1. 引言
设G为具有顶点集 
  和边集 
  的简单连通图。任给 
 ,v的度是与v关联的边的数目,用 
  表示。令 
 ,则非增序列 
  称为G的度序
列。图G中度至少为3的顶点称为分支点,度为1的顶点称为叶子点或者悬挂点。
Wiener指数是指图G的所有顶点对的距离和,即 
 ,这里 
 。直到现在,Wiener指数在各种图族中被广泛研究,一些结论可以在 [1] [2] [3]
中找到。
我们称树 
  是以顶点r为根的树,在这个有根树中, 
  表示树T中连通顶点 
  的唯一路, 
  为路 
  上边的数目,顶点v的高度定义为 
 。在 
  中,对于任意两个不同的顶点 
 ,如果 
 ,称v是u的后序点,u是v的前序点。如果v和u相邻且 
 ,称u是v的parent,v是u的child。如果两个顶点 
  有同一个parent,则称 
  是
siblings。
2008年,Wang Hua [2] 刻画出给定度序列使Wiener指数最小化的树是贪婪树。2012年,Georgakopoulos
[4] 在图G中定义了顶点v的覆盖成本 
  是从v开始随机游走到达图中所有顶点的平均首达时间总和,即 
 ,并研究了覆盖成本的性质。2015年,Georgakopoulos和Wagner [5] 在图G中定义了顶点v的反向覆盖成本 
 ,并且得到了树的覆盖成本与Wiener指数关系的公式以及反向覆盖成本与Wiener指数关系的公式,即对于树T和任给 
 ,有
 ,
 。
他们确定了给定阶数树的覆盖成本,反向覆盖成本和首达时间的极值和极图。2019年,李书超和王书晶 [6] 在给定片段序列的情况下,刻画出覆盖成本最小及反向覆盖成本最小的树,也找到了反向覆盖成本最大的唯一树。2021年,张慧慧和李书超 [7] 在给定直径,匹配数和控制数的情况下,得出覆盖成本和反向覆盖成本的上下界,并刻画了对应的极图。
基于以上研究,本文在给定度序列的情况下,刻画出覆盖成本最小的树。
2. 预备知识
下面介绍本文用到的一些定义和定理。
定理2.1 [5]. 对于树T和任给 
 ,有
 ,
 .
定义集合 
 。
定理2.2 [6]. 任给树T, 
  当且仅当 
  当且仅当 
 。任给 
 ,v是悬挂点。
定义2.1 [2]. 给定非叶子点的度,贪婪树通过下面的贪婪算法得到:
1) 将最大度的顶点命名为v (根);
2) 将与v相邻的顶点依次命名为 
 ,给这些顶点分配可用的最大度且满足 
  ;
3) 将与 
  相邻的顶点依次命名为 
  (v除外),给这些点分配可用的最大度且满足 
 ,顶点 
  做法类似。
4) 对所有新命名的顶点重复3),总是从已命名且度最大的顶点的未命名邻集开始。
从上面的定义中可以得出贪婪树的性质如下:
定理2.3 [2]. 给定度序列的有根树T是贪婪树,如果满足下面条件:
1) 根v具有最大度;
2) 任意两个叶子点的高度差至多是1;
3) 对于任意两个顶点u和w,如果 
 ,则 
  ;
4) 对于有相同高度的任意两个顶点 
 ,如果 
 ,则 
 ,
  分别是 
  的后序点, 
  和 
  高度相同;
5) 对于有相同高度的任意两个顶点 
 ,如果 
 ,则 
 ,
 ,
  分别是 
  的siblings, 
  分别是 
  的后序点, 
  和 
  高度相同, 
  和 
  高度相同。
例1.度序列为 
  (1的重数为15)的贪婪树如图1所示。

Figure 1. Greedy tree with degree sequence of (4,4,4,3,3,3,3,3,3,3,2,2,1,…,1)
图1. 度序列为(4,4,4,3,3,3,3,3,3,3,2,2,1,…,1)的贪婪树
3. 主要结论
本节研究给定度序列树的覆盖成本,并且称该条件下覆盖成本最小的树是理想树。
在理想树中选一条路,移除这条路上的所有边之后,如果一些连通分支仍然存在,取一个点将其命
名为z,将点z右边的顶点依次命名为 
 ,将点z左边的顶点依次命名为 
 。令 
  表示包含对应顶点的分支, 
  和 
  分别表示由 
  和 
  导出的子树,如图2。不失一般性,假设 
 。

Figure 2. The components resulted from a path with z
图2. 带有顶点z的路产生的分支
定理3.1. 在如上描述的情形中,对于 
 ,如果有 
 ,则在理想树中满足 
 。
证明:假设在理想树中 
  不成立,下面证明交换 
  和 
  的位置不增加覆盖成本。当路的末端顶点都在或都不在 
  中,交换 
  和 
  的位置,这两点之间的距离不会改变。因此考虑只有一个末端顶点在 
  的情况。
先计算 
 ,分为下面四种情况:
1) 对于 
  中的任一顶点和 
  中的任一顶点,交换 
  和 
  的位置,两点之间的距离增加2i,则总的Wiener指数增加 
  ;
2) 对于 
  中的任一顶点和 
  中的任一顶点,交换 
  和 
  的位置,两点之间的距离减少2i,则总的Wiener指数减少 
  ;
3) 对于 
  中的任一顶点和 中的任一顶点,交换 
  和 
  的位置,两点之间的距离减少2i,则总的Wiener指数减少 
  ;
4) 对于 
  中的任一顶点和 
  中的任一顶点,交换 
  和 
  的位置,两点之间的距离增加2i,则总的Wiener指数增加 
  ;
综上分析,交换 
  和 
  的位置,得出 
 。
根据定理2.2,令 
 ,则 
 。
情形1: 
 
此时, 
 ,利用引理2.1可得
 
当 
  时,交换 
  和 
  的位置,覆盖成本不增加。
存在i使得 
 ,则 
 ,
由假设 
 ,可得出 
 。
因为 
 ,所以,交换 
  和 
  的位置,最小覆盖成本不增加。
情形2: 
  与情形1类似。
情形3: 
 
这时, 
 ,
利用引理2.1化简可得 
 。
由假设 
 ,可得出 
 。
因为 
 ,所以,交换 
  和 
  的位置,最小覆盖
成本不增加。
情形4: 
  与情形3类似。
情形5: 
 ,
 ,
 。
综上所述,在理想树中满足 
 ,定理证明完毕。
定理3.2. 在如上描述的情形中,对于 
 ,有 
 ,
 ,则在理想树中满足 
 。
证明:假设在理想树中, 
  不成立,下面证明交换 
  和 
  的位置不会增加覆盖成本。
根据定理2.2,令 
 ,则 
 。
经过计算得 
 
情形1: 
 
 
由假设 
 ,可得出 
 。
因为 
 ,所以交换 
  和 
  的位置,最小覆盖成本
不增加。
情形2: 
  与情形1类似。
情形3: 
 
 
由假设 
 ,可得出 
 。
又因为 
 ,所以交换 
  和 
  的位置,最小覆盖成
本不增加。
情形4: 
  与情形3类似。
情形5: 
 
 
由假设 
 ,可得出 
 。
又因为 
 ,所以交换 
  和 
  的位置,最小覆盖成
本不增加。
情形6: 
  与情形5类似。
情形7: 
 ,
 ,
 。
综上所述,在理想树中满足 
 ,定理证明完毕。
定理3.3. 在如上描述的情形中,对于 
 ,如果有 
  和 
  成立,则在理想树中满足 
 。
证明:假设在理想树中 
  不成立,设 
 ,从 
  中移除顶点 
  会产生 
  个分支。从 
  中任取b个分支(令B为b个分支),将这些分支与顶点 
  连接。经过此操作有 
 ,且度序列不改变。
根据定理2.2令 
 。
计算得 
 
情形1: 
 
 
由已知可以得出 
 。
因为 
 ,经过上面操作,最小覆盖成本不增加。
情形2: 
  与情形1类似。
情形3: 
 
 
由已知可以得出 
 。
因为 
 ,所以经过上面操作,最小覆盖成本不增加。
情形4: 
  与情形3类似。
情形5: 
 
 
由已知可以得出 
 。
因为 
 ,所以经过上面操作,最小覆盖成本不增加。
情形6: 
 ,
 ,
 。
综上所述,在理想树中满足 
 ,定理证明完毕。
在理想树中选一条最长路,将各个顶点依次命名为 
  和 
 ,将各个点所在的分支依次命名为 
  和 
 ,
  是拥有点数最多的分支。如图3所示。

Figure 3. The components resulted from a path
图3. 在路上的分支
定理3.4. 如上面所述,在理想树中,如果路长是奇数 
 ,则有
  ;
如果路长是偶数2m,则有 
  ;
证明:本定理只证明路长为奇数,路长为偶数可类似证明。我们假设 
 。对
于某个k,我们可得
  (1)
如果(1)中除了 
  其余都成立。我们可以交换 
  和 
  的命名去保证 
  (如果有必要)。否则,根据定理3.1可得 
 。
如果 
 ,则可以得出
 
应用定理3.2 (令 
  ),由 
 ,会得出 
 ,与前面假设 
  矛盾。因此,可以得出
 .
如果所有的不等式成立,可以交换 
  去保证 
  (如果有必要)。否则,对 
  和 
  应用定理3.1,令 
 ,有 
 ,由定理3.1可得
 
如果 
 ,则有
 ,
对 
  应用定理3.2,可得 
 ,与前面假设 
  矛盾,因此,有
 .
定理3.5. 如上面所述,在理想树中,如果路长是奇数 
 ,则有
  ;
如果路长是偶数2m,则有
  ;
证明:本定理只证明路长为奇数,路长为偶数时可类似证明。对 
  应用定理3.3,令 
 。则
 ,
推出 
 。因此,可以得出
 .
同理,对 
  应用定理3.3,得出 
 。
对于 
 ,如果定理3.4中的不等式处处成立,可得 
 。否则,给 
  应用定理3.3(令 
  )得出 
 。
相似的,给 
  应用定理3.3,得出 
 。
定理3.6. 具有最小覆盖成本的树是贪婪树。
证明:在任意一条路中, 
  只在一个顶点或者两个相邻的顶点取到最小值,称这些点为重心。在定理3.4,3.5的理想树中的任意一条路上, 
  在 
  处取到最小值, 
  和 
  在这条路上都是最大的。
下面有两种情况:
1) 如果重心为一个点,则命名为v。
2) 如果重心为两个点,则两个分支(移除两个顶点之间的边)有相同的顶点数。选择其中一个顶点命名为v,另一个命名为 
 ,
本文只证明第一种情况,第二种情况证明类似。
在以顶点v为根的理想树 
  中,很容易得出v是具有最大度的顶点。(引理2.3中(1)满足)
考虑任意一条以叶子点u开始,经过顶点v,以叶子点w结束(w和u有唯一相同的前序点v)的路,在这条路上应用定理3.5,使 
 ,可以得出
 ,即任意两个叶子点的高度差至多是1。(引理2.3中(2)满足)
并且,可以推出对于任意两个顶点 
  (y是x的后序点),都有 
 。
对于高度为i的顶点x和高度为j的顶点y ( 
  ),考虑下面两种情况:
a) 如果y是x的后序点,可直接由上面得出 
 
b) 否则,令u为 
  共同的前序点,且顶点u在 
  上。在通过顶点 
  的路上应用定理3.5 ( 
  分别为 
  的后序点,且为叶子点),有 
 ,由定理3.4可知
  或者 
 ,
根据定理3.5可推出 
 。(引理2.3中(3)满足)
对于两个相同高度的非叶子点 
 ,满足 
 。 
  分别为 
  的后序点,在通过顶点 
  的最长路上应用定理3.5 (u为 
  共同的前序点,且顶点u在 
  上),有 
 ,根据定理3.4有,
 ,
因此可以推出
 。(引理2.3中(4)满足)
令 
  分别为 
  的parents (siblings),令 
  (高度为j)分别为 
  的后序点,由结论(4)可推出 
 。现在考虑经过顶点 
  的最长路,u为 
  共同的前序点且顶点u在 
  上,应用定理3.5则有 
 ,由定理3.5有 
 ,
因此可以推出
 。(引理2.3中(5)满足)
从而覆盖成本最小的树是贪婪树,即理想树是贪婪树,定理证明完毕。
例2.度序列为 
  (1的重数为10)时,覆盖成本最小的树即贪婪树,如图4所示。

Figure 4. Greedy tree with degree sequence of (4,4,3,3,3,3,2,2,1,…,1)
图4. 度序列为(4,4,3,3,3,3,2,2,1,…,1)的贪婪树
NOTES
*通讯作者。