模板 - 图论 - 强连通分量 - Kosaraju算法
这个算法是自己实现的Kosaraju算法,附带一个缩点,其实缩点这个跟Kosaraju算法没有什么关系,应该其他的强连通分量算法计算出每个点所属的强连通分量之后也可以这样缩点。
算法复杂度:
Kosaraju算法:初始化,加边,两次dfs,复杂度O(n+m)
强连通分量缩点算法:遍历每个点每条边,复杂度O(n+m)
对边排序去重:复杂度O(n+mlogm)
注意:
1、最好先 Init() ,然后再 AddEdge()
2、维护缩点时点的性质对新点的影响在 dfs2() 中进行
3、维护缩点时边的性质对新点的影响在 Build() 中进行,特别注意缩点之后的自环
4、并不是每道题都需要原图反图,也并不是都需要对边进行去重
Kosaraju算法缩点的结果本身就是按拓扑序排列的。
namespace SCC {
int n;
vector<int> G[MAXN + 5], BG[MAXN + 5];
int c1[MAXN + 5], cntc1;
int c2[MAXN + 5], cntc2;
int s[MAXN + 5], cnts;
int n2;
vector<int> V2[MAXN + 5];
vector<int> G2[MAXN + 5], BG2[MAXN + 5];
void Init(int _n) {
n = _n;
cntc1 = 0, cntc2 = 0, cnts = 0;
for(int i = 1; i <= n; ++i) {
G[i].clear();
BG[i].clear();
c1[i] = 0;
c2[i] = 0;
s[i] = 0;
V2[i].clear();
G2[i].clear();
BG2[i].clear();
}
return;
}
void AddEdge(int u, int v) {
G[u].push_back(v);
BG[v].push_back(u);
return;
}
void dfs1(int u) {
c1[u] = cntc1;
for(auto &v : G[u]) {
if(!c1[v])
dfs1(v);
}
s[++cnts] = u;
}
void dfs2(int u) {
V2[cntc2].push_back(u);
c2[u] = cntc2;
for(auto &v : BG[u]) {
if(!c2[v])
dfs2(v);
}
return;
}
void Kosaraju() {
for(int i = 1; i <= n; ++i) {
if(!c1[i]) {
++cntc1;
dfs1(i);
}
}
for(int i = n; i >= 1; --i) {
if(!c2[s[i]]) {
++cntc2;
dfs2(s[i]);
}
}
return;
}
void Build() {
n2 = cntc2;
for(int i = 1; i <= n2; ++i) {
for(auto &u : V2[i]) {
for(auto &v : G[u]) {
if(c2[v] != i) {
G2[i].push_back(c2[v]);
BG2[c2[v]].push_back(i);
}
}
}
}
for(int i = 1; i <= n2; ++i) {
sort(G2[i].begin(), G2[i].end());
G2[i].erase(unique(G2[i].begin(), G2[i].end()), G2[i].end());
sort(BG2[i].begin(), BG2[i].end());
BG2[i].erase(unique(BG2[i].begin(), BG2[i].end()), BG2[i].end());
}
return;
}
void Solve() {
for(int i = 1; i <= n2; ++i) {
for(auto &u : V2[i]) {
//把原图的信息传递给新图;
}
}
//在新图上Solve;
return;
}
}
好像在不开O2的情况下这个vector版的比链式前向星版的费多了很多时间。
使用方法:
- Init,传入原图的点数。
- 使用AddEdge逐个加入有向边。
- 调用Kosaraju划分强连通分量(V2存储强连通缩点后的新点包含原图的哪些点,c2存储原图的点对应强连通缩点后的哪个新点)。
- 调用Build在强连通缩点之后的新点之间建立新边到G2,并排序去重。
- 在Solve中书写在DAG中求解的代码,例如先把原图的点的信息传递给强连通缩点后的新点,然后在DAG上dp(注意是使用G2)。
模板 - 图论 - 强连通分量 - Kosaraju算法的更多相关文章
- 有向图的强连通分量——kosaraju算法
一.前人种树 博客:Kosaraju算法解析: 求解图的强连通分量
- 图论-强连通分量-Tarjan算法
有关概念: 如果图中两个结点可以相互通达,则称两个结点强连通. 如果有向图G的每两个结点都强连通,称G是一个强连通图. 有向图的极大强连通子图(没有被其他强连通子图包含),称为强连通分量.(这个定义在 ...
- 图的强连通分量-Kosaraju算法
输入一个有向图,计算每个节点所在强连通分量的编号,输出强连通分量的个数 #include<iostream> #include<cstring> #include<vec ...
- NOIP专题复习3 图论-强连通分量
目录 一.知识概述 二.典型例题 1.[HAOI2006]受欢迎的牛 2.校园网络[[USACO]Network of Schools加强版] 三.算法分析 (一)Tarjan算法 (二)解决问题 四 ...
- 有向图强连通分量Tarjan算法
在https://www.byvoid.com/zhs/blog/scc-tarjan中关于Tarjan算法的描述非常好,转述如下: 首先解释几个概念: 有向图强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点间 ...
- 【模板】强连通分量和tarjan算法
看了好久才终于明白了这个算法..复杂度是O(n+m). 我觉得这个算法不是很好理解,但是看懂了以后还是觉得听巧妙的. 下面给出模板代码和三组简单数据帮助理解. 代码如下: #include <s ...
- 模板 - 强连通分量 - Kosaraju
Kosaraju算法 O(n+m) vector<int> s; void dfs1(int u) { vis[u] = true; for (int v : g[u]) if (!vis ...
- 算法模板——Tarjan强连通分量
功能:输入一个N个点,M条单向边的有向图,求出此图全部的强连通分量 原理:tarjan算法(百度百科传送门),大致思想是时间戳与最近可追溯点 这个玩意不仅仅是求强连通分量那么简单,而且对于一个有环的有 ...
- 强连通分量-----Kosaraju
芝士: 有向图强连通分量在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点强连通(strongly connect ...
随机推荐
- 【OO学习】OO第四单元作业总结及OO课程总结
[OO学习]OO第四单元作业总结及OO课程总结 第四单元作业架构设计 第十三次作业 第十四次作业 总结 这两次作业架构思路上是一样的. 通过将需要使用的UmlElement,封装成Element的子类 ...
- metasploit、msfvenom生成木马入侵电脑及手机
简介 msfvenom msfvenom a Metasploit standalone payload generator,Also a replacement for msfpayload and ...
- Mybatis全部标签与解释说明
一.定义SQL语句 (1)select 标签的使用 属性介绍: id :唯一的标识符. parameterType:传给此语句的参数的全路径名或别名 例:com.test.poso.User或user ...
- Ubuntu-18.04 LTS UEFI 安装U盘制作
要把U盘作为UEFI启动盘,第一个分区要为FAT32分区,EFI程序放在/EFI/Boot/bootx64.efi.为了制作Ubuntu-18.04 LTS安装U盘,可以把一个U盘格式化为FAT32格 ...
- 各种变异绕过XSS过滤器
各种变异绕过XSS过滤器(Various variations bypass the XSS filter ) 文章来自:https://www.cnblogs.com/iAmSoScArEd/p/1 ...
- 将集群WEB节点静态数据迁移到共享存储器(LNMP环境)
系统版本:Centos 6.5 机器及IP规划如下: 192.168.0.117 MySQL 192.168.0.118 nginx+php 192.168.0.123 nfs ①在NFS机器上 ...
- 小程序canvas绘制倒计时
如果本文对你有用,请爱心点个赞,提高排名,帮助更多的人.谢谢大家!❤ 如果解决不了,可以在文末进群交流. 效果展示: //广告倒计时 advTimeCountDown:function(advTime ...
- 如果不用 ReSharper,那么 Visual Studio 2019 能还原 ReSharper 多少功能呢?
原文:https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/100158000 本文的内容分为三个部分: Visual Studio 能完全还原的 ReShar ...
- 用js刷剑指offer(丑数)
题目描述 把只包含质因子2.3和5的数称作丑数(Ugly Number).例如6.8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7. 习惯上我们把1当做是第一个丑数.求按从小到大的顺序的第N个丑数. 思路 ...
- 每个程序员都应该知道延迟数—Latency Numbers Every Programmer Should Know
每个程序员都应该知道延迟数 Latency Numbers Every Programmer Should Know https://people.eecs.berkeley.edu/~rcs/res ...