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            oyjpArt ACM/ICPC算法程序設計空間

            // I am new in programming, welcome to my blog
            I am oyjpart(alpc12, 四城)
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            /*******************************
            圖的DFS信息構建 by oyjpArt
            g矩陣: g[i][j] -> 0 : 無邊
                                     1 : 可重復訪問邊
                                    -1: 非可重復訪問邊
            說明:以為在無向圖中u->v訪問之后就不能再從v->u訪問了
                   故{u, v}訪問了之后{v, u}要置-1
                 如果是有向圖 則沒有這個規則
            gc矩陣:gc[i][j]-> 0 : 無邊
                              1 : 樹枝邊
                  2 : 反向邊
                  3 : 正向邊
                  4 : 交叉邊
            d數組: 頂點的開始訪問時間表
            f數組: 頂點的結束訪問時間表
            c數組: 頂點顏色表 0白色 -1灰色 1黑色
            p數組: 頂點的前驅表
            l數組: 頂點的L值(最頂層的祖先層數)
            b數組: 頂點的度數表

            關于標號函數 LOW()
            LOW(U)代表的是與U以及U的子孫直接相連的結點的最高輩分(深度)
                                             d[U]                 U首次被訪問時
            LOW[U] =    min(LOW[U], d[W])    訪問邊{U,W}
                              min(LOW[U], LOW[S])  U的兒子S的關聯邊全部被訪問時
            /*******************************/
            const int maxn = 100;
            int n, g[maxn][maxn], gc[maxn][maxn];
            int d[maxn], f[maxn], l[maxn], p[maxn], c[maxn], b[maxn];
            int time;

            void dfs_visit(int u) {//遞歸搜索以U為根的深度優先樹
             int v;
             c[u] = -1;         //置頂點為灰色//去掉這句之后適用于有向圖(后面設置不可訪問亦同)
             time++; d[u] = time, l[u] = time;
             for(v = 1; v<=n; v++)
              if(g[u][v] > 0)
               if(c[v] == 0)  {         //如果v是白色節點
                g[v][u] = -1;        //不可再訪問
                gc[u][v] = 1;        //樹枝邊
                b[u]++;              //度數
                p[v] = u;            //記錄父親節點
                dist_visit(v);       //遞歸搜索以v為根的深度優先樹
                if(l[v] < l[u])      //v是u的后代
                 l[u] = l[v];     //u的兒子v的關聯邊搜索完后計算父親的low值
                g[v][u] = 1;         //恢復可訪問標志
               }
               else {
                if(c[v] < 0) {       //若頂點為灰色
                 if(l[v] < l[u])  //u與v相連
                  l[u] = l[v];
                 gc[u][v] = 2;    //反向邊
                }
                else  {              //黑色
                 if(d[v] > d[u])
                  gc[u][v] = 3;         //正向邊
                 else
                  gc[u][v] = 4;         //交叉邊
                }
               }
             c[u] = 1;             //DFS完畢 置黑色吧
             time++; f[u] = time;
            }

            void dfs() {
             int u;
             memset(gc, 0, sizeof(gc));
             memset(c, 0, sizeof(c));
             memset(b, 0, sizeof(b));
             time = 0;
             for(u = 1; u <= n; u++)
              if(c[u] == 0) {
               p[u] = 0;
               dfs_visit(u);
              }
            }
            /*******************************
            DFS3大經典應用
            一: TOPO排序
             DFS之后按照結束訪問時間反向排序即可 如果在DFS過程中出現方向邊(成環) 則無法TOPO
            當然我們還有一種經典的TOPO方法 找0度節點迭代刪除法 o(M+N)的TC
            二: 求割點和橋
            判定規則1: 如果root節點又多于一個1子節點 則root是割點
            判定規則2: 如果一個節點u有某一個子節點v不含到u的祖先節點的后向邊 則u為割點
             即對于u的子節點v, u是割點的條件 (p[u] == 0 && b[v] > 1) || (p[u] > 0 && l[v] >= d[u])
            橋: 不屬于任何簡單回路的邊 "一牽動全身" l[v] > d[u]即是橋
            之所以不能等于 實際上等于的情況是存在2條以上的邊 自然就不是橋了~
             (注意加上割點表 以防重復輸出)
            三: 求有向圖的極大強連通分支
            1.對圖進行DFS遍歷 遍歷中記下所有的結束時間A[i].遍歷的結果是構建的一座森林W1
              我們對W1中的每棵樹G進行步驟2到步驟3的操作
            2.改變圖G中每一條邊的方向 構造出新的有向圖Gr
            3.按照A[i]由小到大的順序對Gr進行DFS遍歷.遍歷的結果是構建了新的樹林W2.
              W2中每棵樹上的頂點構成了有向圖的極大強連通分支
            /*******************************/
            //一個更加簡潔的程序框架(來自<<算法藝術與信息學競賽>>)-------
            這里面的Ancestor相當于上面所說的LOW
            Procedure DFS(節點編號k, k的父親節點編號father, deep:integer)
            var i, tot : integer;
            begin
              C[k] = -1; {灰色}
              D[k] = deep; {記錄深度}
              Ancestor[k] = deep, tot = 0;

              for i = 1->n
              begin
                  if(節點i和k相連) and (i != father) and (Ci = -1)
                 then Ancestor[k] = Min(Ancestor[k], Di);
               if(節點i與k相連) and (Ci = 0) then
               begin
              DFS(i, k, deep + 1);
                tot++, Ancestor[k] = Min(Ancestor[k], Ancestor[i]);
                if(k == Root) and (tot > 1) or
               ( (k != Root) and (Ancestor[i] >= D[k]) )
               then Cut[k] = true;
                if(Ancestor[i] > D[k]) then Brige[k][i] = true
                  end
              end
              C[k] = 1; //黑色
              time++, A[i] = time;
            end;
            //-----------------------------------------------------------

            Feedback

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-05-20 21:49 by YPP
            你好,我是ACM新手。
            請問,在ACM比賽中遇到有關圖的問題時是用鄰接表好還是鄰接矩陣好?我覺得兩個都有不方便的地方。
            比如輸入格式要求如下(頂點 與該頂點相鄰的頂點數 與該頂點相鄰的頂點):
            A 3 B C D
            B 2 A C
            C 1 D
            D 2 A B

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-05-21 13:53 by oyjpart
            下面我用n代表點 m代表邊
            鄰接表:訪問任任兩點之間的邊最壞o(n) 遍歷一個點的所有邊o(該點的度數)
            鄰接矩陣:訪問任兩點之間的邊o(1) 但是遍歷一個點的所有邊o(n)
            由此可以看出 選擇是有目的的
            第一 對于稀疏圖 有時候內存不夠用 不得不待用鄰接表
            第二 對于比較密集的圖 鄰接表無甚優勢
            第三 如果不需要在稀疏圖中經常性的遍歷一個點的所有邊 鄰接矩陣是仍首選的

            看到你的輸入數據似乎用鄰接矩陣比較好

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-05-22 20:23 by YPP
            非常感謝你的解答。
            我那輸入數據,我覺得用鄰接矩陣挺麻煩的。因為只有所有數據輸入完畢才確定圖所有的頂點,不太好處理

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-05-23 13:24 by oyjpart
            不管他 開靜態的二維數組滿足題目最大頂點數即可
            如果題目沒有說明而且你熟悉stl的話 你就用二維vector

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-12-18 13:04 by robber
            非常感謝!
            對這個經典問題我思考一天了。對割點、橋等與這個算法的深入聯系都沒發現,現在好了。

            # re: 圖的DFS信息構建+割點,橋,極大連通子圖三大法寶  回復  更多評論   

            2007-12-18 14:16 by alpc12
            不用謝 呵呵
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