这篇讲的是连通分量,连通分量是深度优先搜索算法的一个应用。
每进行了一次dfs,就会找到一条连通分量。
定义如下的API
public class CC CC(Graph g) 预处理构造函数 boolean connected(int v,in w) v和w连通吗 int count() 改图中的连通分量个数 int id(int v) 顶点v所在的连通分量编号
具体实现如下:
package Graph; public class CC { /* * 计算一个图中的连通分量,从起始点开始进行dfs算法,同时用一个以顶点作为索引的数组id[]来保存该点所在的连通分量的起始点,也就是id * 这样,判断两个点是否处于同一个连通分量,只要判断id是否相同 */ private boolean[] marked; private int[] id; private int count; public CC(Graph G){ marked = new boolean[G.V()]; id = new int[G.V()]; for(int s = 0;s < G.V();s++){ if(!marked[s]){ dfs(G,s); count++; } } } private void dfs(Graph G,int v){ marked[v] = true; id[v] = count; //该连通分量的起始节点 for(int w:G.adj(v)){ if(!marked[w]) dfs(G,w); } } public boolean connected(int v,int w){ return id[v] == id[w]; } public int id(int v){ return id[v]; } public int count(){ return count; } }
同样还能解决双色问题,即“能够用两种不同颜色将顶点着色,使得相邻的顶点颜色不同吗?等价于这个图是一个二分图吗?
/* * 使用dfs算法,来判断一个图中的顶点是否可以用两种颜色染色,使得相邻的顶点颜色不同 * 也就是,判断该图是否是一个二分图: * 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。 * */ public class TwoColor { private boolean[] marked; private boolean[] color; private boolean isTwoColorable = true; public TwoColor(Graph G){ marked = new boolean[G.V()]; color = new boolean[G.V()]; for(int s = 0;s < G.V();s++){ if(!marked[s]) dfs(G,s); } } private void dfs(Graph G,int v){ marked[v] = true; for(int w: G.adj(v)){ if(!marked[w]){ color[w] =!color[v]; } else if (color[w] == color[v]) isTwoColorable = false; } } public boolean isTwoColorable(){ return isTwoColorable; } }
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摘要:实现这个想法之后就发现,时间复杂度真的太高了。本期算法小分享就到这里咯刚做完探索里的初级,还有好多已经说烂了的题就不分享了。如果有什么意见或者想法欢迎在评论区和我交流 题目 input: n // 代表无向图的顶点数 // 从1开始 m // 无向图的边数 arr1 // 各边的情况,形如[[1, 2], [3, 4],...](代表顶点0和顶点2相连,顶点3和顶点4相连) ...
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