Python实现Kosaraju算法求解强连通分量

最新推荐文章于 2024-04-21 18:58:42 发布
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文章标签： 算法 python 深度优先
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本文介绍了如何使用Python实现Kosaraju算法来找出有向图的强连通分量。该算法通过两次深度优先搜索，首次得到反向图中每个顶点的出度，然后按照出度顺序遍历原图，构建强连通分量。文中给出了详细的代码实现，并提供了使用示例。

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Python实现Kosaraju算法求解强连通分量

强连通分量是指一个有向图中的一些顶点，这些顶点之间互相可达。Kosaraju算法是一种求解有向图强连通分量的经典算法，其基本思路为利用DFS两次遍历有向图，第一次得到反向图中每个顶点的出度；第二次在原图中从大到小按照出度搜索每个顶点，每次遇到一个未被访问过的点，则建立一个新的强连通分量。

下面给出Python的实现代码：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.adj_list =
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Python实现强连通分量算法——Tarjan算法
BUG？不存在的！
05-29 350
Tarjan算法是一种基于深度优先搜索（DFS）的强连通分量（SCC）查找算法，由Robert Tarjan在1972年提出。它采用了栈（Stack）数据结构来记录已发现但未处理完的节点，并通过对每个节点进行DFS遍历来寻找强连通分量。在实际应用中，Tarjan算法可以被用于解决诸如程序代码优化和数据流分析等问题。上述代码返回一个列表，包含所有的强连通分量的元组形式。Python实现强连通分量算法——Tarjan算法。表示输入的有向图，采用字典来表示。
Python:实现strongly connected components强连通分量算法(附完整源码)
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[算法导论]强连通分量 @ Python
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连通图-----A - Network of Schools （Tarjan模板缩点）
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A number of schools are connected to a computer network. Agreements have been developed among those schools: each school maintains a list of schools to which it distributes software (the “receiving sc...
20行代码实现，使用Tarjan算法求解强连通分量
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tarjan算法求强连通分量
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03-26
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给出计算图中强连通分量的Kosaraju算法代码
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kosaraju算法题目
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701强连通分量（python）
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04-21 282
Tarjan 算法主要是维护两个列表dnf和low，dnf[i]记录到达i这个点的次序，low记录i这个点的祖先次序。如果dnf[i]==low[i]，就是说i这个点就是祖先节点，如果dnf[i]!这题用强连通分量 Tarjan 算法，强联通：对于任意两个点u和v，u可以到达v，v也可以到达u。这题需要考虑有重边，自环，同样别忘记可能会有两个点u和v，u不能到达v，v也不能到达u的情况，就是u和v不在同一个图中，数据中会存在几个图的情况。遇到一个问题就是，需要考虑数据中存在不同的图！
Tarjan 的强连通分量算法的Python实现
06-08
Tarjan 的算法将一个有向（可能是循环的！）图作为输入，并以拓扑顺序返回其强连通分量作为输出 循环依赖 在各种情况下，依赖关系可能是循环的，并且必须同时执行一组相互依赖的操作。同时执行成本高昂的情况并不少见。使用 Tarjan 算法，可以确定执行相互依赖的动作组的有效顺序。 传递闭包 使用 Tarjan 算法，可以有效地计算图的传递闭包。（给定一个图G ， G的传递闭包 是一个包含相同顶点并包含从v 到w的边当且仅当在G中存在从v到w的路径的图。） 传递闭包在 tarjan.tc 中实现： 展开组层次结构 给定一组组图，可以使用传递闭包来确定组的所有间接成员。（某人是一个组的间接成员，如果它是一个组的成员，也是一个组的成员......是该组的成员。）
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深入理解和实现Tarjan的强连通分量算法：使用Python解析复杂有向图的结构性属性
qq_38334677的博客
08-04 412
Tarjan算法由罗伯特·塔扬（Robert Tarjan）于1972年发表，算法以他的名字命名。Tarjan算法主要利用深度优先搜索（DFS）的策略来遍历输入的有向图，同时在遍历过程中记录关于节点访问顺序的信息。使用这些信息，Tarjan算法能够有效地识别出图中的所有强连通分量，并且将它们以拓扑排序的顺序返回。在详细探讨Tarjan算法的工作机制之前，让我们先实现一个有向图。我们可以通过Python的字典和集合来实现。在这个DiGraph类中，我们设定了图的节点数量V，并使用构建了一个图结构。
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与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-05 279
强连通分量（Strongly Connected Components, 简称SCC）是在有向图中非常重要的一种概念，表示图中具有相互连通的特性。在实际应用中，SCC可以用于寻找网络中的环、缩点、计算最大强联通子图等等。以上就是Python实现强连通分量算法的完整源码，希望对大家有所帮助。该算法使用的是Tarjan算法，时间复杂度为O(N+M)。Python实现强连通分量算法及完整源码。
洛谷3916-图的遍历-python-(tarjan强连通分量算法+缩点+图的重建+dfs算法)
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题目要求我们求出从每一个点出发所能到达的点的最大值 思路1：对每一个点采用dfs搜索，求出最大点的编号。这样从理论上来说是可行的，但是时间复杂度是O（n^2），肯定是会超时。 思路2：对原图进行缩点，每一个强联通分量都看成一个点，连接这几个点，然后进行dfs，求出每一个点能够到达的最大值作为这一个强连通分量的最大值，最后就是输出答案了。 这里采用思路2来进行解题： ①如何求出一张图的强连通分量 tarjan算法 def tarjan(v): global time,num vis[v]=1
python 数据结构 图--强连通单元
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python数据结构 深度优先搜索算法-->强连通单元
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其中，labeled数组是一个与输入图像大小相同的数组，用于存储每个像素点所属的连通分量编号；连通分量算法是图像处理和网络分析中常用的基础性算法，它可以将图像中的像素点根据它们之间的连通关系划分为若干个连通分量，或将网络中的节点划分为若干个连通子图。这个例子中，我们读入了一个包含节点和边信息的CSV文件，然后使用find_connected_subgraphs函数获取了该网络中的连通子图集合。这张图像包含了三个连通分量，经过处理后，我们得到了一个带有颜色标签的连通分量图像。
Kasaraju算法--强连通图遍历及其python实现
weixin_30376453的博客
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在理解有向图和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念，连通图（无向图）和连通分量。 连通图的定义是：如果一个图中的任何一个节点可以到达其他节点，那么它就是连通的。 例如以下图形： 这是最简单的一个连通图，即使它并不闭合。由于节点间的路径是没有方向的，符合从任意一个节点出发，都可以到达其他剩余的节点这一条件，那么它就是连通图了。 连通分量 显然这也是一个图，只不过是由三...
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qq_43542633的博客
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