acwing 860 染色法判定二分图

该文介绍了二分图的概念,即图中节点可以分为两个集合,边仅存在于不同集合之间。通过深度优先搜索和染色法,可以判断一个图是否为二分图。提供的C++代码实现了这一算法,检查图中是否存在冲突(相邻节点同色),从而确定图是否可二分。

二分图白话定义:能将一张图上的点分入两个集合,且集合内不存在边,边只存在于两个集合之间,那么这样的图就是二分图

思路:首先因为要判断图是否是二分图,那么可以借助染两种色把图的点分为两个集合,以黑白两色为例,先定义任意一点为白色,那么它的邻接点就都涂成黑色,如果整个图上色结束都没有出现冲突(相邻两点同色)那么这就是一个二分图,反之则图上存在奇数环,不能构成二分图(奇数环为节点是奇数的环,走完一圈会发现起点处的颜色是不一样的)

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10,M = 2 * N;

int n,m;
int h[N],ne[M],e[M],idx;
int color[N];

void add(int a,int b)// 见笔记 846
{
    e[idx] = b;
    ne[idx] = h[a];
    h[a] = idx++;
}

bool dfs(int u,int v)
{
    color[u] = v;//假设1为白色,2为黑色
    for(int i = h[u];i != -1;i = ne[i])//找u点的相邻点
    {
        int j = e[i];
        if(!color[j])//没染过色
        {
            if(!dfs(j,3 - v)) //染成与当前点不同的颜色
            return false;
        }
        else if(color[j] == v) //相邻点染过色但是和当前点颜色一致,有错误
        return false;
    }
    return true;
}

int main()
{
    cin >> n >> m;
    memset(h,-1,sizeof h);//同 846
    
    while(m--)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        add(a,b),add(b,a);
    }
    
    bool flag = true;//用于判断涂色过程有无错误
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        if(!color[i])//如果没有被染过色
        {
            if(!dfs(i,1))//如果染成白色存在错误
            {
                flag = false;
                break;
            }
        }
    }
    if(flag) puts("Yes");
    else puts("No");
    
    return 0;
}
### 二分图染色法的原理解释 二分图是指能够将所有顶点划分为两个互不相交的子集 \( U \) 和 \( V \),使得每条边的一个端点属于 \( U \),另一个端点属于 \( V \)[^3]。为了验证一个给定的无向图是否为二分图,可以通过 **染色法** 实现。 #### 染色法的核心思想 染色法通过为图中的每个节点分配两种不同颜色(通常称为红色和蓝色)来检测是否存在冲突。具体来说: - 初始状态下,所有节点均未被染色。 - 随机选取一个未染色的节点并赋予其一种颜色(例如红色)[^1]。 - 对于已染色的节点,尝试为其所有邻居节点赋上与其相反的颜色(例如,如果当前节点是红色,则邻居应为蓝色)[^2]。 - 如果在上述过程中发现某个节点已经被染上了与预期不符的颜色,则表明该图无法构成二分图。 #### 算法实现细节 染色过程可以借助深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 完成。以下是基于 DFS 的伪代码示例: ```python def is_bipartite(graph, node, colors): stack = [(node, 0)] # 起始节点及其初始颜色(假设为0) while stack: current_node, color = stack.pop() if colors[current_node] != -1: # 当前节点已被访问过 if colors[current_node] != color: # 发生颜色冲突 return False continue colors[current_node] = color # 给当前节点染色 for neighbor in graph[current_node]: stack.append((neighbor, 1 - color)) # 将邻居节点压入栈,并准备染反色 return True ``` 在此基础上,对于整个图而言,需逐一处理尚未染色的部分连通分支,直到完成全部节点的检查为止。 #### 时间复杂度分析 由于每次仅需遍历一次图的所有边以及顶点即可完成判断操作,因此总体时间复杂度为 \( O(V + E) \),其中 \( V \) 表示顶点数量而 \( E \) 是边的数量。 --- ###
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