tarjan与有向图联通性__强连通分量,追溯值

本文详细解析了有向图中的强连通分量概念及其求解方法,重点介绍了Tarjan算法的工作原理与实现步骤,通过维护栈与追溯值low[],有效地识别并记录有向图的强连通分量。

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  对于一个有向图,若任意两个节点x,y都有x到y的路径和y到x的路径,称它为强联通图.一个有向图的极大强联通子图被称为强联通分量.这里的极大与无向图里的极大双联通 子图类似,对于一个极大强联通子图A,不存在子图B也是强联通子图且A⊆B.

  求有向图的强连通分量又要运用到tarjan算法.先对于有向图中的边进行定义:dfs确定dfs序后,对于一个x指向y的边,如果x是y的父节点称为树枝边,x是y的祖先(x位于y到根节点的路径上)称为前向边,y是x的祖先(y位于x到根节点的路径上)称为后向边.这四种都不是的话称为横叉边.可以发现树枝边们一定可以组成前向边的等效的路径,所以前向边没有用,完全可以删去.后向边一定能和树枝边组成一个环,从而构成一圈强连通的节点,美滋滋.最后一种横向边能构成环当且仅当y有到达x的路径.如何找到后向边与横向边构成的环呢?栈又出场了.

  我们在dfs(代码中指tarjan)的时候维护一个栈,要求当访问x的时候栈内存放 x的祖先和访问过的节点里存在路径到达x的祖先的节点们,为什么要存"存在路径到达x的祖先的节点"呢?因为如果存在横叉边(x,它),他们就可以构成环,而环意味着强连通分量.然后来引入一个"追溯值low[]"的概念:x的low[x]定义为min(访问x时栈内节点时间戳最小值,从x的子树出发能到达的节点时间戳最小值);

把x入栈,low[x]=dfn[x]=++tot;
枚举所有出边,第一个y没访问过的边为树枝边,tarjan进入,low[x]=min(low[x],low[y]).对于其他的访问过的在栈中的y可以更新low[x]=min(low[x],dfn[y]);
判断if(low[x]==dfn[x])弹出栈中元素直到x出栈.
计算low的方法论

  然后就可以开心的记录有向图强连通分量了:若low[x]==dfn[x],用vector+stack把栈里剩下来的点放在一个强连通分量里.

  

  上面的tarjan()里已经记录了每个点所在的强连通分量的代表:c[i].那么缩点的时候完全可以枚举每条边,若c[x]!=c[y]就把x和y连边,最后形成一个大小为sum的新图.

  有向图的联通性就先这样了.

转载于:https://www.cnblogs.com/qywyt/p/10242446.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RISNOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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