oyjpArt ACM/ICPC算法程序设计空间

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图的DFS信息构建 by oyjpArt
g矩阵: g[i][j] -> 0 : 无边
                         1 : 可重复访问边
                        -1: 非可重复访问边
说明:以为在无向图中u->v访问之后就不能再从v->u访问了
       故{u, v}访问了之后{v, u}要置-1
     如果是有向图 则没有这个规则
gc矩阵:gc[i][j]-> 0 : 无边
                  1 : 树枝边
      2 : 反向边
      3 : 正向边
      4 : 交叉边
d数组: 顶点的开始访问时间表
f数组: 顶点的结束访问时间表
c数组: 顶点颜色表 0白色 -1灰色 1黑色
p数组: 顶点的前驱表
l数组: 顶点的L值(最顶层的祖先层数)
b数组: 顶点的度数表

关于标号函数 LOW()
LOW(U)代表的是与U以及U的子孙直接相连的结点的最高辈分(深度)
                                 d[U]                 U首次被访问时
LOW[U] =    min(LOW[U], d[W])    访问边{U,W}
                  min(LOW[U], LOW[S])  U的儿子S的关联边全部被访问时
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const int maxn = 100;
int n, g[maxn][maxn], gc[maxn][maxn];
int d[maxn], f[maxn], l[maxn], p[maxn], c[maxn], b[maxn];
int time;

void dfs_visit(int u) {//递归搜索以U为根的深度优先树
 int v;
 c[u] = -1;         //置顶点为灰色//去掉这句之后适用于有向图(后面设置不可访问亦同)
 time++; d[u] = time, l[u] = time;
 for(v = 1; v<=n; v++)
  if(g[u][v] > 0)
   if(c[v] == 0)  {         //如果v是白色节点
    g[v][u] = -1;        //不可再访问
    gc[u][v] = 1;        //树枝边
    b[u]++;              //度数
    p[v] = u;            //记录父亲节点
    dist_visit(v);       //递归搜索以v为根的深度优先树
    if(l[v] < l[u])      //v是u的后代
     l[u] = l[v];     //u的儿子v的关联边搜索完后计算父亲的low值
    g[v][u] = 1;         //恢复可访问标志
   }
   else {
    if(c[v] < 0) {       //若顶点为灰色
     if(l[v] < l[u])  //u与v相连
      l[u] = l[v];
     gc[u][v] = 2;    //反向边
    }
    else  {              //黑色
     if(d[v] > d[u])
      gc[u][v] = 3;         //正向边
     else
      gc[u][v] = 4;         //交叉边
    }
   }
 c[u] = 1;             //DFS完毕 置黑色吧
 time++; f[u] = time;
}

void dfs() {
 int u;
 memset(gc, 0, sizeof(gc));
 memset(c, 0, sizeof(c));
 memset(b, 0, sizeof(b));
 time = 0;
 for(u = 1; u <= n; u++)
  if(c[u] == 0) {
   p[u] = 0;
   dfs_visit(u);
  }
}
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DFS3大经典应用
一: TOPO排序
 DFS之后按照结束访问时间反向排序即可 如果在DFS过程中出现方向边(成环) 则无法TOPO
当然我们还有一种经典的TOPO方法 找0度节点迭代删除法 o(M+N)的TC
二: 求割点和桥
判定规则1: 如果root节点又多于一个1子节点 则root是割点
判定规则2: 如果一个节点u有某一个子节点v不含到u的祖先节点的后向边 则u为割点
 即对于u的子节点v, u是割点的条件 (p[u] == 0 && b[v] > 1) || (p[u] > 0 && l[v] >= d[u])
桥: 不属于任何简单回路的边 "一牵动全身" l[v] > d[u]即是桥
之所以不能等于 实际上等于的情况是存在2条以上的边 自然就不是桥了~
 (注意加上割点表 以防重复输出)
三: 求有向图的极大强连通分支
1.对图进行DFS遍历 遍历中记下所有的结束时间A[i].遍历的结果是构建的一座森林W1
  我们对W1中的每棵树G进行步骤2到步骤3的操作
2.改变图G中每一条边的方向 构造出新的有向图Gr
3.按照A[i]由小到大的顺序对Gr进行DFS遍历.遍历的结果是构建了新的树林W2.
  W2中每棵树上的顶点构成了有向图的极大强连通分支
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//一个更加简洁的程序框架(来自<<算法艺术与信息学竞赛>>)-------
这里面的Ancestor相当于上面所说的LOW
Procedure DFS(节点编号k, k的父亲节点编号father, deep:integer)
var i, tot : integer;
begin
  C[k] = -1; {灰色}
  D[k] = deep; {记录深度}
  Ancestor[k] = deep, tot = 0;

  for i = 1->n
  begin
      if(节点i和k相连) and (i != father) and (Ci = -1)
     then Ancestor[k] = Min(Ancestor[k], Di);
   if(节点i与k相连) and (Ci = 0) then
   begin
  DFS(i, k, deep + 1);
    tot++, Ancestor[k] = Min(Ancestor[k], Ancestor[i]);
    if(k == Root) and (tot > 1) or
   ( (k != Root) and (Ancestor[i] >= D[k]) )
   then Cut[k] = true;
    if(Ancestor[i] > D[k]) then Brige[k][i] = true
      end
  end
  C[k] = 1; //黑色
  time++, A[i] = time;
end;
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Feedback

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-05-20 21:49 by YPP
你好,我是ACM新手。
请问,在ACM比赛中遇到有关图的问题时是用邻接表好还是邻接矩阵好?我觉得两个都有不方便的地方。
比如输入格式要求如下(顶点 与该顶点相邻的顶点数 与该顶点相邻的顶点):
A 3 B C D
B 2 A C
C 1 D
D 2 A B

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-05-21 13:53 by oyjpart
下面我用n代表点 m代表边
邻接表:访问任任两点之间的边最坏o(n) 遍历一个点的所有边o(该点的度数)
邻接矩阵:访问任两点之间的边o(1) 但是遍历一个点的所有边o(n)
由此可以看出 选择是有目的的
第一 对于稀疏图 有时候内存不够用 不得不待用邻接表
第二 对于比较密集的图 邻接表无甚优势
第三 如果不需要在稀疏图中经常性的遍历一个点的所有边 邻接矩阵是仍首选的

看到你的输入数据似乎用邻接矩阵比较好

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-05-22 20:23 by YPP
非常感谢你的解答。
我那输入数据,我觉得用邻接矩阵挺麻烦的。因为只有所有数据输入完毕才确定图所有的顶点,不太好处理

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-05-23 13:24 by oyjpart
不管他 开静态的二维数组满足题目最大顶点数即可
如果题目没有说明而且你熟悉stl的话 你就用二维vector

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-12-18 13:04 by robber
非常感谢!
对这个经典问题我思考一天了。对割点、桥等与这个算法的深入联系都没发现,现在好了。

# re: 图的DFS信息构建+割点,桥,极大连通子图三大法宝  回复  更多评论   

2007-12-18 14:16 by alpc12
不用谢 呵呵

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