En théorie des graphes, une couverture par cliques ou une partition en cliques d'un graphe non orienté est une partition des sommets du graphe en cliques, c'est-à-dire en des ensembles de sommets à l'intérieur desquels deux sommets sont adjacents. Un couverture par cliques minimale est une couverture de taille minimale, c'est-à-dire par un nombre minimal de cliques. Le problème de la couverture par cliques est le problème algorithmique qui consiste à trouver une couverture par cliques minimale.
Une couverture par cliques d'un graphe G peut être vue comme une coloration du graphe complémentaire de G ; ce graphe complémentaire a le même ensemble de sommets, et a des arêtes entre des sommets qui ne sont pas adjacents dans G. Comme les couvertures par cliques, les colorations de graphes sont des partitions de l'ensemble de sommets, mais en sous-ensembles indépendants plutôt qu'en cliques. Un sous-ensemble de sommets est une clique de G si et seulement si elle est un ensemble indépendant dans le complément de G, donc une partition des sommets de G est une couverture par cliques de G si et seulement si c'est une coloration du complément de G.
Le problème de la couverture par cliques est, dans la théorie de la complexité algorithmique, le problème de trouver une couverture par cliques minimale ou, reformulé comme un problème de décision, de décider s'il existe une couverture par cliques dont le nombre de cliques est inférieur à un seuil donné. Trouver une couverture par cliques de taille minimale est NP-difficile, et sa version de décision est un problème NP-complet. Il est l'un des 21 problèmes NP-complets de Karp donnés dans son célèbre article de 1972.
L'équivalence entre la couverture par cliques et la coloration est une réduction qui peut être utilisée pour prouver la NP-complétude du problème de la couverture par cliques à partir du problème de la coloration de graphe dont la NP-complétude est connue.
Les graphes parfaits sont les graphes dans lesquels le nombre chromatique (nombre minimum de couleurs dans une coloration) de chaque sous-graphe induit est égal à la taille de la clique maximale.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
vignette| Exemple d'un graphe à distance héréditaire. En théorie des graphes, un graphe à distance héréditaire (aussi appelé graphe complètement séparable) est un graphe dans lequel les distances entre sommets dans tout sous-graphe induit connexe sont les mêmes que celles du graphe tout entier ; autrement dit, tout sous-graphe induit hérite les distances du graphe entier. Les graphes à distance héréditaire ont été nommés et étudiés pour la première fois par Howorka en 1977, alors qu'une classe équivalente de graphes a déjà été considérée en 1970 par Olaru et Sachs qui ont montré que ce sont des graphes parfaits.
En théorie des graphes, le graphe parfait est une notion introduite par Claude Berge en 1960. Il s'agit d'un graphe pour lequel le nombre chromatique de chaque sous-graphe induit et la taille de la plus grande clique dudit sous-graphe induit sont égaux. Un graphe est 1-parfait si son nombre chromatique (noté ) est égal à la taille de sa plus grande clique (notée ) : . Dans ce cas, est parfait si et seulement si tous les sous graphes de sont 1-parfait.
Un cographe est, en théorie des graphes, un graphe qui peut être généré par complémentation et union disjointe à partir du graphe à un nœud. La plupart des problèmes algorithmiques peuvent être résolus sur cette classe en temps polynomial, et même linaire, du fait de ses propriétés structurelles. Cette famille de graphe a été introduite par plusieurs auteurs indépendamment dans les années 1970 sous divers noms, notamment D*-graphes, hereditary Dacey graphs et 2-parity graphs.
Consider the family of bounded degree graphs in any minor-closed family (such as planar graphs). Let d be the degree bound and n be the number of vertices of such a graph. Graphs in these classes have hyperfinite decompositions, where, one removes a small ...
The main goal of this paper is to formalize and explore a connection between chromatic properties of graphs defined by geometric representations and competitivity analysis of on-line algorithms. This connection became apparent after the recent construction ...
Springer-Verlag Berlin2014
,
Let G=(V,E)G=(V,E) be a graph in which every vertex v∈Vv∈V has a weight w(v)⩾0w(v)⩾0 and a cost c(v)⩾0c(v)⩾0. Let SGSG be the family of all maximum-weight stable sets in G . For any integer d⩾0d⩾0, a minimum d-transversal in the graph G with respect to SGS ...