2.1 Общие понятия теории графов
Графом, в общем случае, называются два множества, находящиеся между собой в некотором отношении: G=(V,Е), где V – множество вершин, Е – множество связей между ними . Вершины графа изображаются точками, а связи между ними – линиями произвольной конфигурации.
Связь неупорядоченной пары вершин называется ребром, упорядоченной- дугой. Граф, у которого все вершины соединены дугами называется ориентированным. Граф, у которого все вершины соединены ребрами называется неориентированным, если в графе присутствуют и ребра и дуги, то такой граф называется смешанным.
Две вершины называются смежными, если они определяют дугу (ребро), и две дуги называются смежными, если они имеют общую вершину. Вершина инцидентна дуге (ребру), если она является началом или концом этой дуги (ребра). Аналогично, дуга (ребро) инцидентна вершине, если она входит или выходит из этой вершины. Число дуг (ребер), инцидентных некоторой вершине, называют локальной степенью данной вершины.
Граф, в котором любая пара вершин соединена ребром, называется полным. Полный граф обычно обозначают через Кn (n – число вершин в графе).
Число ребер полного графа m=n*(n-1)/2. Полный подграф G`=(X`,U`) графа G=(Х,U), X`εX называется максимальным полным подграфом (МПП) или кликой , если этот подграф не содержится в большем (по числу вершин) полном подграфе.
Максимальный полный подграф, содержащий наибольшее число вершин из всех МПП графа называется наибольшим полным подграфом (НПП). Число вершин наибольшего полного подграфа называется плотностью графа – φ(G). Если две любые вершины подмножества X` графа G(Х,U), где X`εX не смежны, то подмножество X` называется внутренне устойчивым.
Подмножество ψi X графа G(Х,U) называется максимальным внутренне устойчивым подмножеством (МВУП), или независимым подмножеством (НП), если добавление к нему любой вершины xjεХ делает его не внутренне устойчивым. Подмножество Yi будет определяться как хjεψi (Uхj uψi =)
МВУП различаются по числу входящих в них элементов. МВУП, содержащее наибольшее число элементов (вершин), называют наибольшим (предельным). Мощность НВУП (число вершин наибольшего ВУП) называется числом внутренней устойчивости
h (G) = |mах ψi |, где ψiεψ, ψ-семейство всех МВУП.
Число внутренней устойчивости называет также неплотностью графа.
Задачи определения наибольших полных подграфов и НВУП являются дополнительными друг к другу. Наибольшему полному подграфу графа G=(Х,U) соответствует наибольшее ВУП в графе G=(Х,U), где Uполн\U, Uполн – множество ребер полного графа, построенного на n вершинах. Аналогичные рассуждения могут быть сделаны и для максимальных НП и МВУП.
Все эти задачи относятся к так называемым NP полным задачам, временная сложность которых экспоненциальна относительно входа (числа вершин или ребер графа).
Согласно классификации всех задач теории графов по их сложности, приведенной в основополагающей работе Э. Рейнгольда и других, задачи определения МВУП и МПП (нахождение клик) графа по сложности относятся к четвертому классу задач, для которых не существует и не может существовать точного полиноминального алгоритма, так как задачи этого класса обязательно экспоненциальные относительно входа. Задачи определения НПП и МВУП (наибольшей клики) относятся к третьему классу, для которого открытие полиноминального алгоритма возможно.
Граф называется плоским, если он нарисован на плоскости, причем любые 2 ребра могут пересекаться только в вершине.
Графы называются изоморфными, если существует такая нумерация вершин в этих графах, что они имеют одну и ту же матрицу смежности (фактически изоморфные графы – это одинаковые графы, которые отличаются только другим изображением).
Граф называется планарным, если он изоморфен плоскому графу. Таким образом, планарный граф можно изобразить на плоскости как плоский.
- Курсовая работа
- 1 Понятие графов
- 2 Общие понятия теории графов. Понятия раскраски графов
- 2.1 Общие понятия теории графов
- 2.2 Понятие раскраски графов
- 2.3 Матрица смежности
- 2.4 Матрица инцидентности
- 3 Методы раскраски графов
- 3.1 Теорема об оптимальной раскраске
- 3.2 Теорема о четырех красках
- 3.3 Раскраска плоских графов в соответствии с теоремой о четырех красках
- 3.4 Сведение задачи о раскраске к задаче о наименьшем покрытии
- 3.5 Алгоритм, использующий метод Магу – Вейссмана
- 3.6 Алгоритм неявного перебора
- 3.7 Алгоритм прямого неявного перебора
- 4 Практичческое применение расскраски графов
- 4.1 Составление расписаний
- 4.2 Распределение регистров в микропроцессорах
- 4.3 Распределение частот
- 4.4 Использование водяных знаков
- 4.5 Прочие применения