Использование обхода в глубину для поиска компонент сильной связности — различия между версиями
(→Пример реализации) |
(→Постановка задачи) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
==Постановка задачи== | ==Постановка задачи== | ||
− | Дан [[ориентированный граф]] '''''G'''''. Требуется найти в этом графе компоненты сильной связанности. | + | Дан [[ориентированный граф]] '''''G'''''. Требуется найти в этом графе [http://neerc.ifmo.ru/mediawiki/index.php/%D0%9E%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8,_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8#.D0.A1.D0.B8.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.81.D0.B2.D1.8F.D0.B7.D0.BD.D0.BE.D1.81.D1.82.D1.8C компоненты сильной связанности]. |
+ | |||
==Алгоритм== | ==Алгоритм== | ||
Данная задачи решается с помощью поиска в глубину в 3 этапа: | Данная задачи решается с помощью поиска в глубину в 3 этапа: |
Версия 21:19, 15 января 2011
Постановка задачи
Дан ориентированный граф G. Требуется найти в этом графе компоненты сильной связанности.
Алгоритм
Данная задачи решается с помощью поиска в глубину в 3 этапа:
- Построить транспонированный граф
- Выполнить в транспонированном графе поиск в глубину и найти f[u] - время окончания обработки вершины u
- Выполнить поиск глубину в G, перебирая вершины во внешнем цикле в порядке убывания f[u]
Полученные на 3-ем этапе деревья поиска в глубину будут являться компонентами сильной связности графа G Так как компоненты сильной связности исходного и транспонированного графа совпадают, то первый поиск в глубину для нахождения f[u] можно выполнить на графе G, а второй - на транспонированном
Доказательство
Рассмотрим пару вершин s и t. Если вершины s и t взаимно достижимы, то они обязательно будут находиться в одном дереве поиска в глубину, поскольку, когда просматривается первая из них, вторая остаётся непосещённой и достижимой из первой и будет просмотрена, прежде чем завершится рекурсивный вызов из корня. Теперь докажем, что если s и t находятся в одном дереве поиска, то они являются сильно связанными. Пусть r - корень этого дерева. Тогда s достижима из r, из чего следует, что в обратном графе r достижима из s. Но r имеет большее время окончания обработки f[r] > f[s], из чего следует что в обратном графе существует путь из r в s. Тогда в исходном графе существуют пути как из s в r, так и из r в s, т.е. r и s сильно связаны. Те же рассуждения доказывают, что t и r сильно связаны, из чего следует что t и s также сильно связаны.
Пример реализации
vector<vector<int>> g, g1; //g хранит граф в виде списка смежностей, g1 - обратный vector<int> color, ord, component; //цвет вершины, список вершин в порядке окончания обработки, номер компоненты, к который относиться вершина int col; //номер текущей компоненты void dfs(int & v) //первый поиск в глубину, определяющий порядок обхода { color[v] = 1; for (unsigned i = 0; i < g[v].size(); ++i) { if (color[g[v][i]] == 0) dfs(g[v][i]); } ord.push_back(v); } void dfs2(int & v) //второй поиск в глубину, выявляет компоненты сильной связности в графе { component[v] = col; for (unsigned i = 0; i < g1[v].size(); i ++ ) { if (component[g1[v][i]] == 0) dfs2(g1[v][i]); } } int main() { ... //считываем исходные данные, формируем массивы g и g1 for (int i = 1; i <= n; ++i) //формируем массив ord[] { if (color[i] == 0) dfs(i); } col = 1; for (int i = ord.size(); i > 0; --i) //ищем компоненты связности, вызывая вершины в обратном порядке { //от сохранённого в ord[], что соответствует уменьшению времени конца обработки f[] if (component[ord[i - 1]] == 0) dfs2(ord[i - 1]), col++; } }
По окончании выполнения алгоритма в component[i] имеем номер компоненты, к которой принадлежит вершина i