Grafy i Zastosowania. 1: Wprowadzenie i poj cia podstawowe. c Marcin Sydow. Wprowadzenie. Podstawowe poj cia. Operacje na grafach.

Podobne dokumenty
10a: Wprowadzenie do grafów

Teoria grafów i sieci 1 / 58

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie

Podstawowepojęciateorii grafów

c Marcin Sydow Wst p Grafy i Zastosowania Wierzchoªki 8: Kolorowanie Grafów Mapy Kraw dzie Zliczanie Podsumowanie

Wykªad 1. Wprowadzenie do teorii grafów

Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

Grafy i Zastosowania. 9: Digrafy (grafy skierowane) c Marcin Sydow. Digrafy. Porz dki cz ±ciowe * Euler i Hamilton. Turnieje

Grafy. Andrzej Jastrz bski. Akademia ET I. Politechnika Gda«ska

c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach

Minimalne drzewa rozpinaj ce

Mosty królewieckie, chi«ski listonosz i... kojarzenie maª»e«stw

Elementy teorii grafów, sposoby reprezentacji grafów w komputerze

Grafy i Zastosowania. 11: Twierdzenia Minimaksowe. c Marcin Sydow. Wst p: Tw. Halla. Dualno± Zbiory niezale»ne. Skojarzenia c.d.

Elementy teorii grafów, sposoby reprezentacji grafów w komputerze

Algorytmy grafowe 2. Andrzej Jastrz bski. Akademia ETI. Politechnika Gda«ska Algorytmy grafowe 2

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

c Marcin Sydow Podstawy Grafy i Zastosowania Kod Prüfera 3: Drzewa Drzewa ukorzenione * Drzewa binarne Zastosowania Podsumowanie

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Algorytmy i struktury danych

Wykªad 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Wektory w przestrzeni

Zbiory i odwzorowania

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinaj ce. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinaj ce. Cykle i rozci cia fundamentalne. Zastosowania

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

Matematyczne Podstawy Informatyki

Lab. 02: Algorytm Schrage

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

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/14

GRAFY i SIECI. Graf: G = ( V, E ) - para uporządkowana

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Drzewa Gomory-Hu Wprowadzenie. Drzewa Gomory-Hu. Jakub Š cki. 14 pa¹dziernika 2009

Macierze i Wyznaczniki

12: Znajdowanie najkrótszych ±cie»ek w grafach

Macierze i Wyznaczniki

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

c Marcin Sydow Grafy i Zastosowania BFS DFS 4: Przeszukiwanie Grafów (BFS, DFS i zastosowania) DFS nieskierowane DFS skierowane Podsumowanie

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

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Ukªady równa«liniowych

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Algorytmy i Struktury Danych

TEORIA GRAFÓW. Graf skierowany dla ka»dej kraw dzi (oznaczanej tutaj jako ªuk) para wierzchoªków incydentnych jest par uporz dkowan {u, v}.

Stereometria (geometria przestrzenna)

Metodydowodzenia twierdzeń

r = x x2 2 + x2 3.

Podstawy matematyki dla informatyków

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Notatki z AiSD. Nr 2. 4 marca 2010 Algorytmy Zachªanne.

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Teoria grafów i sieci 1 / 188

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

Przykªady problemów optymalizacji kombinatorycznej

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

Listy i operacje pytania

2 Podstawowe obiekty kombinatoryczne

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

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

Podstawy modelowania w j zyku UML

Grafy. 3. G = (V, E ) jest podgrafem G = (V, G), je±li V V i E E. 4. G = (V, G) jest sum grafów G = (V, E ), G = (V, E ), je±li V = V V, E = E E.

Algorytmiczna teoria grafów

G. Wybrane elementy teorii grafów

Metody dowodzenia twierdze«

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

Logika dla matematyków i informatyków Wykªad 1

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Biedronka. Wej±cie. Wyj±cie. Przykªady. VI OIG Zawody dru»ynowe, Finaª. 19 V 2012 Dost pna pami : 64 MB.

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Strategia czy intuicja?

Graf. Definicja marca / 1

Wst p teoretyczny do wiczenia nr 3 - Elementy kombinatoryki

Podstawowe algorytmy grafowe i ich zastosowania

Najkrótsze drogi w grafach z wagami

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Badanie grafów ci ciwowych w j zyku Python

Matematyka dyskretna dla informatyków

Ekstremalnie maªe zbiory

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Transkrypt:

1: i podstawowe

Spis Zagadnie«zastosowania grafów denicja grafu (i skierowanego), prostego, multigrafu s siedztwo i incydencja izomorzm grafów stopnie wierzchoªków (w tym wej±ciowy i wyj±ciowy), lemat o u±ciskach dªoni, sekwencja stopni denicja podgrafu i grafu indukowanego operacje na (suma grafów ( ), odj cie wierzchoªka ( ), odj cie kraw dzi( ), ±ci gni cie kraw dzi \, doª czanie wierzchoªka (+), dopeªnienie grafu (G ), iloczyn kartezja«ski grafów ( ) rodziny grafów: zerowy, pusty (N i ), peªny (K i ), regularny, plato«ski, petersena, ±cie»kowy (P i ), cykliczny (C i ), koªowy (W i ), drabinkowy (LD i ), hiperkostka (Q i ), dwudzielny (w tym peªny dwudzielny: K i,j ) reprezentacje grafów (macierze s siedztwa i incydencji, listy s siedztwa, listy kraw dzi)

Zastosowania grafów Grafy w rozlicznych zastosowaniach mog modelowa np: sieci spoªeczne sieci komputerowe sie www sieci telekomunikacyjne sieci poª cze«drogowych, kolejowych, etc. automaty sko«czone procesy przemysªowe, procedury, algorytmy hierarchie, drzewa genealogiczne sieci elektryczne cz steczki chemiczne molekuªy biologiczne ekosystemy przepªywy nansowe wymian handlow mi dzy pa«stwami migracje ludno±ci, etc.

Dziedziny zastosowa«grafów informatyka matematyka logistyka, transport geopolityka obliczenia równolegªe bio-informatyka badania operacyjne socjologia telekomunikacja analiza przepªywów nansowych zwalczanie przest pczo±ci zorganizowanej, etc.

Uwagi ogólne (wa»ne dla slajdów caªego tego kursu) Uwaga: wszystkie wyrazy lub frazy czcionk wyró»nion reprezentuj teorii grafów pojawiaj ce si pierwszy raz w ich denicjach (denicje nale»y zna i pami ta ). * Uwaga 2: wi kszo± materiaªu jest zgodna z ksi»k R.Wilsona do teorii grafów. Fragmenty, których nie ma w Wilsonie, lub s inne (np. ró»ne nazewnictwo) mog by oznaczone symbolem *. Uwaga 3 (dla niematematyków): symbol (czyt. wtedy i tylko wtedy) oznacza warunek konieczny i wystarczaj cy

Graf (matematyczna denicja grafu) Graf (nieskierowany) to uporz dkowana para zbiorów: G = (V, E), gdzie: V to zbiór wierzchoªków grafu E to zbiór kraw dzi grafu G. ka»da kraw d¹ e = {v, w} ze zbioru E to nieuporz dkowana para wierzchoªków ze zbioru V, zwanych ko«cami kraw dzi e. Dla kraw dzi e = {v, w} E mówimy te»: kraw d¹ e ª czy wierzchoªki v i w wierzchoªki v i w s s siednie w grae kraw d¹ e jest incydentna z wierzchoªkiem v i w. Graf nieskierowany naturalnie reprezentuje symetryczn relacj binarn na zbiorze wierzchoªków (przykªad). * Graf, w którym zbiory V i E s puste nazywamy zerowym

Rysunek grafu Graf mo»na narysowa na pªaszczy¹nie 1 na niesko«czenie wiele (równoznacznych) sposobów. Rysunek jest tylko sposobem gracznej reprezentacji grafu. przykªad: rysunek grafu Petersena Nale»y odró»nia graf jako obiekt abstrakcyjny od jego rysunków. przykªady (ró»ne rysunki tego samego grafu) 1 lub innej powierzchni (np. torusie, etc.)

Graf skierowany (digraf) (matematyczna denicja) Graf skierowany to uporz dkowana para zbiorów: G = (V, E), gdzie: V to zbiór wierzchoªków grafu E to zbiór (skierowanych) kraw dzi grafu G. ka»da (skierowana) kraw d¹ e = (v, w) ze zbioru E to uporz dkowana para wierzchoªków ze zbioru V, zwanych pocz tkiem i ko«cem kraw dzi e Dla kraw dzi e = (v, w) E mówimy te»,»e kraw d¹ e biegnie od v do w.(lub,»e kraw d¹ wychodzi z v i wchodzi do w) Kraw dzie skierowane nazywamy te» ªukami. Graf skierowany reprezentuje dowoln relacj binarn na zbiorze wierzchoªków. przykªad

Graf prosty i jego uogólnienia graf prosty: nie ma p tli ani kraw dzi wielokrotnych (p tla to kraw d¹ postaci (v, v), uwaga: dla grafu skierowanego kraw dzie (v, w) i (w, v) s ró»ne, a wi c mog wyst powa obie na raz (nie jest to kraw d¹ wielokrotna)) przykªady (ten kurs dotyczy gªównie grafów prostych) * Mo»liwe uogólnienia grafu prostego: multigraf: mo»e posiada kraw dzie wielokrotne (pomi dzy t sam par wierzchoªków) hipergraf: hiper-kraw dzie moga stanowi krotki wierzchoªków (trójki, czwórki, etc. a nie tylko pary), czyli mog reperezentowa relacje o wy»szej arno±ci ni» 2 przykªady

Stopie«wierzchoªka stopie«wierzchoªka, deg(v), liczba kraw dzi incydentnych z tym wierzchoªkiem. (uwaga: W nieprostych przyjmujemy,»e ka»da p tla (v, v) wnosi 2 do stopnia wierzchoªka) wierzchoªek o stopniu 0 nazywamy izolowanym minimalny i maksymalny stopie«wierzchoªka w grae G oznaczamy przez δ min (G) i (G) graf, w którym wszystkie stopnie s równe i nazywamy regularnym stopnia i (lub i-regularnym). Graf 3-regularny nazywamy kubicznym.

Wybrane wªasno±ci stopni twierdzenie: lemat o u±ciskach dªoni: suma stopni wierzchoªków jest parzysta wniosek: liczba wierzchoªków nieparzystego stopnia musi by parzysta ci g stopni wierzchoªków (posortowany nierosn co) przykªad: charakteryzacja ci gu wierzchoªków

Stopnie w skierowanych stopie«wej±ciowy wierzchoªka v (indeg(v)): liczba kraw dzi skierowanych, których v jest ko«cem (liczba kraw dzi wchodz cych do v) stopie«wyj±ciowy wierzchoªka v (outdeg(v)): liczba kraw dzi skierowanych, których v jest pocz tkiem (liczba kraw dzi wychodz cych z v) tw: suma stopni wej±ciowych w grae równa jest sumie stopni wyj±ciowych (odpowiednik lematu o u±ciskach dªoni)

Izomorzm grafów Grafy G 1 (V 1, E 1 ) i G 2 (V 2, E 2 ) s izomorczne istnieje bijekcja 2 f pomi dzy zbiorami wierzchoªków V 1 i V 2, f : V 1 V 2 zachowuj ca kraw dzie, tzn. v, w s poª czone kraw dzi w grae G 1 f (v), f (w) s poª czone kraw dzi w grae G 2. przykªady Interpretacja: grafy izomorczne s takie same z punktu widzenia teorii grafów Zastosowania: chemia (rozró»nianie cz steczek), patenty, uto»samianie rysunków przykªad 2 funkcja wzajemnie jednoznaczna, tj. ró»nowarto±ciowa i na (surjekcja)

Trudno± problemu izomorzmu grafów * Algorytm: nie jest znany efektywny 3 algorytm sprawdzaj cy czy dane dwa grafy s izomorczne. (Co ciekawe, problem izomorzmu oczywi±cie nale»y do klasy NP, ale nie wiadomo, czy jest NP-zupeªny) 3 o zªo»ono±ci co najwy»ej wielomianowej

Podgraf i graf indukowany Podgrafem grafu G = (V, E) nazywamy graf H = (V, E ) taki,»e V V i E E (czyli reprezentowany przez podzbiory wierzchoªków i kraw dzi) przykªad Podgraf grafu G indukowany przez podzbiór V V wierzchoªków grafu G to podgraf zawieraj cy wierzchoªki V i wszystkie kraw dzie z grafu G o ko«cach w V przykªad

(wybrane) suma grafów (G 1 G 2 ): suma zbiorów wierzchoªków i kraw dzi odj cie kraw dzi (G e): (V, E \ {e}) odj cie wierzchoªka (G v): odj cie wierzchoªka i wszystkich kraw dzi z nim incydentnych ±ci gni cie kraw dzi (G \ e): usuni cie kraw dzi i uto»samienie jej ko«ców dodanie wierzchoªka G + v: dodanie wierzchoªka i kraw dzi ª cz cych go z wszystkimi pozostaªymi wierzchoªkami dopeªnienie grafu G : G ma tylko te kraw dzie, które byªy nieobecne w G * iloczyn kartezja«ski grafów (G 1 G 2 ): je±li G 1 = (V 1, E 1 ) i G 2 = (V 2, E 2 ) to G 1 G 2 = (V 1 V 2, (V 1 E 2 ) (V 2 E 1 ))

Niektóre wa»ne typy grafów pusty N n (same wierzchoªki, pusty zbiór kraw dzi) peªny K n (wszystkie mo»liwe kraw dzie pomi dzy n wierzchoªkami - dopeªnienie pustego) dwudzielny (zbiór wierzchoªków da si podzieli na dwa rozª czne podzbiory, takie»e ewentualne kraw dzie wyst puj tylko wewn trz tych zbiorów) i peªny dwudzielny K m,n (dwudzielny maj cy wszystkie mo»liwe kraw dzie) ±cie»kowy P n, cykliczny C n, koªowy W i (cykliczny C i z dodatkowym wierzchoªkiem poª czonym ze wszystkimi z C i : W i = C i + K 1 ) * hiperkostka Q i (rz du i: wierzchoªki s ci gami binarnymi dªugo±ci i, s s siednie tylko gdy ró»ni si jednym bitem) * drabinkowy LD i (LD i = P i P 2 ) (wygl da jak drabinka o i szczebelkach)

grafów * Oprócz denicji matematycznej, stosuje si rozmaite reprezentacje grafów, szczególnie u»yteczne w programach komputerowych. macierz s siedztwa macierz incydencji listy s siedztwa lista kraw dzi reprezentacja obiektowa (ró»ne rodzaje) Uwaga: w przypadku dodatkowych etykiet lub wag kraw dzi lub wierzchoªków, powy»sze reprezentacje s odpowiednio rozszerzane

Macierz s siedztwa * Dla grafu G = (V, E), o n wierzchoªkach macierz s siedztwa grafu G : kwadratowa macierz A o n wierszach i kolumnach, taka,»e A[i, j] = 1 wierzcho ªki i, j s poª czone kraw dzi, A[i, j] = 0 w przeciwnym przypadku. (w przypadku p tli (i, i), wstawiamy warto± 2 w pozycji A[i, i]) Obserwacje: dla grafów nieskierowanych macierz jest symetryczna (A T = A) dla grafów prostych przek tna zawiera zera suma w wierszu: stopie«(wyj±ciowy, dla skierowanych) suma w kolumnie: stopie«(wej±ciowy, dla skierowanych) dla grafów skierowanych A T odpowiada odwróceniu kierunków kraw dzi przykªad

Macierz incydencji * Macierz I, gdzie wiersze odpowiadaj wierzchoªkom a kolumny kraw dziom. I [v, e] zawiera 1 v jest incydentny z e. W przeciwnym razie zawiera 0. Dla grafów skierowanych: 1 dla wchodz cych, -1 dla wychodz cych przykªad Macierze s siedztwa i macierze incydencji maj wiele interesuj cych wªasno±ci algebraicznych odnosz cych si do reprezentowanych grafów (m.in. tym zajmuje si tzw. algebraiczna teoria grafów)

Listy s siedztwa * Reprezentacja ta skªada si z list odpowiadaj cych poszczególnym wierzchoªkom. Ka»da lista rozpoczyna si od etykiety wierzchoªka, po której nast puje lista wierzchoªków s siednich (dla grafów skierowanych: lista wierzchoªków, do których wchodz kraw dzie wychodz ce z bie» cego wierzchoªka). przykªad

Koszt pami ciowy reprezentacji * ró»ni si istotnie m.in. ilo±ci zu»ytej pami ci komputera oraz zªo»ono±ci czasow niektórych wykonywanych na nich operacji. Przez rozmiar grafu rozumie si par (n, m), gdzie n to liczba wierzchoªków a m to liczba kraw dzi grafu. Graf nazywamy rzadkim je±li jego liczba kraw dzi jest maªa czyli jest liniow funkcj n (bardziej formalnie: m = O(n), dla ustalonego ci gu grafów)

Proste wªasno±ci reprezentacji * macierz s siedztwa ma zawsze rozmiar Θ(n 2 ), niezale»nie od liczby kraw dzi grafu (ma zawsze kwadratowy koszt pami ciowy) lista s siedztwa ma rozmiar Θ(n + m), czyli dostosowuje si do liczby kraw dzi (dla grafów rzadkich ma tylko koszt liniowy) macierz incydencji ma zawsze rozmiar Θ(n m) pewne operacje s szybsze na macierzy ni» na listach s siedztwa (które)

Inne reprezentacje * lista kraw dzi (bardzo prosta, czytelna dla ludzi, nadaje si do formatu tekstowego (ka»da kraw d¹ w oddzielnej linii, nadaje si do grafów dynamicznie zwi kszaj cych si ) obiektowa (wysokopoziomowa): ka»dy wierzchoªek i ka»da kraw d¹ to obiekt; wierzchoªki mog mie dowi zania do swoich s siadów i kraw dzi incydentnych, analogicznie kraw dzie gd0 (niskopoziomowy format binarny): poª czona lista ci gów identykatorów caªkowitoliczbowych, gdzie ka»dy ci g jest postaci: id i, deg i, n i,1... n i,degi (identykator wierzchoªka, jego stopie«(wyj±ciowy), ci g indentykatorów jego s siadów)

zastosowania grafów denicje grafu i grafu skierowanego izomorzm stopnie wierzchoªków operacje na wa»ne typy grafów reprezentacje grafów

Przykªadowe Zadania denicje grafu, grafu skierowanego, prostego, multigrafu i hipergrafu wraz z przykªadowymi rysunkami stopnie wierzchoªków w (i skierowanych), wªasno±ci denicja izomorzmu. Dla podanych grafów: wska» izomorzm lub udowodnij,»e nie s izomorczne dla ka»dej z omawianych operacji: dokonaj jej na podanym grae lub dla ka»dego z omawianych typów grafów podaj ile ma wierzchoªków i kraw dzi, wykonaj rysunek (dla maªych przykªadów) oblicz reprezentacje podanego grafu skierowanego i nieskierowanego (macierz s siedztwa i incydencji, lista s siedztwa, lista kraw dzi) omów wªasno±ci, wady i zalety (zªo»ono± pami ciowa, zªo»ono± czasowa wybranych zada«obliczeniowych) ka»dej z omawianych reprezentacji grafów

Dzi kuj za uwag