[知识点] 8.1 图的简介与相关概念

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前言

图其实也是一种数据结构,但其所涵盖的内容和应用相当广泛,所以单独作为一章来介绍。

子目录列表

1、图与图论

2、图的相关概念

8.1 图的简介与相关概念

1、图与图论

线性表中,元素和元素之间只存在线性关系,即前驱或后继;树形结构中,元素存在层次差别,但元素和元素之间只存在层次间的关系,即父子关系

图(Graph),是一种比线性表和树结构更为复杂的数据结构,其元素之间的关系无任何限制,可操作性很强。

图的应用非常广泛,已经渗入到诸如数学、计算机科学、语言学、逻辑学等等学科中。

图论(Graph theory)是以图为研究对象,属于数学中的一个分支理论。

2、图的相关概念

图是一个二元组 G = (V, E),其中 V 是点集非空集;E 是边集,可以为空集。

对于 V 中的每个元素,称作结点(Node);E 中的每个元素,是相连两个结点的边(Edge)

① 有限图与无限图

有限图:V, E 都是有限集合;

无限图:V 或 E 是无限集合;

② 无向图,有向图与混合图

E 中的每个元素 —— 边,是一个二元组 (u, v),其中 u, v ∈ V。设 e = (u, v),则 u 和 v 称为 e 的端点(Endpoint)

无向图:对于图 G,所有的 e 为无序二元组,即 (u, v) 与 (v, u) 等价,则称 G 为无向图。其所有的边称为无向边(Undirected edge)

有向图:对于图 G,所有的 e 为有序二元组,即 (u, v) 与 (v, u) 不等价,则称 G 为有向图。(u, v) 也写作 u -> v,称为有向边(Directed edge)弧(Arc)。其中,u 称为该边的起点,v 为终点

混合图:既有有向边,又有无向边的图。

③ 权,无权图,赋权图与正权图

权:指图中的边或点上被赋予的值。权值如果在边上,则称为边权;如果在点上,则称为点权

无权图:所有的 e 没有权值;

赋权图:所有的 e 被赋予一个数作为权值

正权图:所有的 e 的权值均为正实数

④ 关联的与相邻的

关联的:如果点 v 是边 e 的一个端点,则 v 和 e 是关联的(Incident)

相邻的:如果点 u 和点 v 之间存在边 (u, v),则 u 和 v 是相邻的(Adjacent)

⑤ 度,最小 / 最大度,出 / 入度

:与点 v 关联的边的个数称为该点的度(Degree),记作 d(v)

握手定理:对于任何无向图 G = (V, E),其结点度数和为边数的两倍

最小度:所有结点的度数的最小值称为最小度

最大度:所有结点的度数的最小值称为最大度

入度:对于结点 v,以其为起点的边的个数称为该点的入度(In-degree)

出度:对于结点 v,以其为终点的边的个数称为该点的出度(Out-degree)

⑥ 自环与重边

自环:对于 E 中的边 e = (u, v),若 u = v,则 e 被称作自环(Loop)

重边:对于 E 中的两条边 e1 = e2 = (u, v),它们被称作一组重边(Multiple edge)。特别地,对于无向图,e1 = (u, v), e2 = (v, u) 也算作一组重边。

⑦ 简单图与多重图

简单图:不包含自环和重边的图称作简单图(Simple graph)

多重图:包含自环或重边的图称作多重图(Multigraph)

⑧ 途径,路径,回路与环

途径:以点为首尾,由点与边交错排列的序列,如:v0, e1, v1, e2, ..., ek, vk,对于 ei,它的两个端点分别为 v(i - 1), vi;

长度:对于无权图,途径的边的条数长度;对于赋权图,途径的边的权值之和称为长度。题目可能对其有其他定义;

简单路径:对于途径 w,边两两不同,点除了首尾(v0, vk)也两两不同,则 w 为一条简单路径(Simple path)。题目中可能出现路径(Path)的称呼,它可能指途径也可能指简单路径,具体情况具体分析;

回路:对于途径 w,如果 v0 = vk,则 w 为一条回路(Circuit)

简单回路:对于简单路径 w,如果 v0 = vk,则 w 为一条简单回路(又称环,简单环,Cycle)

⑨ 子图

子图:对于图 G = (V, E),若存在另一张图 H = (V', E'),且 V', E' 分别是 V, E 的子集,则称 H 为 G 的子图(Subgraph)

⑩ 连通性

> 无向图

对于无向图 G = (V, E),u, v ∈ V,若存在任意一条途径使得 v0 = u, vk = v,则称 u 和 v 是连通的(Connected);如果任意两个结点均是连通的,则称 G 为连通图

设 H 是 G 的一个子图,则称 H 为 G 的连通子图;设 F 是 G 的一个连通子图,且 H 是 F 的连通子图,且 H ≠ F。如果不存在这样的 F,则称 H 为 G 的一个连通块(又称连通分量,极大连通子图,Connected component)

> 有向图

对于有向图 G = (V, E),u, v ∈ V,若存在任意一条途径使得 v0 = u, vk = v,则称 u 可达 v;如果所有结点两两互相可达,则称 G 是强连通的(Strongly connected)

如果将 G 的有向边全部替换成无向边而使 G 成为了连通图,则称 G 为弱连通的(Weakly connected)

弱连通分量(极大弱连通子图)强连通分量(极大强连通子图)同无向图的连通分量(极大连通子图)概念类似。

⑪ 割点与桥

对于连通图 G = (V, E),若存在 V 的子集 V',从 G 中删去 V' 中的点后使得 G 不再是连通图,则称 V' 是 G 的一个点割集(Vertex cut)。如果 V' 只有 1 个结点,则 V' 又被称为割点(Cut vertex)

对于连通图 G = (V, E),若存在 E 的子集 E',从 G 中删去 E' 中的边后使得 G 不再是连通图,则称 E' 是 G 的一个边割集(Edge cut)。如果 E' 只有 1 条边,则 E' 又被称为桥(Bridge)

⑫ 稀疏图与稠密图

稀疏图:对于图 G,若其边数远小于点数的平方,则称 G 为稀疏图(Sparse graph)

稠密图:对于图 G,若其边数接近点数的平方,则称 G 为稠密图(Dense graph)

⑬ 补图与反图

对于无向简单图 G = (V, E),假设 G' = (V', E'),若 V = V',且 E ∩ E' = ∅,则称 G' 为 G 的补图

对于有向图 G = (V, E),假设 G' = (V', E'),若 V = V',且 E' = {(v, u) | (u, v) ∈ E},即 E 中的所有边反向得到 E',则称 G' 为 G 的反图

⑭ 完全图与有向完全图

完全图:对于无向简单图 G,任意两点间均有边,则称 G 为完全图

有向完全图:对于有向图 G,任意两点间均有方向不同的两条边,则称 G 为有向完全图

⑮ 图与其他数据结构

图与链:若图 G 的所有边恰好构成一条简单路径,则称 G 为

图与树:若无向连通图 G 不含环,则称 G 为;如果恰好包含一个环,则称其为基环树

更多关于树与图的关系,请参见:7.3  树与二叉树 中的树与图部分。

⑯ 二分图与完全二分图

二分图:对于图 G = (V, E),若将 V 分成 V1, V2,两部分内部均没有边,则称 G 为二分图;如果任意不在同一部分的点之间均存在边,则称 G 为完全二分图

其他没有提到的概念:阶,邻域,孤立点,叶结点,偶点,奇点,支配点,k-正则图,可图化,可简单图化,迹,导出子图,生成子图,k-因子,闭合子图,k-点连通的,点连通度,局部点连通度,k-边连通的,边连通度,局部边连通度,点双连通,边双连通,点双连通分量,边双连通分量,零图,竞赛图,环图,星图,轮图,基环外向树,基环内向树,基环森林,仙人掌,沙漠,平面图,同构,支配集,边支配集,独立集,匹配,边独立集,最大匹配,最大权匹配,极大匹配,完美匹配,准完美匹配,交替路径,增广路径,点覆盖,边覆盖,团,极大团。

原文地址:https://www.cnblogs.com/jinkun113/p/13034839.html