缩点(有向图的强连通分量)学习笔记

1.什么是强连通分量?:

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 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)。——度娘

显然正确,但是文绉绉的又难懂。

其实就是有一大团点,它们之间可以互相到达,且没有其它的点与它们互可到达,那么这一大团点就是有向图的一个强联通分量。

一个强连通分量可以看作一个或几个环拼接在一起。

如:

2.如何操作?:

首先对于整个有向图进行dfs,若dfs树中存在子树有到达父亲节点,从父亲到这个点则都可互相到达,这些点有可能与父亲原属的强连通图合并,也有可能成为新的一个强连通分量。

如上图。

所以我们判断一个点是否在一个强连通分量中,就用它是否能到达dfs序比他小的点。

但我们如何将一个强连通分量的点记录呢?

答:用一个栈储存,遇到一个不能到达dfs序比他小的点的点,就将栈里的点都标记为一个新的强连通分量,再清空栈(一个点我们也看作一个强连通分量)。

我们用dfn数组记录dfs序,low数组记录能到达的点最小的dfs编号。

对于每一个点,需要用它的儿子的low来更新自己的low,如上图中的2号点;

然而,若有连向父亲的边呢?是不是直接用父亲的dfn来更新自己的low?

当然是对的!!!(作者就曾经错在这里,曾今以为是对的,但打模板时错了,改了两处,结果以为是因为将dfn改为low才对的,后面发现不是,果然我还是太蒟蒻了qaq~~~~~

在tarjan算法中,都是用父亲的dfn来更新自己的low,

但在有向图中,若自己的父亲有连向祖父等祖宗,那么自己和祖宗在同一个强连通分量;

而在无向图中,则属于两个强连通分量。

如:

                                 

其中,1、2、3、4、5互可到达,只有dfn[1]==low[1],都是一个强连通分量。

           

此时,用low来更新错误

还有,注意:对于已经属于一个强连通分量的点,不能用它的low来更新连向它的点

所以,low[5]为5。

 1 void tarjan(int u)//当前点
 2 {
 3     low[u]=dfn[u]=++deep; x[++top]=u; v[u]=1;
 4     for(int i=head1[u];i;i=e[i].nxt)
 5     {
 6         if(!dfn[e[i].to]) tarjan(e[i].to),low[u]=min(low[u],low[e[i].to]);//连向儿子的边
 7         else if(v[e[i].to]) low[u]=min(low[u],low[e[i].to]);//连向父亲且不属于一个强连通分量
 8     }
 9    if(dfn[u]==low[u])//找到一个强连通分量
10    {
11         num[u]=++tot; v[u]=0;
12         while(x[top]!=u) v[x[top]]=0,num[x[top]]=tot,--top;
13         --top;
14      }
15 }
16 int main()
17 {
18     for(int i=1;i<=n;++i) if(!dfn[i]) tarjan(i);
19     return 0;
20 }

最后,模拟一个图的tarjan过程:

一共有一个强连通分量:1.{1,2,3,4,5,6,7,8,9}。

u=1:dfn[1]=1,++top,x[1]=1,tarjan(8);

u=8:dfn[8]=2,++top,x[2]=8,tarjan(9);

u=9:dfn[9]=3,++top,x[3]=9,low[9]=1;

u=8:low[8]=1;

u=1:tarjan(2);

u=2:dfn[2]=4,++top,x[4]=2,tarjan(3);

u=3:dfn[3]=5,++top,x[5]=3,tarjan(4);

u=4:dfn[4]=6,++top,x[6]=4,low[4]=low[2]=4;

u=3:low[3]=low[4]=4;

u=2:low[2]=4,tarjan(5);

u=5:dfn[5]=7,++top,x[7]=5,tarjan(6);

u=6:dfn[6]=8,++top,x[8]=6,tarjan(7);

u=7:dfn[7]=9,++top,x[9]=7,low[7]=1;

u=6:low[6]=1;

u=5:low[5]=1;

u=2:low[2]=1;

u=1:dfn[1]==low[1]=1→++tot,将x[1]到x[9]标记为tot=1,top=0;

结束。

3.缩点:

将每个强联通分量看作一点,将所有连向强联通分量内的点连向这个强联通分量。

 1 int main()
 2 {
 3     n=read(); m=read();
 4     for(int i=1;i<=n;++i) w1[i]=read();
 5     for(re int i=1;i<=m;++i) t1=read(),t2=read(),add(t1,t2,e,head1);
 6     cnt=0;
 7     for(int i=1;i<=n;++i)
 8     {
 9         w2[num[i]]+=w1[i];
10         for(int j=head1[i];j;j=e[j].nxt) if(num[i]!=num[e[j].to]) add(num[i],num[e[j].to],f,head2),++rd[num[e[j].to]];
11     }
12     return 0;
13 }

洛谷P3387 【模板】缩点

题目背景

缩点+DP

题目描述

给定一个n个点m条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大。你只需要求出这个权值和。

允许多次经过一条边或者一个点,但是,重复经过的点,权值只计算一次。

输入输出格式

输入格式:

第一行,n,m

第二行,n个整数,依次代表点权

第三至m+2行,每行两个整数u,v,表示u->v有一条有向边

输出格式:

共一行,最大的点权之和。

输入输出样例

输入样例#1:

2 2
1 1
1 2
2 1

输出样例#1:

2

说明

n<=10^4,m<=10^5,0<=点权<=1000

算法:Tarjan缩点+DAGdp

题解:

当进入一个强连通分量时,肯定将这个强连通分量都走一遍,所以缩点,变为一个DAG(有向无环图),然后按拓扑序dp,每个点的答案为所有能到达它的点的答案的最大值+自己的点值,输出所有点中答案的最大值。

用每个点的答案更新它所能到达的所有点的答案。

代码如下:

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 #define re register
 3 using namespace std;
 4 const int N=10006,M=100006;
 5 int n,m,t1,t2,w1[N],w2[N],num[N],cnt=0,head1[N],t,tot=0,head2[N],x[N],dfn[N],low[N],ans[N],maxa=-1,rd[N],deep=0,top=0,v[N];
 6 struct edge
 7 {
 8     int to,nxt;
 9 }e[M],f[M];
10 inline void add(int u,int v,edge a[],int head[]){a[++cnt].to=v,a[cnt].nxt=head[u],head[u]=cnt;}
11 inline int read()
12 {
13     int T=0,F=1; char ch=getchar();
14     while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-') F=-1; ch=getchar();}
15     while(ch>='0'&&ch<='9') T=(T<<3)+(T<<1)+(ch-48),ch=getchar();
16     return F*T;
17 }
18 void tarjan(int u)
19 {
20     low[u]=dfn[u]=++deep; x[++top]=u; v[u]=1;
21     for(int i=head1[u];i;i=e[i].nxt)
22     {
23         if(!dfn[e[i].to]) tarjan(e[i].to),low[u]=min(low[u],low[e[i].to]);
24         else if(v[e[i].to]) low[u]=min(low[u],low[e[i].to]);
25     }
26     if(dfn[u]==low[u])
27     {
28         num[u]=++tot; v[u]=0;
29         while(x[top]!=u) v[x[top]]=0,num[x[top]]=tot,--top;
30         --top;
31     }
32 }
33 void tppx()
34 {
35     queue<int> q; cnt=0;
36     for(int i=1;i<=tot;++i) if(!rd[i]) x[++cnt]=i,q.push(i);
37     while(!q.empty())
38     {
39         int tmp=q.front(); q.pop();
40         for(int i=head2[tmp];i;i=f[i].nxt)
41         {
42             --rd[f[i].to];
43             if(!rd[f[i].to]) x[++cnt]=f[i].to,q.push(f[i].to);
44         }
45     }
46 }
47 int main()
48 {
49     n=read(); m=read();
50     for(int i=1;i<=n;++i) w1[i]=read();
51     for(re int i=1;i<=m;++i) t1=read(),t2=read(),add(t1,t2,e,head1);
52     for(int i=1;i<=n;++i) if(!dfn[i]) tarjan(i);
53     cnt=0;
54     for(int i=1;i<=n;++i)
55     {
56         w2[num[i]]+=w1[i];
57         for(int j=head1[i];j;j=e[j].nxt) if(num[i]!=num[e[j].to]) add(num[i],num[e[j].to],f,head2),++rd[num[e[j].to]];
58     }
59     memset(x,0,sizeof(x)); tppx();
60     for(int i=1;i<=n;++i)
61     {
62         t=x[i]; ans[t]=max(ans[t],w2[t]);
63         maxa=max(maxa,ans[t]);
64         for(int j=head2[t];j;j=f[j].nxt) ans[f[j].to]=max(ans[f[j].to],ans[t]+w2[f[j].to]);
65     }
66     printf("%d\n",maxa);
67     return 0;
68 }

转载于:https://www.cnblogs.com/ljk123-de-bo-ke/p/10686498.html

缩点(有向图的强连通分量)学习笔记相关推荐

  1. 算法提高课-图论-有向图的强连通分量-AcWing 367. 学校网络:强连通分量、tarjan算法

    文章目录 题目解答 题目来源 题目解答 来源:acwing 分析: 第一问:通过tarjan算法求出强连通分量并且缩点后,统计入度为0的点的个数p即可. 第二问,至少加几条边才能使图变成强连通分量?这 ...

  2. 算法提高课-图论-有向图的强连通分量-AcWing 1174. 受欢迎的牛:tarjan算法求强连通分量、tarjan算法板子、强连通图

    文章目录 题目解答 题目来源 题目解答 来源:acwing 分析: 强连通图:给定一张有向图.若对于图中任意两个结点x,y,既存在从x到y的路径,也存在从y到x的路径,则称该有向图是"强连通 ...

  3. 有向图的强连通分量(SCC)

    有向图的强连通分量(SCC) 1. 有向图的强连通分量原理 原理 强连通分量是针对有向图来说的.如下的讲解默认都是针对有向图的. 连通分量:对于一个有向图中的一些点来说,如果任意两点都能相互到达,则称 ...

  4. 【图论】—— 有向图的强连通分量

    给定有向图 ,若存在 ,满足从 出发能到达 中所有的点,则称 是一个"流图"( Flow Graph ),记为  ,其中, 称为流图的源点. 在一个流图  上从  进行深度优先遍历 ...

  5. Tarjan 求有向图的强连通分量

    Tarjan 算法与有向图的连通性 Tarjan 算法是基于对图进行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,把当前搜索树中未处理的节点加入一个栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点 ...

  6. C++Kosaraju找有向图的强连通分量算法(附完整源码)

    C++Kosaraju找有向图的强连通分量算法 C++Kosaraju找有向图的强连通分量算法完整源码(定义,实现,main函数测试) C++Kosaraju找有向图的强连通分量算法完整源码(定义,实 ...

  7. 有向图的强连通分量,割点与桥

    有向图的强连通分量 1.Tarjan /* Tarjan算法 复杂度O(N+M) */ #include<iostream> #include<stdio.h> #includ ...

  8. 求无向图的连通分量或有向图的强连通分量—tarjan()ccf高速公路

    概念定义: 在图论中,连通图基于连通的概念. 1. 连通(无向图): 若顶点Vi能通过路径到达Vj,那么称为Vi和Vj是连通的 对无向图:若从顶点Vi到顶点Vj有路径相连(当然从j到i也一定有路径), ...

  9. 有向图的强连通分量算法

    有向图的强连通分量算法 强连通分量定义 在有向图中,某个子集中的顶点可以直接或者间接互相可达,那么这个子集就是此有向图的一个强连通分量,值得注意的是,一旦某个节点划分为特定的强连通分量后,此顶点不能在 ...

最新文章

  1. ubuntu安装chrome浏览器
  2. telegraf输出MySQL_如何使用Telegraf拖尾远程日志文件
  3. 复现经典:《统计学习方法》第12章 监督学习方法总结
  4. 【收藏】sonar-scanner扫描代码出错 SonarQube svn: E170001
  5. arduino串口输入改变模式模块
  6. ASP.NET那点不为人知的事(二)
  7. python做前端mongodb_Python爬虫之mongodb和python交互
  8. python之Django学习笔记(五)---后台(admin.py)Action使用
  9. 有序数组的平方(力扣)
  10. 专访 Unity 技术总监 Mark Schoennagel、杨栋:基于 Unity 制作影视动画的几点建议!
  11. VB 游戏外挂操作类
  12. 网站服务器 凭证,登录云服务器的凭证是什么
  13. PCL编程笔记——Assertion `px != 0' failed.
  14. sprintf与swprintf
  15. layoutit+Bootstrap html页面布局+CSS
  16. 光敏电阻5506主要参数_常用光敏电阻的规格参数
  17. oracle rfs进程过多,【DB笔试面试755】在Oracle的DG中,RFS、LNSn、MRP、LSP进程的作用分别是什么?...
  18. 山世光:计算机视觉技术现状展望和产业化
  19. 倭黑猩猩机器人_难以置信!倭黑猩猩竟也有助产“护士”
  20. Django连接Mysql报错:ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb'

热门文章

  1. 注入双括号报错注入_SQL手动注入:sqlilabs(less110)
  2. nginx修改upstream不重启的方法(ngx_http_dyups_module模块)
  3. 【译】为什么我更喜欢对象而不是switch语句
  4. MAVEN集成测试环境搭建
  5. Angular 2.x 从0到1 (五)史上最简单的Angular2教程
  6. Java中short、int、long、float、double的取值范围
  7. ios添加设备真机测试,以及Undefined symbols for architecture x86_64:''错误
  8. HDU - 4734 F(x) (2013成都网络游戏,数字DP)
  9. nginx-1.13.x源码安装
  10. 本地无法启动MySQL服务,报的错误:1067,进程意外终止---解决