tarjan求割点和桥(割边)

本文深入讲解了Tarjan算法用于求解图论中的割点和桥(割边)问题,提供了详细的代码实现及注释,帮助读者理解算法的核心思想与应用。通过一个具体的例题,展示了如何使用Tarjan算法进行计算。

tarjan求割点和桥

参考博客:tarjan求割点和桥(割边)

例题:割点

代码(重要的地方在代码中都有注释):

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;

const ll M=2e4+10,maxn=3e6+30;

int dfn[M],low[M],tot;
int e[M<<1],k,p[M],k2;
vector<int> g[M];

void tarjan(int x,int f)
{
    dfn[x]=low[x]=++tot;
    int son=0;
    bool flag=false;
    for(int i=0;i<g[x].size();i++)
    {
        int v=g[x][i];
        if(!dfn[v])
        {
            son++;
            tarjan(v,x);
            if(low[v]>=dfn[x])flag=true;
            if(low[v]>dfn[x])//判断桥(割边)
            {
                e[k++]=x;
                e[k++]=v;
            }
            low[x]=min(low[x],low[v]);
        }
        else if(v!=f)low[x]=min(low[x],dfn[v]);
        //一条无向边实际在g中对应两条有向边,不能通过反向边更新到父节点之上
    }
    //割点:1.不是根节点满足low[v]>=dfn[x] 2.是根节点且有两个以上的子树
    if(flag&&f||f==0&&son>1)p[k2++]=x;
}

int main()
{
    freopen("hello.txt","r",stdin);
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    int x,y;
    while(m--)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        g[x].push_back(y);
        g[y].push_back(x);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)if(!dfn[i])tarjan(i,0);

    for(int i=0;i<k;)
    {
        printf("<%d,",e[i++]);
        printf("%d> ",e[i++]);
    }
    printf("\n");
    for(int i=0;i<k2;i++)i==k2-1?printf("%d\n",p[i]):printf("%d ",p[i]);

    return 0;
}

 

### Tarjan算法解图中的实现方法及其原理 Tarjan算法是一种高效的深度优先搜索(DFS)算法,用于解图中的)。它通过一次DFS遍历即可完成所有关键信息的收集,从而避免了暴力法多次DFS的低效性。 #### 的定义 是指在一个无向连通图中,删除某个顶及其相连的后,图的连通分量数量增加。换句话说,该顶是图中连接多个子图的关键节。判断一个顶是否为的核心思想是:如果该顶的子图无法通过回连接到其祖先节,则该顶。 #### Tarjan算法的基本原理 Tarjan算法基于DFS,并维护三个关键数组:`dfn[]`、`low[]``parent[]`。 - `dfn[u]`:记录顶`u`在DFS中的访问顺序(时间戳)。 - `low[u]`:记录顶`u`通过其子节能够访问到的最早的祖先节的时间戳。 - `parent[u]`:记录顶`u`的父节。 在DFS过程中,对于每条`(u, v)`: 1. 如果`v`未被访问,则递归访问`v`,并更新`low[u] = min(low[u], low[v])`。 2. 如果`v`已被访问且`v`不是`u`的父节,则说明存在回,此时更新`low[u] = min(low[u], dfn[v])`。 的判定条件为: - 对于非根节`u`,如果存在一个子节`v`,使得`low[v] >= dfn[u]`,则`u`是。 - 对于根节,如果其有多个子节分支,则根节。 #### 实现细节 以下是Tarjan算法的C++实现代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 10005; vector<int> graph[MAXN]; // 图的邻接表表示 int dfn[MAXN], low[MAXN], parent[MAXN]; // 时间戳、最早祖先时间戳、父节 bool isCut[MAXN]; // 记录是否为 int timestamp = 0; // 时间戳变量 // DFS函数 void tarjan(int u, int root) { int child = 0; // 记录当前节的子节数量 dfn[u] = low[u] = ++timestamp; for (int v : graph[u]) { if (!dfn[v]) { // 如果v未被访问 parent[v] = u; tarjan(v, root); low[u] = min(low[u], low[v]); child++; // 判定 if ((u != root && low[v] >= dfn[u]) || (u == root && child > 1)) { isCut[u] = true; } } else if (v != parent[u]) { // 回 low[u] = min(low[u], dfn[v]); } } } // 主函数 int main() { int n, m; cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); } for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!dfn[i]) { tarjan(i, i); } } // 输出所有 cout << "为:"; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (isCut[i]) { cout << i << " "; } } return 0; } ``` #### 算法复杂度 Tarjan算法的时间复杂度为`O(n + m)`,其中`n`是顶数,`m`是数。这是因为算法只需要对图进行一次DFS遍历,且每个顶仅被访问一次。 #### 应用场景 Tarjan算法广泛应用于网络分析、电路设计社交网络等领域。例如,在通信网络中,可能代表网络中的关键节,删除这些节可能导致网络分裂。通过识别这些关键节,可以优化网络结构以提高其鲁棒性。 #### 总结 Tarjan算法通过DFS三个关键数组(`dfn[]`、`low[]`、`parent[]`)高效地解图中的问题。其核心思想是利用回时间戳信息判断顶是否为。该算法在理论研究实际应用中均具有重要意义。 ---
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