机器学习实战应用案例100篇(二十五)-强联通分量算法应用案例

本文详细介绍了Tarjan算法和Kosaraju算法在寻找有向图强连通分量中的应用。通过深度优先搜索,Tarjan算法在一次遍历中就能找到所有SCC,而Kosaraju算法需要两次DFS。文章通过实例解释了这两种算法的工作原理,以及如何计算关键值tin和low。这两种算法在解决图形问题、识别割点、桥和双连通分量等方面具有广泛的应用。

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Tarjan算法

 

1 Tarjan算法简介

Tarjan算法在线性时间内运行,是图论中寻找 有向图 的 强连通分量 的算法。

Tarjan算法基于以下事实:

  1.  DFS搜索生成一个DFS树/森林

  2.  强连通分量形成DFS树的子树。

  3.  如果可以找到这些子树的头部,则可以打印/存储该子树中的所有节点(包括头部),这将是一个SCC。

  4.  从一个SCC到另一个SCC没有后边(可以有交叉边,但在处理图形时不会使用交叉边)。

什么是强连通分量(Strongly Connected Component,SCC)?

如果能从图中的每一个其他节点到达任意一个节点,就说一个有向图是强连通的。有向图的强连通分量是图中节点的子集,该子集中的任意两个节点彼此可达。

对于图中任意两个节点 u 和 v,如果它们是强连通分量的一部分,则存在从 u 到 v 的路径,

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