HDU 3836 Equivalent Sets(强连通分量)

本文介绍了一种解决图论中强连通分量问题的方法,并通过实例代码详细解析了如何寻找强连通分量以及如何利用这些分量来确定图中的关键路径。该方法将强连通分量压缩为单个节点,再计算新图中各节点的入度和出度,以确定最少的操作步骤。

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思路:强连通分量模板题, 把一个强连通分量的缩成一个点, 构建一张新图。 然后在新图上, 求每个点的入度和出度。 假设有a个顶点的入度为0,b个顶点的出度为0,那么可以证明答案就是max(a, b)。  可以这么想, 入度为0的点肯定要练到出度为0的点。

细节参见代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <stack>
#include <bitset>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <set>
#include <list>
#include <deque>
#include <map>
#include <queue>
#define Max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
#define Min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
const ld eps = 1e-9, PI = 3.1415926535897932384626433832795;
const int mod = 1000000000 + 7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
// & 0x7FFFFFFF
const int seed = 131;
const ll INF64 = ll(1e18);
const int maxn = 20000 + 10;
int T,n,m,u,v,pre[maxn], lowlink[maxn], sccno[maxn], dfs_clock, scc_cnt;
vector<int> g[maxn];
stack<int> S;
void dfs(int u) {
    pre[u] = lowlink[u] = ++dfs_clock;
    S.push(u);
    int len = g[u].size();
    for(int i = 0; i < len; i++) {
        int v = g[u][i];
        if(!pre[v]) {
            dfs(v);
            lowlink[u] = min(lowlink[u], lowlink[v]);
        }
        else if(!sccno[v]) {
            lowlink[u] = min(lowlink[u], pre[v]);
        }
    }
    if(lowlink[u] == pre[u]) {
        scc_cnt++;
        for(;;) {
            int x = S.top(); S.pop();
            sccno[x] = scc_cnt;
            if(x == u) break;
        }
    }
}
void find_scc(int n) {
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        if(!pre[i]) dfs(i);
    }
}
int in0[maxn], out0[maxn];
void init(int n) {
    dfs_clock = scc_cnt = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        g[i].clear();
        sccno[i] = pre[i] = 0;
    }
}
int main() {
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)) {
        init(n);
        for(int i = 1; i <= m; i++) {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            g[u].push_back(v);
        }
        find_scc(n);
        if(scc_cnt == 1) { printf("0\n"); continue; }
        for(int i = 1; i <= scc_cnt; i++) in0[i] = out0[i] = 1;
        for(int u = 1; u <= n; u++) {
            int len = g[u].size();
            for(int j = 0; j < len; j++) {
                int v = g[u][j];
                if(sccno[u] != sccno[v]) in0[sccno[v]] = out0[sccno[u]] = 0;
            }
        }
        int a = 0, b = 0;
        for(int i = 1; i <= scc_cnt; i++) {
            if(in0[i]) a++;
            if(out0[i]) b++;
        }
        int ans = max(a, b);
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}


### 使用Tarjan算法计算强连通分量数量 #### 算法原理 Tarjan算法通过深度优先搜索(DFS)遍历有向图中的节点,记录访问顺序和低链值(low-link value),从而识别出所有的强连通分量。当发现一个节点的访问序号等于其最低可达节点编号时,表明找到了一个新的强连通分量。 #### 时间复杂度分析 该方法的时间效率取决于存储结构的选择。对于采用邻接表表示的稀疏图而言,整体性能更优,能够在线性时间内完成操作,即O(n+m)[^4];而针对稠密图则可能退化至平方级别(O())。 #### Python代码实现 下面给出一段Python程序用于演示如何基于NetworkX库构建并处理带权无环图(DAG),进而求解其中存在的全部SCC及其总数: ```python import networkx as nx def tarjan_scc(graph): index_counter = [0] stack = [] lowlinks = {} index = {} result = [] def strongconnect(node): # Set the depth index for this node to be the next available incrementing counter. index[node] = index_counter[0] lowlinks[node] = index_counter[0] index_counter[0] += 1 stack.append(node) try: successors = graph.successors(node) except AttributeError: successors = graph.neighbors(node) for successor in successors: if successor not in lowlinks: strongconnect(successor) lowlinks[node] = min(lowlinks[node], lowlinks[successor]) elif successor in stack: lowlinks[node] = min(lowlinks[node], index[successor]) if lowlinks[node] == index[node]: scc = set() while True: current_node = stack.pop() scc.add(current_node) if current_node == node: break result.append(scc) for node in graph.nodes(): if node not in lowlinks: strongconnect(node) return result if __name__ == "__main__": G = nx.DiGraph() # Create a directed graph object using NetworkX library edges_list = [(1, 2),(2, 3),(3, 1)] # Define edge list according to sample input data from hdu1269 problem statement[^5] G.add_edges_from(edges_list) components = tarjan_scc(G) print(f"Number of Strongly Connected Components found: {len(components)}") ``` 此段脚本定义了一个名为`tarjan_scc()`的功能函数接收网络对象作为参数,并返回由集合组成的列表形式的结果集,每个子集中包含了构成单个SCC的所有顶点。最后部分展示了创建测试用DAG实例的过程以及调用上述功能获取最终答案的方式。
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