如何证明最大度是k的无向图的边色数是2k-1?

作者&投稿:偶姚 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
设T是非平凡的无向树,T中度数最大的顶点有2个,它们的度数为k(k>=2),证明T中至少有2k-2片树叶~

T中有三种点总共n个,设这三种点的个数:
k度点 2 个
1度叶结点 e叶 个
其余点 v' 个,他们度数为[2,k-1)范围内
可列以下公式:
e叶+2+v'=n
e叶+2k+pv'=2n-2(总度数为2n-2)
2≤p<k
解上述方程组,得e叶≥2k-2。

先假设G不是连通的,则G至少有两个连通分支G1和G2,有 |G1|+|G2| ≤ |G| = n;
任取G1中一点v1,G2中一点v2,则d(v1)≤|G1|-1,d(v2)≤|G2|-1;
d(v1)+d(v2) ≤ |G1|+|G2|-2 ≤ n-2,与条件矛盾,故G只能是连通图。
在图论中,连通图基于连通的概念。在一个无向图 G 中,若从顶点i到顶点j有路径相连(当然从j到i也一定有路径),则称i和j是连通的。如果 G 是有向图,那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向。如果图中任意两点都是连通的,那么图被称作连通图。
如果此图是有向图,则称为强连通图。而无向图中,如果任意两个顶点之间都能够连通,则称此无向图为连通图。
扩展资料:
连通图性质
一个无向图 G=(V,E) 是连通的,那么边的数目大于等于顶点的数目减一:|E|>=|V|-1,而反之不成立。
如果 G=(V,E) 是有向图,那么它是强连通图的必要条件是边的数目大于等于顶点的数目:|E|>=|V|,而反之不成立。
没有回路的无向图是连通的当且仅当它是树,即等价于:|E|=|V|-1。
参考资料:百度百科-连通图

运用运筹学里的统计归纳法证明。

可以用归纳法来证明。

归纳推理是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点,由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。自然界和社会中的一般,都存在于个别、特殊之中,并通过个别而存在。一般都存在于具体的对象和现象之中,因此,只有通过认识个别,才能认识一般。人们在解释一个较大事物时,从个别、特殊的事物总结、概括出各种各样的带有一般性的原理或原则,然后才可能从这些原理、原则出发,再得出关于个别事物的结论。这种认识秩序贯穿于人们的解释活动中,不断从个别上升到一般,即从对个别事物的认识上升到对事物的一般规律性的认识。例如,根据各个地区、各个历史时期生产力不发展所导致的社会生活面貌落后,可以得出结论说,生产力发展是社会进步的动力,这正是从对于个别事物的研究得出一般性结论的推理过程,即归纳推理。显然,归纳推理是从认识研究个别事物到总结、概括一般性规律的推断过程。在进行归纳和概括的时候,解释者不单纯运用归纳推理,同时也运用演绎法。在人们的解释思维中,归纳和演绎是互相联系、互相补充、不可分割的。

例如:在一个平面内,直角三角形内角和是180度;锐角三角形内角和是180度;钝角三角形内角和是180度;直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形;所以,平面内的一切三角形内角和都是180度。

这个例子从直角三角形,锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识,推出了“一切三角形内角和都是180度“这样的一般性结论,就属于归纳推理。

传统上,根据前提所考察对象范围的不同,把归纳推理分为完全归纳推理和不完全归纳推理。完全归纳推理考察了某类事物的全部对象,不完全归纳推理则仅仅考察了某类事物的部分对象。并进一步根据前提是否揭示对象与其属性间的因果联系,把不完全归纳推理分为简单枚举归纳推理和科学归纳推理。

现代归纳逻辑则主要研究概率推理和统计推理。归纳推理的前提是其结论的必要条件。

其次,归纳推理的前提是真实的,但结论却未必真实,而可能为假。如根据某天有一只兔子撞到树上死了,推出每天都会有兔子撞到树上死掉,这一结论很可能为假,除非一些很特殊的情况发生,比如地理环境中发生了什么异常使得兔子必以撞树为快。

我们可以用归纳强度来说明归纳推理中前提对结论的支持度。支持度小于50%的,则称该推理是归纳弱的;支持度小于100%但大于50%的,称该推理是归纳强的;归纳推理中只有完全归纳推理前提对结论的支持度达到100%,支持度达到100%的是必然性支持。

归纳推理的数理逻辑通用演算形式为:s1⊆p+s2⊆p+s3⊆p+〈n〉(s⊆p)=∀×(s⊆p)。

希望我能帮助你解疑释惑。




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