第五章面试题解答

5-31.

  DFS和BFS使用了哪些数据结构?

解析:

  其实刚读完这一章,我一开始想到的是用邻接表来表示图,但其实用邻接矩阵也能实现啊?后来才发现应该回答,BFS用队列实现;DFS可以用栈实现也可以改写成递归形式。用栈来消除递归改写DFS也出现在《算法导论》的练习题22.3-6。

5-32.

  写一个函数,在遍历二叉查找数的时候,输出第i个结点。

解析:

  模仿DFS遍历时维护一个进入时间数组和完成时间数组的特点,维护一个全局变量n,在中序遍历的时候,每遍历一个结点就n++,直到n=i时打印这个结点,或者遍历完成时仍然n!=i时报错即可。

题外话:

  第5章“图遍历”的Interview Problems部分确实只有这两题,而第6章“带权图算法”干脆就没Interview Problems这一部分。其实图本身的表示就比较复杂,几个基本的图算法虽然思路不难,但是代码量不小,同时要写繁琐的初始化方法,写具体算法实现时还要用到各种辅助数据结构,编码起来想少都不行。况且就算真写出来了,正确性的证明又很费功夫(比如拓扑排序、强联通分支),因此面试时除了专门做这个方向的,很少会考到具体的代码书写,更不用说其他变形、改进了。这也就是为什么图相关的面试题并不多的原因。

  另外提一下,《算法设计手册》上的拓扑排序和强联通分支算法是基于边分类的,而且它把DFS写成了一个可扩充的框架;而《算法导论》则是利用最后完成时间来实现这两个算法,在此之前把DFS写成了一个子程序供这两个算法调用。究竟孰优孰劣我不评价,从先入为主和对我而言易于理解的角度和来说,我更倾向于使用后者。

DFS应用之找挂接点(Articulation Vertices,《算法导论》中文版的翻译)

  既然提到了《算法设计手册》上DFS的框架写法了,这个算法正好来进行演示。(《算法导论》思考题22-2曾提到了这个概念)。

  先来看看《算法设计手册》版DFS框架:

//图用邻接表实现
//entry_time[] 某结点开始处理的时间
//exit_time[] 某结点处理完毕的时间
//discoverd[] 某个结点是否已被发现
//process_vertex_early() 某个结点刚发现时采取的处理
//process_edge() 对边的处理
//process_vertex_late() 某个结点所有邻接边处理完后的动作
//以上三个函数决定了DFS的行为,如果只需要基本的功能,可以实现为空操作,或者输出该结点/边用于追踪遍历过程 dfs(graph *g, int v)
{
edgenode *p; /* temporary pointer */
int y; /* successor vertex */
if (finished) return; /* allow for search termination */ discovered[v] = TRUE;
time = time + ;
entry_time[v] = time;
process_vertex_early(v);
p = g->edges[v];
while (p != NULL) {
y= p->y;
if (discovered[y] == FALSE) {
parent[y] = v;
process_edge(v,y);
dfs(g,y);
}
else if ((!processed[y]) || (g->directed))
process_edge(v,y);
if (finished) return;
p = p->next;
}
process_vertex_late(v);
time = time + ;
exit_time[v] = time;
processed[v] = TRUE;
}

《算法设计手册》版DFS框架

  挂接点是指,如果我们从连通图中删除这个结点,会导致图不再连通。下图中的白点就是挂接点,可以把它看作为图上最脆弱的点。

  使用DFS或BFS写一个暴力算法很简单:删除一个结点,用DFS或BFS判断是否连通;恢复原图,删除下一个结点继续判断,直至所有接点都判断过。如果结点数n个,边数m个,暴力算法时间复杂度为O(n(m+n))。

  现在用DFS遍历时生成树的角度来看。对于这棵树上所有在原图的边,归为TREE边;其余所有边是BACK边,即它们指向一个先于这个结点遍历的另一个结点。

  可以发现一些规律:

DFS树的叶结点不可能是挂接点,删去它树的连通性未被破坏。只有树的内结点可能是挂接点。

对于DFS树的根,如果它只有一个孩子,那么删去它和删去一个叶结点是一样的。而孩子多于1个时,删去根会导致孩子们不再连通,也即它是挂接点。

对于一个BACK边,它连接的两个结点的TREE路径(即DFS时形成的路径)上的所有结点都不可能是挂接点。

  寻找挂接点需要维护BACK边连接DFS树上结点与其祖先的信息。用reachable_ancesor[v]表示结点v用BACK边能连接的最老祖先(初始化为v),tree_out_degree[v]表示结点在DFS树的出度。edge_classification(int x,int y)用于判断(x,y)是TREE还是BACK。

int reachable_ancestor[MAXV+]; /* earliest reachable ancestor of v */
int tree_out_degree[MAXV+]; /* DFS tree outdegree of v */
process_vertex_early(int v)
{
reachable_ancestor[v] = v;
} process_edge(int x, int y)
{
int class; /* edge class */
class = edge_classification(x,y);
if (class == TREE)
tree_out_degree[x] = tree_out_degree[x] + ;
if ((class == BACK) && (parent[x] != y)) {
if (entry_time[y] < entry_time[ reachable_ancestor[x] ] )
reachable_ancestor[x] = y;
}
}
int edge_classification(int x, int y)
{
if (parent[y] == x)
return TREE;
else
return BACK;
}

  下面是v与祖先的连通性和v是否是挂接点的关系,一共是三种情况:

  用代码实现在process_vertex_late()里,即:

process_vertex_late(int v)
{
bool root; /* is the vertex the root of the DFS tree? */
int time_v; /* earliest reachable time for v */
int time_parent; /* earliest reachable time for parent[v] */
if (parent[v] < ) { /* test if v is the root */
if (tree_out_degree[v] > )
printf("root articulation vertex: %d \n",v);
return;
} root = (parent[parent[v]] < ); /* is parent[v] the root? */
if ((reachable_ancestor[v] == parent[v]) && (!root))
printf("parent articulation vertex: %d \n",parent[v]); if (reachable_ancestor[v] == v) {
printf("bridge articulation vertex: %d \n",parent[v]);
if (tree_out_degree[v] > ) /* test if v is not a leaf */
printf("bridge articulation vertex: %d \n",v);
} time_v = entry_time[reachable_ancestor[v]];
time_parent = entry_time[ reachable_ancestor[parent[v]] ];
if (time_v < time_parent)
reachable_ancestor[parent[v]] = reachable_ancestor[v];
}

  最后几行用entry_time[v]表示v的年龄,time_v是v通过BACK边达到的最老结点。如果v的parent能通过v的BACK到达v的最老祖先,那么parent(v)肯定不是挂接点,下次处理parent(v)时做出这样的标记让它能通过v的BACK到达v的最老祖先。

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