tarjan算法——求无向图的割点和桥

2024-03-15 02:48
文章标签 算法 tarjan 割点 求无向

本文主要是介绍tarjan算法——求无向图的割点和桥,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一.基本概念

1.桥:是存在于无向图中的这样的一条边,如果去掉这一条边,那么整张无向图会分为两部分,这样的一条边称为桥无向连通图中,如果删除某边后,图变成不连通,则称该边为桥。
2.割点:无向连通图中,如果删除某点后,图变成不连通,则称该点为割点。

二:tarjan算法在求桥和割点中的应用

1.割点:
1)当前节点为树根的时候,条件是“要有多余一棵子树”(如果这有一颗子树,去掉这个点也没有影响,如果有两颗子树,去掉这点,两颗子树就不连通了。)
2)当前节点U不是树根的时候,条件是“low[v]>=dfn[u]”,也就是在u之后遍历的点,能够向上翻,最多到u,如果能翻到u的上方,那就有环了,去掉u之后,图仍然连通。 保证v向上最多翻到u才可以
2.桥:若是一条无向边(u,v)是桥,
1)当且仅当无向边(u,v)是树枝边的时候,需要满足dfn(u)<low(v),也就是v向上翻不到u及其以上的点,那么u–v之间一定能够有1条或者多条边不能删去,因为他们之间有一部分无环,是桥。
如果v能上翻到u那么u–v就是一个环,删除其中一条路径后,能然是连通的。
3.注意点:
1)求桥的时候:因为边是无方向的,所以父亲孩子节点的关系需要自己规定一下,
在tarjan的过程中if(v不是u的父节点) low[u]=min(low[u],dfn[v]);
因为如果v是u的父亲,那么这条无向边就被误认为是环了。
2)找桥的时候:注意看看有没有重边,有重边的边一定不是桥,也要避免误判。
4.也可以先进行tarjan(),求出每一个点的dfn和low,并记录dfs过程中的每个点的父节点,遍历所有点的low,dfn来寻找桥和割点

三:求桥和割点的模板

#include<iostream>
using namespace std;
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
#define N 201
vector<int>G[N];
int n,m,low[N],dfn[N];
bool is_cut[N];
int father[N];
int tim=0;
void input()
{scanf("%d%d",&n,&m);int a,b;for(int i=1;i<=m;++i){scanf("%d%d",&a,&b);G[a].push_back(b);/*邻接表储存无向边*/G[b].push_back(a);}
}
void Tarjan(int i,int Father)
{father[i]=Father;/*记录每一个点的父亲*/dfn[i]=low[i]=tim++;for(int j=0;j<G[i].size();++j){int k=G[i][j];if(dfn[k]==-1){Tarjan(k,i);low[i]=min(low[i],low[k]);}else if(Father!=k)/*假如k是i的父亲的话,那么这就是无向边中的重边,有重边那么一定不是桥*/low[i]=min(low[i],dfn[k]);//dfn[k]可能!=low[k],所以不能用low[k]代替dfn[k],否则会上翻过头了。}
}
void count()
{int rootson=0;Tarjan(1,0);for(int i=2;i<=n;++i){int v=father[i];if(v==1)rootson++;/*统计根节点子树的个数,根节点的子树个数>=2,就是割点*/else{if(low[i]>=dfn[v])/*割点的条件*/is_cut[v]=true;}}if(rootson>1)is_cut[1]=true;for(int i=1;i<=n;++i)if(is_cut[i])printf("%d\n",i);for(int i=1;i<=n;++i){int v=father[i];if(v>0&&low[i]>dfn[v])/*桥的条件*/printf("%d,%d\n",v,i);}}
int main()
{input();memset(dfn,-1,sizeof(dfn));memset(father,0,sizeof(father));memset(low,-1,sizeof(low));memset(is_cut,false,sizeof(is_cut));count();return 0;
}

这篇关于tarjan算法——求无向图的割点和桥的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/810546

相关文章

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖