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Tarjan算法

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发表于 2019-11-6 19:52:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
Tarjan算法是由Robert Tarjan(罗伯特·塔扬,不知有几位大神读对过这个名字) 发明的求有向图中强连通分量的算法。

预备知识:有向图,强连通。

有向图:由有向边的构成的图。需要注意的是这是Tarjan算法的前提和条件。

强连通:如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点 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)。

在这个有向图中1、2、3、4四个点可以互相到达,就称这四个点组成的子图为强连通分量。且这四个点两两强连通。

Tarjan算法是用来求强连通分量的,它是一种基于DFS(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。并且运用了数据结构栈。

在介绍详细原理前,先引入两个非常重要的数组:dfn[ ] 与 low[ ]

dfn[ ]:就是一个时间戳(被搜到的次序),一旦某个点被DFS到后,这个时间戳就不再改变(且每个点只有唯一的时间戳)。所以常根据dfn的值来判断是否需要进行进一步的深搜。

low[ ]:该子树中,且仍在栈中的最小时间戳,像是确立了一个关系,low[ ]相等的点在同一强连通分量中。

初始化时 dfn[ ] = low[ ] = ++cnt.

算法思路:

  首先这个图不一定是一个连通图,所以跑Tarjan时要枚举每个点,若dfn[ ] == 0,进行深搜。

  然后对于搜到的点寻找与其有边相连的点,判断这些点是否已经被搜索过,若没有,则进行搜索。若该点已经入栈,说明形成了环,则更新low.

  在不断深搜的过程中如果没有路可走了(出边遍历完了),那么就进行回溯,回溯时不断比较low[ ],去最小的low值。如果dfn[x]==low[x]则x可以看作是某一强连通分量子树的根,也说明找到了一个强连通分量,然后对栈进行弹出操作,直到x被弹出。

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沙发
 楼主| 发表于 2019-11-6 19:55:19 | 只看该作者


从1进入 dfn[1]=low[1]= ++cnt = 1
入栈 1
由1进入2 dfn[2]=low[2]= ++cnt = 2
入栈 1 2
之后由2进入4 dfn[4]=low[4]= ++cnt = 3
入栈 1 2 4
之后由4进入 6 dfn[6]=low[6]=++cnt = 4
入栈 1 2 4 6

6无出度,之后判断 dfn[6]==low[6]说明6是个强连通分量的根节点:6及6以后的点出栈并输出。

回溯到4后发现4找到了一个已经在栈中的点1,更新 low [ 4 ] = min ( low [ 4 ] , dfn [ 1 ] )

于是 low [ 4 ] = 1 .

由4继续回到2 Low[2] = min ( low [ 2 ] , low [ 4 ] ).
low[2]=1;
由2继续回到1 判断 low[1] = min ( low [ 1 ] ,  low [ 2 ] ).
low[1]还是 1
然后更新3的过程省略,大家可以自己手动模拟一下。

。。。。。。。。。

省略了1->3的更新过程之后,1的所有出边就跑完了

于是判断:low [ 1 ] == dfn [ 1 ] 说明以1为根节点的强连通分量已经找完了。

将栈中1以及1之后进栈的所有点,都出栈并输出。
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