Zadania przygotowawcze na egzamin

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Materiały pomocnicze do wykładu
Advertisements

Teoria Grafów.
DOMINOWANIE W GRAFACH Magdalena Lemańska.
Grafy spełniające nierówność Γ(G) < IR(G)
Grafy o średnicy 2 i dowolnej liczbie dominowania
CIĄGI.
ALGORYTMY GRAFOWE.
Grafy inaczej, czyli inne modele grafów
Kolorowanie grafów Niech G = (V, E) będzie spójnym grafem nieskierowanym bez pętli. Kolorowaniem wierzchołków grafu nazywa się przypisanie wierzchołkom.
Homologia, Rozdział I „Przegląd” Homologia, Rozdział 1.
WYKŁAD 6. Kolorowanie krawędzi
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
ELEMENTY TEORII GRAFÓW
Wykład 6 Najkrótsza ścieżka w grafie z jednym źródłem
Minimalne drzewa rozpinające
Algorytm Dijkstry (przykład)
Badania operacyjne. Wykład 2
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
Twierdzenie Thevenina-Nortona
Logika Kategoryjna Michał R. Przybyłek.
Ciągi de Bruijna generowanie, własności
-skeletony w przestrzeniach R 2 i R 3 Mirosław Kowaluk Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski.
Komunikacja w systemach rozproszonych
WYKŁAD 5. Skojarzenia – ciąg dalszy
WYKŁAD 2. Kolorowanie wierzchołków
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa
WYKŁAD 1. Grafy są wokół nas. Pojęcia wstępne.
WYKŁAD 4. Skojarzenia Skojarzenie w grafie G to niezależny zbiór krawędzi (rozłączne, bez wspólnych konców). Skojarzenie M w G traktujemy jak podgraf.
WYKŁAD 8. Siła spójności Wierzchołek v nazywamy wierzchołkiem cięcia grafu G, gdy podgraf G-v ma więcej składowych spójności niż G. Krawędź e nazywamy.
WĘDRÓWKI PO GRAFACH Obchody Eulera Cykle Hamiltona.
WYKŁAD 8. Siła spójności A,B – dowolne podzbiory V(G)
WYKŁAD 3. Kliki i zbiory niezależne
GRAFY PLANARNE To grafy, które można narysować na płaszczyźnie tak, by krawędzie nie przecinały się (poza swoimi końcami). Na przykład K_4, ale nie K_5.
WYKŁAD 5. Skojarzenia – ciąg dalszy
WYKŁAD 4. Skojarzenia Skojarzenie w grafie G to niezależny zbiór krawędzi (rozłączne, bez wspólnych konców). Skojarzenie M w G traktujemy jak podgraf G.
Materiały pomocnicze do wykładu
1.
Macierz incydencji Macierzą incydencji grafu skierowanego D = (V, A), gdzie V = {1, ..., n} oraz A = {a1, ..., am}, nazywamy macierz I(D) = [aij]i=1,...,n,
Algorytmy grafowe Reprezentacja w pamięci
Hipergrafy Hipergraf jest rozszerzeniem pojęcia grafu. Hipergraf różni się od grafu nieskierowanego tym, że każda hiperkrawędź może być incydentna do dowolnej.
WYKŁAD 7. Spójność i rozpięte drzewa Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja.
Przepływy w sieciach. Twierdzenie minimaksowe.
Liczby Ramseya Klaudia Sandach.
IV OTWARTE MISTRZOSTWA OPOLA W PROGRAMOWANIU ZESPOŁOWYM
Algorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych
I. Informacje podstawowe
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Geometria obliczeniowa Wykład 7
FUNKCJA LINIOWA.
II. Matematyczne podstawy MK
PODSTAWOWE WŁASNOŚCI PRZESTRZENI
Działania na zbiorach ©M.
FUNKCJE Opracował: Karol Kara.
Algorytmy i Struktury Danych
FUNKCJE Pojęcie funkcji
Zagadnienia AI wykład 2.
KNW- Wykład 3 Powtórzenie. PROGRAM WYKŁADU NR 3 Przykładowe zadania z logiki Modele możliwych światów.
PLANARNOŚĆ i KOLOROWANIE MAP. Problem Jaka jest minimalna liczba kolorów, za pomocą których można pokolorować obszary województw na mapie Polski tak,
Drogi i cykle Eulera w grafach nieskierowanych
WĘDRÓWKI PO GRAFACH Obchody Eulera Cykle Hamiltona.
Algorytmy grafowe Minimalne drzewa rozpinające
GRA CHOMP. Czym jest chomp? Jest to gra dla dwóch osób, rozgrywana na prostokątnej tablicy, zwanej „tabliczką czekolady”
WYKŁAD 5. Skojarzenia – ciąg dalszy Skojarzenie w grafie G to niezależny zbiór krawędzi (rozłączne, bez wspólnych końców). α’(G) – moc największego skojarzenia.
Grafy.
Pojęcia podstawowe c.d. Rachunek podziałów Elementy teorii grafów
Działania na grafach Autor: Anna Targońska.
Zbiory – podstawowe wiadomości
Algorytmy i struktury danych
Obwody elektryczne wykład z 14.12
Zapis prezentacji:

Zadania przygotowawcze na egzamin

 t (T)=(n(T)-n1(T)+2)/2. 1. Czy prawdziwe są zdania: a) każdy podzbiór zbioru niezależnego jest niezależny; b) każdy podzbiór zbioru dominującego jest dominujący; c) każdy podzbiór zbioru nienadmiernego jest nienadmierny. 2. Czy prawdziwe jest zdanie: Jeśli D jest minimalnym zbiorem dominującym w G, to dla każdego uD istnieje v  V-D taki, że NG(v)  D={u}. 3. Podać przykład grafu G, dla którego  t (G)<  c (G). 4. Opisać rodzinę drzew T, dla których zachodzi równość  t (T)=(n(T)-n1(T)+2)/2.

grafu G. 5. Jeśli e jest krawędzią grafu G i G oraz G-e są spójne, to: a)  w (G)  w (G-e); b)  w (G-e)  w (G)+1; c)  w (G-e)  w (G)+2. 6. Czy prawdziwe są zdania: a) istnieje graf G taki, że  (G)>n/3; b) Jeśli graf G nie ma wierzchołków izolowanych oraz diam(G) > 5, to (Gd)=2, gdzie Gd jest dopełnieniem grafu G.

7. Czy prawdziwe są zdania: a) każdy zbiór dominujący jest zbiorem nienadmiernym; b) każdy zbiór nienadmierny jest zbiorem dominującym. 8. Na czym polegają zagadnienia Nordhausa-Gadduma? 9. Zbiór PN[v,D] jest zbiorem prywatnych sąsiadów wierzchołka v względem zbioru D, jeśli: a) PN[v,D]= NG(v) – NG(D-{v}); b) dla każdego wierzchołka w  PN[v,D] jest NG(w)  D  ; c) dla każdego wierzchołka w  PN[v,D] istnieje wierzchołek u  v taki, że u jest sąsiadem w i u  D.

10. Podać przykład grafu G, dla którego w(G) < w(G). 11. Pokazać, że różnica między liczbami  c oraz  w może być dowolnie duża. 12. Jeśli D jest zbiorem totalnym dominującym, to: a) <D> jest spójny; b) <D> = mK2; c) dla każdego wierzchołka v ze zbioru V-D jest |NG(v)  D|1. 13. Udowodnij, że niezależny zbiór S jest maksymalny niezależny wtedy i tylko wtedy, gdy jest niezależny i dominujący.

b) w (T)=  c (T); 14. Jeśli T jest drzewem, to: a)  c (T)=  con (T); b) w (T)=  c (T); c)  t (T)=  w (T). 15. Jeśli D jest zbiorem spójnym dominującym, to: a) <D>w jest spójny; b) <D> jest drzewem; c) dla każdych dwóch wierzchołków u,v należących do D istnieje dokładnie jedna (u-v)-ścieżka, której wierzchołki należą do D.

16. Czy prawdziwe są stwierdzenia: a) jeśli G jest wolny od pazura, to (G)=ir(G); b) dla każdego spójnego podgrafu spinającego H grafu G mamy c(H)  c(G).