tarjan干强连通分量(不含证明）

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前言

tarjan求强连通分量板子及注释
板子题
acwing1174.受欢迎的牛

板子

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>

using namespace std;

const int N = 1e4 + 10, M = 5e4 + 10;

int h[N], ne[M], val[M], idx;//链式前向星
int dfn[N], low[N], timestamp;//dfn表示第i个点第几个被遍历到，low表示第i个点所在强连通分量中dfn最低的点的值
int stack[N], top;//stack存储当前所找的强连通分量点
bool in_stack[N];//标记点是否在stack中
int id[N], scc_cnt, sccsize[N];//id是第i个点属于id[i]的强连通分量中
int dout[N];//dout表示第i个强连通分量的出边

void insert(int a, int b){
    ne[idx] = h[a];
    h[a] = idx;
    val[idx++] = b;
}

void tarjan(int u){
    dfn[u] = low[u] = ++ timestamp;一个点被遍历后立刻更新自己的dfn，且此时自己的low为自己的dfn
    stack[++top] = u;
    in_stack[u] = true;
    
    for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){
        int ver = val[i];
        //遍历一个点的邻边
        if(!dfn[ver]){//如果一个点没有被遍历过，那么遍历他
            tarjan(ver);
            low[u] = min(low[u], low[ver]);
        }else if(in_stack[ver]){
            low[u] = min(low[u], dfn[ver]);
        }
    }
    
    if(dfn[u] == low[u]){
        ++scc_cnt;
        int y;
        do{
            y = stack[top--];
            in_stack[y] = false;
            id[y] = scc_cnt;
            sccsize[scc_cnt]++;
        } while(y != u);
    }
}

int main(){
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    memset(h, -1, sizeof h);
    for(int i = 1; i <= m; i++){
        int a, b;
        cin >> a >> b;
        insert(a, b);
    }
    
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        if(!dfn[i]){
            tarjan(i);
        }
    }
    
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        for(int j = h[i]; ~j; j = ne[j]){
            int k = val[j];
            int a = id[i], b = id[k];
            if(a != b){
                dout[a]++;
            }
        }
    }
    
    int zeros = 0, sum = 0;
    for(int i = 1; i <= scc_cnt; i++){
        if(!dout[i]){
            zeros++;
            sum += sccsize[i];
            if(zeros > 1){
                cout << 0 << endl;
                return 0;
            }
        } 
    }
    
    cout << sum << endl;
}

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。