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强连通分量

简介

在阅读下列内容之前,请务必了解图论基础部分。

强连通的定义是:有向图 G 强连通是指,G 中任意两个结点连通。

强连通分量(Strongly Connected Components,SCC)的定义是:极大的强连通子图。

这里想要介绍的是如何来求强连通分量。

Tarjan 算法

Robert E. Tarjan (1948~) 美国人。

Tarjan 发明了很多算法结构。光 Tarjan 算法就有很多,比如求各种联通分量的 Tarjan 算法,求 LCA(Lowest Common Ancestor,最近公共祖先)的 Tarjan 算法。并查集、Splay、Toptree 也是 Tarjan 发明的。

我们这里要介绍的是在有向图中求强连通分量的 Tarjan 算法。

另外,Tarjan 的名字 j 不发音,中文译为塔扬。

DFS 生成树

在介绍该算法之前,先来了解 DFS 生成树 ,我们以下面的有向图为例:

scc1.png

有向图的 DFS 生成树主要有 4 种边(不一定全部出现):

  1. 树边(tree edge):绿色边,每次搜索找到一个还没有访问过的结点的时候就形成了一条树边。
  2. 反祖边(back edge):黄色边,也被叫做回边,即指向祖先结点的边。
  3. 横叉边(cross edge):红色边,它主要是在搜索的时候遇到了一个已经访问过的结点,但是这个结点 并不是 当前结点的祖先时形成的。
  4. 前向边(forward edge):蓝色边,它是在搜索的时候遇到子树中的结点的时候形成的。

我们考虑 DFS 生成树与强连通分量之间的关系。

如果结点 u 是某个强连通分量在搜索树中遇到的第一个结点,那么这个强连通分量的其余结点肯定是在搜索树中以 u 为根的子树中。 u 被称为这个强连通分量的根。

反证法:假设有个结点 v 在该强连通分量中但是不在以 u 为根的子树中,那么 u v 的路径中肯定有一条离开子树的边。但是这样的边只可能是横叉边或者反祖边,然而这两条边都要求指向的结点已经被访问过了,这就和 u 是第一个访问的结点矛盾了。得证。

Tarjan 算法求强连通分量

在 Tarjan 算法中为每个结点 u 维护了以下几个变量:

  1. dfn[u] :深度优先搜索遍历时结点 u 被搜索的次序。
  2. low[u] :设以 u 为根的子树为 Subtree(u) low[u] 定义为以下结点的 dfn 的最小值: Subtree(u) 中的结点;从 Subtree(u) 通过一条不在搜索树上的边能到达的结点。

一个结点的子树内结点的 dfn 都大于该结点的 dfn。

从根开始的一条路径上的 dfn 严格递增,low 严格非降。

按照深度优先搜索算法搜索的次序对图中所有的结点进行搜索。在搜索过程中,对于结点 u 和与其相邻的结点 v (v 不是 u 的父节点)考虑 3 种情况:

  1. v 未被访问:继续对 v 进行深度搜索。在回溯过程中,用 low[v] 更新 low[u] 。因为存在从 u v 的直接路径,所以 v 能够回溯到的已经在栈中的结点, u 也一定能够回溯到。
  2. v 被访问过,已经在栈中:即已经被访问过,根据 low 值的定义(能够回溯到的最早的已经在栈中的结点),则用 dfn[v] 更新 low[u]
  3. v 被访问过,已不在在栈中:说明 v 已搜索完毕,其所在连通分量已被处理,所以不用对其做操作。

将上述算法写成伪代码:

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TARJAN_SEARCH(int u)
    vis[u]=true
    low[u]=dfn[u]=++dfncnt
    push u to the stack
    for each (u,v) then do
        if v hasn't been search then
            TARJAN_SEARCH(v) // 搜索
            low[u]=min(low[u],low[v])// 回溯
        else if v has been in the stack then
            low[u]=min(low[u],dfn[v])

对于一个连通分量图,我们很容易想到,在该连通图中有且仅有一个 dfn[u]=low[u] 。该结点一定是在深度遍历的过程中,该连通分量中第一个被访问过的结点,因为它的 DFN 值和 LOW 值最小,不会被该连通分量中的其他结点所影响。

因此,在回溯的过程中,判定 dfn[u]=low[u] 的条件是否成立,如果成立,则栈中从 u 后面的结点构成一个 SCC。

实现

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int dfn[N], low[N], dfncnt, s[N], tp;
int scc[N], sc;  // 结点 i 所在 scc 的编号
int sz[N];       // 强连通 i 的大小
void tarjan(int u) {
  low[u] = dfn[u] = ++dfncnt, s[++tp] = u;
  for (int i = h[u]; i; i = e[i].nex) {
    const int &v = e[i].t;
    if (!dfn[v])
      tarjan(v), low[u] = min(low[u], low[v]);
    else if (!scc[v])
      low[u] = min(low[u], dfn[v]);
  }
  if (dfn[u] == low[u]) {
    ++sc;
    while (s[tp] != u) scc[s[tp]] = sc, sz[sc]++, --tp;
    scc[s[tp]] = sc, sz[sc]++, --tp;
  }
}

时间复杂度 O(n + m)

Kosaraju 算法

Kosaraju 算法依靠两次简单的 DFS 实现。

第一次 DFS,选取任意顶点作为起点,遍历所有为访问过的顶点,并在回溯之前给顶点编号,也就是后序遍历。

第二次 DFS,对于反向后的图,以标号最大的顶点作为起点开始 DFS。这样遍历到的顶点集合就是一个强连通分量。对于所有未访问过的结点,选取标号最大的,重复上述过程。

两次 DFS 结束后,强连通分量就找出来了,Kosaraju 算法的时间复杂度为 O(n+m)

实现

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// g 是原图,g2 是反图

void dfs1(int u) {
  vis[u] = true;
  for (int v : g[u])
    if (!vis[v]) dfs1(v);
  s.push_back(v);
}

void dfs2(int u) {
  color[u] = sccCnt;
  for (int v : g2[u])
    if (!color[v]) dfs2(v);
}

void kosaraju() {
  sccCnt = 0;
  for (int i = 1; i <= n; ++i)
    if (!vis[i]) dfs1(i);
  for (int i = n; i >= 1; --i)
    if (!color[s[i]]) {
      ++sccCnt;
      dfs2(s[i])
    }
}

Garbow 算法

应用

我们可以将一张图的每个强连通分量都缩成一个点。

然后这张图会变成一个 DAG(为什么?)。

DAG 好啊,能拓扑排序了就能做很多事情了。

举个简单的例子,求一条路径,可以经过重复结点,要求经过的不同结点数量最多。

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