K-arbrevignette|Le graphe de Goldner–Harary est un exemple d'un 3-arbre planaire. En théorie des graphes, un k- arbre est un type de graphe non orienté. Un graphe est un k-arbre s'il peut être obtenu de la manière suivante : on part du graphe complet à ( k + 1) sommets, puis on ajoute des sommets tels que, pour un sommet v ajouté, v a exactement k voisins dans le graphe au moment de l'ajout, et ces voisins forment une clique. Les k-arbres sont exactement les graphes de largeur arborescente donnée, maximaux au sens que l'on ne peut pas ajouter d'arêtes sans augmenter leur largeur arborescente.
Problème de la cliquethumb|upright=1.5|Recherche exhaustive d'une 4-clique dans ce graphe à 7 sommets en testant la complétude des C(7,4)= 35 sous-graphes à 4 sommets. En informatique, le problème de la clique est un problème algorithmique qui consiste à trouver des cliques (sous-ensembles de sommets tous adjacents deux à deux, également appelés sous-graphes complets) dans un graphe. Ce problème a plusieurs formulations différentes selon les cliques et les informations sur les cliques devant être trouvées.
Cycle (théorie des graphes)thumb|Dans ce graphe, le cycle rouge est élémentaire. Le cycle bleu ne l'est pas. La chaine verte n'est pas fermée et ne forme donc pas un cycle. Dans un graphe non orienté, un cycle est une suite d'arêtes consécutives distinctes (chaine simple) dont les deux sommets extrémités sont identiques. Dans les graphes orientés, la notion équivalente est celle de circuit, même si on parle parfois aussi de cycle (par exemple dans l'expression graphe acyclique orienté).
Dégénérescence (théorie des graphes)En théorie des graphes, la dégénérescence est un paramètre associé à un graphe non orienté. Un graphe est k-dégénéré si tout sous-graphe contient un nœud de degré inférieur ou égal à k, et la dégénérescence d'un graphe est le plus petit k tel qu'il est k-dégénéré. On peut de façon équivalente définir le paramètre en utilisant un ordre sur les sommets (appelé ordre de dégénérescence) tel que, pour tout sommet, le nombre d'arêtes vers des sommets plus petits dans l'ordre est au plus k. On parle alors parfois de nombre de marquage.
Clique-sumIn graph theory, a branch of mathematics, a clique-sum is a way of combining two graphs by gluing them together at a clique, analogous to the connected sum operation in topology. If two graphs G and H each contain cliques of equal size, the clique-sum of G and H is formed from their disjoint union by identifying pairs of vertices in these two cliques to form a single shared clique, and then possibly deleting some of the clique edges. A k-clique-sum is a clique-sum in which both cliques have at most k vertices.
Graphe ptolémaïquevignette| Un graphe ptolémaïque. vignette| Le graphe gemme ou 3-fan n'est pas ptolémaïque. vignette|upright=1.4|Un graphe en bloc est un cas particulier d'un graphe ptolémaïque vignette|upright=1.4| Trois opérations qui permettent de construire tout graphe distance-héréditaire. Pour les graphes ptolémaïques, les voisins de « faux jumeaux » doivent former une clique, ce qui empêche la construction d'un cycle à 4 sommets, montré ici.
Graphe planaireDans la théorie des graphes, un graphe planaire est un graphe qui a la particularité de pouvoir se représenter sur un plan sans qu'aucune arête (ou arc pour un graphe orienté) n'en croise une autre. Autrement dit, ces graphes sont précisément ceux que l'on peut plonger dans le plan, ou encore les graphes dont le nombre de croisements est nul. Les méthodes associées à ces graphes permettent de résoudre des problèmes comme l'énigme des trois maisons et d'autres plus difficiles comme le théorème des quatre couleurs.
Peripheral cycleIn graph theory, a peripheral cycle (or peripheral circuit) in an undirected graph is, intuitively, a cycle that does not separate any part of the graph from any other part. Peripheral cycles (or, as they were initially called, peripheral polygons, because Tutte called cycles "polygons") were first studied by , and play important roles in the characterization of planar graphs and in generating the cycle spaces of nonplanar graphs.
Maximal independent setIn 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}.
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.
