【HDU 3072】【通讯】【强连通分量】

本文介绍了一种算法,用于解决在一个有向图中,如何以最小的花费使得从节点1出发的信息能够传递到所有其他节点的问题。通过使用Tarjan算法进行缩点,并在得到的有向无环图(DAG)上寻找每个节点的最优前驱节点来实现。

题目大意

给出一幅有向图,强连通分量内传递信息不用花费,其余沿有向边传递有花费,求最少的花费使1可以传递到所有点。

解题思路

首先tarjan缩点,得出一个dag。显然一个店的信息又花费最少的边传递过来,记录每一个点的前驱,统计答案即可。

code

#include<set>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define LF double
#define LL long long
#define fo(i,j,k) for(int i=j;i<=k;i++)
#define fd(i,j,k) for(int i=j;i>=k;i--)
using namespace std;
int const maxn=50000,maxm=100000;
int n,m,gra,top,to[maxm+10],len[maxm+10],next[maxm+10],begin[maxn+10],dfn[maxn+10],low[maxn+10],time,st[maxn+10],kuai[maxn+10],x[maxm+10],y[maxm+10],z[maxm+10],p[maxm+10],father[maxn+10],ans[maxn+10];
bool inst[maxn+10];
void insert(int u,int v,int w){
    to[++gra]=v;
    len[gra]=w;
    next[gra]=begin[u];
    begin[u]=gra;
}
void tarjan(int now){
    dfn[now]=low[now]=++time;
    inst[st[++top]=now]=1;
    for(int i=begin[now];i;i=next[i])
        if(!dfn[to[i]]){
            tarjan(to[i]);
            low[now]=min(low[now],low[to[i]]);
        }else if(inst[to[i]])low[now]=min(low[now],dfn[to[i]]);
    if(dfn[now]==low[now]){
        kuai[0]++;
        for(;st[top]!=now;kuai[st[top]]=kuai[0],inst[st[top--]]=0);
        kuai[st[top]]=kuai[0],inst[st[top--]]=0;
    }
}
int main(){
    freopen("d.in","r",stdin);
    freopen("d.out","w",stdout);
    for(scanf("%d%d",&n,&m);n||m;scanf("%d%d",&n,&m)){
        gra=0;memset(begin,0,sizeof(begin));
        time=0;memset(dfn,0,sizeof(dfn));kuai[0]=0;
        fo(i,1,m){
            int u,v,w;scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);u++;v++;
            insert(u,v,w);
        }
        tarjan(1);
        memset(ans,63,sizeof(ans));
        fo(i,1,n)
            for(int j=begin[i];j;j=next[j])
                if(kuai[i]!=kuai[to[j]])
                    ans[kuai[to[j]]]=min(ans[kuai[to[j]]],len[j]);
        LL anss=0;
        fo(i,1,kuai[0]-1)
            anss+=ans[i];
        printf("%lld\n",anss);
    }
    return 0;
}
### 使用Tarjan算法计算强连通分量数量 #### 算法原理 Tarjan算法通过深度优先搜索(DFS)遍历有向图中的节点,记录访问顺序和低链值(low-link value),从而识别出所有的强连通分量。当发现一个节点的访问序号等于其最低可达节点编号时,表明找到了一个新的强连通分量。 #### 时间复杂度分析 该方法的时间效率取决于存储结构的选择。对于采用邻接表表示的稀疏图而言,整体性能更优,能够在线性时间内完成操作,即O(n+m)[^4];而针对稠密图则可能退化至平方级别(O(n²))。 #### Python代码实现 下面给出一段Python程序用于演示如何基于NetworkX库构建并处理带权无环图(DAG),进而求解其中存在的全部SCC及其总数: ```python import networkx as nx def tarjan_scc(graph): index_counter = [0] stack = [] lowlinks = {} index = {} result = [] def strongconnect(node): # Set the depth index for this node to be the next available incrementing counter. index[node] = index_counter[0] lowlinks[node] = index_counter[0] index_counter[0] += 1 stack.append(node) try: successors = graph.successors(node) except AttributeError: successors = graph.neighbors(node) for successor in successors: if successor not in lowlinks: strongconnect(successor) lowlinks[node] = min(lowlinks[node], lowlinks[successor]) elif successor in stack: lowlinks[node] = min(lowlinks[node], index[successor]) if lowlinks[node] == index[node]: scc = set() while True: current_node = stack.pop() scc.add(current_node) if current_node == node: break result.append(scc) for node in graph.nodes(): if node not in lowlinks: strongconnect(node) return result if __name__ == "__main__": G = nx.DiGraph() # Create a directed graph object using NetworkX library edges_list = [(1, 2),(2, 3),(3, 1)] # Define edge list according to sample input data from hdu1269 problem statement[^5] G.add_edges_from(edges_list) components = tarjan_scc(G) print(f"Number of Strongly Connected Components found: {len(components)}") ``` 此段脚本定义了一个名为`tarjan_scc()`的功能函数接收网络对象作为参数,并返回由集合组成的列表形式的结果集,每个子集中包含了构成单个SCC的所有顶点。最后部分展示了创建测试用DAG实例的过程以及调用上述功能获取最终答案的方式。
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