Concept
Ensemble dominant
Concepts associés (17)
Forbidden graph characterization
In graph theory, a branch of mathematics, many important families of graphs can be described by a finite set of individual graphs that do not belong to the family and further exclude all graphs from the family which contain any of these forbidden graphs as (induced) subgraph or minor. A prototypical example of this phenomenon is Kuratowski's theorem, which states that a graph is planar (can be drawn without crossings in the plane) if and only if it does not contain either of two forbidden graphs, the complete graph K_5 and the complete bipartite graph K_3,3.
Schéma d'approximation en temps polynomial
En informatique, un schéma d'approximation en temps polynomial (en anglais polynomial-time approximation scheme, abrégé en PTAS) est une famille d'algorithmes d'approximation pour des problèmes d'optimisation combinatoire. On dit aussi plus simplement schéma d'approximation polynomial. Le plus souvent, les problèmes d'optimisation combinatoire considérés sont NP-difficiles. Plusieurs variantes des PTAS existent : des définitions plus restrictives comme les EPTAS et FPTAS, ou d'autres qui reposent sur les algorithmes probabilistes comme les PRAS et FPRAS.
Claw-free graph
In graph theory, an area of mathematics, a claw-free graph is a graph that does not have a claw as an induced subgraph. A claw is another name for the complete bipartite graph K1,3 (that is, a star graph comprising three edges, three leaves, and a central vertex). A claw-free graph is a graph in which no induced subgraph is a claw; i.e., any subset of four vertices has other than only three edges connecting them in this pattern. Equivalently, a claw-free graph is a graph in which the neighborhood of any vertex is the complement of a triangle-free graph.
Problème NP-complet
En théorie de la complexité, un problème NP-complet ou problème NPC (c'est-à-dire un problème complet pour la classe NP) est un problème de décision vérifiant les propriétés suivantes : il est possible de vérifier une solution efficacement (en temps polynomial) ; la classe des problèmes vérifiant cette propriété est notée NP ; tous les problèmes de la classe NP se ramènent à celui-ci via une réduction polynomiale ; cela signifie que le problème est au moins aussi difficile que tous les autres problèmes de l
Line graph
En théorie des graphes, le line graph L(G) d'un graphe non orienté G, est un graphe qui représente la relation d'adjacence entre les arêtes de G. Le nom line graph vient d'un article de Harary et Norman publié en 1960. La même construction avait cependant déjà été utilisée par Whitney en 1932 et Krausz en 1943. Il est également appelé graphe adjoint. Un des premiers et des plus importants théorèmes sur les line graphs est énoncé par Hassler Whitney en 1932, qui prouve qu'en dehors d'un unique cas exceptionnel, la structure de G peut être entièrement retrouvée à partir de L(G) dans le cas des graphes connexes.
Branch-decomposition
In graph theory, a branch-decomposition of an undirected graph G is a hierarchical clustering of the edges of G, represented by an unrooted binary tree T with the edges of G as its leaves. Removing any edge from T partitions the edges of G into two subgraphs, and the width of the decomposition is the maximum number of shared vertices of any pair of subgraphs formed in this way. The branchwidth of G is the minimum width of any branch-decomposition of G.
Maximal independent set
In graph theory, a maximal independent set (MIS) or maximal stable set is an independent set that is not a subset of any other independent set. In other words, there is no vertex outside the independent set that may join it because it is maximal with respect to the independent set property. For example, in the graph P_3, a path with three vertices a, b, and c, and two edges and , the sets {b} and {a, c} are both maximally independent. The set {a} is independent, but is not maximal independent, because it is a subset of the larger independent set {a, c}.
Graphe série-parallèle
vignette|Opérations de composition en série et en parallèle pour les graphes série-parallèle. En théorie des graphes, les graphes série-parallèle sont des graphes avec deux sommets distingués, la source et le puits, et formés récursivement par deux opérations qui sont la composition en série et la composition parallèle. Ces graphes peuvent servir pour modéliser des circuits électriques en série et en parallèle . Dans ce contexte, le terme graphe signifie multigraphe. Il existe plusieurs façons équivalentes de définir des graphes série-parallèle.
Stable (théorie des graphes)
thumb|280px|L'ensemble des sommets en bleu dans ce graphe est un stable maximal du graphe. En théorie des graphes, un stable – appelé aussi ensemble indépendant ou independent set en anglais – est un ensemble de sommets deux à deux non adjacents. La taille d'un stable est égale au nombre de sommets qu'il contient. La taille maximum d'un stable d'un graphe, noté I(G), est un invariant du graphe. Il peut être relié à d'autres invariants, par exemple à la taille de l'ensemble dominant maximum, noté dom(G).
Couplage (théorie des graphes)
En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun. Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes.