21.图的着色

点着色

（讨论的是无自环无向图）

对无向图顶点着色，且相邻顶点不能同色。若 G 是 $k$- 可着色的，但不是 $(k-1)$- 可着色的，则称 k 是 G 的色数，记为 $\chi (G)$。

对任意图 G，有 $\chi (G)\le \Delta (G)+1$，其中 $\Delta (G)$ 为最大度。

Brooks 定理

设连通图不是完全图也不是奇圈，则 $\chi (G)\le \Delta (G)$。

证明

证明

设 $|V(G)|=n$，考虑数学归纳法。

首先，$n\le 3$ 时，命题显然成立。

接下来，假设对于 $n-1$ 时的命题成立，下面我们要逐步强化命题。

不妨只考虑 $\Delta (G)$- 正则图，因为对于非正则图来说，可以看作在正则图里删去一些边构成的，而这一过程并不会影响结论。

对于任意不是完全图也不是奇圈的正则图 G，任取其中一点 v，考虑子图 $H:=G-v$，由归纳假设知 $\chi (H)\le \Delta (H)=\Delta (G)$，接下来我们只需证明在 H 中插入 v 不会影响结论即可。

令 $\Delta :=\Delta (G)$，设 H 染的 $\Delta$ 种颜色分别为 $c_1,c_2,\dots ,c_{\Delta }$，v 的 $\Delta$ 个邻接点为 $v_1,v_1,\dots ,v_{\Delta }$。不妨假设 v 的这些邻接点颜色两两不同，否则命题得证。

接下来我们设所有在 H 中染成 $c_i$ 或 $c_j$ 的点以及它们之间的所有边构成子图 $H_{i,j}$。不妨假设任意 2 个不同的点 $v_i$，$v_j$ 一定在 $H_{i,j}$ 的同一个连通分量中，否则若在两个连通分量中的话，可以交换其中一个连通分量所有点的颜色，从而 $v_i$，$v_j$ 颜色相同。

这里的交换颜色指的是若图中只有两种颜色 a，b，那么把图中原来染成颜色 a 的点全部染成颜色 b，把图中原来染成颜色 b 的点全部染成颜色 a。

我们设上述连通分量为 $C_{i,j}$，那么 $C_{i,j}$ 一定只能是 $v_i$ 到 $v_j$ 的路。因为 $v_i$ 在 H 中的度为 $\Delta -1$，所以 $v_i$ 在 H 中的邻接点颜色一定两两不同，否则可以给 $v_i$ 染别的颜色，从而和 v 的其他邻接点颜色重复，所以 $v_i$ 在 $C_{i,j}$ 中邻接点数量为 1，$v_j$ 同理。然后我们在 $C_{i,j}$ 中取一条 $v_i$ 到 $v_j$ 的路，令其为 P，若 $C_{i,j}\ne P$，那么我们沿着 P 顺次给路上的点染色，设遇到的第一个度数大于 2 的点为 u，注意到 u 的邻接点最多只用了 $\Delta -2$ 种颜色，所以 u 可以重新染色，从而使 $v_i$，$v_j$ 不连通。

然后我们不难发现，对任意 3 个不同的点 $v_i$，$v_j$，$v_k$，$V(C_{i,j})\cap V(C_{j,k})=\{v_j\}$。

到这里我们对命题的强化工作就已经做完了。

接下来就很简单。首先，如果 v 的邻接点两两相邻，那么命题得证。不妨设 $v_1$，$v_2$ 不相邻，在 $C_{1,2}$ 中取 $v_1$ 的邻接点 w，交换 $C_{1,3}$ 中的颜色。得到的新图中，$w\in V(C_{1,2})\cap V(C_{2,3})$，矛盾。

至此命题证明完毕。

Welsh–Powell 算法

Welsh–Powell 算法是一种在 不限制最大着色数 时寻找着色方案的贪心算法。

对于无自环无向图 G，设 $V(G):=\{v_1,v_2,\dots ,v_n\}$ 满足。

$\mathrm{deg}(v_i)\ge \mathrm{deg}(v_{i+1}),\forall 1\le i\le n-1$

按 Welsh–Powell 算法着色后的颜色数至多为 ${\max }_{i=1}^n\min \{\mathrm{deg}(v_i)+1,i\}$, 该算法的时间复杂度为 $O\left(n{\max }_{i=1}^n\min \{\mathrm{deg}(v_i)+1,i\}\right)=O(n^2)$。

过程

1. 将当前未着色的点按度数降序排列。
2. 将第一个点染成一个未被使用的颜色。
3. 顺次遍历接下来的点，若当前点和所有与第一个点颜色 相同 的点 不相邻，则将该点染成与第一个点相同的颜色。
4. 若仍有未着色的点，则回到步骤 1, 否则结束。

示例如下：

（由 Graph Editor 生成）

我们先对点按度数降序排序，得：

所以 Welsh–Powell 算法着色后的颜色数最多为 5。

另外因为该图有子图 $C_3$, 所以色数一定大于等于 3。

• 第一次染色：

  

  染 4 9 3 11 号点。

• 第二次染色：

  

  染 5 2 6 7 8 号点。

• 第三次染色：

  

  染 0 1 10 12 号点。

证明

证明

对于无自环无向图 G，设 $V(G):=\{v_1,v_2,\dots ,v_n\}$ 满足

$\mathrm{deg}(v_i)\ge \mathrm{deg}(v_{i+1}),\forall 1\le i\le n-1$

令 $V_0=\varnothing$, 我们取 $V(G)\setminus {\bigcup }_{i=0}^{m-1}{V}_i$ 中的子集 $V_m$, 其中的元素满足

1. $v_{k_m}\in V_m$, 其中 $k_m=\min \{k:v_k\notin {\bigcup }_{i=0}^{m-1}{V}_i\}$

2. 若

   $\{v_{i_{m,1}},v_{i_{m,2}},\dots ,v_{i_{m,l_m}}\}\subset V_m,i_{m,1}<i_{m,2}<\cdots <i_{m,l_m}$

   则 $v_j\in V_m$ 当且仅当

   1. $j>i_{m,l_m}$
   2. $v_j$ 与 $v_{i_{m,1}},v_{i_{m,2}},\dots ,v_{i_{m,l_m}}$ 均不相邻

显然若将 $V_i$ 中的点染成第 i 种颜色，则该染色方案即为 Welsh–Powell 算法给出的方案，显然有

• $V_1\ne \varnothing$
• $V_i\cap V_j=\varnothing ⟺i\ne j$
• $\exists \alpha (G)\in {\mathbb{N}}^{\ast },\forall i>\alpha (G),s.t.V_i=\varnothing$

我们只需要证明：

${\bigcup }_{i=1}^{\alpha (G)}{V}_i=V(G)$

其中

$\chi (G)\le \alpha (G)\le {\max }_{i=1}^n\min \{\mathrm{deg}(v_i)+1,i\}$

上式左边的不等号显然成立，我们考虑右边。

首先我们不难得出：

若 $v\notin {\bigcup }_{i=1}^m{V}_i$，则 v 与 $V_1,V_2,\dots ,V_m$ 中分别至少有一个点相邻，从而有 $\mathrm{deg}(v)\ge m$

进而

$v_j\in {\bigcup }_{i=1}^{\mathrm{deg}(v_j)+1}{V}_i$

另一方面，基于序列 $\{V_i\}$ 的构造方法，我们不难发现

$v_j\in {\bigcup }_{i=1}^j{V}_i$

两式结合即得证。

边着色

对无向图的边着色，要求相邻的边涂不同种颜色。若 G 是 k- 边可着色的，但不是 $(k-1)$- 边可着色的，则称 k 是 G 的边色数，记为 ${\chi }^{\prime }(G)$。

Vizing 定理

设 G 是简单图，则 $\Delta (G)\le {\chi }^{\prime }(G)\le \Delta (G)+1$

若 G 是二部图，则 ${\chi }^{\prime }(G)=\Delta (G)$

当 $n$ 为奇数（$n\ne 1$）时，${\chi }^{\prime }(K_n)=n$; 当 $n$ 为偶数时，${\chi }^{\prime }(K_n)=n-1$

二分图 Vizing 定理的构造性证明

证明

按照顺序在二分图中加边。

我们在尝试加入边 $(x,y)$ 的时候，我们尝试寻找对于 $x$ 和 $y$ 的编号最小的尚未被使用过的颜色，假设分别为 $l_x$ 和 $l_y$。

如果 $l_x=l_y$ 此时我们可以直接将这条边的颜色设置为 $l_x$。

否则假设 $l_x<l_y$, 我们可以尝试将节点 $y$ 连出去的颜色为 $l_x$ 的边的颜色修改为 $l_y$。

修改的过程可以被近似的看成是一条从 $y$ 出发，依次经过颜色为 $l_x,l_y,\cdots$ 的边的有限唯一增广路。

因为增广路有限所以我们可以将增广路上所有的边反色，即原来颜色为 $l_x$ 的修改为 $l_y$，原来颜色为 $l_y$ 的修改为 $l_x$。

根据二分图的性质，节点 $x$ 不可能为增广路节点，否则与最小未使用颜色为 $l_x$ 矛盾。

所以我们可以在增广之后直接将连接 $x$ 和 $y$ 的边的颜色设为 $l_x$。

总构造时间复杂度为 $O(nm)$。

示例代码 UVa10615 Rooks

#include <iostream>
 
constexpr int MAXN = 100;
 
int t;
int n;
char a[MAXN + 10][MAXN + 10];
int c[MAXN + 10][MAXN + 10];
int ans;
 
namespace graph {
struct Vertex {
  int head;
  int deg;
  int vis[MAXN + 10];
} vertex[2 * MAXN + 10], e;
 
struct Edge {
  int head;
  int next;
  int col;
} edge[2 * MAXN * MAXN + 10];
 
int ecnt;
 
void init() {
  for (int i = 0; i < MAXN + 10; i++) std::fill(c[i], c[i] + MAXN + 10, 0);
  for (int i = 1; i <= 2 * MAXN; i++) vertex[i] = e;
  for (int i = 0; i <= 2 * MAXN * MAXN; i++) edge[i].col = 0;
  ecnt = 1;
  ans = 0;
  return;
}
 
void addEdge(int tail, int head) {
  ecnt++;
  edge[ecnt].head = head;
  edge[ecnt].next = vertex[tail].head;
  vertex[tail].head = ecnt;
  vertex[tail].deg++;
  return;
}
 
int get(int u) {
  for (int i = 1; i <= n; i++)
    if (!vertex[u].vis[i]) return i;
  exit(1);
}
 
void DFS(int u, int ori, int upd) {
  if (vertex[u].vis[ori] == 0) {
    vertex[u].vis[upd] = 0;
    return;
  }
  int e = vertex[u].vis[ori];
  int v = edge[e].head;
  DFS(v, upd, ori);
  edge[e].col = upd;
  edge[e ^ 1].col = upd;
  vertex[u].vis[upd] = e;
  vertex[v].vis[upd] = e ^ 1;
  return;
}
 
void AddEdge(int u, int v) {
  addEdge(u, v);
  addEdge(v, u);
  return;
}
 
void solve() {
  for (int u = 1; u <= n; u++) {
    for (int e = vertex[u].head; e; e = edge[e].next) {
      int v = edge[e].head;
      if (edge[e].col) continue;
      int lu = get(u);
      int lv = get(v);
      if (lu < lv) DFS(v, lu, lv);
      if (lu > lv) DFS(u, lv, lu);
      int l = std::min(lu, lv);
      vertex[u].vis[l] = e;
      vertex[v].vis[l] = e ^ 1;
      edge[e].col = l;
      edge[e ^ 1].col = l;
    }
  }
}
 
void generate() {
  for (int u = 1; u <= n; u++) {
    for (int e = vertex[u].head; e; e = edge[e].next) {
      int v = edge[e].head;
      c[u][v - n] = edge[e].col;
    }
  }
  return;
}
}  // namespace graph
 
void mian() {
  graph::init();
  std::cin >> n;
  for (int i = 1; i <= n; i++)
    for (int j = 1; j <= n; j++) std::cin >> a[i][j];
  for (int i = 1; i <= n; i++)
    for (int j = 1; j <= n; j++)
      if (a[i][j] == '*') graph::AddEdge(i, j + n);
  for (int i = 1; i <= n * 2; i++) ans = std::max(ans, graph::vertex[i].deg);
  graph::solve();
  graph::generate();
  std::cout << ans << '\n';
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int j = 1; j <= n; j++) std::cout << c[i][j] << ' ';
    std::cout << '\n';
  }
  return;
}
 
int main() {
  std::cin >> t;
  while (t--) mian();
  return 0;
}

一道很不简单的例题 uoj 444 二分图

本题为笔者于 2018 年命制的集训队第一轮作业题。

首先我们可以发现答案下界为度数不为 k 倍数的点的个数。

下界的构造方法是对二分图进行拆点。

若 $degree\mathrm{mod}k\ne 0$, 我们将其拆为 $degree/k$ 个度数为 k 的节点和一个度数为 $degree\mathrm{mod}k$ 的节点。

若 $degree\mathrm{mod}k=0$, 我们将其拆为 $degree/k$ 个度数为 k 的节点。

拆出来的点在原图中的意义相同，也就是说，在满足度数限制的情况下，一条边端点可以连接任意一个拆出来的点。

根据 Vizing 定理，我们显然可以构造出该图的一种 k 染色方案。

删边部分由于和 Vizing 定理关系不大这里不再展开。

有兴趣的读者可以自行阅读笔者当时写的题解。

色多项式

$P(G,k)$ 表示 G 的不同 k 着色方式的总数。

$P(K_n,k)=k(k-1)\cdots (k-n+1)$

$P(N_n,k)=k^n$

在无向无环图 G 中，

1. $e=(v_i,v_j)\notin E(G)$，则 $P(G,k)=P(G\cup e,k)+P(G\setminus e,k)$
2. $e=(v_i,v_j)\in E(G)$，则 $P(G,k)=P(G-e,k)-P(G\setminus e,k)$

定理：设 $V_1$ 是 G 的点割集，且 $G[V_1]$ 是 G 的 $|V_1|$ 阶完全子图，$G-V_1$ 有 $p(p\ge 2)$ 个连通分支，则：

$P(G,k)=\frac{{\Pi }_{i=1}^p(P(H_i,k))}{P(G[V_1],k{)}^{p-1}}$

其中 $H_i=G[V_1\cup V(G_i)]$

参考资料

1. Graph coloring - Wikipedia
2. Welsh, D. J. A.; Powell, M. B. (1967), “An upper bound for the chromatic number of a graph and its application to timetabling problems”, The Computer Journal, 10 (1): 85–86