简单图:无环无平行边的图。下图:左环右平行边
平凡图:
G
=
(
1
,
0
)
G=(1,0)
G=(1,0)
零图:
G
=
(
p
,
0
)
G=(p,0)
G=(p,0)
边数:
e
≤
C
n
2
e\leq C_n^2
e≤Cn2
补图:对于
G
=
(
V
,
E
)
G=(V,E)
G=(V,E),有
E
1
=
{
u
v
∣
u
≠
v
且
u
,
v
∈
V
}
E_1=\{uv|u \neq v 且 u,v\in V\}
E1={uv∣u=v且u,v∈V},则
G
G
G 的补图为:
G
‾
=
H
=
(
V
,
E
1
\
E
)
\overline{G}=H=(V,E_1 \backslash E )
G=H=(V,E1\E) 注意:
1、简单图才有补图;
2、
n
n
n 阶简单图与其补图的顶点集是相同的;
3、
n
n
n 阶简单图任意一对顶点邻接(有边)的充要条件是这对顶点在补图中不邻接;
4、
n
n
n 阶简单图与其补图的边数之和等于完全图
K
n
K_n
Kn 的边数。
有
G
=
(
V
,
E
)
,
H
=
(
U
,
F
)
,
∣
V
∣
=
∣
U
∣
G=(V,E),\quad H=(U,F),\quad |V|=|U|
G=(V,E),H=(U,F),∣V∣=∣U∣
若
∃
φ
:
V
→
U
(
φ
是
双
射
)
若 \exists \quad \varphi:V\rightarrow U\quad(\varphi是双射)
若∃φ:V→U(φ是双射)
且
v
1
v
2
∈
E
⇔
φ
(
v
1
)
φ
(
v
2
)
∈
F
且\quad v_1v_2 \in E\Leftrightarrow\varphi(v_1)\varphi(v_2)\in F
且v1v2∈E⇔φ(v1)φ(v2)∈F 则称
G
G
G 和
H
H
H 同构 ,记为
G
≅
H
G\cong H
G≅H(即给
V
V
V 中的顶点重新命名得到新的集合
U
U
U)。例如下图中,第一行的两个图是相等的,只是画法不同;在第二行,左图选出两个不同颜色的点交换位置,得到右图,则左图和右图为同构。
完全图:是一个简单图,图中任意一个顶点都与其他顶点有且只有一条边连接。
n
n
n 个顶点的完全图用
K
n
K_n
Kn 表示,称为
n
n
n 阶完全图。例如:
从左往右依次为:1至5阶完全图,即为
K
1
,
K
2
,
K
3
,
K
4
,
K
5
K_1,K_2,K_3,K_4,K_5
K1,K2,K3,K4,K5 ,完全图的边数为
C
n
2
=
n
(
n
−
1
)
2
C_n^2=\frac{n(n-1)}{2}
Cn2=2n(n−1)。
偶图:在一个图
G
=
(
V
,
E
)
G=(V,E)
G=(V,E) 中,顶点集
V
V
V 可分解为两个非空子集
X
X
X 和
Y
Y
Y,且边的两个顶点分别属于
X
X
X 和
Y
Y
Y (两个顶点不在同一个子集中),且属于同一子集的顶点不邻接,也没有环。偶图可以有平行边。如下图:
现实生活中的例子有很多,比如:老师和课程,一个老师可以教多个课程,一个课程可以有多个老师来教。
完全偶图:首先是简单偶图(简单图+偶图),其次
X
X
X 中的每个顶点都与
Y
Y
Y 中每个顶点相连。 若
∣
X
∣
=
n
|X|=n
∣X∣=n,
∣
Y
∣
=
m
|Y|=m
∣Y∣=m,则完全偶图记为
K
n
,
m
K_{n,m}
Kn,m,边数为
n
m
nm
nm;如下完全偶图
K
3
,
3
K_{3,3}
K3,3,顶点分为两部分,蓝色集和红色集,每一个蓝色顶点都与全部红色的顶点邻接,且相同颜色的顶点不邻接。
k
k
k-正则图:设
G
=
(
V
,
E
)
G=(V,E)
G=(V,E) 为简单图,若
∀
v
∈
V
\forall v\in V
∀v∈V,有
d
(
v
)
=
k
d(v)=k
d(v)=k(顶点度数都为
k
k
k,环算2度),则
G
G
G 为
k
k
k-正则图。
途径: 图
G
=
(
V
,
E
)
G=(V,E)
G=(V,E) 中的一个有限非空序列
w
=
v
0
e
1
v
1
e
2
v
2
⋯
e
n
v
n
w=v_0e_1v_1e_2v_2\cdots e_nv_n
w=v0e1v1e2v2⋯envn,顶点和边交替出现;途径中边数为途径的长度,
v
0
v_0
v0 和
v
n
v_n
vn 分别为途径的起点与终点,其余顶点为途径的内部点。
迹: 不包含重复边的途径,可以有重复顶点。
路: 不包含重复顶点的途径(一定是迹)。
注: 起点和终点重合的途径、迹、路分别称为图的闭途径、闭迹、圈,闭迹也称为回路。长度为
k
k
k 的圈称为
k
k
k 圈,
k
k
k 为奇数时称为奇圈,
k
k
k 为偶数时称为偶圈。
邻接矩阵:表示图中各顶点之间的关系,若邻接则为1,反之为0。如下图:
邻接矩阵为:
[
0
1
1
1
1
0
1
1
1
1
0
0
1
1
0
1
]
关联矩阵:表示图中顶点与边之间的关系,通过关联次数来表示,0,1,2(环)。如下图:
关联矩阵为:
[
1
0
0
1
1
0
1
1
1
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
1
0
1
2
]
匹配:如果 F F F 是图 G = ( V , E ) G=(V,E) G=(V,E) 的边子集(不含环),且 F F F 中任意两条边没有共同顶点,则称 F F F 为 G G G 的一个匹配或对集或边独立集。匹配是关于边的。如果图 G G G 中的顶点是 F F F 中某条边的端点,则称为 F F F 饱和点,反之为 F F F 非饱和点。
最大匹配: F F F 是图 G G G 的包含边数最多的匹配。
完美匹配:最大匹配包含了图 G G G 中的所有顶点。
注意:这些匹配都不一定唯一。