一个图的连通子图个数

本文介绍了一种计算无向图中连通分支数量的方法。通过遍历图的节点并利用栈来追踪已访问节点,确保每个连通分支仅被计算一次。此算法适用于寻找图中的独立连通部分。

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问题描述:给出一个无向图,输出图中连通分支的个数。无向图的连通分支是一个子图,因此在子图两个节点之间至少存在一个路径。

 输入:给出一个连通图的二维数组

01000

10100

01000

00000

00000

输出:联通子图的个数

思路:从二位数组的第一行开始遍历,只遍历上三角(因为无向图是对称的),遍历第i行如果map中没有i把i加入到map中,然后对第行的每个值进行遍历,当gid【i】【j】的值为1的时候,把j放入堆栈中,遍历完第行之后,对堆栈中的数据(j)出栈,把其放入map中,然后对第j行进行遍历,按照这个方式直到堆栈为空,Num++,计算出了一个联通子图。

代码:

#include<iostream>
#include<map>
#include<stack>
using namespace std;
int GetStack(int(*d)[5], int i, int n, stack<int> &st)
{
int j;
for(j = i;j<n;j++)
{
if(d[i][j] == 1)
{
st.push(j);
}
}
return st.size();
}


int GetChildGrape(int  (*gid)[5],int n)
{
stack<int> st;
map<int,int> mapstor;
int num =0;
int i;
for(i =0;i<n;i++)
{
if(mapstor.count(i)==1) continue;
else mapstor[i] = 1;
int result = GetStack(gid,i,n,st);
if(result ==  0)
{
num++;
}
else
{
while(st.size() != 0)
{
int tmp = st.top();
mapstor[tmp] = 1;
st.pop();
GetStack(gid,tmp,n,st);
}
num++;
}
}
return num;
}
int main()
{
int gid[5][5] ={{0,1,0,0,0},{0,0,1,0,0}};
int n = 5;
int result =  GetChildGrape(gid,n);
cout<<result<<endl;
}



对于一个有 \(n\) 个节点的无向,计算其所有可能的连通子图的数量是一个组合数学领域的复杂问题。这里我们将逐步介绍这一概念及其解决方案。 首先需要明确几个关键术语: - ****:如果从某个中删除若干顶点(以及与其关联的所有边),或只保留某些边,则得到的新称为原一个。 - **连通子图**:是指其中任意两个顶点之间都存在路径相连的那种特殊类型的。 ### 解决思路 #### 方法一: 动态规划+枚举 可以利用动态规划的思想解决该问题。设 `f[S]` 表示集合 S 中所有的连通子图数目(S 的大小为 k)。我们可以按照如下公式转移状态: \[ f[S]=\sum_{T \subseteq S,\text{ and } T\neq \varnothing} f[T]\times g[S-T], \] 这里的 \(g[X]\) 指的是 X 内部没有任何连接关系时形成的独立连通块的最大计数值。 此方法的时间复杂度较高约为 O(n*2^n),因此适用于较小规模的问题实例。 #### 方法二: Polya 计数理论 / 群论工具应用 采用更高级别的代数结构如置换群等知识来进行分析建模,虽然理论上能提供闭式表达但是实际操作起来相当困难而且通常依赖于特定场景简化假设前提下方可行得通。 目前并没有通用简洁有效的封闭型公式可以直接给出确切答案。 --- 以下是 Python 示例代码片段用于演示基于上述第一种方式的小范围穷举实现: ```python from itertools import combinations import networkx as nx # 构造完整形G def generate_graph(n): G = nx.complete_graph(n) return G # 判断是否联通函数 def is_connected(subset, edges): sub_edges=[e for e in edges if set(e).issubset(set(subset))] H=nx.Graph() H.add_nodes_from(subset) H.add_edges_from(sub_edges) return nx.is_connected(H) if __name__=='__main__': num_node=4 # 改变这个值测试更大尺寸 graph=generate_graph(num_node) nodes=list(graph.nodes()) all_combinations=sum([list(combinations(nodes,i))for i in range(len(nodes)+1)],[]) edge_set=set(tuple(sorted(edge))for edge in graph.edges()) cnt=0 for combo in all_combinations[1:]: if is_connected(combo,edge_set): cnt+=1 print("Number of connected components:",cnt) ``` 注意这段脚本使用了 NetworkX 库辅助验证连通性质,并非最优解法但对于教学目的足够直观易懂。
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