每周算法:有向图强连通分量
题目链接
受欢迎的牛
题目描述
每头奶牛都梦想成为牛棚里的明星。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛。所有奶牛都是自恋狂,每头奶牛总是喜欢自己的。奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果 A A A 喜欢 B B B, B B B 喜欢 C C C,那么 A A A 也喜欢 C C C。牛栏里共有 N N N 头奶牛,给定一些奶牛之间的爱慕关系,请你算出有多少头奶牛可以当明星。
输入格式
第一行:两个用空格分开的整数: N N N 和 M M M。
接下来 M M M 行:每行两个用空格分开的整数: A A A 和 B B B,表示 A A A 喜欢 B B B。
输出格式
一行单独一个整数,表示明星奶牛的数量。
样例 #1
样例输入 #1
4 4
1 2
2 3
3 4
4 2
样例输出 #1
3
样例输入 #2
6 6
1 2
2 3
3 4
4 2
4 5
4 6
样例输出 #2
0
提示
【数据范围】
对于 10 % 10\% 10% 的数据, N ≤ 20 N\le20 N≤20, M ≤ 50 M\le50 M≤50。
对于 30 % 30\% 30% 的数据, N ≤ 1 0 3 N\le10^3 N≤103, M ≤ 2 × 1 0 4 M\le2\times 10^4 M≤2×104。
对于 70 % 70\% 70% 的数据, N ≤ 5 × 1 0 3 N\le5\times 10^3 N≤5×103, M ≤ 5 × 1 0 4 M\le5\times 10^4 M≤5×104。
对于 100 % 100\% 100% 的数据, 1 ≤ N ≤ 1 0 4 1\le N\le10^4 1≤N≤104, 1 ≤ M ≤ 5 × 1 0 4 1\le M\le5\times 10^4 1≤M≤5×104。
算法思想
根据题目描述,牛栏里共有 N N N 头奶牛,给定一些奶牛之间的爱慕关系,这些爱慕关系是可以传递的。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛,求多少头奶牛可以当明星。
从测试样例#1分析,如下图所示,顶点 2 , 3 , 4 2,3,4 2,3,4构成了有向图的一个强连通分量,在强连通分量中任意两点之间都是可达的。由于顶点 1 1 1能够到达这个强连通分量,因此顶点 2 , 3 , 4 2,3,4 2,3,4都可以当明星。

强连通分量
在有向图 G G G中,如果两个顶点 u , v u,v u,v间存在一条 u u u到 v v v的路径,也存在一条 v v v到 u u u的路径,则称这两个顶点式强连通的(strongly connected)。
如果有向图 G G G的任意两个顶点都强连通,则称 G G G是一个强连通图。有向非强连通图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected component)。
G G G是一个极大强连通子图,当且仅当 G G G是一个强连通子图且不存在另一个强连通子图 G ′ G' G′,使得 G G G是 G ′ G' G′的真子集。
下图中,子图 { 1 , 2 , 3 , 4 } \{1,2,3,4\} {1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点 1 , 2 , 3 , 4 1,2,3,4 1,2,3,4两两可达, { 5 } \{5\} {5}, { 6 } \{6\} {6}也分别是两个强连通分量。

应用
若将有向图中的强连通分量都缩为一个点,则原图会形成一个DAG(有向无环图),如下图所示

根据上述分析,可以将有向图中的强连通分量都缩为一个点,形成一个DAG,找到出度为 0 0 0点,求出其中点的个数就是答案。
注意,如果出度为 0 0 0的点的个数不惟一,至少存在另外一个终点无法相互到达它,则说明不存在奶牛可以当明星。如测试样例#2所示:

Tarjan算法
Robert Tarjan提出的了求解有向图强连通分量的线性时间的算法,即Tarjan算法。
算法原理
对每个点定义两个时间戳 t i m e s t a m p timestamp timestamp:
dfn[u]表示遍历到 u u u的时间戳low[u]表示从点 u u u开始走,所能遍历的最小的时间戳
如果 u u u是其所在的连通分量的最高点(时间戳最小),那么dfn[u] == low[u]。
算法实现
对有向图 G G G的每个顶点 u u u进行深度优先遍历:
dfn[u] = low[u] = 1- 将 u u u点压入栈
- 遍历 u u u所有邻接点
- 如果当前点 v v v没有被遍历过,深度优先遍历 v v v,求出
low[v],使用low[v]更新low[u] - 如果当前点 v v v被遍历过但是还在栈中(即还没有遍历完 v v v所在的强联通分量),使用
dfn[v]更新low[u] - 遍历完 u u u的所有连接点后,如果发现
dfn[u] == low[u],说明 u u u是其所在的连通分量的最高点 - 将栈顶所有与 u u u连通的点弹出,就是 u u u所在强连通分量的点。
缩点
缩点是将每个强连通分量看作一个点,通过有向边将他们连接起来,得到一个有向无环图(DAG),也就是拓扑图。
实现步骤
- 遍历每个顶点 u u u
- 遍历 u u u的每个邻点 v v v
- 如果 u u u和 v v v不在同一个强连通分量中,添加一条从
id[u]到id[v]的有向边,id[u]表示 u u u所在的强连通分量的编号。
拓扑序
做完Tarjan算法后,进行缩点之后的强连通分量已经按照其编号递减的顺序完成拓扑序。
因为深度优先搜索把一个强连通分量中所有点找出之后,会给它们设置同一个编号。并且当前编号的强连通分量不会有其它还未搜索到的后继强连通分量,也就是说它的后继都已经处理完成。因为在Tarjan算法中,后继结点后入栈,所以会先被弹出栈进行处理。
既然强连通分量已完成拓扑排序,那么:
- 如果在这个拓扑图中至少存在两个点的出度为0(终点无后继),那么就不存在被除自己之外的所有牛认为是受欢迎的牛,至少有另外一个终点没有认为它受欢迎。
- 如果只存在一个点其出度为0,那么这个点所代表的强联通分量中的所有牛都是被除自己之外的所有牛认为是受欢迎的牛。因为在该强连通分量内部,所有点都是连通的;在该强连通分量外部,这种关系是具有传递性,最终会沿着拓扑序走到该强连通分量。
时间复杂度
Tarjan算法的时间复杂度为 O ( n + m ) O(n+m) O(n+m),其中 n n n为顶点数, m m m为边数。
代码实现
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 10010, M = 50010;int n, m;
int h[N], e[M], ne[M], idx;
//dfn[i]表示结点i的时间戳
//lowe[i]表示结点i能回溯到的最早时间戳
int dfn[N], low[N], timestamp; //时间戳
//栈中当前还没有搜索完的强连通分量的所有点
int stk[N], top;
//in_stk[i]表示结点i是否在栈中
int in_stk[N];
//scc_cnt表示强连通分量的数量
int scc_cnt;
//id[i]表示结点i所在的强连通分量编号
int id[N];
//si[i]表示编号为i的强联通分量中点的数量
int si[N];
//dout[i]表示编号为i的强连通分量的出度
int dout[N];void add(int a, int b)
{e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}void tarjan(int u)
{dfn[u] = low[u] = ++timestamp;stk[++ top] = u, in_stk[u] = 1; //将u入栈//遍历i的所有邻边for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){int v = e[i];//如果v点还没有遍历过if(!dfn[v]){tarjan(v); //深度优先搜索v//如果low[v]更小,则使用low[v]更新low[u]//因为u可以到达v,所以v能回溯到时间戳,u也必然能到low[u] = min(low[u], low[v]);}else //v点已经遍历过了{//如果v已经搜索过但还在栈中,说明v是u的后向边或者横叉边连接的点//那么v点的时间戳一定小于u点的时间戳。if(in_stk[v]) low[u] = min(low[u], dfn[v]);}}//如果u能回溯到的最早时间戳就是自己,//那么u必然是其所在强连通分量最早被访问的点if(dfn[u] == low[u]){scc_cnt ++;int v; // 栈中该强连通分量中的点do{v = stk[top --];in_stk[v] = 0;id[v] = scc_cnt;si[scc_cnt]++; //统计该强连通分量中点的数量}while(u != v);}
}int main()
{cin >> n >> m;memset(h, -1, sizeof h);while(m --){int a, b;cin >> a >> b;add(a, b);}//处理强连通分量for(int i = 1; i <= n; i++){if(!dfn[i]) tarjan(i);}//遍历所有点,计算强连通分量的出度for(int u = 1; u <= n; u++)for(int i = h[u]; ~i; i = ne[i]){int v = e[i];//u和v不属于同一个强连通分量if(id[u] != id[v]) dout[id[u]]++;}//处理所有出度为0的强连通分量,累加所有出度为0的强连通分量中的点的数量。int sum = 0, zeros = 0;for(int i = 1; i <= scc_cnt; i ++)if(dout[i] == 0){zeros++;sum += si[i];if(zeros > 1){sum = 0;break;}}cout << sum << endl;return 0;
}
相关文章:
每周算法:有向图强连通分量
题目链接 受欢迎的牛 题目描述 每头奶牛都梦想成为牛棚里的明星。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛。所有奶牛都是自恋狂,每头奶牛总是喜欢自己的。奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果 A A A 喜欢 B B B, B B B 喜欢 C C C,那…...
基于RackNerd + CentOS 7 64 Bit + aaPanel 的那些事
本文涉及以下几个站点: RackNerd - Introducing Infrastructure Stability NameSilo - https://www.namesilo.com/ aaPanel - https://www.aapanel.com/ 遇到错误 Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64 解决办法 一、切换 yum源 首先可以去…...
大数据期末复习——hadoop、hive等基础知识
一、题型分析 1、Hadoop环境搭建 2、hadoop的三大组件 HDFS:NameNode,DataNode,SecondaryNameNode YARN:ResourceManager,NodeManager (Yarn的工作原理) MapReduce:Map࿰…...
什么是客户体验自动化?
客户体验自动化是近年来在企业界备受关注的一个概念。那么,究竟什么是客户体验自动化呢?本文将为您详细解析这一话题,帮助您更好地理解并应用客户体验自动化。 我们要先明确什么是客户体验。客户体验是指客户在使用产品或服务过程中的感受和体…...
高效除氟:探索CH-87up树脂在氟化工废水处理中的应用
摘要 本研究旨在评估Tulsimer CH-87up树脂针对经钙镁预处理后的氟化工废水的深度处理效果。实验结果显示,CH-87up树脂能显著降低废水中的氟离子浓度,从43.4mg/L降至0.34mg/L,远低于行业排放标准的5mg/L。此外,该树脂表现出卓越的…...
【Git】LFS
什么是lfs Git 是分布式 版本控制系统,这意味着在克隆过程中会将仓库的整个历史记录传输到客户端。对于包涵大文件(尤其是经常被修改的大文件)的项目,初始克隆需要大量时间,因为客户端会下载每个文件的每个版本**。Gi…...
隐式转换的魔法:Scala中隐式转换的深度解析
隐式转换的魔法:Scala中隐式转换的深度解析 在Scala编程语言的丰富特性中,隐式转换是一个强大而微妙的工具。它允许开发者在不改变现有代码的情况下,扩展或修改类的行为。本文将深入探讨Scala中隐式转换的工作原理,并通过详细的代…...
外贸企业选择什么网络?
随着全球化的深入发展,越来越多的国内企业将市场拓展到海外。为了确保外贸业务的顺利进行,企业需要建立一个稳定、安全且高速的网络。那么,外贸企业应该选择哪种网络呢?本文将为您详细介绍。 外贸企业应选择什么网络? …...
Redis 7.x 系列【14】数据类型之流(Stream)
有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。 本系列Redis 版本 7.2.5 源码地址:https://gitee.com/pearl-organization/study-redis-demo 文章目录 1. 概述2. 常用命令2.1 XADD2.2 XRANGE2.3 XREVRANGE2.4 XDEL2.5 XLEN2.6 XREAD2.7 XG…...
(四)opengl函数加载和错误处理
#include <glad/glad.h>//glad必须在glfw头文件之前包含 #include <GLFW/glfw3.h> #include <iostream>void frameBufferSizeCallbakc(GLFWwindow* window, int width, int height) {glViewport(0, 0, width, height);std::cout << width << &qu…...
RuoYi-Vue3不启动后端服务如何登陆?
RuoYi-Vue3不启动后端服务如何登陆?RuoYi-Vue3使用的前端技术栈 是:Vue3 + Element Plus + Vite。 github开源地址:https://github.com/yangzongzhuan/RuoYi-Vue3 前后的分离在线演示项目地址:https://vue.ruoyi.vip/ 这种方式是用若依提供的在线后端接口,可以在此基础上修…...
Typora(跨平台 Markdown 编辑器 )正版值得购买吗
Typora 是一款桌面 Markdown 编辑器,作为国人开发的优秀软件,一直深受用户的喜爱。 实时预览格式 Typora 是一款适配 Windows / macOS / Linux 平台的 Markdown 编辑器,编辑实时预览标记格式,所见即所得,轻巧而强大…...
springboot个人证书管理系统-计算机毕业设计源码16679
摘要 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了个人证书管理系统的开发全过程。通过分析个人证书管理系统管理的不足,创建了一个计算机管理个人证书管理系统的方案。文章介绍了个人证书管理系统的系…...
读-改-写操作
1 什么是读-改-写操作 “读-改-写”(Read-Modify-Write,简称RMW)是一种常见的操作模式,它通常用于需要更新数据的场景。 这个模式包含三个基本步骤: 1.读(Read):首先读取当前的数据…...
海外仓系统应用教程:解决了小型海外仓哪些问题
大型海外仓通过对海外仓WMS系统的使用,大大提升了业务流程的效率和利润率。这也给很多小型海外仓造成了误区,觉得海外仓系统就是为大型海外仓设计的。其实小型海外仓对海外仓系统的需求同样强烈,现在也有很多专门转对中小型海外仓设计的WMS系…...
shell 脚本编程
简介: 用户通过shell向计算机发送指令的计算机通过shell给用户返回指令的执行结果 通过shell编程可以达到的效果 提高工作效率可以实现自动化 需要学习的内容: linuxshell的语法规范 编写shell的流程 第一步:用vi/vim创建一个.sh的文件…...
gin参数验证
一. 结构体验证 用gin框架的数据验证,可以不用解析数据,减少if else。如下面的代码,如果需要增加判断条件,就需要增加if或者if else。 type MyApi struct {a intb string }func checkMyApi(val *MyApi) bool {if val.a 0 {retur…...
【web3】分享一个web入门学习平台-HackQuest
前言 一直想进入web3行业,但是没有什么途径,偶然在电鸭平台看到HackQuest的共学营,发现真的不错,并且还接触到了黑客松这种形式。 链接地址:HackQuest 平台功能 学习路径:平台有完整的学习路径ÿ…...
Sectigo或RapidSSL DV通配符SSL证书哪个性价比更高?
在当前的网络安全领域,选择一款合适的SSL证书对于保护网站和用户数据至关重要。Sectigo和RapidSSL作为市场上知名的SSL证书提供商,以其高性价比和快速的服务响应而受到市场的青睐。本文将对Sectigo和RapidSSL DV通配符证书进行深入对比,帮助用…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...
智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具,在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而,传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时,常出现数据质…...
Java线上CPU飙高问题排查全指南
一、引言 在Java应用的线上运行环境中,CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时,通常会导致应用响应缓慢,甚至服务不可用,严重影响用户体验和业务运行。因此,掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...
LINUX 69 FTP 客服管理系统 man 5 /etc/vsftpd/vsftpd.conf
FTP 客服管理系统 实现kefu123登录,不允许匿名访问,kefu只能访问/data/kefu目录,不能查看其他目录 创建账号密码 useradd kefu echo 123|passwd -stdin kefu [rootcode caozx26420]# echo 123|passwd --stdin kefu 更改用户 kefu 的密码…...
Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发
JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现 一、系统概述 本系统基于Java和WML(无线标记语言)技术开发,实现了移动设备上的信息查询与后端信息发布功能。系统采用B/S架构,服务器端使用Java Servlet处理请求,数据库采用MySQL存储信息࿰…...
【学习笔记】erase 删除顺序迭代器后迭代器失效的解决方案
目录 使用 erase 返回值继续迭代使用索引进行遍历 我们知道类似 vector 的顺序迭代器被删除后,迭代器会失效,因为顺序迭代器在内存中是连续存储的,元素删除后,后续元素会前移。 但一些场景中,我们又需要在执行删除操作…...
Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?
导语: Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题,这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开,结合典型面试题及实战场景,帮你厘清重点,打破模板式回答,…...
Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合
作者:来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布,Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明,Elastic 作为 …...
区块链技术概述
区块链技术是一种去中心化、分布式账本技术,通过密码学、共识机制和智能合约等核心组件,实现数据不可篡改、透明可追溯的系统。 一、核心技术 1. 去中心化 特点:数据存储在网络中的多个节点(计算机),而非…...
第八部分:阶段项目 6:构建 React 前端应用
现在,是时候将你学到的 React 基础知识付诸实践,构建一个简单的前端应用来模拟与后端 API 的交互了。在这个阶段,你可以先使用模拟数据,或者如果你的后端 API(阶段项目 5)已经搭建好,可以直接连…...
