Proving Equivalences Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 9296    Accepted Submission(s): 3281 Problem Description Consider the following exercise, found in a generic linear algebra t

描述 一些学校的校园网连接在一个计算机网络上.学校之间存在软件支援协议.每个学校都有它应支援的学校名单(学校a支援学校b,并不表示学校b一定支援学校a).当某校获得一个新软件时,无论是直接得到的还是从网络得到的,该校都应立即将这个软件通过网络传送给它应支援的学校.因此,若需要让所有连接在网络上的学校都能使用一个新软件,只需要将其提供给其中一些学校即可. 子任务a:根据学校间软件支援协议(各个学校的支援名单),计算最少需要将一个软件直接提供给多少个学校,才能使该软件通过网络传送到所有学校. 子任务

有向图的强连通分量: 相互可达关系,每一个集合都是有向图的一个强连通分量SCC. 把一个集合看成一个点,SCC就形成了一个有向无环图——DAG;       如果DFS选择不好,从A点开始DFS,就会把整张图遍历一遍.不是同一个SCC就混乱了,我们希望,可以利用SCC的拓扑序列,从后往前DFS,这样,每次都出来一个SCC,就不用分离了——Kosaraju算法. ——拓扑序列 反图——按照拓扑序列从后往前,就可以分离出每个SCC. #include <bits/stdc++.h> using n

Proving Equivalences Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7346    Accepted Submission(s): 2539 Problem Description Consider the following exercise, found in a generic linear algebra t

转载自:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3691463.html Ⅰ 图的基本概念 1. 图的定义 定义:图(graph)是由一些点(vertex)和这些点之间的连线(edge)所组成的:其中,点通常被成为"顶点(vertex)",而点与点之间的连线则被成为"边或弧"(edege).通常记为,G=(V,E). 2. 图的种类 根据边是否有方向,将图可以划分为:无向图和有向图. 2.1 无向图 上面的图G0是无向图,无向图的

一:图 图状结构简称图,是另一种非线性结构,它比树形结构更复杂.树形结构中的结点是一对多的关系,结点间具有明显的层次和分支关系.每一层的结点可以和下一层的多个结点相关,但只能和上一层的一个结点相关.而图中的顶点(把图中的数据元素称为顶点)是多对多的关系,即顶点间的关系是任意的,图中任意两个顶点之间都可能相关.也就是说,图的顶点之间无明显的层次关系,这种关系在现实世界中大量存在.因此,图的应用相当广泛,在自然科学.社会科学和人文科学等许多领域都有着非常广泛的应用. 1.1:图的基本概念 1.1.1

C - Network of Schools Time Limit:1000MS     Memory Limit:10000KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description A number of schools are connected to a computer network. Agreements have been developed among those schools: each school mai

关于图的几个概念定义:          关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vi与vj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vi与vj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-

定义 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环

部分内容摘自 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vi与vj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vi与vj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是

转载出处:勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图

给定一个有向图,问最少增加多少条边后变成强连通图    tarjan求求强连通分量并缩点,如果强连通分量个数为1,则需要边数为0,  否则为缩点后点入度和出度的最大值,  证明:当入度或者出度不为0时,则可以通过传递性使其相同,所以只需要考虑入度或者出度为0的点  即可.因为要求增加尽量少的边,所以将入度和出度都为0的点相连,边的方向为出度为0的指向入度为0的顶点.  当入度为0或者出度为0的点有剩余时,则任意取一个点进行连边.  所以当有向图为强连通图时答案为0,否则最小值为入度和入度的最大值

应用:线性时间内求出无向图的割点与桥,双连通分量.有向图的强连通分量,必经点和必经边. 主要是求两个东西,dfn和low 时间戳dfn:就是dfs序,也就是每个节点在dfs遍历的过程中第一次被访问的时间顺序. 追溯值low:$low[x]$定义为$min(dfn[subtree(x)中的节点], dfn[通过1条不再搜索树上的边能到达subtree(x)的节点])$,其中$subtree(x)$是搜索树中以$x$为根的节点. 其实这个值表示的就是这个点所在子树的最先被访问到的节点,作为这个子树的

一.图的基本概念 1.邻接点:对于无向图无v1 与v2之间有一条弧,则称v1与v2互为邻接点:对于有向图而言<v1,v2>代表有一条从v1到v2的弧,则称v2为v1的邻接点. 2.度:就是与该顶点相互关联的弧的个数. 3.连通图:无向图的每个顶点之间都有可达路径,则称该无向图为连通图.有向图每个顶点之间都有<v1,v2>和<v2,v1>,则称此有向图为强连通图. 二.存储结构 1.邻接矩阵存储(Adjacency Matrix) 对无权图,顶点之间有弧标1,无弧标0:

关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加

1. 图的定义图(graph)是由一些点(vertex)和这些点之间的连线(edge)所组成的:其中,点通常被成为"顶点(vertex)",而点与点之间的连线则被成为"边或弧"(edege).通常记为,G=(V,E). 2. 图的种类根据边是否有方向,将图可以划分为:无向图和有向图. 2.1 无向图 (以下图片来自网络) 上面的图G0是无向图,无向图的所有的边都是不区分方向的.G0=(V1,{E1}).其中,(01) V1={A,B,C,D,E,F}. V1表示由&

引子 果然老师们都只看标签拉题... 2020.8.19新初二的题集中出现了一道题目(现已除名),叫做Running In The Sky. OJ上叫绮丽的天空 发现需要处理环,然后通过一些神奇的渠道了解到有个东西叫缩点. 紧接着搜了一下缩点,发现了 Tarjan 算法. 然后又翻了翻算法竞赛,于是一去不复返-- 一些定义 给定一张有向图.对于图中任意两个节点 \(x, y\),存在从 \(x\) 到 \(y\) 的路径,也存在 \(y\) 到 \(x\) 的路径.则称该有向图为"强连通图&qu

声明:图自行参考割点和桥QVQ 双连通分量 如果一个无向连通图\(G=(V,E)\)中不存在割点(相对于这个图),则称它为点双连通图 如果一个无向连通图\(G=(V,E)\)中不存在割边(相对于这个图),则称它为边双连通图 无向图的极大点双连通子图称为点双连通分量,简称\(v-DCC\) 无向图的极大边双连通子图称为边双连通分量,简称\(e-DCC\) 如果称一个双连通子图\(G'=(V',E')\)极大,当且仅当不存在\(G\)的另外一个子图\(G''=(V'',E'')\neq G'\),使

1 /* 题意: 给你一个图,求这个有向图示否是一个强连通图(每两个节点都是可以相互到达的)! 思路1:按正向边dfs一遍,将经过的节点计数,如果记录的节点的个数小于n,那么就说明图按照正向边就不是连同的,所以就不是强连通图! 然后按照反向边再进行另一个dfs,同样对经过的节点的个数进行计数,如果个数==n则说明正向遍历和反响遍历都是连通的!那么整个图就是强连通的图! 思路2:直接套用tarjan算法,求出每一个节点所对应的缩点的值, 如果缩点的个数==1,那么证明就会只有一个强连通分量!也就是

给我们一个有向图,有两个问题 1.最少要给多少个点发消息,才能使得所有的点都收到消息(消息可以随边传递) 2.最少需要多少条边才能使得图变成强连通图 对于一个强连通分量,可以当做一个点来考虑,所以我们可以缩点,然后得到DAG图, 那么对于第一个问,即是入度为0的点有多少个,因为入度为0的点无法收到消息. 对于第二问,只要加max(s1,s2)条边,就能使得DAG变成强连通图,  s1表示入度为0的点的个数,s2表示出度为0的点的个数 设s1 > s2, 那么首先加s2条边,这s2条边连接的是入度