leetcode 785. 判断二分图((染色法)

题目描述
存在一个 无向图 ,图中有 n 个节点。其中每个节点都有一个介于 0 到 n - 1 之间的唯一编号。给你一个二维数组 graph ,其中 graph[u] 是一个节点数组,由节点 u 的邻接节点组成。形式上,对于 graph[u] 中的每个 v ,都存在一条位于节点 u 和节点 v 之间的无向边。
该无向图同时具有以下属性:

  • 不存在自环(graph[u] 不包含 u)。
  • 不存在平行边(graph[u] 不包含重复值)。
  • 如果 v 在 graph[u] 内,那么 u 也应该在 graph[v] 内(该图是无向图)
    这个图可能不是连通图,也就是说两个节点 u 和 v 之间可能不存在一条连通彼此的路径。
    二分图 定义:如果能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集 A 和 B ,并使图中的每一条边的两个节点一个来自 A 集合,一个来自 B 集合,就将这个图称为 二分图 。如果图是二分图,返回 true ;否则,返回 false 。

示例 1:
在这里插入图片描述
输入:graph = [[1,2,3],[0,2],[0,1,3],[0,2]]
输出:false
解释:不能将节点分割成两个独立的子集,以使每条边都连通一个子集中的一个节点与另一个子集中的一个节点。
示例 2:
在这里插入图片描述
输入:graph = [[1,3],[0,2],[1,3],[0,2]]
输出:true
解释:可以将节点分成两组: {0, 2} 和 {1, 3} 。

染色法是用来判断二分图的,一个图是二分图,当且仅当图中不含奇数环。用-1表示未染色,0表示白色,1表示黑色。

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> g;
    vector<int> color;
    bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) {
        g=graph;
        color=vector<int>(g.size(),-1);
       
        for(int i=0;i<g.size();i++)
        {
            if(color[i]==-1)//如果没染色
            {
                if(!dfs(i,0)) //染色0,但是如果没办法构成二分图就返回false
                {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
    bool dfs(int u,int c)
    {
        color[u]=c;//染色
        for(auto v:g[u])
        {
            if(color[v]==-1)//如果未染色
            {
                if(!dfs(v,1-c)) return false;//该点 v 染成与c相反的颜色,如果不满足条件返回false
            }
            else if(color[v]==c) return false;//如果遍历过程中v节点染的颜色与c相同,那么返回false
        }
        return true;
    }
};
### C++ 实现 LeetCode 785判断二分图的解法 以下是基于 DFS 的方法来解决该问题的完整代码实现: ```cpp class Solution { public: bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) { int n = graph.size(); vector<int> color(n, -1); // 初始化颜色数组,-1 表示未着色 for (int i = 0; i < n; ++i) { if (color[i] == -1 && !dfs(i, 0, color, graph)) { // 如果节点未被访问过且无法成功染色,则返回 false return false; } } return true; // 所有连通部分均能成功染色 } private: bool dfs(int node, int c, vector<int>& color, const vector<vector<int>>& graph) { color[node] = c; // 当前节点染色为 c for (auto& neighbor : graph[node]) { // 遍历当前节点的所有邻居节点 if (color[neighbor] != -1) { // 如果邻居已经染色 if (color[neighbor] == color[node]) { // 判断是否与当前节点颜色相同 return false; // 若相同,则不是二分图 } } else { // 如果邻居尚未染色 if (!dfs(neighbor, c ^ 1, color, graph)) { // 对邻居进行相反的颜色染色并继续深搜 return false; // 如果失败则返回 false } } } return true; // 成功完成染色 } }; ``` #### 解析 上述代码通过深度优先搜索(DFS)的方式实现了对无向图是否为二分图的判定。核心逻辑在于利用两个颜色 `c` 和 `c ^ 1` 来交替标记相邻节点的颜色[^2]。 1. **初始化**: 使用一个大小为 `n` 的 `color` 数组表示每个节点的颜色状态,初始值设为 `-1`,即未染色。 2. **遍历所有节点**: 对于每一个未染色的节点调用 `dfs` 函数尝试对其进行染色操作。 3. **DFS 过程**: - 将当前节点设置为其指定的颜色 `c`。 - 遍历其邻接表中的所有邻居节点: - 如果邻居已经被染色,检查它是否与当前节点颜色冲突。如果有冲突,则说明这不是一个二分图。 - 如果邻居还未被染色,则对其执行递归调用,并赋予与其父节点不同的颜色 (`c ^ 1`)。 4. **最终结果**: 只要有一个子图无法满足二分条件,整个函数就会立即返回 `false`;否则,在全部节点都处理完毕后返回 `true`。 此算法的时间复杂度为 O(V + E),其中 V 是顶点数,E 是边的数量[^4]。 --- ###
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