数学联邦政治世界观
超小超大

图论:强连通分量【SCC】 (2-1)

• 在有向图G中,如果两个顶点u,v间有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从v到u的有向路径,则称两个顶点强连通。

• 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。

• 有向非强连通图的极大强连通子图,称为强连通分量。

如何求解强连通分量?这里介绍Tarjan 算法

首先考虑强连通分量的性质,即存在一条回路能从初始点又回到初始点。在这个查找的过程中,可以对经过的结点标记,当发现某一节点连向的点正好以及被标记过,则说明找到了一条回路,而这个回路上的所有点构成一个强连通分量(即dfnᵤ=loωᵤ )。

为了保存这个强连通分量,我们需要知道这条路上有哪些点,而此时,栈就是一种适合该算法的数据结构。对于每次搜索的点,我们都加入栈中,遇到回路时,在把栈中的元素逐个弹出,记录它们的起始结点,直到栈中弹出的元素正好是起始结点时,结束弹栈,继续搜索其它强连通分量。

在这个过程中,所有的点和都有的边都被遍历了一次,所以最终的时间复杂度为O(N+M)

Tarjan算法的实现(基于深度优先搜索)

dfnᵤ:记录搜索顺序的数组dfn(时间戳)

loωᵤ:在u的子树中能够回溯到的最早的已经在栈中的结点。或者说: 从 i 出发可以走任意边,但走的最后一条边必须是回边的情况下,能够达到的所有点中 dfn 值最小的是多少。

一个栈s[n]存储搜索路径;

instack[MAXN]:第 i个点在不在栈里面。

ans数组表示第几个强连通分量里的元素集合

设以u为根的子树为tree。loωᵤ 定义为以下结点的dfn的最小值:tree中的结点;从tree通过一条不在搜索树上的边能到达的结点。

表示某结点是否在栈中的数组instack;

我们视每个连通分量为搜索树中的一棵子树,在搜索过程中,维护一个栈,每次把搜索树中尚未处理的节点加入栈中。

按照深度优先搜索算法搜索的次序对图中所有的结点进行搜索,维护每个结点的dfn与low变量,且让搜索到的结点入栈。每当找到一个强连通元素,就按照该元素包含结点数目让栈中元素出栈。在搜索过程中,对于结点u和与其相邻的结点v (v不是u的父节点) 考虑三种情况

1. v未被访问:继续对v进行深搜。回溯过程中用 loωυ 更新 loωᵤ 。因为存在从u到v的直接路径,所以v能回溯到的已经在栈中的节点,u也一定能回溯到

2. v被访问过,已经在栈中,根据low值的定义,用dfnυ 更新 loωᵤ

3. v被访问过,已不在栈中,说明v已搜索完毕,其所在连通分量已被处理,所以不用对其做操作。

int dfn[N], low[N], dfncnt, s[N], instack[N], tp;//tp代表栈里有几个点

int scc[N], sc; // 结点 i 所在 SCC 的编号,sc代表强连通分量的数目

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