实际生活中有着广泛的应用，如地图着色、时间表着色、调度问题等。

同时，在拓展领域中，图的着色与染色问题也与其他数学领域有着密切的联系，如组合数学、离散数学等，在各个领域都有着深入的研究与应用。

总结：图的着色与染色问题是图论领域中的一个重要研究方向，具有丰富的理论内涵和实际应用。

通过本文对图的着色与染色问题的介绍，希望读者能够对该领域有一个初步的了解，进一步深入研究与探讨。

愿本文能够为读者在图论领域的学习与研究提供一些帮助与启发。

顶点着色问题在计算机科学中的应用顶点着色问题是一种著名的组合优化问题，是计算机科学中的一个基础问题。

它有广泛的应用，涉及到图论、算法设计、计算几何、人工智能等领域。

本文将介绍顶点着色问题的基本概念、解决方法及其在计算机科学中的应用。

一、顶点着色问题的基本描述顶点着色问题是一种图论问题，涉及到对无向图或有向图的顶点进行染色，使相邻的顶点颜色不相同。

具体而言，给定一个无向图G=(V,E)，其中V表示顶点集，E表示边集。

假设我们有k种颜色，要求给每一个顶点v∈V染一种颜色c(v)∈{1,2,...k}，使得相邻的两个顶点不同色，即如果(u,v)∈E，则c(u)≠c(v)。

称这样的染色方案为合法染色，并称染色数为k。

顶点着色问题是一个NP难问题，没有多项式时间的求解算法。

因此，我们需要寻找一些有效的算法来求解该问题。

下面将介绍几种常用的算法。

二、贪心算法解决顶点着色问题贪心算法是一种简单易用的算法，常用来解决顶点着色问题。

其基本思想是从顶点集V中选择一个未染色的顶点v，然后选择一个合法的、未被染色的颜色c，将v染成颜色c。

这个过程一直重复，直到所有的顶点都被染色。

具体而言，我们可以按照以下步骤求解顶点着色问题：步骤1：将所有的顶点标记为未染色状态。

步骤2：按照某种顺序遍历顶点集V，依次染色。

可以按照递增、递减或随机的方式遍历。

步骤3：对于每一个未被染色的顶点v，选择一个合法的、未被使用的颜色c，将v染成颜色c。

步骤4：将已经染色的顶点标记为已染色状态，继续进行步骤2和步骤3，直到所有的顶点都被染色。

贪心算法的时间复杂度为O(n log n)，其中n为顶点数，是一种有效的算法。

但是，它并不能保证得到最小的染色数，因此在实际应用中需要谨慎使用。

三、回溯算法解决顶点着色问题回溯算法是另一种求解顶点着色问题的有效算法。

它的基本思路是采用深度优先搜索的方法，枚举每一种可能的染色方案，直到找到最优解或者搜索到所有的解空间。