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一.算法简介
我们定义:
如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components)。
例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } , { 6 } 三个区域可以相互连通,称为这个图的强连通分量。
Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树。搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量。
再Tarjan算法中,有如下定义。
DFN[ i ] : 在DFS中该节点被搜索的次序(时间戳)
LOW[ i ] : 为i或i的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号
当DFN[ i ]==LOW[ i ]时,为i或i的子树可以构成一个强连通分量。
二.算法图示
以1为Tarjan 算法的起始点,如图
顺次DFS搜到节点6
回溯时发现LOW[ 5 ]==DFN[ 5 ] , LOW[ 6 ]==DFN[ 6 ] ,则{ 5 } , { 6 } 为两个强连通分量。回溯至3节点,拓展节点4.
拓展节点1 , 发现1再栈中更新LOW[ 4 ],LOW[ 3 ] 的值为1
回溯节点1,拓展节点2
自此,Tarjan Algorithm 结束,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } , { 6 } 为图中的三个强连通分量。
不难发现,Tarjan Algorithm 的时间复杂度为O(E+V).
代码:
#include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define maxn 1005 struct Edge{ int next,to; }edge[maxn*maxn]; int fi[maxn],se,col[maxn],sc,sta[maxn],top,dfn[maxn],low[maxn],df;//col为每个点属于的强连通分量,sta为模拟的栈; bool vis[maxn]; inline void add_edge(int u,int v){ edge[++se].next=fi[u],fi[u]=se,edge[se].to=v; } void Tarjan(int x){ dfn[x]=low[x]=++df,vis[x]=1,sta[++top]=x; for(int i=fi[x];i;i=edge[i].next){ int v=edge[i].to; if(!dfn[v])Tarjan(v),low[x]=min(low[x],low[v]);//没有遍历过 else if(vis[v])low[x]=min(low[x],dfn[v]);//不在栈内的要么是low[v]<dfn[x],要么不互相连通 } if(dfn[x]==low[x]){//有一个强联通分量 vis[x]=0,col[x]=++sc; while(sta[top]!=x){ col[sta[top]]=sc,vis[sta[top--]]=0; } top--; } } int main(){ return 0; }