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离散数学复习笔记——支配集,覆盖集,独立集,匹配

三次方 2022-01-04 阅读 29
算法

支配集,覆盖集,独立集,匹配

文章目录

概念

支配集

支配集:该图的除了支配集之外的点都与支配集相连,集合中的点将整个图支配了

极小支配集 V ∗ V^* V是支配集,其真自己不是

最小支配集:|V*|点数最小的支配集

支配数 γ 0 ( G ) = ∣ V ∗ ∣ \gamma_0(G)=|V^*| γ0(G)=V最小支配集的点数

定理13.1:无向图G无孤立点,V1是极小支配集,则存在V2也是极小支配集,且V1∩V2= ∅ \varnothing

独立集

独立集:集合中的点相互之间没有连线

极大独立集 V ∗ V^* V是独立集,其真母集不是

最大独立集:| V ∗ V^* V|最大的独立集

独立数 β 0 ( G ) = ∣ V ∗ ∣ \beta_0(G)=|V^*| β0(G)=V最大独立集的点数

定理13.2:无向图G无孤立点, V ∗ V^* V是极大独立集,则 V ∗ V^* V也是极小支配集(逆命题不成立)

点覆盖

点覆盖:点集合与图中所有的边关联

极小点覆盖 V ∗ V^* V是点覆盖,其真子集不是

最小点覆盖: ∣ V ∗ ∣ |V^*| V的顶点数最小

点覆盖数 α 0 ( G ) = ∣ V ∗ \alpha_0(G)=|V^* α0(G)=V最小点覆盖的顶点数

点覆盖是支配集

支配集不一定是点覆盖

极小点覆盖不一定是极小支配集

定理13.3 V ∗ 是 点 覆 盖 ⇔ V − V ∗ 是 独 立 集 V^*是点覆盖\Harr V-V^*是独立集 VVV

推论:无向图G无孤立点, V ∗ 是 极 小 点 覆 盖 ⇔ V − V ∗ 是 极 大 独 立 集 , 且 α 0 + β 0 = n V^*是极小点覆盖\Harr V-V^*是极大独立集,且\alpha_0+\beta_0=n VVV,α0+β0=n

: G[V*]是完全子图

极大团:V*是团,其真母集都不是

最大团:|V*|最大的团

团数 v 0 ( G ) = ∣ V ∗ ∣ v_0(G)=|V^*| v0(G)=V,V*是最大团

定理13.4:无向图G, V ∗ 是 G 的 团 ⇔ V ∗ 是 G ‾ 的 独 立 集 V^*是G的团 \Harr V^*是\overline{G}的独立集 VGVG

推论:无向图G, V ∗ 是 G 的 极 ( 最 ) 大 团 ⇔ V ∗ 是 G ‾ 的 极 ( 最 ) 大 独 立 集 , v 0 ( G ) = β 0 ( G ‾ ) V^*是G的极(最)大团 \Harr V^*是\overline{G}的极(最)大独立集,v_0(G)=\beta_0(\overline G) VG()VG()v0(G)=β0(G)

边覆盖和匹配

边覆盖

**边覆盖 **:边将所有点覆盖了

极小边覆盖:真母集不是边覆盖

最小边覆盖:边数最小的边覆盖

边覆盖数 α 1 ( G ) = ∣ E ∗ ∣ \alpha_1(G)=|E^*| α1(G)=E,最小边覆盖的边数

匹配

匹配:边独立集,匹配中任意两边不相邻

极大匹配:真母集不是匹配

最大匹配:边数最大的匹配

匹配数 β 1 ( G ) = ∣ E ∗ ∣ \beta_1(G)=|E^*| β1(G)=E,最大匹配的边数

定理13.5

饱和点,交错路径,增广路径

设M是G中匹配

饱和点:v与M中边关联

非饱和点:v不与M中边关联

交错路径(圈):在M和E-M中交替取边的路径(圈)

可增广交错路径:两端都是非饱和点的交错路径

最大匹配

定理13.7 n 设 M 1 , M 2 是 G 中 2 个 不 同 匹 配 , 则 G [ M 1 ⊕ M 2 ] 的 每 个 连 通 分 支 是 M 1 , M 2 中 的 边 组 成 的 交 错 圈 或 交 错 路 径 n设M1,M2是G中2个不同匹配,则G[M1⊕M2]的每个连通分支是M1,M2中的边组成的交错圈或交错路径 nM1,M2G2,G[M1M2]M1,M2

定理13.8 设 M 是 G 中 匹 配 , Γ 是 M 的 可 增 广 路 径 , 则 M ’ = M ⊕ E ( Γ ) 也 是 G 中 匹 配 , 且 ∣ M ’ ∣ = ∣ M ∣ + 1 设M是G中匹配, Γ是M的可增广路径, 则M’=M⊕E(Γ)也是G中匹配, 且|M’|=|M|+1 MG,ΓM广,M=ME(Γ)G,M=M+1

定理13.9 M 是 G 中 最 大 匹 配 ⇔ G 中 无 M 可 增 广 路 径 M是G中最大匹配 \Harr G中无M可增广路径 MGGM广

完美匹配

完美匹配:图中没有非饱和点的匹配

定理13.10(完美匹配的充要条件): G 有 完 美 匹 配 ⇔ ∀ V ′ ⊂ V ( G ) , p 奇 ( G − V ′ ) ≤ ∣ V ′ ∣ G有完美匹配 \Harr \forall V'\subset V(G),p_奇(G-V')\le|V'| GVV(G),p(GV)V

p 奇 p_奇 p是奇数阶连通分支数

推论:无桥3正则图有完美匹配

二部图中的匹配(t条件,Hall条件)

完备匹配:|M|=| V 1 V_1 V1|

t条件(判断有无完备匹配) ∀ v ∈ V 1 , d ( v ) ≥ t ; ∀ v ∈ V 2 , d ( v ) ≤ t \forall v\in V_1,d(v)\ge t;\forall v\in V_2,d(v)\le t vV1,d(v)t;vV2,d(v)t

定理13.11(Hall定理) n 二 部 图 G = < V 1 , V 2 , E > , ∣ V 1 ∣ ≤ ∣ V 2 ∣ , 二 部 图 G 有 完 备 匹 配 ⇔ G 满 足 H a l l 条 件 ( ∣ S ∣ ≤ ∣ N ( S ) ∣ ) n二部图G=<V1,V2,E>, |V1|≤|V2|, 二部图G有完备匹配⇔ G满足Hall条件(|S|≤|N(S)|) nG=<V1,V2,E>,V1V2,GGHall(SN(S))

Hall条件: 从 二 部 图 中 点 少 的 一 方 V 1 中 任 取 一 些 点 , V 2 中 与 这 部 分 相 连 的 点 的 数 量 总 是 大 于 等 于 这 些 V 1 中 点 的 数 量 从二部图中点少的一方V_1中任取一些点,V_2中与这部分相连的点的数量总是大于等于这些V_1中点的数量 V1V2V1

K正则二部图

定理13.13 设 G = < V 1 , V 2 , E > 是 k 正 则 二 部 图 , 则 G 中 存 在 k 个 边 不 重 的 完 美 匹 配 设G=<V1,V2,E>是k正则二部图,则G中存在k个边不重的完美匹配 G=<V1,V2,E>k,Gk

定理13.14: 设 G = < V 1 , V 2 , E > 是 无 孤 立 点 二 部 图 , 则 α 0 = β 1 设G=<V1,V2,E>是无孤立点二部图,则\alpha_0=\beta_1 G=<V1,V2,E>,α0=β1(点覆盖数等于匹配数)

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