Degré (théorie des graphes)thumb|Un graphe non orienté où on a indiqué le degré de chaque sommet sur ce sommet. Dans ce graphe, le degré maximal est et le degré minimal est . En mathématiques, et plus particulièrement en théorie des graphes, le degré (ou valence) d'un sommet d'un graphe est le nombre de liens (arêtes ou arcs) reliant ce sommet, avec les boucles comptées deux fois. Le degré d'un sommet est noté . Dans le cas d'un graphe orienté, on parle aussi du degré entrant d'un sommet , c'est-à-dire le nombre d'arcs dirigés vers le sommet , et du degré sortant de ce sommet , c'est-à-dire le nombre d'arcs sortant de .
Component (graph theory)In graph theory, a component of an undirected graph is a connected subgraph that is not part of any larger connected subgraph. The components of any graph partition its vertices into disjoint sets, and are the induced subgraphs of those sets. A graph that is itself connected has exactly one component, consisting of the whole graph. Components are sometimes called connected components. The number of components in a given graph is an important graph invariant, and is closely related to invariants of matroids, topological spaces, and matrices.
Graphe bipartiEn théorie des graphes, un graphe est dit biparti si son ensemble de sommets peut être divisé en deux sous-ensembles disjoints et tels que chaque arête ait une extrémité dans et l'autre dans . Un graphe biparti permet notamment de représenter une relation binaire. Il existe plusieurs façons de caractériser un graphe biparti. Par le nombre chromatique Les graphes bipartis sont les graphes dont le nombre chromatique est inférieur ou égal à 2. Par la longueur des cycles Un graphe est biparti si et seulement s'il ne contient pas de cycle impair.
Multiple edgesIn graph theory, multiple edges (also called parallel edges or a multi-edge), are, in an undirected graph, two or more edges that are incident to the same two vertices, or in a directed graph, two or more edges with both the same tail vertex and the same head vertex. A simple graph has no multiple edges and no loops. Depending on the context, a graph may be defined so as to either allow or disallow the presence of multiple edges (often in concert with allowing or disallowing loops): Where graphs are defined so as to allow multiple edges and loops, a graph without loops or multiple edges is often distinguished from other graphs by calling it a simple graph.
Induced pathIn the mathematical area of graph theory, an induced path in an undirected graph G is a path that is an induced subgraph of G. That is, it is a sequence of vertices in G such that each two adjacent vertices in the sequence are connected by an edge in G, and each two nonadjacent vertices in the sequence are not connected by any edge in G. An induced path is sometimes called a snake, and the problem of finding long induced paths in hypercube graphs is known as the snake-in-the-box problem.
Coloration des arêtes d'un graphethumb|Coloration des arêtes du graphe de Desargues avec trois couleurs. En théorie des graphes et en algorithmique, une coloration des arêtes d'un graphe consiste à attribuer à chaque arête une couleur, en évitant que deux arêtes ayant une extrémité commune soient de la même couleur. La figure ci-contre est un exemple de coloration d'arêtes correcte. On vérifie en effet qu'aucun sommet n'est commun à deux arêtes de même couleur. On remarquera qu'ici, il n'aurait pas été possible de colorer les arêtes du graphe avec seulement deux couleurs.
Arbre (théorie des graphes)En théorie des graphes, un arbre est un graphe acyclique et connexe. Sa forme évoque en effet la ramification des branches d'un arbre. Par opposition aux arbres simples, arbres binaires, ou arbres généraux de l'analyse d'algorithme ou de la combinatoire analytique, qui sont des plongements particuliers d'arbres (graphes) dans le plan, on appelle parfois les arbres (graphes) arbres de Cayley, car ils sont comptés par la formule de Cayley. Un ensemble d'arbres est appelé une forêt.
Théorème de Kőnig (théorie des graphes)vignette|Exemple d'un graphe biparti avec un couplage maximum (en bleu) et une couverture de sommets minimale (en rouge), tous les deux de taille 6. Le théorème de Kőnig est un résultat de théorie des graphes qui dit que, dans un graphe biparti, la taille du transversal minimum (i. e. de la couverture par sommets minimum) est égale à la taille du couplage maximum. La version pondérée du théorème est appelée théorème de Kőnig-. Un couplage d'un graphe G est un sous-ensemble d'arêtes de G deux-à-deux non adjacentes ; un sommet est couplé s'il est extrémité d'une arête du couplage.
Problème de l'arbre de SteinerEn algorithmique, le problème de l'arbre de Steiner est un problème d'optimisation combinatoire. Il porte le nom du mathématicien Jakob Steiner. Ce problème est proche du problème de l'arbre couvrant minimal et a des applications en conception de réseaux, notamment les circuits électroniques et les télécommunications. Il existe plusieurs variantes du problème. Dans un espace métrique, étant donné un ensemble de points P, un arbre pour P est un réseau (c'est-à-dire un ensemble de chemins connectés) tel que tous les points soient reliés, et un arbre est dit de Steiner si la longueur totale du réseau est minimale.
Kuratowski's theoremIn graph theory, Kuratowski's theorem is a mathematical forbidden graph characterization of planar graphs, named after Kazimierz Kuratowski. It states that a finite graph is planar if and only if it does not contain a subgraph that is a subdivision of (the complete graph on five vertices) or of (a complete bipartite graph on six vertices, three of which connect to each of the other three, also known as the utility graph).
Edge coverIn graph theory, an edge cover of a graph is a set of edges such that every vertex of the graph is incident to at least one edge of the set. In computer science, the minimum edge cover problem is the problem of finding an edge cover of minimum size. It is an optimization problem that belongs to the class of covering problems and can be solved in polynomial time. Formally, an edge cover of a graph G is a set of edges C such that each vertex in G is incident with at least one edge in C.
Graph bandwidthIn graph theory, the graph bandwidth problem is to label the n vertices v_i of a graph G with distinct integers f(v_i) so that the quantity is minimized (E is the edge set of G). The problem may be visualized as placing the vertices of a graph at distinct integer points along the x-axis so that the length of the longest edge is minimized. Such placement is called linear graph arrangement, linear graph layout or linear graph placement. The weighted graph bandwidth problem is a generalization wherein the edges are assigned weights w_ij and the cost function to be minimized is .
