VLASTNOSTI GRAFŮ. Vlastnosti grafů - kap. 3 TI 5 / 1

Podobné dokumenty
VLASTNOSTI GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5

PLANARITA A TOKY V SÍTÍCH

STROMY A KOSTRY. Stromy a kostry TI 6.1

STROMY A KOSTRY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 6

Grafy (G) ρ(h) = [u,v]

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1

Úvod do teorie grafů

Graf. Uzly Lokality, servery Osoby fyzické i právní Informatické objekty... atd. Hrany Cesty, propojení Vztahy Informatické závislosti... atd.

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

Barevnost grafů MFF UK

Vrcholová barevnost grafu

8 Přednáška z

Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra

Použití dalších heuristik

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Barvení grafů Platónská tělesa

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

Teorie grafů Jirka Fink

Jan Březina. 7. března 2017

Kostry. 9. týden. Grafy. Marie Demlová (úpravy Matěj Dostál) 16. dubna 2019

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.

NEJKRATŠÍ CESTY I. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

Definice 7.2. Nejmenší přirozené číslo k, pro které je graf G k-obarvitelný, se nazývá chromatické číslo (barevnost) grafu G a značí se χ(g).

STROMY. v 7 v 8. v 5. v 2. v 3. Základní pojmy. Řešené příklady 1. příklad. Stromy

Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.

TOKY V SÍTÍCH II. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

4 Pojem grafu, ve zkratce

Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová

10 Přednáška ze

07 Základní pojmy teorie grafů

Definice 1 eulerovský Definice 2 poloeulerovský

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

H {{u, v} : u,v U u v }

Teorie grafů BR Solutions - Orličky Píta (Orličky 2010) Teorie grafů / 66

Přijímací zkouška - matematika

5 Orientované grafy, Toky v sítích

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Teorie grafů. študenti MFF 15. augusta 2008

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

Teorie grafů. Kostra grafu. Obsah. Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 2013/2014

Definice barevnosti grafu, základní vlastnosti. Varinaty problému barvení.

Matice sousednosti NG

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů

= je prostý orientovaný graf., formálně c ( u, v) 0. dva speciální uzly: zdrojový uzel s a cílový uzel t. Dále budeme bez

Teorie grafů. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

6. Tahy / Kostry / Nejkratší cesty

Kapitola 1. Grafy a podgrafy

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

Úvod do vybíravosti grafů, Nullstellensatz, polynomiální metoda

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom,

1 Homomorfismus a isomorfismus grafů, souvislost, stromy, kostry, minimální kostra 2. 2 Metrika grafu, minimální cesta, distanční matice grafu 4

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Hledáme efektivní řešení úloh na grafu

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky

MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1

ORIENTOVANÉ GRAFY, REPREZENTACE GRAFŮ

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2016

Jan Březina. Technical University of Liberec. 30. dubna 2013

Hlavolamy a teorie grafů

Definice (Racionální mocnina). Buď,. Nechť, kde a a čísla jsou nesoudělná. Pak: 1. je-li a sudé, (nebo) 2. je-li liché, klademe

PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

Matematika pro informatiky

a jiné elektronické přístroje včetně mobilů. Pracujte samostatně. Povolen je 1 list A4 vlastnoručně psaných poznámek k předmětu...

1 Nenulové toky. 1.1 Úvod. 1.2 Definice

Jan Březina. Technical University of Liberec. 21. dubna 2015

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.

STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta

analytické geometrie v prostoru s počátkem 18. stol.

René Grežďo. Vrcholové barvení grafu

Základy informatiky. 07 Teorie grafů. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE

Matematická analýza III.

TGH08 - Optimální kostry

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.

Stromy, haldy, prioritní fronty

a jiné elektronické přístroje včetně mobilů. Pracujte samostatně. Povolen je 1 list A4 vlastnoručně psaných poznámek k předmětu...

VYUŽITÍ NĚKTERÝCH METOD TEORIE GRAFŮ PŘI ŘEŠENÍ DOPRAVNÍCH PROBLÉMŮ

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice

Hamiltonovské kružnice, stromy, rovinné grafy

GRAFOVÉ MODELY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 1

Výroková a predikátová logika - III

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

Metody síťové analýzy

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

TGH09 - Barvení grafů

Rekonstrukce diskrétního rozdělení psti metodou maximální entropie

Transkript:

VLASTNOSTI GRAFŮ Vlastnosti grafů - kap. 3 TI 5 / 1

Pokrytí a vzdálenost Každý graf je sjednocením svých hran (jak je to přesně?).?lze nalézt složitější struktury stejného typu, ze kterých lze nějaký graf složit? Např. tahy? Problém sedmi mostů města Královce Pokrytí (neorientovaného) grafu = {H i } rozklad množiny hran H, kde každá třída H i je tahem grafu G. Minimální pokrytí má minimální počet tahů. TI 5 / 2

Eulerův graf: δ(u) je sudé pro všechny uzly u U?Jak vypadají Eulerovy grafy? V: G je Eulerův graf G = K i, K i K j = (hranově) V: Graf lze pokrýt jedním uzavřeným tahem je-li souvislý a Eulerův.?A co když netrváme na uzavřeném tahu? V: Nechť má souvislý graf G právě 2n uzlů lichého stupně. Potom každé jeho minimální pokrytí tvoří n otevřených tahů.?jak je to s pokrytím OG orientovanými tahy? Orientovaný Eulerův graf: δ + (u)= δ - (u) pro vš. uzly u U TI 5 / 3

Nezávislost, klikovost, dominance Nezávislá podmnožina uzlů I U : I Γ(I) = maximální nezávislá podmnožina (v sobě)... Nezávislost grafu G α(g) = max I pro I Ind(G) Klika grafu / klikovost ω(g): platí ω(g)= α(-g) Dominující podmnožina uzlů D U : D Γ(I) = U minimální dominující podmnožina (v sobě)... Dominance grafu G Příklady... β(g) = min D pro D Dom(G) TI 5 / 4

?Obecné vlastnosti? V: D je minimální dominující podmnožina grafu G D = U - D je dominující podmnožina uzlů grafu G. V: Nezávislá podmnožina I U je maximální, právě když je podmnožina I dominující. Důsledek: β(g) α(g) Příklady aplikací: úlohy o dámách x úlohy o strážích?složitost určování nezávislosti a dominance? Strom generování nezávislých podmnožin TI 5 / 5

Barevnost grafu?co znamená barvit graf (uzly, hrany)? Stejně obarvené uzly nesmí spolu sousedit. Jak pro hrany? Chromatické číslo grafu G: χ(g) = minimální počet barev postačujcí k obarvení uzlů?jak se určí chromatické číslo grafu? Těžko! V: χ(g). α(g) U χ(g) ω(g) χ(g) δ max + 1 χ(g) = 2 G neobsahuje kružnici liché délky TI 5 / 6

Bipartitní graf... χ(g) = 2... uzly se rozpadají do dvou tříd Úplný bipartitní graf K m,n má všechny možné hrany m n?jak vypadá maximální k-chromatický graf? n 1, n 2,..., n k... počty uzlů jednotlivých barev počty hran n 1 n 2 + n 1 n 3 +... n 1 n k + n 2 n 3 +... + n k-1 n k = = n i n j... přes i<j?pro jaké hodnoty n i bude počet hran maximální? TI 5 / 7

Vzdálenost na grafu d(u,v) = délka (počet hran) nejkratší cesty z u do v (0) d(u,v) je nezáporné celé číslo (1) d(u,v) 0 a d(u,v) = 0 právě když u = v (2) d(u,v) = d(v,u) (3) d(u,v) d(u,z) + d(z,v) (4) je-li d(u,v)>1, pak z: z u,v: d(u,v) = d(u,z) + d(z,v) Průměr grafu T(G) = max d(u,v) u,v Excentricita uzlu u v grafu G: e(u,g) = max d(u,v) v Poloměr grafu G: r(g) = min e(u,g) u, střed(-y) grafu V: r(g) T(G) 2.r(G), pro stromy dokonce T(G)=2.r(G) nebo T(G)=2.r(G)-1 TI 5 / 8

?Jak to bude se vzdáleností v orientovaném grafu? Uvažuje se nejkratší orientovaná cesta.?další možné zobecnění? Grafy s (nezáporným) ohodnocením hran w: H R + w-délka orientovaného spojení S= h 1, h 2,..., h n :: w(h i ) d w (u,v)= w-délka nejkratšího orientovaného spojení Problém určování vzdáleností (nejkratších cest) budeme řešit později. TI 5 / 9

?Který graf má kostru? Stromy a kostry V: Nechť G = H,U je prostý graf.potom G je strom u,v U existuje právě jedna cesta C(u,v) G je souvislý, ale G-{h} není pro lib h H G je souvislý a platí H = U - 1 G neobsahuje kružnice a H = U - 1 G neobsahuje kružnice, ale G {h} ano jsou ekvivalentní tvrzení. Kostra grafu rozdělí hrany na větve a tětivy Fundamentální soustava kružnic odpovídající dané kostře Stromy a kostry - odst. 3.2 TI 5 / 10

?jak je to s kostrou u nesouvislého grafu? Hledáme kostry jednotlivých komponent - dostaneme les. Cyklomatické číslo (počet nezávislých kružnic) µ(g) = H - U -p (p je počet komponent) Hodnost grafu (počet hran kostry nebo lesa grafu) h(g) = U -p Kořenový strom T u (s kořenem u) - orientovaný strom, kde každá cesta C(u,v) je orientovanou cestou. Kořenová kostra - kostra, která je kořenovým stromem. Uspořádaný strom - následníci každého uzlu jsou uvažováni v určitém pořadí Stromy a kostry - odst. 3.2 TI 5 / 11