图论与网络流理论 3. 匹配理论 1:匹配、最大匹配、完美匹配

图论与网络流理论 3. 匹配理论 1:匹配、最大匹配、完美匹配匹配与最大匹配 匹配 G G G 是一个图 由 G G G 中不相邻的边组成的集合 M M M 称为 G

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匹配与最大匹配

匹配

G G G是一个图,由 G G G中不相邻的边组成的集合 M M M称为 G G G的一个匹配(matching)。对于匹配 M M M中的每一条边 e = u v e=uv e=uv,称 u u u和 v v v被匹配 M M M所匹配,是 M M M饱和的

  1. 更为确切地说, M M M是图 G G G中的一个匹配是指: M ⊂ E ( G ) M\subset E(G) M⊂E(G),且对 ∀ e i , e j ∈ M \forall e_i,e_j\in M ∀ei​,ej​∈M,若 e i e_i ei​和 e j e_j ej​不相同,则两条边不相邻
  2. 图中的每一个顶点,要么未被 M M M饱和,要么仅被 M M M中的一条边饱和
  3. 一个图的匹配一般不唯一。特别地, G G G中的每一条边都构成 G G G的一个匹配
  4. 平凡图也有匹配(考虑边集为 ∅ \varnothing ∅)

最大匹配

图 G G G中含边数最多的匹配

  1. 用 ∣ M ∣ |M| ∣M∣表示匹配 M M M所含有的边数,则最大匹配可以更加确切地表述为: M M M是 G G G中的一个匹配,而且不存在匹配 M ′ M' M′,使得 ∣ M ′ ∣ > ∣ M ∣ |M'|>|M| ∣M′∣>∣M∣
  2. 如果 G G G中的每一个顶点都是 M M M饱和的,则 M M M是 G G G的完美匹配
  3. 任何图的完美匹配都是最大匹配

交错路、增广路

边在 M M M和 E ( G ) − M E(G)-M E(G)−M中交替出现的路成为交错路。如果交错路的起点和终点都是 M M M非饱和的,则称其为一条 M M M增广路

最大匹配的条件

M M M是最大匹配的充分必要条件是: G G G中不存在 M M M增广路

证明

必要性:

如果 M M M是最大匹配,还有一条增广路 P P P,就可以把 P P P上所有不属于 M M M的边构成集合 M ′ M' M′,显然 M ′ M' M′也是 G G G中的一个匹配(边与边之间不相邻),而且比 M M M多一条边。矛盾。


充分性:

如果 G G G中不存在 M M M增广路,设 M M M不是最大匹配,另外存在一个匹配 M ′ M' M′,使得 ∣ M ′ ∣ > ∣ M ∣ |M'|>|M| ∣M′∣>∣M∣,令:

H = G [ M ⊕ M ′ ] H=G[M\oplus M'] H=G[M⊕M′]

其中 M ⊕ M ′ = M ∪ M ′ − M ∩ M ′ M\oplus M'=M\cup M'-M\cap M' M⊕M′=M∪M′−M∩M′,成为对称差,即在 M M M或 M ′ M' M′中却又不同时在两者之中。 H H H即边集合 M ⊕ M ′ M\oplus M' M⊕M′导出的子图。

H H H中的顶点的度,要么是 1 1 1要么是 2 2 2(可能与 M M M或者 M ′ M' M′中的一个或者两个关联),所以 H H H的每一个连通分支,一定是 M M M的边和 M ′ M' M′的边交替出现的:

  • 一个偶长度圈
  • 一条路

由于 M M M和 M ′ M' M′边的数量不一样且有 ∣ M ′ ∣ > ∣ M ∣ |M'|>|M| ∣M′∣>∣M∣,因此不可能全是偶长度圈,而且也一定存在一条路,这条路两端都是 M ′ M' M′中的边。而这条路就是一条 M M M增广路。矛盾。

在这里插入图片描述
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完美匹配

奇分支

图 G G G中含有奇数个顶点的连通分支称为 G G G的奇分支。 G G G的奇分支的个数使用 o ( G ) o(G) o(G)表示

完美匹配的条件

(Tutte定理)图 G G G有完美匹配的充分必要条件是:对 ∀ S ⊂ V ( G ) \forall S\subset V(G) ∀S⊂V(G), o ( G − S ) ≤ ∣ S ∣ o(G-S)\le |S| o(G−S)≤∣S∣(其中 ∣ S ∣ |S| ∣S∣为 S S S所含顶点的个数)

证明

必要性:

设图 G G G有完美匹配 M M M,对于 ∀ S ⊂ G \forall S\subset G ∀S⊂G,如果 G − S G-S G−S没有奇分支,则结论显然成立。否则设 G 1 , … , G k G_1,\dots ,G_k G1​,…,Gk​是 G − S G-S G−S的所有奇分支。

由于 M M M是完美匹配,所以对于每一个奇分支,其中所有的顶点在 G G G中都是饱和的。使其饱和的边可能在奇分支内部,也可能与 S S S中的顶点连接。由于一个奇分支如果两两内部配对,最后至少还会剩下一个顶点必须要和 S S S中的顶点(设为 v i v_i vi​)通过 M M M中的边饱和。又因为 S S S中的顶点在 M M M下只能与一个顶点进行匹配,最多也就是 ∣ S ∣ |S| ∣S∣个,因此就有 o ( G − S ) = k = ∣ { v 1 … v k } ∣ ≤ ∣ S ∣ o(G-S)=k=|\{v_1\dots v_k\}|\le |S| o(G−S)=k=∣{ v1​…vk​}∣≤∣S∣

在这里插入图片描述


充分性:

假设图 G G G满足:对于 ∀ S ⊂ V ( G ) \forall S\subset V(G) ∀S⊂V(G), o ( G − S ) ≤ ∣ S ∣ o(G-S)\le |S| o(G−S)≤∣S∣,但是 G G G中不存在完美匹配。

首先取 S = ∅ S=\varnothing S=∅,则 o ( G ) = 0 o(G)=0 o(G)=0,所以显然 V ( G ) V(G) V(G)是偶数。

之后给 G G G添加边,获得一个边尽可能多的没有完全匹配的图 G ∗ G^* G∗(称为边极大图)。由于 G G G是 G ∗ G^* G∗的生成子图,所以 ∀ S ⊂ V ( G ) \forall S\subset V(G) ∀S⊂V(G), G − S G-S G−S是 G ∗ − S G^*-S G∗−S的生成子图。所以有:
o ( G ∗ − S ) ≤ o ( G − S ) ≤ ∣ S ∣              ( ∗ ) o(G^*-S)\le o(G-S)\le |S|~~~~~~~~~~~~(*) o(G∗−S)≤o(G−S)≤∣S∣            (∗)

定义:
U = { u ∣ u ∈ V ( G ∗ ) , d G ∗ ( u ) = v − 1 } U=\{u\mid u\in V(G^*),d_{G^*}(u)=v-1\} U={ u∣u∈V(G∗),dG∗​(u)=v−1}

如果 U = V ( G ∗ ) U=V(G^*) U=V(G∗),那么 G ∗ G^* G∗就是偶数阶完全图,而完全图显然有完美匹配,矛盾。因此有 U ≠ V ( G ∗ ) U\neq V(G^*) U​=V(G∗)。可以证明,此时 G ∗ − U G^*-U G∗−U的每一个连图分支都是完全图(作为命题 A \mathrm A A后面另证)

根据 ( ∗ ) (*) (∗)式,有 o ( G ∗ − U ) ≤ ∣ U ∣ o(G^*-U)\le |U| o(G∗−U)≤∣U∣。可以构造出一个 G ∗ G^* G∗的完美匹配如下:

  1. G ∗ − U G^*-U G∗−U中的每一个奇分支的一个顶点和 U U U的一个顶点匹配
  2. U U U中剩余的顶点以及 G ∗ − U G^*-U G∗−U中各个分支剩余的顶点(奇分支中剩余的顶点和偶分支的所有顶点)在本分支内进行配对

在这里插入图片描述

由于 U U U(由于 U U U的定义)和各个分支(根据命题 A \mathrm A A)都是完全图,因此一定可以实现这样的构造。

由此证明出矛盾。


定理 A \mathrm A A的证明:

如果 G ∗ − U G^*-U G∗−U中某一个连通分支 G i G_i Gi​不是完全图,则显然有 ∣ V ( G i ) ∣ ≥ 3 |V(G_i)|\ge 3 ∣V(Gi​)∣≥3,且必然存在 x , y , z ∈ V ( G i ) x,y,z\in V(G_i) x,y,z∈V(Gi​),使得 x y , y z ∈ E ( G i ) xy,yz\in E(G_i) xy,yz∈E(Gi​),且 z x ∉ E ( G i ) zx\not \in E(G_i) zx​∈E(Gi​)。

在这里插入图片描述

又由于 y ∉ U y\not \in U y​∈U,也就是 d G ∗ ( y ) < k − 1 d_{G^*}(y)<k-1 dG∗​(y)<k−1,也就是在 G ∗ G^* G∗中一定存在一个点 w ∈ V ( G ∗ − U ) w\in V(G^*-U) w∈V(G∗−U)与 y y y不相邻,即 y w ∉ E ( G ∗ ) yw\not \in E(G^*) yw​∈E(G∗)。

现在我们就有了两个不在 E ( G ∗ ) E(G^*) E(G∗)中的边: z x zx zx和 y w yw yw。由于 G ∗ G^* G∗是极大的没有完美匹配的图,所以 G ∗ + x z G^*+xz G∗+xz和 G ∗ + y w G^*+yw G∗+yw都存在完美匹配。将这两个完美匹配分别记为 M 1 M_1 M1​(一定含有 x z xz xz)和 M 2 M_2 M2​(一定含有 y w yw yw)。

定义 H H H为 G ∗ ∪ { x z , y w } G^*\cup \{xz,yw\} G∗∪{ xz,yw}中由对称差 M 1 ⊕ M 2 M_1\oplus M_2 M1​⊕M2​导出的子图,由于两个完美匹配边的数量相等,因此 H H H的所有连通分支都是偶长度圈。

考虑两种情况:

  1. z x zx zx和 y w yw yw在同一个连通分支(也就是同一个偶圈中),不妨设 x , y , w , z x,y,w,z x,y,w,z按照顺时针顺序在这个偶长度圈之中出现。考虑这样的一种构造方法:
    • M 1 M_1 M1​在 y w … z yw\dots z yw…z段中的边集记为 M 1 ′ M_1' M1′​
    • M 2 M_2 M2​在 y w … z yw\dots z yw…z段中的边集记为 M 2 ′ M_2' M2′​
    • M 1 ′ ∪ { y z } ∪ ( M 2 − M 2 ′ ) M_1'\cup\{yz\}\cup(M_2-M_2') M1′​∪{ yz}∪(M2​−M2′​)就以是个不含 z x zx zx和 y w yw yw的,满足 G ∗ G^* G∗构造方法的一个完美匹配。与 G ∗ G^* G∗的性质矛盾。( M 1 ′ M_1' M1′​不含 y w yw yw,使得除了 y y y和 z z z以外的所有 y w … z yw\dots z yw…z中的点都得到了饱和; { y z } \{yz\} { yz}使得 y y y和 z z z得到饱和; ( M 2 − M 2 ′ ) (M_2-M_2') (M2​−M2′​)使得除了 y w … z yw\dots z yw…z之外的所有点都得到饱和)

在这里插入图片描述

  1. z x zx zx和 y w yw yw不在同一个连通分支中,设 y w yw yw在连通分支 C C C上,那么 M 1 M_1 M1​在 C C C上的边(不含 y w yw yw使得 C C C中的所有顶点饱和)和 M 2 M_2 M2​不在 C C C上的边(不含 z x zx zx使得所有 C C C以外的定点得到了饱和)构成了 G ∗ G^* G∗的一个完美匹配,矛盾。

在这里插入图片描述

因此 G ∗ − U G^*-U G∗−U的所有连通分支都是完全图。

推论

推论一

偶数阶 ( k − 1 ) (k-1) (k−1)边连通的 k k k正则图有完美匹配

证明

当 k = 1 k=1 k=1时,结论显然

假定 k ≤ 2 k\le 2 k≤2。任取 S ⊂ V ( G ) S\subset V(G) S⊂V(G),若有 S = ∅ S=\varnothing S=∅,则 G − S = G G-S=G G−S=G,无奇分支, o ( G − S ) = ∣ S ∣ = 0 o(G-S)=|S|=0 o(G−S)=∣S∣=0,满足Tutte定理。

否则,定义:
v i = ∣ V ( G i ) ∣ m i = ∣ { e ∣ e 是 G i 和 S 之 间 的 连 边 } ∣ v_i=|V(G_i)|\\ m_i=|\{e\mid e 是G_i和S之间的连边\}| vi​=∣V(Gi​)∣mi​=∣{ e∣e是Gi​和S之间的连边}∣

由于 κ ′ ( G ) ≥ k − 1 \kappa'(G)\ge k-1 κ′(G)≥k−1(根据边连通度为 k − 1 k-1 k−1的条件),所以一定有 m i ≥ k − 1 m_i\ge k-1 mi​≥k−1。如下图所示:

在这里插入图片描述

如果存在一个 i i i,使得 m i = k − 1 m_i=k-1 mi​=k−1。由于 G G G是正则图,因此有 ∑ v ∈ V ( G i ) d G ( v ) = k v i \sum_{v\in V(G_i)}d_{G}(v)=kv_i ∑v∈V(Gi​)​dG​(v)=kvi​,从而有:

m i = ∑ v ∈ V ( G i ) d G ( v ) − ∑ v ∈ V ( G i ) d G i ( v ) = k v i − 2 ε ( G i ) m_i=\sum_{v\in V(G_i)}d_{G}(v)-\sum_{v\in V(G_i)}d_{G_i}(v)=kv_i-2\varepsilon (G_i) mi​=v∈V(Gi​)∑​dG​(v)−v∈V(Gi​)∑​dGi​​(v)=kvi​−2ε(Gi​)

这个式子的意思就是, G i G_i Gi​连到 S S S的边的数量,就是 G G G中所有顶点度之和减去 G i G_i Gi​中所有顶点度之和。其中前者很容易求出(因为是正则图),后面的其实并不需要我们求出具体值,只说明是偶数就可以(边的数量的两倍)

因此就有:

2 ε ( G i ) = k v i − m i = k v i − ( k − 1 ) = k ( v i − 1 ) + 1 2\varepsilon(G_i)=kv_i-m_i=kv_i-(k-1)=k(v_i-1)+1 2ε(Gi​)=kvi​−mi​=kvi​−(k−1)=k(vi​−1)+1

由于 v i − 1 v_i-1 vi​−1是偶数(因为 G i G_i Gi​是奇分支)因此当时的右边就是奇数;而等式左边一定是偶数,因此矛盾。

上面的矛盾说明了, m i ≥ k m_i\ge k mi​≥k。因此就有 ∑ i = 1 n m i ≥ k n \sum^n_{i=1}m_i\ge kn ∑i=1n​mi​≥kn。又由正则性可知, ∑ v ∈ S d G ( v ) = k ∣ S ∣ \sum_{v\in S}d_{G}(v)=k|S| ∑v∈S​dG​(v)=k∣S∣,因此就有:

o ( G − S ) = n ≤ 1 k ⋅ ∑ i = 1 n m i ≤ 1 k ∑ u ∈ S d G ( u ) = ∣ S ∣ o(G-S)=n\le \frac 1k \cdot \sum^n_{i=1}m_i\le \frac 1k \sum_{u\in S}d_{G}(u)=|S| o(G−S)=n≤k1​⋅i=1∑n​mi​≤k1​u∈S∑​dG​(u)=∣S∣

对于 1 k ⋅ ∑ i = 1 n m i ≤ 1 k ∑ u ∈ S d G ( u ) \frac 1k \cdot \sum^n_{i=1}m_i\le \frac 1k \sum_{u\in S}d_{G}(u) k1​⋅∑i=1n​mi​≤k1​∑u∈S​dG​(u):

  • 1 k ⋅ ∑ i = 1 n m i \frac 1k \cdot \sum^n_{i=1}m_i k1​⋅∑i=1n​mi​是 S S S与所有奇分支所连接的边的数量
  • 1 k ∑ u ∈ S d G ( u ) \frac 1k \sum_{u\in S}d_{G}(u) k1​∑u∈S​dG​(u)是 S S S与所有奇偶分支、以及 S S S内部相互连接的所有边的数量。

因此显然两者之间有不等关系。

根据Tutte定理就可以得出结论。

推论二

2 2 2-边连通(无割边)的 3 3 3-正则图由完美匹配

由于每个顶点的度都是 3 3 3,而所有顶点的度之和需要是偶数,因此顶点数量就是偶数。根据上面的推论代入之后显然。

推论三

偶数阶完全图 K 2 n K_{2n} K2n​有 2 n − 1 2n-1 2n−1个边不重的完美匹配

记 K 2 n K_{2n} K2n​的顶点集为 { v 1 , … , v 2 n } \{v_1,\dots ,v_{2n}\} { v1​,…,v2n​},任取 2 n − 1 2n-1 2n−1个顶点(不妨设为 { v 1 , … v 2 n − 1 } \{v_1,\dots v_{2n-1}\} { v1​,…v2n−1​}),构造一个正多边形,并将剩下的那一个顶点(不妨设为 v 2 n v_{2n} v2n​)放在正多边形的中心位置。考虑每一个多边形顶点 v i v_i vi​和中心点 v 2 n v_{2n} v2n​相连的直线,以及与其垂直的直线,记为 M i M_i Mi​。显然每一个 M i M_i Mi​都是原图的匹配,而且每一个 M i M_i Mi​之间没有任何一条重边。

在这里插入图片描述

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