AcWing 860. 染色法判定二分图(染色法)

本文介绍了一种基于深度优先搜索(DFS)的二分图判定算法。通过递归地为图中的每个节点染色,检查是否存在冲突来判断图是否可以被分为两组互不相连的节点集。适用于大规模图,数据范围可达10^5。

给定一个n个点m条边的无向图,图中可能存在重边和自环。

请你判断这个图是否是二分图。

输入格式

第一行包含两个整数n和m。

接下来m行,每行包含两个整数u和v,表示点u和点v之间存在一条边。

输出格式

如果给定图是二分图,则输出“Yes”,否则输出“No”。

数据范围

1≤n,m≤1051≤n,m≤105

输入样例:

4 4
1 3
1 4
2 3
2 4

输出样例:

Yes

算法思想:

深搜,在搜索过程中不需要记录之前搜过的点,因为之前搜过的点可能还需要继续检查染色状态。


import java.io.*;
import java.lang.*;
import java.util.*;

class Main{
    static int n = 0, m = 0, N = 200010;
    static int[] e = new int[N], ne = new int[N], h = new int[N];
    static int idx = 1;
    static int[] color = new int[N];
    static void add(int a, int b){
        e[idx] = b; ne[idx] = h[a]; h[a] = idx++;
    }
    
    static boolean dfs(int a, int c){
        color[a] = c;
        for(int i = h[a]; i != -1; i = ne[i]){
            int j = e[i];
            if(color[j] == 0){//未染色
                if(!dfs(j, 3 - c))return false;//深搜
            }else if(color[j] == c){//已经染色,但是染色不对
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    public static void main(String[] args)throws Exception{
        BufferedReader buf = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        String[] params = buf.readLine().split(" ");
        n = Integer.valueOf(params[0]);
        m = Integer.valueOf(params[1]);
        Arrays.fill(h, -1);
        for(int i = 1; i <= m; ++i){
            String[] info = buf.readLine().split(" ");
            int a = Integer.valueOf(info[0]);
            int b = Integer.valueOf(info[1]);
            add(a, b);add(b, a);
        }
        
        for(int i = 1; i <= n; ++i){
            if(color[i] == 0)
                if(!dfs(i, 1)){
                    System.out.print("No");
                    return;
                }
            }
        System.out.print("Yes");
        
    }
}

 

### 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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