今天考试因为不会敲 Dcc 的板子导致没有AK(还不是你太菜了),所以特地写一篇博客记录 Tarjan 的各种算法 无向图的割点与桥 (各种定义跳过) 割边判定法则 无向边 (x,y) 是桥,当且仅当搜索树上存在 x 的一个子节点 y ,满足: dfn[x]<low[y]        根据定义, dfn[x]<low[y] 说明从 subtree(y) 出发,在不经过 (x,y) 的前提下,不管走哪条边,都无法到达 x 或比 x 更早访问的节点.若把 (x,y) 删除,则 subtree(y

无向图的割点与割边 定义:给定无相连通图\(G=(V,E)\) 若对于\(x \in V\),从图中删去节点\(x\)以及所有与\(x\)关联的边后,\(G\)分裂为两个或以上不连通的子图,则称\(x\)为\(G\)的割点. 若对于\(e \in E\),从图中删去边\(e\)之后,\(G\)分裂为两个不连通的子图,则称\(e\)为\(G\)的割边. 对于很多图上问题来说,这两个概念是很重要的.我们将探究如何求解无向图的割点与割边. 预备知识 时间戳 图在深度优先遍历的过程中,按照每一个节点第一

LCA(最近公共祖先).....可惜我只会用tarjan去做 真心感觉tarjan算法要比倍增算法要好理解的多,可能是我脑子笨吧略略略 最近公共祖先概念:在一棵无环的树上寻找两个点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点,也就是离这两个点最近的祖先节点. 最近公共祖先的应用:求解两个有且仅有一条确定的最短路径的路径 举个例子吧,如下图所示4和5的最近公共祖先是2,5和3的最近公共祖先是1,2和1的最近公共祖先是1. 这就是最近公共祖先的基本概念了,那么我们该如何去求这个最近公共祖先呢? Tarjan介

有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,

运用Tarjan算法,求解图的点/边双连通分量. 1.点双连通分量[块] 割点可以存在多个块中,每个块包含当前节点u,分量以边的形式输出比较有意义. typedef struct{ //栈结点结构 保存边 int front; int rear; }BNode; BNode block_edge[MAXL]; int top; //栈指针,指向下一个空位 int num_block; //块计数 int b1,b2; //存储块中的边 辅助信息[全局变量] void add(int *top,i

使用Tarjan算法求解图的割点和桥. 1.割点 主要的算法结构就是DFS,一个点是割点,当且仅当以下两种情况:         (1)该节点是根节点,且有两棵以上的子树;         (2)该节点的任一子节点,没有到该节点祖先的反向边(就是说如果没有这个割点,那么这个子节点和那个祖先之间不连通); void cutpoint_Tarjan(int u,int parent) { int son; //节点m的儿子节点 ENode *ptr=(ENode *)malloc(sizeof(EN

1.基础知识 在有向图G,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components).  下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当

转载自:Click Here LCA问题(Lowest Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能大(尽可能远离树根).LCA问题有很多解法:线段树.Tarjan算法.跳表.RMQ与LCA互相转化等.本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现. 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个

资料参考 Tarjan算法寻找有向图的强连通分量 基于强联通的tarjan算法详解 有向图强连通分量的Tarjan算法 处理SCC(强连通分量问题)的Tarjan算法 强连通分量的三种算法分析 Tarjan算法详解理解集合 ppt图解分析下载 强连通分量 强连通分量(strongly connected component)是图论中的概念.图论中,强连通图指每一个顶点皆可以经由该图上的边抵达其他的每一个点的有向图.意即对于此图上每一个点对(Va,Vb),皆存在路径Va→Vb以及Vb→Va.(若有

// 此博文为迁移而来,写于2015年4月14日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vxnx.html UPDATE(20151104):新增Tarjan算法核心代码. 1.前言        我始终记得去年冬天有天吃完饭后,我们在买东西的时候讨论着强连通分量和Tarjan什么的.当时我真的什么都没听懂啊...什么强连通图,强连通分量,极大强连通分量...当然现在还是知道了.         2.概念   

Tarjan 算法 一.算法简介 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 我们定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } ,  { 6 } 三个区域可以相

一.[前言]关于tarjan tarjan算法是由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法. 那么问题来了找蓝翔!(划掉)什么是强连通分量? 我们定义:如果两个顶点互相连通(即存在A到B和B到A的通路),则称这两个点强连通.对于一个有向图G,若是G中任意两点都强连通,则称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为该图的强连通分量. 对于下图,{1,2,3,4}.{5}.{6}分别是它的强连通分量. 那么tarjan是如何找到这些强连通分量的呢? 说白了tarjan就是dfs

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 大体来说有3中算法Kosaraju,Trajan,Gabow这三种!后续文章中将相继介

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个 顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 大体来说有3中算法Kosaraju,Trajan,Gabow这三种!后续文章中将相继

SCC即强连通分量,即一个图的子图,其中的点能相互到达,全称是strongly connected component. Tarjan算法是用来找出图的SCC. 伪代码 int index = 0; //全局变量i stack s; //全局堆栈s void tarjan(vertex v){ LOW[v] = DFN[v] = ++index; //初始化LOW和DFN s.push(v); for(所有与v相连的节点w){ if(w没有被访问过){ //(v, w)是搜索树上的边 tarja

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]>=

[功能] Tarjan算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量.强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图.而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量. [算法思想] 用dfs遍历G中的每个顶点,通dfn[i]表示dfs时达到顶点i的时间,low[i]表示i所能直接或间接达到时间最小的顶点.(实际操作中low[i]不一定最小,但不会影响程序的最终结果) 程序开始时,time初始化为0,在dfs遍历到v时,low[v]=df

算法描述 tarjan算法思想:从一个点开始,进行深度优先遍历,同时记录到达该点的时间(dfn记录到达i点的时间),和该点能直接或间接到达的点中的最早的时间(low[i]记录这个值,其中low的初始值等于dfn).如图: 假设我们从1开始DFS,那么到达1的时间为1,到达2的时间为2,到达3的时间为3.同时,点1能直接或间接到达的点中,最小时间为1,点2能通过3间接到达点1,所以点2可到达最早的点时间为1,点3可以直接到达点1,故点3到达的最早的点的时间为1.).对于每一个没有被遍历到的点A,如

参考资料传送门 http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6762370 http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6762432 http://blog.csdn.net/xinghongduo/article/details/6195337 题目链接 http://poj.org/problem?id=3177 题目大意:有F个牧场,1<=F<=5000,现在一个牧群经常需要

Tarjan算法应用 (割点/桥/缩点/强连通分量/双连通分量/LCA(最近公共祖先)问题)(转载) 转载自:http://hi.baidu.com/lydrainbowcat/blog/item/2194090a96bbed2db1351de8.html 基本概念: 1.割点:若删掉某点后,原连通图分裂为多个子图,则称该点为割点. 2.割点集合:在一个无向连通图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合,以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割点集合. 3.点连

原文地址:https://www.byvoid.com/blog/scc-tarjan/ [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量