Силно свързани компоненти

В този урок ще научите как се формират силно свързани компоненти. Също така ще намерите работни примери за алгоритъма на kosararju в C, C ++, Java и Python.

Силно свързан компонент е частта от насочена графика, в която има път от всеки връх към друг връх. Приложим е само за насочена графика .

Например:

Нека вземем графиката по-долу.

Начална графика

Силно свързаните компоненти на горната графика са:

Силно свързани компоненти

Можете да забележите, че в първия силно свързан компонент всеки връх може да достигне до другия връх чрез насочения път.

Тези компоненти могат да бъдат намерени с помощта на алгоритъма на Kosaraju .

Алгоритъм на Kosaraju

Алгоритъмът на Kosaraju се основава на алгоритъма за търсене с дълбочина първо, реализиран два пъти.

Включени са три стъпки.

  1. Извършете първо търсене в дълбочина на цялата графика.
    Нека започнем от връх-0, посетим всички негови дъщерни върхове и маркираме посетените върхове като готови. Ако даден връх води към вече посетен връх, натиснете този връх към стека.
    Например: Започвайки от връх-0, преминете към връх-1, връх-2 и след това към връх-3. Vertex-3 води до вече посетен vertex-0, така че натиснете изходния връх (т.е. vertex-3) в стека. DFS на графиката
    Отидете до предишния връх (връх-2) и посетете неговите дъщерни върхове, т.е. връх-4, връх-5, връх-6 и връх-7 последователно. Тъй като няма къде да отидете от върх-7, натиснете го в стека. DFS на графиката
    Отидете до предишния връх (връх-6) и посетете дъщерните му върхове. Но всички негови дъщерни върхове са посетени, така че го натиснете в стека. Подреждане
    По същия начин се създава финален стек. Финален стак
  2. Обърнете оригиналната графика. DFS на обърната графика
  3. Извършете първо търсене в дълбочина на обърнатата графика.
    Започнете от горния връх на стека. Преминете през всичките му дъщерни върхове. След достигане на вече посетения връх се формира един силно свързан компонент.
    Например: Поп върх-0 от стека. Започвайки от връх-0, преминете през неговите дъщерни върхове (връх-0, връх-1, връх-2, връх-3 в последователност) и ги маркирайте като посетени. Детето на връх-3 вече е посетено, така че тези посетени върхове образуват един силно свързан компонент. Започнете отгоре и преминете през всички върхове
    Отидете до стека и изкачете горния връх, ако вече сте посетили. В противен случай изберете горния връх от стека и преминете през неговите дъщерни върхове, както е представено по-горе. Поп горния връх, ако вече е посетен Силно свързан компонент
  4. По този начин силно свързаните компоненти са: Всички силно свързани компоненти

Примери за Python, Java, C ++

Python Java C ++
 # Kosaraju's algorithm to find strongly connected components in Python from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertex): self.V = vertex self.graph = defaultdict(list) # Add edge into the graph def add_edge(self, s, d): self.graph(s).append(d) # dfs def dfs(self, d, visited_vertex): visited_vertex(d) = True print(d, end='') for i in self.graph(d): if not visited_vertex(i): self.dfs(i, visited_vertex) def fill_order(self, d, visited_vertex, stack): visited_vertex(d) = True for i in self.graph(d): if not visited_vertex(i): self.fill_order(i, visited_vertex, stack) stack = stack.append(d) # transpose the matrix def transpose(self): g = Graph(self.V) for i in self.graph: for j in self.graph(i): g.add_edge(j, i) return g # Print stongly connected components def print_scc(self): stack = () visited_vertex = (False) * (self.V) for i in range(self.V): if not visited_vertex(i): self.fill_order(i, visited_vertex, stack) gr = self.transpose() visited_vertex = (False) * (self.V) while stack: i = stack.pop() if not visited_vertex(i): gr.dfs(i, visited_vertex) print("") g = Graph(8) g.add_edge(0, 1) g.add_edge(1, 2) g.add_edge(2, 3) g.add_edge(2, 4) g.add_edge(3, 0) g.add_edge(4, 5) g.add_edge(5, 6) g.add_edge(6, 4) g.add_edge(6, 7) print("Strongly Connected Components:") g.print_scc()
 // Kosaraju's algorithm to find strongly connected components in Java import java.util.*; import java.util.LinkedList; class Graph ( private int V; private LinkedList adj(); // Create a graph Graph(int s) ( V = s; adj = new LinkedList(s); for (int i = 0; i < s; ++i) adj(i) = new LinkedList(); ) // Add edge void addEdge(int s, int d) ( adj(s).add(d); ) // DFS void DFSUtil(int s, boolean visitedVertices()) ( visitedVertices(s) = true; System.out.print(s + " "); int n; Iterator i = adj(s).iterator(); while (i.hasNext()) ( n = i.next(); if (!visitedVertices(n)) DFSUtil(n, visitedVertices); ) ) // Transpose the graph Graph Transpose() ( Graph g = new Graph(V); for (int s = 0; s < V; s++) ( Iterator i = adj(s).listIterator(); while (i.hasNext()) g.adj(i.next()).add(s); ) return g; ) void fillOrder(int s, boolean visitedVertices(), Stack stack) ( visitedVertices(s) = true; Iterator i = adj(s).iterator(); while (i.hasNext()) ( int n = i.next(); if (!visitedVertices(n)) fillOrder(n, visitedVertices, stack); ) stack.push(new Integer(s)); ) // Print strongly connected component void printSCC() ( Stack stack = new Stack(); boolean visitedVertices() = new boolean(V); for (int i = 0; i < V; i++) visitedVertices(i) = false; for (int i = 0; i < V; i++) if (visitedVertices(i) == false) fillOrder(i, visitedVertices, stack); Graph gr = Transpose(); for (int i = 0; i < V; i++) visitedVertices(i) = false; while (stack.empty() == false) ( int s = (int) stack.pop(); if (visitedVertices(s) == false) ( gr.DFSUtil(s, visitedVertices); System.out.println(); ) ) ) public static void main(String args()) ( Graph g = new Graph(8); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(1, 2); g.addEdge(2, 3); g.addEdge(2, 4); g.addEdge(3, 0); g.addEdge(4, 5); g.addEdge(5, 6); g.addEdge(6, 4); g.addEdge(6, 7); System.out.println("Strongly Connected Components:"); g.printSCC(); ) )
 // Kosaraju's algorithm to find strongly connected components in C++ #include #include #include using namespace std; class Graph ( int V; list *adj; void fillOrder(int s, bool visitedV(), stack &Stack); void DFS(int s, bool visitedV()); public: Graph(int V); void addEdge(int s, int d); void printSCC(); Graph transpose(); ); Graph::Graph(int V) ( this->V = V; adj = new list(V); ) // DFS void Graph::DFS(int s, bool visitedV()) ( visitedV(s) = true; cout << s << " "; list::iterator i; for (i = adj(s).begin(); i != adj(s).end(); ++i) if (!visitedV(*i)) DFS(*i, visitedV); ) // Transpose Graph Graph::transpose() ( Graph g(V); for (int s = 0; s < V; s++) ( list::iterator i; for (i = adj(s).begin(); i != adj(s).end(); ++i) ( g.adj(*i).push_back(s); ) ) return g; ) // Add edge into the graph void Graph::addEdge(int s, int d) ( adj(s).push_back(d); ) void Graph::fillOrder(int s, bool visitedV(), stack &Stack) ( visitedV(s) = true; list::iterator i; for (i = adj(s).begin(); i != adj(s).end(); ++i) if (!visitedV(*i)) fillOrder(*i, visitedV, Stack); Stack.push(s); ) // Print strongly connected component void Graph::printSCC() ( stack Stack; bool *visitedV = new bool(V); for (int i = 0; i < V; i++) visitedV(i) = false; for (int i = 0; i < V; i++) if (visitedV(i) == false) fillOrder(i, visitedV, Stack); Graph gr = transpose(); for (int i = 0; i < V; i++) visitedV(i) = false; while (Stack.empty() == false) ( int s = Stack.top(); Stack.pop(); if (visitedV(s) == false) ( gr.DFS(s, visitedV); cout << endl; ) ) ) int main() ( Graph g(8); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(1, 2); g.addEdge(2, 3); g.addEdge(2, 4); g.addEdge(3, 0); g.addEdge(4, 5); g.addEdge(5, 6); g.addEdge(6, 4); g.addEdge(6, 7); cout << "Strongly Connected Components:"; g.printSCC(); )

Сложността на алгоритъма на Kosaraju

Kosaraju на алгоритъм писти в линейното време, т.е. O(V+E).

Силно свързани приложения за компоненти

  • Приложения за маршрутизиране на превозни средства
  • Карти
  • Проверка на модела при официална проверка

Интересни статии...