[算法模版]Tarjan爷爷的几种图论算法

前言

Tarjan爷爷发明了很多图论算法,这些图论算法有很多相似之处(其中一个就是我都不会)。这里会对这三种算法进行简单介绍。

定义

强连通(strongly connected): 在一个有向图\(G\)里,设两个点a, b 发现,由\(a\)有一条路可以走到\(b\),由\(b\)又有一条路可以走到\(a\),我们就叫这两个顶点(a,b)强连通。

强连通图: 如果 在一个有向图\(G\)中,每两个点都强连通,我们就叫这个图,强连通图。

分量:把一个向量分解成几个方向的向量的和,那些方向上的向量就叫做该向量(未分解前的向量)的分量。

强连通分量(strongly connected components/SCC):在一个有向图G中,有一个子图,这个子图每2个点都满足强连通,我们就叫这个子图叫做强连通分量。

比如说这个图,在这个图中呢,点1与点2互相都有路径到达对方,所以它们强连通。

而在这个有向图中,点1 2 3组成的这个子图,是整个有向图中的强连通分量。

dfn[i]:指第\(i\)个点的\(dfs\)序。

low[i]:指第\(i\)个点的子树内的所有点通过反祖边能走到的点的\(dfn\)的最小值。

先行结论

  • 在一个无向图上,跑一棵生成树。可以证明非树边只有反祖边,没有横叉边。

Tarjan算法求割点/割边(针对无向图)

割点

首先,一个比较显然的结论就是所有的叶子结点和根节点都不是割点。对于其他节点u来说,只要有至少一个儿子v满足low[u]>=dfn[v],就证明v若不通过他父亲就回不去。那这个点就是割点。根节点只需要判断是不是有两棵子树就好了。实现起来可以当作有两个点满足low[u]>=dfn[b]。因为因为根节点\(dfn\)为1,所以一定满足条件。如果两个根结点儿子不通过根节点就能联通,那么他们一定在一个子树。

void tarjan(int now,int ff){
low[now]=dfn[now]=++idx;
for(int i=head[now];i;i=side[i].next){
int v=side[i].v;
if(side[i].id==ff)continue;
if(!dfn[v]){
tarjan(v,side[i].id);
low[now]=min(low[now],low[v]);
if(low[v]>=dfn[now]){ans[now]++;}
}
else{
low[now]=min(dfn[v],low[now]);
}
}
return;
}
void output(){
for(int i=1;i<=n;i++){
if((ans[i]&&!root[i])||(ans[i]>=2&&root[i])){
cout<<i<<' ';//输出所有割点
}
}
}

割边

和割点基本一样。只需要把\(low[v]>=dfn[u]\)改成\(low[v]>dfn[u]\)即可。同时需要判断,不能再次走刚刚走过的边。

如果点u的至少一个儿子v满足low[v]>dfn[u]。就证明不通过这条边无法走到上面。所以这是条割边。

Tarjan算法求点双/边双(针对无向图)

边双

和楼下的强连通分量很像,唯一的区别就是需要特殊判断一下,不能通过从父亲下来的那条边走上去。(因为强连通分量是有向图,走不上去,所以不存在这个问题)

实现起来也很简单,只用简单修改一下dfs函数:

dfs(u,f)其中u为当前节点,f为走到这个点通过的边的编号。

当在遍历u的所有边试图向下dfs时,只需要加一个if(现在准备选择的边的编号==f)continue;即可。

点双

咕咕咕

Tarjan算法求强连通分量(针对有向图)

stack<int> tp;
void dfs(int u)
{
dfn[u]=low[u]=++cnt1;//初始化每个未访问过的节点
tp.push(u);
for(int i=head[u];i;i=side[i].next)
{
int v=side[i].v;
if(!dfn[v])dfs(v),low[u]=min(low[u],low[v]);
else if(!scc[v])low[u]=min(low[u],dfn[v]);//被访问过却没有SCC编号(在栈里),证明在同一个强连通分量。因为栈维护的是一条有一个节点到它儿子的路径。所以如果栈顶的点u到栈中任意一点v有边。就证明存在u到v的一个环。
}
if(dfn[u]==low[u])//如果这个点是它所在强连通分量中dfn最小的,则有它来承担输出整个SCC的任务
{
int s=tp.top(),id=++cnt2;tp.pop();
scc[s]=id;
while(s!=u)s=tp.top(),tp.pop(),scc[s]=id;
}
}

参考资料

全网最!详!细!Tarjan算法讲解

割点和桥

[算法模版]Tarjan爷爷的几种图论算法的更多相关文章

  1. java开发过程中几种常用算法

    排序算法 排序算法中包括:简单排序.高级排序 简单排序 简单排序常用的有:冒泡排序.选择排序.插入排序 冒泡排序代码如下: private static void bubbleSrot(int[] a ...

  2. Java 的八种排序算法

    Java 的八种排序算法 这个世界,需要遗忘的太多. 背景:工作三年,算法一问三不知. 一.八种排序算法 直接插入排序.希尔排序.简单选择排序.堆排序.冒泡排序.快速排序.归并排序和基数排序. 二.算 ...

  3. 图论算法-Tarjan模板 【缩点;割顶;双连通分量】

    图论算法-Tarjan模板 [缩点:割顶:双连通分量] 为小伙伴们总结的Tarjan三大算法 Tarjan缩点(求强连通分量) int n; int low[100010],dfn[100010]; ...

  4. 图论算法》关于tarjan算法两三事

    关于tarjan,在下觉得这个算法从本质上是一种暴力求强连通分量的方法,但事实上这也是最有效的求强连通分量的方法之一,它对于处理各种强连通分量中奇怪问题,都可以直接转化,所以比较通用和常见. 什么是t ...

  5. tarjan图论算法

    tarjan图论算法 标签: tarjan 图论 模板 洛谷P3387 [模板]缩点 算法:Tarjan有向图强连通分量+缩点+DAGdp 代码: #include <cstdio> #i ...

  6. LCA算法解析-Tarjan&倍增&RMQ

    原文链接http://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/7256007.html UPD(2018-5-13) : 细节修改以及使用了Latex代码,公式更加美观.改的过程 ...

  7. Kosaraju算法、Tarjan算法分析及证明--强连通分量的线性算法

    一.背景介绍 强连通分量是有向图中的一个子图,在该子图中,所有的节点都可以沿着某条路径访问其他节点.强连通性是一种非常重要的等价抽象,因为它满足 自反性:顶点V和它本身是强连通的 对称性:如果顶点V和 ...

  8. 对比几种在ROS中常用的几种SLAM算法

    在此因为要总结写一个文档,所以查阅资料,将总结的内容记录下来,欢迎大家指正! 文章将介绍使用的基于机器人操作系统(ROS)框架工作的SLAM算法. 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是 ...

  9. JVM的分区+查看GC对象是否存活+3种GC算法+7种垃圾收集器+如何减少GC次数

    一.JVM的分区:   1.程序计数器(私有) 程序计数器是一块较小的内存分区,你可以把它看做当前线程所执行的字节码的指示器. 在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时,就是通过改变计数器的值来选择下 ...

随机推荐

  1. 第04组 Alpha冲刺(1/4)

    队名:斗地组 组长博客:地址 作业博客:Alpha冲刺(1/4) 各组员情况 林涛(组长) 过去两天完成了哪些任务: 1.安排好各个组员的任务 2.收集各个组员的进度 3.写页面 4.写博客 展示Gi ...

  2. React: React的组件状态机制

    一.简介 在React中,有两个核心的默认属性,分别是state和props.state会记录组件的状态,React根据状态的变化,会对界面做相应的调整或渲染.props则是数据流向属性,React通 ...

  3. Fuzzy finder(fzf+vim) 使用入门指南

    今天无意中尝试了fzf,才发现这个工具的威力无穷,毕竟是非常好的工具,第一次都把它的优点都释放出来也不现实,先熟悉一下吧,后面在实战中再不断地学习总结. 它是什么: Fuzzy finder 是一款使 ...

  4. 掌握Spring REST TypeScript生成器

    在优锐课的java分享中,讨论了关于Spring REST TypeScript生成器,该生成器创建反映后端模型和REST服务的模型和服务.码了很多干货,分享给大家参考学习. 我注意到网络开发人员创建 ...

  5. ExtJS布局控件

    Layout Controls Auto Layout Ext JS4中的容器的默认布局是自动布局.这个布局管理器会自动地将组件放在一个容器中. Fit Layout Fit布局安排了容器的内容完全占 ...

  6. Jenkins操作学习 --初始化安装

    前言 说到持续集成,可以说是当下比较热门的话题了,也是很多公司和It从业者推崇的热门技术,但在项目中真正实际应用起来的并不太多,但通过持续集成带来的好处还是值得学习和推广的. 1.什么是jenkins ...

  7. elasticsearch 索引的使用(配合haystack)

    1,# 从仓库拉取镜像$ sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.02,下载elasticsearc-2.4.6目录拷贝到home ...

  8. vs未能正确加载CSharpPackage包,未能正确加载“Microsoft.VisualStudio.Editor.Implementation.EditorPackage”包

    VS2017打开项目时提示未能正确加载CSharpPackage包, 可以使用 devenv命令工具来解决,操作如下 打开vs2017开发人员命令提示符(请使用管理员身份运行),如图 敲入  deve ...

  9. 我用python爬取了知乎Top沙雕问题排行榜

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 数据森麟 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方 ...

  10. File 创建一个空目录,创建一个多级目录,删除一个目录

    package seday03; import java.io.File; /** * 创建一个空目录,* @author xingsir*/public class MkDirDemo { publ ...