Использование обхода в глубину для поиска компонент сильной связности — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Литература)
(Псевдокод)
(не показаны 3 промежуточные версии 2 участников)
Строка 20: Строка 20:
 
<tex>\Leftarrow</tex>
 
<tex>\Leftarrow</tex>
  
1) Вершины <tex>s</tex> и <tex>t</tex> лежат в одном и том же дереве поиска в глубину на третьем этапе алгоритма. Значит, что они обе достижимы из корня <tex>r</tex> этого дерева.  
+
# Вершины <tex>s</tex> и <tex>t</tex> лежат в одном и том же дереве поиска в глубину на третьем этапе алгоритма. Значит, что они обе достижимы из корня <tex>r</tex> этого дерева.
 +
# Вершина <tex>r</tex> была рассмотрена вторым обходом в глубину раньше, чем <tex>s</tex> и <tex>t</tex>, значит время выхода из нее при первом обходе в глубину больше, чем время выхода из вершин <tex>s</tex> и <tex>t</tex>. Из этого мы получаем 2 случая:
 +
##Обе эти вершины были достижимы из <tex>r</tex> в инвертированном графе. А это означает взаимную  достижимость вершин <tex>s</tex> и <tex>r</tex> и взаимную достижимость вершин <tex>r</tex> и <tex>t</tex>. А складывая пути мы получаем взаимную достижимость вершин <tex>s</tex> и <tex>t</tex>.
 +
##Хотя бы одна не достижима из <tex>r</tex> в инвертированном графе, например <tex>t</tex>. Значит и <tex>r</tex> была не достижима из <tex>t</tex> в инвертированном графе, так как время выхода <tex>r</tex> - больше . Значит между этими вершинами нет пути, но последнего быть не может, потому что <tex>t</tex> была достижима из <tex>r</tex> по пункту 1).  
  
2) Вершина <tex>r</tex> была рассмотрена вторым обходом в глубину раньше, чем <tex>s</tex> и <tex>t</tex>, значит время выхода из нее при первом обходе в глубину больше, чем время выхода из вершин <tex>s</tex> и <tex>t</tex>. Из этого мы получаем 2 случая:
+
Значит, из случая 2.1 и не существования случая 2.2 получаем, что вершины <tex>s</tex> и <tex>t</tex> взаимно достижимы в обоих графах.
 
 
а) Обе эти вершины были достижимы из <tex>r</tex> в инвертированном графе. А это означает взаимную  достижимость вершин <tex>s</tex> и <tex>r</tex> и взаимную достижимость вершин <tex>r</tex> и <tex>t</tex>. А складывая пути мы получаем взаимную достижимость вершин <tex>s</tex> и <tex>t</tex>.
 
 
 
б) Хотя бы одна не достижима из <tex>r</tex> в инвертированном графе, например <tex>t</tex>. Значит и <tex>r</tex> была не достижима из <tex>t</tex> в инвертированном графе, так как время выхода <tex>r</tex> - больше . Значит между этими вершинами нет пути, но последнего быть не может, потому что <tex>t</tex> была достижима из <tex>r</tex> по пункту 1).
 
 
 
Значит, из случая а) и не существования случая б) получаем, что вершины <tex>s</tex> и <tex>t</tex> взаимно достижимы в обоих графах.
 
 
}}
 
}}
  
Строка 40: Строка 37:
 
Пусть <tex>G</tex> — исходный граф, <tex>H</tex> —инвертированный граф. В массиве <tex>ord</tex> будем хранить номера вершин в порядке окончания обработки поиском в глубину в графе <tex>G</tex>. В результате получаем массив <tex>component</tex>, который каждой вершине сопоставляет номер её компоненты.
 
Пусть <tex>G</tex> — исходный граф, <tex>H</tex> —инвертированный граф. В массиве <tex>ord</tex> будем хранить номера вершин в порядке окончания обработки поиском в глубину в графе <tex>G</tex>. В результате получаем массив <tex>component</tex>, который каждой вершине сопоставляет номер её компоненты.
 
      
 
      
     '''function''' dfs1(v)                                           
+
     '''function''' dfs1(v):                                          
 
         color[v] = 1
 
         color[v] = 1
         '''for''' (всех i смежных с v)
+
         '''for''' (v, u) '''in''' E
             '''if''' (вершина i не посещена)
+
             '''if''' '''not''' visited[u]
                 dfs1(G[v][i])
+
                 dfs1(G[v][u])
 
         Добавляем вершину v в конец списка ord
 
         Добавляем вершину v в конец списка ord
 
      
 
      
     '''function''' dfs2(v)                                           
+
     '''function''' dfs2(v):                                          
 
         component[v] = col
 
         component[v] = col
         '''for''' (всех i смежных с v)
+
         '''for''' (v, u) '''in''' E
             '''if''' (если вершина i еще не находится ни в какой компоненте)                       
+
             '''if''' (вершина u еще не находится ни в какой компоненте)                       
                 dfs2(H[v][i])
+
                 dfs2(H[v][u])
 
      
 
      
     '''function''' main()
+
     '''function''' main():
 
         считываем исходные данные, формируем массивы G и H
 
         считываем исходные данные, формируем массивы G и H
         '''for''' (по всем вершинам i графа G)                            
+
         '''for''' u '''in''' V                            
             '''if''' (вершина i не посещена)
+
             '''if''' '''not''' visited[u]
                 dfs1(i)
+
                 dfs1(u)
 
         col = 1
 
         col = 1
         '''for''' (по всем вершинам i списка ord[] в обратном порядке)                                                         
+
         '''for''' (по всем вершинам u списка ord[] в обратном порядке)                                                         
             '''if''' (если вершина i не находится ни в какой компоненте)
+
             '''if''' (вершина u не находится ни в какой компоненте)
                 dfs2(i)
+
                 dfs2(u)
 
                 col++
 
                 col++
  
Строка 67: Строка 64:
 
* Р.Седжвик. "Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах" - СПб, ДиаСофтЮП, 2002
 
* Р.Седжвик. "Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах" - СПб, ДиаСофтЮП, 2002
 
* [http://e-maxx.ru/algo/strong_connected_components  MAXimal :: algo :: Поиск компонент сильной связности, построение конденсации графа]
 
* [http://e-maxx.ru/algo/strong_connected_components  MAXimal :: algo :: Поиск компонент сильной связности, построение конденсации графа]
 +
* [http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/graph-general/scc-2008/| Визуализация поиска компонент сильной связности]
 
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 
[[Категория: Обход в глубину]]
 
[[Категория: Обход в глубину]]

Версия 18:29, 4 января 2016

Алгоритм

Вершины 2, 4, 5 сильносвязаны.
Синим цветом обозначен обод DFS по инвертированным ребрам

Компоненты сильной связности в графе [math]G[/math] можно найти с помощью поиска в глубину в 3 этапа:

  1. Построить граф [math]H[/math] с обратными (инвертированными) рёбрами
  2. Выполнить в [math]H[/math] поиск в глубину и найти [math]f[u][/math] — время окончания обработки вершины [math]u[/math]
  3. Выполнить поиск в глубину в [math]G[/math], перебирая вершины во внешнем цикле в порядке убывания [math]f[u][/math]

Полученные на 3-ем этапе деревья поиска в глубину будут являться компонентами сильной связности графа [math]G[/math].
Так как компоненты сильной связности [math]G[/math] и [math]H[/math] графа совпадают, то первый поиск в глубину для нахождения [math]f[u][/math] можно выполнить на графе [math]G[/math], а второй — на [math]H[/math].

Доказательство корректности алгоритма

Теорема:
Вершины [math]s[/math] и [math]t[/math] взаимно достижимы [math]\Leftrightarrow[/math] после выполнения алгоритма они принадлежат одному дереву обхода в глубину.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

[math]\Rightarrow[/math]

Если вершины [math]s[/math] и [math]t[/math] были взаимно достижимы в графе [math]G[/math], то на третьем этапе будет найден путь из одной вершины в другую, это означает, что по окончанию алгоритма обе вершины лежат в одном поддереве.

[math]\Leftarrow[/math]

  1. Вершины [math]s[/math] и [math]t[/math] лежат в одном и том же дереве поиска в глубину на третьем этапе алгоритма. Значит, что они обе достижимы из корня [math]r[/math] этого дерева.
  2. Вершина [math]r[/math] была рассмотрена вторым обходом в глубину раньше, чем [math]s[/math] и [math]t[/math], значит время выхода из нее при первом обходе в глубину больше, чем время выхода из вершин [math]s[/math] и [math]t[/math]. Из этого мы получаем 2 случая:
    1. Обе эти вершины были достижимы из [math]r[/math] в инвертированном графе. А это означает взаимную достижимость вершин [math]s[/math] и [math]r[/math] и взаимную достижимость вершин [math]r[/math] и [math]t[/math]. А складывая пути мы получаем взаимную достижимость вершин [math]s[/math] и [math]t[/math].
    2. Хотя бы одна не достижима из [math]r[/math] в инвертированном графе, например [math]t[/math]. Значит и [math]r[/math] была не достижима из [math]t[/math] в инвертированном графе, так как время выхода [math]r[/math] - больше . Значит между этими вершинами нет пути, но последнего быть не может, потому что [math]t[/math] была достижима из [math]r[/math] по пункту 1).
Значит, из случая 2.1 и не существования случая 2.2 получаем, что вершины [math]s[/math] и [math]t[/math] взаимно достижимы в обоих графах.
[math]\triangleleft[/math]

Время работы алгоритма

  1. Для того, чтобы инвертировать все ребра в графе, представленном в виде списка потребуется [math]O(V + E)[/math] действий. Для матричного представления графа не нужно выполнять никакие действия для его инвертирования.
  2. Количество ребер в инвертированном равно количеству ребер в изначальном графе, поэтому поиск в глубину будет работать за [math]O(V + E)[/math]
  3. Поиск в глубину в исходном графе выполняется за [math]O(V + E)[/math].

В итоге получаем, что время работы алгоритма [math]O(V + E)[/math].

Псевдокод

Пусть [math]G[/math] — исходный граф, [math]H[/math] —инвертированный граф. В массиве [math]ord[/math] будем хранить номера вершин в порядке окончания обработки поиском в глубину в графе [math]G[/math]. В результате получаем массив [math]component[/math], который каждой вершине сопоставляет номер её компоненты.

   function dfs1(v):                                          
       color[v] = 1
       for (v, u) in E
           if not visited[u]
               dfs1(G[v][u])
       Добавляем вершину v в конец списка ord
   
   function dfs2(v):                                          
       component[v] = col
       for (v, u) in E
           if (вершина u еще не находится ни в какой компоненте)                       
               dfs2(H[v][u])
   
   function main():
       считываем исходные данные, формируем массивы G и H
       for u in V                           
           if not visited[u]
               dfs1(u)
       col = 1
       for (по всем вершинам u списка ord[] в обратном порядке)                                                        
           if (вершина u не находится ни в какой компоненте)
               dfs2(u)
               col++

Источники информации