Tarjan 算法详解

刚学的一个 新算法,终于有时间来整理一下了。

  想必都对著名的 ‘太监’ 算法早有耳闻了吧。

Tarjan

  Tarjan 算法是一种求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度。

  实现是基于DFS爆搜,深度优先搜索一张有向图。!注意!是有向图。然后根据树,堆栈,打标记等种种神奇 扯淡方法来完成拆解一个图的工作。

  如果要理解Tarjan,我们首先要了解一下,什么叫做强连通。

 


 

强连通

  首先,我们将可以相互通达的两个点,称这两个点是强连通的。

  自然,对于一张图,它的每两个点都强连通,那么这张图就是一张强连通图。

  而一张有向图中的极大强连通子图就被命名为强连通分量。

  那么,举个栗子吃吧。

            Tarjan 算法详解_第1张图片盗图小丸子光荣上线,come from 百度

  对于上面的那张有向图来说,{1,2,3,4},{5},{6}分别相互连通,是这张图的三个强连通分量。


 

算法思想简解

    Tarjan是在dfs的基础上将每一个强连通分量当做搜索树种的一个子树的遍历方法。

  那么我们就可以在搜索的时候,将当前的树中没有访问过的节点加入堆栈,然后在回溯的时候判断栈顶到其中的节点是否是一个强连通分量。

  故而我们在遍历的时候,定义如下变量来记录我们的遍历过程。

    1.dfn[i]=时间戳(节点i被搜索的次序)

    2.low[i]=i或i的子树所能寻找到的栈中的节点序号。

  所以,当dfn[i]==low[i]时,i或i的子树可以构成一个强连通分量。


 

算法图解(盗图愉悦)

    Tarjan 算法详解_第2张图片

 

  在这张图中我们从节点1开始遍历,依次将1, 3,5加入堆栈。当搜索到节点6时,发现没有可以向前走的路,开始回溯。

  回溯的时候会发现low[5]=dfn[5],low[6]=dfn[6],那么{5},{6}分别是两个强连通分量。

  直到回溯至节点3,拓展出节点4.

      Tarjan 算法详解_第3张图片

  结果自然就是拓展到了节点1,发现1在栈中,于是就用1来更新low[4]=low[3]=1;

  然后回溯节点1,将点2加入堆栈中。

      Tarjan 算法详解_第4张图片

  然后,Tarjan算法就这么简单的就结束了。

  很显然,Tarjan算法的复杂度只有O(E+V)啦。线性愉快。


 

算法模板

  双手奉上我丑陋的代码。

void Tar(int now) {
    dfn[now]=low[now]=++ti;
    sk[++p]=now;
    vis[now]=1;
    for(int i=head[now];i;i=d[i].nxt) {
        int nx=d[i].to;
        if(!dfn[nx]) {
            Tar(nx);
            low[now]=min(low[now],low[nx]);
        }
        else if(vis[nx]) low[now]=min(low[now],dfn[nx]);
    }
    if(low[now]==dfn[now]) {
        while(sk[p+1]!=now) {
            val[now]+=val[sk[p]];
            vis[sk[p]]=0;
            --p;
        }
        val[now]>>=1;
    }
}

希望可以很简洁易懂!!

谢谢。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qxyzili--24/p/10493576.html

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