105
правок
Изменения
м
В статье про [[K-связность]] было сформулировано следующее утверждение:
{{Утверждение
|statement=
Граф <tex> G </tex> является '''реберно <tex> l </tex> - связным''' <tex>\Leftrightarrow </tex> любая пара его вершин соединена по крайней мере <tex> l </tex> - реберно непересекающимися путями.
}}
Там же было дано определение реберной связности через <tex> l </tex>-связность:
{{Определение
|definition=
[[Вершинная, реберная связность, связь между ними и минимальной степенью вершины|Реберной связностью]] графа называется <tex> \lambda(G) = \max \{ l | G </tex> реберно <tex> l </tex> - связен <tex> \} </tex>, для тривиального графа считаем <tex> \lambda (K_1) = 0 </tex>.
}}
Дмитрий Мурзин переименовал страницу Вершинная, реберная связность, связь между ними и минимальной степенью вершины в [[Вершинная, рёб…
{{Определение
|definition=
'''Вершинной связностью''' <tex>\kappa</tex> графа <tex>G</tex> (англ. ''vertex-connectivity'') называется наименьшее число вершин, удаление которых приводит к несвязному или тривиальному графу.
}}
{{Определение
|definition=
'''Реберной связностью''' <tex>\lambda</tex> графа <tex>G</tex> (англ. ''edge-connectivity'') называется наименьшее количество ребер, удаление которых приводит к несвязному или тривиальному графу.
}}
{{Теорема
|statement=
Для любого графа <tex>G</tex> справедливо следующее неравенство: <tex>\kappa \leleqslant \lambda \le leqslant \delta </tex>
|proof=
[[Файл:Ver_ed_coh_1.png|thumb|right|150px|Полный граф. <tex> \lambda = \delta = \kappa = 4</tex>]]
# Проверим второе неравенство. Если в графе <tex>G</tex> нет ребер, то <tex> \lambda = 0 </tex>. Если ребра есть, то несвязный граф получаем из данного, удаляя все ребра, инцидентные вершине с наименьшей степенью. В любом случае <tex> \lambda \le leqslant \delta </tex>.
# Чтобы проверить первое неравенство нужно рассмотреть несколько случаев.
##Если <tex>G</tex> {{- --}} несвязный или тривиальный граф, то <tex> \kappa = \lambda = 0 </tex>.
##Если <tex>G</tex> связен и имеет мост <tex>x</tex>, то <tex>\lambda = 1 </tex>. В последнем случае <tex> \kappa = 1 </tex>, поскольку или граф <tex>G</tex> имеет точку сочленения, инцидентную ребру <tex>x</tex>, или же <tex>G=K_2</tex>.
##Наконец, предположим, что граф <tex>G</tex> содержит множество из <tex> \lambda \ge geqslant 2 </tex> ребер, удаление которых делает его несвязным. Ясно, что удаляя <tex>\lambda - 1 </tex> ребер из этого множества получаем граф, имеющий мост <tex>x = uv</tex>. Для каждого из этих <tex>\lambda - 1 </tex> ребер выберем какую-либо инцидентную с ним вершину отличную от <tex>u</tex> и <tex>v</tex>. Удаление выбранных вершин приводит к удалению <tex>\lambda - 1 </tex> (а возможно, и большего числа) ребер. Если получаемый после такого удаления граф не связен, то <tex>\kappa \le lt \lambda</tex>; если же он связен, то в нем есть мост <tex>x</tex>, и поэтому удаление вершины <tex>u</tex> или <tex>v</tex> приводит либо к несвязному, либо к тривиальному графу. В любом случае <tex> \kappa \le leqslant \lambda</tex>.
}}
{{Теорема
|statement=
Для любых натуральных чисел <tex>a, b, c</tex>, таких что <tex>a \le leqslant b \le leqslant c</tex>, существует граф <tex>G</tex>, у которого <tex>\kappa = a, \lambda = b</tex> и <tex>\delta = c </tex>
|proof=[[Файл:Ver_ed_coh_2.png|thumb|right|335px|Граф, в котором <tex> \delta = 4</tex>, <tex>\lambda = 3</tex>, <tex>\kappa = 2</tex>.]]
Рассмотрим граф <tex>G</tex>, являющийся объединением двух полных графов <tex>G_1</tex> и <tex>G_2</tex>, содержащих <tex>c + 1</tex> вершину. Отметим <tex>b</tex> вершин, принадлежащих подграфу <tex>G_1</tex> и <tex>a</tex> вершин, принадлежащих подграфу <tex>G_2</tex>. Добавим в граф <tex>G</tex> <tex>b</tex> ребер так, чтобы каждое ребро было инцидентно помеченной вершине, лежащей в подграфе <tex>G_1</tex> и помеченной вершине, лежащей в подграфе <tex>G_2</tex>, причем не осталось ни одной помеченной вершины, у которой не появилось хотя бы одно новое ребро, инцидентное ей.
Тогда:
# Поскольку <tex>b \le leqslant c</tex>, то было как минимум две непомеченные вершины, поэтому <tex> \delta = c</tex>, так как минимальные степени вершин графов <tex>G_1</tex> и <tex>G_2</tex> были равны <tex>c</tex>, а степени их вершин не уменьшались.# Заметим, что между двумя вершинами графа <tex>G</tex> существует не меньше <tex>a</tex> вершинно-непересекающихся простых цепей, следовательно по [[теорема Менгера|теореме Менгера]] <tex>\kappa \ge geqslant a</tex>. Однако если удалить из графа <tex>G</tex> помеченные вершины его подграфа <tex>G_2</tex>, то граф <tex>G</tex> потеряет связность. Значит, <tex>\kappa = a</tex>.
# Аналогично рассуждению пункта 2, легко убедится, что <tex>\lambda = b</tex>.
}}
== Нахождение реберной связности ==
Для нахождения реберной связности нужно перебрать все пары вершин <tex>s</tex> и <tex>t</tex>, найти количество непересекающихся путей из <tex>s</tex> в <tex>t</tex> и выбрать минимум.
Пусть он равен <tex>l</tex>. По утверждению, граф является [[k-связность#def_2|<tex>l</tex> - связным]], причем такое <tex>l</tex> {{--- }} максимально (ведь мы явно нашли количество путей). А значит, по определению, реберная связность равна <tex>l</tex>.
Для нахождения количества непересекающихся путей из <tex>s</tex> в <tex>t</tex> воспользуемся алгоритмом нахождения максимального потока. Сопоставим каждому ребру пропускную способность, равную <tex>1</tex> и найдем максимальный [[Определение сети, потока #Определение потока |поток]] (например, [[Алгоритм Эдмондса-Карпа|алгоритм Эдмондса-Карпа]]).
Он и будет равен количеству путей. Действительно, если провести декомпозицию потока, то получим набор реберно непересекающихся путей из <tex>s</tex> в <tex>t</tex>, по которым поток неотрицателен и равен <tex>1</tex> (т.к. пропускная способность всех ребер равна <tex>1</tex>). А значит, если поток равен <tex>flow</tex>, то и количество путей равно <tex>flow</tex>.
''' Псевдокод алгоритма '''
'''function''' disjoint_paths_count(): '''int''' ans = INF '''for ''' <tex>s \in V:</tex> '''for ''' <tex>t \in V:</tex> flow = find_flowfind_max_flow(s, t)<font color=darkgreen>// максимальный поток {{---}} количество путей из <tex>s</tex> в <tex>t</tex> </font> ans = min(ans, flow) '''return''' ans
'''Оценка работы'''
Время работы равно <tex>V^2 \times O(find\_max\_flow)</tex>. При использовании [[Алоритм Эдмондса-Карпа|алгоритма Эдмондса-Карпа]] время равно <tex>V^2 \times O(V E^2)</tex> или <tex>O(V^3 E^2)</tex>
== Нахождение вершинной связности ==
Тем самым сведя задачу к нахождению реберной связности.
== Литература См. также== *[[Теорема Менгера]]*[[Алгоритм Эдмондса-Карпа]]* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%A0%D0%BE%D0%B1%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D1%81%D0%B0 Википедия {{---}} Теорема Роббинса] ==Источники информации== * [https://stugum.files.wordpress.com/2014/03/harary-graph-theory.pdf Харари Ф. '''Теория графов''': Пер. с англ. / Предисл. В. П. Козырева; Под ред. Г.П.Гаврилова. Изд. 4-е. — М.: Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2009. — 60 с. ] * [http://alleng.org/d/comp/comp384.htm Дж. Клейнберг, Е. Тардос. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science. 2016. - 383 c.]
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
[[Категория: Связность в графах]]
