zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 图上的文章(割点和桥)

    题外话:
    今天不想码代码了,知识普及的一天

    注意:以下内容是在无向图的基础上

    无向图的割点

    很久之前就知道这些名词
    今天终于可以来填坑了。。。

    如果将连通图G中的某个点及和这个点相关的边删除后,将使连通分量数量增加,那么这个点就称为图G的割点或是接合点。
    如果一个无向图没有割点,则这样的图被称为双连通图。
    关于图的割点,有如下两条性质:

    【性质一】
    如果深度优先搜索树的根节点至少有两个以上的子节点,则根节点是割点。显然去掉根节点后将得到以子节点为根结点的森林。

    【性质二】
    在深度优先搜索树中,v存在一个子节点不能通过后向边到达v的祖先节点,则节点v是割点。
    也就是说从v的子节点开始没有一条边能够回到v的祖先节点,那么当去掉v时将会使得v的子孙节点与v的祖先节点之间失去联系。必定会使得图不再连通。

    可以通过对图的深度优先搜索,
    加上上面的两条性质来寻找图中的割点。
    在对图进行深度优先搜索时,记录下遍历的顺序pre_order
    pre_order从小到大就代表了从根节点一直到叶子节点。
    在遍历的时候同时得出每一个节点通过自己或是子孙节点的后向边(不是从父亲直接来的边)所能达到的最原始的祖先,
    也就是pre_order最小的节点,记录在back_order中。
    那么如果一个节点的back_order>=父节点的pre_order
    说明该节点的子孙节点不存在一条后向边到达父节点的祖先节点,则根据第二条性质,该节点必是割点。

    back_order的计算

    由于back_order记录的是节点所能返回到的最原始的祖先节点,
    初始化back_order[v]=pre_order[v]
    及顶点v所能返回的最原始祖先就是自己。
    在对v进行深搜时,如果与v相邻的下一个节点w没被访问过,说明(v,w)是生成树上的边,
    那么back_order[v]就应该是v和w中能返回到最原始祖先的点的back_order
    back_order[v]=min(back_order[v],back_order[w])
    如果w已经被访问过,说明w就是v的祖先,那么back_order[v]就应该是v之前计算得到的所能返回的祖先节点与w之间最小的一个,
    back_order[v]=min(back-order[v],pre_order[w])。

    
    int pre[N];
    int back[N]; 
    
    int dfs(int now,int fa)
    {
        int low=pre[now]=++tot;   //时间戳++
        int ch=0;    //子节点个数 
        for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt)
        {
            int v=way[i].y;
            if (!pre[v])   //v是子节点 
            {
                ch++;
                int lowv=dfs(v,now);   //子节点能够回溯到的最远祖先 
                low=min(low,lowv);
                if (lowv>=pre[now])   //存在一个子节点与祖先不联通,now就是割点 
                    iscut[now]=1;   //割点 
            }
            else if (pre[v]<pre[now]&&v!=fa)   //是祖先,但不是直接父亲 
            {   //说明low是之前计算得到的所能返回的祖先节点 
                low=min(low,pre[v]);
            }
        }
        if (fa<0&&ch==1) iscut[now]=0;   //性质一的验证 
        back[now]=low;
        return low;
    }

    注意

    一定要写v!=fa
    因为边(u,fa)不是反向边,而是dfs树边(fa,u)的第二次遍历
    pre的初始化是0,第一次调用时,fa的初始值是-1

    附:训练指南(刘汝佳著)P312上有更详尽的解释

    无向图的桥

    作为一种特殊情况,u为v的父节点,且low(v) < pre(u)
    那么我们只要删掉(u,v)这条边就可以让无向图不连通了
    满足这个条件的边叫做无向图的桥
    也就是说,我们知道了u是割点,而且(u,v)是桥、

    int dfs(int now,int fa)
    {
        int ch=0;
        int low=pre[now]=++tt;
        for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt)
        {
            int v=way[i].y;
            if (!pre[v])
            {
                int lowv=dfs(v,now);
                low=min(low,lowv);
                ch++;
                if (lowv>pre[now])  //存在即合理 
                {  //因为只找桥,所以在这里我就省去了割点的记录
                    an++;
                    ans[an].x=min(now,v);
                    ans[an].y=max(now,v); 
                }  
            }
            else if (pre[v]<pre[now]&&v!=fa)
            {
                low=min(low,pre[v]);
            }
        }
        back[now]=low;
        return low;
    }

    无向图的双连通分量

    对于一个连通图,如果任意两点至少存在两条“点不重复”的路径,则说这个图是点-双连通的(一般简称双连通)
    这就相当于任意两条边都在同一个简单环中,即内部无割点

    类似的,如果任意两个点至少存在“边不重复”的路径,我们说这个图是边-双连通的。
    即所有边都不是桥

    对于一张无向图,点-双连通的极大子图称为双连通分量

    边-双连通的极大子图称为边双连通分量(BCC)
    也就是说,在删除所有的桥之后,每个连通分量对应原图中的一个边-双连通分量

    下面给出点双(BCC)的计算方法

    int pre[N],iscut[N],bccno[N],tot=0,bcc_cut;
    vector bcc[N];
    stack<node> S;
    
    int dfs(int now,int fa)
    {
        int low=pre[now]=++tot;
        int ch=0;
        for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt)
        {
            int v=way[i].y;
            node e=way[i];
            if (!pre[v])
            {
                S.push(e);
                ch++;
                int lowv=dfs(v,now);
                low=min(low,lowv);
                if (lowv>=pre[now])
                {
                    iscut[now]=1;
                    bcc_cnt++;
                    bcc[bcc_cnt].clear;
                    for (;;)
                    {
                        node x=S.top();
                        S.pop();
                        if (bccno[x.x]!=bcc_cnt)
                        {
                            bcc[bcc_cnt].push_back(x.x);
                            bccno[x.x]=bcc_cnt;
                        }
                        if (bccno[x.y]!=bcc_cnt)
                        {
                            bcc[bcc_cnt].push_back(x.y);
                            bccno[x.y]=bcc_cnt;
                        }
                        if (x.x==now&&x.y==v) break;
                    }
                }
                else if (pre[v]<pre[now]&&v!=fa)
                {
                    S.push(e);
                    low=min(low,pre[v]);
                }
            }
        }
        if (fa<0&&ch==1) iscut[now]=0;
        return low; 
    }
    
    void find_bcc(int n)
    {
        memset(pre,0,sizeof(pre));
        memset(iscut,0,sizeof(iscut));
        memset(bccno,0,sizeof(bccno));
        tot=bcc_cnt=0;
        for (int i=1;i<=n;i++)   //森林 
            if (!pre[i])
               dfs(i,-1);
    }

    边双的计算方法更简单,分两个步骤,
    先作一次dfs标记出所有的桥,然后再做一次dfs找出边双
    因为边双不能经过桥而且两个边双之间没有公共点,
    所以在dfs的时候只要保证不经过桥即可

  • 相关阅读:
    皇帝的用人之道,这一点古今皆同
    sharepoint打包
    powershellbegin
    taxonomy
    powershelluninstall webapplication
    面试题
    字符串处理
    在页面中插入视频时的文件夹命名问题
    process object
    扩展名显示与隐藏
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wutongtong3117/p/7673121.html
Copyright © 2011-2022 走看看