Acyclic orientationIn graph theory, an acyclic orientation of an undirected graph is an assignment of a direction to each edge (an orientation) that does not form any directed cycle and therefore makes it into a directed acyclic graph. Every graph has an acyclic orientation. The chromatic number of any graph equals one more than the length of the longest path in an acyclic orientation chosen to minimize this path length. Acyclic orientations are also related to colorings through the chromatic polynomial, which counts both acyclic orientations and colorings.
Graphe de disquesEn théorie des graphes, un graphe de disques (ou disk graph en anglais) est le graphe d'intersection d'une collection de disques. C'est une extension du concept de graphe d'intervalle à la dimension 2. Formellement, G est un graphe de disques s'il existe une collection de disques dans le plan dont les centres sont en bijection avec les sommets de G et telle que deux disques s'intersectent si et seulement si les sommets correspondants sont reliés par une arête dans G.
Incidence (graph)An incidence graph is a Levi graph. In graph theory, a vertex is incident with an edge if the vertex is one of the two vertices the edge connects. An incidence is a pair where is a vertex and is an edge incident with Two distinct incidences and are adjacent if either the vertices or the edges are adjacent, which is the case if one of the following holds: and and or , and An incidence coloring of a graph is an assignment of a color to each incidence of G in such a way that adjacent incidences get distinct colors.
List edge-coloringIn mathematics, list edge-coloring is a type of graph coloring that combines list coloring and edge coloring. An instance of a list edge-coloring problem consists of a graph together with a list of allowed colors for each edge. A list edge-coloring is a choice of a color for each edge, from its list of allowed colors; a coloring is proper if no two adjacent edges receive the same color. A graph G is k-edge-choosable if every instance of list edge-coloring that has G as its underlying graph and that provides at least k allowed colors for each edge of G has a proper coloring.
Harmonious coloringIn graph theory, a harmonious coloring is a (proper) vertex coloring in which every pair of colors appears on at most one pair of adjacent vertices. It is the opposite of the complete coloring, which instead requires every color pairing to occur at least once. The harmonious chromatic number χ_H(G) of a graph G is the minimum number of colors needed for any harmonious coloring of G. Every graph has a harmonious coloring, since it suffices to assign every vertex a distinct color; thus χ_H(G) ≤ .
Coloration fractionnairedroite|vignette| 5: 2-coloration du graphe dodécaédrique. Il n'existe pas de 4: 2-coloration de ce graphe. En théorie des graphes, la coloration fractionnaire est une généralisation de la coloration des graphes ordinaire. Dans une coloration de graphe traditionnelle, une couleur est affectée à chaque sommet d'un graphe, et deux sommets adjacents ne doivent pas avoir la même couleur. Dans une coloration fractionnaire, un ensemble de couleurs est affecté à chaque sommet du graphe.
Graphe de MycielskiEn théorie des graphes, les graphes de Mycielski, ou myscielkiens, sont des graphes sans triangles de nombre chromatique élevé, construits par récurrence à partir du graphe formé d'un unique sommet par une transformation appelée elle aussi myscielskien. Ils sont dus au mathématicien Jan Mycielski. Soit un graphe. Le mycielkien de ce graphe noté est le graphe avec où est une copie de et où et . Les graphes de Mycielski sont les graphes définis par la récurrence suivante : est le graphe à une arête, et .
Largeur de cliquevignette|upright=1.6|Construction d'un graphe (ici un graphe à distance héréditaire) de largeur de clique 3 par une succession d'unions disjointes, de renommages et de fusions d'étiquettes. Les étiquettes des sommets sont affichées sous forme de couleurs. En théorie des graphes, la largeur de clique d'un graphe est l'un des paramètres qui décrit la complexité structurelle du graphe ; il est étroitement lié à largeur arborescente, mais contrairement à celle-ci, elle peut être bornée même pour des graphes denses .
Exponential time hypothesisIn computational complexity theory, the exponential time hypothesis is an unproven computational hardness assumption that was formulated by . It states that satisfiability of 3-CNF Boolean formulas cannot be solved in subexponential time, i.e., for all constant , where n is the number of variables in the formula. The exponential time hypothesis, if true, would imply that P ≠ NP, but it is a stronger statement.
LexBFSLexBFS, ou parcours en largeur lexicographique est un algorithme de théorie des graphes. C'est un raffinement de l'algorithme de parcours en largeur (BFS pour Breadth First Search en anglais). Ce parcours est très utile pour étudier certaines classes de graphes et pour obtenir des algorithmes de reconnaissance rapides de ces classes. L'algorithme de parcours en largeur (Breadth First Search algorithm ou BFS) est usuellement défini de la manière suivante: Initialiser une de sommets du graphe avec le nœud de départ du parcours comme unique élément de la file.
