二分图判断(染色法)

转自:南阳理工1015 

【二分图简介】

二分图:简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图。

准确地说:把一个图的顶点划分为两个不相交集 X 和 Y ,使得每一条边都分别连接X 、 Y 中的顶点。如果存在这样的划分,则此图为一个二分图。

二分图的一个等价定义是:不含有「奇数条边的环」的图。

图 1 是一个二分图。为了清晰,我们以后都把它画成图 2 的形式。


【思路】

如题目中所给的方法,我们从0节点依此对与他相联的边进行染色,有三种情况

1.如果节点没有染过色,就染上与它相反的颜色,推入队列,

2.如果节点染过色且相反,忽视掉

3.如果节点染过色且与父节点相同,证明不是二分图,return

int n,m;
vector<int> g[MAXN];
int color[MAXN];
void init(){
	for(int i=0;i<n;i++){
		g[i].clear();
		color[i]=-1;
	}
}
int bfs(){
	queue<int>q;
	q.push(0);
	color[0]=1;
	while(!q.empty()){
		int t = q.front();
		q.pop();
		for(int i=0;i<g[t].size();i++){
			if(color[g[t][i]]==color[t])//相邻节点颜色相同,不是二分图
			return 1;
			else if(color[g[t][i]]==-1)//未染色
			{
				color[g[t][i]]=-color[t];
				q.push(g[t][i]);
			}
		}
	}
	return 0;
}

### 二分图染色法的原理解释 二分图是指能够将所有顶点划分为两个互不相交的子集 \( U \) \( V \),使得每条边的一个端点属于 \( U \),另一个端点属于 \( V \)[^3]。为了验证一个给定的无向图是否为二分图,可以通过 **染色法** 实现。 #### 染色法的核心思想 染色法通过为图中的每个节点分配两种不同颜色(通常称为红色蓝色)来检测是否存在冲突。具体来说: - 初始状态下,所有节点均未被染色。 - 随机选取一个未染色的节点并赋予其一种颜色(例如红色)[^1]。 - 对于已染色的节点,尝试为其所有邻居节点赋上与其相反的颜色(例如,如果当前节点是红色,则邻居应为蓝色)[^2]。 - 如果在上述过程中发现某个节点已经被染上了与预期不符的颜色,则表明该图无法构成二分图。 #### 算法实现细节 染色过程可以借助深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 完成。以下是基于 DFS 的伪代码示例: ```python def is_bipartite(graph, node, colors): stack = [(node, 0)] # 起始节点及其初始颜色(假设为0) while stack: current_node, color = stack.pop() if colors[current_node] != -1: # 当前节点已被访问过 if colors[current_node] != color: # 发生颜色冲突 return False continue colors[current_node] = color # 给当前节点染色 for neighbor in graph[current_node]: stack.append((neighbor, 1 - color)) # 将邻居节点压入栈,并准备染反色 return True ``` 在此基础上,对于整个图而言,需逐一处理尚未染色的部分连通分支,直到完成全部节点的检查为止。 #### 时间复杂度分析 由于每次仅需遍历一次图的所有边以及顶点即可完成判断操作,因此总体时间复杂度为 \( O(V + E) \),其中 \( V \) 表示顶点数量而 \( E \) 是边的数量。 --- ###
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