Использование обхода в глубину для поиска точек сочленения — различия между версиями
(→Псевдокод) |
|||
| Строка 32: | Строка 32: | ||
<br clear="all"> | <br clear="all"> | ||
| − | == Псевдокод == | + | === Псевдокод === |
'''function''' findCutPoints(G[n]: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет поиск точек сочленения во всем графе </font> | '''function''' findCutPoints(G[n]: '''Graph'''):<font color=darkgreen> // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет поиск точек сочленения во всем графе </font> | ||
| Строка 57: | Строка 57: | ||
'''if''' '''not''' visited[i] | '''if''' '''not''' visited[i] | ||
dfs(i, -1) | dfs(i, -1) | ||
| + | |||
== Время работы == | == Время работы == | ||
Оценим время работы алгоритма. Процедура <tex>\mathrm{dfs}</tex> вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие [[Основные определения теории графов|ребра]] <tex>\{e\ |\ \mathrm{begin(e)} = u\}</tex>. Всего таких ребер для всех вершин в графе <tex>O(E)</tex>, следовательно, время работы алгоритма оценивается как <tex>O(V+E)</tex>. Такое же, как у [[Обход в глубину, цвета вершин|обхода в глубину]]. | Оценим время работы алгоритма. Процедура <tex>\mathrm{dfs}</tex> вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие [[Основные определения теории графов|ребра]] <tex>\{e\ |\ \mathrm{begin(e)} = u\}</tex>. Всего таких ребер для всех вершин в графе <tex>O(E)</tex>, следовательно, время работы алгоритма оценивается как <tex>O(V+E)</tex>. Такое же, как у [[Обход в глубину, цвета вершин|обхода в глубину]]. | ||
Версия 23:45, 8 января 2017
| Задача: |
| Дан связный неориентированный граф . Найти все точки сочленения в за время |
Алгоритм
| Теорема: |
Пусть — дерево обхода в глубину, — корень .
|
| Доказательство: |
|
|
Пусть — время входа поиска в глубину в вершину . Через обозначим минимум из времени захода в саму вершину , времен захода в каждую из вершин , являющуюся концом некоторого обратного ребра , а также из всех значений для каждой вершины , являющейся непосредственным сыном в дереве поиска.
Тогда из вершины или её потомка есть обратное ребро в её предка такой сын , что .
Таким образом, если для текущей вершины существует непосредственный сын : , то вершина является точкой сочленения, в противном случае она точкой сочленения не является.
Псевдокод
function findCutPoints(G[n]: Graph): // функция принимает граф G с количеством вершин n и выполняет поиск точек сочленения во всем графе
visited = array[n, false]
function dfs(v: int, p: int):
time = time + 1
up[v] = tin[v] = time
visited[v] = true
for u: (v, u) in G
if u == p
continue
if visited[u]
up[v] = min(up[v], tin[u])
else
dfs(u, v)
up[v] = min(up[v], tin[u])
if up[to] >= tin[v] && p != -1 // если граф состоит из 2 вершин и одного ребра, то p != -1 спасёт, иначе выведет 1 точку сочленения
v — cutpoint
if v is root
v — cutpoint
for i = 1 to n
if not visited[i]
dfs(i, -1)
Время работы
Оценим время работы алгоритма. Процедура вызывается от каждой вершины не более одного раза, а внутри процедуры рассматриваются все такие ребра . Всего таких ребер для всех вершин в графе , следовательно, время работы алгоритма оценивается как . Такое же, как у обхода в глубину.
См. также
Источники информации
- Асанов М., Баранский В., Расин В. — Дискретная математика: Графы, матроиды, алгоритмы — Лань, 2010. — 368 с. — ISBN 978-5-8114-1068-2
- MAXimal :: algo :: Поиск точек сочленения
