PTA 2-1 列出连通集【DFS+BFS基础】

本文通过一个具体的无向图示例介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)来找出图中的所有连通集。输入包括顶点数和边数,以及各边的连接情况。输出则是按照DFS和BFS顺序得到的连通集。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N−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[1,10]和E,分别是图的顶点数和边数。随后E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”{ v1 v2… vk}”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。

思路
很基础的DFS,BFS,也是理解的一种方式吧;
对一个点集的处理。
DFS深搜一个集合,属于一个集合,以及不属于。
BFS广搜一个集合,属于一个集合,以及不属于。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stack>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define LL long long
#define INF 0x3f3f3f3f
const double pi = acos(-1.0);
const int mod = 1e9+7;

const int N=1e2+10;

bool vis[N];
int ma[N][N];
int n;
int d[N];

void dfs(int x)
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(!vis[i]&&ma[x][i])
        {
            vis[i]=1;
            printf(" %d",i);
            dfs(i);
        }
    }
}

queue<int>q;
void bfs(int x)
{
    while(!q.empty())
        q.pop();
    q.push(x);
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front();q.pop();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(!vis[i]&&ma[u][i])
            {
                vis[i]=1;
                printf(" %d",i);
                q.push(i);
            }
        }
    }
}



int main()
{
    int m;
    int a,b;
    cin>>n>>m;
    memset(ma,0,sizeof(ma));
    memset(vis,0,sizeof(vis));

    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        ma[a][b]=ma[b][a]=1;
    }


    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(!vis[i])
        {
            vis[i]=1;
            printf("{ %d",i);
            dfs(i);
            printf(" }\n");
        }
    }
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(!vis[i])
        {
            vis[i]=1;
            printf("{ %d",i);
            bfs(i);
            printf(" }\n");
        }
    }
    return 0;
}

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

{ 0 1 4 2 7 }
{ 3 5 }
{ 6 }
{ 0 1 2 7 4 }
{ 3 5 }
{ 6 }
*/
### 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` `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 | 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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