Tarjan 算法详解

 

一个神奇的算法,求最大连通分量用O(n)的时间复杂度,真实令人不可思议。

废话少说,先上题目

 

题目描述:

给出一个有向图G,求G连通分量的个数和最大连通分量。

输入:

n,m,表示G有n个点,m条边

下面m行每行包含 x,y,表示有一条x到y的有向边

输出:

第一个数表示连通分量的个数,第二个数代表最大连通分量

输入示例(如下图)

6 8
1 2
1 4
2 3
2 5
3 6
4 5
5 1
5 6

输入示例

4 3

很多人会想到DFS,但是时间复杂度为O(n^2),但是时间容易超限,所以我们要用到Tarjan

先理清一下概念:

连通分量:对于图G来的一个子图中,任意两个点都可以彼此到达,这个子图就被称为图G的连通分量(一个点就是最小的连通分量)

最大连通分量:对于图G的一个子图,这个子图为图G的连通分量,且是图G所有连通分量中包含节点数最多的那个,即为G的最大联通分量

时间戳:搜索时第几个搜索到这个点。如搜索顺序是1->2->3->6则6的时间截为4

下面就是tarjan的思路(第一次看不懂可以跳过,直接看详细步骤,回来再看):

每个点都有两个参数:low,dfn。dfn表示这个点的时间戳,而low代表这个点所能到达的最小的时间戳,开始low都等于dfn,但会经过不断更新而减少。

从1节点进行深度优先搜索,途中用树(一个转化为栈的树)维护。

当遇到一个点时,有如下判断:

1、如果这个点没有访问过,就将这个点加入树(栈)

2、如果这个点访问过,且在树(栈)里,与这个点的low比较,更新自己的low

返回时更新low

当一个点遍历所有的边后这个点的low还是等于dfn,将个点及以上出栈,这个点及栈以上的点构成一个连通分量。

来一点Chinese++(就是伪代码)  

void tarjan(int 当前点)
{
    这个点的low=dfn=时间戳;
    将这个点入栈;
    标记这个点入栈;
    枚举这个点连接的所有边
    {
        如果目标点没有被访问过
        {
            tarjan(目标点);
            更新当前点的low; 
        }  
        如果目标点被访问过
        {
            更新当前点的low; 
        } 
    }
    如果当前点的low==dfn
    {
        将这个点及栈以上的点出栈,标记成一个强连通分量; 
        ans++; 
    } 
} 

详细过程:

开启黑暗之门

 

开始,从1节点开始,时间截和low都是1,将1入栈

stack:1,

走到2节点,2的时间戳dfn和low都是2,2入栈

stack:1,2

 

以此类推,将3、6入栈,时间戳分别为3、4

stack:1,2,3,6

 

此时,发现6节点遍历了其所有出边(本来就没有)以后,它的low等于dfn,这就说明了6号节点没有路径能回到能到达它的节点,所以6就是一个单独的连通分量,因此将6出栈,再回溯,此时在栈中比6(含)高的点都出栈,这些点构成一个连通分量(因为此时比6在栈顶,所以6是一个单独的连通分量)ans++

stack:1,2,3

 

和刚才一样,3节点的所有出边已经遍历一般,但low还是和dfn相等,所以3出栈,因为此时3在栈顶,所以3是一个单独的连通分量。ans++

stack:1,2

 

再次遍历从2遍历到5,将5入栈,并且low和dfn都为5。

stack:1,2,5

然后5搜索到6,但是6不在栈里面,所以不管它

这是搜索到了1,发现1的时间戳1小于5的low,所以将5的low更新为1,。这时发现5没有其他边可以走了,所以返回

返回到2时,发现5的low比2的low小,所以更新2的low为1,继续返回到1

再从1走到4,4的时间戳和low为6,将4入栈

stack:1,2,5,4  

从4走到5,发现5在栈中,且5的low比4的low小,所以4的low变成1,因为没有边再返回到1

此时,1的所有边都走完啦,并且1的low等于dfn,所以把1及以上的节点出栈,构成连通分量,ans++

 继续枚举每一个点,如果这个点的时间戳为0(也就是没有访问过)tarjan(i);

现在贴上代码,但是没有完,我会对原理做详细解释:

void tarjan(int u)
{
    in++;
    dfn[u]=in;
    low[u]=in;
    S.push(u);
    vis[u]=1;
    for(int e=head[u];e;e=next[e])
    {
        if(!dfn[to[e]])
        {
            tarjan(to[e]);
            low[u]=min(low[to[e]],low[u]);
        }
        else if(vis[to[e]])
            low[u]=min(low[u],dfn[to[e]]);
    }
    if(low[u]==dfn[u])
    {
        while(!S.empty() && S.top()!=u)
        {
            vis[S.top()]=0;
            S.pop(); 
        } 
        vis[u]=0;
        S.pop();
        ans++;
    }
} 

演员表:

in:时间戳下标

dfn[i]:i节点的时间戳

low[i]:i所能到达的最小的时间戳

head[i],next[i],to[i]:邻接表群演

vis[i]:i是否在栈里

S:栈

ans:计数

u:当前点

原理详解:

1、其实虽说整个过程都在用栈维护,但是原理却是一颗树,比如当搜索到1、2、3、6时,树是这样的

你想象成树就好,当我们确定6为一个单独的连通分量的时候,把它咔嚓掉。现在6及以下的节点(这次没有)成为一颗新的树。


然后再用霜之哀伤砍掉3,3及以下节点(也是没有)又变成了一个新的树。

然后我们搜索到5,将5加入树

然后再从1搜索到4,加入树

然后返回到1,拔出1节点的霜之哀伤与耐奥祖融合,成为新的巫妖王。

这就是Tarjan的关于连通分量个数的应用了,后续会带来割点割边。

 

posted @ 2018-02-06 09:29  Dijkstra·Liu  阅读(1970)  评论(0编辑  收藏  举报