不常用的黑科技——「三元环」
万恶之源:
给定一张无重边、无自环的无向图(点数为$n$,边数为$m$,且$n,m$同阶),问有多少个无序三元组$(i,j,k)$,使得存在:
1. 有一条连接$i,j$的边
2. 有一条连接$j,k$的边
3. 有一条连接$k,i$的边
举个例子:
这张图中有三个三元环:$(1,2,3),(1,3,4),(3,4,5)$
有一个显然的基于度数的乱搞的做法(本人并没有写过……),可以在这里阅读到:jiachin_zhao [hdu 6184 Counting Stars](三元环计数)
这里介绍一种十分优秀的三元环计数方法:
首先要对所有的无向边进行定向,对于任何一条边,从度数大的点连向度数小的点,如果度数相同,从编号小的点连向编号大的点
此时这张图是一个有向无环图
之后枚举每一个点$u$,然后将$u$的所有相邻的点都标记上“被$u$访问了”,然后再枚举$u$的相邻的点$v$,然后再枚举$v$的相邻的点$w$,如果$w$存在“被$u$访问了”的标记,那么$(u,v,w)$就是一个三元环了
而且每个三元环只会被计算一次
那么现在就只需要证明三件事:
1. 定向后的图是一个有向无环图
以上图为例,用$deg_u$表示$u$在原图中的度数,则$deg_a \ge deg_b \ge deg_c \ge deg_d \ge deg_e \ge deg_a$
既$deg_a=deg_b=deg_c=deg_d=deg_e=deg_a$
对于度数相同的点,是按照编号从小到大连边的,则$a \le b \le c \le d \le e \le a$
既$a=b=c=d=e$
然而点的编号是$1 \sim n$的全排列,因此不会产生如上的事情,既不存在环
由于这张图有向,而且没有环,因此这张图就是有向无环图
2. 时间复杂度是$O(m \sqrt m)$(在此认为$n,m$同阶)
对于“打标记”这个操作,每个点都会将所有的出边遍历一遍,那么这里的时间复杂度为$O(n+m)$
对于访问$u$,然后访问$v$,然后访问$w$,可以这么考虑:对于每条边($u \rightarrow v$),对时间复杂度的贡献为$out_v$,其中$out_v$表示$v$的出边个数
这样就转化为了求$\sum_{i=1}^{n}out_i$
不妨将$out_v$分类讨论
1. $out_v \le \sqrt m$,那么由于$u$连接$v$,因此$deg_u \ge deg_v$,这样的uu的个数是$O(n)$的,因此这里的时间复杂度为$O(n \sqrt m)$
2. $out_v \gt \sqrt m$,那么由于$u$连接$v$,因此$deg_u \ge deg_v$,既$deg_u \gt \sqrt m$,这样的$u$的个数是$O(\sqrt m)$的,因此这里的时间复杂度为$O(\sqrt m m)=O(m \sqrt m)$
因此时间复杂度为$O(n+m+n\sqrt m+m\sqrt m)=O(m \sqrt m)$
3. 每个三元环只会被统计一次
三元环在有向无环图上无非就长这样:
也只能且只会在$u$处被计算一次
1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N = 1e5 + 10; 4 vector<int> g[N]; 5 int deg[N], vis[N], n, m, ans; 6 struct E { int u, v; } e[N * 3]; 7 int main() { 8 scanf("%d%d", &n, &m); 9 for(int i = 1 ; i <= m ; ++ i) { 10 scanf("%d%d", &e[i].u, &e[i].v); 11 ++ deg[e[i].u], ++ deg[e[i].v]; 12 } 13 for(int i = 1 ; i <= m ; ++ i) { 14 int u = e[i].u, v = e[i].v; 15 if(deg[u] < deg[v] || (deg[u] == deg[v] && u > v)) swap(u, v); 16 g[u].push_back(v); 17 } 18 for(int x = 1 ; x <= n ; ++ x) { 19 for(auto y: g[x]) vis[y] = x; 20 for(auto y: g[x]) 21 for(auto z: g[y]) 22 if(vis[z] == x) 23 ++ ans; 24 } 25 printf("%d\n", ans); 26 }