【强连通】强连通模板 Tarjan

本文介绍了一种基于Tarjan算法的强连通分量求解方法。该算法通过深度优先搜索来寻找图中的所有强连通分量,并使用栈来辅助记录搜索过程。文章详细解释了算法的具体实现细节,包括如何标记节点、如何确定强连通分量等。

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比起双连通的Tarjan我倒是觉得反而简单多了。思想和双连通分量是同一个模式。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <stack>
using namespace std;

const int N = 1e5;
int dfn[N], scc_id[N];
int deep, scc_cnt;
stack <int> s;

int dfs(int u)
{
    int lowu = dfn[u] = ++deep;
    s.push(u);
    for(int i = head[u]; ~i; i = e[i].next) {
        int v = e[i].v;
        if(!dfn[v]) {
            int lowv = dfs(v);
            lowu = min(lowu, lowv);
        }
        else if(!scc_id[v]) {//连到栈中的还未标号的祖先们
            lowu = min(lowu, dfn[v]);
        }//利用当前scc中的点来更新
    }
    if(lowu == dfn[u]) {//只有最先发现的点满足这个条件
        scc_cnt++;
        while(1) {
            int x = s.top(); s.pop();
            scc_id[x] = scc_cnt;
            if(x == u) break;
        }
    }
    return lowu;
}

void tarjan()
{
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        dfn[i] = scc_id[i] = 0;
    }
    deep = scc_cnt = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        if(!dfn[i]) dfs(i);
    }
}

int main()
{

    return 0;
}


<think>好的,用户想了解Tarjan算法在连通分量中的应用和实现。我之前已经回答过双连通分量的问题,现在需要转向连通分量。先回顾一下用户提供的引用内容。引用1解释了Tarjan算法用于连通分量的基本概念,调是在有向图中使用DFS,过树、堆栈和标记等方法。用户可能对算法流程和关键步骤感兴趣,比如dfn和low数组的作用,栈的使用等。 引用2提到了具体应用,比如受欢迎的牛的问题,如何连通分量和出度判断结果。这里可能需要解释Tarjan算法的应用场景,特别是如何利用缩点后的图进行出度分析。 引用3给出了Tarjan算法的代码模板,包括递归处理节点、更新low值以及弹出栈形成连通分量的过程。用户可能需要代码实现的具体解释,以及关键点如栈的维护和条件判断。用户现在的问题是查找Tarjan算法在连通分量中的实现和应用,所以需要将这三个引用中的信息整合起来,结合之前的回答结构,组织出清晰的解释。 首先,核心概念部分需要区分连通分量与双连通分量的不同,调有向图和无向图的区别。然后,算法原理部分要详细说明dfn和low的定义,以及栈的作用。关键判断条件中的low[u] ==dfn[u]是识别连通分量根节点的关键点。代码实现部分需要展示并解释模板代码,可能要将引用3的C++代码转换为Python,并添加注释。应用场景部分可以举受欢迎的牛的问题,说明如何Tarjan找到连通分量后处理出度,同时可以提到其他应用如编译器依赖分析。时间复杂度的分析需要调线性时间O(V+E),这是Tarjan算法的优势。相关问题部分需要生成与连通分量相关的问题,比如和Kosaraju算法的比较,如何处理缩点后的DAG,或者实际应用案例等。需要注意数学表达式的正确LaTeX格式,比如dfn[u]、low[u]等变量用$包裹。同时,引用标记要自然添加在相关内容末尾,如应用场景中的例子引用引用2。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,代码示例正确,并且相关问题能够引导用户深入思考。需要检查是否有混淆连通和双连通的地方,避免之前回答的双连通内容干扰当前的连通主题。</think>### Tarjan算法在连通分量中的实现与应用 #### 核心概念 **连通分量**(Strongly Connected Component,SCC)是指有向图中任意两个顶点互相可达的极大子图。Tarjan算法过**DFS遍历**和**回溯值**(low值)机制高效检测SCC,其时间复杂度为线性$O(V+E)$[^1]。 #### 算法原理 1. **关键数据结构**: - $dfn[u]$:顶点$u$的DFS访问顺序 - $low[u]$:从$u$出发过DFS树边或回边能到达的最小$dfn$值 - 栈:存储当前搜索路径上的顶点 2. **判定条件**: - 当$low[u] = dfn[u]$时,说明$u$是当前SCC的根节点,此时将栈中元素弹出直至$u$,形成一个SCC[^3] 3. **更新规则**: $$low[u] = \min\begin{cases} low[v] & \text{(子节点v未访问)} \\ dfn[v] & \text{(v在栈中)} \end{cases}$$ #### Python实现示例 ```python def tarjan(u): global index, scc_count dfn[u] = low[u] = index index += 1 stack.append(u) in_stack[u] = True for v in graph[u]: if dfn[v] == -1: # 未访问节点 tarjan(v) low[u] = min(low[u], low[v]) elif in_stack[v]: # 回边处理 low[u] = min(low[u], dfn[v]) if low[u] == dfn[u]: # SCC根节点检测 scc = [] while True: v = stack.pop() in_stack[v] = False scc.append(v) if v == u: break scc_list.append(scc) scc_count += 1 ``` #### 关键步骤解析 1. **初始化**:为每个顶点分配$dfn$和$low$值 2. **DFS遍历**:递归处理未访问邻接节点 3. **回边处理**:当遇到已在栈中的节点时更新$low$值 4. **SCC提取**:检测到$low[u]=dfn[u]$时,弹出栈中元素形成SCC #### 时间复杂度分析 - **$O(V+E)$**:每个顶点和边仅被访问一次 - 空间复杂度**$O(V)$**:DFS栈和辅助数组 #### 应用场景 1. **社交网络分析**:发现用户群体的紧密联系 2. **编译器优化**:检测代码中的循环依赖 3. **推荐系统**:识别商品/内容的相关群体 4. **交规划**:分析城市间的连通区域[^2] #### 典型案例:受欢迎的牛问题 给定$N$头牛的欢迎关系,求被所有牛欢迎的牛的数量。Tarjan算法求出SCC后: 1. 将每个SCC缩点形成DAG 2. 统计各缩点的出度 3. **唯一出度为0的缩点**包含答案(若存在多个出度0的缩点则无解)[^2] $$ \text{解存在条件} \iff \exists! \text{SCC}_i \text{满足} out\_degree[i]=0 $$
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