Teoria grafów. Magdalena Lemańska

Podobne dokumenty
Wykłady z Matematyki Dyskretnej

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyka dyskretna

Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów

Kolorowanie wierzchołków

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Graf. Definicja marca / 1

Teoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Algorytmiczna teoria grafów

Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

E ' E G nazywamy krawędziowym zbiorem

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2

Algorytmiczna teoria grafów

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Matematyczne Podstawy Informatyki

Wprowadzenie Podstawy Fundamentalne twierdzenie Kolorowanie. Grafy planarne. Przemysław Gordinowicz. Instytut Matematyki, Politechnika Łódzka

SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny podzbiór krawędzi parami niezależnych.

Opracowanie prof. J. Domsta 1

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz?

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA

Elementy teorii grafów Elementy teorii grafów

Grafy. Graf ( graf ogólny) to para G( V, E), gdzie:

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Twierdzenie Halla o małżeństwach

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Teoria grafów II. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Grafy dla każdego. dr Krzysztof Bryś. Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

6d. Grafy dwudzielne i kolorowania

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14

Kombinowanie o nieskończoności. 2. Wyspy, mosty, mapy i kredki materiały do ćwiczeń

Rzut oka na współczesną matematykę spotkanie 9-10: Zagadnienie czterech barw i teoria grafów

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych

G. Wybrane elementy teorii grafów

Kolorowanie wierzchołków grafu

Matematyczne Podstawy Informatyki

a) 7 b) 19 c) 21 d) 34

6a. Grafy eulerowskie i hamiltonowskie

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle

6. Wstępne pojęcia teorii grafów

Matematyka dyskretna - 6.Grafy

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:

Digraf. 13 maja 2017

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1

(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

Matematyka dyskretna - 5.Grafy.

Znajdowanie skojarzeń na maszynie równoległej

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Ilustracja S1 S2. S3 ściana zewnętrzna

Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016

Algorytmika Problemów Trudnych

Spis treści Podstawowe definicje Wielomian charakterystyczny grafu Grafy silnie regularne

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA Pod auspicjami Polskiej Akademii Nauk Warszawa, ul. Newelska 6, tel.

Zadania z ćwiczeń #18 (pon. 7 maja) Matematyka Dyskretna

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

TEORIA GRAFÓW I SIECI - ROZDZIAŁIV. Drzewa. Drzewa

1 Działania na zbiorach

Wykład 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

Droga i cykl Eulera Przykłady zastosowania drogi i cyku Eulera Droga i cykl Hamiltona. Wykład 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Rzut oka na współczesną matematykę spotkanie 10: Zagadnienie czterech barw i teoria grafów, cz. 2

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Matematyka Dyskretna (Ćwiczenia)

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Problem skoczka szachowego i inne cykle Hamiltona na szachownicy n x n

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

0. ELEMENTY LOGIKI. ALGEBRA BOOLE A

Relacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011

Ciągi Podzbiory Symbol Newtona Zasada szufladkowa Dirichleta Zasada włączania i wyłączania. Ilość najkrótszych dróg. Kombinatoryka. Magdalena Lemańska

Siedem cudów informatyki czyli o algorytmach zdumiewajacych

Algebra liniowa z geometrią

Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinające. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinające. Cykle i rozcięcia fundamentalne. Zastosowania

Minimalne drzewa rozpinające

Transkrypt:

Teoria grafów Magdalena Lemańska

Literatura Aspekty kombinatoryki Victor Bryant Graph Theory V.K. Balakrishnan Fundamentals of domination in graphs T. Haynes, S. Hedetniemi, P. Slater

Wstęp Graf Grafem nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest niepustym zbiorem punktów (wierzchołków), a E to zbiór dwuelementowych podzbiorow zbioru V (krawędzi). Moc zbioru V oznaczamy przez n i nazywamy rzędem grafu, a moc zbioru E przez m i nazywamy rozmiarem grafu.

Wstęp Graf Grafem nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest niepustym zbiorem punktów (wierzchołków), a E to zbiór dwuelementowych podzbiorow zbioru V (krawędzi). Moc zbioru V oznaczamy przez n i nazywamy rzędem grafu, a moc zbioru E przez m i nazywamy rozmiarem grafu. Jeżeli u, v V, to uv E. Piszemy też e E.

Wstęp Graf Grafem nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest niepustym zbiorem punktów (wierzchołków), a E to zbiór dwuelementowych podzbiorow zbioru V (krawędzi). Moc zbioru V oznaczamy przez n i nazywamy rzędem grafu, a moc zbioru E przez m i nazywamy rozmiarem grafu. Jeżeli u, v V, to uv E. Piszemy też e E. Sąsiedztwo Otwartym sąsiedztwem wierzchołka v V w grafie G nazywamy zbiór N G = {u V : uv E}. Domknięte sąsiedztwo wierzchołka v V to zbiór N G (v) {v}.

Wstęp Graf Grafem nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest niepustym zbiorem punktów (wierzchołków), a E to zbiór dwuelementowych podzbiorow zbioru V (krawędzi). Moc zbioru V oznaczamy przez n i nazywamy rzędem grafu, a moc zbioru E przez m i nazywamy rozmiarem grafu. Jeżeli u, v V, to uv E. Piszemy też e E. Sąsiedztwo Otwartym sąsiedztwem wierzchołka v V w grafie G nazywamy zbiór N G = {u V : uv E}. Domknięte sąsiedztwo wierzchołka v V to zbiór N G (v) {v}. Stopień wierzchołka Stopień wierzchołka v V w grafie G oznaczamy przez d G (v) i definiujemy jako ilość elementów w otwartym sąsiedztwie wierzchołka v; d G (v) = N G (v).

Wstęp Graf Grafem nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest niepustym zbiorem punktów (wierzchołków), a E to zbiór dwuelementowych podzbiorow zbioru V (krawędzi). Moc zbioru V oznaczamy przez n i nazywamy rzędem grafu, a moc zbioru E przez m i nazywamy rozmiarem grafu. Jeżeli u, v V, to uv E. Piszemy też e E. Sąsiedztwo Otwartym sąsiedztwem wierzchołka v V w grafie G nazywamy zbiór N G = {u V : uv E}. Domknięte sąsiedztwo wierzchołka v V to zbiór N G (v) {v}. Stopień wierzchołka Stopień wierzchołka v V w grafie G oznaczamy przez d G (v) i definiujemy jako ilość elementów w otwartym sąsiedztwie wierzchołka v; d G (v) = N G (v). Graf prosty Graf prosty jest to graf nieskierowany, bez pętli i krawędzi wielokrotnych.

Typy grafów Graf pełny Graf pełny jest to graf, w którym każde dwa wierzchołki połączone są krawędzią. Graf pełny o n wierzchołkach oznaczamy symbolem K n. Łatwo zauważyć, że E(K n) = n(n 1) 2.

Typy grafów Graf pełny Graf pełny jest to graf, w którym każde dwa wierzchołki połączone są krawędzią. Graf pełny o n wierzchołkach oznaczamy symbolem K n. Łatwo zauważyć, że E(K n) = n(n 1) 2. Dopełnienie grafu Dopełnienie grafu G = (V, E) to graf G = (V, E), przy czym e E, jeśli e / E.

Typy grafów Graf pełny Graf pełny jest to graf, w którym każde dwa wierzchołki połączone są krawędzią. Graf pełny o n wierzchołkach oznaczamy symbolem K n. Łatwo zauważyć, że E(K n) = n(n 1) 2. Dopełnienie grafu Dopełnienie grafu G = (V, E) to graf G = (V, E), przy czym e E, jeśli e / E. Graf dwudzielny Graf G nazywamy grafem dwudzielnym, jeśli zbiór jego wierzchołków można podzielić na dwa zbiory V 1, V 2 w taki sposób, że każda krawędź z grafu G łączy wierzchołek ze zbioru V 1 z wierzchołkiem ze zbioru V 2. Jeśli V 1 = r, V 2 = s, to graf pełny dwudzielny oznaczamy przez K r,s. Graf K 1,n 1 nazywamy gwiazdą.

Izomorfizm grafów Grafy izomorficzne Mówimy, że grafy G 1, G 2 są izomorficzne, jeśli istnieje funkcja f : V (G 1 ) V (G 2 ), która odwzorowuje wzajemnie jednoznacznie zbiór V 1 na zbiór V 2 oraz dla każdych dwóch wierzchołków u, v V (G 1 ), uv E(G 1 ) f (u)f (v) E(G 2 ).

Izomorfizm grafów Grafy izomorficzne Mówimy, że grafy G 1, G 2 są izomorficzne, jeśli istnieje funkcja f : V (G 1 ) V (G 2 ), która odwzorowuje wzajemnie jednoznacznie zbiór V 1 na zbiór V 2 oraz dla każdych dwóch wierzchołków u, v V (G 1 ), uv E(G 1 ) f (u)f (v) E(G 2 ). Uwaga Dwa grafy o tej samej ilości wierzchołków i krawędzi oraz o tych samych ciągach stopni nie muszą być izomorficzne.

Izomorfizm grafów Grafy izomorficzne Mówimy, że grafy G 1, G 2 są izomorficzne, jeśli istnieje funkcja f : V (G 1 ) V (G 2 ), która odwzorowuje wzajemnie jednoznacznie zbiór V 1 na zbiór V 2 oraz dla każdych dwóch wierzchołków u, v V (G 1 ), uv E(G 1 ) f (u)f (v) E(G 2 ). Uwaga Dwa grafy o tej samej ilości wierzchołków i krawędzi oraz o tych samych ciągach stopni nie muszą być izomorficzne. Podgraf Podgrafem danego grafu G nazywamy graf G = (V, E ) taki, że V V oraz E E.

Izomorfizm grafów Grafy izomorficzne Mówimy, że grafy G 1, G 2 są izomorficzne, jeśli istnieje funkcja f : V (G 1 ) V (G 2 ), która odwzorowuje wzajemnie jednoznacznie zbiór V 1 na zbiór V 2 oraz dla każdych dwóch wierzchołków u, v V (G 1 ), uv E(G 1 ) f (u)f (v) E(G 2 ). Uwaga Dwa grafy o tej samej ilości wierzchołków i krawędzi oraz o tych samych ciągach stopni nie muszą być izomorficzne. Podgraf Podgrafem danego grafu G nazywamy graf G = (V, E ) taki, że V V oraz E E. Podgraf indukowany Podgrafem danego grafu G nazywamy graf powstały przez usunięcie z grafu G pewnej liczby wierzchołków oraz krawędzi incydentnych z tymi wierzchołkami.

Szlak, ścieżka, cykl Szlak Szlakiem w grafie G nazywamy ciąg wierzchołków (v 1, v 2,..., v k ) (w którym dozwolone są powtórzenia) taki, że v 1 v 2, v 2 v 3,..., v k 1 v k są różnymi krawędziami w grafie.

Szlak, ścieżka, cykl Szlak Szlakiem w grafie G nazywamy ciąg wierzchołków (v 1, v 2,..., v k ) (w którym dozwolone są powtórzenia) taki, że v 1 v 2, v 2 v 3,..., v k 1 v k są różnymi krawędziami w grafie. Ścieżka Ścieżka jest to szlak, w którym nie są dozwolone powtórzenia wierzchołków. Szlak postaci (v 1, v 2,..., v k, v 1 ), gdzie (v 1, v 2,..., v k ) jest ścieżką, nazywamy cyklem.

Szlak, ścieżka, cykl Szlak Szlakiem w grafie G nazywamy ciąg wierzchołków (v 1, v 2,..., v k ) (w którym dozwolone są powtórzenia) taki, że v 1 v 2, v 2 v 3,..., v k 1 v k są różnymi krawędziami w grafie. Ścieżka Ścieżka jest to szlak, w którym nie są dozwolone powtórzenia wierzchołków. Szlak postaci (v 1, v 2,..., v k, v 1 ), gdzie (v 1, v 2,..., v k ) jest ścieżką, nazywamy cyklem. Graf spójny Graf G jest grafem spójnym, jeśli dla każdych dwóch wierzchołków tego grafu istnieje w G ścieżka pomiędzy nimi.

Szlak, ścieżka, cykl Szlak Szlakiem w grafie G nazywamy ciąg wierzchołków (v 1, v 2,..., v k ) (w którym dozwolone są powtórzenia) taki, że v 1 v 2, v 2 v 3,..., v k 1 v k są różnymi krawędziami w grafie. Ścieżka Ścieżka jest to szlak, w którym nie są dozwolone powtórzenia wierzchołków. Szlak postaci (v 1, v 2,..., v k, v 1 ), gdzie (v 1, v 2,..., v k ) jest ścieżką, nazywamy cyklem. Graf spójny Graf G jest grafem spójnym, jeśli dla każdych dwóch wierzchołków tego grafu istnieje w G ścieżka pomiędzy nimi. Lemat o uściskach dłoni Dla każdego grafu G, v V d G (v) = 2 E.

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem.

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1.

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne:

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem T nie zawiera cykli i ma n 1 krawędzi

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem T nie zawiera cykli i ma n 1 krawędzi T jest spójny i ma n 1 krawędzi

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem T nie zawiera cykli i ma n 1 krawędzi T jest spójny i ma n 1 krawędzi T jest spójny i dla każdej jego krawędzi uv, graf T uv jest niespójny

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem T nie zawiera cykli i ma n 1 krawędzi T jest spójny i ma n 1 krawędzi T jest spójny i dla każdej jego krawędzi uv, graf T uv jest niespójny dowolne dwa wierzchołki grafu T są połączone dokładnie jedną ścieżką

Drzewo Drzewem T nazywamy graf spójny nie zawierający cykli. Jeśli v V (T ) i d T (v) = 1, to v nazywamy wierzchołkiem końcowym lub liściem. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to E(T ) = n 1. Twierdzenie Jeśli T jest drzewem o n wierzchołkach, to następujące warunki są równoważne: T jest drzewem T nie zawiera cykli i ma n 1 krawędzi T jest spójny i ma n 1 krawędzi T jest spójny i dla każdej jego krawędzi uv, graf T uv jest niespójny dowolne dwa wierzchołki grafu T są połączone dokładnie jedną ścieżką T nie posiada cykli, ale dla każdej pary niesąsiednich wierzchołków u, v graf T + uv zawiera dokładnie jeden cykl.

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2.

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2. Kody Prufera Prufer pokazał, że wszystkich drzew o n wierzchołkach jest dokładnie tyle, ile jest ciągów długości n 2, których elementy wybierane są ze zbioru n-elementowego (elementy mogą się powtarzać).

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2. Kody Prufera Prufer pokazał, że wszystkich drzew o n wierzchołkach jest dokładnie tyle, ile jest ciągów długości n 2, których elementy wybierane są ze zbioru n-elementowego (elementy mogą się powtarzać). Algorytm wyznaczania kodu Prufera Aby wyznaczyć kod Prufera danego drzewa T na zbiorze wierzchołków {1, 2,..., n}, należy:

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2. Kody Prufera Prufer pokazał, że wszystkich drzew o n wierzchołkach jest dokładnie tyle, ile jest ciągów długości n 2, których elementy wybierane są ze zbioru n-elementowego (elementy mogą się powtarzać). Algorytm wyznaczania kodu Prufera Aby wyznaczyć kod Prufera danego drzewa T na zbiorze wierzchołków {1, 2,..., n}, należy: 1 znaleźć najmniejszy wierzchołek stopnia jeden, powiedzmy v. Niech w będzie wierzchołkiem połączonym z v;

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2. Kody Prufera Prufer pokazał, że wszystkich drzew o n wierzchołkach jest dokładnie tyle, ile jest ciągów długości n 2, których elementy wybierane są ze zbioru n-elementowego (elementy mogą się powtarzać). Algorytm wyznaczania kodu Prufera Aby wyznaczyć kod Prufera danego drzewa T na zbiorze wierzchołków {1, 2,..., n}, należy: 1 znaleźć najmniejszy wierzchołek stopnia jeden, powiedzmy v. Niech w będzie wierzchołkiem połączonym z v; 2 zapisać w oraz usunąć wierzchołek v wraz z krawędzią wv;

Zliczanie drzew Ile jest wszystkich drzew o n wierzchołkach?- tw. Cayleya Dla każdego drzewa T o n 2 wierzchołkach, ilość drzew n- wierzchołkowych wynosi T n = n n 2. Kody Prufera Prufer pokazał, że wszystkich drzew o n wierzchołkach jest dokładnie tyle, ile jest ciągów długości n 2, których elementy wybierane są ze zbioru n-elementowego (elementy mogą się powtarzać). Algorytm wyznaczania kodu Prufera Aby wyznaczyć kod Prufera danego drzewa T na zbiorze wierzchołków {1, 2,..., n}, należy: 1 znaleźć najmniejszy wierzchołek stopnia jeden, powiedzmy v. Niech w będzie wierzchołkiem połączonym z v; 2 zapisać w oraz usunąć wierzchołek v wraz z krawędzią wv; 3 Jeśli w drzewie pozostała więcej niż jedna krawędź, to przejść do pierwszego kroku. Jeśli nie- zakończyć algorytm. Otrzymany ciąg jest ciągiem Prufera dla drzewa T.

Otrzymywanie drzewa z kodu Dla zadanego ciągu liczb (a 1, a 2,..., a n 2 ) wybranych w dowolny sposób ze zbioru {1, 2,..., n}, aby wyznaczyć drzewo T, dla którego ten ciąg jest kodem Prufera, należy:

Otrzymywanie drzewa z kodu Dla zadanego ciągu liczb (a 1, a 2,..., a n 2 ) wybranych w dowolny sposób ze zbioru {1, 2,..., n}, aby wyznaczyć drzewo T, dla którego ten ciąg jest kodem Prufera, należy: zapisać dwie listy: a 1, a 2,..., a n 2 oraz 1, 2,..., n i rozpocząć ze zbiorem wierzchołków {1, 2,..., n} i pustym zbiorem krawędzi;

Otrzymywanie drzewa z kodu Dla zadanego ciągu liczb (a 1, a 2,..., a n 2 ) wybranych w dowolny sposób ze zbioru {1, 2,..., n}, aby wyznaczyć drzewo T, dla którego ten ciąg jest kodem Prufera, należy: zapisać dwie listy: a 1, a 2,..., a n 2 oraz 1, 2,..., n i rozpocząć ze zbiorem wierzchołków {1, 2,..., n} i pustym zbiorem krawędzi; wyznaczyć z drugiej listy najmniejszą liczbę, powiedzmy i, która nie występuje na pierwszej liście. Usunąć pierwszy element z pierwszej listy, powiedzmy j, usunąć i z drugiej listy i dodać do zbioru krawędzi ji.

Otrzymywanie drzewa z kodu Dla zadanego ciągu liczb (a 1, a 2,..., a n 2 ) wybranych w dowolny sposób ze zbioru {1, 2,..., n}, aby wyznaczyć drzewo T, dla którego ten ciąg jest kodem Prufera, należy: zapisać dwie listy: a 1, a 2,..., a n 2 oraz 1, 2,..., n i rozpocząć ze zbiorem wierzchołków {1, 2,..., n} i pustym zbiorem krawędzi; wyznaczyć z drugiej listy najmniejszą liczbę, powiedzmy i, która nie występuje na pierwszej liście. Usunąć pierwszy element z pierwszej listy, powiedzmy j, usunąć i z drugiej listy i dodać do zbioru krawędzi ji. jeśli pierwsza lista zawiera co najmniej jedną liczbę, to przejść do poprzedniego punktu. Jeśli pierwsza lista jest pusta, to druga będzie się składać z dokładnie dwóch liczb. Dodać do zbioru krawędzi ostatnią, której wierzchołkami są właśnie te liczby i zakończyć algorytm.

Leonard Euler

Leonard Euler Leonard Euler- 1707-1783.

Leonard Euler

Leonard Euler Leonard Euler:

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga; wymyślił popularną teraz łamigłówkę SUDOKU;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga; wymyślił popularną teraz łamigłówkę SUDOKU; opublikował ponad 900 prac z różnych dziedzin, był wielkim popularyzatorem matematyki;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga; wymyślił popularną teraz łamigłówkę SUDOKU; opublikował ponad 900 prac z różnych dziedzin, był wielkim popularyzatorem matematyki; 77 miejsce na 100 postaci, które miały największy wpływ na dzieje ludzkości;

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga; wymyślił popularną teraz łamigłówkę SUDOKU; opublikował ponad 900 prac z różnych dziedzin, był wielkim popularyzatorem matematyki; 77 miejsce na 100 postaci, które miały największy wpływ na dzieje ludzkości; jest autorem hipotezy, że ziemia jest wewnątrz pusta, w centrum ma słońce, na dodatek ta przestrzeń jest zamieszkana (UFO- forum top secret);

Leonard Euler Leonard Euler: w wieku 13 lat zaczął studiować teologię; w wieku lat 16 ukończył studia matematyczne; znalazł matematyczny dowód na istnienie Boga; wymyślił popularną teraz łamigłówkę SUDOKU; opublikował ponad 900 prac z różnych dziedzin, był wielkim popularyzatorem matematyki; 77 miejsce na 100 postaci, które miały największy wpływ na dzieje ludzkości; jest autorem hipotezy, że ziemia jest wewnątrz pusta, w centrum ma słońce, na dodatek ta przestrzeń jest zamieszkana (UFO- forum top secret); słynny "wzór Eulera"wymyślił, mając dokładnie roczek.

Mosty królewieckie

Mosty królewieckie Mosty królewieckie- siedem mostów łączących brzegi rzeki Pregoły (1736).

Mosty królewieckie Mosty królewieckie- siedem mostów łączących brzegi rzeki Pregoły (1736). Pytanie Eulera- czy można przejść przez miasto przechodząc przez każdy most dokładnie raz?

Zastępujemy obszary lądu wierzchołkami, a mosty krawędziami.

Zastępujemy obszary lądu wierzchołkami, a mosty krawędziami. Czy można przejść przez graf, używając każdej krawędzi dokładnie raz? (czy graf jest eulerowski?)

Zastępujemy obszary lądu wierzchołkami, a mosty krawędziami. Czy można przejść przez graf, używając każdej krawędzi dokładnie raz? (czy graf jest eulerowski?) Hymn teorii grafów (refren) Eulera graf, to fakt oczywisty, wszystkie wierzchołki ma stopni parzystych. To doskonale znana jest W teorii grafów pierwsza z tez.

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia.

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu.

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu. Graf eulerowski Graf Eulerowski- graf zawierający szlak Eulera.

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu. Graf eulerowski Graf Eulerowski- graf zawierający szlak Eulera. Twierdzenie Eulera- Hierholtza- warunek konieczny i dostateczny Niech G będzie grafem spójnym. Następujące trzy własności są równoważne:

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu. Graf eulerowski Graf Eulerowski- graf zawierający szlak Eulera. Twierdzenie Eulera- Hierholtza- warunek konieczny i dostateczny Niech G będzie grafem spójnym. Następujące trzy własności są równoważne: każdy wierzchołek w G ma stopień parzysty,

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu. Graf eulerowski Graf Eulerowski- graf zawierający szlak Eulera. Twierdzenie Eulera- Hierholtza- warunek konieczny i dostateczny Niech G będzie grafem spójnym. Następujące trzy własności są równoważne: każdy wierzchołek w G ma stopień parzysty, istnieje p cykli c 1,..., c p takich, że każda krawędź grafu G należy do dokładnie jednego cyklu (G można przedstawić jako sumę rozłącznych krawędziowo cykli)

Grafy eulerowskie Szlak domknięty Szlak domknięty- taki, który kończy się w swoim punkcie wyjścia. Szlak Eulera Szlak Eulera- szlak domknięty, przechodzący przez wszystkie krawędzie grafu. Graf eulerowski Graf Eulerowski- graf zawierający szlak Eulera. Twierdzenie Eulera- Hierholtza- warunek konieczny i dostateczny Niech G będzie grafem spójnym. Następujące trzy własności są równoważne: każdy wierzchołek w G ma stopień parzysty, istnieje p cykli c 1,..., c p takich, że każda krawędź grafu G należy do dokładnie jednego cyklu (G można przedstawić jako sumę rozłącznych krawędziowo cykli) G jest eulerowski.

Algorytmy znajdowania zamkniętego szlaku Eulera Algorytm- jak przejść graf eulerowski, używając każdej krawędzi dokładnie raz?

Algorytmy znajdowania zamkniętego szlaku Eulera Algorytm- jak przejść graf eulerowski, używając każdej krawędzi dokładnie raz? Wybieramy dowolny wierzchołek v 0 V (G) i cykl C zawiera v 0 ;

Algorytmy znajdowania zamkniętego szlaku Eulera Algorytm- jak przejść graf eulerowski, używając każdej krawędzi dokładnie raz? Wybieramy dowolny wierzchołek v 0 V (G) i cykl C zawiera v 0 ; Wszystkie krawędzie C oznaczamy cechą 0;

Algorytmy znajdowania zamkniętego szlaku Eulera Algorytm- jak przejść graf eulerowski, używając każdej krawędzi dokładnie raz? Wybieramy dowolny wierzchołek v 0 V (G) i cykl C zawiera v 0 ; Wszystkie krawędzie C oznaczamy cechą 0; Wybieramy cykl C, sąsiedni z cyklem już wybranym i jego krawędziom przypisujemy cechę c + 1, gdzie c jest cechą poprzednio wybraną- tak do wyczerpania krawędzi grafu G;

Algorytmy znajdowania zamkniętego szlaku Eulera Algorytm- jak przejść graf eulerowski, używając każdej krawędzi dokładnie raz? Wybieramy dowolny wierzchołek v 0 V (G) i cykl C zawiera v 0 ; Wszystkie krawędzie C oznaczamy cechą 0; Wybieramy cykl C, sąsiedni z cyklem już wybranym i jego krawędziom przypisujemy cechę c + 1, gdzie c jest cechą poprzednio wybraną- tak do wyczerpania krawędzi grafu G; Startujemy z v 0 i idziemy wzdłuż cyklu oznaczonego symbolem 0 aż do spotkania wierzchołka v i incydentnego z znieodwiedzaną jeszcze krawędzią oznaczoną wyższym symbolem. Wybieramy krawędź z najwyższą cechą aż do wyczerpania wszystkich krawędzi.

Algorytm Fleury ego

Algorytm Fleury ego Most Krawędź w grafie nazywamy mostem, jeżeli jej usunięcie powoduje utratę spójności grafu.

Algorytm Fleury ego Most Krawędź w grafie nazywamy mostem, jeżeli jej usunięcie powoduje utratę spójności grafu. Algorytm Fleury ego Niech G będzie grafem eulerowskim. Wtedy następująca konstrukcja jest wykonalna i daje w wyniku cykl (zamknięty szlak) Eulera w grafie G :

Algorytm Fleury ego Most Krawędź w grafie nazywamy mostem, jeżeli jej usunięcie powoduje utratę spójności grafu. Algorytm Fleury ego Niech G będzie grafem eulerowskim. Wtedy następująca konstrukcja jest wykonalna i daje w wyniku cykl (zamknięty szlak) Eulera w grafie G : Zacznij cykl w dowolnym wierzchołku i przechodź krawędzie w dowolnej kolejności, dbając jedynie o zachowanie zasad:

Algorytm Fleury ego Most Krawędź w grafie nazywamy mostem, jeżeli jej usunięcie powoduje utratę spójności grafu. Algorytm Fleury ego Niech G będzie grafem eulerowskim. Wtedy następująca konstrukcja jest wykonalna i daje w wyniku cykl (zamknięty szlak) Eulera w grafie G : Zacznij cykl w dowolnym wierzchołku i przechodź krawędzie w dowolnej kolejności, dbając jedynie o zachowanie zasad: 1. Usuwaj z grafu przechodzone krawędzie i wierzchołki izolowane powstałe w wyniku usuwania tych krawędzi.

Algorytm Fleury ego Most Krawędź w grafie nazywamy mostem, jeżeli jej usunięcie powoduje utratę spójności grafu. Algorytm Fleury ego Niech G będzie grafem eulerowskim. Wtedy następująca konstrukcja jest wykonalna i daje w wyniku cykl (zamknięty szlak) Eulera w grafie G : Zacznij cykl w dowolnym wierzchołku i przechodź krawędzie w dowolnej kolejności, dbając jedynie o zachowanie zasad: 1. Usuwaj z grafu przechodzone krawędzie i wierzchołki izolowane powstałe w wyniku usuwania tych krawędzi. 2. W każdym momencie przechodź przez most tylko wtedy, gdy nie masz innej możliwości.

Twierdzenie Halla- wersja małżeńska

Twierdzenie Halla- wersja małżeńska Twierdzenie o małżeństwach- przykład Kasia zna Maćka, Adama i Kubę. Monika- Adama i Kubę. Jola zna Kubę, Łukasza i Tomka. Marta- Adama i Maćka. Renia zna Kubę, Adama i Maćka; Magda- Michała, Łukasza i Bartka.

Twierdzenie Halla- wersja małżeńska Twierdzenie o małżeństwach- przykład Kasia zna Maćka, Adama i Kubę. Monika- Adama i Kubę. Jola zna Kubę, Łukasza i Tomka. Marta- Adama i Maćka. Renia zna Kubę, Adama i Maćka; Magda- Michała, Łukasza i Bartka. Pytanie: Czy jest możliwe znalezienie męża dla każdej z tych dziewcząt? (to znaczy, dla każdej innego chłopca spośród tych, których zna)

Rysunek

Twierdzenie o małżeństwach Twierdzenie Halla (wersja małżeńska) W grupie dziewcząt każda może wybrać męża spośród chłopców, których zna wtedy i tylko wtedy, gdy w każdym podzbiorze dziewcząt (powiedzmy r spośród nich), dziewczyny te znają co najmniej r chłopców.

Twierdzenie o małżeństwach Twierdzenie Halla (wersja małżeńska) W grupie dziewcząt każda może wybrać męża spośród chłopców, których zna wtedy i tylko wtedy, gdy w każdym podzbiorze dziewcząt (powiedzmy r spośród nich), dziewczyny te znają co najmniej r chłopców. Przykład 2 Agata zna Janka i Zbyszka; Asia- Pawła i Janka; Aga zna Janka, Zbyszka, Piotrka i Michała; Amelia- Pawła, Piotrka, Wojtka i Jurka; Ala zna Janka i Michała; Ania- Pawła i Janka.

Twierdzenie o małżeństwach Twierdzenie Halla (wersja małżeńska) W grupie dziewcząt każda może wybrać męża spośród chłopców, których zna wtedy i tylko wtedy, gdy w każdym podzbiorze dziewcząt (powiedzmy r spośród nich), dziewczyny te znają co najmniej r chłopców. Przykład 2 Agata zna Janka i Zbyszka; Asia- Pawła i Janka; Aga zna Janka, Zbyszka, Piotrka i Michała; Amelia- Pawła, Piotrka, Wojtka i Jurka; Ala zna Janka i Michała; Ania- Pawła i Janka. W tym przypadku każdy pozdbiór r dziewcząt zna co najmniej r chłopców. Wybieramy dziewczynom mężów.

Co poradzimy Ani???

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania:

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania:

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia Janek + Agata Dziewczyny zapraszają chłopców, których znają, a których nie ma jeszcze na przyjęciu. Oni przychodzą z dziewczynami itp. Łańcuch zaproszeń trwa do chwili, gdy na przyjęciu pojawi się wolny chłopak.

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia Janek + Agata Dziewczyny zapraszają chłopców, których znają, a których nie ma jeszcze na przyjęciu. Oni przychodzą z dziewczynami itp. Łańcuch zaproszeń trwa do chwili, gdy na przyjęciu pojawi się wolny chłopak. Zbyszek + Aga

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia Janek + Agata Dziewczyny zapraszają chłopców, których znają, a których nie ma jeszcze na przyjęciu. Oni przychodzą z dziewczynami itp. Łańcuch zaproszeń trwa do chwili, gdy na przyjęciu pojawi się wolny chłopak. Zbyszek + Aga Michał + Ala

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia Janek + Agata Dziewczyny zapraszają chłopców, których znają, a których nie ma jeszcze na przyjęciu. Oni przychodzą z dziewczynami itp. Łańcuch zaproszeń trwa do chwili, gdy na przyjęciu pojawi się wolny chłopak. Zbyszek + Aga Michał + Ala Piotrek + Amelia

Ania urządza przyjęcie Ania urządza przyjęcie- zaprasza na nie wszystkich chłopców, których zna. Chłopcy przychodzą ze swoimi dziewczynami. Ania: Paweł + Asia Janek + Agata Dziewczyny zapraszają chłopców, których znają, a których nie ma jeszcze na przyjęciu. Oni przychodzą z dziewczynami itp. Łańcuch zaproszeń trwa do chwili, gdy na przyjęciu pojawi się wolny chłopak. Zbyszek + Aga Michał + Ala Piotrek + Amelia WOJTEK

Wojtek + Amelia Wojtek tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła.

Wojtek + Amelia Wojtek tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła. Piotrek + Aga Chłopak Amelii, Piotrek, tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła.

Zbyszek + Agata Zbyszek, chłopak Agi, tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła.

Zbyszek + Agata Zbyszek, chłopak Agi, tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła. Janek + ANIA Chłopak Agaty, Piotrek, tańczy z dziewczyną, która go zaprosiła, czyli z ANIĄ

Tańczące pary tworzą związki małżeńskie Ania znalazła męża.

Tańczące pary tworzą związki małżeńskie Ania znalazła męża. Paweł + Asia, Michał + Ala Pozostałe pary pozostają bez zmian

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Transwersala Transwersala- jest to zbiór różnych reprezentantów.

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Transwersala Transwersala- jest to zbiór różnych reprezentantów. Definicja transwersali Dana jest uporządkowana rodzina zbiorów R = {A 1, A 2,..., A n}. Zbiór X n i=1 A i jest transwersalą rodziny R, gdy:

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Transwersala Transwersala- jest to zbiór różnych reprezentantów. Definicja transwersali Dana jest uporządkowana rodzina zbiorów R = {A 1, A 2,..., A n}. Zbiór X n i=1 A i jest transwersalą rodziny R, gdy: X = n, X = {a 1, a 2,..., a n};

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Transwersala Transwersala- jest to zbiór różnych reprezentantów. Definicja transwersali Dana jest uporządkowana rodzina zbiorów R = {A 1, A 2,..., A n}. Zbiór X n i=1 A i jest transwersalą rodziny R, gdy: X = n, X = {a 1, a 2,..., a n}; a i A i dla i = 1..., n, czyli a i reprezentuje zbiór A i dla każdego i.

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Transwersala Transwersala- jest to zbiór różnych reprezentantów. Definicja transwersali Dana jest uporządkowana rodzina zbiorów R = {A 1, A 2,..., A n}. Zbiór X n i=1 A i jest transwersalą rodziny R, gdy: X = n, X = {a 1, a 2,..., a n}; a i A i dla i = 1..., n, czyli a i reprezentuje zbiór A i dla każdego i. Przykład A 1 = {1, 3}; A 2 = {2, 3}; A 3 = {1, 3, 4}; A 4 = {2, 4, 6, 7}; A 5 = {1, 5}; A 6 = {1, 2}.

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Rodzina R = {A 1,..., A n} posiada transwersalę wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego podzbioru I {1,..., n} I = {i 1,..., i r } zachodzi warunek A i1 A i2... A ir r = I.

Twierdzenie Halla- wersja transwersalowa Rodzina R = {A 1,..., A n} posiada transwersalę wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego podzbioru I {1,..., n} I = {i 1,..., i r } zachodzi warunek A i1 A i2... A ir r = I. Odniesienie do wersji małżeńskiej A i1 - zbiór chłopców znanych dziewczynie 1; A ir - zbiór chłopców znanych dziewczynie r; r = I - moc podzbioru dziewcząt.

Twierdzenie Halla- wersja grafowa Skojarzenie Skojarzenie (matching) w grafie dwudzielnym G = (V 1, V 2, E) zbioru V 1 w zbiór V 2 jest to zbiór krawędzi E E taki, że każdy wierzchołek z V 1 należy do krawędzi z E i krawędzie te są wierzchołkowo rozłączne.

Twierdzenie Halla- wersja grafowa Jeżeli G = (V 1, V 2, E) jest grafem dwudzielnym, to istnieje skojarzenie zbioru V 1 w V 2 wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego X V 1 jest N G (X ) X.

Twierdzenie Halla- wersja grafowa Jeżeli G = (V 1, V 2, E) jest grafem dwudzielnym, to istnieje skojarzenie zbioru V 1 w V 2 wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego X V 1 jest N G (X ) X. Odniesienia do wersji małżeńskiej Skojarzenia- zawarte związki małżeńskie; Ilość sąsiadów- ilość znajomych chłopców; Graf ma skojarzenie wtedy i tylko wtedy, gdy każda dziewczyna znajdzie męża spośród chłopców, których zna.

Grafy hamiltonowskie

Grafy hamiltonowskie Firma kurierska Problem dotyczy kuriera, mającego rozwieźć przesyłki do odbiorców w ten sposób, by odwiedzić każdego klienta jedynie raz, a na końcu wrócić do siedziby firmy.

Grafy hamiltonowskie Firma kurierska Problem dotyczy kuriera, mającego rozwieźć przesyłki do odbiorców w ten sposób, by odwiedzić każdego klienta jedynie raz, a na końcu wrócić do siedziby firmy. Załóżmy, że na przesyłki czeka następujący zbiór osób: Henryk, Elżbieta, Maciej, Jan, Ula, Izabela, Gabriela oraz Maria. Niestety, jak widać na rysunku, nie ma połączeń umożliwiających przejazd między dowolnymi dwoma klientami.

Zachodzi pytanie, czy kurier mimo to może wykonać to zadanie. Jeśli prześledzimy warunki nałożone na trasę wędrówki, to okaże się, że szukamy tzw. cyklu Hamiltona.

Zachodzi pytanie, czy kurier mimo to może wykonać to zadanie. Jeśli prześledzimy warunki nałożone na trasę wędrówki, to okaże się, że szukamy tzw. cyklu Hamiltona. Cykl Hamiltona Cykl Hamiltona to cykl przechodzący przez wszystkie wierzchołki grafu (czyli szlak zamknięty, odwiedzający każdy wierzchołek dokładnie raz).

Zachodzi pytanie, czy kurier mimo to może wykonać to zadanie. Jeśli prześledzimy warunki nałożone na trasę wędrówki, to okaże się, że szukamy tzw. cyklu Hamiltona. Cykl Hamiltona Cykl Hamiltona to cykl przechodzący przez wszystkie wierzchołki grafu (czyli szlak zamknięty, odwiedzający każdy wierzchołek dokładnie raz). Ścieżka Hamiltona Ścieżka Hamiltona to ścieżka przechodząca przez wszystkie wierzchołki grafu, każdy odwiedzając jedynie raz.

Zachodzi pytanie, czy kurier mimo to może wykonać to zadanie. Jeśli prześledzimy warunki nałożone na trasę wędrówki, to okaże się, że szukamy tzw. cyklu Hamiltona. Cykl Hamiltona Cykl Hamiltona to cykl przechodzący przez wszystkie wierzchołki grafu (czyli szlak zamknięty, odwiedzający każdy wierzchołek dokładnie raz). Ścieżka Hamiltona Ścieżka Hamiltona to ścieżka przechodząca przez wszystkie wierzchołki grafu, każdy odwiedzając jedynie raz. Grafy Hamiltonowskie (posiadające cykl Hamiltona) W odróżnieniu od grafów eulerowskich, grafy hamiltonowskie nie posiadają prostej i szybkiej w użyciu charakteryzacji. Nie jest znana metoda pozwalająca szybko (tzn. w czasie wielomianowym) stwierdzić, czy dany graf jest hamiltonowski. Są jednak pewne warunki wystarczające na to, by graf był hamiltonowski.

Zachodzi pytanie, czy kurier mimo to może wykonać to zadanie. Jeśli prześledzimy warunki nałożone na trasę wędrówki, to okaże się, że szukamy tzw. cyklu Hamiltona. Cykl Hamiltona Cykl Hamiltona to cykl przechodzący przez wszystkie wierzchołki grafu (czyli szlak zamknięty, odwiedzający każdy wierzchołek dokładnie raz). Ścieżka Hamiltona Ścieżka Hamiltona to ścieżka przechodząca przez wszystkie wierzchołki grafu, każdy odwiedzając jedynie raz. Grafy Hamiltonowskie (posiadające cykl Hamiltona) W odróżnieniu od grafów eulerowskich, grafy hamiltonowskie nie posiadają prostej i szybkiej w użyciu charakteryzacji. Nie jest znana metoda pozwalająca szybko (tzn. w czasie wielomianowym) stwierdzić, czy dany graf jest hamiltonowski. Są jednak pewne warunki wystarczające na to, by graf był hamiltonowski. Twierdzenie Orego- 1960 rok Jeśli w grafie prostym G = (V, E) o co najmniej trzech wierzchołkach, dowolne dwa niesąsiednie wierzchołki u, v spełniają d G (u) + d G (v) V, to graf G jest hamiltonowski.

Kolorowanie krawędzi Kolorowanie krawędzi Mając dany graf, chcemy pokolorować jego krawędzie tak, by żadne krawędzie tego samego koloru nie miały wspólnego wierzchołka.

Kolorowanie krawędzi Kolorowanie krawędzi Mając dany graf, chcemy pokolorować jego krawędzie tak, by żadne krawędzie tego samego koloru nie miały wspólnego wierzchołka. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g).

Kolorowanie krawędzi Kolorowanie krawędzi Mając dany graf, chcemy pokolorować jego krawędzie tak, by żadne krawędzie tego samego koloru nie miały wspólnego wierzchołka. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g). Jeżeli największy stopień wierzchołka w grafie G wynosi (G), to χ e(g) (G).

Kolorowanie krawędzi Kolorowanie krawędzi Mając dany graf, chcemy pokolorować jego krawędzie tak, by żadne krawędzie tego samego koloru nie miały wspólnego wierzchołka. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g). Jeżeli największy stopień wierzchołka w grafie G wynosi (G), to χ e(g) (G). Twierdzenie Koniga Jeśli G jest grafem dwudzielnym, gdzie wierzchołek o największym stopniu ma stopień, to χ e(g) =.

Kolorowanie krawędzi Kolorowanie krawędzi Mając dany graf, chcemy pokolorować jego krawędzie tak, by żadne krawędzie tego samego koloru nie miały wspólnego wierzchołka. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g). Jeżeli największy stopień wierzchołka w grafie G wynosi (G), to χ e(g) (G). Twierdzenie Koniga Jeśli G jest grafem dwudzielnym, gdzie wierzchołek o największym stopniu ma stopień, to χ e(g) =. Twierdzenie Vizinga Jeśli G jest grafem, gdzie wierzchołek o największym stopniu ma stopień, to χ e(g) + 1.

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie wierzchołków Dany jest graf G = (V, E). Będziemy rozważać funkcję f : V N. Jest ona poprawnym kolorowaniem wierzchołków grafu G, jeśli dla każdych dwóch wierzchołków u, v V takich, że uv E jest f (u) f (v).

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie wierzchołków Dany jest graf G = (V, E). Będziemy rozważać funkcję f : V N. Jest ona poprawnym kolorowaniem wierzchołków grafu G, jeśli dla każdych dwóch wierzchołków u, v V takich, że uv E jest f (u) f (v). Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g).

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie wierzchołków Dany jest graf G = (V, E). Będziemy rozważać funkcję f : V N. Jest ona poprawnym kolorowaniem wierzchołków grafu G, jeśli dla każdych dwóch wierzchołków u, v V takich, że uv E jest f (u) f (v). Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g). χ(g) = min{ f (v) } (minimum po wszystkich możliwych kolorowaniach) - jest to liczba chromatyczna grafu G.

Wielomian chromatyczny Wielomian chromatyczny Jeśli G = (V, E) jest grafem, a k N, to przez P G (k) oznaczmy liczbę różnych kolorowań prawidłowych grafu G w dokładnie k kolorów.

Wielomian chromatyczny Wielomian chromatyczny Jeśli G = (V, E) jest grafem, a k N, to przez P G (k) oznaczmy liczbę różnych kolorowań prawidłowych grafu G w dokładnie k kolorów. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g).

Wielomian chromatyczny Wielomian chromatyczny Jeśli G = (V, E) jest grafem, a k N, to przez P G (k) oznaczmy liczbę różnych kolorowań prawidłowych grafu G w dokładnie k kolorów. Indeks chromatyczny Najmniejszą liczbę kolorów potrzebną do pokolorowania w taki sposób krawędzi grafu G nazywamy indeksem chromatycznym grafu G i oznaczamy χ e(g). χ(g) = min{ f (v) } (minimum po wszystkich możliwych kolorowaniach) - jest to liczba chromatyczna grafu G.

Przykład P K3 (k) = k(k 1)(k 2). Ogólnie, P Kn (k) = k(k 1)... (k (n 1)).

Przykład P K3 (k) = k(k 1)(k 2). Ogólnie, P Kn (k) = k(k 1)... (k (n 1)). P K5 (6) = 6 5 4 3 2 1. P K5 (4) = 4 3 2 1 0. To znaczy, że nie da się prawidłowo pokolorować w cztery kolory graru pełnego o pięciu wierzchołkach.

Przykład P K3 (k) = k(k 1)(k 2). Ogólnie, P Kn (k) = k(k 1)... (k (n 1)). P K5 (6) = 6 5 4 3 2 1. P K5 (4) = 4 3 2 1 0. To znaczy, że nie da się prawidłowo pokolorować w cztery kolory graru pełnego o pięciu wierzchołkach. χ(g)- najmniejsze k N takie, że P G (k) > 0.

Oznaczenie G + uv Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G i nie są połączone krawędzią, to przez G + uv oznaczmy graf powstały z G przez dodanie krawędzi uv.

Oznaczenie G + uv Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G i nie są połączone krawędzią, to przez G + uv oznaczmy graf powstały z G przez dodanie krawędzi uv. Oznaczenie G(u = v) Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G, to przez G(u = v) oznaczmy graf powstały z G przez ściągnięcie wierzchołka u do v.

Oznaczenie G + uv Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G i nie są połączone krawędzią, to przez G + uv oznaczmy graf powstały z G przez dodanie krawędzi uv. Oznaczenie G(u = v) Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G, to przez G(u = v) oznaczmy graf powstały z G przez ściągnięcie wierzchołka u do v. Twierdzenie Jeśli u, v są niesąsiednimi wierzchołkami grafu G, to P G (k) = P G+uv + P G(u=v).

Oznaczenie G + uv Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G i nie są połączone krawędzią, to przez G + uv oznaczmy graf powstały z G przez dodanie krawędzi uv. Oznaczenie G(u = v) Jeśli u, v są wierzchołkami grafu G, to przez G(u = v) oznaczmy graf powstały z G przez ściągnięcie wierzchołka u do v. Twierdzenie Jeśli u, v są niesąsiednimi wierzchołkami grafu G, to P G (k) = P G+uv + P G(u=v). Zadanie Dla grafu G = C 4 znaleźć P G (k) oraz χ(g).

Grafy planarne Definicja Graf G = (V, E) jest planarny, jeżeli może być narysowany na płaszczyźnie tak, że dowolne jego krawędzie spotykają się co najwyżej we wspólnym wierzchołku końcowym. Każdy rysunek takiego grafu jest jego planarną reprezentacją.

Grafy planarne Definicja Graf G = (V, E) jest planarny, jeżeli może być narysowany na płaszczyźnie tak, że dowolne jego krawędzie spotykają się co najwyżej we wspólnym wierzchołku końcowym. Każdy rysunek takiego grafu jest jego planarną reprezentacją. Regiony Mając daną planarną reprezentację grafu, można rozpatrywać zbiór punktów na płaszczyźnie, którenie należą do tej reprezentacji; zbiór ten w naturalny sposób dzieli się na kawałki zwane regionami.

Wzór Eulera Twierdzenie (wzór Eulera) Jeśli G = (V, E) jest grafem planarnym, to w dowolnej jego planarnej reprezentacji liczba refionów f jest równa E V + 2.

Wzór Eulera Twierdzenie (wzór Eulera) Jeśli G = (V, E) jest grafem planarnym, to w dowolnej jego planarnej reprezentacji liczba refionów f jest równa E V + 2. Twierdzenie Dla każdego grafu planarnego G = (V, E) mamy i k(o i ) = 2 E, gdzie k(o i ) oznacza ilość krawędzi ograniczających obszar O i.

Wzór Eulera Twierdzenie (wzór Eulera) Jeśli G = (V, E) jest grafem planarnym, to w dowolnej jego planarnej reprezentacji liczba refionów f jest równa E V + 2. Twierdzenie Dla każdego grafu planarnego G = (V, E) mamy i k(o i ) = 2 E, gdzie k(o i ) oznacza ilość krawędzi ograniczających obszar O i. Twierdzenie Jeśli G = (V, E) jest grafem spójnym planarnym o co najmniej trzech wierzchołkach, to E 3 V 6.

Wzór Eulera Twierdzenie (wzór Eulera) Jeśli G = (V, E) jest grafem planarnym, to w dowolnej jego planarnej reprezentacji liczba refionów f jest równa E V + 2. Twierdzenie Dla każdego grafu planarnego G = (V, E) mamy i k(o i ) = 2 E, gdzie k(o i ) oznacza ilość krawędzi ograniczających obszar O i. Twierdzenie Jeśli G = (V, E) jest grafem spójnym planarnym o co najmniej trzech wierzchołkach, to E 3 V 6. Twierdzenie Jeśli G = (V, E) jest grafem spójnym planarnym dwudzielnym o co najmniej trzech wierzchołkach, to E 2 V 4.

Kolorowanie map W 1852 roku Francis Guthrie kolorując mapę Anglii zauważył, że cztery kolory wystarczą, by każde dwa sąsiadujące hrabstwa różniły się barwą.

Pomyślał: Czy cztery barwy wystarczą do pokolorowania dowolnej, nawet najbardziej skomplikowanej mapy?

Pomyślał: Czy cztery barwy wystarczą do pokolorowania dowolnej, nawet najbardziej skomplikowanej mapy? Kolorowanie mapy jest równoważne z kolorowaniem wierzchołków grafu planarnego.

Wierzchołki to obszary państw, a krawędź między wierzchołkami jest wtedy, gdy mają jedną lub więcej wspólnych granic.

Wierzchołki to obszary państw, a krawędź między wierzchołkami jest wtedy, gdy mają jedną lub więcej wspólnych granic. Pierwszy dowód pojawił się dopiero w roku 1879. Przedstawił go Alfred Kempe, londyński prawnik. Był to zapewne najsłynniejszy fałszywy dowód w całej historii matematyki.

Rok 1976, dowód komputerowy, Keneth Appel, Wolfgang Hakeh, wspomagani w sprawach komputerowych przez studenta Jana Kocha

Rok 1976, dowód komputerowy, Keneth Appel, Wolfgang Hakeh, wspomagani w sprawach komputerowych przez studenta Jana Kocha Lata 90-te dwudziestego wieku- Neil Robertson, Dan Sanders, Paul Seymour, Robin Thomas- dowód bardziej strukturalny.

Rok 1976, dowód komputerowy, Keneth Appel, Wolfgang Hakeh, wspomagani w sprawach komputerowych przez studenta Jana Kocha Lata 90-te dwudziestego wieku- Neil Robertson, Dan Sanders, Paul Seymour, Robin Thomas- dowód bardziej strukturalny. Twierdzenie Każda mapa może być pokolorowana pięcioma kolorami.

Oznaczenia Niech R oznacza zbiór wszystkich podgrafów spinających grafu G, tzn. R = {(V, E ) : E E}.

Oznaczenia Niech R oznacza zbiór wszystkich podgrafów spinających grafu G, tzn. R = {(V, E ) : E E}. W zbiorze R określamy dodawanie, przyjmując dla dowolnych (V, E ), (V, E ) R, (V, E ) (V, E ) = (V, E E ), gdzie E E jest różnicą symetryczną zbiorów E oraz E.

Oznaczenia Niech R oznacza zbiór wszystkich podgrafów spinających grafu G, tzn. R = {(V, E ) : E E}. W zbiorze R określamy dodawanie, przyjmując dla dowolnych (V, E ), (V, E ) R, (V, E ) (V, E ) = (V, E E ), gdzie E E jest różnicą symetryczną zbiorów E oraz E. Zbiór R z dodawaniem jest przestrzenią wektorową nad ciałem {0, 1}.

Oznaczenia Niech R oznacza zbiór wszystkich podgrafów spinających grafu G, tzn. R = {(V, E ) : E E}. W zbiorze R określamy dodawanie, przyjmując dla dowolnych (V, E ), (V, E ) R, (V, E ) (V, E ) = (V, E E ), gdzie E E jest różnicą symetryczną zbiorów E oraz E. Zbiór R z dodawaniem jest przestrzenią wektorową nad ciałem {0, 1}. W zbiorze R określamy mnożenie przez liczby z {0, 1} : dla dowolnego G = (V, E ) R mamy: 1 G = G 0 G = (V, ).

Wektorem zerowym jest graf (V, ), a wektorem przeciwnym do G jest G.

Wektorem zerowym jest graf (V, ), a wektorem przeciwnym do G jest G. Niech R oznacza zbiór tych podgrafów spinających grafu G, w których stopień każdego wierzchołka jest parzysty. Zauważmy, że elementami zbioru R są cykle i sumy krawędziowo rozłącznych cykli grafu G rozumiane jako jego podgrafy spinające.

Wektorem zerowym jest graf (V, ), a wektorem przeciwnym do G jest G. Niech R oznacza zbiór tych podgrafów spinających grafu G, w których stopień każdego wierzchołka jest parzysty. Zauważmy, że elementami zbioru R są cykle i sumy krawędziowo rozłącznych cykli grafu G rozumiane jako jego podgrafy spinające. Obserwacja R jest podprzestrzenią przestrzeni R.

Wektorem zerowym jest graf (V, ), a wektorem przeciwnym do G jest G. Niech R oznacza zbiór tych podgrafów spinających grafu G, w których stopień każdego wierzchołka jest parzysty. Zauważmy, że elementami zbioru R są cykle i sumy krawędziowo rozłącznych cykli grafu G rozumiane jako jego podgrafy spinające. Obserwacja R jest podprzestrzenią przestrzeni R. Przestrzeń cykli Podprzestrzeń R nazywamy przestrzenią cykli grafu G. Bazę C przestrzeni R złożoną jedynie z cykli nazywamy bazą cykli grafu G.

Weźmy pod uwagę graf G = (V, E) i jego drzewo spinające T = (V, E ) oraz wszystkie krawędzie {e 1,..., e m} E E, których liczba jest równa E V + 1.

Weźmy pod uwagę graf G = (V, E) i jego drzewo spinające T = (V, E ) oraz wszystkie krawędzie {e 1,..., e m} E E, których liczba jest równa E V + 1. Dodanie krawędzi e i = uv do drzewa T tworzy dokładnie jeden cykl c i złożony z krawędzi e i i jedynej ścieżki T (u, v).

Weźmy pod uwagę graf G = (V, E) i jego drzewo spinające T = (V, E ) oraz wszystkie krawędzie {e 1,..., e m} E E, których liczba jest równa E V + 1. Dodanie krawędzi e i = uv do drzewa T tworzy dokładnie jeden cykl c i złożony z krawędzi e i i jedynej ścieżki T (u, v). Tak więc zbiór C = {c 1,..., c m} jest bazą cykli grafu G, nazywamy ją fundamentalną bazą cykli wyznaczoną przez drzewo spinające T.

Weźmy pod uwagę graf G = (V, E) i jego drzewo spinające T = (V, E ) oraz wszystkie krawędzie {e 1,..., e m} E E, których liczba jest równa E V + 1. Dodanie krawędzi e i = uv do drzewa T tworzy dokładnie jeden cykl c i złożony z krawędzi e i i jedynej ścieżki T (u, v). Tak więc zbiór C = {c 1,..., c m} jest bazą cykli grafu G, nazywamy ją fundamentalną bazą cykli wyznaczoną przez drzewo spinające T. Dowolny cykl w G można wyrazić jako różnicę symetryczną pewnych cykli bazowych w odniesieniu do drzewa T.

Problem pięciu królowych (1850 r) Jaka jest najmniejsza liczba królowych jaka może być rozmieszczona na szachownicy 8 8 tak, by każde pole było w zasięgu jakiejś królowej?

Problem pięciu królowych (1850 r) Jaka jest najmniejsza liczba królowych jaka może być rozmieszczona na szachownicy 8 8 tak, by każde pole było w zasięgu jakiejś królowej? Problem pięciu królowych można sprowadzić do problemu znalezienia zbioru dominującego mocy 5.

Dominowanie Dla danych wierzchołków x, y grafu G mówimy, że x dominuje y, jeśli x = y albo jeśli xy E(G). W takim razie x dominuje siebie i wszystkich swoich sąsiadów.

Dominowanie Dla danych wierzchołków x, y grafu G mówimy, że x dominuje y, jeśli x = y albo jeśli xy E(G). W takim razie x dominuje siebie i wszystkich swoich sąsiadów. Zbiór dominujący Zbiór D V (G) jest zbiorem dominującym w grafie G, jeśli każdy wierzchołek z V (G) D jest dominowany przez jakiś wierzchołek ze zbioru D.

Dominowanie Dla danych wierzchołków x, y grafu G mówimy, że x dominuje y, jeśli x = y albo jeśli xy E(G). W takim razie x dominuje siebie i wszystkich swoich sąsiadów. Zbiór dominujący Zbiór D V (G) jest zbiorem dominującym w grafie G, jeśli każdy wierzchołek z V (G) D jest dominowany przez jakiś wierzchołek ze zbioru D. Obserwacja Jeśli D jest dominujący w G, to każdy nadzbiór D D też jest dominujący. Z drugiej strony, nie każdy podzbiór D D jest dominujący w G.

Dominowanie Dla danych wierzchołków x, y grafu G mówimy, że x dominuje y, jeśli x = y albo jeśli xy E(G). W takim razie x dominuje siebie i wszystkich swoich sąsiadów. Zbiór dominujący Zbiór D V (G) jest zbiorem dominującym w grafie G, jeśli każdy wierzchołek z V (G) D jest dominowany przez jakiś wierzchołek ze zbioru D. Obserwacja Jeśli D jest dominujący w G, to każdy nadzbiór D D też jest dominujący. Z drugiej strony, nie każdy podzbiór D D jest dominujący w G. Zbiór minimalny dominujący Zbiór dominujący D jest minimalny dominujący, jeśli żaden podzbiór właściwy D D nie jest dominujący.

Przykład- zbiory minimalne dominujące o różnej mocy

Twierdzenie Zbiór dominujący D jest minimalnym zbiorem dominującym w G wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego wierzchołka u D zachodzi jeden z dwóch warunków: a) u jest izolowany w G[D], podgrafie indukowanym przez zbiór D; b) istnieje v V D taki, dla którego N G (v) D = {u}.

Twierdzenie Zbiór dominujący D jest minimalnym zbiorem dominującym w G wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego wierzchołka u D zachodzi jeden z dwóch warunków: a) u jest izolowany w G[D], podgrafie indukowanym przez zbiór D; b) istnieje v V D taki, dla którego N G (v) D = {u}. Moc najmniejszego zbioru dominującego w grafie G nazywamy liczbą dominowania grafu G i oznaczamy γ(g).

Twierdzenie Zbiór dominujący D jest minimalnym zbiorem dominującym w G wtedy i tylko wtedy, gdy dla każdego wierzchołka u D zachodzi jeden z dwóch warunków: a) u jest izolowany w G[D], podgrafie indukowanym przez zbiór D; b) istnieje v V D taki, dla którego N G (v) D = {u}. Moc najmniejszego zbioru dominującego w grafie G nazywamy liczbą dominowania grafu G i oznaczamy γ(g). Moc największego minimalnego zbioru dominującego w grafie G nazywamy górną liczbą dominowania i oznaczamy Γ(G).