算法导论22.2广度优先搜索 练习总结 （转载）

转自：http://blog.csdn.net/chan15/article/details/49838203   增加部分内容

22.2-1 请计算出在有向图 22-2(a) 上运行广度优先搜索算法后的 d 值和 π 值，这里假定结点 3 为算法所用的源结点。

ANSWER：

 

22.2-2 请计算出在图 22-3 所示无向图上运行广度优先搜索算法后的 d 值和 π 值。这里假定结点 u 为算法所用的源结点。

ANSWER：

 

22.2-3 证明：使用单个位来存放每个结点的颜色即可。这个论点可以通过证明将算法第 18 行的伪代码删除后，BFS 过程生成的结果不变来得到。

ANSWER：证明：在 BFS 伪代码中，并没有对结点判断是否为黑色，所以删除第 18 行将结点着黑色并不会对结果有影响。对结点着黑色只是易于观察已计算距离的结点，事实上队列 Q 已记录待计算距离的结点。

 

22.2-4 如果将输入的图用邻接矩阵来表示，并修改算法来应对此种形式的输入，请问 BFS 的运行时间将是多少？

ANSWER：BFS 需要遍历图的所有边，利用邻接矩阵遍历所有边需要 O( V^2 ) 时间。

 

22.2-5 证明：在广度优先搜索算法里，赋给结点 u 的 u.d 值与结点在邻接链表里出现的次序无关。使用图 22-3 作为例子，证明：BFS 所计算出的广度优先树可以印邻接链表中的次序不同而不同。

ANSWER：① u.d = δ(s, u)，而结点 s 到结点 u 的最短路径只与结点之间的链接有关，与结点爱邻接链表中出现的次序无关。

②

 

22.2-6 举出一个有向图 G = (V, E) 的例子，对于源结点 s ∈ V 和一组树边 Eπ ∈ E，使得对于每个结点 v ∈ V，图(V, Eπ) 中从源结点 s 到结点 v 的唯一简单路径也是图 G 中的一条最短路径，但是，不管邻接链表里结点之间的次序如何，边集 Eπ 都不能通过在图 G 上运行 BFS 来得到。

ANSWER：

 

22.2-7 职业摔跤手可以分为两种各类型：“娃娃脸”（“好人”）型和“高跟鞋”（“坏人”）型。在任意一堆职业摔跤手之间都有可能存在竞争关系。假定有 n 个职业摔跤手，并且有一个给出竞争关系的 r 对摔跤手的链表。请给出一个时间为 O( n+r ) 的算法来判断是否可以将某些摔跤手划分为“娃娃脸”型，而剩下的划分为“高跟鞋”型，使得所有的竞争关系均只存在于娃娃脸型和高跟鞋型选手之间。如果可以进行这种划分，则算法还应当生成一种这样的划分。

ANSWER：相当于划分成二分图。

给每个结点增加一个属性，定为 good（好人）或者 bad（坏人）。

链表中的结点的属性必与该链表头结点属性相反。按照这个规则遍历每个链表，第一个链表表头结点属性设为 good，若在遍历过程，发现新定义的属性与先前定义的属性冲突，则不可以划分；反之，则可以划分，并且属性为 good 和 bad 的结点就是相应的两类。

 解法二：二分图的判定（方法一）

题意就是要判断一个图是否是二分图

 二分图又称双分图、二部图、偶图，指顶点可以分成两个不相交的集使得在同一个集内的顶点不相邻（没有共同边）的图。

算法导论 习题22.2-6 好选手、坏选手问题 - kevinlee_2010 - 云淡风轻

二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(U,V)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in U,j in V)，则称图G为一个二分图。

无向图G为二分图的充分必要条件是，G至少有两个顶点，且其所有回路的长度均为偶数。

 二分图没有奇数圈！这是我们解题的依据。深度（或广度）优先搜寻中，若两个灰色节点有边连接，且二者的深度（到根节点的距离）之和为偶数，则表明存在有奇数个顶点的回路，即该图不是二分图。我们画出“广度优先树”，每个节点与他相邻的节点最多相差一层，或者在同一层，我们只需判断他们俩组成的回路是否是奇数个顶点。

 1 #include <iostream>  
 2 #include <fstream>  
 3 #include <vector>  
 4 #include <queue>  
 5 using namespace std;  
 6    
 7 const int num = 8;  
 8    
 9 int start = 0;  
10 int edge[num][num];  
11 vector<vector<int>> v(num, vector<int>());  
12 int visited[num];  
13 int distances[num];  
14 bool goodOrBad[num];  
15    
16 bool BSF_AdjList()  
17 {  
18     memset(distances, 0, sizeof(distances)/sizeof(int));  
19     memset(visited, 0, sizeof(visited)/sizeof(bool));  
20     queue<int> q;  
21     q.push(start);  
22     visited[start] = 1;  
23     goodOrBad[start] = true;  
24     while (!q.empty())  
25     {  
26         int tmp = q.front();  
27         q.pop();  
28         cout<<tmp<<" ";  
29         for(int i = 0; i < v[tmp].size(); i++)  
30         {  
31             if(visited[v[tmp][i]] == 1 && (distances[tmp] + distances[v[tmp][i]]) % 2 == 0)  
32                 return false;  
33             if(!visited[v[tmp][i]])  
34             {  
35                 q.push(v[tmp][i]);  
36                 visited[v[tmp][i]] = 1;  
37                 distances[v[tmp][i]] = distances[tmp] + 1;  
38                 goodOrBad[v[tmp][i]] = !goodOrBad[tmp];  
39             }  
40         }  
41         visited[tmp] = 2;  
42     }  
43     cout<<endl;  
44     return true;  
45 }  
46    
47 int main()  
48 {  
49     start = 0;  
50     fstream cin("a.txt");  
51     int a, b;  
52     for(int i = 0; i < num; i++)  
53         for(int j = 0; j < num; j++)  
54             edge[i][j] = 0;  
55    
56     int count;  
57     cin>>count;  
58     while(count--)  
59     {  
60         cin>>a>>b;  
61         edge[a][b] = edge[b][a] = 1;  
62         v[a].push_back(b);  
63         v[b].push_back(a);  
64     }  
65     bool s = BSF_AdjList();  
66     cout<<s<<endl;  
67     //BSF_AdjMatrix();  
68 }
View Code

方法二：染色法

很简单，用染色法，即从其中一个顶点开始，将跟它邻接的点染成与其不同的颜色，如果邻接的点有相同颜色的，则说明不是二分图，每次用bfs遍历即可。

#include <queue>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 510;
int color[N], graph[N][N];

//0为白色，1为黑色 
bool bfs(int s, int n) {
    queue<int> q;
    q.push(s);
    color[s] = 1;
    while(!q.empty()) {
        int from = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            if(graph[from][i] && color[i] == -1) {
                q.push(i);
                color[i] = !color[from];//染成不同的颜色 
            }
            if(graph[from][i] && color[from] == color[i])//颜色有相同，则不是二分图 
                return false;
        }
    }
    return true;     
}

int main() {
    int n, m, a, b, i;
    memset(color, -1, sizeof(color));
    cin >> n >> m;
    for(i = 0; i < m; i++) {
        cin >> a >> b;
        graph[a][b] = graph[b][a] = 1; 
    }
    bool flag = false;
    for(i = 1; i <= n; i++)
        if(color[i] == -1 && !bfs(i, n)) {//遍历各个连通分支 
            flag = true;
            break;  
        }
    if(flag)
        cout << "NO" <<endl;    
    else
        cout << "YES" <<endl;
    return 0;
}
View Code

 

*22.2-8 我们将一棵树 T = (V, E) 的直径定义为 max (u, v∈V) δ(u, v)，也就是说，树中所有最短路径距离的最大值即为树的直径。请给出一个有效算法来计算树的直径，并分析算法的运行时间。

ANSWER：根据树的直径的性质：树的直径的路径的两个端点之一必定是以任一结点为源结点的最大路径的末结点。所以运行两次 BFS 搜索，第一次随机选择一个结点作为源结点；第二次选择第一次搜索结果中路径最大值的结点作为源结点，第二次 BFS 搜索得出的最大路径即为树的直径。时间复杂度为O(V+E)。

posted @ 2017-08-22 17:24  miaoheping  阅读(1848)  评论(0)  编辑  收藏  举报