TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

Podobné dokumenty
TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

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

4 Pojem grafu, ve zkratce

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

Úvod do teorie grafů

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

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

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

Teorie grafů. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Teorie grafů Jirka Fink

Jan Březina. 7. března 2017

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

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

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

5 Orientované grafy, Toky v sítích

Přijímací zkouška - matematika

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

Drsná matematika III 9. přednáška Rovinné grafy: Stromy, konvexní mnohoúhelníky v prostoru a Platónská tělesa

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

MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1

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

Hledáme efektivní řešení úloh na grafu

10 Přednáška ze

Definice 5.1 Graf G = (V, E) je tvořen množinou vrcholů V a množinou hran, kde

Úvod do Teorie grafů Petr Kovář

Matematická analýza 1

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1

TGH08 - Optimální kostry

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

Hlavolamy a teorie grafů

Definice 1 eulerovský Definice 2 poloeulerovský

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

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

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

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

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

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

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

TGH09 - Barvení grafů

Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

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

Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

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

1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory.

Úvod do Teorie grafů Petr Kovář

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diskrétní matematika. študenti MFF 15. augusta 2008

MASARYKOVA UNIVERZITA TEORIE GRAFŮ EDUARD FUCHS

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech Matice sousednosti a počty sledů

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

4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

07 Základní pojmy teorie grafů

Výroková a predikátová logika - II

Algoritmizace prostorových úloh

Drsná matematika III 9. přednáška Rovinné grafy: Stromy, konvexní mnohoúhelníky v prostoru a Platónská tělesa

autorovu srdci... Petr Hliněný, FI MU Brno 1 FI: MA010: Průnikové grafy

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

TEORETICKÁ INFORMATIKA

Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky.

Vrcholová barevnost grafu

Výroková a predikátová logika - II

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

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

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů

Výroková a predikátová logika - III

Grafové algoritmy. Programovací techniky

MATEMATIKY. Přednášel: Prof. RNDr. Jaroslav Nešetřil, DrSc. Zapsal: Michal Hrušecký

nelze projít pomocí tzv. eulerovského tahu tedy, nelze nakreslit jedním tahem

TGH12 - Problém za milion dolarů

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafy. 1. Základní pojmy. 1. Definice grafu. Grafy.nb 1

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

4 Stromy a les. Definice a základní vlastnosti stromů. Kostry grafů a jejich počet.

Cílem kapitoly je opakování a rozšíření středoškolských znalostí v oblasti teorie množin.

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

1. část: Základy teorie grafů. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

10 Podgrafy, isomorfismus grafů

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

Vybíravost grafů, Nullstellensatz, jádra

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

2. RBF neuronové sítě

8 Přednáška z

Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.

Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.

Metody síťové analýzy

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

Matematická analýza pro informatiky I.

Středoškolská odborná činnost. Sociální sítě z pohledu teorie grafů. Matěj Žídek

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY II

Hamiltonovské kružnice, stromy, rovinné grafy

Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky.

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

Matematika III 10. přednáška Stromy a kostry

TEORIE GRAFŮ. Petr Kovář

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

Transkript:

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy Jan Březina Technical University of Liberec 28. února 2017

Metainformace materiály: jan.brezina.matfyz.cz/vyuka/tgh (./materialy/crls8.pdf - Introduction to algorithms) testovací server pro seminární úlohy (po aktualizaci pro rok 2017): tgh.nti.tul.cz kdo opakuje a chce uznat loňskou úlohu, do 17.3. seminární práce, pro konkrétní úlohu: formulace úlohy jako grafového problému aplikace algoritmu z přednášky na jeho řešení implementace algoritmu možná spolupráce (je třeba deklarovat) při zkoušce umět vysvětlit zkouška písemná + ústní

Počátek teorie grafů Leonard Euler (1707 1783) 1735 pobyt v Královci (Prusko), dnes Kaliningrad (Rusko) Úloha: Projít městem tak, abyste přešli každý most právě jednou.

Matematizace úlohy 1. Pozorování: nezáleží na cestě mimo mosty 2. Podstatná jsou jen území (vrcholy) a mosty (hrany) 3. Není důležitá poloha vrcholů ani tvar hran. 4. Obrázek grafu má jen pomocnou roli.

Královec abstrakce 1 2 4 3

Definice grafu Vrcholy reprezentují nějaké objekty (plochy mezi řekami), hrany jsou vztahy - relace mezi objekty (spojuje je most). Definition Graf (neorientovaný) je uspořádaná dvojice (V, E): V je množina vrcholů E je množina hran. Hrana je neuspořádaná dvojice vrcholů. Poznámky: max. počet hran je ( n 2) = n(n 1)/2, n = V obyčejný graf neobsahuje smyčky (hrana (x, x)) ani násobné hrany multigraf obsahuje násobné hrany

Grafová formulace úlohy o mostech Graf úlohy můžeme zapsat: V = {1, 2, 3, 4, 5} E = {{1, 2}, {1, 2}, {2, 3}, {2, 3}, {1, 4}, {2, 4}, {3, 4}} Úloha: Pro daný graf G = (V, E) nalézt uspořádanou posloupnost hran a vrcholů P = (v 1, e 1, v 2,..., v 7, e 7, v 8 ) tak, že e i = {v i, v i+1 } a každá hrana se v posloupnosti vyskytuje právě jednou. (Vrcholy se mohou opakovat.) Posloupnost P v níž se mohou opakovat vrcholy, ale ne hrany nazýváme tah.

Úloha pro sypače Projed te každou ulici města právě jednou v každém povoleném směru. Grafová formulace: Vrcholy - křižovatky Hrany (orientované) - silnice

Orientovaný graf Definition Graf (obyčejný orientovaný) je uspořádaná dvojice (V, E), kde V je množina vrcholů a E V V je množina hran. Př. V = {1, 2, 3, 4, 5} E = {(1, 2), (2, 1), (2, 3), (3, 2), (1, 4), (2, 4), (4, 3)} Občejný graf neobsahuje smyčky (hrany začínající a končící ve stejném vrcholu), ani násobné hrany. Maximální počet hran n(n 1).

Graf vs. nakreslení Nakreslení grafu (pro člověka na papíře): Vrcholy - puntíky, body Neorientované hrany - křivky mezi puntíky Orientované hrany - křivky se šipkou Graf (abstrakce, lze reprezentovat v počítači): Vrcholy - libovolná množina (v počítači obvykle přirozená čísla) Neorientované hrany - neuspořádané dvojice vrcholů Orientované hrany - uspořádané dvojice

Cesty v grafu sled - P = (v 1, e 1, v 2,..., v n, e n, v n+ ), vrcholy i hrany se mohou opakovat, délka n tah - sled, ve kterém se neopakuji hrany cesta - sled ve kterém se neopakují vrcholy (ani hrany) kružnice - cesta (nebo tah) ve které v 1 = v n+1 Eulerovský tah - tah obsahující všechny hrany Eulerovská kružnice - Eulerovský tah, s totožným počátkem a koncem

Další příklady aplikací Problém vrcholy hrany Web stránky odkazy (orientované) Ethernet, TCP počítače, IP adresy kabely, spojení

Další příklady aplikací Problém vrcholy hrany Web stránky odkazy (orientované) Ethernet, TCP počítače, IP adresy kabely, spojení Silniční sít města, křižovatky silnice (orientované) Elektrická sít spoje vodiče

Další příklady aplikací Problém vrcholy hrany Web stránky odkazy (orientované) Ethernet, TCP počítače, IP adresy kabely, spojení Silniční sít města, křižovatky silnice (orientované) Elektrická sít spoje vodiče Vztahy, sociální sítě lidé příbuznost, přítelství

Další příklady aplikací Problém vrcholy hrany Web stránky odkazy (orientované) Ethernet, TCP počítače, IP adresy kabely, spojení Silniční sít města, křižovatky silnice (orientované) Elektrická sít spoje vodiče Vztahy, sociální sítě lidé příbuznost, přítelství Chemické sloučeniny atomy vazby

Letecká spojení První nápad: vrcholy = letiště hrany = lety mezi letišti Úloha: Najdi nejlevnější spojení z A do B.

Letecká spojení První nápad: vrcholy = letiště hrany = lety mezi letišti Úloha: Najdi nejlevnější spojení z A do B. Problém: nemáme časovou návaznost

Letecká spojení První nápad: vrcholy = letiště hrany = lety mezi letišti Úloha: Najdi nejlevnější spojení z A do B. Problém: nemáme časovou návaznost Druhý nápad: vrcholy = letiště + čas odletu hrany = lety + čekání

Letecká spojení První nápad: vrcholy = letiště hrany = lety mezi letišti Úloha: Najdi nejlevnější spojení z A do B. Problém: nemáme časovou návaznost Druhý nápad: vrcholy = letiště + čas odletu hrany = lety + čekání závěr: Volba reprezentace pomocí grafu závisí na úloze kterou řešíme.

Význam teorie grafů Graf je abstraktní matematická struktura, umožňující popsat vztahy mezi objekty. Vzhledem k minimálním předpokladům, je tato struktura velmi široce aplikovatelná. Algoritmy řešící abstraktní grafové úlohy mají (po přizpůsobení) velmi široké použití.

Co vám může tento předmět nabídnout? Chutnou kombinaci: teorie grafů (diskrétní matematika) zajímavých algoritmů prvky teorie složitosti (jak jsou vaše algoritmu dobré) některé programátorské finty algoritmické myšlení nezávislé na konkrétním jazyku abstraktní myšlení vůbec

Co vám může tento předmět nabídnout? Chutnou kombinaci: teorie grafů (diskrétní matematika) zajímavých algoritmů prvky teorie složitosti (jak jsou vaše algoritmu dobré) některé programátorské finty algoritmické myšlení nezávislé na konkrétním jazyku abstraktní myšlení vůbec Dobrou chut.

Jsou to stejné grafy?

Jsou to stejné grafy? Ztotožnění vrcholů: 1: 4, 5, 6 2: 4, 5, 6 3: 4, 5, 6 4: 1, 2, 3 5: 1, 2, 3 6: 1, 2, 3 a: b, d, f c: b, d, f e: b, d, f b: a, c, e d: a, c, e f: a, c, e

Isomorfismus grafů Definition Dva grafy G a G nazveme izomorfní jestliže existuje vzájemně jednoznačné zobrazení f : V V, takové, že {x, y} E právě když {f(x), f(y)} E. Zobrazení f nazýváme izomorfismus grafů G a G. Značíme G = G. přejmenování vrcholů obecně těžká úloha rozhodnout zda jsou dva grafy isomorfní příklad K 3,3

Podgrafy, cesta a kružnice jinak, sled Definition Řekneme, že graf H je podgrafem grafu G, pokud V (H) V (G) a E(H) E(G). (mažu vrchuly i hrany) Řekneme, že graf H je indukovaným podgrafem grafu G, pokud V (G) V (G) a E(H) = E(G) ( ) V (H) 2. Tj. podgraf obsahuje právě všechny hrany původního grafu na podmnožině vrcholů. (mažu jen vrcholy) Cesta v grafu G (z vrcholu A do vrcholu B délky t): Podgraf isomorfní s P t. Vrcholy se nemohou opakovat. Kružnice v grafu G (délky t): Podgraf isomorfní s C t. Vrcholy se nemohou opakovat. Sled v grafu G (z vrcholu A do vrcholu B délky t) je posloupnost (v 0, e 1, v 1, e 2,..., e t, v t ), kde platí e i = {v i 1, v i } E(G). Vrcholy se mohou opakovat. Lemma V grafu G existuje cesta z a do b právě tehdy pokud existuje sled z a do b.

ekvivalence, třídy ekvivalence Relace (vztah) na množině X je podmnožina X X. (... těch dvojic, které jsou v relaci.) píšeme: x y Relace se nazývá ekvivalence pokud platí: 1) x x, 2) x y y x, 3) x y y z x z; reflexivita, symetrie, tranzitivita. Označme R[x] množinu všech y X ekvivalentních s x, tzv. třídu ekvivalence prvku x. Platí: R[x] je vždy neprázdná bud R[x] a R[y] jsou bud totožné nebo disjunktní Třídy ekvivalence jednoznačně určují relaci ekvivalence.

souvislost grafu, komponenty Definition Řekneme, že graf G je souvislý pokud pro každé dva vrcholy x a y existuje cesta z x do y. Komponenty grafu jsou jeho největší souvislé indukované podgrafy. Zavedeme relaci pro vrcholy: x y, pokud existuje cesta z x do y. Lemma Relace je ekvivalence. (tj. reflexivní, symetrická a tranzitivní relace) Množina vrcholů V se rozpadne na třídy ekvivalence V i. Třídy ekvivalence V i jsou komponenty grafu. Graf je souvislý pokud má jen jednu komponentu.

vzdálenost v grafu Pro dva vrcholy x, y souvislého grafu G definujeme jejich vzdálenost d G (x, y) jako délku nejkratší cesty v grafu G. Funkci d G : V V R nazýváme metrika grafu. Metrika má vlastnosti: 1. d(x, y) 0, přičemž d(x, y) = 0 pravě když x = y 2. (symetrie) d(x, y) = d(y, x) 3. (trojúhelníková nerovnost) d(x, y) d(x, z) + d(z, y) Zobecnění pro grafy s hranami ohodnocenými kladnými čísly.

Pojmy založené na metrice excentricita vrcholu je jeho vzdálenost k nejvzdálenějšímu vrcholu, ɛ G (v) = max u V d G(v, u) průměr grafu, diam G, je maximální excentricita poloměr grafu, minimální excentricita periferní vrcholy - ty co mají excentricitu rovnou průmeru centrální vrcholy - ty co mají excentricitu rovnu poloměru matice vzdáleností

Stupeň vrcholu Stupeň vrcholu deg(v) v neorientovaném grafu je počet hran vychazejících z v pro orientované grafy: indegree deg (v), outdegree deg + (v) Lemma deg(v) = 2 E v V Skóre grafu - neklesající posloupnost stupňů všech vrcholů grafu, nemění se při isomorfismu