Problème du postier chinoisvignette|Le graphe des arêtes du cube n'est pas eulérien (sommets de degré 3), mais peut l'être rendu en dédoublant quatre de ses douze arêtes, ce qui ajoute un degré à chaque sommet et fournit un parcours de postier. En théorie des graphes et en algorithmique, le problème du postier chinois, ou problème du postier (en anglais route inspection problem) consiste à trouver un plus court chemin dans un graphe connexe non orienté qui passe au moins une fois par chaque arête et revient à son point de départ.
Graphe bipartiEn théorie des graphes, un graphe est dit biparti si son ensemble de sommets peut être divisé en deux sous-ensembles disjoints et tels que chaque arête ait une extrémité dans et l'autre dans . Un graphe biparti permet notamment de représenter une relation binaire. Il existe plusieurs façons de caractériser un graphe biparti. Par le nombre chromatique Les graphes bipartis sont les graphes dont le nombre chromatique est inférieur ou égal à 2. Par la longueur des cycles Un graphe est biparti si et seulement s'il ne contient pas de cycle impair.
Boucle (théorie des graphes)In graph theory, a loop (also called a self-loop or a buckle) is an edge that connects a vertex to itself. A simple graph contains no loops. Depending on the context, a graph or a multigraph may be defined so as to either allow or disallow the presence of loops (often in concert with allowing or disallowing multiple edges between the same vertices): Where graphs are defined so as to allow loops and multiple edges, a graph without loops or multiple edges is often distinguished from other graphs by calling it a simple graph.
MultigraphIn mathematics, and more specifically in graph theory, a multigraph is a graph which is permitted to have multiple edges (also called parallel edges), that is, edges that have the same end nodes. Thus two vertices may be connected by more than one edge. There are 2 distinct notions of multiple edges: Edges without own identity: The identity of an edge is defined solely by the two nodes it connects. In this case, the term "multiple edges" means that the same edge can occur several times between these two nodes.
Graphe sommet-transitifEn théorie des graphes, un graphe non-orienté est sommet-transitif si pour tout couple de sommets, il existe un automorphisme de graphe qui envoie le premier sommet sur le deuxième. De manière informelle cette propriété indique que tous les sommets jouent exactement le même rôle à l'intérieur du graphe. Un graphe est sommet-transitif si pour tout couple de sommets, il existe un automorphisme de graphe qui envoie le premier sommet sur le deuxième.
Graphe nulEn mathématiques, plus spécialement en théorie des graphes, un graphe nul désigne soit un graphe d'ordre zéro (i.e. sans sommets), soit un graphe avec sommets mais sans arêtes (on parle aussi dans ce dernier cas de graphe vide). Lorsqu'un graphe nul contient des sommets tous isolés, on le note où représente le nombre de sommets du graphe. La taille (i.e. le nombre d'arêtes ou d'arcs) d'un graphe nul est toujours zéro. L'ordre (i.e. le nombre de sommets) d'un graphe nul n'est pas nécessairement zéro.
Maille (théorie des graphes)En théorie des graphes, la maille d'un graphe est la longueur du plus court de ses cycles. Un graphe acyclique est généralement considéré comme ayant une maille infinie (ou, pour certains auteurs, une maille de −1). La maille d'un graphe est la longueur du plus court de ses cycles. Image:Petersen graph blue.svg|Le [[graphe de Petersen]] a une maille de 5 et est une cage. Image:Heawood_Graph.svg|Le [[graphe de Heawood]] a une maille de 6 et est une cage. Image:Frucht_graph.neato.
Graphe sommet-connexeEn théorie des graphes, un graphe connexe . Un graphe autre qu'un graphe complet est de degré de sommet-connexité k s'il est k-sommet-connexe sans être k+1-sommet-connexe, donc si k est la taille du plus petit sous-ensemble de sommets dont la suppression déconnecte le graphe. Les graphes complets ne sont pas inclus dans cette version de la définition car ils ne peuvent pas être déconnectés en supprimant des sommets. Le graphe complet à n sommets est de degré de connexité n-1.
Perfect matchingIn graph theory, a perfect matching in a graph is a matching that covers every vertex of the graph. More formally, given a graph G = (V, E), a perfect matching in G is a subset M of edge set E, such that every vertex in the vertex set V is adjacent to exactly one edge in M. A perfect matching is also called a 1-factor; see Graph factorization for an explanation of this term. In some literature, the term complete matching is used. Every perfect matching is a maximum-cardinality matching, but the opposite is not true.
Fermeture transitiveLa fermeture transitive est une opération mathématique pouvant être appliquée sur des relations binaires sur un ensemble, autrement dit sur des graphes orientés. La clôture transitive, ou fermeture transitive R d'une relation binaire R sur un ensemble X est la relation ce qui peut également se traduire ainsi : Si on nomme la relation "il existe un chemin de taille n entre a et b" On définit C'est la plus petite relation transitive sur X contenant R.
