Главная Учебники - Разные Лекции (разные) - часть 50
|
«Задача остовных деревьев в k–связном графе»
работу выполнил ст. V курса гр.52MI Жуков В. Работу приняла: Dr.физ–мат. наук Присэкару В.К. Содержание:
Введение………………………………………………………………………….2 Глава I Основные определения………………………………………………….4 §1 Основные определения теории графов……………………………………...4 §2 Матрицы смежности и инцидентности……………………………………..10 §3 Деревья………………………………………………………………………..13 Глава II Связность ………………………………………………………………18 §4 Вершинная связность и реберная вязность…………………………………18 §5 Двусвязные графы…………………………………………………………....22 §6 Теорема Менгера………………………………………………………….….32 Глава III Выделение k непересекающихся остовных деревьев 2k–реберно связном графе………………………………………………………36 §7 Построение k непересекающихся остовных деревьев………...………...…37
§8 Необходимость условия §9 Текст программы……….………………………………………………….…42 Вывод……………………………………………………………………………..51 Введение
Начало теории графов как математической дисциплины было положено Эйлером в его знаменитом рассуждение о Кенигсбергских мостах. Однако эта статья Эйлера 1736 года была единственной в течение почти ста лет. Интерес к проблемам теории графов возродился около середины прошлого столетия и был сосредоточен главным образом в Англии. Имелось много причин для такого оживления изучения графов. Естественные науки оказали свое влияние на это благодаря исследованиям электрических цепей, моделей кристаллов и структур молекул. Развитие формальной логики привело к изучению бинарных отношений в форме графов. Большое число популярных головоломок подавалось формулировкам непосредственно в терминах графов, и это приводило к пониманию, что многие задачи такого рода содержат некоторое математическое ядро, важность которого выходит за рамки конкретного вопроса. Наиболее знаменитая среди этих задач–проблема четырех красок, впервые поставленная перед математиками Де Морганом около 1850 года. Никакая проблема не вызывала столь многочисленных и остроумных работ в области теории графов. Благодаря своей простой формулировке и раздражающей неуловимости она до сих пор остается мощным стимулом исследований различных свойств графов. Настоящее столетие было свидетелем неуклонного развития теории графов, которая за последние десять – двадцать лет вступила в новый период интенсивных разработок. В этом процессе явно заметно влияние запросов новых областей: теории игр и программирования, теории передачи сообщений, электрических сетей и контактных цепей, а также проблем психологии и биологии. Вследствие этого развития предмет теории графов является уже обширным, что все его основные направления невозможно изложить в одном томе. В настоящем первом томе предлагаемого двухтомного труда сделан акцепт на основные понятия и на результаты, вызывающие особый систематический интерес. По теории графов имеется очень мало книг; основной была книга Д. Кёнига (1936), которая для своего времени давала превосходнейшее введение в предмет. Довольно странно, что таких книг на английском языке до сих пор не было, несмотря на то, что многие важнейшие результаты были получены американскими и английскими авторами. Глава
I
§1 Определения.
Предметом первых задач в теории графов были конфигурации, состоящие из точек и соединяющих их линий. В этих рассмотрениях было несущественно, прямые ли это линии или же они являются криволинейными непрерывными дугами, соединяющими две концевые точки, где расположены эти линии, являются ли они длинными или короткими. Существенно только то, что они соединяют две данные точки. Это приводит к определению графа как абстрактного математического понятия. Рассматривая множество V
, состоящее из соединенных некоторым образом точек. Назовем V
множеством вершин
и элементы v G
=
G
(
V
)
(1.1)
c множеством вершин V
есть некоторое семейство сочетаний, или пар вида
E=(a, b), a,b указывающие, какие вершины являются соседними. В соответствии с геометрическим представлением графа каждая конкретная пара (1.2) называется ребром
графа; вершины a
и b
называются концевыми точками
, или концами
ребра. Можно использовать и другой подход. Если даны два множества V
1
и
V
2
то можно образовать множество всех пар (v1
,v2
), v1
Это множество пар называется произведением
и обозначается через V
1
´
V
2
. В нашем случае каждая пара вершин (
a
,
b
)
есть элемент произведения V
´
V
. Таким образом можно сказать, что граф G
из (1.1) с данными ребрами (1.2) есть некоторое подмножество произведения V
´
V
.
Это определение графа должно быть дополнено в одном важном отношении. В определении ребра (1.2) можно принимать или не принимать во внимание порядок расположения двух его концов. Если этот порядок несуществен, т.е. если E=(a, b)=(b, a),
то говорят, что Е
есть неориентированное ребро
; если же этот порядок существен, то Е
называется ориентированным ребром
. В последнем случае а
называется также начальной вершиной
, а b
–конечной вершиной
ребра Е
. Можно также говорить, что Е
есть ребро, выходящее
из вершины а
(отходящее
от вершины а
, исходящее
из вершины а
) и входящее
в вершину b
(подходящее
к вершине b
, заходящее
в вершину b
). Как в случае ориентированного, так и в случае неориентированного ребра говорят, что ребро Е
из (1.2) инцидентно
вершинам a
и b
, а также что а
и b
инцидентны Е
.
В приложениях граф обычно интерпретируется как сеть
, в которой вершинами G
являются узлы
. Два узла a
и b
соединяются непрерывной кривой (в частности прямолинейны отрезком) тогда и только тогда, когда имеется пара (1.2). На рисунках узлы будут обозначаться маленькими кружками, а ориентация, если нужно, – стрелкой на представляющей ребро кривой (рис. 1.1). Граф называется неориентированным
, если каждое его ребро не ориентированно, и ориентированным
, если ориентированны все его ребра.
На рис.1.2 приведены примеры неориентированных графов. На рис 1.3 изображены ориентированны графы. В ряде случаев естественно рассматривать смешанные графы
, имеющие как ориентированные, так неориентированные ребра. Например, план города
можно рассматривать как граф, в котором ребра представляют улицы, а вершины – перекрестки; при этом по одним улицам может допускаться лишь одностороннее движение, и тогда на соответствующих ребрах вводится ориентация; по другим улицам движение двустороннее, и на соответствующих ребрах уже никакой ориентации не вводится. Мы уже отмечали, что при фактическом изображении графа имеется большая свобода в размещении вершин и в выборе формы соединяющих их дуг. Поэтому может оказаться, что один и тот же граф представляется совсем различными чертежами. Будем говорить, что два графа G
и G
'
изоморфны
, если существует такое взаимно однозначное соответствие между множествами их вершин V
и V
’
, что вершины соединены ребрами в одном из графов в том и только том случае, когда соответствующие им вершины соединены в другом графе. Если ребра ориентированы, то их направления также должны соответствовать друг другу. На рис 1.2 приведены примеры изоморфных графов, образованных ребрами и вершинами правильных многогранников. Вершина не инцидентна никакому ребру, называется изолированной
. При определение множества вершин V
данного графа часто имеет смысл
учитывать только неизолированные вершины. Граф, состоящий только из изолированных вершин, называется нуль–графом
и может быть обозначен через 0. другим важным случаем является (неориентированный) полный граф
U=U(V)
, (1.3)
ребрами которого являются всевозможные пары (1.2) для двух различных вершин a
и b
из V
. На рис. 1.4 даны схемы полных графов для множеств вершин из четырех и из пяти элементов. В ориентированном полном графе
U
(
d
)
имеются пары ребер, по одному в каждом направлении. Соединяющие любые две различные вершины a
и b
. Сформулированное выше определение графа, вместе с соответствующим изображением, достаточно для многих задач. Однако для некоторых целей желательно понятие графа несколько расширить. L=(a, a).
(1.4)
Такое ребро (1.4) будет называться петлей
. При изображении графа петля будет представляться замкнутой дугой, возвращающейся в вершину а
и не проходящей через другие вершины (рис 1.5). Петля обычно считается неориентированной. Можно расширить полный граф U
в (1.3) до полного графа с петлями
U
0
, добавляя
петлю в каждой вершине, так что ребрами U
0
являются все пары (1.2), где допускается и a
=
b
. Во–вторых, можно расширить понятие графа, допуская, чтобы пара вершин соединялась несколькими различными ребрами Ei
=(a, b)i
, (1.5)
как это изображено на рис. 1.6. Для ориентированного графа две вершины a
и b
могут соединяться несколькими ребрами в каждом из направлений: Ei
=(a, b)i
, (рис. 1.7). Чтобы проиллюстрировать случай, для которого эти понятия оказываются естественными, рассмотрим какое–либо командное соревнование, например турнирную таблицу лиги бейсбола. Вершинами соответствующего графа
являются команды. Пара команд А
и В
связывается ребром каждый раз, когда они сыграли. Если А
выиграла у В
, то это ребро будем ориентировать от А
к В
. а если В
выиграла у А
, то противоположном направлении; в случае ничьей ребро будет неориентированным. Для каждого графа G
существует обратный
граф G
*
, получаемый изменением ориентации каждого из ребер G
на противоположную. Для
каждого ориентированного графа существует также соотнесенный неориентированный
граф Gu
, ребрами которого являются ребра G
, но уже без ориентаций. Иногда удобно превратить неориентированный граф G
в ориентированный граф Gd
при помощи процесса удвоения
, состоящего в замене каждого ребра G
парой с теми же концами и приписывании им противоположных ориентаций. Граф называется плоским
, если он может быть изображен на плоскости так что все пересечения ребер являются вершинами G
. Граф на рис 1.8а плоский, а на рис 1.8б неплоский. §2. Матрицы смежности и инцидентности.
В §
1 мы определили ребро Е
(1.2) графа G
(1.1) как элемент или точку (
a
,
b
)
в произведении V
´
V
.
Как обычно, элементы этого произведения можно представить в виде клеток квадратной таблицы М
с элементами множества V
в качестве координат по двум осям (рис 2.1). Если G
имеет кратные ребра, то числа 0 и 1 в клетках (
a
,
b
) можно заменить кратностями r
(
a
,
b
)
ребер, соединяющих а
и b
. Это дает описание графа G
матрицей с целыми неориентированными элементами. Обратно, любая такая матрица может быть интерпретирована как граф, так что любые результаты для графов могут быть сформулированы как свойства таких матриц. Сказанное приводит к дальнейшему расширению понятия графа, использующему уже все конечные или бесконечные матрицы, элементами которых являются вещественные неотрицательные числа. Такие матрицы встречаются в различных областях математики. Например, стохастические матрицы – в теории вероятностей и в теоретической физике. Где рассматриваемая система имеет некоторое множество V
возможных состояний, и любая пара состояний (
a
,
b
)
связывается некоторой вероятностью перехода r
(
a
,
b
).
Другим примером является граф, представляющий схему дорог, в котором r
(
a
,
b
)
означает соответствующее расстояние между а
и b
. Графы могут быть также описаны матрицами другого вида. Всякий граф состоит из объектов двух типов–вершин и ребер. Можно построить матицу M
1
(
G
), строки которой соответствуют вершинам, а столбцы–ребрам. На месте (а, Е)
в этой матрице поместим значение Введем, наконец, матрицу смежности
ребер I
(
G
),
в которой и строки и столбцы отвечают ребрам G
. Для простоты предположим. Что G
не имеет петель, а ребра неориентированные и однократные. На месте (
E
,
E
’
) в I
(
G
)
поместим e
=1
, если Е
и Е’
–различные ребра с общим концом, и e
=0
, если Е=Е’
или если они не имеют общего конца. Таким образом, I
(
G
)–
квадратная матрица, определяемая графом G
. Можно встать и на другую точку зрения и рассматривать I
(
G
)
как матрицу смежности вершин для нового графа, также обозначаемого через I
(
G
),
вершинами которого являются ребра Е
графа G
, а ребрами–пары (
E
,
E
’)
с e
=1
. Назовем I
(
G
)
графом смежности ребер
или смежности графом
для G
. Существование такого графа, в котором бывшие ребра становятся вершинами и наоборот, объясняет двойственность между вершинами и ребрами, встречающуюся в некоторых вопросах теории графов. Фактическое построение смежности графа I
(
G
)
по чертежу графа G
просто. На каждом ребре Е
выбираем фиксированную точку еЕ
, например середину Е
. Пару таких вершин (е, е’)
соединяем новым ребром, принадлежащим I
(
G
),
тогда и только тогда, когда соответствующие ребра Е
и Е’
имеют общую вершину в G
.
Рис. 2.2 дает это построение для графа тетраэдра; смежностным графом для него является граф октаэдра. Предположим, то в вершине е
сходится r
(е)
ребер Е=(е, е’)
из G
. Тогда в I
(
G
)
середина eE
ребра Е
соединяется ребрами с r
(е)–1
серединами остальных ребер из G
, имеющих конец в е
. Таким образом, вI
(
G
)
эти новые ребра образуют новый граф U
(
e
)
сr
(е)
вершинами. В I
(
G
)
вершина eE
соединяется ребрами также с r
(е’)–1
серединами остальных ребер из G, из имеющих конец в e’, и эти новые ребра образуют другой полный граф U
(
e
’).
Два графа U
(
e
)
и U
(
e
’)
имеют ровно одну общую вершину, именно вершину eE
, определяемую единственным ребром Е
, соединяющим e
и e
’
. Таким образом, I
(
G
)
имеет такое непересекающееся по ребрам разложение I
(
G
)=
На полные графы U
(
e
)
с r
(е)
вершинами, что U
(
e
)
имеет единственную общую вершину с каждым из r
(е)
других полных графов U
(
e
’).
Исключение составляет случай, когда (
e
,
e
’)–
единственное ребро в e
’
, т.е.r
(е’)=1.
Тогда не существует графа. U
(
e
’).
Предположим, что, наоборот, для графа G
1
существует такое разложение (2.1) на полные графы, что пара (
U
(
e
),
U
(
e
’))
имеет не более одной общей вершины. Тогда G1
можно рассматривать как смежностный граф G
1
=
I
(
G
)
некоторого графа G
, считая, что каждое U
(
e
)
имеет r
1
Деревом называется связный граф, не содержащий циклов. Любой граф без циклов называется ациклическим
(или) лесом
. Таким образом, компонентами леса являются деревья. На рис.12 изображены все деревья шестого порядка. Существует несколько вариантов определения дерева; некоторые из них отражены в следующей теореме. Теорема 3.1
Для графа следующие утверждения эквивалентны:
1)
G
– дерево;
2)
G
– связный граф и
m
=
n
-1;
3)
G
– ациклический граф и
m
=
n
-1;
4)
любые две несовпадающие вершины графа соединяет единственная простая цепь;
5)
G
– ациклический граф, обладающий тем свойством, что если каку–либо пару его несмежных вершин соединить ребром, то полученный граф будет содержать ровно один цикл.
1)
каждая из которых есть дерево. Пусть дерево Ti
является (
ni
,
mi
) –
графом, i
=1, 2
. По индуктивному предположению верно равенство mi
=
ni
-1
. (1) m=m1
+m2
+1=(n1
-1)+(n2
-1)+1=(n1
+n2
)-1=n-1
. 2) 3) n
-1=
m
=
m
1
+
m
2
+…+
mk
=(
n
1
-1)+(
n
2
-1)+…+(
nk
-1)=(
n
1
+…+
nk
)-
k
=
n
-
k
;
т.е. к=1
. Итак, G
–связный граф и потому любые несовпадающие вершины u
и v
соединены в нем просой цепью. Если бы в G были две несовпадающие простые (
u
,
v
)
–цепи, то согласно утверждению 4.3 их объединение содержало бы цикл. Следовательно, каждые две вершины соединены единственной простой цепью. 4) 5) Следствие 3.2
. В любом дереве порядка
n
2 имеется неменее двух концевых вершин
. Пусть d
1
,
d
2
, …,
dn
(2) –степенная последовательность дерева. Тогда
(лемма о рукопожатиях) и все di
>0
. Следовательно, хотя бы два числа из последовательности (2) равны 1. Пусть Н
–остовный подграф поизвольного гафа G
. Если на каждой области связности графа G
графом Н
порождает дерево, то Н
называется остовом
(или каркасом
) графа G
. очевидно, что в каждом графе существует остов: разрушая в каждой компоненте циклы, т.е. удаляя лишние ребра, придем к остову. Остов в графе легко найти с помощью поиска в ширину. Следствие 3.3.
число ребер произвольного графа
G
, которые необходимо удалить для получения остова, не зависит от последовательности их удаления и равно
m
(
G
)-|
G
|+
k
(
G
), где
m
(
G
) и
k
(
G
)–число ребер и число компонент графа
G
соответственно
. Если (
n
1
,
m
1
)–
граф Н
является одной из компонент графа G
, то для превращения ее в остове дерево нужно удалить m
1
-(
n
1
-1)
подходящих ребер. Суммируя по всем k
(G)
компонентам, получим требуемое. Число g
(
G
)=
m
(
G
)-|
G
|+
k
(
G
)
называется циклическим рангом
(или цикломатическим числом
) графа G
. число ребер остова графа G
называется коциклическим рангом графа
G
. таким образом. Очевидны три следствия 13.4–13.6. Следствие 3.4.
Граф
G
является лесом тогда и только тогда, когда
g
(
G
)=0
. Следствие 3.5.
граф
G
имеет единственный цикл тогда и только тогда, когда
g
(
G
)=1
. Следствие 3.6.
Граф, в котором число ребер не меньше, чем число вершин, содержит цикл
. Утверждение 3.7
. Если
S
и Т –два остова графа
G
, то для любого ребра е1
графа
S
существует такое ребро е2
графа Т, что граф также является остовом.
Не ограничивая общности, будем считать граф G
связным. Граф имеет ровно две области связности; пусть это будут А
и В
. Поскольку граф Т
связен, то в нем существует ребро е2
, один из концов которого входит в А
, а другой – в В
. Граф Н=
S
-
e
1+
e
2
связен и число ребер в нем такое же, как в дереве S
. следовательно, он сам является деревом. Итак, Н
–остов графа G
. Доказано. Теорема 13.8.
Центр любого дерева состоит из одной или из двух смежных вершин.
Очевидно, что концевые вершины дерева Т являются центральными только для T=K1
или T=K2
. Пусть Т дерево порядка n>2. Удалив из Т все концевые, получим дерево Т’. Очевидно, что эксцентриситет Т на единицу меньше эксцентриситета дерева Т и что центры деревьев Т и Т совпадают. Далее доказательство легео проводится индукцией по числу веншин.Доказано. Глава
II
Связность
Связный граф был определен как граф, у которого любые две вершины соединены цепью. Так, оба графа К
n
и Cn
связны, однако интуитивно ясно, что при n>3 граф Kn
«сильнее» связен, чем Cn
. В этой главе вводится и исследуются понятия, характеризующие степень связности графа. §4 Вершинная связность и реберная связность.
Прежде чем ввести понятия вершинной и реберной связности, рассмотрим одну математическую модель, возникающую, в частности, при проектировании и анализе сетей ЭВМ. Имеется сеть, состоящая из центров хранения и переработки информации. Некоторые пары центров соединены каналами. Обмен информацией между любыми двумя центрами осуществляется либо непосредственно по соединяющему их каналу, если он есть, либо через другие каналы и центры. Сеть считается исправной, если каждая пара центров в состоянии обмениваться информацией. Такой сети естественно сопоставить граф: вершины–центры, ребра–каналы сети. Тогда исправной сети будет соответствовать связный граф. Важным понятием является надёжность (живучесть) сети, под которой обычно подразумевают способность сети функционировать при выходе из строя одного или нескольких центров или (и) каналов. Ясно, что менее надежной следует считать ту сеть, исправность которой нарушается при повреждении меньшего количества элементов. Оказывается, надежность сети можно измерять на основе вводимых ниже определений. Числом вершин связности
(или просто числом связности
) Так, например, Это вполне согласуется с интуитивным представлением том, что при n>3 граф Kn
сильнее связен, чем Cn
. Граф G
, представленный на рис. 4.1 связен, но его связность можно нарушить, удалив вершину 4. Поэтому
при удалении ребер {4,5}, {4,6}, {4,7}
. Чтобы учесть это обстоятельство, введем еще одно определение. Пусть G
–граф порядка n>1. Числом реберной связности
В качестве иллюстрации снова обратимся к графу G
на рис. 4.1 Здесь Определим некоторые элементы графа, играющие особую роль в дальнейших рассмотрениях. Вершина v
графа G
называется точкой сочленения (
или разделяющей вершиной)
, если граф G
–v
имеет больше компонент, чем G
. В частности, если G
связен и v
– точка сочленения, то G
–v
не связен. Аналогично ребро графа называется мостом
, если его удаление увеличивает число компонент. Таким образом, точки сочленения и мосты – это своего рода «узкие места» графа. Граф, изображенный на рис. 4.2, имеет три точки сочленения a
,
b
,
c
и один мост ab
. Понятно, что концевая вершина моста является точкой сочленения, если в графе есть другие ребра, инцидентные этой вершине. Возвращаясь к рассматриваемой в начале параграфа сети, нетрудно заметить, что число вершинной связности и число реберной связности ее графа отражают чувствительность сети к разрушению центров и каналов соответственно, а мостам и точкам сочленения отвечают наиболее уязвимые места сети. Если Выясним теперь соотношения между числами Таким образом, доказана Теорема 4.1
: Для любого графа
G
верны неравенства
Граф называется к–связным
, если Граф G
, изображенный на рис. 4.1 1–связен и реберно–3–связен. Легко видеть, что этот граф содержит подграфы, являющиеся «более связными», чем сам граф. Таков, например, подграф, порожденный множеством вершин {1, 2, 3, 4, 8}
. Он 3–связен. Чтобы учесть эту и подобные ей ситуации, естественно ввести следующее определение: максимальный k
–связный подграф графа называется его к–связной компонентой
, или просто к–компонентой
. Это определение иллюстрируется на рис. 4.3. На этом рисунке граф G
1
имеет две 2–компоненты, а G
2
–две 3–компоненты. Сами графы G
1
и G
2
являются 1–компонентами графа G
1
Теорема 4.2
: Две различные к–компоненты графа имеют не более чем к–1 общих вершин
. Пусть G
1
и G
2
–различные k
–компоненты графа G
и VG
1
Yi
=(VGi
\X)
Ясно, что |Yi
| |
Yi
и графы G
1
и G
2
k
–связны, то графы Hi
=Gi
–(Yi
связны. Так как по предложению |
X
|
§5 Двусвязные графы
Случаям, когда k
=2
или k
=3
, в теории графов отведена особая роль. Это объясняется следующими причинами. Во–первых. 2– и 3–связные графы фигурируют во многих теоретических и прикладных вопросах, в частности, ряд задач достаточно уметь решать для 2–связных компонент. Во–вторых, при к=3
и, особенно, при к=2
удается дать в некоторой степени обозримое описание соответствующих графов. Рассмотрим вначале некоторые простые свойства 2–связных графов, вытекающие непосредственно из определений: 1) степени вершин 2–связного графа больше единицы;
2) если графы
G
1
и
G
2
2–связны и имеют не менее двух общих вершин, то граф
G
1
3) если граф
G
2–связен и Р–простая цепь, соединяющая две его вершины, то граф
G 4) если вершина
v
не является точкой сочленения связного графа, то любые две его вершины соединены цепью, не содержащей
v
; в частности, в 2–связном графе для любых трех несовпадающих вершин
a
,
b
,
v
имеется (
a
,
b
)–цепь, не проходящая через
v
.
Этими свойствами мы будем пользоваться без каких–либо пояснений и дополнительных ссылок на них. Теорема 5.1
пусть
G
–связный граф и |
G
|>2. Тогда следующие утверждения эквивалентны:
1)
граф 2–связен;
2)
любые две вершины графа принадлежат простому циклу;
3)
любая вершина и любое ребро принадлежат простому циклу;
4)
любые два ребра принадлежат простому циклу;
5)
для любых двух вершин
a и
bи любого ребра е существует простая (
a
,
b
)–цепь, содержащая е;
6)
для любых трех вершин
a
,
b
,
c
существует простая (
a
,
b
)–цепь, проходящая через с.
1) 2)
VP 3) 4) 5) 6) Если в формулировке теоремы 34.1 заменить всюду слова «простая цепь» и «простой цикл» соответственно на слова «цепь» и «цикл», то получим аналогичную теорему о 2–реберно–связном графах. Как отмечалось выше, при решении многих задач на графах достаточно уметь решать эти задачи для каждой 2–связной компоненты графа. Поэтому представляет интерес взаимное расположение 2–компонент в графе. Максимальные относительное включения элементы множества связных подграфов графа G
, не имеющих точек сочленения, называются его блоками. Таким образом, каждый блок графа либо 2–связен, либо совпадает с К2
или К1
(граф К1
– блок тогда и только тогда, когда он является связной компонентой). Связный граф без точек сочленения также называют блоком.
Множество вершин блока будем называть блоковым множеством. Например, граф, изображенный на рис. 5.2, содержит пять блоков Bi
(
i
=1,2,3,4,5)
(они обведены пунктирными линиями). Среди этих блоков В1
, В2
и В3
–2-связные графы, а каждый из двух оставшихся является ребром. Утверждение 5.2.
Любые два блока графа имеют не более одной общей вершины. В частности, всякое ребро графа входит только в один его блок.
Утверждение 5.3.
Если блок графа содержит вершины
a
и
b
, то он содержит и всякую простую (
a
,
b
)-цепь этого графа.
Эти утверждения непосредственно следуют из перечисленных в начале параграфа свойств 2–связных графов и теоремы 5.1. Следствие 5.4.
Система блоковых множеств графа является покрытием множеств его вершин. Каждая пара блоковых множеств либо не пересекаются, либо имеют единственную общую вершину, и эта вершина является точкой сочленения графа.
Следующая конструкция дает представление о структуре графа «с точностью до блоков». Пусть В=В{
Bi
}
и С={
ci
}
– соответственно множества блоков и точек сочленения графа G
. Сопоставим с G
граф bc
(
G
)
, у которого B Утверждение 5.5.
Если граф
G
связен, то
bc
(
G
)–дерево.
Доказательство: Очевидно, что из связности графа G вытекает связность графа bc
(
G
).
Предположим, что bc
(
G
)
содержит цикл С
. Пусть этот цикл имет вид С=(
c Граф bc
(
G
)
называется bc
–деревом
связного графа G. Блоки графа G
, соответствующие концевым вершинам его bc
–дерева, называются концевыми блоками
. Похожее представление графа можно получить, положив в основу его максимальные реберно-2-связные подграфы, т.е. максимальные связные подграфы, не содержащие мостов. Такие подграфы называют листами
. Не останавливаясь на деталях заметим следующее. Каждая вершина графа порядка n
>1
принадлежит в точности одному листу и каждое ребро, не являющееся мостом, входит только в один лист. Таким образом, граф состоит из листов и мостов, соединяющих некоторые из них. Для описания строения графа «с точностью до листов» можно ввести граф, аналогичный графу bc
(
G
).
Вершины такого графа биективно соответствуют листам графа G и две его вершины соединены ребром в том и только в том случае, когда соответствующая пар листов в G
соединена мостом. Можно показать, что введенный таким образом граф является деревом, если исходный граф связен. На рис. 5.4 граф G
имеет 5 листов L
1
,
L
2
,
L
3
,
L
4
,
L
5
и 4 моста, а граф G
'
показывает, как связаны между собой листы графа G
. Приведем некоторые результаты о трехсвязных графах, которые будут использованы в главе «Планарность».
Пусть G
–связный граф, H–некоторый его подграф. Простую открытую цепь . графа G
назовем H–цепь, если выполняются условия v1
ребро e
=
uv
графа G
также будем называть Н
–цепь, если u Лемма 5.6
. Пусть
G
–двусвязный граф. Тогда для всякого его подграфа Н, содержащего более одной вершины и отличного от
G
, существует Н–цепь графа
G
.
Если Н
–остовный подграф, то любое ребро графа G
, не входящее в EH
, служит Н–цепью. Пусть подграф не является остовным. Рассмотрим три попарно различные вершины u Ниже для u
,
v Теорема 5.7
. Во всяком 3-связном графе
G
есть такое ребро
uv
, что граф
Guv
не имеет точек сочленения.
Если |
G
|=
n
=4
, то утверждение теоремы очевидно . Поэтому будем считать, что n 1) если а – висячая вершина графа Guv
, то av 2) всякий висячий блок графа Guv
, не являющийся ребром , содержит такую пару вершин с
и d
, отличных от точек сочленения графа Guv
,
что uc 3) всякий блок графа Guv
, имеющий ровно две точки сочленения и отличный от ребра, содержит такую вершину l, не являющуюся точкой сочленения графа Guv
, что или ul
Обозначим через Buv
максимальный по числу вершин блок графа Guv
, а через tuv
– число вершин в этом блоке . Теперь выберем ребро uv
так, чтобы число tuv
было наибольшим. Покажем, что в этом случае tuv
Через Duv
обозначим bc
-дерево графа Guv
и рассмотрим следующие случаи. 1. Дерево Duv
не является цепью. Выберем в этом дереве цепь, соединяющую пару висячих вершин и проходящую через вершину, соответствующую блоку Buv
. Этой цепи соответствует последовательность B1
,…,
Bp
блоков графа Guv
, среди которых содержится блок Buv
,
причем блоки B1
и Bp
являются висячими (рис. 5.6). Пусть B'
– произвольный висячий блок графа Guv
, отличный от B1
и Bp
. Из свойств 1) и 2) вытекает существование таких отличных от точек сочленения графа Guv
вершин a 2. Дерево Duv
–цепь и Buv
–блок графа Guv
, не являющийся висячим. Пусть B
1
,…,
Bp
– последовательность всех блоков графа G
, причем блоки B
1
и Bp
–висячие, Bi
существует такие отличные от точек сочленения графа Guv
вершины a 3. Дерево Duv
– цепь и Buv
– висящий блок графа Guv
. Если граф Guv
содержит такое ребро xy, что VBuv
Guv
, то последнее означает, что граф Guv
состоит из блока Buv
и ребер ab
1
,
ab
2
,…
abl
(рис 5.8). Из 3–связности графа G
следует, что граф G
– а
не имеет точек сочленения. Поскольку в графе G
–
a
вершина b
1
смежна только с вершинами u
и v
, auv Таким образом , показано ,что во всяком связном графе G
существует такое ребро uv
, что граф Guv
не имеет точек сочленения. Доказано. Следствие 5.8
. Всякий 3–связный граф с числом вершин
n Доказательство также проведем от противного. Пусть, стягивая некоторое ребро x
=
uv
3–связного графа G в вершину Отметим без доказательства следующую теорему. Теорема 5.9
. Почти все ребра двусвязны
. Поскольку каждый мост инцидентен точкам сочленения графа, то из этой теоремы вытекает Следствие 5.10
. Почти все графы не содержат мостов
. §6 Теорема Менгера.
Из теоремы 5.1 следует, что 2–граф связен тогда и только тогда, когда любые две его несовпадающие вершины a и b соединены парой простых (a, b) цепей, не имеющих общих вершин, за исключением a и b. Аналогичный критерий k–связности справедлив при произвольном k. Говорят, что множество вершин S
разделяет
несмежные вершины a
иb
связного графа G
, если в графе G
–
S
вершины a
иb
принадлежат различным связным компонентам. В этой ситуации множество S
называют также сепаратором
или (
a
,
b
)–сепаратором.
Две (
a
,
b
)–
цепи графа G
называют непересекающимися
, если у них нет общих вершин, за исключением a
и b
, и реберно–непересекающимися
, если у них нет общих ребер. Очевидно, непересекающиеся цепи являются и реберно–непересекающимися, а обратно, вообще говоря, неверно. К. Менгер доказал в 1927 году следующую теорему, устанавливающую соотношение между числом непересекающихся простых цепей, соединяющих две несмежные вершины графа, и его связностью. Теорема Менгера
. Наименьшее число вершин, разделяющих две несмежные вершины графа
a
и
b
, равно наибольшему числу попарно непересекающихся простых (
a
,
b
)–цепей этого графа
. Приведем доказательство принадлежащее В. Маквайгу (1982 г.). Ясно, что если k
вершин разделяют a
иb
, то существует не более k
попарно непересекающихся (
a,
b)
–цепей. Остается показать, что если в графе G
нет множества, содержащего менее чем k
вершин, разделяющих несмежные вершины a
иb
, то в нем имеется k
попарно непересекающихся цепей. Используем индукцию по k
. утверждение правильно при k
=1. Предположим, что оно верно для некоторого k
включало минимальное число ребер этих цепей. Иначе говоря, цепи Qi
должны состоять «в основном» из ребер цепей Pi
. Рассмотрим теперь граф H
, состоящий из вершин и ребер цепей Q1
,
Q2
, …,
Qk
и вершины v
(эта вершина будет в графе H
изолированной). Пусть Pr
– одна из цепей Pi
(
i=
Если x=
b
, то, добавив цепь Pr
к Q1
,
Q2
, …,
Qk
, получим требуемый набор из k+1
(a,
b
) цепей. Допустим, что x Если x=v
, то обозначим через R
кратчайшую (
v,
b)
– цепь и G –
a
. Пусть z
– первая, считая от v
, вершина цепи R
, лежащая на некоторой Qj
(
j=
Рассмотрим теперь последнюю возможность: x
принадлежит некоторой цепи Qj
(
j=
Из теоремы Менгера непосредственно вытекает Теорема 6.1
. (Х. Уитни, 1932 г.). граф
k–связен тогда и только тогда, когда любая пара его несовпадающих вершин соединена по крайне мере
k непересекающимися цепями
. Имеется несколько аналогов и обобщений теоремы Менгера. Здесь мы остановимся на реберном варианте этой теоремы. Во многих прикладных задачах приходится рассматривать множество ребер (а не вершин, как ранее), разделяющих вершины a
и b
графа G
, т.е. такое множество ребер R
, что входит в различные компоненты графа G –
R
. Минимальное относительно включения множество R
с этими свойствами называется (
a,
b) – разрезом
графа. Теорема 6.2
.
Наибольшее число реберно–непересекающихся цепей, соединяющих две вершины графа, равно наименьшему числу ребер, разделяющих эти вершины.
Доказательство этой теоремы легко получить, используя теорему Менгера. С этой целью сопоставим графу G
граф G'
, который получается из G
следующим образом. Каждая вершина v
попарно смежных вершин, а ребра графа G'
, соединяющие вершины из разных групп, находятся в биективном соответствии с ребрами графа G'
(рис. 6.1). Если в графе G
нет (
a,
b)
– разреза, содержащего менее чем k
ребер, то в G'
нет множества, имеющего менее чем k
вершин, разделяющего какую-либо пару вершин a',
b'
из групп, соответствующих a
и b
. Тогда по теореме Менгера вершины a',
b'
соединены в G'
по крайней мере k
вершинно-непересекающимися цепями , которым соответствует столько же реберно-непересекающихся (
a,
b)
– цепей графа G
. С другой стороны, ясно, что граф, имеющий (
a,
b)
– разрез из k
ребер, может содержать не более k
реберно- непересекающихся (
a,
b)
– цепей. Глава
III
Из классического результата теории графов – теоремы Менгера– известно, что для любых двух вершин x
и y
графа G
локальная реберная связность В настоящей работе мы рассматриваем еще один глобальный аналог теоремы Менгера: будет доказано, что при В нашей работе используется редукционная техника, которую разработал . Введем необходимые понятия и обозначения. Пусть W
– множество из нескольких вершин графа G
. Через G-W
мы, как обычно, будем обозначать граф, полученный из G
при удалении всех вершин множества W и всех выходящих из них ребер. Пусть F
– множество из нескольких ребер графа G
. Через G-F
мы , будем обозначать граф, полученный из G
при удалении вcех ребер множества F
. Для произвольной вершины x
графа G
через dG
(x)
мы будем обозначать степень вершины x
в графе G(V, E).
Для x Пусть z–вершинa четной степени в графе G
. Рассмотрим граф G-z
, разобъем на пары все вершины, смежные в графе G
с z
и соединим вершины в парах. Полученный граф Gz
назовем разрезом
графа G
по вершине z
. §7. Построение
k
непересекающихся остовных деревьев.
Теорема 7.1.
Пусть граф G(V, E) таков что
Замечание.
Доказательство обобщается на случай , когда вершина z
–точка сочленения, но ни одно из ребер с концами в z
не является мостом. В частности, при Теорема 7.1 позволяет редуцировать граф, не уменьшая реберной связности. Это открывает широкие возможности для построения различных конструкций. В наших конструкциях также использует последовательные разрезы графа по вершинам опирается на теорему 7.1. Для построения нам также потребуется классический результат относительно минимально k–связных графов. Теорема 7.2.
Пусть степени всех вершин мультиграфа G(V, E) строго более k и Замечание.
Впервые результат теоремы 7.2 для графов без кратных ребер доказал . Это доказательство обобщается на случай мультиграфа . Перейдем к доказательству основного результата настоящей работы. Теорема 7.3.
Пусть мультиграф G(V, E) (в нем допускается наличие кратных ребер, но запрещены петли) таков, что Доказательство. Будем доказывать теорему индукцией по количеству вершин в мультиграфе G0
. База для мультиграфа с двумя вершинами очевидна. Предположим, что теорема доказана для любого 2
k
– реберно связного мультиграфа, у которого меньше вершин, чем у G
. По теореме 7.2, у графа G(
V,
E)
существует остовный подграф G0
(
V,
E0
),
такой, что Назовем новыми
ребра графа G1
, добавленные при разрезе по вершине z
. Пусть этo ребра e1
, …, em
. Поскольку при построении разреза было добавлено k ребер, после чего были удалены петли, то m m1
+m2
+…+mk
Если дерево Ti
не содержит ни одного нового ребра, то оно является подграфом мультиграфа G
. Поскольку множество вершин дерева Ti
содержит все вершины графа G
, кроме z
, то добавив к Ti
вершину z
и любое ребро графа G
с концом в z
, мы получим остовное дерево T'i
графа G
. Отметим, что в этом случае для построения дерева T'i
потребовалось одно ребро графа G
, инцидентное вершине z
(причем это ребро можно выбрать произвольно). Предположим, что mi
>0
, то есть дерево Ti
содержит новые ребра. Поставим в соответствие дереву Ti
подграф Ti
*
графа G
, в котором каждое новое ребро xy
дерева Ti
заменим на два ребра xy
и yz
графа G
. Каждое новое ребро в дереве Ti
соответствует двум ребрам в графе Ti
*
,
при этом, к вершинам дерева добавляется вершина z
. Следовательно, мы получили связный остовный подграф Ti
*
графа G
, в котором количество ребер на mi
-1
больше , чем в дереве. Таким образом, в графе Ti
*
ровно mi
-1
цикл, причем не трудно заметить, что каждый из этих циклов проходит через вершину z
. Следовательно, из графа Ti
*
можно удалить mi
-1
инцидентных вершине z
ребер так, что получится отстовное дерево Ti
'
графа G
. В дерево Ti
'
входит mi
+1
ребро, инцидентное вершине z
. По построению очевидно, что при i Пронумеруем k
непересекающихся по ребрам остовных деревьев графа G
таким образом, чтобы деревья T1
, …, Tn
содержали новые ребра, а деревья Tn+1
, …, Tk
не содержали новых ребер (где 0 (m1
+1)+…+(mn
+1)=(m1
+m1
+…+m1
)+n
Следовательно, в силу неравенства (2), и так как dG
(z) Мы покажм необходимость условия Определение.8.1.
Пусть A Лемма 8.2.
Пусть в графе G(V, E) есть k попарно непересекающихся по ребрам остовных дерева. Тогда для любого A Доказательство. Пусть T1
, T2
,…, Tk
–остовные деревья графа G
. По определению стягивания нетрудно заметить, что графы TA
1
, TA
2
,…, TA
k
связны и никакие два из них не имеют общих ребер. Определние 8.3.
Пусть граф H(V, E)
не имеет кратных ребер, a Для n> Текст программы
unit diplom;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,
StdCtrls, Buttons, ExtCtrls, Menus, CheckLst, ActnList;
type
masiv = set of byte;
TForm1 = class(TForm)
BitBtn1: TBitBtn;
Image1: TImage;
Image2: TImage;
ComboBox1: TComboBox;
Label1: TLabel;
procedure Image1MouseDown(Sender: TObject; Button: TMouseButton;
Shift: TShiftState; X, Y: Integer);
procedure Image1MouseUp(Sender: TObject; Button: TMouseButton;
Shift: TShiftState; X, Y: Integer);
procedure FormActivate(Sender: TObject);
procedure ComboBox1Change(Sender: TObject);
private
{ Private declarations }
function Proverka(ind: byte): boolean;
procedure Newselect(ind: byte);
procedure Duga(ind:byte);
procedure Graph;
public
{ Public declarations }
end;
var
Form1: TForm1;i:integer;
b,b1,b2,b4:boolean;
Data: array[1..20] of record x1,y1:integer;end;
matr,matr_edit:array[1..40,1..40] of integer;
mas_x,mas_y : masiv;
x2,y2:integer;
implementation
{$R *.DFM}
//************************esli mouse najata*****************************
procedure TForm1.Image1MouseDown(Sender: TObject; Button: TMouseButton;
Shift: TShiftState; X, Y: Integer);
begin
canvas.MoveTo(x,y); x2:=x;y2:=y;
if (ssleft in Shift) then b:=true
else
if (ssRight in Shift) then b:=false else
end;
procedure TForm1.Image1MouseUp(Sender: TObject; Button: TMouseButton;
Shift: TShiftState; X, Y: Integer);
var k,k1:integer;
begin
if b then
begin
Canvas.Brush.Color := clRed;
canvas.Ellipse(x-10,y-10,x+10,y+10);
inc(i);
canvas.TextOut(x-3,y-6,inttostr(i));
Data[i].x1:=x;Data[i].y1:=y;
combobox1.items.Append(inttostr(i));
end
else
//risovanie peteli
if (x=x2) and (y=y2) then begin
for k:=1 to i do
if (sqr(X-data[k].x1)+sqr(Y-data[k].y1)<=100) then
begin
canvas.arc(data[k].x1,data[k].y1-30,data[k].x1+50,data[k].y1+30,
data[k].x1+5,data[k].y1+2,data[k].x1,data[k].y1);
break;end;
end
else
//--------------------------
for k:=1 to i do
if (sqr(X-data[k].x1)+sqr(Y-data[k].y1)<=100) then
begin
for k1:=1 to i do
if (sqr(x2-data[k1].x1)+sqr(y2-data[k1].y1)<=100) then begin
canvas.MoveTo(data[k1].x1,data[k1].y1);x2:=0;y2:=0;break;end;
canvas.Lineto(data[k].x1,data[k].y1);
matr[k1,k]:=1;matr[k,k1]:=1;
matr_edit[k1,k]:=1;matr_edit[k,k1]:=1;
matr[k,k]:=0;matr_edit[k,k]:=0;
Combobox1.visible:=true;
Label1.Visible:=true;
end;
end;
//*************************************************
procedure TForm1.FormActivate(Sender: TObject);
var j:integer;
begin
for i:=1 to 20 do
for j:=1 to 20 do
matr[i,j]:=0;
i:=0; x2:=0;y2:=0;
b1:=false;b2:=false; b4:=true;
combobox1.Items.Append('(None)');
Combobox1.visible:=false;
Label1.Visible:=false;
end;
//**provereaet esli vershina imeet kratnye riobra*********
function TForm1.Proverka(ind: byte): boolean;
var sum,i1,i2: byte;
begin
sum:=0;
for i1:=1 to i do
sum:=sum+matr[ind,i1];
if ((sum mod 2) =0) then
Proverka:=true else Proverka:=false;
end;
//*****delete vershinu********************************
procedure TForm1.Newselect(ind: byte);
var
ARect: TRect;
i1,i2:integer;
begin
with Image2.Canvas do
begin
CopyMode :=Whiteness;
ARect := Rect(0, 0, Image2.Width, Image2.Height);
CopyRect(ARect, Image2.Canvas, ARect);
CopyMode := cmSrcCopy;
//***************************
for i1:=1 to i do
for i2:=1 to i do
matr_edit[i1,i2]:=matr[i1,i2];
if proverka(ind) then
for i2:=1 to i do
begin
matr_edit[ind,i2]:=0;
matr_edit[i2,ind]:=0;
end;
if (proverka(ind)) then
begin
image2.Canvas.Brush.Color := clRed;
image2.canvas.pen.color:=clblack;
for i1:=1 to i do
for i2:=1 to i do
if matr_edit[i1,i2]=1 then
begin
image2.canvas.Ellipse(data[i1].x1-10,data[i1].y1-10,
data[i1].x1+10,data[i1].y1+10);
image2.canvas.TextOut(data[i1].x1-3,data[i1].y1-6,inttostr(i1));
image2.canvas.MoveTo(data[i1].x1,data[i1].y1);
image2.canvas.Lineto(data[i2].x1,data[i2].y1);
end;
end; end;end;
//----------------------------------------------------------
procedure TForm1.Graph;
var i1,i2:integer;
ARect: TRect;
begin
with Image2.Canvas do
begin
CopyMode :=Whiteness;
ARect := Rect(0, 0, Image2.Width, Image2.Height);
CopyRect(ARect, Image2.Canvas, ARect);
CopyMode := cmSrcCopy;
image2.Canvas.Brush.Color := clRed;
image2.canvas.pen.color:=clblack;
for i1:=1 to i do
for i2:=1 to i do
if matr[i1,i2]=1 then
begin
image2.canvas.Ellipse(data[i1].x1-10,data[i1].y1-10,
data[i1].x1+10,data[i1].y1+10);
image2.canvas.TextOut(data[i1].x1-3,data[i1].y1-6,inttostr(i1));
image2.canvas.MoveTo(data[i1].x1,data[i1].y1);
image2.canvas.Lineto(data[i2].x1,data[i2].y1);
end; end; end;
//****soedineam dve sosednie vershiny***********************
procedure TForm1.Duga(ind:byte);
var
v,i2,a1,d1,a2,d2,a,b: integer;
R:double;
s_1:array[1..2] of integer;
begin
v:=1;
if proverka(ind) then
for i2:=1 to i do
begin
if ((matr[ind,i2]=1) and (ind<>i2)) then
begin
s_1[v]:=i2;inc(v);
end;
if v=3 then
begin
a2:=data[s_1[1]].x1;d2:=data[s_1[1]].y1;
a1:=data[s_1[2]].x1;d1:=data[s_1[2]].y1;
a:=round((sqr(a1)+sqr(d1)-sqr(a2)-sqr(d2))/(2*(a1+d1-a2-d2)));
b:=a;
R:=sqrt(sqr(a2-a)+sqr(d2-b));
image2.canvas.pen.color:=clblue;
image2.Canvas.arc(round(a-R),round(a-R),round(a+R),round(a+R),a1,d1,a2,d2);
v:=1;
end;
end;end;
//*******vybor vershin************************************
procedure TForm1.ComboBox1Change(Sender: TObject);
begin
if combobox1.ItemIndex = 0 then
Graph
else
begin
newselect(combobox1.ItemIndex);
duga(combobox1.ItemIndex); end;
end;
end.
| |||||||