Tarjan 求强连通分量模板

最新推荐文章于 2024-11-11 17:17:59 发布

weixin_30539625

最新推荐文章于 2024-11-11 17:17:59 发布

阅读量86

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/usedrosee/p/4322168.html

本文深入探讨了深度学习在人工智能领域的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络、自动推理系统等内容，以及如何利用这些技术解决实际问题。

 1 vector<int> G[MAXN];
 2 int dfn[MAXN], low[MAXN], instk[MAXN], sccno[MAXN], ans[MAXN];
 3 stack<int> S;
 4 int Time, cnt ,n, res;
 5 void Tarjan(int u)
 6 {
 7     dfn[u] = low[u] = ++Time;
 8     S.push(u);
 9     instk[u] = 1;
10     for (int i = 0; i < G[u].size(); ++i) {
11         int v = G[u][i];
12         if (!dfn[v]) {
13             Tarjan(v);
14             low[u] = min(low[u], low[v]);
15         }
16         else if (instk[v]) {
17             low[u] = min(low[u], dfn[v]);
18         }
19     }
20     if (low[u] == dfn[u]) {
21         cnt++;
22         int v;
23         do{
24             v = S.top();
25             S.pop();
26             instk[v] = 0;
27             sccno[v] = cnt;
28         } while (v != u);
29     }
30 }
31 
32 void find_scc()
33 {
34     for (int i = 1; i <= n; ++i)
35         if (!dfn[i]) Tarjan(i);
36 }