Dieser Graph hat 3 Zusammenhangskomponenten
|
|
|
- Berthold Zimmermann
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Vl 2, Informatik B, Definitionen und wichtige Graphen Sei im folgenden G =(V;E) ein schlichter ungerichteter Graph. Definition: Der Grad eines Knoten v in einem ungerichteten Graphen ist die Anzahl deg G (v) seiner Nachbarn. In einem gerichteten Graphen bezeichnet indeg G (v) die Anzahl der in v ankommenden Kanten, der Ingrad; während outdeg G (v) die Anzahl der in v startenden Kanten angibt. Es gilt der folgende Sachverhalt, auch als Handschlag-Lemma bekannt. X Satz: Für einen ungerichteten Graphen G =(V; E) haben wir v2v deg G (v) =2 jej Der Satz hat ein einfaches aber überraschendes Korollar. Korollar: In jedem ungerichteten Graphen ist die Anzahl der Knoten mit ungeradem Grad gerade. Beweis: Die Summe aller Knotengrade is gerade. Die Teilsumme der geraden Knotengrade ist auch gerade, also ist der Rest, die Summe der ungeraden Knotengrade, auch gerade. Das heißt dieser Rest muss eine gerade Anzahl von Summanden haben. Definition: Ein Graph G 0 = (V 0 ;E 0 ) ist Untergraph von G = (V;E), falls V 0 V und E 0 E ist. G 0 heißt induzierter Untergraph, falls außerdem gilt E 0 = E ffu; vgju; v 2 V 0 g. Definition: Zwei Graphen G =(V; E) und G 0 =(V 0 ;E;) heißen isomorph, wenn es eine Bijektion ffi : V! V 0 gibt mit der Eigenschaft 8u; v 2 V : fu; vg 2E () fffi(u);ffi(v)g 2E 0. 1
2 Das Testen, ob zwei Graphen isomorph sind ist im allgemeinen algorithmisch schwer, für eingeschränkte Klassen, wie z.b. die planaren Graphen kennt man effiziente Algorithmen. Es gibt verschiedene Operationen, die aus Graphen neue Graphen erzeugen, wie Vereinigung aber auch zum Beispiel die Komplementbildung. Definition: G c = (V;E c ) ist das Komplement von G = (V; E) falls für jedes u; v 2 V gilt, dass fu; vg 2E genau dann wenn fu; vg 62E c. Wir lernen im Folgenden einige wichtige, weil zumindestens in der Theorie häufig auftretende Graphen kennen. 1. Der vollständige Graph K n, n 1 eine natürliche Zahl, besteht aus n Knoten n und allen möglichen 2 Kanten. Jeder Graph ist natürlich Untergraph eines vollständigen Graphen. 2. Der vollständige bipartite Graph K n;m, mit n; m 1, besteht aus n + m Knoten und allen n m Kanten, die jeweils einen der n Knoten mit einem der m Knoten verbinden. Untergraphen eines vollständigen bipartiten Graphen heißen bipartit. 3. Der Hyperwürfel Q n hat als Knoten alle 0-1-Folgen der Länge n, zwei Folgen werden durch eine Kante verbunden, wenn sie sich genau an einer Stelle unterscheiden, also Hamming Abstand 1 haben. Der Q n hat 2 n Knoten und n 2 n 1 Kanten, was sofort aus dem Handschlag Lemma folgt. 4. Der Weg P n, n 0 besteht aus n + 1 Knoten v 1 ;:::;v n+1 und den n Kanten fv i ;v i+1 g für 1» i» n. 5. Der Kreis C n, n 3, entsteht aus dem Weg P n 1 durch das Hinzufügen der Kante fv 1 ;v n g. 6. Ein Graph heißt k-regulär, wenn alle Knoten den Grad k haben. Alle Kreise sind also 2 regulär, der K n ist (n 1) regulär und der Q n ist n regulär. 7. Bäume, wie wir sie schon in Inf A zur Genüge kennen gelernt haben, sind die in der Informatik am häufigsten auftretenden Graphen. 2
3 1.2 Zusammenhang und Abstand in ungerichteten Graphen Definition: Seien u und v Knoten in einem ungerichteten Graphen G =(V;E). Wir sagen, dass v von u erreichbar ist, wenn es in G einen Weg als Untergraphen gibt, der u mit v verbindet. Erreichbarkeit ist eine binäre Relation über der Knotenmenge V. Offensichtlich ist diese Relation eine Äquivalenzrelation, denn sie ist: ffl reflexiv: u ist mit sich selbst verbunden (durch den P 0 ); ffl symmetrisch: der Weg, der u mit v verbindet, verbindet auch v mit u; ffl transitiv: seien u; v; w Knoten und u = u 1 ;:::;u k = v die Knoten eines Weges von u nach v sowie v = v 1 ;:::;v l = w die Knoten eines Weges von v nach w. Sei i der kleinste Index mit u i 2 fu 1 ;:::;u k g fv 1 ;:::;v l g. Wir haben u i = v j für ein 1» j» l und die Knoten u 1 ;:::u i ;v j+1 ;:::;v l definieren einen Weg von u nach w. Die Erreichbarkeitsrelation zerlegt also die Knotenmenge V in Äquivalenzklassen V 1 ;:::;V k. Die von diesen Mengen induzierten Untergraphen heißen Zusammenhangskomponenten des Graphen G. Definition: Ein ungerichteter Graph heißt zusammenhängend, wenn er genau eine Zusammenhangskomponente hat. Beispiel: Dieser Graph hat 3 Zusammenhangskomponenten 3
4 Definition: Seien u; v Knoten in einem ungerichteten Graphen G =(V; E). Sind u und v in einer gemeinsamen Zusammenhangskomponente von G, so definieren wir ihren Abstand d(u; v) als Länge (Anzahl der Kanten) eines kürzesten Weges von u nach v. Gehören sie zu verschiedenen Komponenten, so setzen wir d(u; v) = 1. Der Durchmesser D(G) des Graphen ist definiert als das Maximum über alle paarweisen Abstände zwischen Knoten. Beispiel: u v w x d(u,w)=2, d(u,v)=3, D(G)=3 1.3 Charakterisierung bipartiter Graphen Es erweist sich in vielen Fällen als nützlich, mehrere äquivalente Charakterisierungen ein und derselben Graphklasse zu haben. Im Falle der bipartiten Graphen, die wir als Untergraphen der vollständigen bipartiten Graphen eingeführt hatten, liefert dies der folgende Satz. Satz: Ein Graph ist genau dann bipartit, wenn alle in ihm als Untergraph enthaltenen Kreise gerade Länge haben. Beweis: Zunächst überlegt man sich, dass wir den Graphen als zusammenhängend voraussetzen können, ansonsten führt man den folgenden Beweis für jede Zusammenhangskomponente. Sei G =(V;E) bipartit, das heißt, V = A[B mit A B = ; und Kanten verlaufen nur zwischen Knoten aus A und Knoten aus B. Sei des weiteren C ein Kreis in G. C benutzt abwechselnd Knoten aus A und B und hat somit gerade Länge. Wir zeigen die andere Richtung. Wir fixieren einen beliebigen Knoten u 2 V. 4
5 Wir definieren: A = fv 2 V j d(u; v) gerade g;b = V n A Zu zeigen, es gibt keine Kanten zwischen Knoten aus A (bzw. aus B). Wir führen einen indirekten Beweis. Wir nehmen an, es gibt eine Kante fv; wg;v;w 2 B (für A analog) und finden einen Widerspruch zur Annahme, dass alle Kreise gerade Länge haben. Wir betrachten kürzeste Wege von u zu v und zu w. Diese Wege haben gleiche Länge! (wegen der Kante zwischen v und w) Sei x der letzte gemeinsame Knoten auf beiden Wegen. Dann bilden die beiden Wegabschnitte von x nach v bzw. nach w zusammen mit der Kante fv; wg einen Kreis ungerader Länge. Man beachte, dass der Satz insbesondere gilt für Graphen, die gar keine Kreise besitzen, also Bäume und Wälder. 1.4 Bäume und ihre Charakterisierung Definition: Ein zusammenhängender ungerichteter Graph ist ein Baum, wenn er keinen Kreis enthält. Ein ungerichteter Graph, dessen Zusammenhangskomponenten Bäume sind, heißt Wald. Beispiel: Baumbeispiele Definition: Sei G =(V;E) ungerichtet und zusammenhängend mit jv j = n. Ein Untergraph T auf allen n Knoten, der ein Baum ist, heißt aufspannender Baum von G. Analog definiert man aufspannende Wälder für nicht zusammenhängende Graphen. Beobachtung: Jeder zusammenhängende Graph hat einen aufspannenden Baum, dieser ist aber nur eindeutig, wenn der Graph selbst ein Baum ist. Dann ist T der Graph selbst. 5
6 Satz: Folgende Aussagen sind äquivalent für G =(V;E). (1) G =(V;E) ist ein Baum. (2) Je zwei Knoten sind durch genau einen Weg verbunden. (3) G ist zusammenhängend und es gilt: jej = jv j 1. Beweis: (1) ) (2) und (2) ) (1) sind einfache indirekte Schlüsse. Wir zeigen (1) ) (3): Zunächst hat jeder Baum Knoten vom Grad 1, diese nennt man Blätter. Das sieht man wie folgt. Seien u 1 ;u 2 ;:::;u i die Knoten eines längsten Weges in G. Alle Nachbarn von u 1 liegen auf diesem Weg, sonst wäre er nicht längster Weg. Nur u 2 kann Nachbar sein, sonst gäbe es einen Kreis. Wir entfernen u 1 und die Kante fu 1 ;u 2 g aus G und erhalten einen zusammenhängenden Restgraphen G 0. Dieser hat genau einen Knoten und eine Kante weniger als G. Wenn wir dies iterieren, bleibt zum Schluss genau ein Knoten ohne Kanten übrig. Also jej = jv j 1. (3) ) (1): Sei T = (V;E 0 ) aufspannender Baum von G, damit jv j je 0 j = 1. Aber nach Vorraussetzung gilt auch jv j jej = 1. Allerdings ist E 0 E und die einzige Möglichkeit hierfür ist E = E 0. 6
Für die Anzahl der Kanten in einem vollständigen Graphen (und damit für die maximale Anzahl von Kanten in einem einfachen Graphen) gilt:
Der K 4 lässt sich auch kreuzungsfrei zeichnen: Für die Anzahl der Kanten in einem vollständigen Graphen (und damit für die maximale Anzahl von Kanten in einem einfachen Graphen) gilt: ( ) n n (n 1) E
Nachbarschaft, Grad, regulär, Inzidenz
Nachbarschaft, Grad, regulär, Inzidenz Definition Eigenschaften von Graphen Sei G = (V, E) ein ungerichteter Graph. 1 Die Nachbarschaftschaft Γ(u) eines Knoten u V ist Γ(u) := {v V {u, v} E}. 2 Der Grad
= n (n 1) 2 dies beruht auf der Auswahl einer zweielementigen Teilmenge aus V = n. Als Folge ergibt sich, dass ein einfacher Graph maximal ( n E = 2
1 Graphen Definition: Ein Graph G = (V,E) setzt sich aus einer Knotenmenge V und einer (Multi)Menge E V V, die als Kantenmenge bezeichnet wird, zusammen. Falls E symmetrisch ist, d.h.( u,v V)[(u,v) E (v,u)
Graphen. Graphen und ihre Darstellungen
Graphen Graphen und ihre Darstellungen Ein Graph beschreibt Beziehungen zwischen den Elementen einer Menge von Objekten. Die Objekte werden als Knoten des Graphen bezeichnet; besteht zwischen zwei Knoten
Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Grundlagen)
WS 2015/16 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Grundlagen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_15
5 Graphen. Repräsentationen endlicher Graphen. 5.1 Gerichtete Graphen. 5.2 Ungerichtete Graphen. Ordnung von Graphen
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 Grundlagen der Mathematik für Informatiker 5 Graphen 5.1 Gerichtete Graphen Definition 5.1 (V, E) heißt gerichteter Graph (Digraph), wenn V Menge von Knoten
Freie Bäume und Wälder
(Martin Dietzfelbinger, Stand 4.6.2011) Freie Bäume und Wälder In dieser Notiz geht es um eine besondere Sorte von (ungerichteten) Graphen, nämlich Bäume. Im Gegensatz zu gerichteten Bäumen nennt man diese
1. Einige Begriffe aus der Graphentheorie
. Einige Begriffe aus der Graphentheorie Notation. Sei M eine Menge, n N 0. Dann bezeichnet P n (M) die Menge aller n- elementigen Teilmengen von M, und P(M) die Menge aller Teilmengen von M, d.h. die
Bemerkung: Der vollständige Graph K n hat n(n 1)
Bemerkung: Der vollständige Graph K n hat n(n 1) 2 Kanten. Bew: Abzählen! Definition 111. Graphen mit n paarweise zyklisch verbundenen Kanten heißen Kreise (vom Grad n) und werden mit C n bezeichnet. Beispiel
Graphen KAPITEL 3. Dieses Problem wird durch folgenden Graph modelliert:
KAPITEL 3 Graphen Man kann als Ursprung der Graphentheorie ein Problem sehen, welches Euler 1736 von Studenten aus Königsberg gestellt bekam. Der Fluss Pregel wird von 7 Brücken überquert, und die Frage
Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I
Technische Universität München WS 00/0 Institut für Informatik Aufgabenblatt Prof. Dr. J. Csirik. November 00 Brandt & Stein Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Abgabetermin: Tutorübungen am. und.
Seien u, v V, u v. Da G zusammenhängend ist, muss mindestens ein Pfad zwischen u und v existieren.
Beweis: 1. 2. Seien u, v V, u v. Da G zusammenhängend ist, muss mindestens ein Pfad zwischen u und v existieren. Widerspruchsannahme: Es gibt zwei verschiedene Pfade zwischen u und v. Dann gibt es einen
8. Übung Algorithmen I
INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK 1 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Institut für Theoretische www.kit.edu Informatik Grundlagen
Vollständiger Graph. Definition 1.5. Sei G =(V,E) ein Graph. Gilt {v, w} E für alle v, w V,v w, dann heißt G vollständig (complete).
Vollständiger Graph Definition 1.5. Sei G =(V,E) ein Graph. Gilt {v, w} E für alle v, w V,v w, dann heißt G vollständig (complete). Mit K n wird der vollständige Graph mit n Knoten bezeichnet. Bemerkung
Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Esparza)
WS 2013/14 Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Esparza) Dr. Werner Meixner Fakultät für Informatik TU München http://www14.in.tum.de/lehre/2013ws/ds/uebung/ 22. Januar 2014 ZÜ DS ZÜ XIII
Algorithmen und Datenstrukturen SS09. Foliensatz 16. Michael Brinkmeier. Technische Universität Ilmenau Institut für Theoretische Informatik
Foliensatz 16 Michael Brinkmeier Technische Universität Ilmenau Institut für Theoretische Informatik Sommersemester 2009 TU Ilmenau Seite 1 / 45 Graphen TU Ilmenau Seite 2 / 45 Graphen 1 2 3 4 5 6 7 8
Diskrete Mathematik Graphentheorie (Übersicht)
Diskrete Mathematik Graphentheorie (Übersicht) Dr. C. Löh 2. Februar 2010 0 Graphentheorie Grundlagen Definition (Graph, gerichteter Graph). Ein Graph ist ein Paar G = (V, E), wobei V eine Menge ist (die
Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Mayr)
WS 2011/12 Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Mayr) Dr. Werner Meixner Fakultät für Informatik TU München http://www14.in.tum.de/lehre/2011ws/ds/uebung/ 25. Januar 2012 ZÜ DS ZÜ XIII
WS 2008/09. Diskrete Strukturen
WS 2008/09 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0809
WS 2009/10. Diskrete Strukturen
WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910
Algorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 4: Suchstrategien Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca [email protected] 14. April 2017 HALBORDNUNG TOPOLOGISCHE ORDNUNG TOPOLOGISCHES
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Kapitel 15: Graphen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische Informatik
Grundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 11: Graphen Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2010/2011 1/59 Graphische Darstellung von Zusammenhängen schon
Vorlesungstermin 2: Graphentheorie II. Markus Püschel David Steurer. Algorithmen und Datenstrukturen, Herbstsemester 2018, ETH Zürich
Vorlesungstermin 2: Graphentheorie II Markus Püschel David Steurer Algorithmen und Datenstrukturen, Herbstsemester 2018, ETH Zürich Wiederholung: Vollständige Induktion Ziel: zeige n N. A(n) für eine Aussage
Diskrete Strukturen. Hausaufgabe 1 (5 Punkte) Hausaufgabe 2 (5 Punkte) Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008
Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 9
2.4 Starke Zusammenhangskomponenten in Digraphen
Starke Zusammenhangskomponenten Einleitung 2.4 Starke Zusammenhangskomponenten in Digraphen Definition 2.4.1 Zwei Knoten v und w in einem Digraphen G heißen äquivalent, wenn v w und w v gilt. Notation:
Übung zur Vorlesung Diskrete Mathematik (MAT.107) Blatt Beispiellösungen Abgabefrist:
Svenja Hüning, Michael Kerber, Hannah Schreiber WS 2016/2017 Übung zur Vorlesung Diskrete Mathematik (MAT.107) Blatt Beispiellösungen Abgabefrist: Hinweise: Dieses Blatt präsentiert Beispiellösungen zu
Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen
WS 2010/11 Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen Dr. Werner Meixner Fakultät für Informatik TU München http://www14.in.tum.de/lehre/2010ws/ds/uebung/ 2. Februar 2011 ZÜ DS ZÜ XIII 1. Übungsbetrieb:
Anwendungen von Graphen
Anwendungen von Graphen Strassen- und Verkehrsnetze Computernetzwerke elektrische Schaltpläne Entity-Relationship Diagramme Beweisbäume endliche Automaten Syntaxbäume für Programmiersprachen Entscheidungsbäume
Elementare Definitionen. Anwendungen von Graphen. Formalisierung von Graphen. Formalisierung von Digraphen. Strassen- und Verkehrsnetze
Anwendungen von Graphen Strassen- und Verkehrsnetze Computernetzwerke Elementare Definitionen Ein Graph besteht aus Knoten und Kanten, die die Knoten verbinden. elektrische Schaltpläne Entity-Relationship
Bäume und Wälder. Definition 1
Bäume und Wälder Definition 1 Ein Baum ist ein zusammenhängender, kreisfreier Graph. Ein Wald ist ein Graph, dessen Zusammenhangskomponenten Bäume sind. Ein Knoten v eines Baums mit Grad deg(v) = 1 heißt
Lösungen zu Kapitel 5
Lösungen zu Kapitel 5 Lösung zu Aufgabe : (a) Es gibt derartige Graphen: (b) Offensichtlich besitzen 0 der Graphen einen solchen Teilgraphen. Lösung zu Aufgabe : Es sei G = (V, E) zusammenhängend und V
André Krischke Helge Röpcke. Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen
André Krischke Helge Röpcke Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen 8 Grundbegriffe der Graphentheorie für die Kante, die die beiden Knoten und verbindet. Der linke Graph in Bild. kann
Bäume und Wälder. Definition 1
Bäume und Wälder Definition 1 Ein Baum ist ein zusammenhängender, kreisfreier Graph. Ein Wald ist ein Graph, dessen Zusammenhangskomponenten Bäume sind. Ein Knoten v eines Baums mit Grad deg(v) = 1 heißt
Graphentheorie Graphentheorie. Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke
Graphen Graphentheorie Graphentheorie Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke 2 Was ist ein Graph? Ein Graph ist in der Graphentheorie eine abstrakte Struktur,
Graphentheorie. Formale Grundlagen (WIN) 2008S, F. Binder. Vorlesung im 2008S
Minimale Graphentheorie Formale Grundlagen (WIN) Franz Binder Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz Vorlesung im 2008S http://www.algebra.uni-linz.ac.at/students/win/fg Minimale Inhalt
9. Übung Algorithmen I
Timo Bingmann, Christian Schulz INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, PROF. SANDERS 1 KIT Timo Universität Bingmann, des LandesChristian Baden-Württemberg Schulz und nationales Forschungszentrum in der
Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph.
Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph. a) Es seien W 1 = (V, E 1 ), W 2 = (V, E 2 ) Untergraphen von G, die beide Wälder sind. Weiter gelte E 1 > E 2.
Technische Universität München Zentrum Mathematik Propädeutikum Diskrete Mathematik. Weihnachtsblatt
Technische Universität München Zentrum Mathematik Propädeutikum Diskrete Mathematik Prof. Dr. A. Taraz, Dipl-Math. A. Würfl, Dipl-Math. S. König Weihnachtsblatt Aufgabe W.1 Untersuchen Sie nachstehenden
Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung.
Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 14. November 2007 1 / 22 2 / 22 Gliederung eulersche und semi-eulersche Graphen Charakterisierung eulerscher Graphen Berechnung eines
8. Übung zu Algorithmen I 15. Juni 2016
8. Übung zu Algorithmen I 15. Juni 2016 Lisa Kohl [email protected] (mit Folien von Julian Arz, Timo Bingmann, Sebastian Schlag, Christian Staudt und Christoph Striecks) Nachtrag: Quicksort, alternative
Diskrete Strukturen. Hausaufgabe 1 (5 Punkte) Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008
Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 8
5. Bäume und Minimalgerüste
5. Bäume und Minimalgerüste Charakterisierung von Minimalgerüsten 5. Bäume und Minimalgerüste Definition 5.1. Es ein G = (V, E) ein zusammenhängender Graph. H = (V,E ) heißt Gerüst von G gdw. wenn H ein
Graphentheorie. Perfekte Graphen. Perfekte Graphen. Perfekte Graphen. Rainer Schrader. 22. Januar 2008
Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 22. Januar 2008 1 / 47 2 / 47 eine Clique in G ist ein induzierter vollständiger Teilgraph Gliederung α- und χ-perfektheit Replikation
Wir betrachten einen einfachen Algorithmus, der den Zusammenhang eines Graphen testen soll.
Kapitel 2 Zusammenhang 2.1 Zusammenhängende Graphen Wir betrachten einen einfachen Algorithmus, der den Zusammenhang eines Graphen testen soll. (1) Setze E = E, F =. (2) Wähle e E und setze F = F {e},
A Berlin, 10. April 2017
A Berlin, 10. April 2017 Name:... Matr.-Nr.:... Wiederholung der schriftlichen Prüfung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Niedermeier/Molter/Froese, Wintersemester 2016/17) Einlesezeit: 15 Minuten Bearbeitungszeit:
Graphentheorie. Zusammenhang. Zusammenhang. Zusammenhang. Rainer Schrader. 13. November 2007
Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 13. November 2007 1 / 84 2 / 84 Gliederung stest und Schnittkanten älder und Bäume minimal aufspannende Bäume Der Satz von Menger 2-zusammenhängende
MafI I: Logik & Diskrete Mathematik (F. Hoffmann)
Lösungen zum 14. und letzten Aufgabenblatt zur Vorlesung MafI I: Logik & Diskrete Mathematik (F. Hoffmann) 1. Ungerichtete Graphen (a) Beschreiben Sie einen Algorithmus, der algorithmisch feststellt, ob
Isomorphie von Bäumen
Isomorphie von Bäumen Alexandra Weinberger 23. Dezember 2011 Inhaltsverzeichnis 1 Einige Grundlagen und Definitionen 2 1.1 Bäume................................. 3 1.2 Isomorphie..............................
Graphentheorie. Kardinalitätsmatchings. Kardinalitätsmatchings. Kardinalitätsmatchings. Rainer Schrader. 11. Dezember 2007
Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 11. Dezember 2007 1 / 47 2 / 47 wir wenden uns jetzt einem weiteren Optimierungsproblem zu Gliederung Matchings in bipartiten Graphen
Zusammenfassung Graphentheorie
Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung Graphentheorie Diskrete Strukturen II Quellen sind Diestels Graphentheorie und Wikipedia 1 Grundbegriffe 1 1.1 Definitionen..........................................
Algorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 2: Einführung in die Graphentheorie - Teil 2 Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca [email protected] 2. März 2018 1/48 OPERATIONEN
Graphen und Bäume. A.1 Graphen
Algorithmen und Datenstrukturen 96 A Graphen und Bäume A.1 Graphen Ein gerichteter Graph (auch Digraph) G ist ein Paar (V, E), wobei V eine endliche Menge und E eine Relation auf V ist, d.h. E V V. V heißt
Lösungen zur Klausur zur Vorlesung. Mathematik für Informatiker I. (Dr. Frank Hoffmann) Wintersemester 2011/ Februar 2012
Lösungen zur Klausur zur Vorlesung Mathematik für Informatiker I (Dr. Frank Hoffmann) Wintersemester 2011/2012 22. Februar 2012 Aufgabe 1 Logisches und Grundsätzliches /4+4+2 (a) Testen Sie mit dem Resolutionskalkül,
Grundlagen der Theoretischen Informatik
1 Grundlagen der Theoretischen Informatik Till Mossakowski Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Wintersemester 2014/15 2 Notation für Wörter w a is die Anzahl der Vorkommen von
2. November Gradfolgen Zusammenhang Kürzeste Wege. H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 37
2. November 2011 Gradfolgen Zusammenhang Kürzeste Wege H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 37 Satz von Erdős und Gallai Eine Partition einer natürlichen Zahl ist genau dann die Gradfolge
6. Planare Graphen und Färbungen
6. Planare Graphen und Färbungen Lernziele: Den Begriff der Planarität verstehen und erläutern können, wichtige Eigenschaften von planaren Graphen kennen und praktisch einsetzen können, die Anzahl von
Algorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 7 und 8: Euler- und Hamilton-Graphen Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca [email protected] 17. April 2018 1/96 WIEDERHOLUNG Eulersche
Bäume und Wälder. Seminar: Graphentheorie Sommersemester 2015 Dozent: Dr. Thomas Timmermann
Bäume und Wälder Seminar: Graphentheorie Sommersemester 2015 Dozent: Dr. Thomas Timmermann Ida Feldmann 2-Fach Bachelor Mathematik und Biologie 6. Fachsemester Inhaltsverzeichnis Einleitung 1 1. Bäume
Kapitel IV Minimale Spannbäume
Kapitel IV Minimale Spannbäume 1. Grundlagen Ein Graph G = (V, E) besteht aus einer Menge V von Knoten und einer Menge E von Kanten. Wir werden nur endliche Knoten- (und damit auch Kanten-) Mengen betrachten.
Diskrete Mathematik 1
Ruhr-Universität Bochum Lehrstuhl für Kryptologie und IT-Sicherheit Prof. Dr. Alexander May M. Ritzenhofen, M. Mansour Al Sawadi, A. Meurer Lösungsblatt zur Vorlesung Diskrete Mathematik 1 WS 2008/09 Blatt
Ferienkurs zur algorithmischen diskreten Mathematik Kapitel 1: Grundlagen der algorithmischen Graphentheorie
Ferienkurs zur algorithmischen diskreten Mathematik Kapitel 1: Grundlagen der algorithmischen Graphentheorie Dipl-Math. Wolfgang Kinzner 2.4.2012 Kapitel 1: Grundlagen der algorithmischen Graphgentheorie
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 8
Grundbegriffe der Informatik Tutorium 8 Tutorium Nr. 16 Philipp Oppermann 22. Dezember 2014 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum
Algorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Martin Lercher Institut für Informatik Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Teil 10 Suche in Graphen Version vom 13. Dezember 2016 1 / 2 Vorlesung 2016 / 2017 2 /
Algorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2014/15 17. Vorlesung Graphen: Repräsentation und Durchlaufstrategien Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Vorlesungsumfrage Nutzen Sie
Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 14. September 2015
Klausur zur Vorlesung Grundbegriffe der Informatik 14. September 2015 Klausurnummer Nachname: Vorname: Matr.-Nr.: Diese Klausur ist mein 1. Versuch 2. Versuch in GBI Email-Adr.: nur falls 2. Versuch Aufgabe
Graph Paar (V,E) V: nichtleere Menge von Knoten (vertex) E: Menge von Kanten (edges): Relation (Verbindung) zwischen den Knoten
Graphentheorie Graph Paar (V,E) V: nichtleere Menge von Knoten (vertex) E: Menge von Kanten (edges): Relation (Verbindung) zwischen den Knoten gerichteter Graph (DiGraph (directed graph) E: Teilmenge E
Kapitel 5: Minimale spannende Bäume Gliederung der Vorlesung
Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe 2. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege. Minimale spannende Bäume. Färbungen und Cliquen. Traveling Salesman Problem. Flüsse in Netzwerken
8 Diskrete Optimierung
8 Diskrete Optimierung Definition 8.1. Ein Graph G ist ein Paar (V (G), E(G)) besteh aus einer lichen Menge V (G) von Knoten (oder Ecken) und einer Menge E(G) ( ) V (G) 2 von Kanten. Die Ordnung n(g) von
Proseminar Graphentheorie Vortrag 3 Matching. Inhalt: 1. Grundlagen 2. Matchings in bipatiten Graphen 3. Matchings in allgemeinen Graphen
Proseminar Graphentheorie Vortrag 3 Matching Inhalt: 1. Grundlagen 2. Matchings in bipatiten Graphen 3. Matchings in allgemeinen Graphen 1. Grundlagen Definition Matching: Eine Menge M von unabhängigen
5. Musterlösung. Problem 1: Vitale Kanten * ω(f) > ω(f ). (a) Untersuchen Sie, ob es in jedem Netzwerk vitale Kanten gibt.
Universität Karlsruhe Algorithmentechnik Fakultät für Informatik WS 05/06 ITI Wagner 5. Musterlösung Problem : Vitale Kanten * In einem Netzwerk (D = (V, E); s, t; c) mit Maximalfluß f heißen Kanten e
Kapitel 8: Bipartite Graphen Gliederung der Vorlesung
Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Minimale spannende Bäume 5. Färbungen und Cliquen 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken
4.2 Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition 4.2.1
Allgemeines. Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition.. (a) Ein Graph G =(V, E) heißt kreisfrei, wenn er keinen Kreis besitzt. Beispiel: Ein kreisfreier Graph: FG KTuEA, TU Ilmenau
Übungsaufgaben Graphentheorie, Wintersemester 2011/12
Übungsaufgaben Graphentheorie, Wintersemester 2011/12 Frank Göring 25. Januar 2012 Zusammenfassung Übungsaufgaben zur Graphentheorievorlesung. 1 Bis 19.10.2011 1. Wir hatten einen Graphen G als zusammenhängend
3 Klassifikation wichtiger Optimierungsprobleme
3 Klassifikation wichtiger Optimierungsprobleme 3.1 Das MIN- -TSP Wir kehren nochmal zurück zum Handlungsreisendenproblem für Inputs (w {i,j} ) 1 i
Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I
Technische Universität München WS 00/03 Institut für Informatik Aufgabenblatt 6 Prof. Dr. J. Csirik 18. November 00 Brandt & Stein Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Abgabetermin: Tutorübungen am
Algorithmen und Datenstrukturen 2-1. Seminar -
Algorithmen und Datenstrukturen 2-1. Seminar - Dominic Rose Bioinformatics Group, University of Leipzig Sommersemster 2010 Outline 1. Übungsserie: 3 Aufgaben, insgesamt 30 28 Punkte A1 Spannbäume (10 8
Unendliche Graphen. Daniel Perz 24. Dezember Definition 1. Ein Graph G heißt lokal endlich, wenn alle Knotengrade endlich sind.
Unendliche Graphen Daniel Perz 24. Dezember 2011 1 Definition Definition 1. Ein Graph G heißt lokal endlich, wenn alle Knotengrade endlich sind. Definition 2. Ein Graph G=(V,E) heißt Strahl, wenn gilt
KAPITEL 3 MATCHINGS IN BIPARTITEN GRAPHEN
KAPITEL 3 MATCHINGS IN BIPARTITEN GRAPHEN F. VALLENTIN, A. GUNDERT 1. Definitionen Notation 1.1. Ähnlich wie im vorangegangenen Kapitel zunächst etwas Notation. Wir beschäftigen uns jetzt mit ungerichteten
Wie findet man den optimalen Weg zum Ziel? Klassische Probleme der Kombinatorischen Optimierung
Wie findet man den optimalen Weg zum Ziel? Klassische Probleme der Kombinatorischen Optimierung Teilnehmer/innen: Markus Dahinten, Graf Münster Gymnasium Bayreuth Robert Fay, Herder Gymnasium Berlin Falko
Graphentheorie. Algebraic Graph Theory von Chris Godsil und Gordon Royle. Kapitel Seminararbeit. von. Katharina Mayr
Graphentheorie Algebraic Graph Theory von Chris Godsil und Gordon Royle Kapitel 1.1 1.3 Seminararbeit von Katharina Mayr 01210559 Universität Graz Insitut für Mathematik und wissenschaftliches Rechnen
Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen
Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester
Diskrete Mathematik für Informatiker
Universität Siegen Lehrstuhl Theoretische Inormatik Carl Philipp Reh Daniel König Diskrete Mathematik ür Inormatiker WS 2016/2017 Übung 6 1. Beweisen Sie die olgenden Aussagen: a) χ(k n ) = n b) χ(k m,n
2. Repräsentationen von Graphen in Computern
2. Repräsentationen von Graphen in Computern Kapitelinhalt 2. Repräsentationen von Graphen in Computern Matrizen- und Listendarstellung von Graphen Berechnung der Anzahl der verschiedenen Kantenzüge zwischen
Studientag zur Algorithmischen Mathematik
Studientag zur Algorithmischen Mathematik Eulertouren, 2-Zusammenhang, Bäume und Baumisomorphismen Winfried Hochstättler Diskrete Mathematik und Optimierung FernUniversität in Hagen 22. Mai 2011 Outline
