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主要为大家详细介绍了Kosaraju算法,Kosaraju算法可以计算出一个有向图的强连通分量,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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Kosaraju算法详解算法详解
主要为大家详细介绍了Kosaraju算法,Kosaraju算法可以计算出一个有向图的强连通分量,具有一定的参考价
值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Kosaraju算法是干什么的?算法是干什么的?
Kosaraju算法可以计算出一个有向图的强连通分量
什么是强连通分量?什么是强连通分量?
在一个有向图中如果两个结点(结点v与结点w)在同一个环中(等价于同一个环中(等价于v可通过有向路径到达可通过有向路径到达w,,w也可以到达也可以到达v))它们两个就
是强连通的,所有互为强连通的点组成了一个集合集合,在一幅有向图中这种集合的数量数量就是这幅图的强连通分量的数量
怎么算??怎么算??
第一步:计算出有向图 (G) 的反向图 (G反) 的逆后序排列(代码中有介绍)
第二步:在有向图 (G) 中进行标准的深度优先搜索,按照刚才计算出的逆后序排列顺序而非标准顺序
class Kosaraju {
private Digraph G;
private Digraph reverseG; //反向图
private Stack<Integer> reversePost; //逆后续排列保存在这
private boolean[] marked;
private int[] id; //第v个点在几个强连通分量中
private int count; //强连通分量的数量
public Kosaraju(Digraph G) {
int temp;
this.G = G;
reverseG = G.reverse();
marked = new boolean[G.V()];
id = new int[G.V()];
reversePost = new Stack<Integer>();
makeReverPost(); //算出逆后续排列
for (int i = 0; i < marked.length; i++) { //重置标记
marked[i] = false;
}
for (int i = 0; i < G.V(); i++) { //算出强连通分量
temp = reversePost.pop();
if (!marked[temp]) {
count++;
dfs(temp);
}
}
}
/*
* 下面两个函数是为了算出 逆后序排列
*/
private void makeReverPost() {
for (int i = 0; i < G.V(); i++) { //V()返回的是图G的节点数
if (!marked[i])
redfs(i);
}
}
private void redfs(int v) {
marked[v] = true;
for (Integer w: reverseG.adj(v)) { //adj(v)返回的是v指向的结点的集合
if (!marked[w])
redfs(w);
}
reversePost.push(v); //在这里把v加入栈,完了到时候再弹出来,弹出来的就是逆后续排列
}
/*
* 标准的深度优先搜索
*/
private void dfs(int v) {
marked[v] = true;
id[v] = count;
for (Integer w: G.adj(v)) {
if (!marked[w])
dfs(w);
}
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weixin_38556985
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