
- •Часть 1
- •Часть 1
- •Введение
- •1. Основные понятия теории графов
- •Задачи теории графов
- •1.2. Основные определения
- •1.3. Степени вершин графа
- •1.4. Изоморфизм графов
- •2. Представление графов в эвм и операции над ними
- •2.1. Матричные способы задания графов
- •2.2. Список ребер (луг) и структура смежности графа
- •2.3. Части графов
- •2.4. Основные операции над графами
- •3. Маршруты в графах
- •3.1. Понятие маршрута
- •Маршруты в неориентированных графах
- •Маршруты в ориентированных графах
- •3.2. Связность в графах.
- •В примере 3 граф имеет две сильно связных компоненты.
- •3.3. Связность и матрица смежности графа
- •3.4. Матрица взаимодостижимости
- •4. Деревья
- •4.1. Свободные деревья
- •4.2. Ориентированные, упорядоченные и бинарные деревья
- •Эквивалентное определение ориентированного дерева
- •5. Эйлеровы и гамильтоновы графы.
- •5.1. Эйлеровы графы.
- •5. 2. Алгоритм построения эйлерова цикла в эйлеровом графе
- •5.3. Гамильтоновы графы
- •5.4. Оценки числа эйлеровых и гамильтоновых графов
- •6. Фундаментальные циклы и разрезы
- •6.1. Фундаментальные циклы
- •6.2. Разрезы
- •7. Связь теории графов с бинарными отношениями и векторными пространствами
- •7.1. Отношения на множествах и графы
- •7.2. Векторные пространства, связанные с графами
- •8. Планарность и раскраска графов
- •8.1. Планарные графы
- •8.2. Раскраска графов
- •8.3. Алгоритм последовательной раскраски
- •9. Покрытия и независимость
- •9.1. Покрывающие множества вершин и ребер
- •9.2. Независимые множества вершин и ребер
- •9.3. Доминирующие множества
- •10. Кратчайшие маршруты в графах
- •10.1. Расстояния в графах
- •10.2. Алгоритм Форда-Беллмана
- •11. Задача коммивояжера
- •11.1. Постановка задачи
- •11.2. Обходы вершин графа по глубине и ширине
- •11.3. Решение задачи коммивояжера
- •12. Потоки в сетях
- •12.1. Основные определения
- •12.2. Теорема Форда и Фалкерсона
- •12.3. Алгоритм построения максимального потока
- •13. Сетевое планирование и управление
- •13.1. Элементы сетевого графика
- •13.2. Временные параметры сетевого графика
- •13.3. Распределение ограниченных ресурсов
- •14. Анализ технических систем (на примере электрической цепи)
- •14.1 Закон Кирхгофа
- •14.2. Основные уравнения
- •15. Сигнальные графы
- •15.1. Общие представления о сигнальных графах
- •15.2. Преобразования сигнальных графов
- •15.3. Формула Мэзона
- •16. Переключательные сети (схемы)
- •17. Математические машины и цепи маркова
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Часть 1
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
8.2. Раскраска графов
Раскраской
(вершин) неориентированного графа G
называется такое задание цветов вершинам
графа G, что никакие
две смежные вершины не получат одинаковый
цвет. Наименьшее возможное число цветов
в раскраске графа называется его
хроматическим числом и обозначается
.
Выражение хроматического числа через другие инварианты графа в общем случае неизвестно. Имеются лишь некоторые оценки.
В
частности, полном графе Кn
любые две различные вершины связаны
ребром, следовательно
.
Многие практические задачи сводятся к построению раскрасок графа.
Пример 1: Требуется прочитать несколько лекций за кротчайшее время. Пусть при этом чтение одной лекции занимает 1 час. Некоторые лекции не могут читаться одновременно из-за того, например, что их читает один и тот же лектор. В графе G вершинам соответствуют лекции и две вершины в нем смежны тогда и только тогда, когда соответствующие им лекции нельзя читать одновременно. Следовательно, любая раскраска графа определяет допустимое расписание. В результате любое допустимое расписание определяет раскраску графа. При чём оптимальное расписание соответствует раскраске с минимальным числом цветов и, следовательно, оно определяет минимальное число часов, необходимых для прочтения всех лекций. Оно равно .
Пример 2: Рассмотрим граф, вершины которого страны, а рёбра – границы стран. Числу соответствует наименьшее число красок, необходимых для раскрашивания карты так, чтобы никакие две соседние страны небыли окрашены в один цвет.
Существуют
также задачи связанные с раскраской
ребер мультиграфа. Раскраска ребер в
мультиграфе G может
быть определена с помощью раскраски
вершин реберного мультиграфа L(G).
Для произвольного неориентированного
мультиграфа G=(V,E,P)
реберным мультиграфом L(G)
называется тройка (E,
V, P`)
, где P` является
подмножеством прямого произведения
,
и выполняется условие
тогда и только тогда, когда в мультиграфе
G вершина а является
концом ребер u и v.
Раскраской ребер мультиграфа G
называется раскраска вершин мультиграфа
L(G).
Практическое приложение. Проводиться монтаж радиоаппаратуры. Чтобы не перепутать проводники необходимо их раскрасить так, чтобы два проводника, идущие к одной плате, имели разные цвета, В этом примере вершинам мултиграфа соответствуют платы, а ребрам - проводники. Определение минимального набора цветов в проводниках соответствует решению задачи о раскраске рёбер соответствующего мультиграфа.
Неорграф
называется бихроматическим, если
.
Теорема. Пусть G – неорграф без петель, имеющий хотя бы одно ребро. Тогда следующие утверждения эквивалентны:
G – бихроматический граф.
G – двудольный граф.
G –не содержит циклов нечетной степени.
Следствие.
Если G – лес, то
.
Для любого неорграфа
G без петель справедливо
неравенство
,
где deg(G)
– максимальная степень вершин графа
G.
8.3. Алгоритм последовательной раскраски
Произвольная вершина графа принимает цвет 1.
Если вершины a1, …, ai раскрашены цветом 1,2, …,l (li), то новой произвольно взятой вершине ai+1 приписывается минимальный цвет, неиспользованный при раскраске вершин, смежных с ai+1.
Для некоторых классов графов последовательная раскраска является минимальной, однако, в общем случае, это не всегда так.
Раскраска планарного графа. Теорема (Горбатов). Хроматическое число планарного графа не превышает четырех. (Горбатов «Фундаментальные основы дискретной математики», с. 244)