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10 関係: 多項式時間、完全2部グラフ、マッチング (グラフ理論)、ホールの定理、グラフ彩色、グラフ理論、独立集合、閉路グラフ、木 (数学)、最大フロー問題。
多項式時間
多項式時間（たこうしきじかん）とは計算理論において多項式で表される計算時間。 多項式時間のアルゴリズムとは、解くべき問題の入力サイズnに対して、処理時間の上界としてnの多項式で表現できるものが存在するアルゴリズムを指す。問題入力サイズの増大に対する、処理時間の増大を表すものであることに注意されたい。 たとえばバブルソートの処理時間は要素数nに対して要素の比較・交換を行う回数は高々 \frac n(n-1) である。したがって、この場合の最悪計算量のオーダーは''O''記法を用いてO()と表される。 またクイックソートの期待計算量のオーダーはO(n \log n)、最悪計算量のオーダーはO()である。.
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完全2部グラフ
完全2部グラフ（英: complete bipartite graph）は、グラフ理論において、2部グラフのうち特に第1の集合に属するそれぞれの頂点から第2の集合に属する全ての頂点に辺が伸びているものをいう。bicliqueとも。.
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マッチング (グラフ理論)
ラフ理論においてマッチングとは、グラフ中の枝集合で、互いに端点を共有しないもののこと。特に、これ以上枝を追加できないもののことを極大マッチング、枝数が最大のものを最大マッチングという。また、グラフ上の全ての頂点が、マッチング中のいずれかの枝の端点になっているとき、そのマッチングを完全マッチングという。 極大マッチング、最大マッチングは必ず存在するが、完全マッチングは存在するとは限らない。（例: 奇数個頂点のグラフ）.
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ホールの定理
ホールの定理（Hall's theorem）または結婚定理（marriage theorem）は、組合せ数学の帰結の1つで、有限集合の集まりのそれぞれから別個の元を選択できる条件を与える。名称の由来は数学者のフィリップ・ホール（1904年-1982年）。.
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グラフ彩色
3色に頂点彩色（最適彩色）されたグラフ。ピーターセングラフの彩色数は3である。 グラフ彩色（英: Graph coloring）とは、グラフの何らかの要素に、ある制約条件を満たすように色を割り当てることである。最も単純なものは、隣接する頂点同士が同じ色にならないように全頂点に彩色する問題である。これを頂点彩色という。同様に辺彩色は、隣接する辺同士が同じ色にならないように全辺を彩色する問題、面彩色は、平面グラフの辺で囲まれた各領域（面）を隣接する面同士が同じ色にならないように彩色する問題である。.
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グラフ理論
ラフ理論（グラフりろん、graph theory）は、ノード（節点・頂点）の集合とエッジ（枝・辺）の集合で構成されるグラフに関する数学の理論である。グラフ (データ構造) などの応用がある。.
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独立集合
24個の頂点からなるこのグラフで、青い9個の頂点の集合が極大独立集合である。 グラフ理論における独立集合（どくりつしゅうごう、independent set）または安定集合（stable set）は、1つのグラフ内で互いに隣接していない頂点の集合である。すなわち、頂点の集合 V で、V の任意の2つの頂点をつなぐ辺が存在しない場合をいう。等価的に、そのグラフの各辺の高々一方の端点のみが V の元である。独立集合の大きさとはその中の頂点の個数である。 極大独立集合 (maximal independent set) とは、任意の他の頂点を追加するとその集合に辺の両端点が含まれてしまうような独立集合である。 最大独立集合 (maximum independent set) は与えられたグラフ G の最も大きな独立集合であり、その大きさを α(G) と表記する。このような集合を求める問題を最大独立集合問題と呼び、NP完全問題である。したがって、グラフの最大独立集合を求める効率的なアルゴリズムは存在が疑わしい。 与えられたグラフが特定の大きさの独立集合を持つかどうかを判定する問題を独立集合問題と呼ぶ。これは計算上、そのグラフが特定の大きさのクリークを持つかどうかの判定と等価である。このことは、グラフが大きさ k の独立集合を持つとき、その補グラフ（頂点は同じだが、辺が相補的なグラフ）は大きさ k のクリークを持つという事実から導かれる。独立集合（およびクリーク）の決定問題は、NP完全問題であることが知られている。 最大独立集合と極大独立集合は異なる概念である。極大独立集合は他のもっと大きな独立集合の部分集合とはならない。極大独立集合を求める問題は簡単な貪欲法で多項式時間で解くことができる。.
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閉路グラフ
長さ6の閉路グラフ 閉路グラフ（へいろグラフ、cycle graph）は、グラフ理論において1つの閉路（正確には閉道）から成るグラフをいう。言い換えれば、いくつかの辺が相互に連なって1つの輪を形成しているグラフである。n個の辺による閉路グラフを Cn と表記する。Cn においては、辺と頂点の数は等しく、各頂点の次数は常に2である。つまり、各頂点は常に2つの辺と接合している。.
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木 (数学)
数学、特にグラフ理論の分野における木（き、tree）とは、連結で閉路を持たない(無向)グラフである。有向グラフについての木（有向木）についても論じられるが、当記事では専ら無向木を扱う。 閉路を持たない（連結であるとは限らない）無向グラフを森（もり、forest）という。木は明らかに森である。 なお、閉路を持たない有向グラフは有向非巡回グラフである。有向木は有向非巡回グラフでもあるが、有向非巡回グラフは必ずしも有向木とは限らない。 コンピュータ上での木の扱いについては、木構造 (データ構造) を参照。 画像:Tree-sample1.png.
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最大フロー問題
最大フローのあるフローネットワークの例。始点 s と終点 t があり、各枝の数値はフローと容量を示す。 最大フロー問題または最大流問題（Maximum flow problem）とは、単一の始点から単一の終点へのフローネットワークで最大となるフローを求める問題である。単にフローの最大値を求める問題と定義されることもある。最大フロー問題は、より複雑なネットワークフロー問題である最小費用流問題の特殊ケースと見ることもできる。 最小カット問題（Minimum cut problem）とは、辺の重みが非負値の有向グラフにおいて、始点から終点までのパスが存在しなくなるように辺を除去した時に、除去した辺の重みの総和を最小にする問題。始点から終点への最大フローは始点から終点への最小カットと等しい。これを最大フロー最小カット定理と呼ぶ。 2部グラフの最大マッチング問題（Maximum bipartite matching）とは、2部グラフの最大マッチングを求める問題で、これも最大フロー問題のアルゴリズムを使用して解ける。.
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