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第十一章 几类重要的图 11.1 欧拉图与哈密尔顿图 11.2 二部图 11.3 树 11.4 平面图 退出.

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1 第十一章 几类重要的图 11.1 欧拉图与哈密尔顿图 11.2 二部图 11.3 树 11.4 平面图 退出

2 11.1 欧拉图与哈密尔顿图 1736年瑞士数学家欧拉发表了图论的第一篇著名论文“哥尼斯堡七桥问题”(下称七桥问题)。这个问题是这样的:哥尼斯堡城有一条横贯全城的普雷格尔河,城的各部分用七桥联结,每逢节假日,有些城市居民进行环城周游,于是便产生了能否“从某地出发,通过每桥恰好一次,在走遍了七桥后又返回到原处”的问题。

3 在图11. 1. 1画出了哥尼斯堡城图,城的四块陆地部分以A,B,C,和D标记。欧拉巧妙地把哥尼斯堡城图化为图11. 1
在图11.1.1画出了哥尼斯堡城图,城的四块陆地部分以A,B,C,和D标记。欧拉巧妙地把哥尼斯堡城图化为图11.1.2所示图G,他把陆地设为图G中的结点,把桥画成相应地联结陆地即结点的边。于是,通过哥尼斯堡城中每座桥恰好一次问题,等价于在图G中从某一结点出发找出一条链,它通过每条边恰好一次后回到原出发结点,亦即等价于在图G中寻找一个圈,它通过G中每一条边恰好一次。

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6 欧拉在这篇论文中提出了一条简单准则,确定七桥问题是不能解的。下面就来讨论这个问题。
定义 图G中的一圈(或回路),若它通G中的每一条边(或弧)恰好一次,则称该圈(或回路)为欧拉圈(或回路),具有这种圈(或回路)的图称为欧拉无向(或有向)图。 定理 给定连通无向图G,G有欧拉圈G中每个结点都是偶度结点。

7 由定义11.1.1可知,具有欧拉圈的图是欧拉图,故图G为欧拉图G中每个结点都是偶度结点。
由于七桥问题所对应的图中每个结点都是奇度结点,根据上述定理可知,七桥问题无解。

8 定义11.1.2 图G中的一条链(或路),若它通过G中的每条边(或弧)恰好一次,则称该链(或路)为欧拉链(或路)。
定理 给定连通无向图G=<V,E>,u,v∈V且u≠v,u与v间存在欧拉链G中仅有u和v为奇度结点。

9 定理11.1.3 给定弱连通有向图G,G有欧拉回路G中的每个结点的入度等于出度。
定理 给定弱连通有向图G=<V,E>,u,v∈V且u≠v,u与v存在欧拉路G中唯有u和v的入度不等于出度,且u的入度比其出度大于1和v的出度比其入度小于1(或者反之)。

10 这两个定理的证明,可以看作是关于无向图的欧拉圈和欧拉链的推广。因为对于有向图的任意一个结点来说,如果入度与出度相等,则该结点为偶度结点;如果入度与出度之差为1时,该结点必是奇度结点,所以定理11.1.3和14.1.4与前面两个定理的证明类似。

11 与欧拉圈和链(或回路和路)非常类似的问题是哈密尔顿圈和链(或回路和路)的问题。1859年,爱尔兰数学家哈密尔顿(W. R
与欧拉圈和链(或回路和路)非常类似的问题是哈密尔顿圈和链(或回路和路)的问题。1859年,爱尔兰数学家哈密尔顿(W.R.Hamilton)首先提出“环球周游”问题。他用一个正十二面体的20个顶点代表世界上20个大城市(见图11.1.4(a)),这个正十二面体同构于一个平面图(见图11.1.4(b),平面图的定义稍后给出),要求旅游者能否找到沿着正十二面体的棱,从某个顶点(即城市)出发,经过每个顶点(即每座城市)恰好一次,然后回到出发顶点?这便是著名的哈密尔顿问题。

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13 按图11.1.4(c)中所给的编号进行旅游,便是哈密尔顿问题的解。
对于任何连通图也有类似的问题。

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15 定义11.1.3 图G中的一圈(或回路),若它通过G中每个结点恰好一次,则该圈(或回路)称为哈密尔顿圈(或回路),具有哈密尔顿圈(或回路)的图称为哈密尔顿无向(或有向)图。
由该定义可知,完全图必是哈密尔顿图。

16 定义11.1.4 图G中的一链(或路),若它通过G中的每个结点恰好一次,则该链(或路)称为哈密尔顿链(或路)。
哈密尔顿图尽管在形式上与欧拉图极其相似,但其结论上却有很大不同,至今还没有得到关于哈密尔顿图的非平凡的充要条件,这是图论尚未解决的主要问题之一。然而,还是有不少重要成果,下面给出几个必要和充分条件的定理。

17 定理11.1.5 若连通图G=<V,E>是哈密尔顿图,S是V的任意真子集,则ω(G-S)≤|S|。

18 下面给出图G是哈密尔顿图的充分条件,这个结果是于1952年G.A.Dirac研究得到的。
定理 给定简单图G=<V,E>,|V|=n,若n≥3和δ≥n/2,则G是哈密尔顿图。 请注意,本定理给出的仅是充分条件。例如,十多边形显然是哈密尔顿图,但δ=2≥ =5。

19 Bondy和Chvatol于1969年证明了更强的充分条件。他们的方法是建立下面两个引理之上的。
引理 给定图G=<V,E>,|V|=n≥3。若u,v∈V,u与v不邻接且d(u)+d(v)≥n,则G是哈密尔顿图G+〔u,v〕是哈尔密顿图。 受引理11.1.1启示,可以定义图的闭包概念。

20 定义11.1.4 给定图G=<V,E>,|V|=n。图G的闭包是由G通过相继地用边连接两个其度之和至少为n的不邻接结点,直到不能如此进行为止而得到的图。用C(G)表示图G的闭包。

21 下面定理是引理11.1.1的直接结果: 定理 简单无向图G是哈密尔顿图C(G)是哈密尔顿图。 容易看出,至少有三个结点的所有完全图都是哈密尔顿图。由此可得到下面推论: 推论 给定简单无向图G=<V,E>,|V|≥3。若C(G)是完全图,则图G是哈尔密顿图。

22 对于有向图的哈密尔顿回路和路也有此类似结果,但其证明却是困难得多,因此这里只叙述由Ghoula-Houri给出的定理如下:
定理 给定n阶强连通图G=<V,E>。若对任意v∈V,有d+(v)+d-(v) ≥n,则G有哈密尔顿回路。

23 11.2 二部图 本节简要介绍二部图及二部图中匹配理论的主要概念和成果。
11.2 二部图 本节简要介绍二部图及二部图中匹配理论的主要概念和成果。 定义 给定简单无向图G=<V,E>,且V=V1∪V2,V1∩V2=。若V1和V2的诱导子图<V1>和<V2>都是零图,则称G是二部图或偶图,并将二部图记作G=<V1,E,V2>,并称V1,V2是V的划分。

24 在一个二部图G=<V1,E,V2>中,若|V1|=m,|V2|=n,且对任意的u∈V1,v∈V2均有u,v〕∈E,则称G为完全二部图,记为Km,n。
定理 简单图G为二部图G中所有基本圈的长度为偶数。

25 定义11.2.2 给定简单无向图G=<V,E>,若ME且M中任意两条边都是不邻接的,则子集M称为G的一个匹配或对集,并把M中的边所关联的两个结点称为在M下是匹配的。
令M是G的一个匹配,若结点v与M中的边关联,则称v是M—饱和的;否则,称v是M—不饱和的;若G中的每个结点都是M—饱和的,则称M是完全匹配。如果G中没有匹配M1,使|M1|>|M|,则称M是最大匹配。显然,每个完全匹配是最大匹配,但反之不真。

26 定义 令M是图G=<V,E>中的一个匹配。若存在一个链,它是由分别由E-M和M中的边交替构成,则称该链是G中的M—交错链;若M—交错链的始结点和终结点都是M—不饱和的,则称该链为M—增广链;特别地,若M—交错链的始结点也是它的终结点而形成圈,则称该圈为M—交错圈。

27 在匹配理论中,人们特别关心的是最大匹配。Berge在1957年给出了一个图中的一个匹配为最大匹配的充要条件。在证明这一结论时,将要用到两个集合的对称差的概念,现叙述如下:
给定两个集合S和T,S与T的对称差,记为SΔT,其定义为: ST=(S∪T)-(S∩T)

28 引理11.2.1 设M1和M2是图G中的两个匹配,则在<M1M2>中,每个分图或是交错链,或是交错圈。
定理 (Berge,1957)图G的一个匹配M是个最大匹配G中不含有M—增广链。

29 在许多应用中,希望在二部图G=<V1,E,V2>中找出一个匹配M,使得V1中每个结点都是M—饱和的。1935年,Hall首先给出存在这样匹配的充分必要条件的定理。
定理 给定二部图G=<V1,E,V2>,G中存在使V1中每个结点饱和的匹配对任意SV1有 |N(S)|≥|S| (2) 其中N(S)表示与S中结点邻接的所有结点集合。

30 推论 若G=<V1,E,V2>是二部图,且对于任意v∈V1或V2有d(v)=k>0,则G有一个完全匹配。
在定理11.2.3的证明中,它提供了在二部图G=<V1,E,V2>中寻找一个匹配M,使V1中每个结点是M一饱和的。下面给出的称为Hungarian方法的算法。令M是G=<V1,E,V2>中任意一个匹配,该算法是:

31 (1) 若V1中每个结点是M—饱和的,停止。否则,令v是V1中M—不饱和结点,作
S={v}和T= (2) 若N(S)=T,因为|T|=|S|-1,则|N(S)|<|S|,由Hall定理知,不存在使V1中每个结点都是饱和的匹配,停止,否则,令y∈N(S)-T。 (3) 若y是M—饱和的,令〔y,z〕∈M,作 S←S∪{z}和T←T∪{y} 并转到(2);否则,令CM是以v为始结点和y为终结点的M—增广链,作M←MΔE(CM)并转到(1)。其中E(CM)表示CM中所有边的集合。

32 11.3 树 定义11.3.1 一个无圈的连通图,称为树。 显然,由定义可知,树是个简单图,即它无环和无平行边。
11.3 树 定义 一个无圈的连通图,称为树。 显然,由定义可知,树是个简单图,即它无环和无平行边。 在树中,度为1的结点称为叶或悬挂结点;度数大于的结点称为内结点或分枝结点;而与叶或悬挂结点所关联的边,称为叶边或悬挂边。 若图中的每个连通分图是树,则称该图为森林。

33 定理 树T中任两个结点间恰有一条链。 定理 若图G中每对结点间有且仅有一条链,则G为树。 定理 具有n个结点的树中有n-1条边,即树T=<V,E>中,|E|=|V|-1。

34 注意,具有n个结点和恰有n-1条边的图未必是树,但有下面两个定理:
定理 给定连通图G=<V,E>,若|E|=|V|-1,则G是树。 定理 给定图G=<V,E>,|E|=|V|-1且G中无圈,则G是树。

35 连通无圈完全刻划了树,这是树的一个特性;树还有另外一个重要性质是:它以最少的边使结点可达或连通。这便导出下面的最小连通的概念。
定义 给定连通图G=<V,E>,若对任意e∈E,均使G-e不连通,则称连通图G是最小连通的。

36 显然,最小连通图不可能有圈。因为删去圈中的一条边后仍使图连通。于是,最小连通图是树。反之, 如果一个连通图G不是最小连通的,则必存在G中一条边ei,使G-ei连通。所以ei位于一圈中,这意味着G不是树。故可得到下面定理:

37 定理 图G是树G是最小连通的。 上面的六个定理可以总结为下面五个不同的但却是等价的树的定义。给定图G=<V,E>,G是树的等价定义是: ① G是连通且无圈 ② G是连通且|E|=|V|-1 ③ G是无圈且|E|=|V|-1 ④ G中每对结点间恰有一条链 ⑤ G是最小连通图

38 定理11.3.7 给定树T=<V,E>,若|V|≥2,则T中至少存在两个悬挂结点。
对于一些图,它本身未必是树,但它的子图是树。一个图可能有多个子图是树,其中很重要的一类树是生成树。

39 定义11.3.3 给定图G=<V,E>。若G的生成子图T是树,则称T是G的生成树。T中的边称为枝,是G中的边但不为T中的边称为弦。
定理 图G=<V,E>有生成树T=<VT,ET>G是连通的。

40 假设图G=<V,E>是连通图,G的一个生成树是T=<V,ET>,则|ET|=|V|-1。因此,要确立G的一棵生成树必须从G中删去|E|-(|V|-1)条边。称数(|E|-|V|+1)为图G的基本圈的秩,它表现打破全部基本圈所必须从G中删去的最小边数,即由G产生的生成树应删去弦的数目。例如,对于图11.3.3所示的图,其圈秩是3。

41 定理11.3.9 若T是图G的一棵生成树,e=[u,v]是弦,则存在唯一的由e和T中某些边构成的基本圈C。若f是C上与e不同的边且由f替换e而得到图T1,则T1也是G的一棵生成树。
定理 设T1和T2是图G的两棵生成树。若f是T1的边但不为T2的边。则存在一条是T2但不为T1的边e,使得用e代替T1中的一条边而得到图G的一棵生成树T3。

42 下面讨论利用生成树为讨论加权图的最小连接问题。
设G=<V,E,W>是加权的连通图,对任意边e,其权w(e)≥0。令T=<VT,ET,WT>是G的一查枷权生成树,其所有枝上的权的总和 (e),称为树T的权,记为w(T)。一般说来,对于G的不同生成树T,w(T)也是不同的。可以知道,其中必有一个最小者,而这正是人们最为感兴趣的。因此,有如下定义。

43 定义 给定连通加权图G=<V,E,W>,T0=<V,ET0,WT0>是G的加权生成树,w(T0)为T0的权。若对G的任意加权生成树T均有w(T0)≤w(T),则称T0是G的最小生成树。 下面给出一种求最小生成树的方法——Kruskal算法(1956),它的本质是树生成过程,因此得名避圈法。

44 定理11.3.11 设G是有n个结点的连通图,下面算法产生的是最小生成树。
(1) 选取具有尽可能小的权的边e1;假定i<n-1和已选取边为e1,e2,…,ei。 (2) 在G中选取不同于e1,e2,…,ei的边ei+1,使{e1,e2,…,ei,ei+1}的诱导子图无圈且ei+1是满足此条件的权尽可能小的边。重复作下去直至选出边e1,e2,…,en-1为止。

45 定义 给定加权连通图G=<V,E,W>,对任意e∈E均有w(e)≥0,及u,v∈V。连接u和v的链C0:u=x1,x2,…,xk=v,其链长记为l(v)或l(C0),等于 ,如果对G中连接u与v的任何链C均有l(C0)≤l(C),则称C0是G中连接u和v的最短链。

46 现在给出一种求从已知结点到另外一个结点的最短链的方法—G.Dantzig算法,其本质也是一种树生长过程。
定理 设有n个结点的加权连通图G=<V,E,W>,x0∈V。依下面算法得到G的一棵生成树T,使得在T中连接x0与x≠x0的每一条基本链是G中连接x0与x的最短链。

47 令 X0={x0}和l(x0)=0,执行以下步骤:
(1) 选取x1,连接x0与x1使w([x0,x1])尽可能地小。令l(x1)=w([x0,x1]),X1={x0,x1}和E1={[x0,x1]}。

48 (2) 假设已确定结点集Xk={x0,x1,…,xk}和边集Ek,k1。对于xi∈Xk选取yiXk,使得[xi,yi]∈E且w([xi,yi])尽可能地小(若选不取yi,则略过xi)。选取xp∈Xk,使得对于i=0,1,…,k有l(xp)+w([xp,yp])≤l(xi)+w([xi,yi]),令xk+1=yp和l(xk+1)=l(xp)+w([xp,yp]),再令Xk+1={x0,x1,…,xk,xk+1}和Ek+1=Ek∪{[xp,xk+1]}。 (3) 重复(2),直到Xn-1={x0,x1,…,xn-1}和En-1为止。

49 前面讨论的树,都是无向图中的树,即无向树;下面将简单地介绍有向图中的树即有向树。
定义 如果一个有向图的基础图是一棵树,则该有向图称为有向树。其图形表示法常采用倒置树表示之,且为方便计,有时略去边之方向。

50 定义11.3.7 给定一个有向树,若只有一个结点的入度是零,其余结点的入度都是1,则称该树为有根树。
在有根树中,入度为零的结点称为根或根结点,出度为零的结点称为叶或叶结点;出度不为零的结点称为分枝结点或内结点。

51 定义11.3.8 在有根树中,从根到某个结点的路长即该路中的弧数,称为该结点的级。其中结点的级的最大者,称为有根树的树高。
由于有向树中没有回路,因此所有的路都是基本路。可见,从树中任何结点到另外一个结点的路长即是两结点的距离。故有根树的根结点的级是零;任何结点的级,等于从根到该结点的距离。 在有向树中,结点的出现次序是没有意义的。但实际应用中,有时要给出同一级中结点的相对次序,这便导出有序树的概念。

52 定义11.3.9 在一棵有根树中,在每一级的结点都指定某种次序,称树为有序树。例如,图11.3.11与图11.3.10表示两棵不同的有序树。

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55 为表示结点间的关系,有时借用家族中的术语。令u是有根树中的分枝结点,若从u到v有一条弧或说u与v是邻接的,则结点v称为结点u的“儿子”,或称u是v的“父亲”;若从u到w有一条路,称u是w的“祖先”,或称w是u的“子孙”,同一个分枝结点的儿子称为“兄弟”。 在前面讨论的有根树或有序树中,其结点的出度未加任何限制。现在将依据结点出度的不同情况进行讨论。

56 定义11.3.10 在有根树中,若每一个结点的出度都小于或等于m,则称该树为m叉树。若每一个结点的出度恰好等于m或等于0,则称这种树为完全m叉树。若所有的叶结点的级相同,则称正则m叉树。

57 定义11.3.11 在m叉树中,如果对任何结点的m个(或少于m个)儿子都分别指定好m个不同的确定位置,则称该树为位置叉树。
当m=2时,便可得到常用的二叉树、完全二叉树和正则二叉树。不难看出,二叉树中的每个结点v,至多有两个子树,分别称为v的左子树和右子树。若v只有一个子树,则称它为左子树或右子树均可。在二叉树的图形表示中,v的左子树画在v的左下方,v的右子树画在v的右下方。

58 在位置二叉树中,每个结点可用字符表{0,1}上的字符串唯一地表示。串中的字符个数称为串的长度。结点v的任何一个儿子所对应的串的前缀是v所对应的串;任何一个叶结点的串不能放置在其它结点的串的前面,这树是位置二叉树的0-1串表示或称哈夫曼编码。对应于叶结点的串的集合形成一个前缀码或哈夫曼编码。例如,{000,001,01,10,110,111}是前缀码,因为它正是图 (b)中树的叶结点0-1串表示的集合。不难看出,利用字符表{0,1,2,…,m-1}上的字符串,可表示位置m叉树的各个结点。

59 如前所叙,在任何位置二叉树的0-1串表示中,其叶结点的串集合是个前缀码,即哈夫曼编码树对应着一个哈夫曼编码。不仅如此,还可以构造性证明其逆命题:
定理 任何一个前缀码都对应一棵位置二叉树的0-1串表示,即哈夫曼编码对应一棵哈夫曼编码树。

60 有很多实际应用,可用二叉树或m叉树表示。可以指出,按下面算法,任何一棵有序树均能表成二叉树。其算法是:
(1) 除最左边的分枝结点外,删去所有从每一个结点长出的分枝。在同一级中,兄弟结点之间用从左到右的弧连接。

61 (2) 选取直接位于给定结点下面的结点作为左儿子,与给定结点位于同一水平线上且紧靠它的右边结点作为右儿子,如此类推。
上述算法能够推广到有序森林上去。

62 二叉树的一个重要应用就是最优树问题。 给定一组数w1,w2,…,wn。令一棵二叉树有n个叶结点,并对它们分别指派w1,w2,…,wn作为权,则该二叉树称为加权二叉树。

63 定义11.3.12 在权分别为w1,w2,…,wn的加权二叉树T中,若权是wi的叶结点,其级为L(wi),则 称为加权二叉树T的权,并记为w(T)。
已知w1,w2,…,wn为权,T0为加权二叉树,其权为w(T0),如果对任意加权二叉树T,它的权是w(T),均有w(T0)≥w(T),则称T0是最优树或Huffman树。

64 定理11.3.14 设T为加权w1,w2,…,wn且w1≤w2≤…≤wn的最优树,则
(1) 加权w1和w2的叶结点vw1和vw2是兄弟。 (2) 以叶结点vw1和vw2为儿子的分枝结点,它是所有分枝结点的级最高者。

65 定理11.3.15 设T为加权w1,w2,…,wn且w1≤w2≤…≤wn的最优树,若将以加权w1和w2的叶结点为儿子的分枝结点改为加权w1+w2的叶结点而得到一棵新树T1,则T1是最优树。

66 根据上述两个定理,求一棵有n个权的最优树,可简化为求一棵有n-1个权的最优树,而这又可简化为求一棵有n-2个权的最优树,依此类推。具体作法是:
首先找出两个最小的权值,设w1和w2。然后对n-1个权w1+w2,w3,…,wn求作一棵最优树,并且将这棵树中的结w1+w2代之以w1 w2,依此类推。

67 11.4 平面图 在一些实际问题中,要涉及到图的平面性的研究,比如大家都知道的印刷线路板的布线问题。近些年来,大规模集成电路的发展,进一步促进了图的平面性的研究。本节将简要地介绍平面图的概念,欧拉公式和平面图的着色。 定义 一个无向图G=<V,E>,如果能把它画在平面上,且除V中的结点外,任意两条边均不相交,则称该图G为平面图。

68 下面给出一种判别平面图的直观方法。 根据平面的定义,无圈的图显然是平面图。故,研究图的平面性问题,只需要限制有圈的一类图即可。判别方法是: (1) 对于有圈的图找出一个长度尽可能大的且边不相交的基本圈。 (2) 将图中那些相交于非结点的边,适当放置在已选定的基本圈内侧或外侧,若能避免除结点之外边的相交,则该图是平面图;否则,便是非平面图。

69 在图论中,称K3,3和K5是库拉图斯基图。这是因为波兰数学家库拉图斯基(K
在图论中,称K3,3和K5是库拉图斯基图。这是因为波兰数学家库拉图斯基(K.Kuratowski)于1930年给出了的判别平面图充要条件(后称库拉图斯基定理)曾用到这两个图。下面就来介绍这一定理,不过它要用到两个图同胚的概念。可以看出,在给定图G的任何一条边上插入一个度为2的结点,使一条边成为两条边,或者涂抹图G中度为2的结点,使两条边成为一条边,这些都不会影响图的平面性。

70 定义11.4.2 若图G2可由图G1中的一些边上适当插入或涂抹度为2的有限个结点后而得到,则称G1与G2同胚。
显然,任何两个基本圈是同胚的。

71 定理11.4.1 (库拉图斯基定理)一个图G是平面图G中不含同胚于K3,3或K5的子图。
该定理的证明是看来不算很难但是冗长的,略去了,有兴趣读者可参见图论专著中的证明。 库拉图斯基定理表述还是简明的,例如,图11.4.4(a)所示的图称为彼得森图,它是非平面图。因为当删去边[v6,v8]和[v3,v4]时,它成为含有同胚于K3,3的子图,如图11.4.4(b)或(c)所示。

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73 下面介绍平面图中的重要的欧拉公式。 定义 设G为一平面图,若由G的一条或多条边所界定的区域内部不含图G的结点和边,这样的区域称为G的一个面,记为f。包围这个区域的各条边所构成的圈,称为该面f的边界,其圈的长度,称为该面f的度,记为d(f)。为强调平面图G中含有面这个元素,今后把平面图表为G=<V,E,F>,其中F是G中所有面的集合。

74 为方便有时把平面图G的外部的无限区域当作一个面,称为无限面或外部面,其余的面称为有限面或内部面。
由定义不难证明下面定理: 定理 令G=<V,E,F>是连通平面图,则 。

75 定理11.4.3 设G=<V,E,F>是连通平面图,则|V|-|E|+|F|=2。
这便是著名的欧拉公式。 推论1 给定连通简单平面图G=<V,E,F>。若|V|≥3,则|E|≤3|V|-6。 推论2 设G=<V,E,F>是一个连通简单平面图,若|V|≥3,则存在v∈V,使得d(v)≤5。

76 推论3 给定连通简单平面图G=<V,E,F>。若对于每个面f∈F,有d(f)≥4,则
|E|≤2|V|-4 推论4 完全图Kn是平面图n≤4。 推论5 完全二部图Km,n是平面图m≤2或n≤2。

77 下面讨论平面图的着色问题。 平面图的着色问题,最早起源于地图的着色。在一张地图中,若相邻国家着以不同的颜色,那么最少需要多少种颜色呢?1840年,德国数学家麦比乌斯(A.F.Mǒbius)在他的讲稿中第一次提出了确信用四种颜色可以对地图着色的问题(以下简称四色猜想)。1879年肯普(Kempe)给出了这个猜想的第一个证明,但到1890年希伍德(Hewood)发现肯普证明是有错误的,然而他指出了肯普的方法虽不能证明地图着色用四种颜色就够了,但却可以证明用五种颜色是够的,即五色定理成立。

78 在这里,研究的方法并不直接去考察地图着色问题,而是把它转化成平面图。为此,先给出对偶图的概念。
定义 给定平面图G=<V,E,F>,且f1,f2,…,fn∈F。若有图G*=<V*,E*>满足下列条件:

79 (1) 对于任意fi∈F内部有且仅有一个结点v*i∈V*;
(2) 对于G中面fi和面fj的公共边ek有且仅有一条边e*k∈E*,使得ek*=〔v*i,v*j〕且e*k与ek相交; (3) 当且仅当ek只是一个面fi的边界时,v*i存在一个环ek*且e*k与ek相交,则称图G*是图G的对偶图。

80 从对偶图的定义可以看出,若G. =<V. ,E. >是平面图G=<V,E,F>的对偶图,则G也G
从对偶图的定义可以看出,若G*=<V*,E*>是平面图G=<V,E,F>的对偶图,则G也G*的对偶图。一个连通平面图G的对偶图G*,也是平面图,而且有 |E(G*)|=|E(G)| |V(G*)|=|F(G)| ()=dG(fi) fiF,v*

81 其中E(G)表示图G的所有边集合,F(G)表示图G的所有面的集合。于是,可得到下面定理:
定理 若G=<V,E,F>是平面图,则 。

82 定义11.4.5 若图G的对偶图G*同构于G,则称G是自对偶图。

83 定理11.4.5 若平面图G=<V,E>是自对偶图,则|E|=2(|V|-1)。
从对偶图的定义容易知道,对于地图的着色问题,可以化为一种等价的对于平面图的结点的着色问题。因此,四色问题可以归结为要证明:对任意平面图一定可以用四种颜色,对其结点进行着色,使得相邻结点都有不同颜色。

84 平面图G=<V,E>的着色α是从结点集V到色集C={c1,c2,…,cn}上一个映射,使对任意边[vi,vj]∈E均有α(vi)≠α(vj),即对G的每个结点指派一种颜色,使得相邻结点都有不同的颜色。 对于平面图G着色时,需要的最少颜色数称为G的着色数,记为χ(G)。 定理 (五色定理)对于任何简单平面图G=<V,E>,均有χ(G)≤5。

85 由此定理及对偶图定义,可得出下面定理。 定理 任何地图M,M是五着色的,即χ(M)≤5。

86 自从四色猜想提出后,一百多年来,一直成为数学上的著名难题,它吸引许许多多的人,为之而作出大量辛劳,也得到很多重要结果,但长久未能得到解决。直到1976年6月,由美国伊利诺斯大学两名数学家爱普尔(K.I.Apple)、黑肯(W.Haken)在考西(J.Koch)帮助下借助于电子计算机,用了一百多亿次逻辑判断,花了1200多机时才证明四色猜想是成立的,从此宣告,四色猜想成为四色定理。现将它叙述如下:

87 定理14.4.8 (四色定理)对于任何平面图G,有χ(G)≤4。
相应地有下面的定理。 定理 对于任何地图M,M是四着色的,即χ(M)≤4。


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