树:连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示.树中的边称为树枝,树中度为1的顶点称为树叶. 生成树:若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树,则称T是G的生成树. 最小生成树:设T=(V,E1)是赋权图G=(V,E)的一棵生成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为w(T),即w(T)=Σw(e).如果生成树T*的权w(T*)是G的所有生成树的权最小者,则称T*是G的最优树,即w(T*)=Σmin{w(T)}. 在许多实际问题中,如在许多城市间建立公路网.输电网或通信网,都可以归结为赋权图的

Tarjan求有向图强连通详解 注*该文章为转发,原文出处已经不得而知 :first-child { margin-top: 0; } blockquote > :last-child { margin-bottom: 0; } img { border: 0; max-width: 100%; height: auto !important; margin: 2px 0; } table { border-collapse: collapse; border: 1px solid #bbbbb

求有向图的强连通分量     Kosaraju算法可以求出有向图中的强连通分量个数,并且对分属于不同强连通分量的点进行标记. (1) 第一次对图G进行DFS遍历,并在遍历过程中,记录每一个点的退出顺序.以下图为例: G图 结点第二次被访问即为退出之时,那么我们可以得到结点的退出顺序 (2)倒转每一条边的方向,构造出一个反图G’.然后按照退出顺序的逆序对反图进行第二次DFS遍历.我们按1.4.2.3.5的逆序第二次DFS遍历: G`图   访问过程如下: 每次遍历得到的那些点即属于同一个强连通分量

和LeetCode 207. Course Schedule(拓扑排序-求有向图中是否存在环)类似. 注意到.在for (auto p: prerequistites)中特判了输入中可能出现的平行边或自环. 代码: class Solution { public: vector<int> findOrder(int numCourses, vector<pair<int, int>>& prerequisites) { // [0, {1, 2, 3}], me

// Tarjan算法求有向图强连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<queue> using namespace std; , M = ; // int ver[M], Next[M], head[N], dfn[N], low[N]; int stack[

在此大概讲一下初学Tarjan算法的领悟( QwQ) Tarjan算法 是图论的非常经典的算法 可以用来寻找有向图中的强连通分量 与此同时也可以通过寻找图中的强连通分量来进行缩点 首先给出强连通分量的定义: 若在有向图G中 存在u到v的路径的同时也存在v到u的路径 则称u与v是强连通的 若G中所有点之间两两之间是强连通的则称G为一个强连通图 一个有向非强连通图的极大强连通子图称为强连通分量 极大强连通子图:G是一个极大强连通子图 当且仅当G是一个强连通图 同时不存在另一个强连通图G'使G是它的真

结合得好巧妙.... 化简后的问题是: 给你两个点集A,B,求B的一个子集BB,使得BB的凸包包含A的凸包,求BB的最小大小. 先特判答案为1,2的情况,答案为3的情况,我们先构造一个有向图: 对于B集合中的两个点u,v,如果 所有A集合的点都在u->v的左侧,那么就连一条u->v的边. 于是我们可以证明一个包含A的凸包和我们连出来的有向图中的环一一对应(不考虑点数小于等于2的情况). 于是现在我们的问题就是求最小的一个环,用floyd搞,最后统计min(f[i][i]). /********

/*题意:有向图,求这样的点的数量:所有点都能到达它.缩点成有向无环图,思:如果该强连通有出度,那么 从该出度出去的边必然回不来(已经缩点了),所以有出度的强连通必然不是.那么是不是所有出度为0的强连通 分量都是呢?显然不是,如果存在多个出度为0的强连通,他们必然无解(他们之间必然不连通). 任然遍历边,判断不在一个连通分量中的边(即为缩点后的边)和点,考察期出度即可.*/ #include<iostream> //329ms,1A,基础题. #include<vector> #i

百度百科 https://baike.baidu.com/item/tarjan%E7%AE%97%E6%B3%95/10687825?fr=aladdin 参考博文 http://blog.csdn.net/qq_34374664/article/details/77488976 http://blog.csdn.net/mengxiang000000/article/details/51672725 https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.h

用十字链表结构写的,根据数据结构书上的描述和自己的理解实现.但理解的不透彻,所以不知道有没有错误.但实验了几个都ok. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; //有向图十字链表表示 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcBox{ int tailvex, headvex; //该弧尾和头顶点的位置 struct ArcBox *hlink, *tlink

算法描述 tarjan算法思想:从一个点开始,进行深度优先遍历,同时记录到达该点的时间(dfn记录到达i点的时间),和该点能直接或间接到达的点中的最早的时间(low[i]记录这个值,其中low的初始值等于dfn).如图: 假设我们从1开始DFS,那么到达1的时间为1,到达2的时间为2,到达3的时间为3.同时,点1能直接或间接到达的点中,最小时间为1,点2能通过3间接到达点1,所以点2可到达最早的点时间为1,点3可以直接到达点1,故点3到达的最早的点的时间为1.).对于每一个没有被遍历到的点A,如

poj3660 题意: 有n头牛, 给你m对关系(a, b)表示牛a能打败牛b, 求在给出的这些关系下, 能确定多少牛的排名. 分析: 在这呢先说一下关系闭包: 关系闭包有三种: 自反闭包(r), 对称闭包(s), 传递闭包(t). 先画出 R 的关系图,再画出 r(R), s(R), t(R) 的关系图.                        我们今天用的是传递闭包.   仅作为个人理解 传递闭包: 关系之间具有传递性(例如a> b, b> c, 那么a> c), 在那些已给出

链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=183 题意: 如果两个人相互打电话(直接或间接),则说他们在同一个电话圈里.例如,a打给b,b打给c,c打给d,d打给a,则这4个人在同一个圈里:如果e打给f但f不打给e,则不能推出e和f在同一个电话圈里.输入n(n≤25)个人的m次电话,找出所有电话圈.人名只包含字母,不超过25个

有向图的连通分量的求解思路 kosaraju算法 逛了很多博客,感觉都很难懂,终于找到一篇能看懂的,摘要记录一下 原博客https://www.cnblogs.com/nullzx/p/6437926.html 关于连通分量是什么自行百度,这里主要说明连通分量的求解方法 基本思路:第一次DFS得出顶点的顺序,根据顶点顺序进行第二次DFS,也就是逆后序遍历(手动模拟一下堆栈就知道第二次DFS的过程就能得出答案). 为什么要两次DFS? 如果从连通分量A中任意一个定点DFS,得不到正确结果.应该按照

在遥远的东方,有一个神秘的民族,自称Y族.他们世代居住在水面上,奉龙王为神.每逢重大庆典, Y族都 会在水面上举办盛大的祭祀活动.我们可以把Y族居住地水系看成一个由岔口和河道组成的网络.每条河道连接着 两个岔口,并且水在河道内按照一个固定的方向流动.显然,水系中不会有环流(下图描述一个环流的例子). 由于人数众多的原因,Y族的祭祀活动会在多个岔口上同时举行.出于对龙王的尊重,这些祭祀地点的选择必 须非常慎重.准确地说,Y族人认为,如果水流可以从一个祭祀点流到另外一个祭祀点,那么祭祀就会失去它神圣

Tarjan算法:一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法. 定义给出之后,让我们进入算法的学习... [情境引入] [HAOI2006受欢迎的牛] 题目描述: 每头奶牛都梦想成为牛棚里的明星.被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛.所有奶 牛都是自恋狂,每头奶牛总是喜欢自己的.奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果A喜 欢B,B喜欢C,那么A也喜欢C.牛栏里共有N 头奶牛,给定一些奶牛之间的爱慕关系,请你 算出有多少头奶牛可以当明星. 可以看出,当将每一个强连通

参考博客(感谢博主):http://blog.csdn.net/yo_bc/article/details/77917288 题意: 给定一个有向无环图,求该图的最长路. 思路: 由于是有向无环图,所以最长路肯定是一个入度为0到出度为0的路径,拓扑序在确定当前点之前能够考虑到所有到它的情况,所以最后取个最值即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int inf=0x3f3f3f3f; ; ; struct Node { in

代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> using namespace std; ][],nmap[][]; ]; ,aaa=,n,m,post[]; void dfs(int); void ndfs(int); int main() { scanf("%d%d",&n,&m); ;i<=m;i++){ int x,y; scanf("%d%d

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; int n,m; ; *maxn; struct nodeg { int to; int nxt; }eg[maxm]; int headg[maxn]; int headgr[maxn]; struct nodegr { int to; int nxt; }egr[maxn]; int totg; int totgr; ; int num[maxn]; boo

小引 看到这个名词-tarjan,大家首先想到的肯定是又是一个以外国人名字命名的算法.说实话真的是很佩服那些算法大牛们,佩服得简直是五体投地啊.今天就遇到一道与求解有向图中强连通分量的问题,我的思路就是遍历图中的每一个点,然后进行深度遍历,看最后能否回归到这个点上.如果可以回归,那么这个点肯定在一个强连通分量上.可是最后想着想着就乱了...... 没办法,自己low啊,就百度了求有向图中强连通分量的算法,于是乎tarjan算法出现在搜索结果上. 下面说一下,tarjan算法用到的一些图的概念.

有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,