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BZOJ1093: 最大半连通子图(tarjan dp)

题意 一个有向图G=(V,E)称为半连通的(Semi-Connected),如果满足:?u,v∈V,满足u→v或v→u,即对于图中任意 两点u,v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径。...V,E'是E中所有跟V'有关的边, 则称G'是G的一个导出子图。若G'是G的导出子图,且G'半连通,则称G'为G的半连通子图。...若G'是G所有半连通子图 中包含节点数最多的,则称G'是G的最大半连通子图。给定一个有向图G,请求出G的最大半连通子图拥有的节点数K ,以及不同的最大半连通子图的数目C。...Sol 很zz的题然而我因为没判重边的缘故wa了好久qwq 首先强连通分量内的点一定是半联通图 如果任意链各个强连通分量之间有边的话,它们构成的图是半联通图 那么我们最长路dp一下就好,同时dp出方案数

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ccf 高速公路(连通子图)

在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,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)。 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达。...[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。...求有向图的强连通分量还有一个强有力的算法,为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向图及其逆图两次DFS的方法,其时间复杂度也是O(N+M)。...求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的。

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    图的连通分量个数

    一、定义: 在无向图中,如果从顶点vi到顶点vj有路径,则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通,则称该图为连通图,否则,将其中的较大连通子图称为连通分量。...在有向图中,如果对于每一对顶点vi和vj,从vi到vj和从vj到vi都有路径,则称该图为强连通图;否则,将其中的极大连通子图称为强连通分量。...上面有向图的连通分量个数为2 二、分析: 我们给图的每个结点设置一个访问标志,用visited[]数组来表示,0代表未访问,1代表已经访问 然后我们求从每个节点开始的深度优先遍历序列,每访问到一个结点,...//这里假设图的顶点信息为字母类型 //连通图的深度优先遍历函数 void DepthFSearch(AdjMGraph G, int v, int visited[], void Visit(DataType...(返回值为连通分量的个数) int DepthFirstSearch(AdjMGraph G, void Visit(DataType item)) //非连通图G的访问操作为Visit()的深度优先遍历

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    图的连通性计算

    图片判断无向图的连通性可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来实现。深度优先搜索(DFS):算法步骤:选择一个顶点作为起始顶点,标记为已访问。...判断是否有未被访问过的顶点,若有则表示图不是连通的,否则表示图是连通的。...结果: 1------2------7 | | / | | / 5------3---6 | | 4所有顶点都被访问过,因此该无向图是连通的...在有向图中找到所有的强连通分量:强连通分量(Strongly Connected Component,SCC)指的是有向图中的一个最大子图,该子图内的任意两个顶点均可达。...要找到所有的强连通分量,可以使用Tarjan算法。Tarjan算法步骤:对有向图进行深度优先搜索(DFS)。在搜索的过程中,记录每个顶点的访问次序(dfs序)和能够到达的最小次序(low值)。

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    Kasaraju算法--强连通图遍历

    显然这也是一个图,只不过是由三个子图组成而已,但这并非一个连通图。这三个子图叫做这个图的连通分量,连通分量的内部归根还是一个连通图。...有向图与连通图(更准确来说是无向图)最大的区别在于节点之间的路径是否有方向。 有向图也分两种,一种是有环路的有向图。...如果一个图的连通分量是它里面所有节点到能够彼此到达的最大子图,那么强连通分量SCCs就是一个有向图中所有节点能够彼此到达的子图。 ? 显然由345组成的子图是无法到达由012组成的子图的。...一般从一个强连通分量到另一个强连通分量。 正如上面的需求:如何用最少的次数遍历整个有向图的所有节点。假设我们将0、1、2组成子图1,将3、4、5组成子图,子图1有一条指向子图2的路径。...此时,遍历的起点还是从子图1开始,由于子图1没有出路,就不会出现上面所说的问题。再遍历完子图1后,继续遍历子图2、子图3。而子图2、子图3的遍历都是在强连通分量内部实现的。

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    5.3.3 图的遍历与图的连通性

    图的遍历算法可以用来判断图的连通性。...对于无向图来说,如果无向图是连通的,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; 如果无向图是非连通的,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...对于有向图来说,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。...对于无向图,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; 而对于有向图,则不是这样没因为一个连通的有向图分为强连通的和非强连通的,它的连通子图也分为强连通分量和非强连通分量...,非强连通分量一次调用BFS(G,i)或DFS(G,i)无法访问到该连通分量的所有顶点。

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    C++图论之强连通图

    连通性 什么是连通性? 连通,字面而言,类似于自来水管道中的水流,如果水能从某一个地点畅通流到另一个地点,说明两点之间是连通的。也说明水管具有连通性,图中即如此。 无向图和有向图的连通概念稍有差异。...无向图连通性 如果任意两点间存在路径,称此图具有连通性,如下的图结构具有连通性。...有向图的连通性 无论是在有向图或无向图中,都不可能改变连通这个概念。区别于有向图中的边有方向,无向图中的连通可以认为是双向通道,可认为是广义连通;有向图中的连通则是单向通道,可认为是狭义连通。...什么强连通? 强连通是有向图的特定概念。有向图中,任意两点之间都可以连通,则认定此有向图为强连通图,如下图。 连通分量用来记录连通通道的数量,有向图中的连通分量指强连通分量。...如上图,有一个强连通分量,也称此图为强连通性有向图。 如下图所示有向图结构,有向图本身不具有强连通性,但存在子图具有强连通性,则称子图即为原图的强连通分量。 当然,具有强连通性的子图可能不只一个。

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    最大连续子序列

    概要 题目描述 给定K个整数的序列{ N1, N2, …, NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, …, Nj },其中 1 最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个,例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和为20。...现在增加一个要求,即还需要输出该子序列的第一个和最后一个元素。...输出描述: 对每个测试用例,在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元素,中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一,则输出序号i和j最小的那个(如输入样例的第2、3组)。...若所有K个元素都是负数,则定义其最大和为0,输出整个序列的首尾元素。

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    连续子数组的最大和

    ,那么其中数组之和的最大值是什么呢?...方法二:找规律 思路 思路如原书给出的如下表格,主要思想是: 记录两个数,最大的子数组和+累加子数组和 遍历数组,随时更新最大的子数组和 一旦累加数为负数,直接放弃,将累加子数组和设置为0 ?...给定一个矩阵(二维数组),其中数据有大有小,请找一个子矩阵,使得子矩阵的和最大,并输出这个和。...为了能够找出最大的子矩阵,我们需要考虑所有的情况。假设这个子矩阵是 2 * k, 也就是说它只有两行,要找出最大子矩阵,我们要从左到右不断的遍历才能找出在这种情况下的最大子矩阵。...如果我们把这两行上下相加,情况就和求“最大子段和问题” 又是一样的了。

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    领券