下面大概说说tarjan算法吧:
【功能】
Tarjan算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量。强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图。而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量。
【算法思想】
用dfs遍历G中的每个顶点,通dfn[i]表示dfs时达到顶点i的时间,low[i]表示i所能直接或间接达到时间最小的顶点。(实际操作中low[i]不一定最小,但不会影响程序的最终结果)
程序开始时,time初始化为0,在dfs遍历到v时,low[v]=dfn[v]=time++,
v入栈(这里的栈不是dfs的递归时系统弄出来的栈)扫描一遍v所能直接达到的顶点k,如果 k没有被访问过那么先dfs遍历k,low[v]=min(low[v],low[k]);如果k在栈里,那么low[v]=min(low[v],dfn[k])(就是这里使得low[v]不一定最小,但不会影响到这里的low[v]会小于dfn[v])。扫描完所有的k以后,如果low[v]=dfn[v]时,栈里v以及v以上的顶点全部出栈,且刚刚出栈的就是一个极大强连通分量。
Tarjan算法的操作原理如下:
Tarjan算法基于定理:在任何深度优先搜索中,同一强连通分量内的所有顶点均在同一棵深度优先搜索树中。也就是说,强连通分量一定是有向图的某个深搜树子树。可以证明,当一个点既是强连通子图Ⅰ中的点,又是强连通子图Ⅱ中的点,则它是强连通子图Ⅰ∪Ⅱ中的点。这样,我们用low值记录该点所在强连通子图对应的搜索子树的根节点的Dfn值。注意,该子树中的元素在栈中一定是相邻的,且根节点在栈中一定位于所有子树元素的最下方。强连通分量是由若干个环组成的。所以,当有环形成时(也就是搜索的下一个点已在栈中),我们将这一条路径的low值统一,即这条路径上的点属于同一个强连通分量。如果遍历完整个搜索树后某个点的dfn值等于low值,则它是该搜索子树的根。这时,它以上(包括它自己)一直到栈顶的所有元素组成一个强连通分量。
参考链接
http://www.cnblogs.com/saltless/archive/2010/11/08/1871430.html
http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_69a101130100k1cm.html?vt=4
【功能】
Tarjan算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量。强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图。而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量。
【算法思想】
用dfs遍历G中的每个顶点,通dfn[i]表示dfs时达到顶点i的时间,low[i]表示i所能直接或间接达到时间最小的顶点。(实际操作中low[i]不一定最小,但不会影响程序的最终结果)
程序开始时,time初始化为0,在dfs遍历到v时,low[v]=dfn[v]=time++,
v入栈(这里的栈不是dfs的递归时系统弄出来的栈)扫描一遍v所能直接达到的顶点k,如果 k没有被访问过那么先dfs遍历k,low[v]=min(low[v],low[k]);如果k在栈里,那么low[v]=min(low[v],dfn[k])(就是这里使得low[v]不一定最小,但不会影响到这里的low[v]会小于dfn[v])。扫描完所有的k以后,如果low[v]=dfn[v]时,栈里v以及v以上的顶点全部出栈,且刚刚出栈的就是一个极大强连通分量。
Tarjan算法的操作原理如下:
Tarjan算法基于定理:在任何深度优先搜索中,同一强连通分量内的所有顶点均在同一棵深度优先搜索树中。也就是说,强连通分量一定是有向图的某个深搜树子树。可以证明,当一个点既是强连通子图Ⅰ中的点,又是强连通子图Ⅱ中的点,则它是强连通子图Ⅰ∪Ⅱ中的点。这样,我们用low值记录该点所在强连通子图对应的搜索子树的根节点的Dfn值。注意,该子树中的元素在栈中一定是相邻的,且根节点在栈中一定位于所有子树元素的最下方。强连通分量是由若干个环组成的。所以,当有环形成时(也就是搜索的下一个点已在栈中),我们将这一条路径的low值统一,即这条路径上的点属于同一个强连通分量。如果遍历完整个搜索树后某个点的dfn值等于low值,则它是该搜索子树的根。这时,它以上(包括它自己)一直到栈顶的所有元素组成一个强连通分量。
参考链接
http://www.cnblogs.com/saltless/archive/2010/11/08/1871430.html
http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_69a101130100k1cm.html?vt=4