Graphen. Leonhard Euler ( )

Ähnliche Dokumente
Helmut Schauer Educational Engineering Lab Department for Information Technology University of Zurich. Graphen (2)

Programmiertechnik II

1. Einführung. Grundbegriffe und Bezeichnungen. Beispiele. gerichtete Graphen. 1. Einführung Kapitelübersicht

Bemerkung: Der vollständige Graph K n hat n(n 1)

Graphen KAPITEL 3. Dieses Problem wird durch folgenden Graph modelliert:

Graphen und Bäume. A.1 Graphen

Programmierkurs Python

Programmierkurs Python II

Einheit 11 - Graphen

1 Beispiele für Graphen

Anwendungen von Graphen

Elementare Definitionen. Anwendungen von Graphen. Formalisierung von Graphen. Formalisierung von Digraphen. Strassen- und Verkehrsnetze

Westfählische Wilhelms-Universität. Eulersche Graphen. Autor: Jan-Hendrik Hoffeld

VL-14: Graphalgorithmen I. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

Graphentheorie Graphentheorie. Grundlagen Bäume Eigenschaften von Graphen Graphen-Algorithmen Matchings und Netzwerke

Algorithmen und Datenstrukturen SS09. Foliensatz 16. Michael Brinkmeier. Technische Universität Ilmenau Institut für Theoretische Informatik

12. Graphen. Notation, Repräsentation, Traversieren (DFS, BFS), Topologisches Sortieren, Ottman/Widmayer, Kap ,Cormen et al, Kap.

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Euler-Hamilton)

Problemlösen in grafischen Strukturen

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2

Graphalgorithmen II. Werner Sembach Werner Sembach Graphalgorithmen II / 22

5 Graphen. Repräsentationen endlicher Graphen. 5.1 Gerichtete Graphen. 5.2 Ungerichtete Graphen. Ordnung von Graphen

Graphenalgorithmen I

Einführung in die Graphentheorie. Monika König

Graphen. Definitionen

Betriebswirtschaftliche Optimierung

12. Graphen. Königsberg Zyklen. [Multi]Graph

Betriebliche Optimierung

Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Esparza)

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).

Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Strukturen (Prof. Mayr)

3. Die Datenstruktur Graph

Seminar: Einladung in die Mathematik

Euler und Hamiltonkreise

Nachbarschaft, Grad, regulär, Inzidenz

= 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

Algorithmen und Datenstrukturen

WESTFÄLISCHE WILHELMS-UNIVERSITÄT MÜNSTER. Über 7 Brücken... wissen leben WWU Münster. Dietmar Lammers Hochschultag 201

Grundbegriffe der Informatik

Algorithmische Graphentheorie

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Grundlagen)

Lernmodul 2 Graphen. Lernmodul 2: Geoobjekte und ihre Modellierung - Graphen

Für die Anzahl der Kanten in einem vollständigen Graphen (und damit für die maximale Anzahl von Kanten in einem einfachen Graphen) gilt:

Seien u, v V, u v. Da G zusammenhängend ist, muss mindestens ein Pfad zwischen u und v existieren.

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 8

Kürzeste Wege in einem gewichteten Graphen. Anwendungen

Datenstrukturen und Algorithmen

9. Übung Algorithmen I

2. November Gradfolgen Zusammenhang Kürzeste Wege. H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 37

Graphenalgorithmen I

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Übersicht: Graphen. Definition: Ungerichteter Graph. Definition: Ungerichteter Graph

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2

Minimal spannende Bäume

Diskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap. 6: Graphentheorie

4. Kreis- und Wegeprobleme

8. Übung Algorithmen I

Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung.

Zweizusammenhang und starker Zusammenhang

Algorithmen und Datenstrukturen 2

Bäume und Wälder. Definition 1

Kapitel IV Minimale Spannbäume

Bäume und Wälder. Definition 1

Graphen. Graphen und ihre Darstellungen

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)

Flüsse, Schnitte, bipartite Graphen

Grundbegriffe der Informatik

Lösungen zu Kapitel 5

Naiver Algorithmus für Hamiltonkreis

Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph.

Graph Paar (V,E) V: nichtleere Menge von Knoten (vertex) E: Menge von Kanten (edges): Relation (Verbindung) zwischen den Knoten

in einem Zug finden, egal, wie lange man probiert? b) Warum kann man von bestimmten Ecken aus niemals eine Lösung

1. Einleitung wichtige Begriffe

3. Musterlösung. Problem 1: Boruvka MST

Ausarbeitung über den Satz von Menger und den Satz von König

KAPITEL 3 MATCHINGS IN BIPARTITEN GRAPHEN

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

Transkript:

Graphen Leonhard Euler (1707-1783)

2 Graph Ein Graph besteht aus Knoten (nodes, vertices) die durch Kanten (edges) miteinander verbunden sind.

3 Nachbarschaftsbeziehungen Zwei Knoten heissen adjazent (adjacent), wenn sie durch eine Kante miteinander verbunden sind. Ein Knoten heisst inzident (incident) zu einer Kante, wenn der Knoten Eckpunkt dieser Kante ist.

4 Grad eines Knotens Die Anzahl der Kanten, für die ein Knoten inzident ist bezeichnet man als Grad (degree) dieses Knotens. 2 3 3 2 2 2 2

5 Gerichtete Graphen Ein Graph heisst gerichtet (directed), wenn seine Kanten eine Orientierung (von einem Knoten zu einem Knoten) aufweisen. Ein gerichteter Graph wird auch als Digraph (directed graph) bezeichnet.

6 Gewichtete Graphen Ein Graph heisst gewichtet (weighted), wenn seinen Kanten Attribute (Gewichte) zugeordnet sind. Entfernungen in einem Ortsnetz 2 3 5 2 2 1 4 3

7 Vollständige Graphen Ein Graph heisst vollständig (complete), wenn eine Kante von jedem Knoten zu jedem anderen Knoten führt.

8 Bipartite Graphen Ein Graph heisst bipartit (bipartite), wenn Kanten nur Knoten aus zwei disjunkten Teilmengen miteinander verbinden.

9 Pfade Eine Folge von n Kanten, die zwei Knoten miteinander verbinden, wird als Weg oder Pfad (path) der Länge n bezeichnet. zb Pfad der Länge n=5:

10 Zyklen Ein geschlossener Pfad, der zu seinem Startknoten zurückführt und eine Länge n 3 hat, ist ein Zyklus (cycle). zb Zyklus der Länge n=3:

11 Schlaufen Eine Kante, die einen Knoten mit sich selbst verbindet heisst Schlaufe (loop).

12 Hamilton-Pfad In einem Hamilton-Pfad wird jeder Knoten des Graphen genau einmal durchlaufen.

13 Euler-Pfad In einem Euler-Pfad ist jede Kante des Graphen genau einmal enthalten.

14 Brücken von Königsberg Königsberger Brückenproblem (Leonhard Euler 1736): Gibt es einen Rundweg, bei dem man alle sieben Brücken der Stadt Königsberg über den Pregel genau einmal überquert und wieder zum Ausgangspunkt gelangt?

15 Brücken von Königsberg

16 Spannender Baum Ein spannender Baum (spanning tree) eines Graphen verbindet alle Knoten durch eine zyklenfreie Teilmenge aller Kanten.

17 Komponenten Eine Komponente (component) ist ein zusammenhängender Teil eines Graphen. Ein Graph kann aus mehreren Komponenten bestehen. Graph mit 3 Komponenten

18 Isolierter Knoten Ein Knoten heisst isoliert (isolated), wenn er der einzige Knoten einer Komponente ist. Graph mit einem isolierten Knoten

19 Kritische Knoten Ein Knoten eines Graphen ist genau dann kritisch (critical), wenn durch seine Entfernung der Graph in mehrere Komponenten zerfällt.

20 Kritische Kanten Eine Kante eines Graphen ist genau dann kritisch, wenn durch ihre Entfernung der Graph in mehrere Komponenten zerfällt.

21 Artikulationspunkte Kritische Kanten und kritische Knoten werden gemeinsam auch als Artikulationspunkte (articulation points) eines Graphen bezeichnet.

22 Zweifacher Zusammenhang Eine Komponente eines ungerichteten Graphen ist zweifach zusammenhängend (biconnected), wenn nach Entfernen eines beliebigen Knotens die verbleibenden Knoten zusammenhängend sind.

23 Beispiel: Zweifacher Zusammenhang Achtung: Kritische Knoten können auch in mehreren zweifach zusammenhängenden Komponenten enthalten sein!

24 Schwacher Zusammenhang In einem Digraphen ist ein Knoten y von einem Knoten x aus schwach erreichbar, wenn es einen ungerichteten Pfad von x nach y gibt. Eine Komponente eines Digraphen ist schwach zusammenhängend (weakly connected), wenn jeder Knoten von jedem anderen Knoten aus schwach erreichbar ist.

25 Starker Zusammenhang In einem Digraphen ist ein Knoten y von einem Knoten x aus stark erreichbar, wenn es einen gerichteten Pfad von x nach y gibt. Eine Komponente eines Digraphen ist stark zusammenhängend (strongly connected), wenn jeder Knoten von jedem anderen Knoten aus stark erreichbar ist. zb 5 stark zusammenhängende Komponenten eines Digraphen: