B - Proving Equivalences HDU - 2767 (强连通分量+缩点+加边形成强连通图)

博客围绕定理推导问题展开,给出n个定理和m个单向推导关系,目标是构造强连通图使任意两定理可相互推导。思路是先求强连通分量并缩点,再统计各分量出度和入度,通过出度为0和入度为0的点的数量,得出至少加max(x, y)条边可使DAG图变为强连通图。

题意:给出n个定理,m个推导关系(单向),求至少加多少个推导关系,可以使得任意两个定理之间可以相互推导出来

思路:

  • 任意两个定理之间可以相互推导,即要构造一个强连通图,使得任意两点之间可以相互到达
  • 求强连通分量,缩点(同一个分量之中的定理可以两两推导出来了)
  • 接下来求加多少条边,可以使得这个DAG图变成强连通图。统计每个分量的出度和入度,若出度为0的点有x个,入度为0的点有y个,则至少要加max(x,y)条边即可。(这里求的也是出入度为0的点,出入度为0才有意义,对于出度不为0的分量来说,它的出度是包括重边的;入度也是,没多大意义;)
//#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<stack>
#include<vector>
#define rep(i,e) for(int i=0;i<(e);++i)
#define rep1(i,e) for(int i=1;i<=(e);++i)
#define repx(i,x,e) for(int i=(x);i<=(e);++i)
#define pii pair<int,int>
#define X first
#define Y second
#define PB push_back
#define MP make_pair
#define mset(var,val) memset(var,val,sizeof(var))
#define scd(a) scanf("%d",&a)
#define scdd(a,b) scanf("%d%d",&a,&b)
#define scddd(a,b,c) scanf("%d%d%d",&a,&b,&c)
#define IOS ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0)

using namespace std;

#ifdef LOCAL
template<typename T>
void dbg(T t){
    cout<<t<<" "<<endl;
}
template<typename T, typename... Args>
void dbg(T t, Args... args){
    cout<<t<<" ";dbg(args...);
}


#else
#define dbg(...)
#endif // local
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3fll;
const int mod = 1e9+7;
const int N = 500+10;
typedef long long ll;
const int maxn = 2e4+10;
const int maxm = 5e4+10;

struct node{
    int v,next;
}edge[maxm];
int head[maxn];
int low[maxn],dfn[maxn],sccno[maxn],dfn_cnt,scc_cnt;
stack<int>S;
int cnt;
int ru[maxn],chu[maxn];
void add(int u,int v)
{
    edge[++cnt].v = v;
    edge[cnt].next = head[u];
    head[u] = cnt;
}

void tarjan(int u)
{
    low[u] = dfn[u] = ++dfn_cnt;
    S.push(u);
    for(int i = head[u]; i != 0; i = edge[i].next)
    {
        int v = edge[i].v;
        if(!dfn[v])
        {
            tarjan(v);
            low[u] = min(low[u],low[v]);
        }else if(!sccno[v])
        {
            low[u] = min(low[u],dfn[v]);
        }
    }
    if(dfn[u] == low[u])
    {
        scc_cnt++;
        for(;;){
            int x = S.top();S.pop();
            sccno[x] = scc_cnt;
            if(x == u) break;
        }
    }
}

void work()
{
    int t,m,n,x,y;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n>>m;
        for(int i = 0; i <= n; i++)
        {
            low[i] = dfn[i] = sccno[i] = head[i] = ru[i] = chu[i] = 0;
            edge[i].next = 0;
        }
        cnt = scc_cnt = dfn_cnt = 0;
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            cin>>x>>y;
            add(x,y);
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            if(!dfn[i])
                tarjan(i);
        if(scc_cnt == 1) 
        {
            cout<<0<<endl;
            continue;
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = head[i]; j != 0; j = edge[j].next)
            {
                int v = edge[j].v;
                if(sccno[i] != sccno[v])
                {
                    ru[sccno[v]]++;
                    chu[sccno[i]]++;
                }
            }
        }
        int r,c;
        r = c = 0;
        for(int i = 1; i <= scc_cnt; i++)
        {
            if(!ru[i]) r++;
            if(!chu[i]) c++;
        }
        cout<<max(r,c)<<endl;
    }
}

int main()
{
#ifdef LOCAL
    freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
    IOS;
    work();
    return 0;
}

 

<think>首先,用户的问题是:“我想理解强连通分量的概念及其在有向图中的性质 请问强连通分量图论中的定义与判断条件”。所以,我需要解释强连通分量(SCC)的定义、性质以及如何判断它。 从系统指令中,我必须: - 使用$...$格式行内数学表达式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添引用标识,如[^1]。 参考提供的引用: - 引用[^1]:定义了强连通分量作为一组顶,其中任意两个顶相互可达。 - 引用[^2]:提到基本概念和测试,但焦强连通图- 引用[^3]:区分连通图和强连通图,强调有向图和无向图的区别。 - 引用[^4]:讨论了强连通分量的性质,如存在一个是其他所有的祖先。 - 引用[^5]:定义了强连通图:任意两相互可达。 用户的问题集中在定义和判断条件上。所以,我的回答应该结构清晰: 1. 定义强连通分量。 2. 解释在有向图中的性质。 3. 描述判断条件(如何找到SCC)。 关键- **定义**:强连通分量是有向图中一个最大子集,其中任意两个顶相互可达(即存在从u到v和v到u的路径)。 - **性质**: - 整个图可以分解成多个强连通分量- 每个强连通分量是强连通的。 - 强连通分量之间形成有向无环图(DAG)。 - **判断条件**:常用算法是Kosaraju算法或Tarjan算法。我应该简要描述这些算法。 由于用户要求“理解概念”,我不需要深入算法细节,但可以提到算法名称。 使用中文回答。 结构回答: 1. **引言**:简要介绍强连通分量。 2. **定义**:正式定义。 3. **性质**:讨论关键性质。 4. **判断条件**:解释如何判断或找到SCC。 5. **总结**:简要总结。 6. **相关问题**:生成相关问题。 确保使用正确的LaTeX格式: - 行内数学表达式用$...$,如顶$u$和$v$。 - 独立公式用$$...$$,如定义公式。 引用:当引用提供的引用时,在末尾添[^n]。例如,如果基于引用[^1],添[^1]。 提供的引用内容: - [^1]:定义SCC。 - [^2]:关于测试,不直接相关。 - [^3]:区分连通和强连通。 - [^4]:性质,如存在祖先- [^5]:定义强连通图。 我可以引用这些来支持我的解释。 最终回答应真实可靠,基于图论知识。</think>### 强连通分量的概念、性质与判断条件 强连通分量(Strongly Connected Components,简称SCC)是图论中的一个核心概念,主要用于分析有向图的结构。它描述了图中一组顶的强连通特性,即在任意两个顶之间都存在双向路径。以下我将从定义、性质到判断条件逐步解释,确保内容清晰可靠。参考了图论标准知识和相关引用[^1][^3][^5]。 #### 1. **强连通分量的定义** - **基本定义**:在有向图$G = (V, E)$中,一个强连通分量是顶集$V$的一个最大子集$S \subseteq V$,其中对于任意两个顶$u$和$v$($u, v \in S$),都存在从$u$到$v$的路径和从$v$到$u$的路径。这意味着$S$中的顶相互可达,形成一个“强连通”的单元[^1][^5]。 - **数学表达**:强连通分量满足以下条件: - 强连通性:$\forall u, v \in S, \exists \text{路径 } u \to v \text{ 和 } v \to u$。 - 极大性:$S$不能被扩展,即添任何额外顶都会破坏强连通性。 - **示例**:考虑一个有向图,如果顶集$\{A, B, C\}$中,$A \to B$、$B \to C$、$C \to A$都有路径,则$\{A, B, C\}$是一个强连通分量。但如果只有$A \to B$而没有$B \to A$,则它们不属于同一个SCC。 - **与连通分量的区别**:强连通分量专用于有向图,而连通分量用于无向图(无向图中任意两只需单向路径即可连通)[^3]。例如,无向图的连通分量不要求双向路径,但强连通分量在有向图中强调双向可达性。 #### 2. **强连通分量在有向图中的性质** 强连通分量具有几个关键性质,这些性质有助于理解图的结构和算法设计: - **分解性质**:任何有向图都可以唯一分解为多个强连通分量,且这些分量之间形成有向无环图(DAG)。也就是说,将每个SCC视为一个“超顶”后,图变为无环结构,便于分析图的层次[^4][^5]。 - **可达性性质**:在同一个SCC内,所有顶相互可达;但在不同SCC之间,可达性是单向的(例如,从SCC A到SCC B可能有路径,但反之则不一定)。这体现了SCC的“强”特性[^1]。 - **祖先性质**:每个强连通分量中,存在一个顶(称为“根”或“祖先”),它是分量中其他所有顶的祖先(即存在从该顶到其他顶的路径)。这一性质在算法中用于高效识别SCC[^4]。 - **应用意义**:SCC常用于建模网络依赖关系,如编译器优化(循环检测)、社交网络(社区发现)或Web图分析(PageRank算法),其中强连通区域表示高度互连的组件[^3][^5]。 #### 3. **强连通分量的判断条件** 判断强连通分量的核心是验证图中任意两是否双向可达。常用算法基于深度优先搜索(DFS),以下是两种主要方法的简要说明: - **Tarjan算法**:这是最常用的算法,时间复杂度为$O(|V| + |E|)$,其中$|V|$是顶数,$|E|$是数。它使用DFS遍历图,并维护两个关键值: - $dfn[u]$:顶$u$的DFS序(访问时间戳)。 - $low[u]$:从$u$出发能到达的最小DFS序顶- **判断条件**:当DFS回溯时,如果$dfn[u] = low[u]$,则$u$是一个SCC的根节,该SCC包含所有从栈中弹出的顶,直到$u$为止[^4][^5]。 - 伪代码摘要: ```python def tarjan(u): dfn[u] = low[u] = index++ stack.push(u) for each neighbor v of u: if v not visited: tarjan(v) low[u] = min(low[u], low[v]) elif v in stack: low[u] = min(low[u], dfn[v]) if dfn[u] == low[u]: scc = [] while True: v = stack.pop() scc.append(v) if v == u: break output scc ``` - **Kosaraju算法**:另一种高效方法,时间复杂度同样为$O(|V| + |E|)$。它分两步: 1. **第一次DFS**:对原图$G$进行DFS,记录顶完成时间(后序)。 2. **第二次DFS**:对图的反图$G^T$(所有反向)进行DFS,按完成时间逆序访问顶- **判断条件**:在第二次DFS中,每个递归调用的连通块就是一个强连通分量[^1][^5]。 - **简单判断条件**:对于单个顶对,可通过检查双向路径存在性来判断,但全图SCC识别需依赖上述算法以避免高复杂度(例如,暴力检查需$O(|V|^2)$时间)。 #### 总结 强连通分量定义了有向图中顶相互可达的最大子集,具有分解性、祖先性和DAG结构等性质。判断条件主要通过Tarjan或Kosaraju算法实现,这些算法高效可靠,适用于大规模图(如顶数$n \leq 10^4$,数$m \leq 5 \times 10^4$的常见场景)[^2][^4]。理解SCC有助于分析图的连通性和优化实际问题。
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