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  • 强连通分量

    强连通分量是有向图中的概念,就是每一个顶点到其它点都由路径,注意有方向.
    有向图强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点强连通。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。
    
    

    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。 定义DFN(u)为节点u搜索的次序编号(时间戳),Low(u)为u或u的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号。 算法伪代码如下

    tarjan(u) 
    {

        DFN[u]=Low[u]=++Index     // 为节点u设定次序编号和Low初值

        Stack.push(u)                     // 将节点u压入栈中

        for each (u, v) in E               // 枚举每一条边

              if (v is not visted)          // 如果节点v未被访问过

                      tarjan(v)              // 继续向下找

                      Low[u] = min(Low[u], Low[v])

                else if (v in S)            // 如果节点v还在栈内

                Low[u] = min(Low[u], DFN[v])

        if (DFN[u] == Low[u])        // 如果节点u是强连通分量的根

           repeat

               v = S.pop                  // 将v退栈,为该强连通分量中一个顶点

               print v

          until (u== v)

    }

    接下来是对算法流程的演示。

    从节点1开始DFS,把遍历到的节点加入栈中。搜索到节点u=6时,DFN[6]=LOW[6],找到了一个强连通分量。退栈到u=v为止,{6}为一个强连通分量。

     

    返回节点5,发现DFN[5]=LOW[5],退栈后{5}为一个强连通分量。

     

    返回节点3,继续搜索到节点4,把4加入堆栈。发现节点4向节点1有后向边,节点1还在栈中,所以LOW[4]=1。节点6已经出栈,(4,6)是横叉边,返回3,(3,4)为树枝边,所以LOW[3]=LOW[4]=1。

     

    继续回到节点1,最后访问节点2。访问边(2,4),4还在栈中,所以LOW[2]=DFN[4]=5。返回1后,发现DFN[1]=LOW[1],把栈中节点全部取出,组成一个连通分量{1,3,4,2}。

     

    至此,算法结束。经过该算法,求出了图中全部的三个强连通分量{1,3,4,2},{5},{6}。

    可以发现,运行Tarjan算法的过程中,每个顶点都被访问了一次,且只进出了一次堆栈,每条边也只被访问了一次,所以该算法的时间复杂度为O(N+M)。

    求有向图的强连通分量还有一个强有力的算法,为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向图及其逆图两次DFS的方法,其时间复杂度也是O(N+M)。与Trajan算法相比,Kosaraju算法可能会稍微更直观一些。但是Tarjan只用对原图进行一次DFS,不用建立逆图,更简洁。在实际的测试中,Tarjan算法的运行效率也比Kosaraju算法高30%左右。此外,该Tarjan算法与求无向图的双连通分量(割点、桥)的Tarjan算法也有着很深的联系。学习该Tarjan算法,也有助于深入理解求双连通分量的Tarjan算法,两者可以类比、组合理解。

    #include<stack>
    #include<queue>
    #include<cstdlib>
    #include<iostream>
    #include<cstdio>
    #include<cmath>
    using namespace std;
    int n,m,index,cnt;
    int dfn[100],low[100],instak[100],group[100],group_cnt[100];//dfn 时间戳;low 最早的栈中节点的次序号 instak 是否入栈 group 每个点属于哪个组 group_cnt 每个组内点的个数
    vector <int> graph[100],graph1[100]; //graph 原图的邻接表 graph1 缩点后的邻接表
    int indu1[100] ;//缩点后个点的入度
    stack <int> s;
    void tarjan(int u){
    dfn[u]=low[u]=++index;
    instak[u]=1;
    s.push(u);
    for(int i=0;i<graph[u].size();i++)
    {
    int k=graph[u][i];
    if (! dfn[k])
    {
    tarjan(k);
    low[u]=min(low[u],low[k]);
    }
    else if (instak[k])
    low[u]=min(low[u],dfn[k]);
    }
    if (dfn[u]==low[u]){
    cnt++;
    int k;
    printf("%d :",cnt);
    do{
    k=s.top();
    group[k]=cnt;

    instack[k]=0;
    group_cnt[cnt]++;
    s.pop();
    printf("%d ",k);


    }while(k!=u);
    printf(" ");
    }
    }
    void suodian(){
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=0;j<graph[i].size();j++)
    if(group[i]!=group[graph[i][j]]){
    graph1[group[i]].push_back(group[graph[i][j]]);
    indu1[group[graph[i][j]]]++;
    }
    }
    int main(){
    freopen("a.in","r",stdin) ;
    index=0,cnt=0;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++){
    int a,b;
    scanf("%d%d",&a,&b) ;
    graph[a].push_back(b);

    }
    for (int i=1;i<=n;i++){
    if (!dfn[i])
    tarjan(i);
    }
    suodian();
    for (int i=1;i<=cnt;i++)
    printf("%d :%d ",i,indu1[i]);
    return 0;
    }

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