SDUTACM 图结构练习——BFSDFS——判断可达性

在古老的魔兽传说中,天灾与近卫两大军团分别驻守在地图的两端。本篇通过一个隘口通路问题,探讨了如何判断天灾军团是否能够仅利用现有通道到达近卫军团所在地。采用深度优先搜索算法进行解决。

题目描述

 在古老的魔兽传说中,有两个军团,一个叫天灾,一个叫近卫。在他们所在的地域,有n个隘口,编号为1..n,某些隘口之间是有通道连接的。其中近卫军团在1号隘口,天灾军团在n号隘口。某一天,天灾军团的领袖巫妖王决定派兵攻打近卫军团,天灾军团的部队如此庞大,甚至可以填江过河。但是巫妖王不想付出不必要的代价,他想知道在不修建任何通道的前提下,部队是否可以通过隘口及其相关通道到达近卫军团展开攻击。由于n的值比较大(n<=1000),于是巫妖王找到了擅长编程的你 =_=,请你帮他解决这个问题,否则就把你吃掉变成他的魔法。为了拯救自己,赶紧想办法吧。
 

输入

 输入包含多组,每组格式如下。
第一行包含两个整数n,m(分别代表n个隘口,这些隘口之间有m个通道)。
下面m行每行包含两个整数a,b;表示从a出发有一条通道到达b隘口(注意:通道是单向的)。

输出

 如果天灾军团可以不修建任何通道就到达1号隘口,那么输出YES,否则输出NO。
 

示例输入

2 1
1 2
2 1
2 1

示例输出

NO
YES

提示

 
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int k[1001][1001],f[1001],n,m,a,b,flag,x;
void dfs(int x)
{
    int j;
    f[x] = 1;
    for(j = n ;j>=1 ; j-- )
        if(k[x][j] == 1&&f[j] == 0)
        {
            if(j == 1)
                flag = 1; 
			else
		    	dfs(j);
        }
}
int main()
{
    int i, j;
    while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)
    {
        memset(k, 0, sizeof(k));
        memset(f, 0, sizeof(f));
        flag = 0;
        for(i = 1 ; i <= m ; i++)
        {
            scanf("%d%d", &a, &b);
            k[a][b] = 1;
        }
        dfs(n);
        if(flag)
        printf("YES\n");
        else
        printf("NO\n");
    }
    return 0;
}

<think> 嗯,用户这次的问题是关于BFS和DFS能否判断有向连通性的。结合用户之前对极小连通子的深入提问,ta应该是在学习论的基础算法,需要明确算法适用的边界条件。 用户提供的四个引用中,[2]和[3]特别值得关注——虽然它们主要描述无向遍历,但基本原理可以迁移到有向。引用[2]提到BFS适用于最短路径问题,这暗示了它遍历的完备性;引用[3]展示的层级遍历思想是关键,但需要调整有向的边方向处理。 需要区分几个概念: 1. 弱连通:将无向视为无向时连通 2. 强连通:任意两点双向可达 3. 单连通:任意两点单向可达 用户问的"有向是否连通"可能指弱连通性,因为这是最基础的连通标准。从算法实现看: - BFS/DFS判断弱连通:需要忽略边方向,将视为无向进行遍历。引用[4]的Python代码稍作修改即可实现——遍历时同时考虑入边和出边邻居。 - 强连通判断则复杂得多,需要Kosaraju等专用算法,引用[2]提到的DFS缺点在此会凸显(可能漏判反向路径)。 用户上次对生成树性质的严谨追问说明ta注重细节,所以回答中特别强调"弱连通"的限定条件,并给出复杂度对比。生成的相关问题也延续了ta之前对证明和特殊场景的兴趣。 最后注意示例的选取:用带双向边的三角结构能同时展示强/弱连通的区别,而孤立点设计则覆盖非连通场景,这样比单纯文字说明更直观。 </think> 是的,**广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索DFS)都能判断有向是否弱连通**,但需注意以下关键点: --- ### **1. 判断弱连通性(Weakly Connected)** - **核心方法**: 忽略边的方向,将有向视为**无向**,再通过 BFS 或 DFS 遍历所有顶点。 - **步骤**: 1. 从任一顶点 $v$ 启动 BFS 或 DFS 2. 遍历时忽略边方向(即若存在 $u \to v$ 或 $v \to u$,均视为 $u$ 与 $v$ 双向可达) 3. 若遍历后访问的顶点数 $=$ 的总顶点数,则是**弱连通**的 - **复杂度**:$O(V+E)$(与无向相同)[^1][^3] - **示例**: 有向 $G$ 的顶点集 $V=\{a,b,c\}$,边集 $E=\{a \to b, c \to b\}$。 忽略方向后视为无向,从 $a$ 开始 DFS/BFS 可访问 $\{a,b,c\}$(通过 $a-b-c$),故 $G$ 弱连通。 --- ### **2. 无法直接判断强连通性(Strongly Connected)** - **强连通要求**:任意两点 $u$ 和 $v$ 必须存在双向路径 $u \leadsto v$ 和 $v \leadsto u$。 - **BFS/DFS 的局限**: 单次 BFS 或 DFS 只能判断**从起点可达的顶点集合**,无法验证反向可达性。 **反例**:下从 $a$ 开始 BFS 可访问全部顶点 $\{a,b,c\}$,但不存在 $b \leadsto a$ 或 $c \leadsto a$,故非强连通。 ```mermaid graph LR a((a)) --> b((b)) c((c)) --> b ``` --- ### **3. 判断强连通的改进方法** 需结合 BFS/DFS 的扩展策略: - **Kosaraju 算法**: 1. 用 DFS 记录结束时间 2. 将反向(反转所有边方向) 3. 按结束时间倒序在新DFS 若仅存在一个强连通分量,则强连通[^2]。 - **Tarjan 算法**: 通过单次 DFS 计算强连通分量(需维护 `low` 值和栈)[^3]。 --- ### **总结对比** | **连通类型** | **能否用单次 BFS/DFS 判断** | **所需额外操作** | |----------------|----------------------------|------------------------------| | **弱连通** | ✅ 能 | 忽略边方向 | | **强连通** | ❌ 不能 | 需 Kosaraju/Tarjan 等算法 | > **注**:若需判断**单连通**(任意两点存在单向路径),需以每个顶点为起点执行 BFS/DFS,复杂度为 $O(V \times (V+E))$。 --- ### **示例代码(弱连通判断)** ```python def is_weakly_connected(digraph): # 将有向转为无向 undirected_graph = {} for u in digraph: undirected_graph[u] = [] for u, neighbors in digraph.items(): for v in neighbors: undirected_graph[u].append(v) if v not in undirected_graph: # 确保所有顶点被包含 undirected_graph[v] = [] undirected_graph[v].append(u) # 添加反向边 # 从任一顶点开始 DFS start = next(iter(digraph.keys())) visited = set() stack = [start] while stack: node = stack.pop() if node not in visited: visited.add(node) for neighbor in undirected_graph[node]: if neighbor not in visited: stack.append(neighbor) return len(visited) == len(digraph) # 是否访问全部顶点 ``` ---
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