8.1 图的交叉数The crossing number of a graph
本页为译文 + 高中讲解合一:黑色正文为忠实翻译;彩色框(目标 / 定义 / 定理 / 例 / 分步推演 / 注记)与配图为面向高中生的详解,逐步推演、举例、画图,不用比喻。
第 8 章引言:关联几何
关联几何(incidence geometry)研究的是点、线、球面等基本几何对象之间的关联关系(即“某个点是否落在某条线上”这类从属关系)。通过经典的组合技巧——把某种关联配置的数目用两种不同方式各数一遍(即双重计数,double counting)——人们可以得到关于这些关联的有用且非平凡的信息。在许多情形下,关联几何的工具配合一个巧妙的双重计数论证,能为困难问题提供一种简单却强大的处理方法。本章的目标就是展示若干这样的应用,其中包括加性组合学中的几个。
本章内容安排如下。我们先给出一个关于图的交叉数的结果,它带有拓扑学的味道。接着用这个结果给出著名的 Szemerédi–Trotter 点线关联定理的简洁证明。随后两节里,我们用该定理证明 Erdős–Szemerédi 和积问题的若干界,并重新证明 Andrew 关于凸多边形内格点数目的定理。再往后,我们引入胞腔分解(cell decomposition)方法,用它处理 \(\mathbb{R}^d\) 中的 Erdős 相异距离问题。最后,我们讨论复数情形下 Erdős–Szemerédi 和积问题的一个变体。
8.1 图的交叉数
在本章中,除非另有说明,点指的是平面 \(\mathbb{R}^2\) 中的一个点,线指的是 \(\mathbb{R}^2\) 中的一条直线。所谓曲线(curve),我们指的是把紧区间 \([0,1]\) 经由一个连续单射嵌入1到 \(\mathbb{R}^2\) 中所得的像。
1 在应用中,人们处理的是非常具体的曲线,例如圆弧或直线段,因此若愿意,我们完全可以把曲线类限制为这类对象。这样一来,就不必援引拓扑学中那些困难的结果,比如 Jordan 曲线定理(它隐含在我们对 Euler 公式的运用之中)。
考虑一个图 \(G=G(V,E)\);回忆我们约定图都是无向的,且没有自环(loop)或重复边(repeated edge)。\(G\) 的一个画法(drawing)是 \(G\) 在平面 \(\mathbb{R}^2\) 中的任意一种表示:把 \(V\) 中每个顶点对应到一个互不相同的点,把 \(E\) 中每条边 \((u,v)\) 对应到 \(\mathbb{R}^2\) 中一条连接 \(u\) 与 \(v\) 的曲线。这样一个画法的交叉数(crossing number),是指那些没有公共端点、而对应曲线却彼此相交的边对的数目。图 \(G\) 的交叉数,则是所有画法中交叉数的最小值。在这里以及之后,我们用 \(\operatorname{cross}(G)\) 记这一参数。
人们预期:如果 \(G\) 的边很多,那么它的交叉数就应当很大。下面这条定理印证了这一直觉,它由 Ajtai、Chvátal、Newborn 与 Szemerédi [1] 证明,并由 Leighton [224] 独立证明。
当然,这个界比我们想证的要弱得多。然而,借助下面的第一矩方法(first moment method),可以把 (8.1) 大幅放大。
固定 \(G=G(V,E)\),其中 \(|E|\ge 4|V|\),并令 \(0
随机子集,构造方式为:各个事件“\(v\in V'\)”相互独立,且每个的概率都是 \(p\)。设 \(G'=G'(V',E')\) 是 \(G\) 在 \(V'\) 上张成的诱导子图(即只保留两端点都被选中的边)。把 (8.1) 应用到 \(G'\) 上,再取期望,由期望的线性性得 \[\mathbb{E}\big(\operatorname{cross}(G')\big)\ \ge\ \mathbb{E}\big(|E'|\big)-3\,\mathbb{E}\big(|V'|\big).\]
再次运用期望的线性性可知 \[\mathbb{E}\big(|V'|\big)=p\,|V|;\qquad \mathbb{E}\big(|E'|\big)=p^2\,|E|,\] 因为每个顶点被选入 \(V'\) 的概率是 \(p\),而每条边被选入 \(E'\) 的概率是 \(p^2\)(它的两个端点都要被选中)。现在考虑 \(G\) 的一张恰好有 \(\operatorname{cross}(G)\) 个交叉的画法。每个交叉牵涉 \(V\) 中的四个顶点,因此当我们过渡到 \(G'\) 时,它“幸存”下来的概率是 \(p^4\)。最后一次运用期望的线性性,便得 \[\mathbb{E}\big(\operatorname{cross}(G')\big)\ \le\ p^4\,\operatorname{cross}(G);\] 这里是不等号而非等号,因为我们这里为 \(G'\) 构造出的画法未必具有最少的交叉数(\(\operatorname{cross}(G')\) 是它所有画法的最小值,只会更小)。把以上各式合在一起:由 \[p^4\,\operatorname{cross}(G)\ \ge\ \mathbb{E}\big(\operatorname{cross}(G')\big)\ \ge\ p^2|E|-3p|V|,\] 两边除以 \(p^4\),得到 \[\operatorname{cross}(G)\ \ge\ p^{-2}\,|E|-3\,p^{-3}\,|V|.\] 取 \(p:=4|V|/|E|\)(由 \(|E|\ge 4|V|\) 知 \(0
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①【初等界】用 Euler 公式得到“平面图边数 ≤ \(3|V|\)”,再观察“每个交叉删一条边就能变平面”,于是 \(\operatorname{cross}(G)\ge |E|-3|V|\)。这是线性的弱界。
②【概率放大】随机地以概率 \(p\) 保留每个顶点,得到小图 \(G'\)。在小图上顶点缩小 \(p\) 倍、边缩小 \(p^2\) 倍、交叉缩小 \(p^4\) 倍——三者缩小速度不同。把弱界用在小图上,不同的缩小幂次就被“撬”了出来,最后选最优的 \(p\),弱界被放大成三次方的强界。
逐步拆解证明的每一步
- 第一段:平面图边数的上界。 由 Euler 公式 \(|V|-|E|+|F|=2\)(\(F\) 是面数),每个面至少由 \(3\) 条边围成,而每条边至多被 \(2\) 个面共用,故 \(3|F|\le 2|E|\),即 \(|F|\le \tfrac23|E|\)。代回 Euler 公式:\(2=|V|-|E|+|F|\le |V|-|E|+\tfrac23|E|=|V|-\tfrac13|E|\),整理得 \(|E|\le 3|V|-6\le 3|V|\)。这就是“平面图至多 \(3|V|\) 条边”。
- 第一段:每个交叉删一条边。 取 \(G\) 的最优画法,它恰有 \(\operatorname{cross}(G)\) 个交叉。每遇到一个交叉,就删掉参与该交叉的某一条边——最多删 \(\operatorname{cross}(G)\) 条,剩下的画法再无交叉,于是变成平面图。平面图边数 \(\le 3|V|\),所以 \(|E|-\operatorname{cross}(G)\le 3|V|\),即得 (8.1)。
- 第二段:抽样建小图。 抛一枚“正面概率 \(p\)”的硬币给每个顶点,正面则保留。保留下来的顶点集 \(V'\),连同两端都保留的边,构成诱导子图 \(G'\)。(8.1) 对任何图都成立,所以对随机的 \(G'\) 也成立:\(\operatorname{cross}(G')\ge |E'|-3|V'|\)。这是一个随机不等式,两边取期望仍成立。
- 第二段:算三个期望。 顶点幸存概率 \(p\Rightarrow \mathbb{E}|V'|=p|V|\);一条边幸存要两端都在,概率 \(p\cdot p=p^2\Rightarrow \mathbb{E}|E'|=p^2|E|\);一个交叉牵涉 4 个顶点,全幸存概率 \(p^4\),所以原画法在 \(G'\) 上留下的交叉数期望是 \(p^4\operatorname{cross}(G)\)。注意 \(\operatorname{cross}(G')\) 只会更小(它是最优画法的交叉数),故 \(\mathbb{E}\operatorname{cross}(G')\le p^4\operatorname{cross}(G)\)。
- 第二段:串起来并选最优 \(p\)。 由 \(p^4\operatorname{cross}(G)\ge p^2|E|-3p|V|\),得 \(\operatorname{cross}(G)\ge p^{-2}|E|-3p^{-3}|V|\)。代入 \(p=4|V|/|E|\) 验证:\(p^{-2}|E|=\dfrac{|E|^3}{16|V|^2}\),\(3p^{-3}|V|=\dfrac{3|E|^3}{64|V|^2}\),相减得 \(\dfrac{4|E|^3-3|E|^3}{64|V|^2}=\dfrac{|E|^3}{64|V|^2}\)。♦
习题
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