割点&割边模板

本文深入探讨了无向图中强连通分量的概念,并详细解释了如何通过Tarjan算法识别割点和割边。通过实例演示,帮助读者理解并掌握这一核心算法。

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割点

bool iscut[N];
int dfn[N], low[N], Index, n;

void tarjan(int x) {///对于无向图,只要连通,就是强连通!
    ///判断割点呢,就是只要他所进入的强连通分量low全部满足<=dfn[自己]就可以了
    dfn[x] = low[x] = ++Index;///时间戳和low
    for (int tmp = v[x], k; k = p[tmp].k, tmp; tmp = p[tmp].pre)
        if (!dfn[k]) {
            tarjan(k);
            if (dfn[x] <= low[k])
                iscut[x] = true;
            low[x] = min(low[ x], low[k]);
        } else low[x] = min(low[x], dfn[k]);
}///主要是因为是无向图,所以简单多了
///唉,记得啊,这不是求强连通分量!只是看着像,借用low而已!
///因为low数组可以刻画dfs的一种遍历顺序,入口和出口的确定,而这正是确定割点所需要的.
void cutpoint() {
    int num = 0;
    dfn[1] = Index = 1;///选择1这一点
    for (int tmp = v[1], k; k = p[tmp].k, tmp; tmp = p[tmp].pre)///遍历这一点的每一条边
        if (!dfn[k]) {
            num++;///有几个强连通分量
            tarjan(k);
        }
    iscut[1] = num > 1;///如果这一点出发有多于一个强连通分量,则本身是割点
}

割边

///考虑重边
void tarjan(int x) {
    dfn[x] = low[x] = ++Index;
    for (int tmp = v[x], k; k = p[tmp].k, tmp > 1; tmp = p[tmp].pre)
        if (!p[tmp].used) {///遍历没有走过的边
            p[tmp^1].used = p[tmp].used = true;	///将反向边同样标记(实际上的同一条边),而连接同两个点的重边则不会受影响
            if (!dfn[k]) {
                tarjan(k);
                if (dfn[x] < low[k])///注意把反向边标记之后的效果,有重边就会相等,没有重边就会直接出栈退回
                    p[tmp].iscut = true;
                low[x] = min(low[x], low[k]);
            } else low[x] = min(low[x], dfn[k]);
        }
}

void cutline() {
    for (int i = 1; i <= n; i++)///恢复了任选一个点~
        if (!dfn[i])
            tarjan(i);
}


### 关于顶)问题的解决方案 在图论中,是指如果删除该节及其相连的所有会使图分裂成两个或更多互不连接的部分。识别这些关键节对于网络可靠性分析至关重要。 #### Tarjan算法用于寻找 Tarjan算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的方法,能够高效地找出所有的和桥[^4]。以下是具体实现: ```cpp #include &lt;vector&gt; using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 7; int dfn[MAXN], low[MAXN]; bool cut_vertex[MAXN]; // 记录是否为 vector&lt;int&gt; adj[MAXN]; void tarjan(int u, int parent, vector&lt;bool&gt;&amp; visited, int&amp; timestamp){ visited[u] = true; dfn[u] = low[u] = ++timestamp; int children = 0; for(auto v : adj[u]){ if(!visited[v]){ children++; tarjan(v, u, visited, timestamp); low[u] = min(low[u], low[v]); // 判断条件:根结至少有两个子节 或 非根结满足low[v]&gt;=dfn[u] if(parent != -1 &amp;&amp; low[v] &gt;= dfn[u]) cut_vertex[u] = true; if(parent == -1 &amp;&amp; children &gt; 1) cut_vertex[u] = true; } else if(v != parent){ // 反向 low[u] = min(low[u], dfn[v]); } } } ``` 此代码片段展示了如何使用Tarjan算法来检测给定无向图中的所有。`cut_vertex[]`数组用来标记哪些顶;而`adj[][]`则存储邻接表形式表示的输入图。 为了初始化上述过程,还需要设置一些辅助变量,并调用函数遍历整个图: ```cpp // 初始化全局变量 memset(dfn, 0, sizeof(dfn)); memset(cut_vertex, false, sizeof(cut_vertex)); for(int i=1;i&lt;=nodes;++i){ if(!dfn[i]){ int time_stamp = 0; vector&lt;bool&gt; vis(nodes+1,false); tarjan(i,-1,vis,time_stamp); } } ``` 这段程序会依次访问每一个未被探索过的节作为起执行一次完整的tarjan搜索流程,从而确保覆盖到整张图上的全部可能存在的情况。
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