WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

возврат для графика со списком adj

Рассмотрим граф со списком смежности, как указано ниже, с 4 вершинами и 4 ребрами.

  1 2 3 4
1 0 1 0 1
2 1 0 1 0
3 0 1 0 1
4 1 0 1 0

Это простой прямоугольный график.

В задаче о m-раскрашиваемости графа мы должны раскрасить граф без смежных узлов одного цвета. Я читаю книгу, в которой говорится, что если степень графа равна «d», то граф можно раскрасить d + 1 способами. Но приведенный выше граф можно раскрасить двумя способами, что соответствует степени графа. Как?


  • 1. что вы подразумеваете под степенью графа? Насколько я знаю, только вершины имеют степени, а не графы. (вы имеете в виду минимальную степень?) 2. вы спрашиваете о способах раскраски графа? или минимальное количество цветов, необходимых для его окраски? 16.11.2013
  • кроме того, что это за книга? и что точно там написано? ваш график явно раскрашивается всего двумя цветами. 16.11.2013

Ответы:


1

Если граф полносвязный, то его можно раскрасить в d+1 цвет. В этом случае он не полностью связан, поэтому цвета могут быть меньше, чем d+1, что равно 3 здесь и, как видно, 2 в данном случае.

Примечание: полное соединение означает, что все вершины соединены друг с другом непосредственно ребром.

16.11.2013
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]