Python实现寻找无向图的关键节点(Articulation Points)算法

本文介绍了如何使用Python找到无向图的关键节点(Articulation Points)。关键节点是指删除后会增加图连通分量的节点。文章详细阐述了算法步骤,并提供了具体的Python代码实现,包括构建图类、添加边的方法以及DFS遍历实现关键节点搜索。最后,给出了测试代码和关键节点的输出示例。

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Python实现寻找无向图的关键节点(Articulation Points)算法

在图论中,一个节点是关键节点或割点,当且仅当它的删除会增加图的连通分量。在本文中,我们将学习如何使用Python实现寻找无向图的关键节点算法(Articulation Points Algorithm)。

对于任何无向连通图,我们都可以通过以下步骤寻找其关键节点:

  1. 将节点按照编号排序;
  2. 对每个节点进行DFS遍历,标记其发现时间和最早发现时间;
  3. 如果根节点有两个或更多的子节点,则根节点是一个割点;
  4. 对于其他节点v,如果存在其子节点u,满足u的子节点没有指向v的祖先,则v是割点。

接下来,我们将使用Python实现上述算法。

首先,我们需要构建一个Graph类,用于表示无向图,并提供add_edge方法,用于添加边:

class Graph:
    def __init__(self)
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