codevs 2822 爱在心中(Tarjan 缩点)

这篇博客探讨了如何使用Tarjan算法解决codevs 2822问题,主要目标是找到图中的环并计算环的出度。第一部分解释了如何找环的个数,第二部分阐述了如何判断一个环是否满足被所有人爱的条件,即环没有出度。自环和多个无出度环的特殊情况也得到了讨论。代码实现虽然不美观,但能有效解决问题。

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题目描述 Description

“每个人都拥有一个梦,即使彼此不相同,能够与你分享,无论失败成功都会感动。爱因为在心中,平凡而不平庸,世界就像迷宫,却又让我们此刻相逢Our Home。”

在爱的国度里有N个人,在他们的心中都有着一个爱的名单,上面记载着他所爱的人(不会出现自爱的情况)。爱是具有传递性的,即如果A爱B,B爱C,则A也爱C。
如果有这样一部分人,他们彼此都相爱,则他们就超越了一切的限制,用集体的爱化身成为一个爱心天使。
现在,我们想知道在这个爱的国度里会出现多少爱心天使。而且,如果某个爱心天使被其他所有人或爱心天使所爱则请输出这个爱心天使是由哪些人构成的,否则输出-1。

输入描述 Input Description

第1行,两个数N、M,代表爱的国度里有N个人,爱的关系有M条。
第2到第M+1行,每行两个数A、B,代表A爱B。

输出描述 Output Description

第1行,一个数,代表爱的国度里有多少爱心天使。
第2行,如果某个爱心天使被其他所有人和爱心天使所爱则请输出这个爱心天使是由哪些人构成的(从小到大排序),否则输出-1。

样例输入 Sample Input

样例输入1:

6 7
1 2
2 3
3 2
4 2
4 5
5 6
6 4

样例输入2:

3 3
1 2
2 1
2 3

样例输出 Sample Output

样例输出1:

2
2 3

样例输出2:

1
-1

很明显,爱心天使就是环,第一问就是找环的个数。
至于第二问,tarjan后统计每个环的出度。如果一个爱心天使要被其他所有人或爱心天使所爱,那他一定是没有出度的。反之,若这个环有出度,同时又可以被所有点到达,那便会形成一个更大的环,与Tarjan的结果相矛盾。所以我们的答案就是没有出度的环。注意要处理自环的情况。
特别的:
1.如果有一个点(自环)没有出度,则输出-1;
2.如果有多个环都没有出度,则输出-1;

代码。。。
写的略丑(*/ω\*)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;

int N,M,Scc_cnt,cnt,top,f,F,Ans;
int First[100010],Next[100010]; 
int Dfn[100010],Low[100010],Stack[100010],ans[50010];
int Scc_belong[100010],Scc_out[50010];
bool Instack[100010];
vector<int> Scc[50050];
struct maple{
    int f,t;
}Love[100010];

void Tarjan(int n)
{
    Dfn[n]=Low[n]=++cnt;
    Stack[++top]=n;
    Instack[n]=1;
    for(int i=First[n];i;i=Next[i])
    {
        if(!Dfn[Love[i].t])
        {
            Tarjan(Love[i].t);
            Low[n]=min(Low[n],Low[Love[i].t]);
        }
        else if(Instack[Love[i].t])
            Low[n]=min(Low[n],Dfn[Love[i].t]);
    }
    if(Low[n]==Dfn[n])
    {
        ++Scc_cnt;
        int k; 
        do{
              k=Stack[top--];
              Instack[k]=0;
              if(Scc_belong[k]!=Scc_cnt) //?
                  Scc[Scc_cnt].push_back(k);
              Scc_belong[k]=Scc_cnt;         

        }while(k!=n);
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&N,&M);
    for(int i=1;i<=M;++i)
    {
        scanf("%d%d",&Love[i].f,&Love[i].t);
        Next[i]=First[Love[i].f];
        First[Love[i].f]=i;
    }
    for(int i=1;i<=N;++i)
       if(!Dfn[i])
         Tarjan(i); 
    for(int i=1;i<=N;++i)
      for(int j=First[i];j;j=Next[j])
          if(Scc_belong[i]!=Scc_belong[Love[j].t])
              ++Scc_out[Scc_belong[i]];
    for(int i=1;i<=Scc_cnt;++i)
    {
       if(Scc[i].size()!=1) ++Ans;
       if(Scc_out[i]==0&&Scc[i].size()!=1)
       {
           ++f,cnt=Scc[i].size();
           for(int j=0;j<cnt;++j)  ans[j]=Scc[i][j];
           sort(ans,ans+cnt); 
       }
       if(Scc_out[i]==0&&Scc[i].size()==1) F=1;
    }       
    cout<<Ans<<'\n';
    if(!f||F||f>1) cout<<-1;
    else for(int i=0;i<cnt;++i) cout<<ans[i]<<" "; 
    return 0;
} 
### 心中Tarjan 算法的实现与应用 Tarjan 算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的经典图论算法,由 Robert Tarjan 提出,主要用于解决图中强连通分量(Strongly Connected Components, SCC)、割(Articulation Points)、桥(Bridges)等问题。它在算法设计和实际应用中具有重要意义,尤其在处理复杂图结构时现出高效性和稳定性。 #### 强连通分量(SCC) 在有向图中,如果两个顶 $ u $ 和 $ v $ 之间存在从 $ u $ 到 $ v $ 和从 $ v $ 到 $ u $ 的路径,则称这两个顶是强连通的。Tarjan 算法可以高效地找出图中所有的强连通分量。该算法通过维护一个栈来存储当前路径上的节,并使用两个数组 `disc[]`(记录访问时间)和 `low[]`(记录当前节通过回边可以到达的最早节)来追踪信息[^1]。 ```python index = 0 stack = [] indices = {} low = {} on_stack = set() sccs = [] def strongconnect(v): global index indices[v] = index low[v] = index index += 1 stack.append(v) on_stack.add(v) for w in graph[v]: if w not in indices: strongconnect(w) low[v] = min(low[v], low[w]) elif w in on_stack: low[v] = min(low[v], indices[w]) if low[v] == indices[v]: # start a new SCC scc = [] while True: w = stack.pop() on_stack.remove(w) scc.append(w) if w == v: break sccs.append(scc) for v in graph: if v not in indices: strongconnect(v) ``` 该算法的时间复杂度为 $ O(V + E) $,适用于大规模图数据的处理。 #### 割与桥 Tarjan 算法还可以用于检测无向图中的割和桥。割是指删除该节后图会分裂成多个连通分量的节;而桥则是指删除该边后图不再连通的边。这些概念在网络安全、网络优化等领域具有重要应用,例如识别关键节以增强网络鲁棒性[^1]。 ```python def find_bridges(): def dfs(u, parent): global time disc[u] = low[u] = time time += 1 for v in adj[u]: if v == parent: continue if disc[v] == -1: dfs(v, u) low[u] = min(low[u], low[v]) if low[v] > disc[u]: bridges.append((u, v)) else: low[u] = min(low[u], disc[v]) n = len(adj) disc = [-1] * n low = [-1] * n time = 0 bridges = [] for i in range(n): if disc[i] == -1: dfs(i, -1) return bridges ``` #### 应用场景 Tarjan 算法广泛应用于社交网络分析、生物信息学、网络优化等领域。例如,在社交网络中,强连通分量可以用来识别紧密联系的用户群体;在生物信息学中,该算法可用于分析基因调控网络中的关键节;在网络优化中,检测割和桥有助于提升系统的容错能力和稳定性。 #### 实现技巧 实现 Tarjan 算法时,需要注意以下几: - **初始化**:确保 `disc[]` 和 `low[]` 数组正确初始化,避免因初始值错误导致计算结果不准确。 - **栈管理**:在处理强连通分量时,需要维护一个栈来存储当前路径上的节,并在发现 SCC 时正确弹出相关节。 - **递归与非递归实现**:虽然递归实现较为直观,但在处理大规模图时可能会导致栈溢出。因此,建议使用非递归 DFS 实现以提高算法的鲁棒性。 - **性能优化**:对于稀疏图,使用邻接存储结构可以有效减少空间占用;而对于稠密图,则可以考虑邻接矩阵以加快访问速度。 ###
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