Использование обхода в глубину для поиска точек сочленения — различия между версиями
(→Алгоритм) |
(→Асимптотика) |
||
| Строка 68: | Строка 68: | ||
=== Асимптотика === | === Асимптотика === | ||
| − | 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)} = | + | 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)} = v\}</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]]. |
== См. также == | == См. также == | ||
Версия 01:10, 9 января 2017
| Задача: |
| Дан связный неориентированный граф . Найти все точки сочленения в за время |
Содержание
Алгоритм
Описание алгоритма
Запустим обход в глубину из произвольной вершины графа; обозначим её через . Заметим следующий факт:
- Пусть мы находимся в обходе в глубину, просматривая сейчас все рёбра из вершины . Тогда, если текущее ребро (,) таково, что из вершины и из любого её потомка в дереве обхода в глубину нет обратного ребра в вершину или какого-либо её предка, то это ребро является мостом. В противном случае оно мостом не является. (В самом деле, мы этим условием проверяем, нет ли другого пути из в , кроме как спуск по ребру (,) дерева обхода в глубину.)
Теперь осталось научиться проверять этот факт для каждой вершины эффективно. Для этого воспользуемся "временами входа в вершину", вычисляемыми алгоритмом поиска в глубину.
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)
Доказательство корректности
| Теорема: |
Пусть — дерево обхода в глубину, — корень .
|
| Доказательство: |
|
|
Асимптотика
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
