有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】

注:本文章上部分内容转载自http://www.cppblog.com/sosi/archive/2010/09/26/127797.html;一方面是网上有很多关于tarjan算法的介绍,我觉得都没有这个他的文章介绍的简明易懂或者没有具体的实现。另一方面,自己也顺便用java实现了一下,所以发表出来和大家分享分享!


[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。

有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】_第1张图片

[Tarjan算法]

Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树。搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量。

 

定义DFN(u)D记录搜索到该u的时间,也就是第几个搜索u的。Low(u)为u或u的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号。


算法伪代码如下

tarjan(u)
{

    DFN[u]=Low[u]=++Index     // 为节点u设定次序编号和Low初值

    Stack.push(u)                     // 将节点u压入栈中

    for each (u, v) in E               // 枚举每一条边

          if (v is not visted)          // 如果节点v未被访问过

                  tarjan(v)              // 继续向下找

                  Low[u] = min(Low[u], Low[v])

            else if (v in S)            // 如果节点v还在栈内

            Low[u] = min(Low[u], DFN[v])

    if (DFN[u] == Low[u])        // 如果节点u是强连通分量的根

       repeat

           v = S.pop                  // 将v退栈,为该强连通分量中一个顶点

           print v

      until (u== v)

}


接下来是对算法流程的演示。

从节点1开始DFS,把遍历到的节点加入栈中。搜索到节点u=6时,DFN[6]=LOW[6],找到了一个强连通分量。退栈到u=v为止,{6}为一个强连通分量。

有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】_第2张图片

返回节点5,发现DFN[5]=LOW[5],退栈后{5}为一个强连通分量。

有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】_第3张图片

返回节点3,继续搜索到节点4,把4加入堆栈。发现节点4向节点1有后向边,节点1还在栈中,所以LOW[4]=1。节点6已经出栈,(4,6)是横叉边,返回3,(3,4)为树枝边,所以LOW[3]=LOW[4]=1。

有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】_第4张图片

继续回到节点1,最后访问节点2。访问边(2,4),4还在栈中,所以LOW[2]=DFN[4]=5。返回1后,发现DFN[1]=LOW[1],把栈中节点全部取出,组成一个连通分量{1,3,4,2}。

有向图强连通分量 Tarjan算法【java实现】_第5张图片

至此,算法结束。经过该算法,求出了图中全部的三个强连通分量{1,3,4,2},{5},{6}。

可以发现,运行Tarjan算法的过程中,每个顶点都被访问了一次,且只进出了一次堆栈,每条边也只被访问了一次,所以该算法的时间复杂度为O(N+M)。

算法java实现如下:

Tarjan类:

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Stack;


public class Tarjan {
	private int numOfNode;
	private List< ArrayList > graph;//图
	private List< ArrayList > result;//保存极大强连通图
	private boolean[] inStack;//节点是否在栈内,因为在stack中寻找一个节点不方便。这种方式查找快
	private Stack stack;
	private int[] dfn;
	private int[] low;
	private int time;//
	
	public Tarjan(List< ArrayList > graph,int numOfNode){
		this.graph = graph;
		this.numOfNode = numOfNode;
		this.inStack = new boolean[numOfNode];
		this.stack = new Stack();
		dfn = new int[numOfNode];
		low = new int[numOfNode];
		Arrays.fill(dfn, -1);//将dfn所有元素都置为-1,其中dfn[i]=-1代表i还有没被访问过。
		Arrays.fill(low, -1);
		result = new ArrayList>();
	}
	
	public List< ArrayList > run(){
		for(int i=0;i temp =new ArrayList();
			int j = -1;
			while(current!=j){
				j = stack.pop();
				inStack[j]=false;
				temp.add(j);
			}
			result.add(temp);			
		}
	}
	
}


测试类:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;


public class Main {
	public static void main(String[] args) {
                //创建图
		int numOfNode = 6;
		List< ArrayList > graph = new ArrayList>();
		for(int i=0;i());
		}
		graph.get(0).add(1);
		graph.get(0).add(2);
		graph.get(1).add(3);
		graph.get(2).add(3);
		graph.get(2).add(4);
		graph.get(3).add(0);
		graph.get(3).add(5);
		graph.get(4).add(5);
		//调用Tarjan算法求极大连通子图
		Tarjan t = new Tarjan(graph, numOfNode);
		List< ArrayList > result = t.run();
                //打印结果
		for(int i=0;i


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