- •Богданов а.Е. Курс лекций
- •Содержание
- •§ 1. Основные понятия теории множеств
- •Основные понятия теории множеств
- •Способы задания множеств
- •Операции над множествами
- •§ 2. Соответствия. Функции. Отображения
- •§ 3. Понятие алгебры. Алгебра множеств кантора
- •Диаграмма Эйлера-Венна
- •§ 4. Бинарные отношения
- •Способы задания бинарных отношений
- •Свойства бинарных отношений
- •§ 5. Бинарное отношение эквивалентности
- •§ 6. Бинарное отношение порядка. Упорядоченные
- •§ 7. Решетки (структуры). Изоморфизм
- •Изоморфизм множеств
- •Дедекиндовые решетки
- •Дистрибутивные решетки
- •§ 8. Отношения (обобщение). Алгебраические
- •Операции над отношениями
- •Алгебраические системы
- •Глава ιι. Комбинаторный анализ
- •§ 1. Основные определения
- •Правила суммы и произведения
- •§ 2. Формулы расчета перестановок и сочетаний
- •§ 3. Бином и полином
- •§ 4. Подстановки
- •§ 5. Метод включений и исключений
- •§ 6. Метод производящих функций
- •§ 7. Комбинаторная мера информации. Вероятность искажения информации
- •Глава ιіі. Теория графов
- •§ 1. Первоначальные понятия теории графов
- •§ 2. Операции над графами. Способы задания графов Операции над графами
- •Способы задания графов
- •§ 3. Маршруты, цепи, циклы и другие характеристики графа
- •§ 4. Алгебраическая форма представления графа
- •Глава іv. Некоторые приложения графов
- •§ 1. Эйлеровы графы. Алгоритм флери. Гамильтоновы
- •Эйлеровы графы
- •Алгоритм Флери.
- •Метод построения эйлерового обхода двоичного куба
- •Гамильтоновы графы. Метод Робертса – Флореса
- •Метод перебора Робертса – Флореса
- •§ 2. Пространство циклов графа
- •§ 3. Независимое множество вершин графа
- •Алгоритм выделения пустых подграфов
- •§ 4. Вершинное число внешней устойчивости графа
- •§ 5. Плотность графа
- •Алгоритм выделения полных подграфов
- •§ 6. Раскраска графа
- •Оценки хроматического числа
- •Алгоритм минимальной раскраски вершин графа
- •§ 7. Планарность графа
- •Глава V. Оптимизационные алгоритмы теории графов
- •§ 1. Определение кратчайших путей. Алгоритм дейкстры
- •§ 2. Максимальный поток через сеть. Алгоритм
- •Алгоритм Форда – Фалкерсона
- •§ 3. Построение остова экстремального веса. Алгоритм краскала
- •§ 4. Метод ветвей и границ: задача коммивояжера. Общая модель задачи поиска
- •Дерево поиска частичных решений
- •§ 5. Применение ориентированных деревьев в задачах теории кодирования и диагностирования
- •§ 6. Построение оптимального дерева бинарного поиска. Алгоритм гильберта – мура
- •Алгоритм Гильберта – Мура построения оптимального дерева бинарного поиска Суть алгоритма
- •Алгоритм
- •§ 7. Сложность задач теории графов. Задача синтеза управляющих систем
- •Задача синтеза управляющих систем
- •Задача о выполнимости
- •Литература
- •Электронное пособие курс лекций
- •«Дискретная математика».
§ 5. Плотность графа
В кластерном анализе, при информационном поиске и других практических задачах используется понятие плотности графа.
Кластер – (англ. пучок, группа) наименьший участок жесткого или флоппи-диска (дискета); при фрагментации задействованные (несущие информацию) и свободные кластеры все более перемешиваются, что отрицательно сказывается на быстродействии компьютера; для упорядочения распределения кластера используются программа – дефрагментация.
Плотностью графа называется максимальная мощность носителя полного подграфа К графа G и обозначается :
.
Другими словами, максимальное число попарно смежных вершин графа G является плотностью этого графа.
Следовательно, для определения плотности графа G необходимо выделить в графе G все полные подграфы.
Алгоритм выделения полных подграфов
1. Сопоставляем корню строящегося дерева заданный граф G .
2. Фиксируем в графе вершину с максимальной степенью, сопоставив ее концу дуги, исходящей из корня. Строим исходящие из корня дуги, число которых равно ( мощность носителя неокрестности вершины v0 ). Конец каждого из этих дуг взаимно однозначно сопоставляем вершине неокрестности .
3. Каждый конец построенных дуг взвешиваем окрестностью вершины графа, сопоставленного рассматриваемому корню.
4. Считаем конец построенного яруса корнем нового дерева.
5. Устанавливаем, взвешена ли вершина символом Ø . Если “нет”, то переходим к п.2, если “да” – то к п.6.
6. Каждая ветвь построенного дерева однозначно определяет полный подграф заданного графа G .
Закон поглощения. Если в k – ом ярусе дерева вершины vi и vj смежны, поддерево с корнем vi построено и если в поддереве с корнем vj появляется вершина vi , то соответствующая ветвь не строится.
Пример. Определить плотность графа G (рис. 5.10).
Рис. 5.10
□ Используя алгоритм выделения полных подграфов, построим искомое дерево (рис. 5.11).
Рис. 5.11
Здесь Ki – полные подграфы. Видно, что мощность носителей всех подграфов равна трем, значит
Каждое множество состоит из попарно смежных вершин. ■
§ 6. Раскраска графа
К построению раскрасок графов сводится целый ряд практических задач, например, задачи составления расписаний, распределения оборудования, проектирования некоторых технических изделий.
Раскраской вершин графа называется разбиение носителя V графа G на подмножества, при котором каждое подмножество Vi не содержит ни одной пары смежных вершин.
Каждому подмножеству сопоставляется цвет, в который окрашивают элементы этого подмножества.
Хроматическим числом графа G называется минимальное число п (число красок), для которого граф имеет п – раскраску.
Если = п , то граф называется п – хроматическим .
Если (т – число красок и раскраска удовлетворяет определению), то граф называется т – раскрашиваемым .
1 – хроматический граф – это пустой граф.
Теорема 1. Граф является 2 – хроматическим тогда и только тогда, когда он не содержит циклов нечетной длины.
Двудольный граф – 2-хроматический граф.
Любое дерево – 2-хроматический граф.