在图中使用DFS判断环的基本原理是,在遍历过程中,如果一个节点被再次访问,并且该节点不在当前的递归路径上(即不是当前节点的父节点),则说明图中存在环。对于无向图,这通常意味着存在一个返回边(即指向已访问节点的边),而对于有向图,则意味着存在一个后向边(即指向递归栈中节点的边)。 基于DFS判环的算法或伪...
步骤3:实现DFS函数,判断是否存在环 现在,我们需要实现DFS算法,以检测有向图中是否存在环。具体的思路是:首先访问节点并标记为已访问,接着继续访问邻接的节点,并在递归中维护一个栈来记录当前路径上的节点,如果再次访问到当前路径上的节点,则表示存在环。 // DFS方法来检测图中的环privatebooleandfs(intnode){if(...
接着进行DFS遍历,对遍历完一个顶点之后的第一个连接的顶点进行是否被遍历判断,如果没有被遍历,则输出这个点,并将这个顶点入栈,若这个顶点没有连接,则退栈进行相同操作,直到所有顶点都遍历完。 首先声明一个函数,当遇到已经被遍历过的点的时候判断两次遍历之间是否存在超过1个的数据,比如path里面存在AS之后又遇到A...
奇环 判奇环只需看是否是二分图,是二分图等价于无奇环 偶环 我们首先建出来dfs树,然后对于每一条非树边 (u,v)(u,v)(无向图,只能是返祖边): 若两点深度之差为奇数,那就找到了一个偶环。 若两个奇环相交,那么去掉相交的部分可以形成一个偶环。 对于第二种情况,我们直接把 u,vu,v 这条路径上都...
CodeForces-1217D (拓扑排序/dfs 判环) 题意 https://vjudge.net/problem/CodeForces-1217D 请给一个有向图着色,使得没有一个环只有一个颜色,您需要最小化使用颜色的数量。 思路 因为是有向图,每个环两个颜色就可以满足了。所以最大为2,最小为1。
\(T\)组数据,给出\(n\)个点\(m\)条边的有向图,问是否存在一个奇环/偶环 Sol 奇环比较好判断吧,直接判是否是二分图就行了。。 偶环看起来很显然就是如果dfs到一个和他颜色不相同的点,说明出现偶环。 但事实上有一种情况没考虑到。 像这样 ...
如果访问数组仅仅表示访问与否两种状态难以实现,故设置三种状态来处理DFS, -1 ,0,1 为0表示未访问过,不处理 1该节点后代已经被处理过了 -1 在访问其后代的过程中又访问到了自身 #include<vector> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; bool fal=0; int visit[120]={0};//默认未...
判断无向图是否有环dfs 前面有用并查集判断无向图是否有环,这次用dfs来判断是否有环。 图只有树边和反向边,如果有反向边那么就有环,否则就是树或森林。 #include<iostream> usingnamespacestd; constintM=501; boolg[M][M]; boolvisit[M]; boolflag;...
题目:给出一个有向图,判断图中是否有环。 思路:可以利用拓扑排序来进行判断,有两种,一种是基于Kahn’s algorithm,另一种是基于DFS。具体可以参看:https://en.wikipedia.org/wiki/Topological_sorting。Kahn’s algorithm的大致流程是先将有向图中入度为0的顶点放入队列中,然后开始循环直到队列为空,在循环...判断...
有向图环的检测 无向图环的检测 图的DFS算法应用太广了,强连接组件、拓扑排序都可以使用DFS算法来解决。但是这些我准备在后续博文中介绍,因为强连接组件和拓扑排序除了DFS之外,还有别的算法。而检测图中环的存在,一般来说就只有DFS算法了。实际应用中,检测是否存在环是很重要的,比如工作流的有向无环图模型...