E030. Поиск точек сочленения

e-maxx algorithm original: C/C++ #algorithm #connectivity #emaxx #graph #search
선택한 UI 언어에 맞게 문제 텍스트를 러시아어에서 번역합니다. 코드는 변경하지 않습니다.

Источник: e-maxx.ru/algo, страница PDF 94.

Пусть дан связный неориентированный 그래프. Точкой сочленения (или точкой артикуляции, англ. "cut vertex" или "articulation point") называется такая vertex, удаление которой делает 그래프 несвязным.

Опишем 알고리즘, основанный на поиске в глубину, работающий за

, где

— количество вершин,

— рёбер.

알고리즘

Запустим обход в глубину из произвольной вершины 그래프а; обозначим её через

. Заметим следующий

факт (который несложно доказать):

● Пусть мы находимся в обходе в глубину, просматривая сейчас все рёбра из вершины

. Тогда, если

текущее edge

таково, что из вершины

и из любого её потомка в дереве обхода в глубину нет обратного

ребра в или какого-либо предка вершины

, то vertex

является точкой сочленения. В противном случае, т.е.

если обход в глубину просмотрел все рёбра из вершины

, и не нашёл удовлетворяющего вышеописанным

условиям ребра, то vertex

не является точкой сочленения. (В самом деле, мы этим 문제 설명м проверяем, нет

ли другого пути из

в

)

● Рассмотрим теперь оставшийся случай:

. Тогда эта vertex является точкой сочленения тогда и только

тогда, когда эта vertex имеет более одного сына в дереве обхода в глубину. (В самом деле, это означает, что, пройдя

из

по произвольному ребру, мы не смогли обойти весь 그래프, откуда сразу следует, что — точка сочленения). (Ср. формулировку этого критерия с формулировкой критерия для 알고리즘а поиска мостов.) Теперь осталось научиться проверять этот факт для каждой вершины эффективно. Для этого воспользуемся "временами 입력а в вершину", вычисляемыми 알고리즘ом поиска в глубину.

Итак, пусть

— это время захода поиска в глубину в вершину

. Теперь введём 배열

, который

и позволит нам отвечать на вышеописанные запросы. Время

равно минимуму из времени захода в саму

вершину

, времён захода в каждую вершину

, являющуюся концом некоторого обратного ребра

, а

также из всех значений

для каждой вершины

, являющейся непосредственным сыном

в дереве поиска: (здесь "back edge" — обратное edge, "tree edge" — edge дерева)

Тогда, из вершины

или её потомка есть обратное edge в её предка тогда и только тогда, когда найдётся такой сын

, что

.

Таким образом, если для текущего ребра

(принадлежащего дереву поиска) выполняется

,

то vertex

является точкой сочленения. Для начальной вершины

критерий другой: для этой вершины

надо посчитать number непосредственных сыновей в дереве обхода в глубину.

구현

Если говорить о самой реализации, то здесь нам нужно уметь различать три случая: когда мы идём по ребру дерева поиска в глубину, когда идём по обратному ребру, и когда пытаемся пойти по ребру дерева в обратную

сторону. Это, соответственно, случаи

,

,

и

. Таким образом, нам надо передавать в функцию поиска в глубину вершину-предка текущей вершины.

vector<int> g[MAXN];

bool used[MAXN];

int timer, tin[MAXN], fup[MAXN];

void dfs (int v, int p = -1) {

used[v] = true;

tin[v] = fup[v] = timer++;

int children = 0;
for (size_t i=0; i<g[v].size(); ++i) {
int to = g[v][i];
if (to == p)  continue;
if (used[to])

fup[v] = min (fup[v], tin[to]);

else {

dfs (to, v);

fup[v] = min (fup[v], fup[to]);

if (fup[to] >= tin[v] && p != -1)

IS_CUTPOINT(v);

++children;

} }

if (p == -1 && children > 1)

IS_CUTPOINT(v);

}

int main() {
int n;

... чтение n и g ...

timer = 0;

for (int i=0; i<n; ++i)

used[i] = false;

dfs (0);

}

Здесь константе

должно быть заgiven значение, равное максимально возможному числу вершин во 입력ном 그래프е.

Функция

в коде — это некая функция, которая будет реагировать на то, что vertex

является точкой сочленения, на예제, выводить эту вершины на экран (надо учитывать, что для одной и той же вершины эта функция может быть вызвана несколько раз).

Задачи в online judges

Список задач, в которых it is required искать точки сочленения:

● UVA #10199 "Tourist Guide" [Complexity: низкая]

● UVA #315 "Network" [Complexity: низкая]

C# 해법

자동 초안, 제출 전 검토
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public static class AlgorithmDraft
{
    // Auto-generated C# draft from the original e-maxx C/C++ listing. Review before production use.
    List<int> g[MAXN];
    bool[] used = new bool[MAXN];
    int timer, tin[MAXN], fup[MAXN];
    void dfs (int v, int p = -1) {
            used[v] = true;
            tin[v] = fup[v] = timer++;
            int children = 0;
            for (size_t i=0; i<g[v].size(); ++i) {
                    int to = g[v][i];
                    if (to == p)  continue;
                    if (used[to])
                            fup[v] = min (fup[v], tin[to]);
                    else {
                            dfs (to, v);
                            fup[v] = min (fup[v], fup[to]);
                            if (fup[to] >= tin[v] && p != -1)
                                    IS_CUTPOINT(v);
                            ++children;
                    }
            }
            if (p == -1 && children > 1)
                    IS_CUTPOINT(v);
    }
    int main() {
            int n;
            ... чтение n и g ...
            timer = 0;
            for (int i=0; i<n; ++i)
                    used[i] = false;
            dfs (0);
    }
}

C++ 해법

매칭됨/원본
vector<int> g[MAXN];
bool used[MAXN];
int timer, tin[MAXN], fup[MAXN];
void dfs (int v, int p = -1) {
        used[v] = true;
        tin[v] = fup[v] = timer++;
        int children = 0;
        for (size_t i=0; i<g[v].size(); ++i) {
                int to = g[v][i];
                if (to == p)  continue;
                if (used[to])
                        fup[v] = min (fup[v], tin[to]);
                else {
                        dfs (to, v);
                        fup[v] = min (fup[v], fup[to]);
                        if (fup[to] >= tin[v] && p != -1)
                                IS_CUTPOINT(v);
                        ++children;
                }
        }
        if (p == -1 && children > 1)
                IS_CUTPOINT(v);
}
int main() {
        int n;
        ... чтение n и g ...
        timer = 0;
        for (int i=0; i<n; ++i)
                used[i] = false;
        dfs (0);
}

Java 해법

자동 초안, 제출 전 검토
import java.util.*;
import java.math.*;

public class AlgorithmDraft {
    // Auto-generated Java draft from the original e-maxx C/C++ listing. Review before production use.
    ArrayList<Integer> g[MAXN];
    boolean used[MAXN];
    int timer, tin[MAXN], fup[MAXN];
    void dfs (int v, int p = -1) {
            used[v] = true;
            tin[v] = fup[v] = timer++;
            int children = 0;
            for (size_t i=0; i<g[v].size(); ++i) {
                    int to = g[v][i];
                    if (to == p)  continue;
                    if (used[to])
                            fup[v] = min (fup[v], tin[to]);
                    else {
                            dfs (to, v);
                            fup[v] = min (fup[v], fup[to]);
                            if (fup[to] >= tin[v] && p != -1)
                                    IS_CUTPOINT(v);
                            ++children;
                    }
            }
            if (p == -1 && children > 1)
                    IS_CUTPOINT(v);
    }
    int main() {
            int n;
            ... чтение n и g ...
            timer = 0;
            for (int i=0; i<n; ++i)
                    used[i] = false;
            dfs (0);
    }
}

Материал разбит как 알고리즘ическая 문제: изучить постановку, понять асимптотику и реализовать 알고리즘 на выбранном языке.

Vacancies for this task

활성 채용 with overlapping task tags are 표시됨.

전체 채용
아직 활성 채용이 없습니다.