全网最!详!细!tarjan算法讲解。——转载自没有后路的路
全网最!详!细!tarjan算法讲解。
全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的。反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂。我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单!
tarjan算法,一个关于 图的联通性的神奇算法。基于DFS(迪法师)算法,深度优先搜索一张有向图。!注意!是有向图。根据树,堆栈,打标记等种种神(che)奇(dan)方法来完成剖析一个图的工作。而图的联通性,就是任督二脉通不通。。的问题。
了解tarjan算法之前你需要知道:
强连通,强连通图,强连通分量,解答树(解答树只是一种形式。了解即可)
不知道怎么办!!!
神奇海螺~:嘟噜噜~!
强连通(strongly connected): 在一个有向图G里,设两个点 a b 发现,由a有一条路可以走到b,由b又有一条路可以走到a,我们就叫这两个顶点(a,b)强连通。
强连通图: 如果 在一个有向图G中,每两个点都强连通,我们就叫这个图,强连通图。
强连通分量strongly connected components):在一个有向图G中,有一个子图,这个子图每2个点都满足强连通,我们就叫这个子图叫做 强连通分量 [分量::把一个向量分解成几个方向的向量的和,那些方向上的向量就叫做该向量(未分解前的向量)的分量]
举个简单的栗子:
比如说这个图,在这个图中呢,点1与点2互相都有路径到达对方,所以它们强连通.
而在这个有向图中,点1 2 3组成的这个子图,是整个有向图中的强连通分量。
解答树:就是一个可以来表达出递归枚举的方式的树(图),其实也可以说是递归图。。反正都是一个作用,一个展示从“什么都没有做”开始到“所有结求出来”逐步完成的过程。“过程!”
神奇海螺结束!!!
tarjan算法,之所以用DFS就是因为它将每一个强连通分量作为搜索树上的一个子树。而这个图,就是一个完整的搜索树。
为了使这颗搜索树在遇到强连通分量的节点的时候能顺利进行。每个点都有两个参数。
1,DFN[]作为这个点搜索的次序编号(时间戳),简单来说就是 第几个被搜索到的。%每个点的时间戳都不一样%。
2,LOW[]作为每个点在这颗树中的,最小的子树的根,每次保证最小,like它的父亲结点的时间戳这种感觉。如果它自己的LOW[]最小,那这个点就应该从新分配,变成这个强连通分量子树的根节点。
ps:每次找到一个新点,这个点LOW[]=DFN[]。
而为了存储整个强连通分量,这里挑选的容器是,堆栈。每次一个新节点出现,就进站,如果这个点有 出度 就继续往下找。直到找到底,每次返回上来都看一看子节点与这个节点的LOW值,谁小就取谁,保证最小的子树根。如果找到DFN[]==LOW[]就说明这个节点是这个强连通分量的根节点(毕竟这个LOW[]值是这个强连通分量里最小的。)最后找到强连通分量的节点后,就将这个栈里,比此节点后进来的节点全部出栈,它们就组成一个全新的强连通分量。
先来一段伪代码压压惊:
tarjan(u){
DFN[u]=Low[u]=++Index // 为节点u设定次序编号和Low初值
Stack.push(u) // 将节点u压入栈中
for each (u, v) in E // 枚举每一条边
if (v is not visted) // 如果节点v未被访问过
tarjan(v) // 继续向下找
Low[u] = min(Low[u], Low[v])
else if (v in S) // 如果节点u还在栈内
Low[u] = min(Low[u], DFN[v])
if (DFN[u] == Low[u]) // 如果节点u是强连通分量的根
repeat
v = S.pop // 将v退栈,为该强连通分量中一个顶点
print v
until (u== v)
}
首先来一张有向图。网上到处都是这个图。我们就一点一点来模拟整个算法。
从1进入 DFN[1]=LOW[1]= ++index ----1
入栈 1
由1进入2 DFN[2]=LOW[2]= ++index ----2
入栈 1 2
之后由2进入3 DFN[3]=LOW[3]= ++index ----3
入栈 1 2 3
之后由3进入 6 DFN[6]=LOW[6]=++index ----4
入栈 1 2 3 6
之后发现 嗯? 6无出度,之后判断 DFN[6]==LOW[6]
说明6是个强连通分量的根节点:6及6以后的点 出栈。
栈: 1 2 3
之后退回 节点3 Low[3] = min(Low[3], Low[6]) LOW[3]还是 3
节点3 也没有再能延伸的边了,判断 DFN[3]==LOW[3]
说明3是个强连通分量的根节点:3及3以后的点 出栈。
栈: 1 2
之后退回 节点2 嗯?!往下到节点5
DFN[5]=LOW[5]= ++index -----5
入栈 1 2 5
ps:你会发现在有向图旁边的那个丑的搜索树 用红线剪掉的子树,那个就是强连通分量子树。每次找到一个。直接。一剪子下去。半个子树就没有了。。
结点5 往下找,发现节点6 DFN[6]有值,被访问过。就不管它。
继续 5往下找,找到了节点1 他爸爸的爸爸。。DFN[1]被访问过并且还在栈中,说明1还在这个强连通分量中,值得发现。 Low[5] = min(Low[5], DFN[1])
确定关系,在这棵强连通分量树中,5节点要比1节点出现的晚。所以5是1的子节点。so
LOW[5]= 1
由5继续回到2 Low[2] = min(Low[2], Low[5])
LOW[2]=1;
由2继续回到1 判断 Low[1] = min(Low[1], Low[2])
LOW[1]还是 1
1还有边没有走过。发现节点4,访问节点4
DFN[4]=LOW[4]=++index ----6
入栈 1 2 5 4
由节点4,走到5,发现5被访问过了,5还在栈里,
Low[4] = min(Low[4], DFN[5]) LOW[4]=5
说明4是5的一个子节点。
由4回到1.
回到1,判断 Low[1] = min(Low[1], Low[4])
LOW[1]还是 1 。
判断 LOW[1] == DFN[1]
诶?!相等了 说明以1为根节点的强连通分量已经找完了。
将栈中1以及1之后进栈的所有点,都出栈。
栈 :(鬼都没有了)
这个时候就完了吗?!
你以为就完了吗?!
然而并没有完,万一你只走了一遍tarjan整个图没有找完怎么办呢?!
所以。tarjan的调用最好在循环里解决。
like 如果这个点没有被访问过,那么就从这个点开始tarjan一遍。
因为这样好让每个点都被访问到。
来一道裸代码。
输入:
一个图有向图。
输出:
它每个强连通分量。
这个图就是刚才讲的那个图。一模一样。
【表示大佬小失误了——by蒟蒻:狂暴狼人】
【真正的图应该长成这样:】
【】
【蒟蒻什么都不行,绘画水平也不行,各位大佬谅解!(虽然大佬也不会看)】
input:
6 8
1 3
1 2
2 4
3 4
3 5
4 6
4 1
5 6
output:
6
5
3 4 2 1
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
struct node {
int v,next;
}edge[];
int DFN[],LOW[];
int stack[],heads[],visit[],cnt,tot,index;
void add(int x,int y)
{
edge[++cnt].next=heads[x];
edge[cnt].v = y;
heads[x]=cnt;
return ;
}
void tarjan(int x)//代表第几个点在处理。递归的是点。
{
DFN[x]=LOW[x]=++tot;// 新进点的初始化。
stack[++index]=x;//进站
visit[x]=;//表示在栈里
for(int i=heads[x];i!=-;i=edge[i].next)
{
if(!DFN[edge[i].v]) {//如果没访问过
tarjan(edge[i].v);//往下进行延伸,开始递归
LOW[x]=min(LOW[x],LOW[edge[i].v]);//递归出来,比较谁是谁的儿子/父亲,就是树的对应关系,涉及到强连通分量子树最小根的事情。
}
else if(visit[edge[i].v ]){ //如果访问过,并且还在栈里。
LOW[x]=min(LOW[x],DFN[edge[i].v]);//比较谁是谁的儿子/父亲。就是链接对应关系
}
}
if(LOW[x]==DFN[x]) //发现是整个强连通分量子树里的最小根。
{
do{
printf("%d ",stack[index]);
visit[stack[index]]=;
index--;
}while(x!=stack[index+]);//出栈,并且输出。
printf("\n");
}
return ;
}
int main()
{
memset(heads,-,sizeof(heads));
int n,m;
scanf("%d%d",&n,&m);
int x,y;
for(int i=;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);
add(x,y);
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(!DFN[i]) tarjan(i);//当这个点没有访问过,就从此点开始。防止图没走完
return ;
}
全网最!详!细!tarjan算法讲解。——转载自没有后路的路的更多相关文章
- 【转载】全网最!详!细!tarjan算法讲解。
转自http://www.cnblogs.com/uncle-lu/p/5876729.html [转载]全网最!详!细!tarjan算法讲解.(已改正一些奥妙重重的小错误^_^) 全网最详细tarj ...
- (转)全网最!详!细!tarjan算法讲解
byhttp://www.cnblogs.com/uncle-lu/p/5876729.html 全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的.反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂.我写的这 ...
- [转]全网最!详!细!tarjan算法讲解
转发地址:https://blog.csdn.net/qq_34374664/article/details/77488976 原版的地址好像挂了..... 看到别人总结的很好,自己就偷个懒吧..以下 ...
- tarjan算法讲解。
tarjan算法讲解. 全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的.反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂.我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单! tarjan算法,一个关 ...
- tarjan 算法讲解(转)
转自:https://www.byvoid.com/blog/scc-tarjan/ 網誌 列表 標籤 項目 關於 聯繫 四月142009 作者:byvoid 閱讀: 158882 計算機科學 圖論 ...
- 有向图强连通分支的Tarjan算法讲解 + HDU 1269 连通图 Tarjan 结题报告
题目很简单就拿着这道题简单说说 有向图强连通分支的Tarjan算法 有向图强连通分支的Tarjan算法伪代码如下:void Tarjan(u) {dfn[u]=low[u]=++index//进行DF ...
- tarjan算法讲解
tarjan算法,一个关于 图的联通性的神奇算法.基于DFS算法,深度优先搜索一张有向图.!注意!是有向图.根据树,堆栈,打标记等种种神奇方法来完成剖析一个图的工作.而图的联通性,就是任督二脉通不通. ...
- 【原创】tarjan算法初步(强连通子图缩点)
[原创]tarjan算法初步(强连通子图缩点) tarjan算法的思路不是一般的绕!!(不过既然是求强连通子图这样的回路也就可以稍微原谅了..) 但是研究tarjan之前总得知道强连通分量是什么吧.. ...
- Tarjan算法分解强连通分量(附详细参考文章)
Tarjan算法分解强连通分量 算法思路: 算法通过dfs遍历整个连通分量,并在遍历过程中给每个点打上两个记号:一个是时间戳,即首次访问到节点i的时刻,另一个是节点u的某一个祖先被访问的最早时刻. 时 ...
随机推荐
- Java EE HttpServletRequest接口和HttpServletResponse接口
package javax.servlet.http (https://docs.oracle.com/javaee/7/api/javax/servlet/http/package-summary. ...
- gridview单元格编辑添加数据
行号 private void gridView1_CustomDrawRowIndicator(object sender, DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.RowIn ...
- 【Opencv 源码剖析】 一、 create函数
1. inline Mat::Mat(int _rows, int _cols, int _type) : size(&rows) { initEmpty();//将data.cols.row ...
- 工控安全入门之 Ethernet/IP
工控安全入门之 Ethernet/IP Ethernet/IP 与 Modbus 相比,EtherNet/IP 是一个更现代化的标准协议.由工作组 ControlNet International 与 ...
- Hadoop_04_Hadoop 的HDFS客户端shell命令
1.Hdfs shell客户端命令操作: 1.1.查看命令列表:hadoop fs 帮助如下: Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile &l ...
- BZOJ 最大公约数 (通俗易懂&效率高&欧拉函数)
题目 题目描述 给定整数\(N\),求\(1 \le x,y \le N\)且\(gcd(x,y)\)为素数的数对\((x,y)\)有多少对. \(gcd(x,y)\)即求\(x,y\)的最大公约数. ...
- Selenium(6)
一.定位页面元素 1.高级定位:层级定位 思路:先定位到祖先节点,在定位该祖先节点范围内的子节点 2.高级定位:Xpath定位(重点) (1)Xpath定位:Xpath就是一个表达式,表示元素的路径, ...
- PHP代码执行流程
怎么样?有点了解了么.说实话,单看这个,我本人是有点懵的,不过,不要怕.咱们来慢慢地看下. 首先,在网上找的信息说PHP代码执行的顺序是这样的,第一步是词法分析,第二步是语法分析,第三步是转化为opc ...
- SAP选择屏幕下拉框实现
DATA:vid TYPE vrm_id , "屏幕字段(可以是单个的I/O空间或者是Table Control中的一个单元格) list TYPE vrm_values, value LI ...
- Mybatis config.xml 配置
<!-- xml标准格式 --><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE ...