洛谷P3388 无向图割点

本文详细解析了如何在无向图中寻找割点,即去除后会增加图连通块的点。通过深度优先搜索(DFS)及低值算法,文章提供了完整的理论解释与代码实现。

题面

给出一个 nn 个点,mm 条边的无向图,求图的割点。
1<=n<=2×104,1<=m<=105

分析

割点:去掉这个点后会增加图的连通块
在这里插入图片描述
像这种点C,去掉后左右不再连通,连通块增加

本题是无向图的割点,前序戳下dfs即可

理论如下:
对无向图进行dfs,dfs的序列是一个树,但是图上还存在一些不经过dfs序列的边。我们称树上的边是树边,在图上但不在树上的边为反向边
在这里插入图片描述
数字是点的编号,同时也是其在dfs下的时间戳(时间在几时进入这个点),实线是树边,虚线是反向边。

现在从这种dfs树上判断一下割点的条件:
1.根节点:有2个及以上子节点即割点(子树成为新的连通块,且因为子树间不存在反向边[子树间的反向边会成为树边])
2.非根节点:非根节点u是图的割点 当且仅当存在 u 下某个子树,其内没有反向边连回u的祖先(间接祖先也算 )

在这里插入图片描述
P1中,存在这种反向边,删去u后,v和fa这条反向边导致v所在的左子树仍然是连通块
P2中,删去u会真正地截断v所在地左子树

所以右边的情况会创造割点

技术上,采用一个low[u]数组来记录u及其后代能通过一个反向边连回的最早祖先(即时间戳最小)
时间戳数组为pre[u]
如果u的子节点v的low[v]>=pre[u],即右图情况(dfs树同一条链上越向下时间越长,pre越大)

代码

#include "cstdlib"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include<algorithm>
#include <string>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int> G[20005];//i为顶点,G[i]为从其延伸的边集合
int dfs_clock=0;//时间戳
int pre[20005];//每个节点被遍历到时的时间戳
int iscut[20005];//记录这个点是不是割点
int low[20005];// low[u]表示dfs树中u及其后代经过单线能连回的最早祖先的pre值
int dfs(int u, int fa)//处理u节点的bfs,其父为fa
{
	int lowu = pre[u] = ++dfs_clock;//给u打上编号
	int child = 0;//u的孩子数量
	int v,lowv;//u的某个邻居,这个邻居的low值
	for (int i = 0; i < G[u].size(); i++)
	{
		v = G[u][i];
		if (!pre[v])//v未被访问过,是子节点
		{
			child++;
			lowv = dfs(v, u);
			lowu = min(lowu, lowv);
			if (lowv >= pre[u])iscut[u] = 1;//u的子节点v中没有能连到比u的clock序更前的边,割点
		}
		else if(pre[v]<pre[u]&&v!=fa)//v已被访问过,且不是u的父亲邻居(u连出的这条边是反向边)
		{
			lowu = min(lowu, pre[v]);
		}
	}
	if (fa == 0 && child == 1)iscut[u] = 0;//根节点且只有一个子,这个根不是割点,2+个子节点则是
	low[u] = lowu;
	return lowu;
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	int n, m;
	cin >> n >> m;
	int x, y;

	for (int i = 0; i < m; i++)
	{
		cin >> x >> y;
		G[x].push_back(y);
		G[y].push_back(x);
	}

	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (!pre[i])dfs(i, 0);//有多个联通区域
	}

	int cutnum = 0;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (iscut[i])cutnum++;
	}
	cout << cutnum << endl;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (iscut[i])cout << i << " ";
	}
	return 0;
}

参考了刘汝佳的《算法竞赛入门经典-训练指南》

### 问题解析 洛谷 P3381 是一道关于图的遍历问题,题目要求找出从每个顶出发能够到达的最大编号顶。这道题的关键在于如何高效地处理图的结构,以避免暴力搜索带来的高时间复杂度。 ### 解题思路 一种高效的解法是**反向建图**并从编号较大的顶开始遍历。具体来说,我们构建原图的反图(即所有边的方向反转),然后从编号最大的顶开始进行深度优先搜索(DFS)。这样做的原因是:如果顶 $v$ 能够到达顶 $u$,并且 $u$ 的编号较大,那么在反图中从 $u$ 出发可以到达 $v$。 通过这种方式,我们可以确保每个顶只被访问一次,并且能够正确地记录每个顶能够到达的最大编号顶。这种方法的时间复杂度为 $O(n + m)$,其中 $n$ 是顶数,$m$ 是边数,因此适用于大规模数据。 ### 算法实现 以下是该问题的一个 C++ 实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 100005 vector<int> edge[N]; // 存储反图的邻接表 int n, m, mxVer[N]; // mxVer[i] 表示从顶 i 出发可以到达的最大顶编号 // DFS 函数,用于标记从当前顶出发可以到达的所有顶 void dfs(int u, int cur) { for (int v : edge[u]) { if (mxVer[v] == 0) { mxVer[v] = cur; dfs(v, cur); } } } int main() { int f, t; cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= m; ++i) { cin >> f >> t; edge[t].push_back(f); // 建立反图 } for (int i = n; i >= 1; --i) { if (mxVer[i] == 0) { mxVer[i] = i; dfs(i, i); } } for (int i = 1; i <= n; ++i) { cout << mxVer[i] << " "; } return 0; } ``` ### 算法说明 1. **反图构建**:将每条边的方向反转,即如果原图中有边 $f \to t$,则在反图中存储为 $t \to f$。 2. **DFS 遍历**:从编号最大的顶开始,依次进行深度优先搜索。如果某个顶尚未被标记,则将其标记为当前顶的编号,并继续搜索其相邻顶。 3. **结果输出**:最终,每个顶的 `mxVer` 值即为其能够到达的最大编号顶。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n + m)$,其中 $n$ 是顶数,$m$ 是边数。每个顶每条边仅被访问一次。 - **空间复杂度**:$O(n + m)$,用于存储图的邻接表标记数组。 ###
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