C++基础:图的连通性算法

目录

一.割点和点双连通分量

1.割点

2.点双连通图(点双)

3.点双连通分量(点双)

 二.桥和边双连通分量

1.桥

2.边双连通图(边双)

 3.边双连通分量(边双)

 4.强连通分量(代码单独为一博文)

 二.连通性的理解

三.求割点与点双连通分量

三.桥和边双连通分量


一.割点和点双连通分量

1.割点

在一个 无向连通图 中,如果删除这个点和这个点关联的所有边,剩下图的连通分量大于 1,也即剩下的图不再连通,那么我们称这个点是 割点

比如对于下面这个图,割点有两个,分别是 1 和 3。这说明一个图可以有多个割点。

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2.点双连通图(点双)

一个点双连通图的定义如下:一个 无向连通图 ,对于任意一个点,如果删除这个点和这个点关联的所有边,剩下的图还是连通的,那么称这个图是一个 点双连通图,也就是点双连通图中不会有割点出现。

下图是一个点双连通图。

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3.点双连通分量(点双)

无向图 G 的的所有子图 G' 中,如果 G' 是一个点双连通图,则称图 G′ 为图 G 的点双连通子图。如果一个点双连通子图 G′ 不是任何一个点双连通子图的真子集,则图 G' 为图 G 的 极大点双连通子图,也称为 点双连通分量。 

连通图与连通分量(连通块)的区别:https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/121315793

 二.桥和边双连通分量

1.桥

在一个 无向连通图 中,如果删除某条边,剩下图的连通分量的个数大于 1,也即剩下的图不再连通,那么我们称这条边是 

下图中,用绿色标识的边是桥。

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 桥与割点的区别:桥针对于,割点针对与点和与之关联的边

2.边双连通图(边双)

一个边双连通图的定义如下:一个 无向连通图 ,对于任意一条边,如果删除这条边,剩下的图还是连通的,那么称这个图是一个 边双连通图,也就是边双连通图中不会有桥出现。

下图是一个边双连通图。

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 3.边双连通分量(边双)

无向图图 G 的的所有子图 G′ 中,如果 G′ 是一个边双连通图,则称图 G′ 为图 G 的 边双连通子图。如果一个边双连通子图 G′ 不是任何一个边双连通子图的真子集,则 G′ 为图 G 的 极大边双连通子图,也称为 边双连通分量

点双连通和边双连通的区别,用下面这个图就可以很明显的看出来。下图是一个边双连通图,却不是一个点双连通图,它有两个点双连通分量,3 是割点。

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 4.强连通分量(代码单独为一博文)

前面我们一直都在讨论无向图的连通性,而避开有向图。因为有向图的连通性比较特殊,在有向图中,如果存在点 a 到 b 的路径,却不一定存在 b 到 a 路径。

如果 有向图 G 中任意两个点都 相互可达,则称图 G 是一个 强连通图

下图是一个强连通图。

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有向图 G 的的所有子图 G′ 中,如果 G′ 是一个强连通图,则称图 G′ 为图 G 的 强连通子图。如果一个强连通子图 G′ 不是任何一个强连通子图的真子集,则 G′ 为图 G 的 极大强连通子图,也称为 强连通分量

 二.连通性的理解

  • 强连通图中必然存在环
  • 一个点只可能属于一个边双连通分量(如果某个点属于两个边双连通分量,这两个边双连通分量可以合并成一个更大的边双连通分量)
  • 点双连通图不一定是边双连通图(这个有两个点和一条边的图,是点双而不是边双)
  • 边双连通图不一定是点双连通图(漏斗形)

三.求割点与点双连通分量

前面我们已经介绍了割点和点双连通分量的概念,这一节我们将重点关注如何求割点和点双连通分量。

在此之前,我们先介绍 时间戳 的概念,后面求其他几种连通分量都需要用到时间戳。

时间戳是对一个图做深度优先搜索的时候,第一次访问某个点的时间,初始时间为 0,每访问一个点,时间都加 1。反映在代码中如下,我们用dfn数组记录访问每个点的时间。

int times = 0;
int dfn[maxn];
void dfs(int u) {
    dfn[u] = ++times;
    for (int i = p[u]; i != -1; i = E[i].next) {
        int v = E[i].v;
        if (dfn[v] == 0) {
            dfs(v);
        }
    }
}

我们在图上做对每个点只访问一次的 DFS,虽然是在图上,但是实际上,会形成一颗搜索树。在从点 u 访问点 v 的时候,如果 v 之前没有被访问过,那么我们会对 v 继续做 DFS,这样,(u, v) 就是一条 树边。如果 v 已经被访问,并且 v 是 u 的一个祖先,那么 (u, v)(u,v) 就是一条 反向边(返祖边)

如下左图,以 AA 为根结点进行 DFS,右图中的实线表示树边,虚线表示反向边。数字标识时间戳。

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 基于前面基础,我们现在来求图的割点。为了简化讨论,我们假设整个图是一个连通图。对于树根来说,显而易见,当且仅当它有两个或者更多的子结点的时候,它才是割点。如下图,子树 1 和 子树 2 之间不会不存在任何边,如果存在的话,子树 1 DFS 的时候就会访问了子树 2 的所有点,而不会由 u 去访问子树 2,那么去掉根结点以后,会形成两个连通块。

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对于非根结点,就变得复杂,但是有如下定理。

定理:在无向连通图 G 的 DFS 树中,非根结点 u 是个割点当且仅当 u 存在一个子结点 v,使得 v 及其所有后代都没有反向边连回 u 的祖先(不包括 u)。

证明:如下图,考虑 uu 的任意子结点 v,如果 v 及其后代不能连回 f,则删除 u 之后,f 和 v 不再连通;反过来如果 v 或者它的某个后代存在一条反向边连回 f,则删除 u 之后,以 v 为根的整棵子树都能通过这条反向边和 f 连通。

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有了前面的定理,我们用一个 low(u) 来表示 u 以及其后代 最多经过 一条反向边能回到的最早的点的时间戳。对于树边 (u,v) 当有一个 v 满足 low(v)≥dfn(u) 时,u 就是割点。

而更新 low(u) 就很简单了,对于 树边 (u,v),有 low(u)=min(low(u), low(v)),对于 反向边 (u, v),有 low(u)=min(low(u),dfn(v))。当然,初始的时候,low(u)=dfn(u),我们认为自己当然可以回到自己。

经过前面这么多的分析,我们就可以完全写出代码了。注意我们的代码中需要传入一个fa参数表示父节点。

int times = 0;
int dfn[maxn], low[maxn];
bool iscut[maxn];  // 标记是否是割点
void dfs (int u, int fa) {
    dfn[u] = low[u] = ++times;
    int child = 0;  // 用来处理根结点子结点数
    for (int i = p[u]; i != -1; i = E[i].next) {
        int v = E[i].en;
        if (dfn[v] == 0) {  // v 没有被访问过,u, v 是树边
            ++child;
            dfs(v, u);
            low[u] = min(low[u], low[v]);
            if (low[v] >= dfn[u]) {
                iscut[u] = true;
            }
        } else if (dfn[v] < dfn[u] && v != fa) {  // 反向边,注意 v == fa 的时候,是访问重复的边
            low[u] = min(low[u], dfn[v]);
        }
    }
    if (fa < 0 && child == 1) {
        // fa < 0 表示根结点,之前根结点一定会被标记为割点, 取消之
        iscut[u] = false;
    }
}

 注意,调用上面的函数,初始fa参数必须传入一个负数,我们一般传入-1,比如dfs(1, -1)

求出了割点以后,我们再来求点双连通分量,求点双连通分量的算法如下:
用一个栈保存边,每次访问一个树边或者反向边的时候,把这条边压入栈中。当通过边 (u, v)(u,v) 找到一个割点 u 的时候,实际上就出现了一个点双连通分量,然后我们一直弹出栈中的边,直到弹出边 (u,v) 停止,这过程中弹出来的所有的边都属于同一个点双连通分量。

所以我们可以在 O(V+E) 的时间复杂度内求出割点和点双连通分量。

代码如下(没有处理重边,若要能处理重边,需要单独标记每条边是否被访问),这里,我们用set记录每个点双连通分量的点集。

int times = 0;
int dfn[maxn], low[maxn];
int bcc_cnt = 0;  // 点双连通分量数量
bool iscut[maxn];  // 标记是否是割点
set<int> bcc[maxn];  // 记录每个点双连通分量里面的点
stack<edge> S;
void dfs (int u, int fa) {
    dfn[u] = low[u] = ++times;
    int child = 0;  // 用来处理根结点子结点数
    for (int i = p[u]; i != -1; i = E[i].next) {
        int v = E[i].v;
        if (dfn[v] == 0) {  // v 没有被访问过,u, v 是树边
            S.push(E[i]);
            ++child;
            dfs(v, u);
            low[u] = min(low[u], low[v]);
            if (low[v] >= dfn[u]) {
                iscut[u] = true;
                ++bcc_cnt;  // 增加一个点双连通分量
                while (true) {
                    edge x = S.top();
                    S.pop();
                    bcc[bcc_cnt].insert(x.u);
                    bcc[bcc_cnt].insert(x.v);
                    if (x.u == u && x.v == v) {
                        break;
                    }
                }
            }
        } else if (dfn[v] < dfn[u] && v != fa) {  // 反向边,注意 v == fa 的时候,是访问重复的边
            S.push(E[i]);
            low[u] = min(low[u], dfn[v]);
        }
    }
    if (fa < 0 && child == 1) {
        // fa < 0 表示根结点,之前根结点一定被标记为割点, 取消之
        iscut[u] = false;
    }
}

我们以下面的图为例子跑一遍算法。

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 对 1 号点进行 dfs。

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访问 (1,2) 这条边,对 2 做 dfs,并且把边压入栈中。

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访问 (2,3) 这条边,对 3 做 dfs,并且把边压入栈中。

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访问 (3,1) 这条边,dfn[1]<dfn[3],这是一条反向边。更新 low[3]=1。

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访问] (3,4) 这条边,对 4 做 dfs。

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访问 (4,5) 这条边,对 5 做 dfs。

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访问 (5,3) 这条边,是反向边。更新 low[5]=3。

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没有边访问了,现在开始回溯了。由 5 回溯到 4 更新 4 的 low[4]=3。此时 low[5]<dfn[4],没找到割点。

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然后 4 回溯到 3,此时 low[4]≥dfn[3],所以 3 是割点了,栈一直弹出边,直到弹出 (3,4) 这条边。得到 3,4,5 是一个点双连通分量。

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继续回溯,直到 1,此时 low[2]≥dfn[1],所以 1 被设置成为割点,栈一直弹出边,直到弹出 (1,2) 这条边。得到点 1,2,3 是一个双连通分量。

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最后 1 回溯,由于根结点的特殊性,取消 1 是割点的标记。

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至此,算法结束,所有的割点和点双连通分量都求出来了。

总代码:

#include <iostream>
#include <stack>
#include <set>
#include <cstring>
using namespace std;
const int maxm = 1010;  // 最大边数
const int maxn = 110;  // 最大点数
struct edge {
    int u, v;
    int next;
} E[maxm];
int p[maxn], eid = 0;
void init() {
    memset(p, -1, sizeof(p));
    eid = 0;
}
void insert(int u, int v) {
    E[eid].u = u;
    E[eid].v = v;
    E[eid].next = p[u];
    p[u] = eid++;
}
int times=0;
int dfn[maxn],low[maxn];
int bcc_cnt=0;
bool iscut[maxn];
set<int> bcc[maxn];
stack<edge> S;
void dfs(int u,int fa){
    dfn[u]=low[u]=++times;
    int child=0;
    for (int i=p[u];i!=-1;i=E[i].next){
        int v=E[i].v;
        if (dfn[v]==0){
            S.push(E[i]);
            ++child;
            dfs(v,u);
            low[u]=min(low[u],low[v]);
            if (low[v]>=dfn[u]){
                iscut[u]=true;
                ++bcc_cnt;
                while (true){
                    edge x=S.top();
                    S.pop();
                    bcc[bcc_cnt].insert(x.u);
                    bcc[bcc_cnt].insert(x.v);
                    if (x.u==u && x.v==v){
                        break;
                    }
                }
            }
        }else if (dfn[v]<dfn[u] && v!=fa){
            S.push(E[i]);
            low[u]=min(low[u],dfn[v]);
        }
    }
    if (fa<0 && child==1){
        iscut[u]=false;
    }
}
int main() {
    init();
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        insert(u, v);
        insert(v, u);
    }
    memset(dfn, 0, sizeof(dfn));
    times = bcc_cnt = 0;
    dfs(1, -1);
    cout << bcc_cnt << endl;
    for (int i = 1; i <= bcc_cnt; ++i) {
        for (set<int>::iterator it = bcc[i].begin(); it != bcc[i].end(); ++it) {
            cout << (*it) << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

三.桥和边双连通分量

前面我们已经介绍了桥和边双连通分量的概念,这一节我们将重点关注如何求桥和边双连通分量。

求桥和边双连通分量还是会沿用之前求割点和点双连通的理论。

C++基础:图的连通性算法

对于一条边 (u,v),如果 v 及其后代结点能访问 u 及 u 之前,那么删掉边 (u,v) 之后,以 v 为根结点的子树和 u 能连通;反之,如果删除掉边 (u,v),整个图就不连通了。所以一条边 (u, v) 是桥的条件是 low(v)>dfn(u)。

求边双连通分量和求点双连通分量的方法差不多,不同之处在于我们需要用栈来保存每个顶点而不是边。只需在dfs函数开头出把当前顶点 u 放入栈中,因为每个顶点只会进栈一次,我们只需用vector保存每个边双连通分量,而不需要用set。在dfs结尾,若low[u] == dfn[u],有两种可能:

  1. u 是根节点,此时我们需要把栈中的顶点弹出,放在一个新的双连通分量里。
  2. u 不是根节点,说明low[u] > dfn[fa],即fa→u 这条边为桥,我们需要把栈中的顶点弹出,直到 u 为止,然后把这些顶点放在一个新的双连通分量里。

核心代码如下(没有处理重边,若要能处理重边,需要单独标记每条边是否被访问),时间复杂度为 O(V+E)。

int times = 0;
int dfn[maxn], low[maxn];
int bcc_cnt = 0;        // 边双连通分量数量
vector<int> bcc[maxn];  // 记录每个点双连通分量里面的点
stack<int> S;
void dfs(int u, int fa) {
    dfn[u] = low[u] = ++times;
    S.push(u);
    for (int i = p[u]; i != -1; i = E[i].next) {
        int v = E[i].v;
        if (dfn[v] == 0) {  // v 没有被访问过,u, v 是树边
            dfs(v, u);
            low[u] = min(low[u], low[v]);
        } else if (dfn[v] < dfn[u] && v != fa) {  // 反向边,注意 v == fa 的时候,是访问重复的边
            low[u] = min(low[u], dfn[v]);
        }
    }
    if (low[u] == dfn[u]) {  // 此时 u 是根结点或者 fa -> u 是桥
        ++bcc_cnt;           // 增加一个边双连通分量
        while (!S.empty()) {  //从栈中弹出 u 及 u 之后的顶点
            int x = S.top();
            S.pop();
            bcc[bcc_cnt].push_back(x);
            if (x == u) break;  
        }
    }
}

总代码如下:

#include <cstring>
#include <iostream>
#include <stack>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxm = 1010;  // 最大边数
const int maxn = 110;   // 最大点数
struct edge {
    int u, v;
    int next;
} E[maxm];
int p[maxn], eid = 0;
void init() {
    memset(p, -1, sizeof(p));
    eid = 0;
}
void insert(int u, int v) {
    E[eid].u = u;
    E[eid].v = v;
    E[eid].next = p[u];
    p[u] = eid++;
}
int times = 0;
int dfn[maxn], low[maxn];
int bcc_cnt = 0;
vector<int> bcc[maxn];
stack<int> S;
void dfs(int u, int fa) {
    dfn[u] = low[u] = ++times;
    S.push(u);
    for (int i=p[u];i!=-1;i=E[i].next){
        int v=E[i].v;
        if (dfn[v]==0){
            dfs(v,u);
            low[u]=min(low[u],low[v]);
        }else if (dfn[v]<dfn[u] && v!=fa){
            low[u]=min(low[u],dfn[v]);
        }
    }
    if (low[u] == dfn[u]) {
        ++bcc_cnt;
        while (true) {
            int x = S.top();
            S.pop();
            bcc[bcc_cnt].push_back(x);
            if (x == u) break;
        }
    }
}
int main() {
    init();
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        insert(u, v);
        insert(v, u);
    }
    memset(dfn, 0, sizeof(dfn));
    times = bcc_cnt = 0;
    dfs(1, -1);
    cout << bcc_cnt << endl;
    for (int i = 1; i <= bcc_cnt; ++i) {
        for (int j = 0; j < bcc[i].size(); j++) {
            cout << bcc[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

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