L3 匹配與因子

符號定義

符號 意義
M⊆E(G)M\subseteq E(G) 一組匹配(邊集合)
V(M)V(M) 被 MM 中邊覆蓋到的頂點集合
N(S)N(S) 集合 SS 的鄰居集合;Hall 定理中 S⊆XS\subseteq X,N(S)⊆YN(S)\subseteq Y
o(G)o(G) GG 的奇數階連通分支 (odd components) 個數
α′(G)\alpha'(G) 最大匹配的邊數 (matching number)
β(G)\beta(G) 最小頂點覆蓋大小
α(G)\alpha(G) 最大獨立集大小
β′(G)\beta'(G) 最小邊覆蓋大小 (要求沒有孤立點)
γ(G)\gamma(G) 最小支配集大小

Matchings and Covers

名詞 定義/判斷方式
Matching (匹配) 一組兩兩沒有共同端點的邊;一個頂點最多被選中的一條邊使用。
Perfect matching (完美匹配) 覆蓋所有頂點的匹配,即 V(M)=V(G)V(M)=V(G)。因此頂點總數必為偶數。
MM-saturated (被 MM 飽和) 頂點屬於 V(M)V(M),即與 MM 中某條邊相接。
MM-unsaturated (未被 MM 飽和/自由頂點) 頂點不屬於 V(M)V(M)。
Maximal matching (極大匹配) 不能保留既有選邊再多加一條邊的匹配。
Maximum matching (最大匹配) 全圖之中邊數最多的匹配;大小為 α′(G)\alpha'(G)。
  • maximum ⇒\Rightarrow maximal;maximal 不一定 maximum。
  • Perfect matching 若存在,必為 maximum,且 ∣M∣=n(G)/2|M|=n(G)/2。
  • #PerfectMatching⁡(K2n)=(2n)!2nn!\#\operatorname{PerfectMatching}(K_{2n})=\frac{(2n)!}{2^n n!}
    • 排列 2n2n 個頂點,有 (2n)!(2n)! 種
    • 每對內部交換不變: 除以 2n2^n
    • nn 對交換次序不變: 除以 n!n!

  • MM-alternating path (MM-交錯路徑): 路徑上的邊依序交替「屬於 MM/不屬於 MM」。
  • MM-augmenting path (MM-增廣路徑): 起點、終點都是 MM-unsaturated 的交錯路徑;首尾兩條邊必不在 MM,路徑上「非 MM 邊」比「MM 邊」多一條。
  • 沿增廣路徑翻轉:保留路徑外的原匹配邊;路徑內把原本選中的邊移除,把原本未選的邊加入。

對稱差: A△B=(A−B)∪(B−A)=(A∪B)−(A∩B)A\triangle B=(A-B)\cup(B-A)=(A\cup B)-(A\cap B)

兩個匹配 M,M′M,M' 的對稱差構成的非孤立連通分支,只可能是:

  • 邊在兩組匹配間交替的路徑,或
  • 邊數為偶數的交錯環。

原因:在 M△M′M\triangle M' 中,每個頂點至多各接一條來自 MM、M′M' 的邊,故度數至多 2;若形成環,兩種邊交替,環長必偶數。


Berge 定理 : M 是 maximum matching  ⟺  G 不存在 M-augmenting pathM\text{ 是 maximum matching}\iff G\text{ 不存在 }M\text{-augmenting path}

  • 若有增廣路徑,翻轉可讓邊數 +1+1。反之,若存在更大的匹配 M′M',則 M△M′M\triangle M' 中必有一個分支的 M′M' 邊數比 MM 邊數多;該分支即 MM-增廣路徑。 (講義 P13,20)

Hall’s Matching Condition

Hall 婚姻定理:

對 (X,Y)(X,Y) 二部圖 GG: $ \exists\text{ 匹配飽和 }X\iff\forall S\subseteq X,\quad |N(S)|\ge |S|$

  • XX 中任意一組需求者 SS,它們能連到的候選對象數量不能少於需求者數量。

  • 必要性: 若每個 x∈Sx\in S 都匹配到不同的 YY 頂點,則 N(S)N(S) 至少有 ∣S∣|S| 個頂點。

  • 充分性反向論證: 若最大匹配 MM 未飽和 XX,取未飽和頂點 u∈Xu\in X;令 SS 為從 uu 經交錯路徑可達的 XX 頂點,T=N(S)T=N(S) 為可達的 YY 頂點。由 Berge 定理無增廣路徑,TT 中每個頂點都被 MM 配對到 S−{u}S-\{u\},故 ∣N(S)∣=∣T∣=∣S∣−1<∣S∣|N(S)|=|T|=|S|-1<|S| ,與 Hall 條件矛盾。 (講義 P26–27)


任何 k≥1k\ge1 的 kk-正則二部圖都有 perfect matching。

  • k∣X∣=∣E(G)∣=k∣Y∣  ⟹  ∣X∣=∣Y∣k|X|=|E(G)|=k|Y|\implies |X|=|Y|
  • 任意 S⊆XS\subseteq X,由邊數計算: k∣S∣≤k∣N(S)∣  ⟹  ∣N(S)∣≥∣S∣k|S|\le k|N(S)|\implies |N(S)|\ge|S|

因此由 Hall 定理有飽和 XX 的匹配,且 ∣X∣=∣Y∣|X|=|Y|,故為 perfect matching。 (講義 P29)

Min–Max Theorems 與各種覆蓋

名詞 選 需要滿足 最佳化目標/記號
Matching (匹配) 邊 每個點至多被一條選邊使用 最大: α′(G)\alpha'(G)
Vertex cover (頂點覆蓋) 頂點 每一條邊至少一個端點被選到 最小: β(G)\beta(G)
Independent set (獨立集) 頂點 任意兩個選中點不相鄰 最大: α(G)\alpha(G)
Edge cover (邊覆蓋) 邊 每一個頂點至少與一條選邊相接 最小: β′(G)\beta'(G)

匹配和頂點覆蓋

對任意 matching MM 與任意 vertex cover SS:

∣M∣≤∣S∣  ⟹  α′(G)≤β(G){|M|\le |S|\quad\implies\quad \alpha'(G)\le\beta(G)}

  • 每條匹配邊必至少有一個端點被 SS 選中,且不同匹配邊不能共用端點。 (講義 P35-36)

  • König–Egerváry 定理: G 是二部圖  ⟹  α′(G)=β(G)G\text{ 是二部圖}\implies \alpha'(G)=\beta(G)

頂點覆蓋與獨立集

S 為 vertex cover  ⟺  V(G)−S 為 independent setS\text{ 為 vertex cover}\iff V(G)-S\text{ 為 independent set}

α(G)+β(G)=n(G)\alpha(G)+\beta(G)=n(G)

  • 若補集中還有相鄰的兩個頂點,就有一條邊的兩端都未被原集合覆蓋。

邊覆蓋與匹配 (Gallai 定理)

若 GG 沒有孤立點 (δ(G)≥1\delta(G)\ge1),則 α′(G)+β′(G)=n(G)\alpha'(G)+\beta'(G)=n(G)

證明在講義 P46-49

二部圖且無孤立點的推論:

α′=β,α+β=n,α′+β′=n  ⟹  α(G)=β′(G)\alpha'=\beta,\quad \alpha+\beta=n,\quad \alpha'+\beta'=n \quad\implies\quad \alpha(G)=\beta'(G)

Maximum Bipartite Matching

Augmenting Path Algorithm (增廣路徑演算法)

  1. 給定二部圖 (X,Y)(X,Y) 和目前匹配 MM;U=X−V(M)U=X-V(M) 為 XX 側未飽和頂點。
  2. 初始化 S=US=U、T=∅T=\varnothing。自 UU 開始擴展交錯路徑:從 XX 沿非匹配邊到 YY,若 YY 頂點已匹配,再沿匹配邊回 XX;將可達的 X,YX,Y 頂點分別收進 S,TS,T。
  3. 若抵達未匹配的 YY 頂點,就得到增廣路徑 PP:更新 M←M△E(P)M\leftarrow M\triangle E(P),匹配數 +1+1,重新執行。
  4. 如果搜尋完仍找不到增廣路徑,按 Berge 得最大匹配,並按 König–Egerváry 得最小頂點覆蓋: M maximum,C=(X−S)∪T minimum vertex coverM\text{ maximum},\quad C=(X-S)\cup T\text{ minimum vertex cover}

範例在講義 P61-82

Matchings in General Graphs

Factor (因子)

名詞 定義
Factor (因子) 原圖的生成子圖: 保留全部頂點,邊可以減少。
kk-factor (kk-因子) 每個頂點在該生成子圖中的度皆為 kk,即 kk-正則生成子圖。
1-factor 一個 1-正則生成子圖,與 perfect matching 的邊可一一對應。
2-factor 一個 2-正則生成子圖;由涵蓋全部頂點的互不相交環構成。
  • perfect matching 是一組邊集合;1-factor 是由該匹配邊構成的生成子圖。

Odd component

  • Odd component: 頂點數為奇數的連通分支。
  • o(G)o(G): 奇數階分支的個數。

對任意 S⊆V(G)S\subseteq V(G),有奇偶關係 o(G−S)+∣S∣≡n(G)(mod2)o(G-S)+|S|\equiv n(G)\pmod2

  • G−SG-S 的偶數階分支貢獻偶數個頂點;奇數階分支的頂點總數與 odd component 個數同奇偶。 (講義 P87)

Tutte 的 1-factor 定理

G 有 perfect matching (1-factor)  ⟺  ∀S⊆V(G),o(G−S)≤∣S∣G\text{ 有 perfect matching (1-factor)}\iff \forall S\subseteq V(G),\quad o(G-S)\le|S|

  • 刪掉 SS 後,每個奇數階分支如果要被原圖中的完美匹配完全覆蓋,都至少有一個頂點必須透過匹配邊連向 SS;不同奇數分支需要不同的 SS 頂點。

範例在講義 P102-103