Tarjan求无向图桥和割点

本文介绍了一种使用Tarjan算法寻找无向图中的割点和桥的方法。通过邻接表存储图,并利用递归进行深度优先搜索,实现了Tarjan算法的具体实现。文章提供了完整的C++代码示例。

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突然发现这个知识点不太清楚了 搜了一个学一学
最近各种被题虐 可能得多反思反思 感觉一直没有进步

模板摘自此

#include<iostream>
using namespace std;
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
#define N 201
vector<int>G[N];
int n,m,low[N],dfn[N];
bool is_cut[N];
int father[N];
int tim=0;
void input()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    int a,b;
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        G[a].push_back(b);/*邻接表储存无向边*/
        G[b].push_back(a);
    }
}
void Tarjan(int i,int Father)
{
    father[i]=Father;/*记录每一个点的父亲*/
    dfn[i]=low[i]=tim++;
    for(int j=0;j<G[i].size();++j)
    {
        int k=G[i][j];
        if(dfn[k]==-1)
        {
            Tarjan(k,i);
            low[i]=min(low[i],low[k]);
        }
        else if(Father!=k)/*假如k是i的父亲的话,那么这就是无向边中的重边,有重边那么一定不是桥*/
            low[i]=min(low[i],dfn[k]);//dfn[k]可能!=low[k],所以不能用low[k]代替dfn[k],否则会上翻过头了。
    }
}
void count()
{
    int rootson=0;
    Tarjan(1,0);
    for(int i=2;i<=n;++i)
    {
        int v=father[i];
        if(v==1)
        rootson++;/*统计根节点子树的个数,根节点的子树个数>=2,就是割点*/
        else{
            if(low[i]>=dfn[v])/*割点的条件*/
            is_cut[v]=true;
        }
    }
    if(rootson>1)
    is_cut[1]=true;
    for(int i=1;i<=n;++i)
    if(is_cut[i])
    printf("%d\n",i);
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        int v=father[i];
        if(v>0&&low[i]>dfn[v])/*桥的条件*/
        printf("%d,%d\n",v,i);
    }

}
int main()
{
    input();
    memset(dfn,-1,sizeof(dfn));
    memset(father,0,sizeof(father));
    memset(low,-1,sizeof(low));
    memset(is_cut,false,sizeof(is_cut));
    count();
    return 0;
}
### 无向图Tarjan 算法实现方法 Tarjan 算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的经典算法,用于在线性时间内找出无向图中的所有。该算法的核心思想是通过维护两个关键参数 `dfn` `low` 来判断一个节是否为。 #### 参数定义 - **`dfn[x]`**:表示在 DFS 遍历过程中访问节 `x` 的时间戳。 - **`low[x]`**:表示节 `x` 能够回溯到的最早祖先节的时间戳。 - **`used[x]`**:标记节 `x` 是否已经被访问过。 - **`snoroot[x]`**:对于根节来说,记录其子树的数量,若子树数量大于 1,则该根节是一个。 #### 的判定条件 1. 如果当前节 `x` 是根节,并且其子树的数量 `snoroot[x] > 1`,则 `x` 是。 2. 如果当前节 `x` 不是根节,且存在某个子节 `y` 满足 `low[y] >= dfn[x]`,则 `x` 是。这表明从 `y` 出发无法通过其他路径到达比 `x` 更早访问的节,因此删除 `x` 后会导致图断开 [^3]。 #### 实现步骤 1. 初始化所有节的 `dfn` `low` 值为 -1 或未定义状态。 2. 使用栈进行 DFS 遍历,同时记录访问顺序回溯过程。 3. 对于每个节 `x`: - 如果是根节,则初始化其子树计数器 `snoroot[x] = 0`。 - 对于每个相邻节 `v`: - 如果 `v` 尚未被访问过,则递归访问 `v`,并更新 `low[x]` 为 `min(low[x], low[v])`。 - 若 `low[v] >= dfn[x]`,则 `x` 是 [^1]。 - 如果 `v` 已经被访问过且不是父节,则更新 `low[x]` 为 `min(low[x], dfn[v])`。 4. 回溯时,根据子节的信息更新父节的 `low` 值。 #### Python 实现代码示例 ```python def find_cut_points(n, graph): """ :param n: 节总数 :param graph: 图的邻接表表示 :return: 所有组成的集合 """ from collections import defaultdict dfn = [-1] * n low = [-1] * n visited = [False] * n cut_points = set() time = 0 def dfs(u, parent): nonlocal time dfn[u] = low[u] = time time += 1 visited[u] = True children = 0 is_cut_point = False for v in graph[u]: if v == parent: continue if not visited[v]: children += 1 dfs(v, u) low[u] = min(low[u], low[v]) # 判定条件1:如果u是根节并且有至少两个子树 if parent == -1 and children > 1: is_cut_point = True # 判定条件2:如果u不是根节且满足low[v] >= dfn[u] if parent != -1 and low[v] >= dfn[u]: is_cut_point = True else: # 回边的情况 low[u] = min(low[u], dfn[v]) if is_cut_point: cut_points.add(u) for i in range(n): if not visited[i]: dfs(i, -1) return cut_points ``` #### 示例用法 假设有一个包含 5 个节无向图,邻接表如下: ```python graph = { 0: [1, 2], 1: [0, 2], 2: [0, 1, 3, 4], 3: [2, 4], 4: [2, 3] } cut_points = find_cut_points(5, graph) print("Cut Points:", cut_points) # 输出可能为 {2} ``` #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:O(V + E),其中 V 是顶数,E 是边数。这是因为每个顶每条边都只被处理一次。 - **空间复杂度**:O(V),主要存储 `dfn`、`low`、`visited` 等数组。 #### 注意事项 - 算法中需要特别注意根节的处理,因为它没有父节。 - 在 DFS 过程中,必须正确更新 `low` 值以反映每个节能回溯到的最早祖先。
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