图的连通性问题
图论讲义第2章-连通性
第二章 图的连通性在第一章中已经定义连通图是任二顶点间都有路相连的图。
对于连通图，其连通的程度也有高有低。
例如，下列三个图都是连通图。
对于图G 1，删除一条边或一个顶点便可使其变得不连通；而对于图G 2，至少需要删除两条边才能使其不连通，也可以删除一个顶点使其不连通；对于图G 3，要破坏其连通性，则至少需要删除三条边或三个顶点。
本章主要讨论如何通过图的顶点集、边集和不交的路集合的结构性质来获知图的连通性程度。
通过研究割边和割点来刻画1连通图的特性；定义连通度和边连通度来度量连通图连通程度的高低；通过不交路结构和元素的共圈性质来反映图的2连通和k 连通性。
§2.1 割点和割边定义2.1.1 设)(G V v ∈，如果)()(G w v G w >−，则称v 为G 的一个割点。
（注：该定义与某些著作中的定义有所不同，主要是在环边的顶点是否算作割点上有区别）。
例如，下图中u , v 两点是其割点。
定理2.1.1 如果点v 是简单图G 的一个割点，则边集E (G)可划分为两个非空子集1E 和2E ，使得][1E G 和][2E G 恰好有一个公共顶点v 。
证明留作习题。
推论2.1.1 对连通图G ，顶点v 是G 的割点当且仅当v G −不连通。
定理2.1.2 设v 是树T 的顶点，则v 是T 的割点当且仅当1)(>v d 。
证明：必要性：设v 是T 的割点，下面用反证法证明1)(>v d 。
若0)(=v d ，则1K T ≅，显然v 不是割点。
若1)(=v d ，则v T −是有1)(−−v T ν条边的无圈图，故是树。
从而)(1)(T w v T w ==−。
因此v 不是割点。
以上均与条件矛盾。
充分性：设1)(>v d ，则v 至少有两个邻点u ,w 。
路uvw 是T 中一条),(w u 路。
因T 是树，uvw 是T 中唯一的),(w u 路，从而)(1)(T w v T w =>−。
判断图的连通性
判断图的连通性连通性判断【试题描述】⽆向图，包含n个节点编号1⾄n，初始没有边。
现在逐次向图中添加m条边，你需要在添加边之前判断该两点是否连通。
【输⼊要求】第⼀⾏两个正整数n、m。
接下来m⾏，每⾏两个正整数x、y。
【输出要求】m⾏，每⾏包含⼀个整数0或1，0表⽰添加这条边之前两个点不连通，1表⽰连通。
【输⼊实例】4 51 21 32 34 43 4【输出实例】11【其他说明】n,m<=300000。
【试题分析】⽤并查集做，这是⼀道全世界最⽔的图论题，直接不⽤说，上代码……【代码】#include<iostream>using namespace std;int x,y,f[301001],n,m;int find(int x){if (f[x]==x) return f[x];return f[x]=find(f[x]);}void merge(int v,int u){int t1,t2;t1=find(v);t2=find(u);if(t1!=t2) f[t2]=t1;return ;}inline int read(){int x,f=1;char ch=getchar();for(;!isdigit(ch);ch=getchar()) if(ch=='-') f=-1;for(x=ch-'0';isdigit(ch=getchar());x=x*10+ch-'0');return x*f;}inline void write(int x){if(x==0){putchar('0');return;}if(x<0)putchar('-'),x=-x;int len=0,buf[15];while(x)buf[len++]=x%10,x/=10;for(int i=len-1;i>=0;i--)putchar(buf[i]+'0');return;}int main(){n=read(),m=read();for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i;for(int i=1;i<=m;i++){bool w=false;x=read(),y=read();if(find(x)!=find(y)) w=true;//如果x和y的根⼀样那么就可以知道这两条边加进去以后图是连通的 if(w==false)write(1),printf("\n");else write(0),printf("\n");merge(x,y);//把x和y连起来}}。
离散数学图的连通性判定方法介绍
离散数学图的连通性判定方法介绍离散数学是一门研究离散结构以及这些结构中的对象、性质和关系的学科。
其中，图论是离散数学中的一个重要分支，主要研究图的性质和关系。
图是由节点和边组成的结构，可以用于表示各种实际问题以及计算机科学中的数据结构。
在图的研究中，连通性是一个重要的概念，它描述了图中节点之间是否存在路径相连。
在实际应用中，判断图的连通性是一个常见的问题。
下面将介绍几种常用的图的连通性判定方法。
1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，它通过栈来实现。
该算法从图的某个节点开始，首先访问该节点并将其标记为已访问，然后递归地访问它的邻居节点，直到所有可达的节点都被访问过。
如果在搜索过程中访问了图中的所有节点，则图是连通的。
否则，图是不连通的。
2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索也是一种常用的图遍历算法，它通过队列来实现。
与深度优先搜索不同的是，广度优先搜索首先访问图中的某个节点，并将其标记为已访问。
然后访问该节点的所有邻居节点，并将未访问的邻居节点加入队列。
接下来，依次从队列中取出节点并访问其邻居节点，直到队列为空。
如果在搜索过程中访问了图中的所有节点，则图是连通的。
否则，图是不连通的。
3. 并查集并查集是一种数据结构，用于管理元素之间的动态连通性。
在图的连通性判定中，可以使用并查集来判断图中的节点是否连通。
首先，将每个节点都初始化为一个独立的集合。
然后，遍历图中的所有边，如果两个节点之间存在边，则将它们所在的集合合并为一个集合。
最后，判断图中是否只存在一个集合，如果是，则图是连通的。
否则，图是不连通的。
4. 最小生成树最小生成树是一种保留了图连通性的树结构。
在连通性判定中，可以通过构建最小生成树来判断图的连通性。
首先，选择一个节点作为起始节点。
然后，从所有与当前树相连的边中选择权值最小的边，并将连接的节点加入树中。
重复该过程，直到树中包含了图中的所有节点。
如果最后构建的树包含图中的所有节点，则图是连通的。
图连通性算法及应用
图连通性算法及应用图是计算机科学领域中常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。
在图论中，图的连通性是一个重要的概念，指的是在图中任意两个顶点之间是否存在路径。
图连通性算法是为了判断图中的连通性而设计的算法，并且在实际应用中有着广泛的应用。
一、连通性的定义与分类在图论中，连通性有两种常见的定义方式：强连通性和弱连通性。
强连通性是指在有向图中，任意两个顶点之间存在互相可达的路径；弱连通性是指在有向图中，将其所有有向边的方向忽略后，剩下的无向图是连通的。
本文将重点介绍无向图的连通性算法及其应用。
二、连通性算法的原理1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是最常用的连通性算法之一。
它从图中的一个顶点开始，沿着一条未访问过的边深入图中的下一个顶点，直到无法深入为止，然后回溯至上一个顶点，继续深入其他未访问过的顶点。
通过深度优先搜索算法，我们可以得到一个图的连通分量，从而判断图是否连通。
2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索同样是常用的连通性算法之一。
它从图中的一个顶点开始，沿着一条未访问过的边遍历与该顶点直接相邻的所有顶点，然后再以这些相邻顶点为起点，继续遍历它们的相邻顶点，直到遍历完所有连通的顶点。
通过广度优先搜索算法，我们可以得到一个图的层次遍历树，从而判断图是否连通。
三、连通性算法的应用1. 社交网络分析在社交网络分析中，连通性算法可以用来判断一个社交网络中是否存在分割成多个互不相连的社群。
通过判断社交网络的连通性，我们可以发现隐藏在社交网络背后的关系网络，从而更好地理解和分析社会关系。
2. 网络路由优化在计算机网络中，连通性算法可以用来判断网络节点之间的连通性。
通过分析网络的拓扑结构，我们可以选择合适的路由算法，从而实现快速且可靠的数据传输。
3. 图像分割在计算机视觉和图像处理中，连通性算法可以用来判断图像中的连通区域。
通过判断图像的连通性，我们可以对图像进行分割和提取，从而实现目标检测和图像识别等应用。
应用离散数学图论图的连通性题库试卷习题及答案
§5.2 图的连通性习题5.21．证明或否定：（1）简单图G 中有从点u 到点v 的两条不同的通路，则G 中有基本回路。
（2）简单图G 中有从点u 到点v 的两条不同的基本通路，则G 中有基本回路。
解：（1）简单图G 中有从点u 到点v 的两条不同的通道，则G 中有回路。
（2）简单图G 中有从点u 到点v 的两条不同的路，则G 中有回路。
解 （1）不一定：如下图，点1与点3之间有两条通道：（1、2、3）和（1、2、1、2、3），但图中没有回路。
（2）一定：设两条路分别为),,,,,(211v x x x u L m =和),,,,,(212v y y y u L n =。
若对m i ≤≤1，n j ≤≤1有j i y x ≠，则),,,,,,,,,,(12121u y y y y v x x x u n n m -是一条回路。
否则假设l k y x =且是离u 最近的一对（即对k i ≤≤1，l j ≤≤1，不存在j i y x =），则),,,,,,,,,(12121v y y y x x x u l k -是一条回路。
2．设G 是简单图，)(G δ≥2，证明G 中存在长度大于或等于1)(+G δ的基本回路。
证：以图G 中一点v 1出发，与之相邻的点设为v 2，由于)(G δ≥2，则v 2至少还有一个邻接点，设为v 3，若v 3与v 1邻接，则形成长度为1)(+G δ的基本回路，则若v 3不与v 1邻接，则至少还有一个邻接点，设为v 4，若v 4与v 1或v 2邻接，则形成长度为大于或等于1)(+G δ的基本回路，若v 4与v 1和v 2都不邻接，至少还有一个邻接点，设为v 5，…，依次类推，一定可以到达最后一个顶点v i ，由于)(G δ≥2，则除了v i -1外，一定会与前面的某个顶点邻接，就会形成长度为大于或等于1)(+G δ的基本回路。
3．证明：若连通图G 不是完全图，则G 中存在三个点w v u ，，，使E v u ∈)(，，E w v ∈)(，，E w u ∉)(，。
图的代数连通度
图的代数连通度图代数，又称为离散数学（discrete mathematics），是数学的一个分支，主要研究由一组节点和联系这些节点的边组成的网络，也称为图。
其中图的一种重要性质是连通性，它表明图中节点之间是否都可以相互访问。
因此，如何检测图中节点之间的联系，以及如何衡量图中节点之间的联系强度，成为离散数学研究的重要内容。
在此背景下，图的代数连通度受到了广泛关注。
图的代数连通度是指图中节点之间的联系强度，它可以通过图的邻接矩阵（adjacency matrix）来衡量。
例如，当图中有 n 个节点时，可以建立一个 nxn的二元矩阵，它的每一个元素 aij示节点 i 节点 j 之间的边的权重，如果这条边存在，则 aij 为 1，反之为 0。
图的代数连通度是一种度量图节点间联系强度的量化指标。
有一种常用的方法，称为^1度量，它表示图中任何两个节点之间的联系强度。
在具体的计算中，它可以使用图的邻接矩阵来求解，其计算公式为：A1(i,j)=aij其中，aij为节点i到节点j之间的边的权重，如果节点i与节点j存在边，则aij的值为1，反之aij的值为0。
这一度量的计算，可以直接表示节点之间的联系强度，这样就可以度量图中任意两个节点之间的联系强度。
除此之外，还有其他度量方法，包括特征值度量、最大边度量等。
特征值度量是利用图的邻接矩阵，求解图的连通特征值而得到的。
而最大边度量则是利用最大边权重来衡量图的连通性。
这些度量方法都可以有效地量化图的连通性，但也存在一定的局限性。
特征值度量只能度量图中任意两个节点之间的联系强度，而无法衡量图中不同节点组合的联系强度；而最大边度量又因为不能有效的衡量图的连通性，因此，可以说这些度量方法都有其局限性。
另一方面，图的代数连通度可以有效地提供图中节点间联系强度的量化指标。
它可以通过一组不同的系数和一系列矩阵运算来实现，并且可以有效地衡量图中任意几个节点之间的联系强度，而不受两个节点之间的边的数量的限制。
图的连通性
图的连通性图的连通性2010-07-23 21 ：02 图的连通性第十三章图的基本概念第三节图的连通性一.连通性概念图中两点的连通：如果在图G中u、v 两点有路相通，则称顶点u、v 在图G中连通。
连通图(connected graph) ：图G中任二顶点都连通。
图的连通分支(connected brch,component) ：若图G 的顶点集V(G)可划分为若干非空子集V 1,V 2, ⋯,V w, 使得两顶点属于同一子集当且仅当它们在G 中连通，则称每个子图G为图G的一个连通分支(i=1,2, ⋯,w) 。
注：(1) 图G的连通分支是G的一个极大连通子图。
(2)图G连通当且仅当w=1。
例13.5 设有2n 个电话交换台，每个台与至少n 个台有直通线路，则该交换系统中任二台均可实现通话。
证明：构造图G如下：以交换台作为顶点，两顶点间连边当且仅当对应的两台间有直通线路。
问题化为：已知图G有2n 个顶点，且δ(G) ≥n，求证G连通。
事实上，假如G不连通，则至少有一个连通分支的顶点数不超过n。
在此连通分支中，顶点的度至多是n–1。
这与δ(G)≥n 矛盾。
证毕例13.6 若图中只有两个奇度顶点，则它们必连通。
证明：用反证法。
假如u与v 不连通，则它们必分属于不同的连通分支。
将每个分支看成一个图时，其中只有一个奇度顶点。
这与推论13.1 矛盾。
证毕在连通图中，连通的程度也有高有低。
例如后面将定义一种参数来度量连通图连通程度的高低。
二.割点定义13.2 设v∈V(G)，如果w(G–v)w(G) ，则称v 为G的一个割点。
( 该定义与某些著作有所不同，主要是在有环边的顶点是否算作割点上有区别) 。
例如定理13.3 如果点v 是图G的一个割点，则边集E(G)可划分为两个非空子集E 1和E 2，使得G[E 1]和G[E 2]恰好有一个公共顶点v。
推论13.2 对连通图G，顶点v 是G的割点当且仅当G–v 不连通。
数据结构-图的连通性
③数据结构的动态分析 (closedge[5].adjvex，G.vexs[5])
∞ 6 1 6 ∞ 5 1 5 ∞ 5 6 5 ∞ 3 6 ∞ ∞ 4
i
1
v2 5
3
5 v4
2
v3
5 ∞ 5 ∞ ∞ 2 2
∞ 3 6 ∞ ∞ 6 3
∞ ∞ 4 2 6 ∞ 4 5
3
6
4
2
4 v 5
6
v6
5
G.vexs:
一、最小生成树
2.实例：V={v1,v2,v3,v4,v5,v6}
①任取u0=v1, 则：U={v1}, V-U={v2,v3,v4,v5,v6}
v2 6
v1 5 1 5 v3 3 6 4 2 5 v4
v5
6
v6
一、最小生成树
2.实例：V={v1,v2,v3,v4,v5,v6}
①任取u0=v1, 则：U={v1}, V-U={v2,v3,v4,v5,v6} ②取边(v1,v3),则：U={v1,v3} V-U={v2,v4,v5,v6}
一、最小生成树
3.算法的实现：
③数据结构的动态分析 G.arcs如下：
0 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6
0
v1 5 1
1
v2 5
3
5 v4
2
v3
∞ 6 1 6 ∞ 5 1 5 ∞ 5 6 5 ∞ 3 6 ∞ ∞ 4
i
5 ∞ 5 ∞ ∞ 2 2
∞ 3 6 ∞ ∞ 6 3
∞ ∞ 4 2 6 ∞ 4 5
v2 6
v1 5 1 5 v3 3 6 4 2 5 v4
v5
6
v6
④取边(v6,v4),则：U={v1,v3, v6,v4} V-U={v2,v5} ⑤取边(v3,v2),则：U={v1,v3, v6,v4,v2} ⑥取边(v2,v5),则：U={v1,v3, v6,v4,v2,v5}
离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题
离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题图论是离散数学中的一个重要分支，研究对象是图。
图是由一组顶点和连接这些顶点的边组成的数学结构。
在图论中，连通性和欧拉路径问题是两个基本概念，对于理解和解决图相关的问题具有重要意义。
一、连通性在图论中，连通性是指图中任意两个顶点之间存在一条路径。
如果一个图中任意两个顶点都是连通的，则称该图是连通图；如果一个图不是连通图，那么它可以被分解为多个连通的子图，这些子图称为连通分量。
连通性在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在社交网络中，连通性可以用来判断两个人之间是否存在关系链；在计算机网络中，连通性可以用来判断网络中的主机之间是否可以进行通信。
二、欧拉路径问题欧拉路径问题是图论中的一个经典问题，它要求找出一条路径，经过图中每条边一次且仅一次。
如果存在这样的路径，则称图具有欧拉路径。
欧拉路径问题有两种情况：1. 欧拉回路：如果存在一条路径，从起点出发，经过图中每条边恰好一次后回到起点，则称该图具有欧拉回路。
2. 半欧拉路径：如果存在一条路径，从起点出发，经过图中每条边恰好一次后到达终点，但不回到起点，则称该图具有半欧拉路径。
欧拉路径问题的解决方法有欧拉定理和深度优先搜索算法。
欧拉定理指出，一个连通图具有欧拉回路的充分必要条件是每个顶点的度数都是偶数；一个连通图具有半欧拉路径的充分必要条件是除了起点和终点外，其它顶点的度数都是偶数。
深度优先搜索算法（DFS）是一种用来遍历图或树的算法，它可以用来解决欧拉路径问题。
DFS从起点开始遍历图，当遍历到某个顶点时，选择一个未访问过的邻接顶点进行继续遍历，直到无法继续遍历为止。
通过DFS算法，可以找到图中的欧拉路径。
三、总结离散数学中的图的连通性与欧拉路径问题是图论中的两个基本概念。
连通性用来描述图中顶点之间的连接情况，欧拉路径问题则是要找出一条路径，经过图中每条边一次且仅一次。
这两个概念在实际应用中具有广泛的应用，对于理解和解决图相关的问题具有重要意义。
图论课件第三章图的连通性
Bellman-Ford算法
总结词
Bellman-Ford算法是一种用于查找带权图中单源最短路径的算法。
详细描述
Bellman-Ford算法的基本思想是从源节点开始，通过不断更新节点之间的距离，逐步找到从源节点到 其他节点的最短路径。该算法可以处理带有负权重的边，并且在图中存在负权重环的情况下也能正确 处理。
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Floyd-Warshall算法
总结词
Floyd-Warshall算法是一种用于查找所有节点对之间最短路 径的动态规划算法。
详细描述
Floyd-Warshall算法的基本思想是通过动态规划的方式，逐 步构建最短路径矩阵。该算法首先初始化一个距离矩阵，然 后通过一系列的转移操作，逐步更新距离矩阵，直到找到所 有节点对之间的最短路径。
欧拉回路
总结词
欧拉回路是指一个路径的起点和终点是同一点，且经过图中的每条边且仅经过 一次的路径，并且该路径闭合。
详细描述
欧拉回路是欧拉路径的一种特殊情况，它不仅满足欧拉路径的所有条件，而且 起点和终点是同一点，形成一个闭合的路径。在图论中，欧拉回路具有重要的 应用价值。
欧拉回路的判定
总结词
判断一个图是否存在欧拉回路是一个NP 难问题，目前没有已知的多项式时间复 杂度的算法。
连通度
总结词
连通度是描述图中任意两点之间可达性的度量，表示图中节点之间的连接紧密程度。
详细描述
在图论中，连通度是衡量图连通性的一个重要参数。对于一个无向图，连通度通常用K表示，表 示图中任意两点之间是否存在路径。对于有向图，连通度分为入度和出度，分别表示从一个节 点到另一个节点是否存在路径和从另一个节点到这个节点是否存在路径。
并查集与的连通性问题
并查集与的连通性问题并查集与图的连通性问题在图论中，连通性问题是一个非常重要的概念。
它研究的是在一个图中，任意两个节点是否存在路径相连。
而解决这类问题的一种常用数据结构就是并查集。
一、并查集的基本概念并查集（Disjoint Set Union）是一种树型的数据结构，常用于处理不相交集合的合并与查询问题。
它可以高效地判断两个元素是否处于同一集合，并进行集合的合并操作。
在并查集中，每个节点都有一个指针指向它的父节点，如果一个节点的父节点为自己，则代表该节点是集合的代表元素。
为了提高效率，还可以使用路径压缩和按秩合并两种优化策略。
二、并查集的操作1. 初始化操作首先，我们需要将每个元素初始化为一个单独的集合，也就是每个元素的父节点都指向自己。
2. 查找操作查找操作用于判断两个元素是否属于同一个集合。
它通过一层一层地往上查找，直到找到根节点，根节点就是集合的代表元素。
3. 合并操作合并操作用于将两个集合合并为一个集合。
首先需要找到两个元素所在集合的代表元素，然后将其中一个代表元素的父节点指向另一个代表元素。
三、并查集解决连通性问题在图的连通性问题中，可以使用并查集来快速判断两个节点是否连通。
具体步骤如下：1. 初始化并查集，将每个节点都初始化为一个独立的集合。
2. 遍历图中的所有边，对于每条边 (u,v)，找到 u 和 v 所在集合的代表元素。
3. 如果 u 和 v 的代表元素相同，则说明 u 和 v 已经连通，否则将 u 和 v 所在的集合合并。
4. 重复步骤2和步骤3，直到遍历完所有的边。
通过以上操作，就可以得到一个具有连通性信息的图。
在实际应用中，我们可以使用并查集来判断网络中是否存在通路、判断图中是否存在回路等。
四、应用场景举例并查集在算法和数据结构中有广泛的应用场景，例如：1. 最小生成树：使用 Kruskal 算法或者 Prim 算法来构造最小生成树时，可以使用并查集来判断各个节点之间是否连通。
图论+第3章+图的连通性
直观上看，右边的比左边的图连通“程度”
要好。
(点)连通度
图的(点)连通度我们常常省略“点”字称连
通度。 树是具有最小连通度的图。 若κ (G ) ≥ k ，则称G是k-连通的。 若G是平凡图或非连通图，则κ (G ) = 0 。 所有非平凡连通图都是1连通的。
边连通度
边连通度λ (G )=min{ S | S是G的边割集} 完全图的边连通度定义为 λ ( K v ) = v − 1。 空图的边连通度定义为0。 边连通度λ (G ) 有时又记作 κ ′(G ) 。
2-连通图的性质
定理 3.2.4：若G是 p ≥ 3的2-连通图，则G的
任意两条边都在同一个圈上。
证明：(板书)
2-连通图的性质
对于一个无环且无孤立点的图G，下面的条
件是等价的：
(1)图是不可分的； (2)图是2-连通的； (3)过任意两个顶点总有一个圈； (4)过任意两条边总有一个圈。
不可分图
没有割点的非平凡的连通图称为不可分图 (non separable graph)。
定理3.1.5 不可分图的任一边至少在一个圈中。 证明：设e是不可分图G的任意边，e=(x,y)，x和y都 不是割点，所以图G-e是连通的，故G-e必有一条(x,y) 道路P。于是P+e就是构成G中的一个圈。
e相连接。于是u和v在G-e中成为连通的。故矛盾。
(2)假设e=(x,y)不是割边，那么G-e和G的分支数
相同。由于G中存在一条(x,y)道路，所以x和y均 在G的同一分支。于是x和y在G-e的同一分支中， 故在G-e中存在一条(x,y)道路P，这样边e就在G的 圈P+e中。
割点定理(1)
定理3.1.2 当且仅当在G中存在与顶点v 不同
图的连通性
有向图中，极大强连通子图=强连通分量
G1的两个强连通分量 G1
V’是连通图G的一个顶点子集。在G中删去V’及与V’ 相关联的边后图不连通，则称V’是G的割顶集。 最小割顶集中顶点的个数，记成K(G)，叫做G的连通度。
规定： K(完全图)＝顶点数-1 K(不连通图)＝K(平凡图)＝0
K(G)＝l时，割顶集中的那个顶点叫做割顶。 没有割顶的图叫做块，G中成块的极大子图叫做G的块。
LOW(U)值的计算步骤如下：
在算法执行中，对任何顶点U计算LOW(U)值是不断修改 的，只有当以U为根的dfs子树和后代的LOW值、dfn值产 生后才停止。
图中（7，1）应为（7，7）
如r被选为根，则r 成为割顶当且仅当 它有不止一个儿子 点。
顶点U的标号函数LOW(U): LOW(U)=min{dfn(),LOW(s),dfn(W)} 其中：S是U的一个儿子，（U，W）是后向边
LOW(U)是U或U的后代所能追溯到的最早 （序号小）的祖先结点序号。
顶点U<>r作为图的割顶当且仅当U有一个儿子， 使得LOW(S)>=dfn(U),即S和S的后代不会追溯 到比U更早的祖先点。
G1 K(G1)=0
G2 K(G2)=1
G3 K(G3)=3
G4 K(G4)=5-1=
威廉王迷宫
前向边（实线部分） 后向边（虚线部分） Dfn(x):顶点x被首次访问的次序。 Dfn(x)=I表示x是第I个首次被访问的节点 称为深度优先搜索序数。
Dfs树
如U不是根，U成 为割顶当且仅当 存在U的某一个儿 子顶点S，从S或S 的后代点到U的祖 先点之间不存在 后向边
图的连通性
G1
G2
在无向图中，如果从顶点V到V’有路径，则称V和V’是连通的。 在有向图中，如果从顶点V到V’有路径，并且从V’到V有路径， 则称V和V’是强连通的。 如果对于图中任意两个顶点Vi,Vj,Vi和Vj都是连通的，则称连通图。
图连通性若干拓展问题探讨
因，每次开会前都必须对出席会议的骑士有如下要求：
• ① 相互憎恨的两个骑士不能坐在相邻的2个位置；
• ② 为了让投票表决议题时都能有结果（不平票），出席会议的骑士数必须是奇数。
• 如果有某个骑士无法出席任何会议，则国王会为了Peace of the World把他踢出骑士团。
}
Network
• A network administrator manages a large network. The network consists of N
computers and M links between pairs of computers. Any pair of computers are
双连通分量
• 点双连通图：点连通度大于1的图称为点双连通图（没有割点）。
• 边双连通图：边连通度大于1的图称为边双连通图（没有割边）。
• 无向图G的极大(点/边)双连通子图称为(点/边)双连通分量。
• 缩点：把一个双连通分量缩为一个点的过程，就是删除与该双连通分量相关的所有点和边，
然后新建一个点，向所有与双连通分量中的点有边相连的点连边。
{
mark x as a cut-vertex
repeat
z←top of stack s
pop z from stack s
until z=y
mark vertexes just poped and x as a DCC
}
} else low[x]←min(low[x],dfn[y])
Knights of the Round Table
无向图上的经典Tarjan算法
数据结构——图的连通性
稀疏图、稠密8.4 图的连通性判定一个图的连通性是图的一个应用问题，我们可以利用图的遍历算法来求解这一问题。
本节将重点讨论无向图的连通性、有向图的连通性、由图得到其生成树或生成森林以及连通图中是否有关节点等几个有关图的连通性的问题。
8.4.1 无向图的连通性在对无向图进行遍历时，对于连通图，仅需从图中任一顶点出发，进行深度优先搜索或广度优先搜索，便可访问到图中所有顶点。
对非连通图，则需从多个顶点出发进行搜索，而每一次从一个新的起始点出发进行搜索过程中得到的顶点访问序列恰为其各个连通分量中的顶点集。
例如，图8.5 (a)是一个非连通图G3，按照图8.18 所示G3 的邻接表进行深度优先搜索遍历，需由算法8.5调用两次DFS（即分别从顶点A 和D出发），得到的顶点访问序列分别为：A B F E C E这两个顶点集分别加上所有依附于这些顶点的边，便构成了非连通图G3的两个连通分量，如图8.5(b) 所示。
因此，要想判定一个无向图是否为连通图，或有几个连通分量，就可设一个计数变量count，初始时取值为0，在算法8.5的第二个for循环中，每调用一次DFS，就给count增1。
这样，当整个算法结束时，依据count的值，就可确定图的连通性了。
序号图8.18 G3的邻接表8.4.3 生成树和生成森林在这一小节里，我们将给出通过对图的遍历，得到图的生成树或生成森林的算法。
设E(G)为连通图G中所有边的集合，则从图中任一顶点出发遍历图时，必定将E(G)分成两个集合T(G)和B(G)，其中T(G)是遍历图过程中历经的边的集合；B(G)是剩余的边的集合。
显然，T(G)和图G 中所有顶点一起构成连通图G 的极小连通子图。
按照8.1.2节的定义，它是连通图的一棵生成树，并且由深度优先搜索得到的为深度优先生成树；由广度优先搜索得到的为广度优先生成树。
例如，图8.17(a)和(b)所示分别为连通图G5的深度优先生成树和广度优先生成树。
一笔画问题（欧拉定理+图的连通性）
⼀笔画问题（欧拉定理+图的连通性）描述zyc从⼩就⽐较喜欢玩⼀些⼩游戏，其中就包括画⼀笔画，他想请你帮他写⼀个程序，判断⼀个图是否能够⽤⼀笔画下来。
规定，所有的边都只能画⼀次，不能重复画。
输⼊第⼀⾏只有⼀个正整数N(N<=10)表⽰测试数据的组数。
每组测试数据的第⼀⾏有两个正整数P,Q(P<=1000,Q<=2000)，分别表⽰这个画中有多少个顶点和多少条连线。
（点的编号从1到P）随后的Q⾏，每⾏有两个正整数A,B(0<A,B<P)，表⽰编号为A和B的两点之间有连线。
输出如果存在符合条件的连线，则输出"Yes",如果不存在符合条件的连线，输出"No"。
样例输⼊24 31 21 31 44 51 22 31 31 43 4样例输出NoYes分析欧拉定理如果⼀个⽹络是连通的并且奇顶点的个数等于0或2，那么它可以⼀笔画出；否则它不可以⼀笔画出。
判断⼀笔画的⽅法： ①是连通的。
⼀个图，如果图上任意⼆点总有线段连接着，就称为连通的。
不是连通的就不能⼀笔画出。
②奇点个数是0或者是2。
图上线段的端点可以分成⼆类，奇点和偶数。
⼀个点，以它为端点的线段数是奇数就称为奇点，线段数是偶数就称为偶点。
⼀个图是否是⼀笔画就看奇点的个数，奇点个数是 0 或者 2，就是⼀笔画，否则就不是⼀笔画。
所以这个问题完全可以转化策略为：第⼀步：⾸先我们不管它三七⼆⼗⼏，先进⾏连通性的判断。
第⼆步：（1）如果是连通的，我们来判断此图的度的奇点的个数是0或者是2 ，如果是，则说明这个是欧拉图，即可以⼀笔画出，反之则不能⼀笔画出（2）如果是⾮连通的，这说明这个图很定不能⼀笔画出。
#include<bits/stdc++.h>#define maxv 1001using namespace std;int p,q;int vest[maxv];int du[maxv];void init(int n){for(int i=0;i<=n;i++ )vest[i]=i;memset(du,0,sizeof(du));}int findx(int t){if(vest[t]==t)return t;return vest[t]=findx(vest[t]); }void mergex(int a,int b){int x=findx(a);int y=findx(b);if(x!=y)vest[x]=y;}int main(){//freopen("2.txt","r",stdin); int t;scanf("%d",&t);while(t--){scanf("%d%d",&p,&q); init(q);for(int i=0; i<q; i++){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b); du[a]++;du[b]++;mergex(a,b);}int sum1=0;for(int i=1;i<=p;i++){if(vest[i]==i)sum1++;if(sum1>=2)break;}if(sum1>=2){printf("No\n");}else{int sum2=0;for(int i=1;i<=p;i++)if(du[i]%2==1){sum2++;}if(sum2==0||sum2==2) printf("Yes\n");else printf("No\n");}}return 0;}。
图的连通性判断算法
图的连通性判断算法图是离散数学中一个重要的概念，它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在图理论中，连通性是一个基本的性质，它描述了图中是否存在一条路径将所有的顶点连接起来。
本文将介绍一些常用的图的连通性判断算法。
1. 深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索算法是一种经典的图遍历算法，也可以用于判断图的连通性。
该算法从一个起始顶点开始，沿着一条路径尽可能深入地搜索图，直到无法再继续下去。
然后回溯到上一个未访问的顶点，重复上述过程，直到所有的顶点都被访问过。
如果在搜索过程中，所有的顶点都被访问到，则图是连通的；否则，图是不连通的。
2. 广度优先搜索算法（BFS）广度优先搜索算法也是一种常用的图遍历算法，可以用于判断图的连通性。
该算法从一个起始顶点开始，按照广度优先的顺序逐层遍历与当前节点相邻的顶点。
如果在遍历过程中，所有的顶点都被访问到，则图是连通的；否则，图是不连通的。
3. 并查集算法并查集是一种用于解决"动态连通性"问题的数据结构，也可以用于判断图的连通性。
并查集通过维护一个森林（或称为集合）来表示各个顶点之间的关系，其中每个集合表示一个连通分量。
并查集提供了合并集合和查找集合的操作，通过这些操作可以判断图的连通性。
4. 可连通性矩阵可连通性矩阵是一种基于矩阵的图表示方法，用于判断图的连通性。
对于一个有n个顶点的图，可连通性矩阵是一个n×n的矩阵，其中第i行第j列的元素表示顶点i和顶点j之间是否存在一条路径。
如果对于所有的顶点对(i,j)，可连通性矩阵中的元素都为1，则图是连通的；否则，图是不连通的。
5. 最小生成树算法最小生成树算法是用于求解连通图的一种常用算法，它通过选取图中的一些边来构建一棵树，该树包含图中的所有顶点，并且总权值最小。
如果最小生成树的边数等于顶点数减1，则原图是连通的；否则，原图是不连通的。
总结：本文介绍了几种常用的图的连通性判断算法，包括深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、并查集算法、可连通性矩阵和最小生成树算法。
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思考题
给定一系列网络之间的关系，若1与2连通，2与3 连通那么1与3就是连通的，问能否找到一个节点使它 故障后导致整个网络都崩溃，输出找到的点以及故障 后禅僧的连通的子网络数。
思考题
一国有n个党派，每个党派在议会中都有2个代表， 现要组建和平委员会，要从每个党派在议会的代表中 选出1人，一共n人组成和平委员会。已知有一些代表 之间存在仇恨，也就是说他们不能同时被选为和平委 员会的成员，现要你判断满足要求的和平委员会能否 创立？
2.割点和桥
证明： 如图，考虑u的任意子结点v。 如果v及其后代不能连回f，则删除 u之后，f和v不在联通； 反之，如果v或者它的某一个后代 存在一条反向边连回f，则删除u之 后，以v根的整棵子树中的所有结 点都可以利用这条反向边与f连通。 如果所有子树中的结点都和f连通， 根据“连通”关系的传递性，整 个图就是连通的。
3.强连通分量
Kosaraju算法
3 12 11 8 10 9 6 2 1
7
5
4
第一遍DFS进行标号，根据搜索的顺序不同，标号结果也不同
3.强连通分量
Kosaraju算法
3
12
11
8
9
6
2
10
7 反向之后的图
5
4
1
11 12 8,9, 10
2,3
5,6, 7
4
1
根据反向后的图，确定联通分量
3.强连通分量
w u v w u v
? 图1
? 图2
3.强连通分量
Tarjan算法代码实现
思考题
某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统 计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省 政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇 间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连， 只要互相间接通过道路可达即可）。问最少还需 要建设多少条道路？Βιβλιοθήκη A BABD
(2, 11)
(3, 10) F (8, 9)
C
D
(4, 7) C
E 图1 F E
黑色的边称为树边 红色的箭头称为返祖边(或者叫反向边)
(5, 6)
图2
2.割点和桥
d.定理
在无向连通图G的DFS树中， 非根节点u是G的割 点当且仅当u存在一个子节点v，使得v及其后代都没 有反向边连回u的祖先(不含u)。
1.并查集
1.并查集
2.割点和桥
a. 概念 割点: 在无向联通图G = (V, E)中, 如果删除一个 点u及其相关的边, 会使得新的图不连通, 那么 点u就称为图G的一个割点
桥(割边): 在无向联通图G = (V, E)中, 如果删除 一条边e = (u, v)后, 会使得新的图不连通, 那么边 e = (u, v)就称为图G的桥, 又称为割边
3
2,3 ,4 6 8 7 1 8
4
5
5,6 ,7
问题：我们应该如果求解有向图的各个强连通分量呢？
我们再次借助DFS，如图，如果我们从8开始DFS，将得到只 包含{8}的一棵DFS树; 从5出发，得到{5, 6, 7}; 再从2出发， 得到{2,3,4}; 从1出发，得到{1}。可以发现我们“轻而易举” 的就得到了SCC。细心的同学会发现，这种方式与遍历的顺序有 着极大的关系。
Kosaraju算法的实现
3.强连通分量
3.强连通分量
3.强连通分量
Tarjan算法
我们不难发现，Kosaraju算法是借助与遍历顺序来将不同的 SCC分离到不同的DFS树中。
我们可以考虑连通分量C，设其中第一个被发现的结点为x，则 C中其他结点都是x的后代。如果我们在x访问完成时立刻输出C。 那么我们就可以在同一颗DFS树中区分开所有的SCC了。 因此这时我们将问题转化为，如何判断一个点是否为一个SCC 中最先被发现的点。
3.强连通分量
Tarjan算法
假设我们正在判断结点u是否为某个 SCC第一个发现的结点。如果我们发现从 结点u的子结点出发可以到达结点u的祖先 w，显然u，v，w在同一个SCC中，因此结 点u不是该SCC中第一个被发现的结点(如 图1所示)；另一方面，如果从结点v发现 最多只能到结点u，那么结点u是该SCC中 第一个被发现的结点(如图2所示)。
1.并查集
a.初始化
1 2 3 4 5
1.并查集
b. 合并
1 2 2 样例1 1 2 3 4 4 1
5 样例2 6 2
1
3
5
6
1.并查集
c.查询
2 3 的根是 1 5 4 1 5 2 3 6 6 的根是 4
1.并查集
d.代码实现
1.并查集
1.并查集
1.并查集
1.并查集
e.问题1
1 2 3 4 5 6
b.性质
• 一个有向环是最简单的强连通图。
• 如果一个有向图G的所有强连通分量都只有一个点，那么这 个图是有向无环图，即存在拓扑序。
3.强连通分量
c.强连通分量分解
任意的有向图都可以分解成若干不相交的强连通分量， 这就是强连通分量分解。把分解之后的强连通分量缩成一个 顶点，我们就得到了一个DAG(有向无环图)。 1 2
2.割点和桥
b. 性质
• 一个无向连通图, 如果没有割点, 那么任意两 点之间, 都存在点集互不相交(除了起点与终 点外)的两条路径 • 一个无向连通图, 如果没有桥, 那么任意两点 之间, 都存在边集互不相交的两条路径
2.割点和桥
1 2 3
4
5
1
2
6
3
4
5
图1
图2
2.割点和桥
问题: 那么我们该如何求解割点(桥)呢？
1 2
3 2,3 ,4 6 8 7 1 5,6 ,7
4
5
8
3.强连通分量
Kosaraju算法
我们可以通过两次DFS实现强连通分量分解。 第一次DFS时，选取任意顶点作为起点，遍历所有未访问的顶 点，并在回溯前给顶点标号(post order, 后序遍历)。对于其他 剩余的未访问的顶点，不断重复以上过程。完成标号后，越接近 图的尾部(搜索树的叶子)，顶点的标号越小。 第二次DFS时，先将所有边反向，然后从标号最大的顶点为起 点就行DFS。这样每次DFS所遍历的顶点集合就构成了一个强连通分 量。对于其他剩余的未访问的顶点，不断重复以上过程。 该算法只进行了两次DFS，故时间复杂度为O(|V|+|E|)
2.割点和桥
g. 代码(以割点为例)
2.割点和桥
2.割点和桥
3.强连通分量
a.概念
一个有向图G = (V, E)被称为强连通图，当且仅当图中任 意两点间都存在一条路径。即对于图中任意两点u和v，存在 u到v的路径和v到u的路径。 强连通分量(Strongly Connected Component, SCC)是指一个 有向图G的一个极大强连通子图。
• 尝试删除每个节点(边)，然后用DFS判断 连通分量是否增加 时间复杂度O(V(V+E))
• 深入挖掘DFS的性质，在线性时间(即O(V+E) 时间)内求解所有的割点(桥)
2.割点和桥
(1, 12)
c. DFS树
对图1进行DFS就能得到图 2(不唯一)，图2就称为图1 的DFS树，又称为深搜树 每个节点都有一对数字(x,y) x表示第一次访问该点的次序 y表示第二次访问该点的次序
f f
u v v
u
图1
图2
2.割点和桥
f. 实现
为了方向起见，pre[u]为u在DFS树的先序遍历的顺序， low[u]为结点u及其后代所能连回的最早祖先的pre值。
{
min(low[u],low[v]) min(low[u],pre[v])
(u,v)为树边 (u,v)为返祖边且v不是u的父节点
于是我们可以将定理写成： 当节点u存在一个子结点v，使得low[v] ≥ pre[u]，那么结点u就为 割点。另外，不难发现当low[v] > pre[u]时，那么 e = (u, v)即为桥 (割边)。
图的连通性问题
内容概要
• 并查集 • 割点和桥
• 强连通分量
• Tarjan
• Kosaraju
1. 并查集
• 并查集是一种用来管理元素分组的数据结构
• 并查集使用树形结构进行存储
• 并查集具有两个操作:
• 查询元素A和元素B是否属于同一个分组 • 合并元素A和元素B所在的分组
注意: 并查集虽然能够进行合并操作, 但却无法进行分割操作
思考题
曹操在长江上建立了一些根据地，根据地之间 有一些桥连着。如果这些根据地之间，互相可达， 那么曹操就获得战争的胜利。刘备为了防止曹操 获胜，就打算去摧毁连接曹操的根据地的桥。但 是诸葛亮把所有炸弹都带走了，只留下一枚给刘 备。所以刘备只能炸一条桥。问刘备能够阻止曹 操吗？
思考题
在A市中村与村之间的道路全是单行路，随着经 济的发展，国家启动了“村村通”工程。工程要求 任意两个村之间必须能够互相可达。给定已经存在 的道路，问至少需要修多少条路，才能实现“村村 通”。
1
2
3
4
5
6
1.并查集
f.优化1
4
1.并查集
e.问题2
2 4 1 3 方式1 1 2 3 5 2 6 方式2 3 4 5 6 5 6
1
1.并查集
f.优化2 • 对于问题2, 我们可以记录每个树的高度 • 合并时, 如果两棵树的高度不同
• 那么我们将高度低的树合并到高度高的树
1.并查集
g.优化后的代码