Grafos Bipartidos
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Este documento define los grafos bipartitos como aquellos grafos en los que el conjunto de vértices puede dividirse en dos subconjuntos disjuntos de modo que cada vértice solo tenga aristas con vértices del otro subconjunto. Describe los grafos bipartitos completos como aquellos en los que todos los vértices de un subconjunto están conectados con todos los del otro, y provee ejemplos. También define los subgrafos e inducidos.
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Graph theory
Graph theory is the study of points and lines, and how sets of points called vertices can be connected by lines called edges. It involves types of graphs like regular graphs where each vertex has the same number of neighbors, and bipartite graphs where the vertices can be partitioned into two sets with no edges within each set. Graphs can be represented using adjacency matrices and adjacency lists. Basic graph algorithms include depth-first search, breadth-first search, and finding shortest paths between vertices. Graph coloring assigns colors to vertices so that no adjacent vertices have the same color.
Graph Theory Introduction
Introduction of graph theory terms with example illustration for walk,path, circuit and its variants.
Introduction to Graph Theory
This document introduces the topic of graph theory. It defines what graphs are, including vertices, edges, directed and undirected graphs. It provides examples of graphs like social networks, transportation maps, and more. It covers basic graph terminology such as degree, regular graphs, subgraphs, walks, paths and cycles. It also discusses graph classes like trees, complete graphs and bipartite graphs. Finally, it touches on some historical graph problems, complexity analysis, centrality analysis, facility location problems and applications of graph theory.
Graph theory presentation
In mathematics, graph theory is the study of graphs, which are mathematical structures used to model pairwise relations between objects.Graph theory is also important in real life.
Graph theory
This document provides an overview of graph theory and some of its common algorithms. It discusses the history of graph theory and its applications in various fields like engineering. It defines basic graph terminology like nodes, edges, walks, paths and cycles. It also explains popular graph algorithms like Dijkstra's algorithm for finding shortest paths, Kruskal's and Prim's algorithms for finding minimum spanning trees, and graph partitioning algorithms. It provides pseudocode, examples and analysis of the time complexity for these algorithms.
Graph Theory
Graph theory is the study of graphs, which are mathematical structures used to model pairwise relationships between objects. A graph consists of vertices and edges that connect the vertices. Graph theory is used in computer science to model problems that can be represented as networks, such as determining routes in a city or designing circuits. It allows analyzing properties of graphs like connectivity and determining the minimum number of resources required. A graph can be represented using an adjacency matrix or adjacency list to store information about its vertices and edges.
Graphs in data structure
Graphs are a data structure composed of nodes connected by edges. There are two main types: directed graphs where edges show a flow between nodes, and undirected graphs where edges simply show a relationship between nodes. Key terminology includes adjacent nodes, paths, cyclic vs acyclic paths, and representations like adjacency matrices and lists. Graphs can model many real-world applications such as social networks, computer networks, road maps, and more.
introduction to graph theory
This document provides definitions and theorems related to graph theory. It begins with definitions of simple graphs, vertices, edges, degree, and the handshaking lemma. It then covers definitions and properties of paths, cycles, adjacency matrices, connectedness, Euler paths and circuits. The document also discusses Hamilton paths, planar graphs, trees, and other special types of graphs like complete graphs and bipartite graphs. It provides examples and proofs of many graph theory concepts and results.
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Graph theory
The document discusses various graph theory concepts including:
- Types of graphs such as simple graphs, multigraphs, pseudographs, directed graphs, and directed multigraphs which differ based on allowed edge connections.
- Graph terminology including vertices, edges, degrees, adjacency, incidence, paths, cycles, and representations using adjacency lists and matrices.
- Weighted graphs and algorithms for finding shortest paths such as Dijkstra's algorithm.
- Euler and Hamilton paths/circuits and conditions for their existence.
- The traveling salesman problem of finding the shortest circuit visiting all vertices.
Connectivity of graph
The document discusses connectivity in graphs. It defines edge connectivity and vertex connectivity as numerical parameters that measure how connected a graph is. Edge connectivity is the minimum number of edges that need to be removed to disconnect the graph. Vertex connectivity is defined similarly for vertices. It provides examples and discusses properties like cut sets, bridges, and the relationship between these concepts and connectivity values. Menger's theorem relating the size of the minimum cut to the maximum number of disjoint paths is also covered.
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Prims and kruskal algorithms
The document discusses minimum spanning trees (MST) and two algorithms for finding them: Prim's algorithm and Kruskal's algorithm. Prim's algorithm operates by building the MST one vertex at a time, starting from an arbitrary root vertex and at each step adding the cheapest connection to another vertex not yet included. Kruskal's algorithm finds the MST by sorting the edges by weight and sequentially adding edges that connect different components without creating cycles.
Data structure computer graphs
A graph is a data structure consisting of vertices and edges connecting the vertices. Graphs can be directed or undirected. Depth-first search (DFS) and breadth-first search (BFS) are algorithms for traversing graphs by exploring neighboring vertices. DFS uses a stack and explores as far as possible along each branch before backtracking, while BFS uses a queue and explores all neighbors at each depth level first before moving to the next level.
Königsberg, Euler and the origins of graph theory
A slidecast explaining the origins of graph theory and the solution to the 7 bridges problem of Königsberg. I discuss some modern applications of graph theory too.
Connectivity of graphs
The document discusses various concepts related to connectivity in graphs. It defines what makes a graph connected versus disconnected. Key points include: a connected graph has a path between all vertex pairs; removing vertices or edges can disconnect a graph; connected components are maximal connected subgraphs; cut vertices and edges disconnect the graph when removed. Graph isomorphism is also discussed, where two graphs are isomorphic if their adjacency matrices are identical.
Graph theory
Basic Graph Theory for Under Graduate level.Easy explanation of all beginner level topic regarding graph theory. I think it will help
Matrix representation of graph
Graphs are propular to visualize a problem . Matrix representation is use to convert the graph in a form that used by the computer . This will help to get the efficent solution also provide a lots of mathematical equation .
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Conceptos básicos de los grafos
Un grafo es un conjunto de objetos llamados vértices unidos por enlaces llamados aristas. Representa relaciones binarias entre elementos de un conjunto. Existen grafos libres sin aristas y grafos completos donde cada vértice está conectado a todos los demás. Las propiedades de los grafos incluyen adyacencia, incidencia y ponderación, donde se asocia un valor a cada arista.
Graph Data Structure
A Graph is a non-linear data structure, which consists of vertices(or nodes) connected by edges(or arcs) where edges may be directed or undirected.
Graphs are a powerful and versatile data structure that easily allow you to represent real life relationships between different types of data (nodes).
Dijkstra’s algorithm
The document describes Dijkstra's algorithm for finding the shortest paths between nodes in a graph. It begins with an overview of how the algorithm works by solving subproblems to find the shortest path from the source to increasingly more nodes. It then provides pseudocode for the algorithm and analyzes its time complexity of O(E+V log V) when using a Fibonacci heap. Some applications of the algorithm include traffic information systems and routing protocols like OSPF.
Sub matrices - Circuit Matrix
The document discusses submatrices of circuit matrices and their properties. Some key points:
- A subgraph's incidence matrix is a submatrix of the original graph's incidence matrix.
- An (n-1)x(n-1) submatrix of a connected graph's incidence matrix is nonsingular if and only if the corresponding edges form a spanning tree.
- A circuit matrix represents cycles in a graph, with 1s indicating which edges are in each cycle.
- The circuit and incidence matrices of a graph have orthogonal rows, meaning their row dot products are all 0.
- A fundamental circuit matrix contains a basis of fundamental cycles, and has an identity submatrix, indicating its rank equals
2.5.4 Grafos bipartidos.pptx
Este documento describe los grafos bipartitos. Un grafo bipartito es aquel que puede dividirse en dos partes, de forma que una parte solo se conecta a vértices de la otra parte. Alternativamente, un grafo es bipartito si sus vértices pueden dividirse en dos conjuntos disjuntos de tal forma que cada arista conecte un vértice de cada conjunto. Los grafos bipartitos se representan gráficamente con dos columnas o filas de vértices y aristas que conectan vértices de columnas o filas diferentes.
Grafo bipartito
Este documento define y explica los conceptos de grafo bipartito y grafo bipartito completo. Un grafo bipartito es aquel cuyos vértices se pueden separar en dos conjuntos disjuntos de tal forma que cada arista una un vértice de un conjunto con uno del otro. Un grafo bipartito completo es aquel donde cada vértice de un conjunto está conectado a todos los vértices del otro conjunto.
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Grafos 1
Un grafo consiste en un conjunto de nodos (vértices) y aristas que conectan los nodos. Los grafos pueden ser dirigidos o no dirigidos. Un grafo dirigido tiene aristas que solo van en una dirección, mientras que en un grafo no dirigido las aristas conectan los nodos en ambas direcciones. Los grafos se usan comúnmente para representar relaciones entre objetos mediante la conexión de nodos con aristas.
topología
Este documento describe diferentes tipos de grafos, incluyendo grafos completos, bipartitos y de incidencia. Explica que un grafo completo contiene una arista entre cada par de vértices, mientras que un grafo bipartito divide sus vértices en dos conjuntos de manera que cada vértice solo se conecta a vértices del otro conjunto. También introduce la noción de coloreado de grafos y la fórmula de Euler para grafos de incidencia.
Grafos
El documento define conceptos básicos sobre grafos como nodos, aristas, grafos dirigidos, multígrafos, grafos simples e isomorfismo de grafos. También explica las matrices de adyacencia e incidencia, así como conceptos de caminos, ciclos, grafos conexos, grafos eulerianos y hamiltonianos. Por último, introduce grafos etiquetados y describe el algoritmo de Dijkstra para encontrar el camino más corto en un grafo.
Grafos
Un grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas (edges en inglés) que pueden ser orientados o no.
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El documento describe varios conceptos básicos de la geometría, incluyendo puntos, líneas (rectas, curvas, quebradas, mixtas, verticales, horizontales, inclinadas, oblicuas, perpendiculares y paralelas), segmentos (semirrectas, extremos, segmento nulo, consecutivos, punto medio y mediatriz), y operaciones con segmentos (suma, diferencia, multiplicación y división). También define el plano como un elemento ideal bidimensional que contiene infinitos puntos y rectas.
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void RecorridoProfundidad(Grafo G, Vertice inicial){
Pila pila;
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while(!Pila_EstaVacia(&pila)){
Vertice actual = Pila_Desapilar(&pila);
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while(adyacentes != NULL){
Vertice vecino = ad
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BÚSQUEDA DE SUBCADENAS EN C
strstr busca la primera aparición de una subcadena dentro de una cadena principal y devuelve un puntero a la ubicación de la subcadena dentro de la cadena principal, o NULL si no se encuentra la subcadena. Es importante verificar el valor devuelto por strstr antes de acceder a la posición de la subcadena para evitar errores.
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Archivos Binarios vs Archivos de Texto
Las trasparencias que presentaremos hoy se centran en una comparativa esencial en el mundo de la informática: archivos binarios y archivos de texto. Ambos tipos de archivos son fundamentales en el almacenamiento y procesamiento de datos, pero ¿cuál es la opción más adecuada para cada situación?
En esta presentación, exploraremos las diferencias fundamentales entre archivos binarios y archivos de texto, y analizaremos las ventajas y desventajas de cada uno. Los participantes obtendrán una comprensión sólida de cuándo y por qué elegir uno sobre el otro, así como consejos prácticos para tomar decisiones informadas en su trabajo con datos y programación.
DEFINICION DE CADENAS O STRINGS
En C, una cadena es un array de caracteres que termina en un carácter nulo '\0' para indicar el final de la cadena. Las cadenas en C se definen como arrays de caracteres que contienen la cadena seguida de un carácter nulo agregado automáticamente por el compilador. La longitud de una cadena depende del número de caracteres antes del carácter nulo.
Declaración e inicialización de variables de tipo cadena
En el mundo de la programación, las variables de tipo cadena (también conocidas como "strings") desempeñan un papel fundamental. Estas variables nos permiten almacenar y manipular texto, lo que resulta esencial en el desarrollo de aplicaciones y programas. En estas transparencias, exploraremos en detalle cómo declarar y inicializar variables de tipo cadena en diversos lenguajes de programación, así como las mejores prácticas para su uso.
Conversion de Strings
¿Alguna vez te has preguntado cómo transformar y manipular cadenas de texto de manera efectiva en la programación? Las conversiones de strings son una habilidad esencial para cualquier desarrollador, y estas transparentes te llevarán a un fascinante viaje por el mundo de la manipulación de cadenas.Nuestra serie de transparencias sobre la "Conversión de Strings" tiene como objetivo brindar una comprensión profunda y práctica de los conceptos clave relacionados con las cadenas de texto en la programación. Exploraremos diversas técnicas y estrategias para convertir, modificar y analizar cadenas de texto de manera eficiente.
Comparacion de arreglos Strings
Las cadenas de texto (Strings) son elementos fundamentales en la programación y se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de texto hasta la manipulación de datos. En esta presentación, exploraremos diferentes enfoques para comparar arreglos de cadenas en el contexto de la programación. A lo largo de estas diapositivas, analizaremos métodos, consideraciones y ejemplos prácticos para ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas al comparar cadenas en sus proyectos.
Cadenas y/o strings
Las "Cadenas y/o Strings como Parámetros de Funciones" son una inmersión profunda en el fascinante mundo de la programación de cadenas de texto. Estas trasparencias están diseñadas para proporcionar a los desarrolladores, tanto principiantes como experimentados, una comprensión completa de cómo trabajar con cadenas y cómo utilizarlas de manera eficiente como parámetros en funciones.
Asignacion
En el mundo de la programación, las cadenas de texto o "strings" desempeñan un papel fundamental. Son utilizadas para almacenar y manipular información textual, desde nombres y direcciones hasta mensajes y contenido web. Esta presentación se sumergirá en el fascinante mundo de las cadenas de texto, centrándose en la asignación de datos de tipo string y la gestión de variables de tipo string.
Acceso en tipos de datos abstractos
Las trasparencias sobre ofrecen una visión completa y detallada sobre uno de los conceptos fundamentales en programación y diseño de software. Este tema es esencial para cualquier desarrollador que busque comprender cómo trabajar con tipos de datos abstractos y cómo acceder a sus miembros de manera efectiva.
Arreglo Orden Seleccion
El documento describe el algoritmo de ordenación por selección. Este algoritmo divide la lista en dos subconjuntos, uno ordenado y otro no ordenado, y en cada iteración encuentra el elemento mínimo/máximo en la parte no ordenada y lo coloca al principio de la lista ordenada. Aunque es sencillo de implementar, tiene una complejidad cuadrática y no es eficiente para listas grandes, por lo que se prefiere usar otros algoritmos como QuickSort o MergeSort para listas más largas.
Algoritmos de Busqueda
Las transparencias sobre "Algoritmos de Búsqueda" en programación brindan una visión fundamental de las técnicas empleadas para encontrar elementos en conjuntos de datos, un concepto esencial en la resolución de problemas.
Quick Sort
Las transparencias sobre "Quick Sort" en programación proporcionan una visión general de uno de los algoritmos de ordenación más eficientes y ampliamente utilizados. Estas transparencias explican cómo funciona el algoritmo, destacando su enfoque en la estrategia de "dividir y conquistar".
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Grafos Bipartidos
- 2. Definición Los grafos bipartidos son todo aquel grafo simple sin lazos cuyo conjunto de vértices puede dividirse en dos subconjuntos disjuntos no vacíos de manera que los vértices que los componen solo tengan aristas o arcos con vértices del otro subconjunto, nunca con ningún vértice del mismo conjunto.
- 4. Grafo bipartido completo. • Un grafo bipartido en el cual todos los elementos de V1 están unidos con todos los elementos de V2 se denomina grafo bipartido completo. • El conjunto de los grafos bipartidos completos es denominado con la letra K. • En particular, un grafo completo bipartido que une dos conjuntos, de m y n elementos respectivamente, se denota por Km,n. • Es obvio que Km,n tiene p=(m+n) vértices y q=mn líneas.
- 5. Ejemplos de grafos bipartidos completos Podemos tener eI total de vértices y aristas de la siguiente forma: V=(m+n) E=(m*n) K1,1 K1,2 K2,4 V=(1+1)=2 V=(1+2)=3 V=(2+4)=6 E=(1*1)=1 E=(1*2)=2 E=(2*4)=8
- 6. • Un subgrafo de un grafo G es un grafo G' cuyo conjunto de vértices es un subconjunto del de G y cuyo conjunto de líneas es un subconjunto del conjunto de líneas de G. SUBGRAFO
- 7. SUBGRAFO INDUCIDO • Un subgrafo se obtiene eliminando puntos y líneas de un grafo. En particular, si seleccionamos un subconjunto S de vértices del Grafo G y le agregamos todas las líneas que unen dichos vértices en G, obtenemos un Subgrafo Inducido
- 8. BIBLIOGRAFÍA • Cifuentes M, C., & Profile, V. M. C. (s. f.). Teoría de Grafos: GRAFOS BIPARTIDOS. http://teoriadegrafos.blogspot.com/2007/03/grafos-bipartidos.html • EcuRed. (s. f.). Grafo bipartido - EcuRed. https://www.ecured.cu/Grafo_bipartido • Jesus, D. de. (s. f.). Grafo bipartito. https://es.slideshare.net/DukakisdeJesus/grafo-bipartito- 15542624