Ścieżki w grafach. Grafy acykliczne i spójne
|
|
- Julia Maciejewska
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II Ścieżki w grafach. Grafy acykliczne i spójne Ścieżka lub droga w grafie [digrafie] G nazywamy dowolny ciag d = (a 0, k 1, a 1,..., k n, a n ), gdzie n N {0}, a i V G, k i E G oraz a i 1, a i sa końcami k i [ a i 1 jest poczatkiem, zaś a i końcem k i ]. Piszemy wtedy d = a 0 k 1 a 1... k n a n oraz mówimy, że d jest ścieżka z a 0 do a n lub ścieżka ł aczac a a 0 z a n. Wierzchołek a 0 nazywamy poczatkiem, zaś a n końcem ścieżki d. Jeżeli poczatek ścieżki pokrywa się z jej końcem, to ścieżkę nazywamy zamknięta. W przeciwnym razie mówimy, że ścieżka jest otwarta. Liczbę n nazywamy długości a ścieżki i oznaczamy l (d). Ścieżkę bez krawędzi (długości 0) nazywamy trywialna. Podgraf złożony ze wszystkich wierzchołków i krawędzi ścieżki nazywamy grafem ścieżki. Każda ścieżkę postaci a i k i+1 a i+1... k j a j dla 0 i j n nazywamy podścieżka ścieżki d. Jeżeli koniec ścieżki d 1 jest poczatkiem ścieżki d 2, tzn. d 1 = ak 1... k n b, d 2 = bl 1... l m c, to ścieżkę ak 1... k n bl 1... l m c nazywamy suma ścieżek d 1 i d 2 oraz oznaczamy d 1 d 2, ad 1 d 2 c lub ad 1 bd 2 c. Jeżeli d = a 0 k 1 a 1... k n a n = (a 0, k 1, a 1,..., k n, a n ) jest ścieżka w grafie nieskierowanym G, to ciag (a n, k n,..., a 1, k 1, a 0 ) jest również ścieżka. Ścieżkę tę nazywamy ścieżka przeciwna do d. W grafie skierowanym ciag (a n, k n,..., a 1, k 1, a 0 ) może nie być ścieżka. Znajac poczatek (lub koniec) ścieżki oraz ciag jej krawędzi, potrafimy wyznaczyć pozostałe wierzchołki na tej ścieżce. W zapisie d = a 0 k 1 a 1... k n a n możemy więc, nie tracac jednoznaczności, pominać wszystkie wierzchołki, oprócz skrajnych, czyli napisać d = a 0 k 1 k 2... k n a n. Pominięcie również poczatku i końca ścieżki może prowadzić do niejednoznaczności (w grafach nieskierowanych). Będziemy jednak stosować zapis k 1 k 2... k n na oznaczenie dowolnej ścieżki o takim ciagu krawędzi. Również ciag wierzchołków nie musi jednoznaczie wyznaczać ścieżki (jeśli zawiera ona krawędzie wielokrotne). Będziemy jednak pisać a 0 a 1... a n, oznaczajac tak dowolna ścieżkę o takim ciagu wierzchołków. d 1 = a - ścieżka długości 0 (trywialna), d 2 = bk 2 ck 3 b = bk 2 k 3 b - ścieżka zamknięta długości 2; zapisy k 2 k 3 i bcb sa niejednoznaczne, k 2 k 3 oznacza ścieżkę bk 2 k 3 b lub ck 2 k 3 c, natomiast bcb oznacza ścieżkę bk 2 k 2 b, bk 2 k 3 b, bk 3 k 3 b lub bk 3 k 2 b, d 3 = bk 1 ak 6 dk 5 dk 5 dk 6 a = bk 1 k 6 k 5 k 5 k 6 a = k 1 k 6 k 5 k 5 k 6 = baddda - ścieżka długości 5 (otwarta), 1
2 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 2 - graf ścieżki d 3, d 4 = ak 6 dk 5 dk 5 d - podścieżka ścieżki d 3, d 5 = dk 5 dk 5 dk 6 a - ścieżka przeciwna do ścieżki d 4. ak 1 bk 2 ak 4 c = ak 1 k 2 k 4 c = k 1 k 2 k 4 = abac - ścieżka długości 3 (otwarta), ck 4 ak 2 bk 1 a - nie jest ścieżka (c nie jest poczatkiem k 4 ). Niech d = a 0 k 1 a 1... k n a 0 będzie ścieżka zamknięta oraz 0 t n 1. Ścieżkę zamknięta zaczynajac a się w a t i przechodzac a przez krawędzie i wierzchołki w tej samej kolejności jak w d, tj. ścieżkę postaci d = a t k t+1... a n 1 k n a 0... k t a t będziemy nazywać równa ścieżce d i pisać d = d. przykładu mamy np. ak 1 bk 7 dk 6 a = bk 7 dk 6 ak 1 b = dk 6 ak 1 bk 7 d. W grafie nieskierowanym z ostatniego Uwaga 1. Powyższa umowa pozwala nam nazywać równymi scieżki (ciagi), które formalnie równe nie sa. Aby uniknać takiej sytuacji należałoby scieżkę zdefiniować jako klasę abstrakcji relacji równoważno sci w zbiorze ciagów postaci (a 0, k 1, a 1,..., k n, a n ) spełniaj acych odpowiednie warunki. Własność 1. Niech G będzie grafem [digrafem], V 0 V G, a V 0 oraz b V G \ V 0. Dowolna scieżka ł aczaca a z b zawiera krawęd z, której jeden koniec należy do V 0, a drugi do V G \ V 0 [pocz atek należy do V 0, a koniec do V G \ V 0 ]. Ćwiczenie 1. Udowodníc własno sć 1. Liczba ścieżek długości 1 ł aczacych wierzchołek a z wierzchołkiem b w grafie [digrafie] jest równa liczbie krawędzi ł aczacych te wierzchołki [biegnacych od a do b]. Zatem wyraz m ij macierzy sasiedztwa jest równy liczbie ścieżek długości 1 ł aczacych a i z a j. Twierdzenie 1. Niech M = [m ij ] i,j n będzie macierza sasiedztwa grafu (nieskierowanego lub skierowanego) G o wierzchołkach a 1, a 2,..., a n. Dla dowolnej liczby naturalnej k, wyraz t ij macierz M k jest równy ilo sci scieżek długo sci k ł aczacych a i z a j. Dowód. Przeprowadzimy dowód przez indukcję ze względu na k. Dla k = 1 warunek wynika z uwagi przed twierdzeniem. Oznaczmy przez m (k) ij liczbę ścieżek długości k ł aczacych a i z a j.
3 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 3 [ Przypuśćmy, że dla pewnej liczby k 1 zachodzi M k = [ ] Musimy pokazać, że M k+1 = (teza indukcyjna). m (k+1) ij i,j n m (k) ij ] i,j n (założenie indukcyjne). Obliczymy m (k+1) ij (przy ustalonych i, j). Niech l r oznacza ilość ścieżek długości k + 1 ł aczacych a i z a j takich, że przedostatnim wierzchołkiem jest a r. Wtedy, oczywiście m (k+1) ij = l l n. Z drugiej strony l r = m (k) ir m rj, czyli m (k) ir scieżek długo sci k m rj scieżek długo sci 1 m (k+1) ij = n l r = r=1 n r=1 m (k) ir m rj. Ostatnia suma jest (i, j)-tym wyrazem iloczynu M k M, czyli [ ] M k+1 = M k M =. m (k+1) ij Z zasady indukcji matematycznej wynika teza twierdzenia. i,j n Obliczymy ilość ścieżek długości 4 między wierzchołkami grafu skierowanego M = 0 0 0, M 2 = = 0 0 0, M 4 = M 2 M 2 = = Liczba ścieżek długości 4 wynosi a 1 a 1 : 5, a 1 a 2 : 9, a 1 a 3 : 12, itd. Ćwiczenie 2. Wypisać wszystkie scieżki długo sci 4 z a 1 do a 1 i z a 1 do a 2 w poprzednim przykładzie.
4 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 4 Ćwiczenie 3. Znale zć liczbę scieżek długo sci 4 oraz 5 ł aczacych wierzchołek a z wierzchołkami grafu skierowanego Ćwiczenie 4. W grafie pełnym K 5 znale zć liczbę scieżek długo sci 4 oraz 5 między (1) Różnymi wierzchołkami. (2) Tym samym wierzchołkiem Ćwiczenie 5. Niech A = Przy pomocy grafów obliczyć A6 i A Niech d będzie ścieżka w grafie (skierowanym lub nieskierowanym). Mówimy, że d jest ścieżka prosta jeżeli nie zawiera powtarzajacych się krawędzi, ścieżka bez powtarzajacych się wierzchołków jeżeli nie zawiera powtarzajacych się wierzchołków, poza być może poczatkiem i końcem. cyklem jeżeli jest nietrywialna, zamknięta ścieżka prosta bez powtarzajacych się wierzchołków. ak 1 bk 3 ck 4 c - ścieżka prosta, w której powtarza się wierzchołek c, ak 1 bk 3 ck 5 a, ak 1 bk 2 a, ck 4 c - cykle, ak 5 ck 5 a - ścieżka zamknięta bez powtarzajacych się wierzchołków, która nie jest ścieżka prosta. Graf G (skierowany lub nieskierowany) nazywamy acyklicznym jeśli nie zawiera cykli (czyli nie da się w nim utworzyć cyklu). Graf acykliczny nieskierowany jest również nazywany lasem, a graf acykliczny skierowany dagiem (directed acyclic graph). Ścieżkę p w grafie G
5 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 5 nazywamy acykliczna jeżeli graf G p tej ścieżki jest acykliczny. W grafie G ścieżka p = abcecfc jest acykliczna, bo jej graf jest acykliczny. Natomiast ścieżka q = abecdcb nie jest acykliczna, bo graf zawiera cykl becb. Zauważmy, że żadna podścieżka ścieżki q nie jest cyklem. Polska terminologia w tej części teorii grafów jest skrajnie niejednolita. Na określenie scieżki bywaja używane, oprócz terminu droga, również terminy trasa, marszruta, szlak i łańcuch. Terminy droga, scieżka i scieżka prosta bywaja używane w odmiennym znaczeniu niż na naszym wykładzie. Również definicja cyklu, nazywanego też obwodem, może być inna niż na wykładzie. Istnieja też formalne różnice w definicjach niektórych pojęć. Ścieżka jest często definiowana jako para (K, L), gdzie K jest ciagiem wierzchołków, zaś L ciagiem krawędzi spełniaj acych odpowiednie warunki. Twierdzenie 2. (1) W każdym grafie skierowanym dowolna scieżka bez powtarzaj acych się wierzchołków jest prosta. (2) W każdym grafie nieskierowanym dowolna scieżka otwarta bez powtarzaj acych się wierzchołków jest prosta. (3) W każdym grafie nieskierowanym dowolna scieżka zamknięta bez powtarzajacych się wierzchołków długo sci n 3 jest prosta. Dowód. Niech d = a 0 k 1 a 1... k n a n będzie ścieżka bez powtarzajacych się wierzchołków. Będziemy dowodzić, że w d nie powtarzaja się krawędzie (przy odpowiednich założeniach). Ad. (1) Ponieważ wierzchołki a 0, a 1,..., a n 1 sa różne, więc żadne dwie krawędzie na tej ścieżce nie maja tego samego poczatku, czyli sa różne. Ad (2) Ponieważ wierzchołki a 0, a 1,..., a n sa różne, więc żadne dwie krawędzie na tej ścieżce nie maja tego samego zbioru końców, czyli sa różne. Ad (3) Mamy a 0 = a n i n 3. W ścieżkach d = a 0 k 1 a 1... k n 1 a n 1 oraz d = a 1 k 2 a 2... k n a n nie powtarzaja się wierzchołki, a więc na podstawie (2) nie powtarzaja się też krawędzie. Przypuśćmy nie wprost, że d nie jest cyklem. Zatem w d musza powtarzać się krawędzie i wobec poprzednich rozważań mamy k 1 = k n. Stad {a 0, a 1 } = {a n 1, a 0 } i w konsekwencji
6 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 6 a 1 = a n 1, co jest sprzeczne z założeniem (bo n 1 1). Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Z twierdzenia 2 wynika, że jeżeli w ścieżce nie powtarzaja się wierzchołki, to nie powtarzaja się też krawędzie (z wyjatkiem sytuacji gdy mamy ścieżkę zamknięta długości 2 w grafie nieskierowanym). Można bez trudu udowodnić, że jedyna ścieżka zamknięta, w której wierzchołki nie powtarzaja się, natomiast krawędzie się powtarzaja jest ścieżka postaci akbka Twierdzenie 3. Jeżeli d jest scieżk a o najmniejszej długo sci ł aczac a dwa ustalone wierzchołki grafu G (nieskierowanego lub skierowanego), to d jest scieżk a prosta bez powtarzajacych się wierzchołków. Dowód. Ścieżka o najmniejszej długości ł aczac a wierzchołek a ze soba jest ścieżka trywialna d = a, która spełnia tezę twierdzenia. Możemy więc ograniczyć rozważania do ścieżek ł acza- cych różne wierzchołki. Niech d = a 0 k 1 a 1... k n a n będzie ścieżka o najmniejszej długości ł aczac a wierzchołki a 0 a n. Przypuśćmy nie wprost, że d nie nie spełnia tezy twierdzenia. Na mocy twierdzenia 2, w d musza powtarzać się wierzchołki, czyli istnieja liczby 0 i < j n takie, że a i = a j. Zatem d = a 0... k i a i k j+1... k n a n jest ścieżka ł aczac a a 0 z a n długości l (d ) = n (j i) < n = l (d). Jest to sprzeczne z definicj a d. Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Z twierdzenia 3 wynika Twierdzenie 4. Jeżeli w grafie (nieskierowanym lub skierowanym) istnieje scieżka ł aczaca ustalone wierzchołki, to istneje też scieżka prosta bez powtarzajacych się wierzchołków ł aczaca te wierzchołki. Ćwiczenie 6. Udowodníc twierdzenie 4. Twierdzenie 5. Ścieżka ł acz aca różne wierzchołki grafu (nieskierowanego lub skierowanego) jest scieżk a bez powtarzajacych się wierzchołków wtedy i tylko wtedy, gdy jest acykliczna scieżk a prosta. Dowód. Niech d = a 0 k 1 a 1... k n a n będzie ścieżka ł aczac a różne wierzchołki (a 0 a n ).
7 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 7 Przypuśćmy nie wprost, że w ścieżce d nie powtarzaja się wierzchołki, ale d nie jest acykliczna ścieżka prosta. Ponieważ w d nie powtarzaja się wierzchołki, więc (0.1) deg Gd a 0 = deg Gd a n = 1 i deg Gd a i = 2 dla 1 i n 1. Z twierdzenia 2 wynika, że ścieżka d jest prosta, a więc nie może być acykliczna. Niech d będzie cyklem w grafie G d oraz a t wierzchołkiem cyklu d o najmniejszym indeksie. Ponieważ wszystkie wierzchołki należace do d maja stopień 2, więc a 0 / d i w konsekwencji t > 0. Wierzchołek a t należy do cyklu i jest poł aczony krawędzi a z wierzchołkiem a t 1, który do cyklu nie należy. Zatem deg Gd a t 3, co jest sprzeczne z (0.1). Otrzymana sprzeczność kończy pierwsza część dowodu. Przypuśćmy nie wprost, że d jest acykliczna ścieżka prosta, która zawiera powtarzajace się wierzchołki. Spośród wszystkich powtarzajacych się wierzchołków wybierzmy takie a i = a j, dla których j i > 0 jest najmniejsze. Wtedy wierzchołki a i, a i+1,..., a j 1 sa różne, czyli a i a i+1,... a j 1 a j jest cyklem. Przeczy to acykliczności d. Otrzymana sprzeczność kończy dowód. Niech d = a 0 k 1 a 1... k n a n będzie zamknięta ścieżka prosta (a 0 = a n ) w grafie nieskierowanym lub skierowanym G. Usuwajac z d krawędź k i = a i 1 a i dostajemy ścieżkę prosta a i... a 0... a i 1 ł aczac a a i z a i 1 w G\{k i }. W przypadku grafu nieskierowanego istnieje też ścieżka przeciwna a i 1... a 0... a i ł aczaca wierzchołek a i 1 z a i. Powyższe uwagi można zapisać w postaci użytecznej własności. Własność 2. Jeżeli k = ab jest krawędzi a zamkniętej scieżki prostej w grafie (nieskierowanym lub skierowanym) G, to w G \ {k} istnieje scieżka prosta ł aczaca b z a. Twierdzenie 6. Jeżeli krawęd z k należy do zamkniętej scieżki prostej w grafie (nieskierowanym lub skierowanym), to k należy do jakiego s cyklu w tym grafie. Dowód. Niech k będzie krawędzi a zamkniętej ścieżki prostej d. Jeżeli k jest pętla, czyli k = aa, to k należy do cyklu aka. Możemy więc założyć, że k = ab ł aczy różne wierzchołki. Usuwajac ze ścieżki d krawędź k dostajemy ścieżkę prosta d ł aczac a b z a w grafie G\{k}. Z twierdzenia 4 wynika, że w G \ {k} istnieje ścieżka prosta bez powtarzajacych się wierzchołków d ł aczaca
8 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 8 te wierzchołki. Doł aczajac krawędź k do ścieżki d dostajemy szukany cykl w G d d d Cykl zawierajacy k Wniosek 1. Graf acykliczny (nieskierowany lub skierowany) nie zawiera nietrywialnych, zamkniętych scieżek prostych. Kolejne twierdzenia w tym rozdziale będa dotyczyły grafów nieskierowanych. Twierdzenie 7. Dowolne wierzchołki acyklicznego grafu nieskierowanego można poł aczyć co najwyżej jedna scieżk a prosta. Dowód. Rozważmy najpierw poł aczenie dowolnego wierzchołka a z samym soba. Oczywiście ścieżka trywialna d = a jest prosta. Gdyby istniała nietrywialna ścieżka prosta z a do a, to na podstawie twierdzenia 6 graf zawierałby cykl. Jest to sprzeczne z acyklicznościa i dowodzi tezy twierdzenia w tym przypadku. Aby zakończyć dowód wystarczy pokazać, że dla dowolnych różnych wierzchołków istnieje co najwyżej jedna ścieżka prosta je ł aczaca. Przypuśćmy, że tak nie jest, tzn. istnieja wierzchołki, które można poł aczyć kilkoma ścieżkami prostymi. Wśród wszystkich par wierzchołków o tej własności wybierzmy tę, która posiada najkrótsze poł aczenie. Wierzchołki te oznaczmy a i b, zaś najkrótsza ścieżkę prosta między nimi przez d = ak 1 a 1... a n 1 k n b. Niech d będzie jakakolwiek inna ścieżka prosta z a do b. Rozważmy przypadki. (1) Ścieżki d i d nie maja wspólnych krawędzi. Ł aczac d i d (d przechodzimy od końca) dostajemy nietrywialna zamknięta ścieżkę prosta, co na podstawie wniosku 1 jest sprzeczne z acyklicznościa.
9 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 9 (2) d = akb i k d. Widać, że d = a... akb... b lub d = a... bka... b, czyli w G istnieje nietrywialna zamknięta ścieżka prosta. Tak jak poprzednio dostajemy sprzeczność z acyklicznościa. (3) Ścieżki d i d maja wspólna krawędź oraz l (d) 2. Istnieje wierzchołek a i należacy do d, którego indeks spełnia warunek 1 i n 1. Ponieważ d d, więc przynajmniej jedna z par wierzchołków (a, a i ), (a i, b) można poł aczyć kilkoma ścieżkami prostymi. Możemy przyjać, że jest nia para (a, a i ) (w przeciwnym razie dowód analogiczny). Ścieżka prosta ak 1 a 1... k i a i jest krótsza niż d (bo i < n), co jest sprzeczne z minimalnościa d. We wszystkich przypadkach otrzymaliśmy sprzeczność. Wynika stad, że poczatkowe przypuszczenie było fałszywe, czyli twierdzenie jest prawdziwe. Ćwiczenie 7. Podać przykład acyklicznego grafu skierowanego, w którym istnieje kilka scieżek prostych ł aczacych pewne wierzchołki tego grafu. Ćwiczenie 8. Udowodníc, że jeżeli w grafie G dwa różne cykle zawieraja krawęd z k, to isnieje w tym grafie cykl nie zawierajacy k. Mówimy, że wierzchołek b jest osiagalny z wierzchołka a w grafie nieskierowanym G, jeżeli istnieje w G ścieżka z a do b. Krawędź nazywamy osiagaln a z wierzchołka a, jeżeli osiagalne sa jej końce. Graf nieskierowany nazywamy spójnym jeżeli dowolne dwa wierzchołki można poł aczyć ścieżka (czyli dowolny wierzchołek jest osiagalny z każdego innego). Jest oczywiste, że relacja osiagalności: a b b jest osiagalny z a jest relacja równoważności. Jej klasy abstrakcji nazywamy składowymi grafu. Dokładniej, dla dowolnego wierzchołka a grafu nieskierowanego G składow a zawierajac a a nazywamy podgraf G a złożony ze wszystkich wierzchołków i wszystkich krawędzi osiagalnych z a. Twierdzenie 8. Składowa G a jest największym spójnym podgrafem zawierajacym a.
10 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 10 Dowód. Składowa G a jest spójna, bo dowolne wierzchołki można poł aczyć ścieżka przechodz ac a przez a. Niech G będzie spójnym podgrafem grafu G zawierajacym a. Pokażemy, że V G V Ga i E G E Ga. Weźmy dowolny wierzchołek b V G. Ze spójności G wynika, że b jest osiagalny z a w grafie G (a więc również w G), czyli b V Ga. Z dowolności b dostajemy inkluzję V G V Ga. Niech, z kolei, k E G. Końce k sa osiagalne z a i w konsekwencji k E Ga. Dowodzi to inkluzji E G E Ga, co kończy dowód twierdzenia. Krawędź k grafu spójnego G nazywamy mostem jeżeli graf G \ {k} jest niespójny. Graf spójny. Mostami sa k 5, k 6, k 7 Graf niespójny o 5 składowych. Twierdzenie 9. Dla dowolnej krawędzi k grafu spójnego G następujace warunki sa równoważne (1) k nie jest mostem, (2) k jest krawędzi a pewnego cyklu, (3) k jest krawędzi a pewnej zamkniętej scieżki prostej. Dowód. Zauważmy, że jeżeli k jest pętla lub krawędzi a wielokrotna, to wszystkie trzy warunki sa spełnione. Możemy więc założyć, że k jest jedyna krawędzi a ł aczac a różne wierzchołki a, b. (1) (2) Załóżmy, że k nie jest mostem, czyli graf G \ {k} jest spójny. Istnieje więc w nim ścieżka ł aczaca a z b. Z twierdzenia 4 wynika, że w G \ {k} istnieje ścieżka prosta bez powtarzajacych się wierzchołków z a do b. Uzupełniaj ac ja o krawędź k dostajemy cykl zawierajacy k. (2) (1) Załóżmy, że k jest krawędzi a pewnego cyklu. Usuwajac k z tego cyklu, dostajemy ścieżki d 1, d 2 ł aczace końce krawędzi k i nie zawierajace tej krawędzi (porównaj własność 2). Jeżeli więc ścieżka między wierzchołkami grafu G zawiera krawędź k, to możemy ja zmodyfikować zastępujac k jedna ze ścieżek d 1, d 2. Otrzymujemy w ten sposób ścieżkę nie zawierajac a krawędzi k, czyli ścieżkę w G\{k}. Dowodzi to spójności G \ {k}. (2) (3) Oczywiste. (3) (2) Wynika z twierdzenia 6. Wierzchołki stopnia 1 w grafie nieskierowanym nazywamy liśćmi. Własność 3. Nietrywialny las zawiera przynajmniej dwa líscie. Ćwiczenie 9. Udowodníc własno sć 3.
11 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 11 Ćwiczenie 10. Z własno sci 3 wywnioskować, że graf nieskierowany, w którym wszystkie wierzchołki maja stopień większy niż 1, zawiera cykl. Ćwiczenie 11. Pokazać, że usunięcie krawędzi z grafu może zwiększyć liczbę składowych nie więcej niż o jedna. Ćwiczenie 12. (1) Pokazać, że jeżeli graf prosty o n wierzchołkach ma więcej niż (n 1)(n 2) 2 krawędzi, to jest spójny. (2) Dla dowolnego n 2 znale zć niespójny graf prosty o n wierzchołkach oraz (n 1)(n 2) 2 krawędziach. Ćwiczenie 13. Udowodníc, że każdy graf acykliczny o przynajmniej dwóch wierzchołkach jest dwudzielny. Ćwiczenie 14. Udowodníc, że w grafie dwudzielnym każda scieżka zamknięta ma długo sć parzysta. Ćwiczenie 15. Udowodníc, że jeżeli w grafie niepustym G każdy cykl ma długo sć parzysta, to G jest grafem dwudzielnym. Zdefiniujemy teraz dwa rodzaje grafów, potrzebne w dalszych rozdziałach. Graf prosty nazywamy cyklicznym jeżeli istnieje w nim cykl zawierajacy wszystkie wierzchołki i wszystkie krawędzie grafu. Graf cykliczny o n wierzchołkach oznaczamy C n. Graf prosty, w którym istnieje otwarta ścieżka bez powtarzajacych się wierzchołków zawierajaca wszystkie wierzchołki i wszystkie krawędzie grafu nazywamy liniowym. Graf liniowy o n wierzchołkach oznaczamy P n. Ćwiczenie 16. Udowodníc, że (1) Spójny graf prosty jest cykliczny wtedy i tylko wtedy, gdy jest regularny stopnia 2. (2) Graf jest liniowy wtedy i tylko wtedy, gdy można go uzyskać z grafu cyklicznego przez usunięcie jednej krawędzi. (3) Spójny graf prosty jest liniowy wtedy i tylko wtedy, gdy istnieja wierzchołki (różne) a, b takie, że deg a = deg b = 1 oraz deg v = 2 dla v / {a, b}. Rozdziałzakończymy kilkoma uwagami o spójności w grafach skierowanych. Niech G będzie grafem skierowanym. Mówimy, że wierzchołek b jest osiagalny z wierzchołka a, jeżeli istnieje w G ścieżka z a do b. Rozważmy warunki (S1) Dowolne dwa wierzchołki można poł aczyć ścieżka (czyli dowolny wierzchołek jest osiagalny z każdego innego).
12 TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL II 12 (S2) Dla dowolnej pary wierzchołków istnieje ścieżka ł aczaca jeden z nich z drugim. (S3) Szkielet digrafu G jest grafem spójnym. Jest oczywiste, że (S1) (S2) (S3). Poniższe przykłady pokazuja, że nie zachodza wynikania przeciwne. Widać, że G 1 G 2 G 3 G 1 spełnia (S1), G 2 spełnia (S2), ale nie spełnia (S1), bo nie istnieje ścieżka z c do a, G 3 spełnia (S3), ale nie spełnia (S2), bo nie istnieje ani ścieżka z b do c, ani z c do b. Digrafy spełniaj ace (S1) sa nazywane silnie spójnymi, zaś spełniaj ace (S3) spójnymi lub słabo spójnymi.
TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAŁIV. Drzewa. Drzewa
TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAŁIV Drzewa Drzewem lub drzewem wolnym nazywamy dowolny graf spójny i acykliczny. Drzewa Ćwiczenie 1. Narysować wszystkie, z dokłado sci a do izomorfizmu, drzewa o 1, 2, 3,
Bardziej szczegółowoWYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DROGI i CYKLE w grafach Dla grafu (nieskierowanego) G = ( V, E ) drogą z wierzchołka v 0 V do v t V nazywamy ciąg (naprzemienny) wierzchołków i krawędzi grafu: ( v 0, e, v, e,..., v t, e t, v t ), spełniający
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 13: Teoria Grafów Gniewomir Sarbicki Literatura R.J. Wilson Wprowadzenie do teorii grafów Definicja: Grafem (skończonym, nieskierowanym) G nazywamy parę zbiorów (V (G), E(G)),
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY
ERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY Graf nieskierowany Grafem nieskierowanym nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest pewnym zbiorem skończonym (zwanym zbiorem wierzchołków grafu G), natomiast E jest zbiorem nieuporządkowanych
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2016 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 13/14 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 14/15 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Bardziej szczegółowoReprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2012 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 13/14 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Bardziej szczegółowoGrafy i grafy skierowane. Izomorfizmy grafów
TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAL I Grafy i grafy skierowane. Izomorfizmy grafów Rozważmy rysunki 1. Schemat mostów na rzece Pregole w Królewcu 2. Drzewo prawdopodobieństwa przy rzucie moneta 3. Schemat
Bardziej szczegółowoSPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.
SPÓJNOŚĆ Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja równoważna: Graf jest spójny, gdy każde dwa wierzchołki są połączone ścieżką
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój
Bardziej szczegółowoPodstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów
Wykład 3. Własności grafów 1 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2). 2 / 87 Suma grafów Niech będą dane grafy proste G 1 = (V 1, E 1) oraz G 2 = (V 2, E 2).
Bardziej szczegółowoDigraf. 13 maja 2017
Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,
Bardziej szczegółowoGraf. Definicja marca / 1
Graf 25 marca 2018 Graf Definicja 1 Graf ogólny to para G = (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków (węzłów, punktów grafu), E jest rodziną krawędzi, które mogą być wielokrotne, dokładniej jednoelementowych
Bardziej szczegółowoAlgebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i
Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i A (symbol F i oznacza ilość argumentów funkcji F i ). W rozważanych przez nas algebrach
Bardziej szczegółowoKURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie ZADANIE DOMOWE www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Drogę nazywamy
Bardziej szczegółowoTeoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Teoria grafów podstawy Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Grafy zorientowane i niezorientowane Przykład 1 Dwa pociągi i jeden most problem wzajemnego wykluczania się Dwa
Bardziej szczegółowoCzy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz?
DROGI i CYKLE EULERA w grafach Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz? Czy można narysować podaną figurę nie odrywając ołówka od papieru
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 1B/14 Drogi w grafach Marszruta (trasa) w grafie G z wierzchołka w do wierzchołka u to skończony ciąg krawędzi w postaci. W skrócie
Bardziej szczegółowo0. ELEMENTY LOGIKI. ALGEBRA BOOLE A
WYKŁAD 5() ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań Matematyka zbudowana jest z pierwotnych twierdzeń (nazywamy
Bardziej szczegółowoPrzykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.
Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf
Bardziej szczegółowo(4) x (y z) = (x y) (x z), x (y z) = (x y) (x z), (3) x (x y) = x, x (x y) = x, (2) x 0 = x, x 1 = x
2. Wykład 2: algebry Boole a, kraty i drzewa. 2.1. Algebra Boole a. 1 Ważnym dla nas przykładem algebr są algebry Boole a, czyli algebry B = (B,,,, 0, 1) typu (2, 2, 1, 0, 0) spełniające własności: (1)
Bardziej szczegółowoG. Wybrane elementy teorii grafów
Dorota Miszczyńska, Marek Miszczyński KBO UŁ Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów Grafy są stosowane współcześnie w różnych działach nauki i techniki. Za pomocą grafów znakomicie
Bardziej szczegółowoIndukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka
Bardziej szczegółowoSortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku
Matematyka Dyskretna Andrzej Szepietowski 25 czerwca 2002 roku ( Rozdział 1 Grafy skierowane W tym rozdziale zajmiemy siȩ algorytmami wyszukiwania najkrótszej drogi w grafach skierowanych Każdej krawȩdzi
Bardziej szczegółowoSuma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów
Suma dwóch grafów G 1 = ((G 1 ), E(G 1 )) G 2 = ((G 2 ), E(G 2 )) (G 1 ) i (G 2 ) rozłączne Suma G 1 G 2 graf ze zbiorem wierzchołków (G 1 ) (G 2 ) i rodziną krawędzi E(G 1 ) E(G 2 ) G 1 G 2 G 1 G 2 Zespolenie
Bardziej szczegółowoRozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji
Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz
Bardziej szczegółowoElementy teorii grafów Elementy teorii grafów
Spis tresci 1 Spis tresci 1 Często w zagadnieniach praktycznych rozważa się pewien zbiór obiektów wraz z zależnościami jakie łączą te obiekty. Dla przykładu można badać pewną grupę ludzi oraz strukturę
Bardziej szczegółowoLX Olimpiada Matematyczna
LX Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia drugiego 13 lutego 2009 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Liczby rzeczywiste a 1, a 2,..., a n (n 2) spełniają warunek a 1
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym
Bardziej szczegółowoAlgorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV
Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów
Bardziej szczegółowoTEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 3: Marszruty, łańcuchy, drogi w grafach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
Bardziej szczegółowoWYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DRZEWA i LASY Drzewem nazywamy graf spójny nie zawierający cykli elementarnych. Lasem nazywamy graf nie zawierający cykli elementarnych. Przykłady drzew i lasów takie krawędzie są wykluczone drzewo las
Bardziej szczegółowoOpracowanie prof. J. Domsta 1
Opracowanie prof. J. Domsta 1 Algorytm FLEURY'ego: Twierdzenie 6.5 G-graf eulerowski. Wtedy cykl Eulera otrzymujemy nastepująco: a) Start w dowolnym wierzchołku b) Krawędzie w dowolnej kolejności po przebyciu
Bardziej szczegółowodomykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bardziej szczegółowo6. Wstępne pojęcia teorii grafów
6. Wstępne pojęcia teorii grafów Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 6. Wstępne pojęcia teorii grafów zima 2016/2017
Bardziej szczegółowoZasada indukcji matematycznej
Zasada indukcji matematycznej Twierdzenie 1 (Zasada indukcji matematycznej). Niech ϕ(n) będzie formą zdaniową zmiennej n N 0. Załóżmy, że istnieje n 0 N 0 takie, że 1. ϕ(n 0 ) jest zdaniem prawdziwym,.
Bardziej szczegółowoLista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016
Lista 4 Kamil Matuszewski 22 marca 2016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Zadanie 2 Ułóż algorytm który dla danego n-wierzchołkowego drzewa i liczby k pokoloruje jak najwięcej wierzchołków tak, by na każdej ścieżce
Bardziej szczegółowoPrzeszukiwanie grafów
TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAŁV Przeszukiwanie grafów Wiedza o istnieniu interesujacego nas obiektu (np. drzewa spinajacego) jest w praktycznych zastosowaniach mało przydatna. Na ogółpotrzebujemy informacji
Bardziej szczegółowoStruktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.
Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania. Arkadiusz Męcel Uwagi początkowe W trakcie zajęć przyjęte zostaną następujące oznaczenia: 1. Zbiory liczb: R - zbiór liczb rzeczywistych; Q - zbiór
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna
Indukcja matematyczna 1 Zasada indukcji Rozpatrzmy najpierw następujący przykład. Przykład 1 Oblicz sumę 1 + + 5 +... + (n 1). Dyskusja. Widzimy że dla n = 1 ostatnim składnikiem powyższej sumy jest n
Bardziej szczegółowoSpis treści Podstawowe definicje Wielomian charakterystyczny grafu Grafy silnie regularne
Spis treści 1 Podstawowe definicje 4 1.1 Grafy................................ 4 1.2 Przykłady grafów......................... 12 1.2.1 Grafy puste i pełne.................... 12 1.2.2 Grafy dwudzielne.....................
Bardziej szczegółowoKURS MATEMATYKA DYSKRETNA
KURS MATEMATYKA DYSKRETNA LEKCJA 28 Grafy hamiltonowskie Odpowiedzi do zadania domowego www.akademia.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST 1) b 2) a 3) b 4) d 5) c 6) d 7) b 8) b 9) d 10) a Zad. 1 ODPOWIEDZI
Bardziej szczegółowoRozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
Bardziej szczegółowoKorzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
Bardziej szczegółowoGrafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow
9: Digrafy (grafy skierowane) Spis zagadnień Digrafy Porządki częściowe Turnieje Przykłady: głosowanie większościowe, ścieżka krytyczna Digraf (graf skierowany) Digraf to równoważny termin z terminem graf
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Podstawy Fundamentalne twierdzenie Kolorowanie. Grafy planarne. Przemysław Gordinowicz. Instytut Matematyki, Politechnika Łódzka
Grafy planarne Przemysław Gordinowicz Instytut Matematyki, Politechnika Łódzka Grafy i ich zastosowania Wykład 12 Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 Podstawy 3 Fundamentalne twierdzenie 4 Kolorowanie grafów
Bardziej szczegółowoDigraf o V wierzchołkach posiada V 2 krawędzi, zatem liczba różnych digrafów o V wierzchołkach wynosi 2 VxV
Graf skierowany (digraf) zbiór wierzchołków i zbiór krawędzi skierowanych łączących (co najwyżej jeden raz) uporządkowane pary wierzchołków. Mówimy wtedy, że krawędź łączy pierwszy wierzchołek z drugim
Bardziej szczegółowoZad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 (12p.)Niech n 3k > 0. Zbadać jaka jest najmniejsza możliwa liczba krawędzi w grafie, który ma dokładnie n wierzchołków oraz dokładnie k składowych, z których
Bardziej szczegółowoB jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.
8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczna teoria grafów
Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)
Bardziej szczegółowoGrafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:
Wykład 4 grafy Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, E zbiór krawędzi, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Formalnie, w grafach skierowanych E jest podzbiorem
Bardziej szczegółowoWykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.
Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia
Bardziej szczegółowoAlgorytmiczna teoria grafów
Podstawowe pojęcia i klasy grafów Wykład 1 Grafy nieskierowane Definicja Graf nieskierowany (graf) G = (V,E) jest to uporządkowana para składająca się z niepustego skończonego zbioru wierzchołków V oraz
Bardziej szczegółowoMarek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1
Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów W matematyce teorię grafów klasyfikuje się jako gałąź topologii. Jest ona jednak ściśle związana z algebrą i
Bardziej szczegółowo1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
Bardziej szczegółowoRelacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011
Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla
Bardziej szczegółowoGrafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz
Grafy (3): drzewa Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 13 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Grafy (3): drzewa 13 1 / 107 Drzewo Definicja. Drzewo to graf acykliczny
Bardziej szczegółowoKolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów
Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów Jadwiga Czyżewska Pisane pod kierunkiem W.Guzickiego W 2013 roku na II etapie VIII edycji Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów pojawiło się zadanie o następującej
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 1A/14 Literatura obowiązkowa [1] K.A.Ross, Ch.R.B.Wright: Matematyka Dyskretna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996 [2] R.L.Graham,
Bardziej szczegółowoIlustracja S1 S2. S3 ściana zewnętrzna
Grafy płaskie G=(V,E) nazywamy grafem płaskim, gdy V jest skończonym podzbiorem punktów płaszczyzny euklidesowej, a E to zbiór krzywych Jordana (łamanych) o końcach w V i takich, że: 1) rożne krzywe mają
Bardziej szczegółowoA i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
Bardziej szczegółowoWyk lad 4. Grafy skierowane
Wyk lad 4 Grafy skierowane Definicja Graf skierowany G sk lada si e z dwóch zbiorów, niepustego zbioru V (G) grafu G i zbioru E(G) kraw edzi grafu G oraz z funkcji γ (gamma) ze zbioru E(G) w zbiór V (G)
Bardziej szczegółowoTEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr : Grafy Berge a dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 6-83-95-0, p.5/00 Zakład Badań Operacyjnych i
Bardziej szczegółowoWykład z równań różnicowych
Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.
Bardziej szczegółowoTEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 14c 2 Definicje indukcyjne Twierdzenia dowodzone przez indukcje Definicje indukcyjne Definicja drzewa
Bardziej szczegółowoWyk lad 2 Podgrupa grupy
Wyk lad 2 Podgrupa grupy Definicja 2.1. Pod grupy (G,, e) nazywamy taki podzbiór H G, że e H, h 1 H dla każdego h H oraz h 1 h 2 H dla dowolnych h 1, h 2 H. Jeśli H jest grupy G, to bedziemy pisali H G.
Bardziej szczegółowoWyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
Bardziej szczegółowoKONGRUENCJE. 1. a a (mod m) a b (mod m) b a (mod m) a b (mod m) b c (mod m) a c (mod m) Zatem relacja kongruencji jest relacją równoważności.
KONGRUENCJE Dla a, b, m Z mówimy, że liczba a przystaje do liczby b modulo m a b (mod m) m (a b) (a b (mod m) można też zapisać jako: a = km + b, k Z). Liczbę m nazywamy modułem kongruencji. Własności:
Bardziej szczegółowoWykład 8. Informatyka Stosowana. 26 listopada 2018 Magdalena Alama-Bućko. Informatyka Stosowana Wykład , M.A-B 1 / 31
Wykład 8 Informatyka Stosowana 26 listopada 208 Magdalena Alama-Bućko Informatyka Stosowana Wykład 8 26..208, M.A-B / 3 Definicja Ciagiem liczbowym {a n }, n N nazywamy funkcję odwzorowujac a zbiór liczb
Bardziej szczegółowoa) 7 b) 19 c) 21 d) 34
Zadanie 1. Pytania testowe dotyczące podstawowych własności grafów. Zadanie 2. Przy każdym z zadań może się pojawić polecenie krótkiej charakterystyki algorytmu. Zadanie 3. W zadanym grafie sprawdzenie
Bardziej szczegółowoTeoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2014 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 8/15 Grafy podstawowe definicje Graf to para G=(V, E), gdzie V to niepusty i skończony zbiór, którego elementy nazywamy wierzchołkami
Bardziej szczegółowoSkończone rozszerzenia ciał
Skończone rozszerzenia ciał Notkę tę rozpoczniemy od definicji i prostych własności wielomianu minimalnego, następnie wprowadzimy pojecie rozszerzenia pojedynczego o element algebraiczny, udowodnimy twierdzenie
Bardziej szczegółowoKolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie
Wykład 8. Kolorowanie 1 / 62 Kolorowanie wierzchołków - definicja Zbiory niezależne Niech G będzie grafem bez pętli. Definicja Mówimy, że G jest grafem k kolorowalnym, jeśli każdemu wierzchołkowi możemy
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Halla o małżeństwach
Twierdzenie Halla o małżeństwach Tomasz Tkocz Streszczenie. Notatki te, przygotowane do referatu wygłoszonego na kółku w II LO w Rybniku, pokazują jak można rozwiązywać życiowe problemy oraz te bardziej
Bardziej szczegółowoProblemy Decyzyjne dla Systemów Nieskończonych
Problemy Decyzyjne dla Systemów Nieskończonych Ćwiczenia 1 17 lutego 2012 Na tych ćwiczeniach zajmiemy się pojęciem well quasi-ordering (WQO) bardzo przydatnym do analizy nieskończonych ciągów. Definicja
Bardziej szczegółowoZnajdowanie skojarzeń na maszynie równoległej
11 grudnia 2008 Spis treści 1 Skojarzenia w różnych klasach grafów Drzewa Grafy gęste Grafy regularne dwudzielne Claw-free graphs 2 Drzewa Skojarzenia w drzewach Fakt Wybierajac krawędź do skojarzenia
Bardziej szczegółowoŁatwy dowód poniższej własności pozostawiamy czytelnikowi.
Rozdział 3 Logarytm i potęga 3.1 Potęga o wykładniku naturalnym Definicja potęgi o wykładniku naturalnym. Niech x R oraz n N. Potęgą o podstawie x i wykładniku n nazywamy liczbę x n określoną następująco:
Bardziej szczegółowoDrzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
Bardziej szczegółowoSpacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
Bardziej szczegółowoStruktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Algorytmy grafowe: podstawowe pojęcia, reprezentacja grafów, metody przeszukiwania, minimalne drzewa rozpinające, problemy
Bardziej szczegółowoTemperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.
Własności Odległości i normy w Będziemy się teraz zajmować funkcjami od zmiennych, tzn. określonymi na (iloczyn kartezja/nski egzemplarzy ). Punkt należący do będziemy oznaczać jako Przykł. Wysokość terenu
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych.
Algorytmy i Struktury Danych. Grafy dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych. Wykład 9 1 / 53
Bardziej szczegółowoKonstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych
Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych Marcin Michalski 14.11.014 1 Wprowadzenie Jedną z intuicji na temat liczb rzeczywistych jest myślenie o nich jako liczbach,
Bardziej szczegółowoMinimalne drzewa rozpinające
KNM UŚ 26-28 listopada 2010 Ostrzeżenie Wprowadzenie Motywacja Definicje Niektóre pojęcia pojawiające się podczas tego referatu są naszymi autorskimi tłumaczeniami z języka angielskiego. Nie udało nam
Bardziej szczegółowoZofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1
Wykład Algorytmy grafowe metoda zachłanna. Właściwości algorytmu zachłannego:. W przeciwieństwie do metody programowania dynamicznego nie występuje etap dzielenia na mniejsze realizacje z wykorzystaniem
Bardziej szczegółowoGrzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe
Grzegorz Bobiński Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2012 Spis treści Notacja 1 1 Podstawowe pojęcia
Bardziej szczegółowoDziałanie grupy na zbiorze
Działanie grupy na zbiorze Definicja 0.1 Niech (G, ) będzie dowolną grupą oraz X niepustym zbiorem, to odwzorowanie : G X X nazywamy działaniem grupy G na zbiorze X jeślinastępujące warunki są spełnione:
Bardziej szczegółowoDrzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II
Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa
Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem
Bardziej szczegółowoKolorowanie wierzchołków
Kolorowanie wierzchołków Mając dany graf, pokolorować jego wierzchołki w taki sposób, aby każde dwa wierzchołki sąsiednie miały inny kolor. Każda krawędź łączy wierzchołki różnych kolorów. Takie pokolorowanie
Bardziej szczegółowoXIV Olimpiada Matematyczna Juniorów
XIV Olimpiada Matematyczna Juniorów Zawody stopnia pierwszego część testowa (27 września 2018 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. W sklepie U Bronka cena spodni była równa cenie sukienki. Cenę spodni najpierw
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova M. Czoków, J. Piersa 2010-12-21 1 Definicja Własności Losowanie z rozkładu dyskretnego 2 3 Łańcuch Markova Definicja Własności Losowanie z rozkładu
Bardziej szczegółowoGrafy dla każdego. dr Krzysztof Bryś. Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska.
Grafy dla każdego dr Krzysztof Bryś brys@mini.pw.edu.pl Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska www.mini.pw.edu.pl Warszawa, 28 marca 2015 Graf składa się z elementów pewnego zbioru
Bardziej szczegółowoUwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:
1. Wykład 1: Produkty grup. Produkty i koprodukty grup abelowych. Przypomnijmy konstrukcje słabych iloczynów (sum) prostych i iloczynów (sum) prostych grup znane z kursowego wykładu algebry. Ze względu
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna - 7.Drzewa
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja
Bardziej szczegółowoLI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)
LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x
Bardziej szczegółowo