Python实现强连通分量算法及完整源码

最新推荐文章于 2025-07-27 15:15:00 发布
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文章标签： 算法 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/131040259
本文介绍了强连通分量的概念及其在有向图中的应用，并提供了使用Tarjan算法实现SCC的Python完整源码，时间复杂度为O(N+M)，有助于理解和应用强连通分量。

Python实现强连通分量算法及完整源码

强连通分量（Strongly Connected Components, 简称SCC）是在有向图中非常重要的一种概念，表示图中具有相互连通的特性。在实际应用中，SCC可以用于寻找网络中的环、缩点、计算最大强联通子图等等。

以下是Python实现SCC算法的完整源码：

def SCC(G):
    n = len(G) # 读取节点数
    index = [0]
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Python:实现strongly connected components强连通分量算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-28 539
Python:实现strongly connected components强连通分量算法(附完整源码)
深入理解和实现Tarjan的强连通分量算法：使用Python解析复杂有向图的结构性属性
qq_38334677的博客
08-04 457
Tarjan算法由罗伯特·塔扬（Robert Tarjan）于1972年发表，算法以他的名字命名。Tarjan算法主要利用深度优先搜索（DFS）的策略来遍历输入的有向图，同时在遍历过程中记录关于节点访问顺序的信息。使用这些信息，Tarjan算法能够有效地识别出图中的所有强连通分量，并且将它们以拓扑排序的顺序返回。在详细探讨Tarjan算法的工作机制之前，让我们先实现一个有向图。我们可以通过Python的字典和集合来实现。在这个DiGraph类中，我们设定了图的节点数量V，并使用构建了一个图结构。
[算法导论]强连通分量 @ Python
weixin_33862188的博客
03-16 394
class Graph: def __init__(self): self.V = [] class Vertex: def __init__(self, x): self.key = x self.color = 'white' self.d = 10000 self.f = ...
tarjan(强连通分量） python （P2863 The Cow Prom S）
weixin_52596361的博客
08-06 406
tarjan(强连通分量） python （P2863 The Cow Prom S）
701强连通分量（python）
W_extend的博客
04-21 333
Tarjan 算法主要是维护两个列表dnf和low，dnf[i]记录到达i这个点的次序，low记录i这个点的祖先次序。如果dnf[i]==low[i]，就是说i这个点就是祖先节点，如果dnf[i]!这题用强连通分量 Tarjan 算法，强联通：对于任意两个点u和v，u可以到达v，v也可以到达u。这题需要考虑有重边，自环，同样别忘记可能会有两个点u和v，u不能到达v，v也不能到达u的情况，就是u和v不在同一个图中，数据中会存在几个图的情况。遇到一个问题就是，需要考虑数据中存在不同的图！
Tarjan 的强连通分量算法的Python实现
06-08
Tarjan 的算法将一个有向（可能是循环的！）图作为输入，并以拓扑顺序返回其强连通分量作为输出 循环依赖 在各种情况下，依赖关系可能是循环的，并且必须同时执行一组相互依赖的操作。同时执行成本高昂的情况并不少见。使用 Tarjan 算法，可以确定执行相互依赖的动作组的有效顺序。 传递闭包 使用 Tarjan 算法，可以有效地计算图的传递闭包。（给定一个图G ， G的传递闭包 是一个包含相同顶点并包含从v 到w的边当且仅当在G中存在从v到w的路径的图。） 传递闭包在 tarjan.tc 中实现： 展开组层次结构 给定一组组图，可以使用传递闭包来确定组的所有间接成员。（某人是一个组的间接成员，如果它是一个组的成员，也是一个组的成员......是该组的成员。）
Python实现Kosaraju算法求解强连通分量
持续更新
05-23 193
Kosaraju算法是一种求解有向图强连通分量的经典算法，其基本思路为利用DFS两次遍历有向图，第一次得到反向图中每个顶点的出度；第二次在原图中从大到小按照出度搜索每个顶点，每次遇到一个未被访问过的点，则建立一个新的强连通分量。接着，求出反向图中每个顶点在原图的拓扑序，并从大到小访问每个点，同时记录已访问过的点，将它们加入同一个强连通分量。正如Kosaraju算法的时间复杂度O(V+E)所示，它是一种高效的求解有向图强连通分量的算法。，表示该有向图的三个强连通分量为{4}，{3}，{0, 2, 1}。
洛谷3916-图的遍历-python-(tarjan强连通分量算法+缩点+图的重建+dfs算法)
DongLUOWAN的博客
02-27 907
题目要求我们求出从每一个点出发所能到达的点的最大值 思路1：对每一个点采用dfs搜索，求出最大点的编号。这样从理论上来说是可行的，但是时间复杂度是O（n^2），肯定是会超时。 思路2：对原图进行缩点，每一个强联通分量都看成一个点，连接这几个点，然后进行dfs，求出每一个点能够到达的最大值作为这一个强连通分量的最大值，最后就是输出答案了。 这里采用思路2来进行解题： ①如何求出一张图的强连通分量 tarjan算法 def tarjan(v): global time,num vis[v]=1
python 数据结构 图--强连通单元
weixin_44360866的博客
09-17 505
python数据结构 深度优先搜索算法-->强连通单元
强连通分量
Aiven
08-21 2903
概念： 强连通：有向图中两个结点如果能两两互相到达，就称这两个点强连通。 强连通图：有向图中所有结点都能两两到达，就称强连通图。 强连通分量：非强连通的有向图的极大强连通子图，称为强连通分量（SCC即Strongly Connected Componenet）。一个图中可以有多个。 强连通分量是一个环或者一个点。 求强连通分量一般用 Korasaju算法 和 Tarjan算法。 这里我就只记录...
强连通分量的三种算法
hechenghai
02-21 5683
一：kosaraju算法 第一步： 对图进行后续遍历，用数组num记录每个节点访问的编号。（这里的后续遍历能够使得根节点的num值最大，从而保证比节点num值小的那些节点，根节点都可以访问到。） 第二步： 将原图边的方向倒转，然后从num值大的节点开始深度优先搜索。能够搜到的未删除的点的集合就是一个强连通子图。想象一下，如果第二步是从森林里选择树，那么哪个树是不连通(对于GT来说)到其他树
两种强连通分量算法——tarjan和kosaraju
cgjiayou
11-29 5992
这两个算法其实都非常简单，其中tarjan算法只需进行一次dfs，更为高效。但我更喜欢kosaraju算法，因为这个算法的思考过程更加巧妙。 tarjan算法的思想非常简单直观，随便找篇教程就很容易理解，下面我主要讲讲kosaraju算法。 kosaraju算法进行两次dfs，第一次在原图上进行，并在结点递归调用返回时将结点压入一个栈中，第二次dfs在原图的逆图上进行，并且初始点选择栈中最上面
有向图的强连通分量与无向图的双连通分量总结
CPP2021的博客
03-27 2421
tarjan
Python实现强连通分量算法——Tarjan算法
BUG？不存在的！
05-29 387
Tarjan算法是一种基于深度优先搜索（DFS）的强连通分量（SCC）查找算法，由Robert Tarjan在1972年提出。它采用了栈（Stack）数据结构来记录已发现但未处理完的节点，并通过对每个节点进行DFS遍历来寻找强连通分量。在实际应用中，Tarjan算法可以被用于解决诸如程序代码优化和数据流分析等问题。上述代码返回一个列表，包含所有的强连通分量的元组形式。Python实现强连通分量算法——Tarjan算法。表示输入的有向图，采用字典来表示。
强连通分量：Kosaraju算法
最新发布
从不水文，坚持创作，加油
07-27 1500
Kosaraju算法是一种高效求解有向图强连通分量的方法，通过两次DFS遍历实现。算法首先对原图进行DFS并记录节点完成顺序，然后构建转置图，最后按完成顺序逆序进行第二次DFS。每次DFS访问的节点即构成一个强连通分量。该算法时间复杂度为O(V+E)，实现简单直观，适用于编译器优化、社交网络分析等场景。相比Tarjan算法更易理解，但需要额外构建转置图。
Python算法教程：强连通分量
王山山
08-23 2105
强连通分量(strongly connected components, SCCs)是一个能让有向路径上所有节点彼此到达的最大子图。 Kosaraju的查找强连通分量算法 def strongly_connected_components(graph): transpose_graph = get_transpose_graph(graph) scc, seen = [], set...
数据结构实验：连通分量个数（并查集）
Orz~~Orz
08-16 1775
数据结构实验：连通分量个数 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问？点这里^_^ 题目描述  在无向图中，如果从顶点vi到顶点vj有路径，则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通，则称该图为连通图， 否则，称该图为非连通图，则其中的极大连通子图称为连通分量，这里所谓的极大是指子图中包含的顶点
Kasaraju算法--强连通图遍历及其python实现
weixin_30376453的博客
12-20 759
在理解有向图和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念，连通图（无向图）和连通分量。 连通图的定义是：如果一个图中的任何一个节点可以到达其他节点，那么它就是连通的。 例如以下图形： 这是最简单的一个连通图，即使它并不闭合。由于节点间的路径是没有方向的，符合从任意一个节点出发，都可以到达其他剩余的节点这一条件，那么它就是连通图了。 连通分量 显然这也是一个图，只不过是由三...
【教程】连通分量、强连通分量以及双连通分量
asdkjc的博客
08-16 2521
连通分量、双连通分量是无向图相关 强连通分量是有向图相关 关于连通分量 连通分量的定义 无向图中的一个点集，点集中的任意一对点都可以互相到达，且点集外的点与点集中任意一点都不能互相到达。 举个栗例子 这个无向图中存在一个连通分量（显然任意两点均可到达） 而这个无向图中存在两个连通分量（显然左边三个点可以互相到达，右边三个点可以互相到达，但左边的点无法到达右边的点） 怎么找连通分量？ 显然，对于一个...
Python实现Tarjan算法：探究强连通分量
在提供的【压缩包子文件的文件名称列表】中提到的"py-tarjan-master"很可能是包含Tarjan算法Python实现的源代码仓库的名称。这样的代码库对于程序员来说是宝贵的资源，因为它提供了一种算法的现成解决方案，可以集成...
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