当前位置: 首页 > news >正文

MIT6.024学习笔记(二)——图论(1)

学习不是为了竞争和战胜他人,而是为了更好地了解自己和世界。 - 达赖喇嘛

文章目录

  • 图的相关概念
  • 涂色问题
    • 基础涂色方法(贪婪算法)
      • 证明
  • 二分图
  • 匹配问题
    • 应用:稳定婚烟问题
    • 算法
      • 性质及其证明

图的相关概念

  • 图的定义:一组(V,E)对。
  • V:一个点集的集合。
  • E:边集,呈现形式为V上的一个关系。什么是关系

V的一个例子为{x1,x2,x3},E的一个例子为{(x1,x2),(x2,x3)},也可写成{x1-x2,x2-x3}。

  • 相邻点:如果两个点之间有边,那么这两个点就是相邻的。
  • 映射:如果(x1,x2)是E的一个元素,那么E映射到x1,E也映射到x2
  • 度数:边集映射到x1的次数称为x1的度数。
  • 环:起点和终点都是同一个点的边称为环。
  • 重边:两个起点和终点完全相同的边称为重边。
  • 简单图:没有环或者重边的图称作简单图。

涂色问题

给定一个图,如果最少能用K种颜色为图涂色,使相邻点拥有不同颜色,那么K称为该图的色度。

基础涂色方法(贪婪算法)

步骤:

  • 将点标号为x1,x2,…,xn
  • 将颜色标号为c1,c2,…,cn
  • 每次用标号最小的合法颜色涂标号最小的尚未上色的点。

易证:使用这种算法,如果图中度数最多的点有d度,那么最多使用(d+1)种颜色。

证明

可以用归纳法证明,设Pn表示有n个点的图满足命题:

  • 基础步骤:n=1时,d=0,用一种颜色,P1=T。
  • 归纳步骤:假设Pn=T,考虑有(n+1)个点的图,该图中的点最多拥有d度。若在该图中取走一个点,那么剩下的n点图中的点也最多拥有d度且一定满足Pn。再加回该点,即使该点拥有d度,且相连的d个点颜色都不同,该点也可以使用第(d+1)种颜色,因此(n+1)点图的色度<=(d
    +1),Pn+1=T。□

二分图

如果一个图可以分成左右两个集合,集合内部的点都不相邻,分属于两个集合的部分点有相邻关系,那么这个图称为二分图。不难看出,二分图色度为2。

匹配问题

  • 匹配:给定一个图,这个图的一个所有点都有且只有1度的子图称作该图的一个匹配。例如:
    在这里插入图片描述

对于这个图,{x1-x5,x2-x8,x3-x6,x4-x7}是该图的一个匹配。注意,{x1-x5}也是该图的一个匹配。

  • 如果一个匹配包括原图的所有点,那么这个匹配是一个完美匹配。
  • 对于带权图来说,一个匹配的权重是匹配中所有边的权重之和。此时完美匹配需满足两个条件:包括所有点且该匹配拥有最小权重。我们也称此时的完美匹配为最小权重匹配

应用:稳定婚烟问题

看下面的图,假定A,B是男生,C,D是女生。边的权重值越小,代表该男生、女生越喜欢ta的该相邻点:
在这里插入图片描述

我们可以看出A更喜欢D,B更喜欢C…假定如果A和C结婚,B和D结婚,那么比起伴侣,A和D都更喜欢对方,那么他们可能发生出轨行为,导致婚烟不稳定。反之,如果A和D结婚,B和C结婚,那么婚烟是稳定的,因为即使C更喜欢A,但A更喜欢他的伴侣D,因此他不愿意和C出轨。
那么,对于一个带权图,怎么找到它的稳定婚烟匹配呢?

算法

首先明确一点:只有二分图才有稳定婚烟匹配,因此如果混入了gay或……那么不存在稳定婚烟匹配。另外,男女生数量必须相同,这点很好理解。我们可以通过一个称作TMA的算法找到一个图的一种稳定婚烟匹配。TMA步骤如下:

  • 每个男生去找他最喜欢的女生示爱。
  • 如果女生发现有多个男生来找她,她查看自己的权重并找到她最喜欢的,拒绝其他男生。注意这并不代表留下的这个男生就是她的最终伴侣。
  • 被拒绝的男生将这个女生从他的权重名单里划掉,然后顺位去找下一个女生示爱。
  • 重复第二步和第三步,直到每个女生面前有且只有一位男生示爱,算法结束,找到稳定婚烟匹配。

举个例子说明。假定对于每个男生和女生,他们的权重名单如下(这里跳过图阶段而直接抽象出信息),最左边的是最喜欢的,最右边的是最不喜欢的:
在这里插入图片描述

  1. 男生按照权重名单去找相对应的女生。
    在这里插入图片描述

  2. 在A面前有三个男生,根据名单,她留下5;剩下的2 4两男生划掉A,分别去找下一个女生:
    在这里插入图片描述

  3. C查看名单,留下4;1划掉C,去找B:
    在这里插入图片描述

  4. B查看名单,留下2;1划掉B,去找E:
    在这里插入图片描述

至此,所有女生面前有且仅有一个男生,算法结束。
经过检验(感兴趣的读者可以自行尝试一下),这个算法是有效的。接下来我们对其性质进行证明。

性质及其证明

  • 性质1:这个算法会在不多于(n2+1)个周期内结束。这个性质很好理解,n个男生,n个女生,男生的名单最多划n2次,除了第一个回合外,每个回合至少有一个男生的名单会被划,因此算法最多执行(n2+1)个周期。
  • 性质2:如果一个女生拒绝了一个男生,那么从她拒绝的那一天开始到算法结束,她身边一定有一个她更喜欢的示爱者。这个性质可以用归纳法来形式化的证明,但直观上也很好理解,假若女孩A拒绝男孩3在某一天,那么当天她留下的那个一定是更喜欢的,未来的某一天她即使拒绝了之前留下的,也说明有更更喜欢的示爱者来了,根据传递性,该性质正确。
  • 性质3:每个人经过该算法的匹配后都有一个伴侣,这点不需证明。
  • 性质4:TMA产生一个稳定婚烟匹配。如果一个男生和女生没能结婚,那么有两种可能:女生拒绝了男生,根据性质2,女生一定更喜欢现在的伴侣,不会产生出轨;男生没来找过女生,此时男生一定更喜欢他现在的伴侣,因此也不会产生出轨。
  • 性质5(证明较复杂,参考知乎文章:稳定婚烟问题):TMA算法中男生能找到保证稳定婚烟下的最佳情侣。用算法进行的轮数来归纳证明:

首先定义:如果A和B是合适的,那么存在一种稳定婚烟匹配中A和B配对。
基础步骤:利用归谬法证明在第1轮结束时,没有男生被合适的女生拒绝,即如果一个男生被女生拒绝,那么他们一定是不合适的。设女生A在第1轮拒绝1而选择了2,那么假设在某一个稳定匹配中,A和1结婚,那么A更喜欢2,而2最喜欢A,所以会发生出轨,则这个婚烟是不稳定的,出现矛盾,假设不成立,证明完成。
归纳步骤:如果在第n轮结束时,依然没有男生被合适的女生拒绝,则证明在(n+1)轮时依然不会有。设在第(n+1)轮,女生A拒绝1而选择了2,假设A和1在某个稳定匹配中结婚,那么A更喜欢2,对2来说,在TMA算法中拒绝他的女生都是不合适的,即不可能在任何稳定匹配中出现2与她们结婚的情况,因此在假想的稳定匹配中,他的最终伴侣一定差于A,那么2也更喜欢A,所以发生出轨,出现矛盾。因此一旦女生对男生合适,那么她就不会拒绝这个男生,又因为男生是按照他的喜好顺序求爱的,因此最后找到的一定是他的稳定最佳情侣。□

  • 性质6:TMA算法中女生总会找到稳定最差情侣。依然用归谬法证明,假设存在一个稳定匹配,该匹配中有一个女生G匹配到比TMA匹配中更差的情侣B,那么她更喜欢在TMA算法中匹配到的男生B;对于B来说,由于性质5,他也一定更喜欢在TMA算法中匹配到的稳定最佳情侣G,所以出现出轨,产生矛盾,命题得证。□
    请添加图片描述
    我是霜_哀,在算法之路上努力前行的一位萌新,感谢你的阅读!如果觉得好的话,可以关注一下,我会在将来带来更多更全面的知识讲解!

相关文章:

MIT6.024学习笔记(二)——图论(1)

学习不是为了竞争和战胜他人&#xff0c;而是为了更好地了解自己和世界。 - 达赖喇嘛 文章目录 图的相关概念涂色问题基础涂色方法&#xff08;贪婪算法&#xff09;证明 二分图匹配问题应用&#xff1a;稳定婚烟问题算法性质及其证明 图的相关概念 图的定义&#xff1a;一组&…...

饼状图使用属性时,使用驼峰命名法

饼状图是使用D3.js等JavaScript库来绘制的&#xff0c;而JavaScript中的属性名通常采用驼峰式命名法&#xff0c;即第一个单词的首字母小写&#xff0c;后面单词的首字母大写&#xff0c;例如fontSize、fontWeight等。而CSS中的属性名采用连字符命名法&#xff0c;即单词之间用…...

使用Spring Boot、Spring Security和Thymeleaf的整合示例

使用Spring Boot、Spring Security和Thymeleaf的整合示例 大纲&#xff1a; 创建Spring Boot项目 集成Thymeleaf作为模板引擎 配置Spring Security实现身份验证和授权 创建登录页面和主页 创建管理员页面和普通用户页面 实现用户角色和权限管理 详细步骤&#xff1a; 创建Sprin…...

Linux--ServerProgramming--(7)IPC

1.管道 2.信号量 2.1 概念 信号量 是一个计数器&#xff0c;用于实现进程间互斥和同步。 信号量的取值可以是任何自然数。 最简单的信号量是只能取 0 和 1 的变量&#xff0c;这也是信号量最常见的一种形式&#xff0c;叫做二进制信号量&#xff08;Binary Semaphore&#…...

最优化理论-KKT定理的推导与实现

目录 一、引言 二、最优化问题的基本概念 三、KKT条件的引入 1. 梯度条件 2. 原始可行性条件 3. 对偶可行性条件 四、KKT定理的表述 五、KKT定理的证明 1. 构造拉格朗日函数 2. 构造拉格朗日对偶函数 3. 推导KKT条件 4. 解释KKT条件 六、KKT定理的应用 七、总结 …...

chatgpt赋能python:Python中引入其他包的指南

Python中引入其他包的指南 Python是一种流行的编程语言&#xff0c;拥有丰富的开源软件包和库。许多Python程序将使用其他包来增强其功能。在本文中&#xff0c;我们将探讨如何在Python项目中使用和引入其他包。 什么是Python包和库&#xff1f; Python包是一组可重复使用的…...

设计模式-组合模式

应用场景 实现规则匹配的逻辑 比如> <,同时支持 and or 多个条件组合 新增一个条件就增加一个实现类 说明 对于这种需要实现规则匹配的逻辑&#xff0c;可以考虑使用策略模式。策略模式可以将不同的算法封装成不同的策略类&#xff0c;让它们可以相互替换&#xff0c;…...

DMBOK知识梳理for CDGA/CDGP——第四章 数据架构(附常考知识点)

关 注ghz“大数据食铁兽”&#xff0c;回复“知识点”获取《DMBOK知识梳理for CDGA/CDGP》常考知识点&#xff08;第四章 数据架构&#xff09; 第四章 数据架构 第四章是CDGA|CDGP考试的重点考核章节之一&#xff0c;分值占比高&#xff0c;知识点比较密集&#xff0c;重点…...

MyBatisPlus总结(1.0)

MyBatis-Plus MyBatis-Plus介绍 MyBatis-Plus&#xff08;简称MP&#xff09;是一个MyBatis的增强工具&#xff0c;在MyBatis的基础上只做增强不做改变&#xff0c;为简化开发、提高效率而生 特性 无侵入&#xff1a;只做增强不做改变&#xff0c;引入它不会对现有工程产生影…...

职场老油条表示真干不过,部门新来的00后测试员已把我卷崩溃,想离职了...

在程序员职场上&#xff0c;什么样的人最让人反感呢? 是技术不好的人吗?并不是。技术不好的同事&#xff0c;我们可以帮他。 是技术太强的人吗?也不是。技术很强的同事&#xff0c;可遇不可求&#xff0c;向他学习还来不及呢。 真正让人反感的&#xff0c;是技术平平&#x…...

【每日挠头算法题(1)】——旋转字符串|亲密字符串

文章目录 一、旋转字符串思路1思路2 二、亲密字符串思路 总结 一、旋转字符串 点我直达终点~ 思路1 前提&#xff1a;如果s串和goal串长度不等&#xff0c;则goal串不可能是s串旋转得来&#xff0c;直接返回false&#xff1b; 通过观察&#xff0c;可以发现每旋转一次&#…...

什么是 tokens,ChatGPT里面的Tokens如何计数?

什么是 tokens&#xff0c;ChatGPT里面的Tokens如何计数&#xff1f; 什么是 tokens&#xff1f; Tokens 可以被认为是词语的片段。在 API 处理提示之前&#xff0c;输入会被分解成 tokens。这些 tokens 并不会精确地在单词的开始或结束处切分 - tokens 可以包含尾随的空格甚…...

工业镜头分类、相关参数含义

一、工业镜头参数 1、焦距/后焦距 焦距是像方主面到像方焦点的距离。后焦距指光线离开镜头最后一片镜片表面到sensor感光面的距离&#xff0c;如8mm&#xff0c;16mm&#xff0c;25mm等&#xff1b; 焦距的大小决定着视角大小&#xff0c;焦距数值小&#xff0c;视角大&#…...

码蹄杯语言基础:数组(C语言)

码蹄集网站地址&#xff1a;https://www.matiji.net/exam/ojquestionlist ⭐MT1381逆序输出数组 定义一个长度为10的整型数组&#xff0c;输入10个数组元素的值&#xff0c;然后逆序输出他们 格式 输入格式&#xff1a; 输入10个数组元素的值&#xff0c;整型&#xff0c;空…...

DJ4-2 程序的装入和链接

目录 4.2.1 程序的装入 一、绝对装入方式 二 、可重定位装入方式 三、动态运行时装入方式 4.2.2 程序的链接 一、静态链接 二、装入时动态链接 三、运行时动态链接 在多道程序环境下&#xff0c;如果程序要运行&#xff0c;那么必须为之创建进程。而创建进程的第一件…...

开源项目合集....

likeshop开源商城系统&#xff0c;公众号商城、H5商城、微信小程序商城、抖音小程序商城、字节小程序商城、头条小程序商城、安卓App商城、苹果App商城代码全开源&#xff0c;免费商用。 适用场景&#xff1a;B2C商城、新零售商城、社交电商商城、分销系统商城、小程序商城、商…...

机器学习 | 降维问题

目录 一、主成分分析 二、奇异值分解 2.1 奇异值分解原理 2.2 奇异值分解实践 三、特征值与特征向量 一、主成分分析 主成分有如下特征&#xff1a; 每个主成分是原变量的线性组合&#xff1b;各个主成分之间互不相关&#xff1b;主成分按照方差贡献率从大到小依次排列&…...

Ubuntu20.04平台下使用二进制包部署MongoDB-6.0.4单实例

文章目录 1.1 准备服务器的基本信息1.2 操作系统上创建其用户1.3 部署MongoDB服务端1.4 部署MongoDB客户端1.5 部署MongoDB 27017实例1.5.1 创建相关目录1.5.2 准备配置文件1.5.3 准备启停脚本1.5.4 进行启停测试1.5.5 加入开机自启动 1.6 创建超级管理员用户1.6.1 创建本地的超…...

Snipaste工具推荐

Snipaste Snipaste 不只是截图&#xff0c;善用贴图功能将帮助你提升工作效率&#xff01; 新用户&#xff1f; 截图默认为 F1&#xff0c;贴图为 F3&#xff0c;然后请对照着 快捷键列表 按一遍&#xff0c;体会它们的用法&#xff0c;就入门啦&#xff01; 遇到了麻烦&…...

MinIO快速入门——在Linux系统上安装和启动

1、简介 MinIO 是一款基于Go语言发开的高性能、分布式的对象存储系统。客户端支持Java,Net,Python,Javacript, Golang语言。MinIO系统&#xff0c;非常适合于存储大容量非结构化的数据&#xff0c;例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。 2、环境搭建&#…...

idea大量爆红问题解决

问题描述 在学习和工作中&#xff0c;idea是程序员不可缺少的一个工具&#xff0c;但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题&#xff0c;发现无法跳转&#xff0c;无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题&#xff0c;但是程序依然可以启动。 问题解决…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 笔者写过很多次这道题了&#xff0c;不想写题解了&#xff0c;大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)

Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年&#xff0c;截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始&#xff0c;将英文题库免费公布出来&#xff0c;并进行解析&#xff0c;帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解

目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...

python报错No module named ‘tensorflow.keras‘

是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同&#xff0c;结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句&#xff1a; from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后&#xff1a; from tensorflow.python.keras.lay…...

蓝桥杯 冶炼金属

原题目链接 &#x1f527; 冶炼金属转换率推测题解 &#x1f4dc; 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V&#xff0c;是一个正整数&#xff0c;表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...