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一、定義及應用
在某圖中,若刪除頂點V以及V相關的邊后,圖的一個連通分量分割為兩個或兩個以上的連通分量,則稱頂點V為該圖的一個關節點。一個沒有關節點的連通圖稱為重連通圖。
在重連通圖中,任意一對頂點之間至少存在兩條路徑,則再刪去某個頂點即相關各邊后也不破壞圖的連通性。若在圖的連通圖上刪去k個節點才能破壞圖的連通性,則稱K為此圖的連通度。
他們常常在通信網絡的圖或航空網中應用,K越大,系統越穩定,反之,戰爭中若要摧毀敵方的運輸線,只須破壞其運輸網中的關節點即可。
二、求解算法
利用深度優先搜索便可以求的圖的關節點,本由此可判別圖是否重連通。
從任一點出發深度優先遍歷得到優先生成樹,對書中任一頂點V而言,其孩子節點為鄰接點。由深度優先生成樹可得出兩類關節點的特性:
(1)若生成樹的更有兩棵或兩棵以上的子樹,則此根頂點必為關節點。因為圖中不存在連接不同子樹頂點的邊,若刪除此節點,則樹便成為森林。
(2)若生成樹中某個非葉子頂點V,其某棵子樹的根和子樹中的其他節點均沒有指向V的祖先的回邊,則V為關節點。
求關節點—對圖進行一次先深搜索邊可求出所有的關節點
由先深生成樹可得出兩類關節點的特性:
1.若生成樹的根有兩株或兩株以上子樹,則此根結點必為關節(第一類關節點)。因為圖中不存在連接不同子樹中頂點的邊,因此,若刪去根頂點,生成樹變成生成森林。
2.若生成樹中非葉頂點v,其某株子樹的根和子樹中的其它結點均沒有指向v 的祖先的回退邊,則v 是關節點(第二類關節點)。 因為刪去v,則其子樹和圖的其它部分被分割開來
定義
low[v] 設對連通圖G=(V,E)進行先深搜索的先深編號為dnf[v],產生的先深生成樹為S=(V,T),B試回退邊之集。對每個頂點v,low[v]定義如下
算法5.5 求無向圖的雙連通分量
輸入:連通的無向圖G=( V, E )。L[v]表示關于v的鄰接表
輸出:G的所有雙連通分量,每個連通分量由一序列的邊組成。
算法要點:
1.計算先深編號:對圖進行先深搜索,計算每個結點v的先深編號dnf[v],形成先深生成樹S=(V,T)。
2.計算low[v]:在先深生成樹上按后根順序進行計算每個頂點v的 low[v], low[v]取下述三個結點中的最小者:
(1) dfn[v];
(2) dfn[w],凡是有回退邊(v,w)的任何結點w;
(3) low[y],對v的任何兒子y。
3.求關節點:
(1)樹根是關節點,當且僅當它有兩個或兩個以上的兒子(第一類關節點);
(2)非樹根結點v是關節點當且僅當v有某個兒子y,使low[y]≥dnf[v](第二類關節點)。
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2008-12-31 23:36 | Together
在O(E)時間內求出一個連通無向圖的所有關節點2006-11-21 11:391)首先定義關節點:Let G = (V, E) be a connected, undirected graph. An articulation point of G is a vertex whose removal disconnects G.
2)兩個觀察結論:
A. The root of Gπ is an articulation point of G if and only if it has at least two children in Gπ.
B. Let v be a nonroot vertex of Gπ. Prove that v is an articulation point of G if and only if
v has a child s such that there is no back edge from s or any descendant of s to a proper
ancestor of v 。
說明:Gπ 代表 G的深度優先搜索樹 .. Back Edge : 深度優先搜索樹中的邊,如果在探索邊(v,w)時,w是首次被訪問的,則 邊(v,w)是樹邊.其它的邊就是 回邊.(Back Edge).
解決辦法:
容易看出,關鍵問題是怎樣利用 B 結論 。
(實際上,一種比較費時的方法是: 利用觀察結論A ,分別以圖中每個頂點為根,深搜 N 次,那么就可以逐一判定每個頂點是不是關節點)
假設現在考察的 nonroot vertex的點是 V , 所考察的V的子節點是 s,那么如何判斷有沒有回邊 (s ,V ) 和有沒有 s 的一個后裔 W 是 V的祖先呢?
利用深度優先搜索時,直觀的想,當搜索完 S的全部子節點后,S的信息才能收集全面。我們用
P(S)來表示以 S為根的搜索子樹的信息。
P(S ) = min { P(W1),P(W2),P(W3),P(W4),P(W5)....P(Wn) } ,WI代表S的搜索后裔。
如果Wi沒有回邊,那么P(WI) = Q(WI ) ,后者代表第一次搜索到WI 時的序號。如果 WI有回邊(WI , PP) ,那么 P(Wi) = P( PP ) .最后來判斷 P(S )與Q(V)的大小。
如果 P(S) < Q(V) ,說明針對S ,V肯定不是關節點 ;
P(S) = Q(V) ,說明針對 S,V是關節點;
P(S) > Q(V) ,說明針對 S,V是關節點.
至此,我們討論就可以結束了。下面給出一份偽代碼:
輸入:連通無向圖 G = (V, E) .
輸出:包含G的所有可能關節點的數組 A[1.......count ] 。
Start:
設S為起始頂點
for 每個頂點 v ∈V
標記 v 未訪問
end for
predfn = 0 ;count = 0 ;rootdegree = 0
dfs(s);
過程 dfs(v )
//注意這個過程中,把v看成根 ,w是子節點,不要與上面的文字分析混了 .(這里的w與上面的s同)
標記v已訪問;artpoint = false ;predfn = predfn +1 ;
Q[v] =predfn ; P[v] = predfn ;
for(每條邊 (v,w )∈E) {
if (v,w)為樹邊 {
dfs(w)
if(v == s )then {
rootdegree ++ ;
if(rootdegree == 2 ) then artpoint = true ;
}
else {
P[v] = min{ P[v] , P[w]} ; // 給P[V]賦值,以便為上層提供信息.
// 針對V的判斷,只需要知道P[w] 和Q[v]即可,對P[v] 的賦值是為上層提供信息
if(P[w] >= Q[v])
artpoint = true ; // Q[w] <p[v]說明有環路.
}
}
else if(v,w) is back edge {
P[v] = min{ P[v], Q[w] } // P[W]沒有被有效賦值
}
else {/*do nothing*/}
end for
if(artpoint ){
count ++ ;
A[count] = v;
}
} //for
參考了 :算法導論 和 Algorithm Design Techniques and Analysis 。
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2)兩個觀察結論:
A. The root of Gπ is an articulation point of G if and only if it has at least two children in Gπ.
B. Let v be a nonroot vertex of Gπ. Prove that v is an articulation point of G if and only if
v has a child s such that there is no back edge from s or any descendant of s to a proper
ancestor of v 。
說明:Gπ 代表 G的深度優先搜索樹 .. Back Edge : 深度優先搜索樹中的邊,如果在探索邊(v,w)時,w是首次被訪問的,則 邊(v,w)是樹邊.其它的邊就是 回邊.(Back Edge).
解決辦法:
容易看出,關鍵問題是怎樣利用 B 結論 。
(實際上,一種比較費時的方法是: 利用觀察結論A ,分別以圖中每個頂點為根,深搜 N 次,那么就可以逐一判定每個頂點是不是關節點)
假設現在考察的 nonroot vertex的點是 V , 所考察的V的子節點是 s,那么如何判斷有沒有回邊 (s ,V ) 和有沒有 s 的一個后裔 W 是 V的祖先呢?
利用深度優先搜索時,直觀的想,當搜索完 S的全部子節點后,S的信息才能收集全面。我們用
P(S)來表示以 S為根的搜索子樹的信息。
P(S ) = min { P(W1),P(W2),P(W3),P(W4),P(W5)....P(Wn) } ,WI代表S的搜索后裔。
如果Wi沒有回邊,那么P(WI) = Q(WI ) ,后者代表第一次搜索到WI 時的序號。如果 WI有回邊(WI , PP) ,那么 P(Wi) = P( PP ) .最后來判斷 P(S )與Q(V)的大小。
如果 P(S) < Q(V) ,說明針對S ,V肯定不是關節點 ;
P(S) = Q(V) ,說明針對 S,V是關節點;
P(S) > Q(V) ,說明針對 S,V是關節點.
至此,我們討論就可以結束了。下面給出一份偽代碼:
輸入:連通無向圖 G = (V, E) .
輸出:包含G的所有可能關節點的數組 A[1.......count ] 。
Start:
設S為起始頂點
for 每個頂點 v ∈V
標記 v 未訪問
end for
predfn = 0 ;count = 0 ;rootdegree = 0
dfs(s);
過程 dfs(v )
//注意這個過程中,把v看成根 ,w是子節點,不要與上面的文字分析混了 .(這里的w與上面的s同)
標記v已訪問;artpoint = false ;predfn = predfn +1 ;
Q[v] =predfn ; P[v] = predfn ;
for(每條邊 (v,w )∈E) {
if (v,w)為樹邊 {
dfs(w)
if(v == s )then {
rootdegree ++ ;
if(rootdegree == 2 ) then artpoint = true ;
}
else {
P[v] = min{ P[v] , P[w]} ; // 給P[V]賦值,以便為上層提供信息.
// 針對V的判斷,只需要知道P[w] 和Q[v]即可,對P[v] 的賦值是為上層提供信息
if(P[w] >= Q[v])
artpoint = true ; // Q[w] <p[v]說明有環路.
}
}
else if(v,w) is back edge {
P[v] = min{ P[v], Q[w] } // P[W]沒有被有效賦值
}
else {/*do nothing*/}
end for
if(artpoint ){
count ++ ;
A[count] = v;
}
} //for
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