[算法导论]强连通分量 @ Python

class Graph:
    def __init__(self):
        self.V = []

class Vertex:
    def __init__(self, x):
        self.key = x
        self.color = ‘white‘
        self.d = 10000
        self.f = 10000
        self.pi = None
        self.adj = []

class Solution:
    def Dfs(self, G):
        for u in G.V:
            u.color = ‘white‘
            u.pi = None
        global time
        time = 0
        for u in G.V:
            if u.color == ‘white‘:
                list=[u]
                self.DfsVisit(G, u, list)
                print ‘‘.join([i.key for i in list])

    def DfsVisit(self, G, u, list):
        global time
        time = time + 1
        u.d = time
        u.color = ‘gray‘
        for v in u.adj:
            if v.color == ‘white‘:
                list.append(v)
                v.pi = u
                self.DfsVisit(G, v, list)
        u.color = ‘black‘
        time = time + 1
        u.f = time

    def GraphTransposition(self, G):
        for u in G.V:
            u.adj = (u.adj,[])

        for u in G.V:
            for v in u.adj[0]:
                v.adj[1].append(u)

        for u in G.V:
            u.adj = u.adj[1]

        return G

    def StronglyConnectedComponents(self, G):
        self.Dfs(G)
        G_Transposition = self.GraphTransposition(G)
        G_Transposition.V.sort(key=lambda v: v.f, reverse=True)
        self.Dfs(G_Transposition)

if __name__ == ‘__main__‘:
    a,b,c,d,e,f,g,h = [Vertex(i) for i in [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘,‘h‘]]

    a.adj = [b]
    b.adj = [c,e,f]
    c.adj = [d,g]
    d.adj = [c,h]
    e.adj = [a,f]
    f.adj = [g]
    g.adj = [f,h]
    h.adj = [h]

    G = Graph()
    G.V = [a,b,c,d,e,f,g,h]

    m = Solution()
    m.StronglyConnectedComponents(G)
时间: 2025-01-16 16:00:33

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[算法导论]quicksort algorithm @ Python

算法导论上面快速排序的实现. 代码: def partition(array, left, right): i = left-1 for j in range(left, right): if array[j] <= array[right]: i += 1 array[j], array[i] = array[i], array[j] array[i+1], array[right] = array[right], array[i+1] return i+1 def quicksort(arr

图论算法(6)(更新版) --- Tarjan算法求强连通分量

之前Tarjan算法求强连通分量博文中,代码实现用到了固定大小数组,扩展起来似乎并不是很方便,在java里这样来实现本身就是不太妥当的,所以下面给出一个更新版本的代码实现: package test; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util

Tarjan算法分解强连通分量(附详细参考文章)

Tarjan算法分解强连通分量 算法思路: 算法通过dfs遍历整个连通分量,并在遍历过程中给每个点打上两个记号:一个是时间戳,即首次访问到节点i的时刻,另一个是节点u的某一个祖先被访问的最早时刻. 时间戳用DFN数组存储,最早祖先用low数组来存,每次dfs遍历到一个节点u,即让这两个记号等于当前时刻,在后面回溯或者判断的过程中在来更新low,DNF是一定的,因为第一次访问时刻一定.然后遍历u的子节点,也就是跟u相连的点v,依次看子节点的时间戳有没有打上,也就是看他有没有被访问过.\(1\).没

Tarjan算法求强连通分量

一.操作过程:tarjan算法的基础是DFS.我们准备两个数组Low和Dfn.Low数组是一个标记数组,记录该点所在的强连通子图所在搜索子树的根节点的 Dfn值(很绕嘴,往下看你就会明白),Dfn数组记录搜索到该点的时间,也就是第几个搜索这个点的.根据以下几条规则,经过搜索遍历该图(无需回溯)和 对栈的操作,我们就可以得到该有向图的强连通分量. 1.数组的初始化:当首次搜索到点p时,Dfn与Low数组的值都为到该点的时间. 2.堆栈:每搜索到一个点,将它压入栈顶. 3.当点p有与点p’相连时,如

转 tarjan算法求强连通分量

无意中想起图的强连通分量来,之前也一直想写所以今天决定来填这个坑.PS:由于本人比较懒,之前做过一个讲解的PPT,不过那是好遥远之前,年代已久早已失传,所以本文里的图来自网络.以后周末都用来填坑也挺好. ------------------------------分割线----------------------------------------- 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,那么这两个顶点就是强连通(strongly connected). 如果有向图G的每两个顶点都强连通

HDU 1269 迷宫城堡 tarjan算法求强连通分量

基础模板题,应用tarjan算法求有向图的强连通分量,tarjan在此处的实现方法为:使用栈储存已经访问过的点,当访问的点离开dfs的时候,判断这个点的low值是否等于它的出生日期dfn值,如果相等,那这个点就在一个强连通分量里面,此时从栈中向外取出元素,知道取出的元素与这个点的值相等时结束,我们所有取出的点与这个点在同一个强连通分量里.下面是代码,其实代码里本来不需要id数组记录点属于哪个强连通分量的,因为题目没有做要求,但是为了保留模板完整还是带着了,以供以后复习使用. #include<c

图论算法(6) --- Tarjan算法求强连通分量

注:此算法以有向图作为输入,并按照所在的强连通分量给出其顶点集的一个划分.graph中的每个节点只在一个强连通分量里出现,即使是单点. 任选一点开始进行深度优先搜索(若dfs结束后仍有未访问的节点,则再从中任选一点再从进行).搜索过程中已访问的节点不再访问.搜索树的若干子树构成了图的强连通分量. 节点按照被访问的顺序存入栈中.从搜索树的子树返回至一个节点时,检查该节点是否是某一连通分量的根节点,并将其从栈中删除.如果某节点是强连通分量的根,则在它之前出栈且还不属于其他强连通分量的节点构成了该节点

Tarjan算法【强连通分量】

转自:byvoid:有向图强连通分量的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所有节点是否为一个强连通分量. 有两个概念:1.时间戳,2.追溯值 时间戳是dfs遍历节点的次序. 定义DFN(u)为节点u搜索的次序编号(时间戳),Low(u)为u或u的子树能够追溯到的栈中节点最小的次序号.由定义可以得出: 1 Low(u)=min{ 2 DFN(u), // 自己的

tarjan算法(强连通分量 + 强连通分量缩点 + 桥 + 割点 + LCA)

这篇文章是从网络上总结各方经验 以及 自己找的一些例题的算法模板,主要是用于自己的日后的模板总结以后防失忆常看看的, 写的也是自己能看懂即可. tarjan算法的功能很强大, 可以用来求解强连通分量,缩点,桥,割点,LCA等,日后写到相应的模板题我就会放上来. 1.强连通分量(分量中是任意两点间都可以互相到达) 按照深度优先遍历的方式遍历这张图. 遍历当前节点所出的所有边.在遍历过程中: ( 1 ) 如果当前边的终点还没有访问过,访问. 回溯回来之后比较当前节点的low值和终点的low值.将较小