找割点和割边

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;

int n,m,e[9][9],root;
int num[9],low[9],flag[9],index;

void dfs(int cur,int father){
    int child= 0,i;

    index++;
    num[cur]=index;
    low[cur]=index;
    for(i=1;i<=n;i++){//枚举与当前顶点cur有边相连的顶点i
     if(e[cur][i]==1)
     {
         if(num[i]==0)//如果顶点i的时间戳为0,说明顶点还没有被访问过
         {            //从生成树的角度来说,此时的i为cur的儿子
             child++;
             dfs(i,cur);//继续往下深度优先遍历
             //更新当前顶点cur能访问到最早顶点的时间戳
             low[cur]=min(low[cur],low[i]);
             //如果当前顶点不是根节点并且满足low[i]>=num[cur],则当前顶点为割点
             if(cur!=root&&low[i]>=num[cur])
                flag[cur]=1;
                //如果当前顶点是根节点,在生成树中根节点必须有两个儿子,那么这个根节点才是割点
             if(cur==root&&child==2)
                flag[cur]=1;
         }
         else if(i!=father)//否则如果顶点i曾经被访问过,并且这个顶点不是当前顶点cur的父亲
                        //则说明此时的i为cur的祖先,因此需要更新当前节点cur能访问到最早顶点的时间戳
         {
             low[cur]=min(low[cur],num[i]);
         }
     }
    }
     return ;
}
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int i,j,x,y;
    cin>>n>>m;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=n;j++)
            e[i][j]=0;

    for(i=1;i<=m;i++){
         cin>>x>>y;
        e[x][y]=1;
        e[y][x]=1;
    }

    root = 1;
    dfs(1,root);//从1号顶点开始深度优先搜索

    for(i=1;i<=n;i++){
        if(flag[i]==1)
            printf("%d ",i);
    }
    return 0;
}

找割边的话,只需要吧child删掉,把low>=num[u]改为low[v]>num[u],取消一个等号即可,有等号的话代表点v是不可能在不经过父亲节点u而回到祖先(包括父亲)的,所以顶点u是割点。相等表示还可以回到父亲,而没有等号的表示连父亲都回不到了。倘若顶点v不能回到祖先,也没有另一条路回到父亲,那么v-u这条边就是割边。

代码:

#include <iostream>
#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;

int n,m,e[9][9],root;
int num[9],low[9],flag[9],index;

void dfs(int cur,int father){
    int i;

    index++;
    num[cur]=index;
    low[cur]=index;
    for(i=1;i<=n;i++){//枚举与当前顶点cur有边相连的顶点i
     if(e[cur][i]==1)
     {
         if(num[i]==0)//如果顶点i的时间戳为0,说明顶点还没有被访问过
         {            //从生成树的角度来说,此时的i为cur的儿子

             dfs(i,cur);//继续往下深度优先遍历
             //更新当前顶点cur能访问到最早顶点的时间戳
             low[cur]=min(low[cur],low[i]);
             //如果当前顶点不是根节点并且满足low[i]>num[cur],则当前顶点为割点
             if(low[i]>num[cur])
                  printf("%d-%d\n",cur,i);
              }
         else if(i!=father)//否则如果顶点i曾经被访问过,并且这个顶点不是当前顶点cur的父亲
                        
         {
             low[cur]=min(low[cur],num[i]);
         }
     }
    }
     return ;
}
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    int i,j,x,y;
    cin>>n>>m;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=n;j++)
            e[i][j]=0;

    for(i=1;i<=m;i++){
         cin>>x>>y;
        e[x][y]=1;
        e[y][x]=1;
    }

    root = 1;
    dfs(1,root);//从1号顶点开始深度优先搜索



    return 0;
}


### 点与的概念 在图论中,是描述图连通性的重要概念,用于识别图中的关键节点。 - **点**是指如果一个顶点被删除(同时删除与该顶点相连的所有),图会被分成两个或多个连通分量,则该顶点被称为点。点在图的连通性中起着关键作用,其存在可能意味着图的结构脆弱性。例如,在计算机网络中,如果一个点节点发生故障,可能会导致整个网络的某些部分无法通信[^3]。 - ****也称为桥,是指如果一条被删除后,图的连通分量数量增加,则该被称为。与点类似,代表了图中的关键连接,删除这样的会导致图的分裂。例如,在交通网络中,可能代表一条不可替代的主干道,其断裂会严重影响交通连通性[^2]。 --- ### 点与的判定方法 在实际计算中,可以使用 **Tarjan 算法** 来高效地找出图中的。该算法基于深度优先搜索(DFS)并维护两个关键参数:`dfn`(发现时间戳) `low`(回溯值)。 - **点的判定条件**: - 如果一个节点是根节点,并且它有两个或以上的子树,则它是点。 - 如果一个节点不是根节点,并且存在至少一个子节点,使得该子节点的 `low` 值大于或等于当前节点的 `dfn` 值,则当前节点是点(即 `low[v] >= dfn[u]` 表示节点 `u` 是点)[^4]。 - **的判定条件**: - 对于一条 `(u, v)`,如果 `low[v] > dfn[u]`,则 `(u, v)` 是。这意味着子节点 `v` 无法通过其他路径回到节点 `u` 或其祖先节点。 以下是一个使用 Tarjan 算法查找割点的 C++ 示例代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 10005; vector<int> adj[MAXN]; int dfn[MAXN], low[MAXN], parent[MAXN], is_cut[MAXN]; int idx, root_son; void tarjan(int u, int root) { low[u] = dfn[u] = ++idx; for (int v : adj[u]) { if (!dfn[v]) { parent[v] = u; tarjan(v, root); low[u] = min(low[u], low[v]); if (u == root) root_son++; if (low[v] >= dfn[u] && u != root) is_cut[u] = 1; } else if (v != parent[u]) { low[u] = min(low[u], dfn[v]); } } } ``` --- ### 点与的应用 在网络分析系统设计中具有广泛的应用价值。 - **网络可靠性分析**:在通信网络、电力网络或交通网络中,识别可以帮助识别系统中的关键节点链路。例如,如果一个节点是点,那么它的失效可能导致整个网络的分裂,因此需要对该节点进行冗余设计以提高系统可靠性[^1]。 - **社交网络分析**:在社交网络中,点可能代表具有高度影响力的用户。删除这些用户可能导致社交网络中的信息传播受阻,因此在社区发现影响力分析中具有重要意义。 - **图的最小与最大流问题**:在图的最小问题中,的性质被用于寻找将源点汇点分离的最小集。这在网络流优化资源调度中有广泛应用。 --- ### 总结 是图论中用于描述图连通性的重要概念。通过 Tarjan 算法可以高效地识别这些关键节点,并在网络可靠性分析、社交网络研究以及网络流优化等领域中发挥重要作用。 ---
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