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连通分量BCC(全网最好理解)

1.边双连通分量 先说不好理解的定义:若一个的点两两间都有两条不重合的路径,那么我们就称这个是边-双连通的。...所以这个是边双连通。 我们画个来理解: ?  这下来大家应该明白什么边双连通了,接下来讲边双连通分量(分支) 。 所谓分支就是一个子,那么边双连通分支就是说原图中最大的一个双连通分支的子。...这个有两个双连通分量, 边双连通分量,就是这么多内容。我们再讲讲边双连通分量缩点。 如果将双连通分支用一个点表示,那么就叫做E-DCC缩点。...经过缩点后建的必然不存双连通分量,图中存在的边都不在双连通分支中,也就是说缩点后的边都是桥。 ? 2.点双连通分支 定义:任意两条边都在一个简单环中。 就是说没有割点。还是画图吧! ?  ...这两个最大连通就是点双联通分支,类比边双连通分支。 也就是说经过缩点后的图中的点除了只有一条边的的点都是割点。 ? 我们下一期讲Tarjan算法求双连通分量。

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)组成的 如果从任何一个顶点都存在一条路径到达另一个任意顶点,我们称这幅图为连通。...一幅非连通由若干连通的部分组成,它们都是它的极大连通 二分是一种能够将所有结点分为两部分的,也就是说图中每条边连接的两个顶点属于不同的部分 ?...的表示 今天的主角是,顾名思义,就是边没有方向的。每当一个概念拿到程序中,总是需要抽象出一个数据结构来表示这个概念。那么,怎么表示呢?表示的这个数据结构叫做邻接表。...current.item; current=current.next; return item; } } } 从而我们就可以用这个Bag来构造我们的...,今天这个深度优先算法一样可以用来寻找连通分量。

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Kasaraju算法--强连通遍历

在理解有和强连通分量前必须理解与其对应的两个概念,连通)和连通分量。 连通的定义是:如果一个图中的任何一个节点可以到达其他节点,那么它就是连通的。 例如以下图形: ?...有连通(更准确来说是)最大的区别在于节点之间的路径是否有方向。 有也分两种,一种是有环路的有。...另外一种是环路的有,即通常所说的有DAG(Directed Acyclic Graph)。严格来说,第一种有环路的,如果任意一个节点都可以与其他节点形成环路,那么它也是一个连通。...那么012和345分别组成两个强连通分量。 在实际的现实问题中,我们考虑问题可能就不会简单地研究。例如地图上的最短路径规划,ARP路由算法等等,考虑的都是有的问题。...算法实现 邻接集表示的有 N={ "a":{"b"}, #a "b":{"c"}, #b "c":{"a","d","g"}, #c "d":{"e"},

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DFS遍历(JAVA手把手深入解析)

DFS遍历(JAVA手把手深入解析) ---- 目录 DFS遍历(JAVA手把手深入解析) 前言 DFS深度优先 DFS全局变量定义  1、节点 2、节点数 3、根据创建数组...图中的深度结果就是:0->1->3->4->2 这是深度搜索DFS的遍历方式。 我们已经知道DFS是怎么个逻辑了,那么我们就画一个做个DFS的搜索。...(随便画,一会自己能根据深度搜索的理论把对应的数组写出来就行)。  这里我们来自己画。...4、状态记录数组 public static boolean[] isfStatus; 四个全局变量 这里我们共计创建了4个全局变量,依次是: 顶点、转换数组、判断是否走过、记录每一个节点的遍历过程,...DFS代码 1、DFS启动·进入到递归搜索中 我们这里其实是注意行的深入,故而只要false就代表没有走过,我们需要遍历一下,看看是否有对应的链接数组。

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5.3.3 遍历连通

遍历算法可以用来判断连通性。...对于来说,如果无连通的,则从任一结点出发,仅需一次遍历就能够访问图中所有顶点; 如果无是非连通的,则从某一个顶点出发,一次遍历只能访问到该顶点所在连通分量的所有顶点,而对于图中其他连通分量的顶点无法通过这次遍历访问...对于有来说,若从初始点到图中的每个顶点都有路径,则能够访问图中的所有顶点,否则不能访问到所有顶点。...故而在BFSTraverse()和DFSTraverse()中添加了第二个for循环,再选取初始点,继续进行遍历,以防止一次无法遍历图中所有顶点。...对于,上述两个函数调用BFS(G,i)或DFS(G,i)的次数等于图中的连通分量树; 而对于有,则不是这样没因为一个连通的有分为强连通的和非强连通的,它的连通也分为强连通分量和非强连通分量

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DFS(深度搜索)遍历(JAVA手把手深入解析)

图中的深度结果就是:0->1->3->4->2 这是深度搜索DFS的遍历方式。 我们已经知道DFS是怎么个逻辑了,那么我们就画一个做个DFS的搜索。...(随便画,一会自己能根据深度搜索的理论把对应的数组写出来就行)。  这里我们来自己画。...4、状态记录数组 public static boolean[] isfStatus; 四个全局变量 这里我们共计创建了4个全局变量,依次是: 顶点、转换数组、判断是否走过、记录每一个节点的遍历过程,...DFS代码 1、DFS启动·进入到递归搜索中 我们这里其实是注意行的深入,故而只要false就代表没有走过,我们需要遍历一下,看看是否有对应的链接数组。...isfStatus = new boolean[d_length]; //遍历数组

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的环和有

本篇主要分享关于有的环和有(DAG,估计做大数据的同学到处都可以看到),所以相关概念我就不做详细介绍了。 ?...用有图中各个节点代表着一个又一个的任务,而其中的方向代表的任务的执行顺序。而方向代表着这个在执行这个任务之前必须完成其他节点,例如上图中在5执行必须执行3和0 节点。...所以可以想到有图中有环的检测非常重要,例如上面 要是5之前 3要执行,3之前4要执行,4之前5要执行,那么着三个限制条件永远事不可能被执行的,要是一个优先级限制的问题中存在有环,那么这个问题肯定是无解的...有环的检测的理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈中,就找到了一个环,因为栈中表示的是一条有w-》v的路径,而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有环。所以这个优先任务是有问题的。

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Python实现Kruskal 和Prim算法求解连通的最小生成树问题

问题描述: 从边赋权图上选择一部分边得到一个子,子与原图具有共同的顶点,子的边是原图的边的子集,且子具有最小的开销(边的权值之和最小),符合这样要求的子称作最小生成树,这类问题称作最小生成树问题...克鲁斯卡尔算法的基本思想是:按权值从小到大的顺序把边增加到子图中直到子变为连通,如果某条边加入后会产生圈则不加入该边。...普利姆算法的基本思想是:从任意一个顶点开始逐个顶点进行判断并不断地扩张连通分支的规模,直到所有顶点都连通起来。这两种算法都属于贪心算法。 参考代码: 运行结果:

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7.5 有

01有 1、一个环的有称做有(directed acycline graph),简称DAG,DAG是一类较有树更一般的特殊有。...2、有是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用有,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个有是否存在环要比复杂。...对于来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在环,而对于有来说,这条回边有可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、有也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。...C语言 | 统计捐款人数及人均捐款数 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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检测

RDD之间的依赖关系是靠有(DAG)表达的,下面看下有的基本理论和算法。 02 — 有(DAG) 在图论中,边没有方向的称为,如果边有方向称为有。...在的基础上,任何顶点都无法经过若干条边回到该点,则这个就没有环路,称为有(DAG),如下图所示,4->6->1->2是一个路径,4->6->5也是一条路径,并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点...还可以看到,上图中入度为0的节点有 Introduction to CS,这个节点在有遍历中具有重要意义,下面会说到。 04 — 如果上图有环,还正确吗?...所以不能有环路,这个是不正确的。所以,这个必须为有! 05 — 有如何检测有、环? 那么,如何检测一个有是否是DAG呢?...有的环检测,首先对照着的环检测来理解,在图中,我们要检测一个图中间是否存在环,需要通过深度优先或广度优先的方式,对访问过的元素做标记。如果再次碰到前面访问过的元素,则说明可能存在环。

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----深度优先搜索

上一篇:的实现 下一篇:深度优先遍历 根据描述,很容易实现的深度优先搜索: public class DepthFirstPaths { private boolean[] marked;...//标记已经访问过的结点 private int count; public DepthFirstPaths(Graph G,int s) {//以s作为起始顶点深度优先遍历G marked...使用深度优先搜索找到图中所有的连通分量: 使用深度优先算法求解连通分量,递归第一次调用的参数是顶点0,它会标记所有与0连通的顶点。...marked[w]) dfs(G,w); } 深度优先遍历的预处理使用的时间和空间与V+E成正比且可以在常数时间内处理连通性查询。...更重要的是union-find算法是一种动态算法(我们在任何时候都能用接近常数的时间检查两个顶点是否连通,甚至在添加一条边的时候),但深度优先算法必须对进行预处理。

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7.5 有

01 有 1、一个环的有称做有(directed acycline graph),简称DAG,DAG是一类较有树更一般的特殊有。...2、有是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用有,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个有是否存在环要比复杂。...对于来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在环,而对于有来说,这条回边有可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、有也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。

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