离散数学考前小记

数理逻辑

前束范式的一般步骤:

  1. 利用等值公式消去“ → \rightarrow ”和“ ↔ \leftrightarrow
  2. 否定深入
  3. 改名
  4. 前移量词

仅含有全称量词的前束范式称为SKOLEM标准形
SKOLEM标准形的求解算法:

  1. 先求谓词演算公式的前束范式
  2. 使用n元函数干掉存在量词
  3. 从左至右重复上述过程,直至公式中不含有存在量词

量词消去/引入规则

  • 全称量词消去规则
  • 全称量词引入规则
  • 存在量词消去规则
  • 存在量词引入规则

集合论

空集是唯一的
幂集定义
A是一个集合,存在一个集合,它是由A的所有子集为元素构成的集合,称它为集合A的幂集合,记为P(A),也记为 2 A 2^A 2A
P({Ø,{Ø}})={Ø,{Ø},{{Ø}}, {Ø,{Ø}}}
A是一个含有n个元素的集合,则幂集 2 A 2^A 2AA的子集总数为 2 n 2^n 2n

集合的基本运算

  • 并运算
  • 交运算
  • 相对补运算(差运算)
  • 绝对补运算(补运算)
  • 对称差

加法公式: ∣ A 1 ∪ A 2 ∣ = ∣ A 1 ∣ + ∣ A 2 ∣ − ∣ A 1 ∩ A 2 ∣ |A_1\cup A_2|=|A_1|+|A_2|-|A_1\cap A_2| A1A2=A1+A2A1A2
减法公式: ∣ A − B ∣ = ∣ A ∣ − ∣ A ∩ B ∣ |A-B|=|A|-|A\cap B| AB=AAB
包含排斥原理(多退少补公式)

集合关系

设R是从A到B的一个二元关系,即 R ⊆ A × B R\subseteq A\times B RA×B
R = ∅ R=\varnothing R=,称为空关系
R = A × B R=A\times B R=A×B,称为全域关系
A=B时,将全域关系记作 E A E_A EA,即 E A = A 2 E_A=A^2 EA=A2
A=B时,记 I A = { < x , x > ∣ x ∈ A } I_A=\{ <x,x>|x\in A \} IA={<x,x>xA}称之为A上的恒等关系
F ∘ G = { < x , y > ∣ ∃ z ( < x , z > ∈ G ∧ < z , y > ∈ F ) } F\circ G=\{ <x,y>|\exist z(<x,z>\in G\wedge<z,y>\in F) \} FG={<x,y>∣∃z(<x,z>∈G<z,y>∈F)}
显然, F ∘ G ⊆ A × F F\circ G\subseteq A\times F FGA×F,是一个从AC的二元关系,称之为FG的合成关系,也称为复合关系。

二元关系的表示方法

  • 有序二元组
  • 关系图
  • 关系矩阵

域、限制、像

设A和B是两个集合,R是从AB的一个二元关系,即 R ⊆ A × B R\subseteq A\times B RA×B。令
d o m R = { x ∣ ∃ y ( < x , y > ∈ R ) } domR=\{ x| \exist y(<x,y>\in R) \} domR={x∣∃y(<x,y>∈R)}
r a n R = { y ∣ ∃ x ( < x , y > ∈ R ) } ranR=\{ y|\exist x(<x,y>\in R) \} ranR={y∣∃x(<x,y>∈R)}
f l d R = d o m R ∪ r a n R fldR=domR\cup ranR fldR=domRranR
分别称之为R定义域值域
R R R A ′ A' A上的限制: R ↾ A ′ = { < x , y > ∣ < x , y > ∈ F ∧ x ∈ A ′ } R\upharpoonright A'=\{ <x,y>|<x,y>\in F\wedge x\in A' \} RA={<x,y><x,y>∈FxA}
R R R A ′ A' A上的像: R [ A ′ ] = r a n ( R ↾ A ′ ) R[A']=ran(R\upharpoonright A') R[A]=ran(RA)
d o m R − 1 = r a n R domR^{-1}=ranR domR1=ranR
r a n R − 1 = d o m R ranR^{-1}=domR ranR1=domR
复合的逆等于逆的复合,但次序要交换

关系的性质

  • 自反性
  • 反自反性
  • 对称性
  • 反对称性
  • 传递性

等价关系、等价类商集

等价关系:自反、对称、传递
R是非空集合A上的等价关系,xA中任意一个元素,令 [ x ] R = { y ∣ x ∈ A ∧ < x , y > ∈ R } [x]_R=\{y |x\in A\wedge<x,y>\in R \} [x]R={yxA<x,y>∈R}
[ x ] R [x]_R [x]Rx关于R等价类,简记为 [ x ] [x] [x]。是一个值的集合
集合A关于等价关系R的商集: A / R = { [ X ] R ∣ x ∈ A } A/R=\{ [X]_R|x\in A \} A/R={[X]RxA}
x叫代表元
A={1,2,3}
R={<1,1>, <2,2>, <3,3>, <1,2>, <2,1>}
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A / R = { [ 1 ] R , [ 2 ] R , [ 3 ] R } = { { 1 , 2 } , { 3 } } A/R=\{ [1]_R,[2]_R,[3]_R \}=\{ \{1,2\},\{3\} \} A/R={[1]R,[2]R,[3]R}={{1,2},{3}}

集合的划分

若给定集合A上的一个划分π,可以在A上定义一个二元关系R,使得R成为A上的一个等价关系,且有: A / R = π A/R=\pi A/R=π

偏序关系、偏序集

A是一个非空集合,RA上的一个二元关系,若R有自反性、反对称性、传递性,则称RA上的一个偏序关系。并称(A,R)是一个偏序集。
一个偏序集,通常用符号 ( A , ≤ ) (A,\leq) (A,)来表示
一个偏序集 ( A , ≤ ) (A,\leq) (A,),包含集合A与集合A上的偏序关系 ≤ \leq

  • 不允许 x ∈ ( A , ≤ ) x\in(A,\leq) x(A,)出现
  • 而仅有 x ∈ A x\in A xA,或 < x , y > ∈ ≤ <x,y>\in\leq <x,y>∈≤

谈到元素是从A中取,讲到关系是在 ≤ \leq 中取。
对于任意的 x , y ∈ A x,y\in A x,yA,若 x ≤ y x\leq y xy或者 y ≤ x y\leq x yx,则说xy可比,否则说xy不可比。

  • A={1,2,3,4}
  • R={<1,1>,<2,2>,<3,3>,<4,4>,<1,2>,<1,3>,<1,4>,<2,4>}

RA上一个偏序关系。34不可比。

覆盖哈斯图(Hasse Diagram)

设偏序集 ( A , ≤ ) (A,\leq) (A,)A是一个有限集,|A|=n
如果不存在 z ∈ A z\in A zA,使得 x ≤ z x\leq z xz,且 z ≤ y z\leq y zy,那么称y覆盖x,或称y盖住x
哈斯图:这个图形有n个顶点,每一个顶点表示A中一个元素,两个顶点xy,若有y覆盖x,则点x在点y的下方,且两点之间有一条直线相连结。
A={{1},{2},{3},{4},{1,2},{1,5},{3,6},{4,6},{0,3,6},{1,5,8},{0,3,4,6}}
RA上的一个偏序关系:对于任意的 x , y ∈ A x,y\in A x,yA < x , y > ∈ R <x,y>\in R <x,y>∈R当且仅当 x ⊆ y x\subseteq y xy
如果A中的任意两个元素都是可比的,那么称 ( A , ≤ ) (A,\leq) (A,)全序集,并称 ≤ \leq A A A上的全序关系
一个有限的偏序集,一定有极大元极小元,但不一定有最大元最小元
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abA中的两个元素。如果A一个元素c满足 a ≤ c a\leq c ac b ≤ c b\leq c bc,说cab上界
如果cab的上界,并且若存在ab的任意一个上界d,则有 c ≤ d c\leq d cd,称c为元素ab最小上界<least upper bound>,记为lub{a,b}=c
如果A一个元素c满足 c ≤ a c\leq a ca c ≤ b c\leq b cb,说cab下界
如果cab的上界,并且若存在ab的任意一个下界d,则有 d ≤ c d\leq c dc,称c为元素ab最大下界<greatest lower bound>,记为glb<a,b>=c
若对于任意的元素ab属于A,在A中存在ab的最小上界及最大下界,则称 ( A , ≤ ) (A,\leq) (A,)是一个
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函数

AB是两个非空集合,f A × B A\times B A×B的一个子集,即 f ⊆ A × B f\subseteq A\times B fA×B。若对于任意的x∊A,存在唯一的 y ∈ B y\in B yB,使得 < x , y > ∈ f <x,y>\in f <x,y>∈f,则称f是从AB的一个函数(映射)

  • d o m f = A domf=A domf=A
  • r a n f ⊆ B ranf\subseteq B ranfB

函数相等 f = g ⇔ f ⊆ g ∧ g ⊆ f f=g\Leftrightarrow f\subseteq g\wedge g\subseteq f f=gfggf
B A B^A BA读作“B上A”:所有从AB的函数构成的集合。
B A = { f ∣ f : A → B } B^A=\{ f|f:A\rightarrow B \} BA={ff:AB}
如果 ∣ A ∣ = m ( ≠ 0 ) |A|=m(≠0) A=m(=0) ∣ B ∣ = n ( ≠ 0 ) |B|=n(≠0) B=n(=0),则 ∣ B A ∣ = n m |B^A|=n^m BA=nm

像、像源集

f : A → B f:A\rightarrow B f:AB A ′ ⊆ A A'\subseteq A AA,令 f ( A ′ ) = { f ( x ) ∣ x ∈ A ′ } f(A')=\{ f(x)|x\in A' \} f(A)={f(x)xA},称为 A ′ A' A f f f下的像。
A ′ = A A'=A A=A时,称 f ( A ′ ) = f ( A ) = r a n f f(A')=f(A)=ranf f(A)=f(A)=ranf是函数的像(值域)
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f : A → B f:A\rightarrow B f:AB B ′ ⊆ B B'\subseteq B BB,令 f − 1 ( B ′ ) = { x ∈ A ∣ f ( x ) ∈ B ′ } ⊆ A f^{-1}(B')=\{ x\in A|f(x)\in B' \}\subseteq A f1(B)={xAf(x)B}A称之为 B ′ B' B像源集
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单射、满射、双射

f单射意味着: f ( x 1 ) = f ( x 2 ) ⇒ x 1 = x 2 f(x_1)=f(x_2)\Rightarrow x_1=x_2 f(x1)=f(x2)x1=x2
r a n f = f ( A ) = B ranf=f(A)=B ranf=f(A)=B,则 f : A → B f:A\rightarrow B f:AB满射函数。
f既是单射函数,又是满射函数,则称f双射函数,也叫一一对应的函数。

常函数、恒等函数(恒等关系)、单调函数

函数:值是个常数
恒等函数: I A ( x ) = x I_A(x)=x IA(x)=x
单调函数
特征函数:有就是1,没有就是0
自然映射 g ( a ) = [ a ] , ∀ a ∈ A g(a) = [a],\forall a\in A g(a)=[a],aA
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设A,B是两个集合,若存在f:A→B,且f是双射函数,则称集合A与集合B势相等,记为|A|=|B|
A为可数无限集,记 ∣ A ∣ = ℵ 0 |A|=\aleph_0 A=0,读作“阿列夫零”

复合函数、函数

函数的复合:二元关系的复合
函数:不等于二元关系的逆,双射函数才有反函数
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函数的逆关系不一定是个函数。
双射函数的逆关系是一个双射函数。

无序积、多重集

无序积中的元素是两个元素的集合{a,b},其中ab不分次序。不宜将{a,b}记作为(a,b),一般认为(a,b)=<a,b>ab是有次序的。

  • A & B = { { x , y } ∣ x ∈ A ∧ y ∈ B } A\&B=\{\{x,y\}|x\in A\wedge y\in B\} A&B={{x,y}xAyB}

约定一个多重集是一些对象的总体,但这些对象不必不同。一个元素的重数是它在该多重集里出现的次数。集合仅是多重集中重数仅为01的特殊情况

  • {a,a,a,b,b,c}

无向图、有向图

V是一个非空有限集合,E无序积V&V的一个多重子集,则称二元组G=(V,E)是一个无向图
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V是一个非空有限集合,E笛卡尔积V×V的一个多重子集,则称二元组G=(V,E)是一个无向图
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多重图、简单图

通常用G表示无向图,D表示有向图,也常用G泛指无向图和有向图。
V(G),E(G),V(D),E(D)GD的顶点集, 边集
**n**阶图n个顶点的图
零图: E = ∅ E=\varnothing E=
平凡图:1阶零图
空图 V = ∅ V=\varnothing V=
端点、相邻、关联次数、孤立点、环
在无向图中,如果有2条或2条以上的边关联同一对顶点,则称这些边为平行边,平行边的条数称为重数
在有向图中,如果有2条或2条以上的边具有相同的始点和终点,则称这些边为有向平行边,简称平行边,平行边的条数称为重数
含平行边的图称为多重图
既无平行边也无环的图称为简单图

度、握手定理

点的入度、出度、度
图的最大出度、最小出度、最大入度、最小入度、最大度、最小度
悬挂顶点、悬挂边
握手定理 Σ d ( v ) = 2 ∣ E ∣ \Sigma d(v)=2|E| Σd(v)=2∣E
在一个图中,度数为奇数的顶点必有偶数个
顶点度序列:顶点度序列是一组正整数,每一个数对应某一个顶点的度数。
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完全图

n阶无向完全图:每个顶点都与其余顶点相邻的n阶无向简单图
n阶有向完全图:每对顶点之间均有两条方向相反的有向边的n阶有向简单图
子图、母图、生成子图、真子图、导出子图
补图

无向图的同构

任意两个同构的无向图,一定有一个同样的顶点度序列。
一个无向简单图如果同构于它的补图,则称这个图为自互补图
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通路、回路、图的连通性

通路:顶点序列、边序列、顶点与边的交替序列。
称一条通路经过的边的多少为这条通路的长度
称两个顶点间的最短通路的长度为该两个顶点间的距离
称一条通路为简单通路,如果它的每一条边都不重复出现。
称一条通路为初等通路,如果它的每一个顶点都不重复出现。
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若一个回路中边不重复出现,则称之为简单回路
若一个回路中顶点不重复出现,则称之为初等回路,又称之为圈。
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环是长度为1的圈;
两条平行边构成长度为2的圈;
在无向简单图中, 所有圈的长度 ≥ 3 \geq3 3
在有向简单图中, 所有圈的长度 ≥ 2 \geq2 2
n阶图G中,若从顶点uv ( u ≠ v ) (u\neq v) (u=v)存在通路,则从uv存在长度小于等于 n − 1 n-1 n1的初级通路
n阶图G中,若存在v到自身的简单回路,则存在v到自身长度小于等于n的初级回路
连通:无向图中有通路
可达:有向图中有通路
连通是等价关系(规定u与自身总连通)
可达具有自反性和传递性(规定u到自身总是可达的)

连通图

连通分支、连通分支数
强连通 ⇒ \Rightarrow 单向连通 ⇒ \Rightarrow 弱连通
强连通单向连通图判别法:

  • D强连通当且仅当D中存在经过每个顶点至少一次的回路
  • D单向连通当且仅当D中存在经过每个顶点至少一次的通路

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点割集(割点),点连通度

如果全部擦除 V ′ V' V中的顶点以及相应的边,所剩下的图的连通分支个数增加,并且部分擦除 V ′ V' V中的顶点以及相应的边,所剩下的图的连通分支个数不变。
当点割集 V ′ V' V为单点集 { v 1 } \{ v_1 \} {v1}时,称该顶点 v 1 v_1 v1割点
称点割集中最小顶点数 m i n ∣ V ′ ∣ min|V'| minV点连通度
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边割集 (割边/桥),边连通度

如果全部擦除 E ′ E' E中的边,所剩下的图的连通分支个数增加,并且部分擦除 E ′ E' E中的边,所剩下的图的连通分支个数不变。
当割边集 E ′ E' E为单点集 { e 1 } \{ e_1 \} {e1}时,称该边 e 1 e_1 e1割边,或
称边割集中的最小边数 m i n ∣ E ′ ∣ min|E'| minE边连通度
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点连通度 ≤ \leq 边连通度 ≤ \leq 顶点最小度

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无向图的关联矩阵

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