图的割点与割边详解
在图论中,两个关键概念是割点和割边,它们对于理解图的连通性和结构至关重要。让我们深入剖析这两个概念及其在tarjan算法中的应用。
1. 割点:在图中,如果移除一个点及其相连的边,使得原图分裂成两个不连通的部分,那么这个点被称为割点。例如,图中的A和B就是割点,因为它们的存在使得图分裂成两块,而C不是割点,因为即使移除它,图仍然保持连通。
2. 割边:同样地,如果移除一条边,使得该边所在的图分裂成两个不连通的子图,那么这条边就是割边。比如,AB是割边,因为它的移除导致图的连通性断裂,而BC则不是。
tarjan算法是一种寻找强连通分量和割点的有效方法。算法中涉及到的变量和数组有助于我们理解割点和割边的判断过程。
变量与数组
dfn数组记录节点被访问的顺序,每次访问新节点X时,dfn[X]会被设置为全局变量tim递增后的新值。low[X]则代表X与其子树中可以回溯到的最低dfn值。回边是指从已访问节点指向未访问节点的边,遇到回边时,需要更新low值。
举个例子,当遍历到节点4时,与节点2和5的边构成回边,low[4]被更新为dfn[2]的较小值。在递归过程中,每次回溯时,低点值会根据子节点的low值更新,直到找到整个连通分量。
1. 割点
- 当节点是根节点,且其子树数量大于与之相连的边数时,它是割点。
- 非根节点若有一个子节点的low值大于或等于其dfn值,说明子节点无法通过回边到达其他部分,此时节点为割点。
2. 割边
- 任意两点u和v之间,如果low[u]大于dfn[v],则边u-v是割边,表示这条边的存在使两个部分不连通。
函数cut_bri()是tarjan算法的核心,复杂度为O(|V|+|E|)。这里使用vis[]标记节点的访问状态,dfn[]存储dfn值,low[]更新回边信息,cut[]记录割点,bridge[][]记录割边。
通过遍历每个节点及其相邻节点,算法能够准确地找出所有的割点和割边。在main()函数中,对每个连通块调用cut_bri(),最终输出割点的数量。
通过以上的详细解释和实例,我们已经深入理解了图的割点和割边以及tarjan算法在其中的应用。这些概念和算法在处理复杂网络结构时具有重要价值。
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