张婉佳，刘 霞，姚 兵

（西北师范大学数学与统计学院，甘肃 兰州730070）

物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络.众所周知，图论的方法已经成功地应用到各种网络研究中［1－8］.由于我们周围的网络几乎都是无标度网络 （scale－free networks）和小世界网络（small－world networks）［9－10］，这些大型动态网络有着庞大的节点和连线，无法用图形将他们描绘和刻画.然而，一般网络均是连通的.图论中研究连通性的有力工具之一是生成树.而且生成树已经成功地应用到实际问题研究［11］，积累了大量的理论成果.生成树最典型的应用之一是Perlman Radia［12］利用生成树与网络间的结构关系发明了广泛用于网桥、交换机上的生成树协议.毫无疑问，物联网的研究必将给数学本体带来新问题、新课题，从而产生新的研究对象，研究结果的积累和升华最终将导致新数学分支的产生［1］.

为了更好地理解和认识复杂网络，人们采用建立动态网络模型来逼近或模拟现实网络［13－14］，刻画其拓扑结构.张忠志等［13］通过迭代算法给出一类增长网络模型，刻画了其拓扑性质，但没有涉及生成树，而且他们的增长网络模型初始状态是一个三角形.一般地，增长网络的初始状态是任意的.基于文献［13］的增长网络模型，本文建立了初始网络可以是任何一个连通网络的增长网络模型，并给出其基本性质和具有最多叶子生成树，提出一些新的统计方法，文中涉及的图均为简单、无向、有限图.记号［m，n］代表集合｛m，m＋1，…，n｝，整数m和n满足0≤m＜n.度数为1的节点叫做叶子.若一个节点u连有k条边，则称u为k－度节点.（p，q）－图是有p个节点和q条边的图.

1 基本概念和边界增长网络模型

令 N（0）是有nv（0）个节点和ne（0）条边的连通初始网络（以下初始网络总是连通的，不再特别指出），V（0）和E（0）分别为 N（0）的节点集合和边集合.显然，nv（0）＝｜V（0）｜，ne（0）＝｜E（0）｜.对于 N（0）中的每条边uv，增加一个不在N（0）中的新节点w，并且将w与边uv的两个端点u和v分别连接，得到一个新网络模型N（1）.网络模型N（1）的节点集合为V（1）＝V（0）∪X1，边集合为E（1）＝E（0）∪Y1，其中X1是新加入到初始网络N（0）的节点之集，Y1＝｛wu，wv：uv∈E（0），w∈X1｝是新添加进初始网络N（0）的边之集.网络模型N（1）有如下的性质：节点数目nv（1）＝nv（0）＋ne（0），边数目ne（1）＝ne（0）＋2ne（0）＝3ne（0），其中ne（0）＝｜X1｜，2ne（0）＝｜Y1｜.注意到，｜Y1｜＝2｜X1｜.对于整数t≥2，在第t步，对第t－1步中产生的网络模型N（t－1）中的新增边集合Yt－1的每条边添加一个新节点w，并且将w与这条边的两个端点分别连接，从而得到高阶的网络模型N（t），以下称作边界增长网络模型.图1的例子解释边界增长网络模型N（t）.模型N（t）的节点集合和边集合分别为：

图1 增长网络模型N（k），k＝0，1，2，3Fig.1 Four network models N（k），k＝0，1，2，3

其中，Xt是新加入到N（t－1）的节点的集合，新添加的边的集合Yt＝｛wu，wv：uv∈Yt－1，w∈Xt｝.注意到：｜Xt｜＝｜Yt－1｜，｜Yt｜＝2｜Xt｜，这里Y0＝E（0），｜Xt｜＝ne（0）×2t－1.令nv（t）和ne（t）分别表示边界增长网络模型N（t）的节点数目和边数目.根据公式（1），有

边界增长网络模型N（t）的平均度〈k〉满足

故，N（t）属于稀疏型模型.令Δ（N（0））是 N（0）的最大度.边界增长网络模型N（t）的最大度Δ（N（t））＝（t＋1）·Δ（N（0）），最小度δ（N（t））＝2.

2 具有最多叶子的生成树

不失一般性，边界增长网络模型N（t）的具有最多叶子的生成树总记为TM（t）.用L（H）表示一棵树H的全体叶子的集合，则对N（t）的每一棵生成树H，都有｜L（TM（t））｜≥｜L（H）｜.下面，我们将证明高阶边界增长网络模型N（t）的一棵生成树TM（t）可以从低阶边界增长网络模型N（t－1）的一棵生成树TM（t－1）通过添加叶子而获得.由于N（t）的直径不大于TM（t）的直径，我们将要用TM（t）的直径来说明N（t）是小世界网络模型.记N（t）的节点u的度数为d（N（t），u）.

2.1 具有最多叶子生成树的性质

引理1 对于所给定的初始网络N（0）和整数t≥1，边界增长网络模型N（t）的任何生成树TM（t）满足Xt⊂L（TM（t））.

证明 考虑 X1⊂L（TM（1））.假设在 N（1）中存在一个节点w∈X1，但是它不属于叶子集合L（TM（1））.由于在N（1）中节点w为2－度节点，并且和N（1）中的边界边uv∈E（0）的2个端点相邻.所以u和v中至少有一个不是TM（1）的叶子，不妨设u∉L（TM（1））.通过删除边wv，连接u和v，则有N（1）的另一棵生成树H.显然，w∈L（H），L（TM（1））⊂L（H），从而有｜L（H）｜＞｜L（TM（1））｜，这与 TM（1）具有最多叶子的定义冲突.对t≥2，同理可证 Xt⊂L（TM（t））.

引理2 设初始网络N（0）的每一个节点的度数至少是2.则对t≥2和0≤k≤t－2，边界增长网络模型 N（t）的生成树TM（t）的叶子集L（TM（t））和边界增长网络模型N（k）的节点集V（k）没有公共节点，即是L（TM（t））∩V（k）＝ø.

证明 对t＝2，假设有节点v∈L（TM（2））∩V（0）.由于初始网络N（0）的每一个节点的度数至少是2，所以节点v在N（1）中与节点u和u′分别相邻.在N（2）中，关于节点v及其周围的结构如图2（a）所示.因为节点v是生成树TM（2）的叶子，则与节点v相邻的节点w1和w2都不是TM（2）的叶子，与节点v相邻的节点w1，2和 w2，1必须是 TM（2）的叶子（见图2（b））.则可构造边界增长网络模型N（2）的另一棵生成树H如下：在生成树TM（2）中，用边将节点v与节点w1，2和 w2，1分别连接，删去边 w1w1，2和边 w2w2，1.显然，N（2）的生成树H 的叶子数目比TM（2）的叶子数目多1（见图2（c）），这矛盾于生成树TM（2）是N（2）的叶子数目最多的生成树的定义，故有L（TM（2））∩V（0）＝ø.

图2 引理2证明的图示Fig.2 Adiagram for illustrating the proof of Lemma 2

当t≥3时，若有节点a∈L（TM（t））∩V（k），则节点a在边界增长网络模型N（k）中的度数至少是2，采用完全相同于上面的证明方法，我们仍可得到矛盾.换句话说，L（TM（t））∩V（k）＝ø.本引理得证.

令D（H）是网络 H 的直径，即D（H）＝max｛d（x，y）：x，y∈V（H）｝，这里的d（x，y）是节点x 与节点y间最短路的边数目.

定理1 设初始网络N（0）有ne（0）条边，则当t≥3时，边界增长网络模型N（t）的任何一棵生成树TM（t）的叶子个数为

它的直径满足 D（TM（t））≤D（TM（0））＋2（t－1）.

证明 定义边界增长网络模型N（t）的节点的标号函数f 为：f（u）＝0，u∈V（0）；f（u）＝j，u∈Xj，j∈ ［1，t］.由引理1，知 X1∩L（TM（1））＝X1.所以，（L（TM（1））＼X1）⊆L（TM（0））.令l（0）＝｜L（TM（0））｜－｜L（TM（1））＼X1｜，则生成树 TM（1）的叶子数目为｜L（TM（1））｜＝｜X1｜＋l（0）.当t≥3时，根据边界增长网络模型 N（t）的构造和引理 2，TM（t）可由TM（t－1）生成.由TM（1）生成TM（2）的方法如下：对节点 u ∈V（TM（1））且 f（u）＝0，给 u 添加d（N（0），u）片叶子，得生成树 TM（2）的叶子数目｜L（TM（2））｜＝ ｜ X1｜＋ ∑u∈V（0）d（N（0），u）＝3ne（0）.同理，TM（3）可由TM（2）经如下的方法生成：给满足f（u）＝0的节点u添加d（N（0），u）片叶子，给满足f（v）＝1的节点v添加2片叶子，则得｜L（TM（3））｜＝｜X2｜＋2｜X1｜＋∑u∈V（0）d（N（0），u）＝6ne（0）.一般地，边界增长网络模型N（t）的构造说明生成树TM（t）可给生成树TM（t－1）添加叶子得来，即给TM（t－1）中满足f（u）＝0的节点u添加d（N（0），u）片叶子，给 TM（t－1）中满足t－2≥f（v）≥1的节点v添加2片叶子.从而，TM（t）的叶子个数为

公式（4）得证.根据TM（t）的构造，每次给生成树TM（t－1）添加叶子得到生成树TM（t），也就是说，给生成树TM（t－1）的最长路增加了2.注意到，TM（1）和TM（2）的直径均不超过 D（TM（0））＋2.则当t≥3 时，TM（t）的 直 径 满 足 D（TM（t））≤D（TM（0））＋2（t－1）.本定理得证.

当t→∞，定理1的结论导致下面的2个极限

以及

由式（5）可以看到，生成树TM（t）的每个非叶子节点平均控制3片叶子；式（6）说明TM（t）中每个非叶子节点平均控制边界增长网络模型N（t）的16条边.

2.2 具有最多叶子生成树的统计指标

2.2.1 度 谱

下面的讨论总假定初始网络N（0）的每一个节点的度数至少是2.根据引理2的结论及其证明，当t≥2时，则生成树TM（t）的度谱为（图3）：

（i）在 TM（t）中，Xt，Xt－1的节点均为 TM（t）的叶子；

（ii）在TM（t）中，Xi－1的节点的度均为2（t－i）＋1，i∈［2，t－1］；

（iii）在 TM（t）中，V（0）的节点u 的度为 （t－1）d（N（0），u）＋d（TM（1），u）.

也就是说，TM（t）＼V（0）中度数d＝1，3，5，2（t－2）＋1的节点个数nt（d）＝｜Xt｜＋｜Xt－1｜，｜Xt－2｜，｜Xt－3｜，…，｜X1｜.

设n0（di）是初始网络N（0）中度数为di的节点的个数，且di≥di＋1，i＝1，2，…，p－1.不难算出，在初始网络N（0）中度数为di的节点i在N（t）中的度数为dti.从而，生成树TM（t）的度谱为：度数d＝1，2，4，6，…，2（t－2），2（t－1）＋1，2t，2t＋2，dtp，dtp－1，…，dt1的节点个数nt（d）＝｜Xt｜，｜Xt－1｜，｜Xt－2｜，｜Xt－3｜，…，｜X1｜，n0（dp），n0（dp－1），…，n0（d1）.

2.2.2 度分布

由于TM（t）的度谱是离散型，则可计算它的随机选择恰好有k条边的节点的概率P（k）.对τ＜t和k＝2（t－τ＋1）＋1，有

上式说明，最多叶子生成树TM（t）服从指数分布，TM（t）亦为指数型生成树.

2.2.3 边累积分布

在k （＜t）时 刻，TM（k）的 边 数 目 记 为｜E（TM（k））｜，则对τ＜t，TM（t）的边累积分布为

上式导致 Pe－cum（k）∝2τ＋1－t.取τ＝ （t－1）－.这就证得最多叶子生成树TM（t）的边累积分布Pe－cum（k）服从幂律分布k－γk，其中γk＝2＋

2.3 （αk，βk）－生成树

计算TM（t）中度数不大于k的节点总数ST（≤k）＝∑d≤knt（d），以及度数不大于k的节点的度数总和DT（≤k）＝ ∑d≤kd·nt（d），则TM（t）中度数不小于k的节点总数为ST（＞k）＝nv（t）－ST（≤k）和度数不小于k的节点的度数之和为DT（＞k）＝2ne（t）－DT（≤k）.首先，计算生成树TM（t）中度数不大于k＝2（t－τ＋1）＋1的节点总数，根据TM（t）的度谱，我们有

由于

图3 增长网络模型 N（k）的生成树TM（k），k＝0，1，2，3Fig.3 Four spanning trees TM（k）of the models N（k），k＝0，1，2，3

其中αk＝2－（k－1）／2.则有计算节点数目比：

下面计算生成树TM（t）中度数不大于k的节点的度数总和

以及对较大的t，可估算

从而，当t较大时，得边数目比：

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