Tarjan求割点和桥

前置知识

  1. 邻接表存储及遍历图
  2. tarjan求强连通分量

割点

割点的定义

在一个无向图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,图的连通分量增多,就称这个点集为割点集合。

也就是说,就是有个点维持着连通分量的继续,去掉那个点,这个连通分量就无法在维持下去,分成好几个连通分量。
比如说,下图中
Mf66Ag.png-割点示例图
蓝色的点就是割点。

tarjan求割点

前向边

首先,先了解什么是前向边:

将这个无向图按树排列,从子节点到其祖先的边为前向边。

Mfgwef.png-前向边示例图

即为 \(low[x] < dfn[x]\) 时,有到x的前向边。

因为,low的定义是:

\[low[x]= \min\{dfn[y]|(x,y) \in E, y\neq \text{father of }x \} \]

即从\(x\)所能到达的点中\(dfn[x]\)最小的点。

方案

可以得出,设\(y\)\(x\)的任意儿子,满足$$dfn[x] \leq low[y]$$的点\(x\)就是割点。
同时,当\(x\)为根节点且\(x\)的儿子数量多于\(1\)时,\(x\)是割点。

原理

如果一个点不是根节点,那么当它\(dfn[x] \leq low[y]\)时,没有关于\(x\)的前向边。这时删除点\(x\)的话,\(x\)的儿子节点就无法到达\(x\)的祖先了,故\(x\)是割点。
如果\(x\)是根节点,那么当它的儿子数量多于\(1\)时,删除\(x\),其儿子节点无法互相到达,故\(x\)是割点。

代码实现

下面是P3388 【模板】割点(割顶)的代码。
其中用bool iscut[20005];来记录割点。

vector<int> G[20005]; 
int dfn[20005], low[20005];
int n, m;
int sum, root;
bool iscut[20005];

void tarjan(int x) {
	int flag = 0;
	dfn[x] = low[x] = ++sum;
	for (unsigned i = 0; i < G[x].size(); ++i) {
		int y = G[x][i];
		if (!dfn[y]) {
			tarjan(y);
			low[x] = min(low[y], low[x]);
			if (low[y] >= dfn[x]) {
				++flag;
				if (x != root || flag > 1) iscut[x] = 1;
			}
		} else {
			low[x] = min(low[x], dfn[y]);
		}
	}
}

int main() {
	int x, y;
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1; i <= m; ++i) {
		cin >> x >> y;
		G[x].push_back(y);
		G[y].push_back(x);
	}
	
	for ( int i = 1; i <= n; ++i) {
		if (!dfn[i]) {
			root = i;
			tarjan(i);
		}
	}
	
	int ans = 0;
	for (int i = 1; i <= n; ++i) {
		if (iscut[i]) ++ans;
	}
	
	cout << ans << endl;
	
	for (int i = 1; i <= n; ++i) {
		if (iscut[i]) cout << i << " ";
	}
	cout << endl;
	return 0;
}

定义

假设有连通图\(G=\{V,E\}\)\(e\)是其中一条边(即\(e \in E\)),如果\(G-e\)是不连通的,则边\(e\)是图\(G\)的一条割边(桥)。

比如说,下图中,
M5Wqqs.png-割边示例图
红色箭头指向的就是割边。

tarjan求割边

和割点差不多,当存在边\((x,y) \in E\)时,满足:$$dfn[x] < low[y]$$时,边\((x,y)\)是一条割边。

代码实现

下面代码实现了求割边,其中,当isbridge[x]为真时,\((father[x],x)\)为一条割边。

int low[MAXN], dfn[MAXN], iscut[MAXN], dfs_clock;
bool isbridge[MAXN];
vector<int> G[MAXN];
int cnt_bridge;
int father[MAXN];
 
void tarjan(int u, int fa) {
    father[u] = fa;
    low[u] = dfn[u] = ++dfs_clock;
    for(int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
        int v = G[u][i];
        if(!dfn[v]) {
            tarjan(v, u);
            low[u] = min(low[u], low[v]);
            if(low[v] > dfn[u]) { 
                isbridge[v]=true;
                ++cnt_bridge;
            }
        } else if(dfn[v] < dfn[u] && v != fa) {
            low[u] = min(low[u], dfn[v]);
        }
    }
}

关于前向星(链式邻接表)

前向星的定义

一种数据结构,以储存边的方式来存储图。其优势有方便标记某一条边。

为什么要提前向星

本文中已经避免使用前向星,但网上绝大部分博客都使用提前向星。
下面不是前向星的教程(请自行百度),但可以帮助理解前向星。

理解前向星

1.遍历边

for (int i = head[x]; i; i = nxt[u]) {
    int y = to[i], w = weight[i];
    //code
}

相当于:

for (unsigned i = 0; i < G[x].size(); ++i) {
    int y = G[x][i].x, w = G[x][i].w;
    // code
}

2.相反边
ii ^ 1互为反向边的编号。

邻接表要处理这种查询,可以新加一个变量记录:

struct node {
    int x, w; //original codes
    int partner;
};

在建边时,加上:

int x, y, w;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    cin >> x >> y >> w;
    G[x].push_back((node) {y, w, G[y].size()});
    G[y].push_back((node) {x, w, G[x].size() - 1});
}

需要时,G[x][i]的反向边是G[G[x][i].x][G[x][i].partner]

效率问题

容易看出,前向星的空间效率的常数比邻接表大。时间复杂度上理论相等,但因为vector的常数大,时间常数比较大。

tarjan的复杂度

和模板没有区别,时间是\(O(n+m)\),空间\(O(n+m)\)(要存图)

关于割点与桥的其他问题

定理?猜想?

可能会发现,割点与桥有如下性质:

(1) 两个割点之间的边是割边。
(2) 割边连接的点是有割点。

(1)这在很多情况上是正确无误的,但有反例,如:

MTulBq.png

(2)除了两点一边的情况,是正确的。
证明嘛:

练习题

P3388 【模板】割点(割顶)

模板题,割点。

POJ2117 Electricity

割点。

HDU4738 Caocao's Bridges

割边,不需要记录割边,tarjan时直接记录答案。
像这样:

low[u] = min(low[u],low[v]);
if (low[v] > dfn[u]) {
    ans = min(ans, G[v][i].w);
}

HDU2460 Network

割边 + LCA(暴力可以)

POJ1523 SPF

割点 + dfs。

@2019-11-21 广州市第二中学科技城校区

posted @ 2019-11-24 15:35  方而静  阅读(569)  评论(0编辑  收藏  举报