PTA作业记录 列出连通集(DFS BFS)

题目

给定一个有n个顶点和m条边的无向图,请用深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)分别列出其所有的连通集。假设顶点从0n−1编号。进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点。

输入格式:
输入第1行给出2个整数n (0<n≤10)m,分别是图的顶点数和边数。随后m行,每行给出一条边的两个端点。每行中的数字之间用1空格分隔。

输出格式:
按照"{ v1v_1v1 v2v_2v2vkv_kvk }"的格式,每行输出一个连通集。先输出DFS的结果,再输出BFS的结果。

输入样例:

8 6
0 7
0 1
2 0
4 1
2 4
3 5

输出样例:

{ 0 1 4 2 7 }
{ 3 5 }
{ 6 }
{ 0 1 2 7 4 }
{ 3 5 }
{ 6 }
代码长度限制 16 KB
时间限制 400 ms
内存限制 64 MB
栈限制 8192 KB

思路

  1. 用邻接矩阵存储图
  2. 分别进行深搜与广搜

代码

#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>

using namespace std;

int a[10][10],am[10][10];//a用来储存邻接矩阵am是a的拷贝
int f[10];//标记这个端点有没有被temp放入过
int n,m;//图的顶点数与边数

typedef vector<int> vint;
typedef vector<vint> vvint;

vint temp;//记录联通集
queue<int> Q;//队列负责进行BFS

void dfs(int v){//深搜代码
	for(int i = 0;i < n;i++){
		for(int j = 0;j < n;j++){
			am[i][j] = a[i][j];
		}
	}//用am拷贝a(变成一个函数调用好像更好)
	f[v] = 0;//声明此顶点已经被访问过了
	temp.push_back(v);
	for(int i = 0;i < n;i++){
		if(f[i] && a[v][i]){//当找到与v连接并没有被放入过temp的顶点后
			am[v][i] = 0;
			am[i][v] = 0;//把边取消(没用)
			dfs(i);//(递归,一条路走到黑)
		}
	}
}

void bfs(int v){//广搜代码
	int top;
	for(int i = 0;i < n;i++){
		for(int j = 0;j < n;j++){
			am[i][j] = a[i][j];
		}
	}//用am拷贝a
	f[v] = 0;//声明此顶点已经被访问过了
	Q.push(v);//放入队列
	while(!Q.empty()){//当队列非空(队列空说明找完了)
		top = Q.front();//找到最靠前的顶点(泼水时目前的水源)
		Q.pop();
		temp.push_back(top);
		for(int i = 0;i < n;i++){//从水源出发找能渗进去的顶点
			if(f[i] && am[top][i]){
				Q.push(i);
				f[i] = 0;
			}
		}
	}
}

int main(void){
	int x,y;
	vvint d,b;
	cin >> n >> m;
	for(int i = 0;i < n;i++){//初始化 
		for(int j = 0; j < n;j++){
			a[i][j] = 0;
		}
		f[i] = 1;
	}
	for(int i = 0;i < m;i++){//标边 
		cin >> x >> y;
		a[x][y] = 1;
		a[y][x] = 1;
	}
	for(int i = 0;i < n;i++){//dfs
		if(f[i]){
			temp.clear();
			dfs(i);
			d.push_back(temp);
		}
	}
	for(int i = 0;i < n;i++){//复原f 
		f[i] = 1;
	}
	for(int i = 0;i < n;i++){//bfs
		if(f[i]){
			temp.clear();
			bfs(i);
			b.push_back(temp);
		}
	}
	for(int i = 0;i < d.size();i++){
		cout << "{ ";
		for(int j = 0;j < d[i].size();j++){
			cout << d[i][j] << ' ';
		}
		cout << '}' << endl;
	}//打印DFS
	for(int i = 0;i < b.size();i++){
		cout << "{ ";
		for(int j = 0;j < b[i].size();j++){
			cout << b[i][j] << ' ';
		}
		cout << '}' << endl;
	}//打印BFS
	return 0;
}

复盘

am数组好像没有必要,不将a数组作为全局变量而是放在main函数里就省掉了拷贝的过程
感觉用邻接表好像遍历的会快一点(也许?

### 关于PTA平台上的连通集实现 #### 一、连通集的概念及其意义 在一个无向图中,如果任意两个顶点之间都存在一条路径相连,则称这个图为连通图。而连通分量是指一个非连通图中的极大连通子图[^1]。 为了在程序设计竞赛或者实际开发中解决连通性问题,通常会采用并查集(Union-Find Set)、深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来查找和处理这些连通分量。 --- #### 二、数据结构的选择与定义 针对连通集的实现,常见的两种方式如下: ##### 1. 并查集(Disjoint Set Union, DSU) 并查集是一种用于管理集合的数据结构,支持快速查询某个元素属于哪个集合以及合并两个集合的功能。其核心操作包括 `find` 和 `union`。 ###### 定义: ```c++ class DisjointSet { private: vector<int> parent; public: DisjointSet(int size) : parent(size) { for (int i = 0; i < size; ++i) { parent[i] = i; } } int find_set(int x) { // 路径压缩优化 if (parent[x] != x) { parent[x] = find_set(parent[x]); } return parent[x]; } void union_set(int x, int y) { // 按秩合并优化省略 int fx = find_set(x); int fy = find_set(y); if (fx != fy) { parent[fy] = fx; } } }; ``` 通过上述代码,我们可以高效地维护一组不相交的集合,并能迅速判断两节点是否在同一连通集中[^2]。 --- ##### 2. 使用邻接表/邻接矩阵配合 DFSBFS 另一种方法是利用图的存储形式——邻接表或邻接矩阵,结合深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),逐一访问未被标记过的节点,从而找到所有的连通分量。 ###### 邻接表定义: ```cpp #include <vector> using namespace std; // 创建邻接表 void add_edge(vector<vector<int>>& adj_list, int u, int v) { adj_list[u].push_back(v); adj_list[v].push_back(u); // 如果是有向图则去掉这一句 } ``` ###### DFS 实现: ```cpp void dfs(const vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited, int node) { visited[node] = true; for (const auto& neighbor : graph[node]) { if (!visited[neighbor]) { dfs(graph, visited, neighbor); } } } int count_connected_components_dfs(const vector<vector<int>>& graph) { int n = graph.size(); vector<bool> visited(n, false); int components = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (!visited[i]) { dfs(graph, visited, i); components++; } } return components; } ``` ###### BFS 实现: ```cpp #include <queue> int bfs_count_connected_components(const vector<vector<int>>& graph) { int n = graph.size(); vector<bool> visited(n, false); queue<int> q; int components = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (!visited[i]) { q.push(i); visited[i] = true; while (!q.empty()) { int current_node = q.front(); q.pop(); for (auto& neighbor : graph[current_node]) { if (!visited[neighbor]) { visited[neighbor] = true; q.push(neighbor); } } } components++; } } return components; } ``` 以上代码展示了如何基于邻接表使用 DFS/BFS 来统计连通分量的数量[^3]。 --- #### 三、具体应用场景分析 当面对大规模稀疏图时,推荐使用 **邻接表+DFS/BFS** 方法;而对于稠密图或需要频繁执行连接性和断开操作的情况,应考虑使用 **并查集** 结构[^4]。 --- ### 性能对比总结表格 | 特性 | 并查集 | DFS / BFS | |-------------------|----------------------------|---------------------------| | 时间复杂度 | O(α(N)) | O(V+E),其中 α 是反阿克曼函数 | | 空间复杂度 | 较低 | 取决于递归栈深或队列大小 | | 是否适合动态更新 | 支持动态添加边 | 不易扩展至动态场景 | --- #### 四、注意事项 - 输入验证:确保输入的颜色种类不超过指定范围,可以通过 `std::set` 判断是否存在非法颜色。 - 存储效率:对于大型图,建议使用动态分配内存的方式创建邻接表而非固定长度的大数组,以防止堆栈溢出。 ---
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