Kosaraju 算法

Kosaraju 算法

一.算法简介

在计算科学中,Kosaraju的算法(又称为–Sharir Kosaraju算法)是一个线性时间(linear time)算法找到的有向图的强连通分量。它利用了一个事实,逆图(与各边方向相同的图形反转, transpose graph)有相同的强连通分量的原始图。

有关强连通分量的介绍在之前Tarjan 算法中:Tarjan Algorithm

逆图(Tranpose Graph ):

我们对逆图定义如下:

GT=(V, ET),ET={(u, v):(v, u)∈E}}

Kosaraju 算法

上图是有向图G , 和图G的逆图 G

摘录*上对Kosaraju Algorithm 的描述:

(取自https://en.wikipedia.org/wiki/Kosaraju%27s_algorithm)

  • For each vertex u of the graph, mark u as unvisited. Let L be empty.
  • For each vertex u of the graph do Visit(u), where Visit(u) is the recursive subroutine:
    If u is unvisited then:
    1. Mark u as visited.
    2. For each out-neighbour v of u, do Visit(v).
    3. Prepend u to L.
    Otherwise do nothing.
  • For each element u of L in order, do Assign(u,u) where Assign(u,root) is the recursive subroutine:
    If u has not been assigned to a component then:
    1. Assign u as belonging to the component whose root is root.
    2. For each in-neighbour v of u, do Assign(v,root).
    Otherwise do nothing.

通过以上的描述我们发现,Kosaraju 算法就是分别对原图G 和它的逆图 GT 进行两遍DFS,即:

1).对原图G进行深度优先搜索,找出每个节点的完成时间(时间戳)

2).选择完成时间较大的节点开始,对逆图GT 搜索,能够到达的点构成一个强连通分量

3).如果所有节点未被遍历,重复2). ,否则算法结束;

二.算法图示

Kosaraju 算法

上图是对图G,进行一遍DFS的结果,每个节点有两个时间戳,即节点的发现时间u.d和完成时间u.f

我们将完成时间较大的,按大小加入堆栈

Kosaraju 算法

1)每次从栈顶取出元素

2)检查是否被访问过

3)若没被访问过,以该点为起点,对逆图进行深度优先遍历

4)否则返回第一步,直到栈空为止

Kosaraju 算法

[ATTENTION] : 对逆图搜索时,从一个节点开始能搜索到的最大区块就是该点所在的强连通分量。

从节点1出发,能走到  2 ,3,4 , 所以{1 , 2 , 3 , 4 }是一个强连通分量

从节点5出发,无路可走,所以{ 5 }是一个强连通分量

从节点6出发,无路可走,所以{ 6 }是一个强连通分量

自此Kosaraju Algorithm完毕,这个算法只需要两遍DFS即可,是一个比较易懂的求强连通分量的算法。

STRONG-CONNECTED-COMPONENTS ( GRAPH G )
1 call DFS(G) to compute finishing times u.f for each vertex u
2 compute GT
3 call DFS (GT) , but in the main loop of DFS , consider the vertices
         in order of decreasing u.f ( as computed in line 1 )
4 output the vertices of each tree in the depth-first forest formed in line 3 as a
         separate strongly-connected-componet

三.算法复杂度

邻接表:O(V+E)

邻接矩阵:O(V2)

该算法在实际操作中要比Tarjan算法要慢

四.算法模板&注释代码

 #include "cstdio"
#include "iostream"
#include "algorithm" using namespace std ; const int maxN = , maxM = ; struct Kosaraju { int to , next ; } ; Kosaraju E[ ][ maxM ] ;
bool vis[ maxN ];
int head[ ][ maxN ] , cnt[ ] , ord[maxN] , size[maxN] ,color[ maxN ]; int tot , dfs_num , col_num , N , M ; void Add_Edge( int x , int y , int _ ){//建图
E[ _ ][ ++cnt[ _ ] ].to = y ;
E[ _ ][ cnt[ _ ] ].next = head[ _ ][ x ] ;
head[ _ ][ x ] = cnt[ _ ] ;
} void DFS_1 ( int x , int _ ){
dfs_num ++ ;//发现时间
vis[ x ] = true ;
for ( int i = head[ _ ][ x ] ; i ; i = E[ _ ][ i ].next ) {
int temp = E[ _ ][ i ].to;
if(vis[ temp ] == false) DFS_1 ( temp , _ ) ;
}
ord[(N<<) + - (++dfs_num) ] = x ;//完成时间加入栈
} void DFS_2 ( int x , int _ ){
size[ tot ]++ ;// 强连通分量的大小
vis[ x ] = false ;
color[ x ] = col_num ;//染色
for ( int i=head[ _ ][ x ] ; i ; i = E[ _ ][ i ].next ) {
int temp = E[ _ ][ i ].to;
if(vis[temp] == true) DFS_2(temp , _);
}
} int main ( ){
scanf("%d %d" , &N , &M );
for ( int i= ; i<=M ; ++i ){
int _x , _y ;
scanf("%d %d" , &_x , &_y ) ;
Add_Edge( _x , _y , ) ;//原图的邻接表
Add_Edge( _y , _x , ) ;//逆图的邻接表
}
for ( int i= ; i<=N ; ++i )
if ( vis[ i ]==false )
DFS_1 ( i , ) ;//原图的DFS for ( int i = ; i<=( N << ) ; ++i ) {
if( ord[ i ]!= && vis[ ord[ i ] ] ){
tot ++ ; //强连通分量的个数
col_num ++ ;//染色的颜色
DFS_2 ( ord[ i ] , ) ;
}
} for ( int i= ; i<=tot ; ++i )
printf ("%d ",size[ i ]);
putchar ('\n');
for ( int i= ; i<=N ; ++i )
printf ("%d ",color[ i ]);
return ;
}

2016-09-18 00:16:19

(完)

上一篇:python数据分析之pandas库的DataFrame应用一


下一篇:C# FTP上传