图论定理整理

图论部分整理

注:本部分源自ytr和hw的整理,我就加了一点

图的基本定理

一、引言

图与图模型

  • 图(graph)G是由有限非空集合V及其二元子集E构成,其中V中元素称为顶点(vertex), E中元素称为边(edge);集合V和E分别称为G的顶点集(vertex set)和边集(edge set)。
  • 如果uv是图G的边, 那么就称u和v在G中是邻接的(adjacent). G中的顶点数和边数分别称为该图的阶(order)和边数(size) .

连通图

  • 诱导子图(induced subgraph):设图F是图G的一个子图. 对于F中的任意顶点u和v, 只要uv是G 中的边, 则uv一定是F中的边,
  • (walk):G中一条u-v链(walk) W 即为G 的一个顶点序列,满足:从u出发,到v结束,且图的顶点是邻接的.换句话说,可以把W表述成:
  • 链的长度(length): 一条链所经过的边的总数(包括边重复出现的次数)
  • 平凡链(trivial walk):长度为0;
  • (trail): 边没有被多次经过的u-v链.
  • (path):链中没有重复的顶点,显然每条路都是迹。
  • 定理1.6:
    若因G包含一条长为$l$的$u-v$链, 则G包含一条长至多为$l$的
    $u - v$ 路.(反证法证明)

  • 回路(circuit):长至少为3的闭迹.(顶点可以重复)

  • (cycle):没有顶点重复的回路
  • (边)连通(connected):如果G 包含一条u-v路, 那么就称u 和ν 是连通的
    (connected)。(注意是path,不是walk;但是有walk可以用定理1.6推出有path)
  • (图)连通(connected):如果对于G中每对不同顶点u,υ,G 都包含一条u-υ 路, 那么G称为是连通的(connected) .
  • 不连通的(disconnected):一个不是连通的图G 称为不连通的(disconnected) .
  • 连通分支(component): 若G的一个连通子图不是G的其他任何连通子图的真子图, 则称它为G的一个连通分支(component).(图G是连通的当且仅当G恰好有1个连通分支)
  • 定理1.8:
    设G是一个阶至少为3的图若G包含两个不同的顶点u和v,使得G-u与G-v是连通的, 则G是连通的.(设x,y 是G的两个顶点.分情形讨论:$1.\{x,y\}\neq \{u,v\}~2.\{x,y\}=\{u,v\}$)
  • 距离(distance): G 为n阶连通图, u和v为G 的两个顶点. u和v之间的距寓(distance)定义为G中包u-v路的最小长度,记为$d_{G}(u,v)$或$d(u,v)$
  • 测地线(geodesic):长为$d(u,v)$的u-v路称为u-v测地线(geodesic)
  • 直径(diameter) :连通图G 的所有顶点之间的最大距离称为G 的直径(diameter),记为diam(G).
  • 定理1.9:
    若G是一个阶至少为3的连通图, 则G包含两个不同的顶点u和v,使得G-u和G-v是连通的.(反证:考虑d(u,v)=diam(G), G-v假设不连通,然后找x,y$\in G-v$,假设x-u测地线,u-y测地线找矛盾)
  • 定理1.10:
    设G是一个阶至少为3的图则G是连通的当且仅当G包含两个不同的顶点u和v,使得G-u和G-v都是连通的.(1.9+1.8得)

若干常见的图类

  • 完全的(complete):如果图G的任何两个不同顶点都是邻接的,则称G是完全的,记为$K_{n}$,边数为$C_{n}^{2}$
  • 补图(complement)$\bar{G}$:$\bar{G}$的顶点集为V($G$), 且对于$G$的每对顶点u,v, uv是$G$的边当且仅当uv不是$G$的边.
  • 定理1.11:
    若$G$是一个不连通图,则$\bar{G}$是连通的.(直接证明)
  • 二部图(bipartite graph): 若V(G)能够被划分为两个子集U和W(称为部集(partite set)) , 使得G的每条边必然连接U中一个顶点和W中一个顶点.
  • 定理1.12:
    非平凡图G是二部的当且仅当G不含奇圈.(等价于逆否命题:设G是一个不含奇圈的非平凡图, 则G是二部的.,反证之,挺麻烦的放了)
  • 完全二部图:二部图和完全图合体啦!|U|=s和|W|=t的完全二部图记做$K_{s,t}$或者$K_{t,s}$,当其中有一个是1的时候称为星(star)图
  • 多部图,完全多部图和二部图完全二部图相似,e.g.$k_{1,1,1}$
  • 联(join) $G+H$:由$G\cup U$通过连接G的每一个顶点与H的每一个顶点而获得
  • 笛卡儿乘积(Cartesian product) $G\times H$:$V(G\times H)=V(G)\times V(H)$,$G\times H$的每一个顶点都是有序对$(u,v),u\in V(G),V\in V(H)$(不难发现总点数是两个图order的乘积)
  • n方体(n-cube):$Q_{N}=Q_{N-1}\times K_{2},N\geq 2$; $Q_{1}=K_{2}$

多重图与有向图

  • 环(loop):在多重图中, 允许连接顶点到其自身的边, 这样的边称为环(loop)
  • 平行边(parallel edge):若两条或两条以上的边连接同一对(不同的) 顶点。

二、度

顶点的度

  • 度(degree):顶点u 相关联的边的总数称为是u 的度(degree)记做$deg_{G}v$
  • 度为0位孤立顶点,度为1为端点(end-vertex)
  • G的最小度记做$\delta (G)$,最大度记做$Δ(G)$,若G为n阶图,有
  • 定理2.1(图论第一定理):
    若图G的边数为m, 则
  • 推论2.3:
    每一个图都有偶数个奇点。
  • 定理2.4:
    设G为n阶图,若对于G中任意两个不邻接的顶点u和v, 都满足:则G是连通的且diam(G)$\leq$2
  • 推论2.5:
    设G是阶为n的图,若$δ(G)≥ (n-1)/2$,则$G$是连通的(根据2.4找两个点直接证明)
  • 有向图中:
    出度(outdegree) : od v 定义为D 中以v为起点的有向边个数,
    入度(indegree) : id v 则定义为D中以v为终点的有向边个数.

正则图

  • 正则的(regular):若G的顶点有相同的度即$δ(G)=Δ(G)$,称G是正则的;r-正则(r-regular)指:G中的每一个点的度为r。3-正则图被称为立方图(cubic graph)
  • 定理2.6
    设r和n为满足$0\leq r \leq n-1$的整数. 则存在n阶的r正则图当且仅当r和n 中至少有一个为偶数.
  • 定理2.7
    对于任意图G和任意整数$r\geq\Delta(G)$, 都存在r正则图H, 它包含G作为诱导子图.(构造法证明,对于G,找G’,连接不是最大度的边构成G1,对于G1,找G1’…..一直构造直到$\Delta(G)=\delta (G)$;也可以另外加点,同理构造,(e.g.2.8))

度序列

  • 度序列(degree sequence):若把图G所有顶点的度排成一个序列s,则s称为G 的度序列(degree sequence).
  • 可图的(graphical): 一个由非负整数组成的有限序列称为是可图的(graphical) , 如果它是某个图的度序列.
  • **定理2.10:
    由非负整数构成的非增序列$s:d_1,d_2…d_n$是可图的当且仅当序列 是可图的.(就是对非增序列删除首项,假设为a,然后对后面的a项每项减一判断可不可图,如果判断不出来,继续……)**

三、同构

同构的定义

  • 同构的(isomorphic):如果存在一个从V$(G_1)$到V($G_{2}$)的一一对应$ϕ$,使得:$u_1v_1∈E(G_1)$当且仅当$\phi(u_1)\phi(v_1)\in E(G_2)$,此时$ϕ$称为从$G_1$到$G_2$的一个同构(isomorphism).
  • 定理3.1:
    两个图$G_1$和$G_2$是同构的当且仅当它们的补图$\bar{G_1}$和$\bar{G_{2}}$是同构的.
  • 自补的(selιcomplementary):当$G≅ \bar{G} $,称G是自补的。
  • 定理3.2:
    如果G和H是同构图,则它们对应的顶点有相同的度.
  • 因此判断同构可以先看看有没有一样的度序列;然后看看里面的结构关系,比如度3的点连了啥,G中所有的结构性质它的同构图H也都应该有
  • 定理3.5:
    设G和H为同构图,则:
    (a) G是二部的当且仅当H是二部的,
    (b) G是连通的当且仅当H是连通的.

同构关系

  • 定理3.6:
    在图的集合中,同构是一种等价关系.

四、树

割边

  • 割边:连通图G的一条边e=uv称为割边(bridge),如果G−e是不连通的。

  • 定理4.1:图G的边e是割边当且仅当e不在G的任一个圈上。

  • :树(tree)是无圈的连通图。
  • 双星:恰好包含两个非端点的树称为双星,这里两个点必然是邻接的。
  • 有根树: 在有些情形下,选择树T的一个顶点,并指令它为T的根,此时T就成为一个有根树。
  • 森林:无圈图称为森林。
  • 定理4.2:图G是树当且仅当G的任何两个顶点都被唯一的路连接。
  • 定理4.3:每个非平凡树至少有两个端点。
  • 定理4.4:每个n阶树的边数是n−1。
  • 推论4.5:阶位n且有k个连通分支的每个森林有n−k条边。
  • 定理4.7:每个n阶连通图的边数至少为n−1。
  • 定理4.8:设G是阶为n且边数为m的图,若G满足如下性质中的任意两个:
    (1)G是连通的,(2)G是无圈的,(3)m=n−1,则G是树。
  • 定理4.9:设T为k阶树,若图G满足δ(G)≥k−1,则T同构于G的某个子图。

    最小生成树算法

  • 定理4.10:每个连通图都含有一个生成树。
  • 见算法导论整理

生成树的个数

  • 定理4.15:(Gayley公式)具有指定顶点集的$n$阶不同树的个数是$n^{n-2}$
  • 矩阵树定理:设$G$是顶点集为$V(G)=\{v_1, v_2, …, v_n\}$的图,设$A$=[$a_{ij}$]是G的邻接矩阵,$C$=[$c_{ij}$]为 $n\times n$ 矩阵,其中则$G$的生成树的个数为$C$的任一余子式的值。

五、图的连通度

割点

  1. 割点的定义:去掉这个点后,原图不再连通
  2. 定理5.1:设$v$是图$G$中与一条割边相关联的顶点,则$v$是$G$的割点当且仅当$deg v\geq 2$ 。
  3. 推论5.2:设$G$是一个阶至少为3的连通图。若$G$包含一条割边,则$G$一定包含一个割点。
  4. 定理5.3:设$v$是连通图$G$的一个割点,$u$和$w$是$G-v$不同连通分支中的两个顶点,则$v$位于$G$的任意一条$u-w$路上。
  5. 推论5.4:顶点$v$是连通图$G$的一个割点当且仅当存在与$v$不同的两个顶点$u$和$w$,使得$v$位于$G$的任意一条$u-w$路上。
  6. 定理5.5:设$G$是非平凡的连通图,$u\in V(G)$。若$v$是$G$中距离$u$最远的顶点,则$v$不是$G$的割点。
  7. 推论5.6:任意非平凡的连通图至少包含两个非割点的顶点。

  1. 不含割点的非平凡连通图称为是不可分图
  2. 定理5.7:阶至少为3的图是不可分的当且仅当任意两个顶点都位于某个圈上。
  3. 若图$G$的一个不可分子图不是其他任一不可分子图的真子图,则称该子图是$G$的一个
  4. 定理5.8:设$R$是定义在非平凡连通图$G$的边集上的如下关系:对于$e,f\in E(G)$,若$e=f$或$e,f$位于$G$的同一个圈上,则$e,f$有关系$R$,记为$e\;R\;f$。则$R$是等价关系。
  5. 推论5.9:非平凡连通图$G$的任意两个不同的块$B_1$和$B_2$具有下面性质:
    • $B_1$和$B_2$是边不相交;
    • $B_1$和$B_2$至多有一个公共顶点;
    • 若$B_1$和$B_2$有一个公共顶点$v$,则$v$是$G$的割点。

连通度

  1. 对于完全图$G$,$G$的最小顶点割的基数称为是$G$的点连通度,简称为$G$的连通度,用$\kappa(G)$表示。
  2. $\kappa(K_n)=n-1$
  3. 定理5.11:对于任意图$G$,点连通度$\le$边连通度$\le$最小度,
  4. 定理5.12:若$G$是一个立方图,则$\kappa(G)=\lambda(G)$.
  5. 定理5.13:若$G$是一个阶为$n$且边数为$m(m\geq n-1)$的图,则
    $\kappa(G)\leq\lfloor\frac{2m}{n}\rfloor$
  6. 定理5.14:对于任意两个整数$r$和$n(2\leq r < n)$,

    其中H(r, n)表示每个点度都为r的n阶连通图。

Menger定理

  1. 设$S$是图$G$的顶点集的一个子集,$u$和$v$是$G$的两个顶点,若$G-S$是不连通的,且$u$和$v$属于$G-S$的不同连通分支,则称$S$分离$u$和$v$。
  2. 定理5.16:设$u$和$v$是图$G$的不邻接的两个顶点,则$u-v$分离集中顶点的最小个数等于$G$中不相交的$u-v$路的最大个数。
  3. 定理5.17:一个非平凡图$G$是$k$联通的$(k\geq2)$当且仅当对于$G$的任意顶点$u,v$,$G$至少有$k$条内部不相交的$u-v$路。
  4. 推论5.18:设$G$为$k$连通图,$S$是由$G$中任意$k$个顶点构成的集合。若图$H$是由$G$通过添加一个新的顶点$w$以及连接$w$到$S$中所有顶点所得,则$H$也是$k$联通的。
  5. 推论5.19:若$G$为$k$连通图,$u,v_1,v_2,…,v_k$为$G$中$k+1$个不同顶点,则$G$有内部不相交的$u-v_i$路$(1\leq i\leq k)$.
  6. 定理5.20:若$G$为$k$连通图$(k\geq 2)$,则$G$中任意$k$个顶点均位于某个圈上。
  7. 定理5.21:对于图$G$的两个不同的顶点$u$和$v$,$G$中分离$u,v$的边的最小个数等于$G$中边不相交$u-v$路的最大个数。
  8. 定理5.22:一个非凡图$G$是$k$边连通的当且仅当对于$G$中任意两个不同的顶点$u,v$,$G$包含$k$条边不相交的$u-v$路。

六、旅行问题(可遍历性)

Euler图

  1. 迹:无重边
  2. 图$G$的一条回路称为是Euler回路,如果$C$包含$G$的每一条边.
  3. 含有Euler回路的图成为是Euler图.
  4. 对于一个连通图$G$,含有$G$的每一条边的开迹称为是$Euler$迹.
  5. 定理6.1:一个非平凡图$G$是$Euler$的当且仅当$G$的每个顶点的度都为偶数.
  6. 推论6.2:一个连通图$G$含有一条$Euler$迹当且仅当$G$且有两个度为奇数的定点.而且,$G$的每一条$Euler$迹始于一个度为技术的顶点而终止于另一个度为奇数的顶点.
  7. 设$G$和$H$是两个非平凡图.则$G\times H$是Euler的当且仅当$G$和$H$都是$Euler$的或者$G$和$H$的每个顶点度均为奇数.

Hamilton图

  1. 一个含图$G$每个定点的圈称为是$G$的一个Hamilton圈.
  2. 一个含有Hamilton圈的图称为是一个Hamilton图.
  3. 定理6.4: $Petersen$图不是$Hamilton$图.
  4. 定理6.5: 如果$G$ 是一个$Hamilton$图,则对$G$顶点的任一个非空子集$S$,都有
    $k(G-S)\leq|S|$.
  5. 设$G$为一个图,如果对$V(G)$的某个非空真子集$S$,有$k(G-S)>|S|$,则$G$不是$Hamilton$的. 此处k(G)表示G的连通分量的个数。
  6. 如果$G$含有一个割点,则$G$不是$Hamilton$的.
  7. 定理6.6:(Ore 定理)设$G$为一个$n(\geq 3)$阶的图,如果对于$G$的每对不邻接的顶点$u,v$,有
    ​ $degu+degv\geq n$,则$G$是$Hamilton$的.
  8. 推论6.7:设$G$为一个$n\geq 3$阶的图,如果对于$G$中的每个顶点$v$,均有$degv\geq n/2$,则$G$是$Hamilton$的.
  9. 定理6.8: 设$u$和$v$是一个$n$阶图$G$的两个不邻接的顶点,并且$degv+degu\geq n$,则$G+uv$是$Hamilton$的当且仅当$G$是$Hamilton$的.
  10. 定理6.9:一个图是$Hamilton$的当且仅当它的闭包是$Hamilton$的.
  11. 推论6.10:如果$G$是一个阶至少为3的图,且它的闭包$C(G)$是一个完全图,则$G$是一个$Hamilton$图.
  12. 定理6.11:设$G$是一个$n\geq 3$阶的图,如果对于每个整数$j(1\leq j< n/2)$,$G$中度至少为$j$的顶点数小于$j$,则$G$是$Hamilton$的.
  13. 设G是一个 $n(n \ge 3)$阶的图。如果对于每个整数 j ($1\le j < n/2$),G中度至多为j的顶点数小于j,则G是Hamilton的。

Hamilton链与Hamilton数

八、图中的匹配与分解

  1. 独立的: 图中边的集合称为是独立的,如该集合中任意两条边不邻接.
  2. 图$G$中边的一个独立集合成为是$G$的一个匹配.
  3. 邻域:设$G$为二部图,其部集为$U$和$W$,且$|U|\leq|W|$.对于$U$的非空子集$X$,$X$的邻域$N(X)$是指$X$中所有顶点邻域的并.
  4. 部集$U$称为是友好的,若对于$U$的任意非空子集$X$,均有$|N(X)|\geq X$.$(Hall’s condition)$
  5. 定理8.3: 设$G$为二部图,其部集为$U$和$W$,且$r=|U|\leq|W|$,则$G$包含一个基数为$r$的匹配当且仅当$U$是友好的.
  6. 定理8.4: 非空有限集族${S_1,S_2,…,S_n}$有一个互异代表元系当且仅当对于任一整数$k(1\leq k\leq n)$,集族中任意$k$个集合的并至少包含$k$个元素.
  7. 婚姻定理: 在一个由$r$个女人和$s$个男人构成的人群中,$1\leq r\leq s$.在熟识的男女之间可能出现$r$对婚姻当且仅当对每个整数$k(1\leq k\leq r)$,任意$k$个女人共认识至少$k$个男人.
  8. 最大基数的匹配为最大匹配.
  9. 若阶为$2k$的图$G$存在一个基数为$k$的匹配$M$,则称该匹配$M$为完美匹配.
  10. 定理8.6: 任意$r$正则二部图$(r\geq1)$均有一个完美匹配.


    接下来都是按照英文书的定义

  11. 定理8.7: 对于n阶无孤立点图 $G$,$\alpha’(G)+\beta’(G)=n$
  12. 定理8.8: 对于n阶无孤立点图 $G$, $\alpha(G)+\beta(G)=n$
    • $\alpha(G)$  点独立数
    • $\beta(G)$  点覆盖数
    • $\alpha’(G)$  边独立数
    • $\beta’(G)$  边覆盖数

因子分解

  1. 图G的1正则生成子图成为G的1因子。1因子的边集为完美匹配。
  2. 定理8.10(Tutte定理): 图G包含1因子当且仅当对于V(G)的任意真子集S,$k_0(G-S) \le |S|$. 其中$k_0$表示奇连通分支的数量。
  3. 定理8.11(Petersen’s 定理): 每个3正则无割边图包含1因子。
  4. 定理8.12: 任一至多含有两条割边的3正则图包含1因子。
  5. 称图G是可1因子分解的,若图G有1因子$F_1,F_2,…,F_r$ of $G$ 使得$\{E(F_1),E(F_2),…,E(F_r)\}$是 $E(G)$的一个划分.此时我们成$G$被因子分解为1因子$F_1,F_2,…,F_r$,这些因子构成了$G$的1因子分解。
  6. 定理8.13: Petersen不可1因子分解。
  7. 定理8.14: 对于任意整数$k$, $K_{2k}$可1因子分解.
  8. 定理8.17: 对于任意整数可 Hamiltonian因子分解. Hamiltonian因子分解指满足所有2因子都是哈密顿圈的一个2因子分解。
  9. 定理8.18: $K_9$可 $3K_3$因子分解.
  10. 定理8.19: $n\geq3$ 阶的Kirkman三元系存在当且仅当$n\equiv3(mod\,6)$
  11. 定理8.20: 对于所有整数$k\geq1$, $K_{2k}$可因子分解为k-1个哈密顿圈和一个1因子。