圖論基礎

kimi0705發表於2024-08-18

圖論

定義與記號

涉及常見或可能用到的概念的定義。關於更多，見參考資料。

基本定義

圖：一張圖 $G$ 由若干個點和連線這些點的邊構成。稱點的集合為點集 $V$，邊的集合為邊集 $E$，記 $G = (V, E)$。
階：圖 $G$ 的點數 $|V|$ 稱為階，記作 $|G|$。
無向圖：若 $e \in E$ 沒有方向，則稱 $G$ 為 無向圖。無向圖的邊記作 $e = (u, v)$，$u, v$ 之間無序。
有向圖：若 $e \in E$ 有方向，則稱 $G$ 為 有向圖。有向圖的邊記作 $e = u \to v$ 或 $e = (u, v)$，$u, v$ 之間有序。無向邊 $(u, v)$ 可以視為兩條有向邊 $u \to v$ 和 $v \to u$。
重邊：端點和方向（有向圖）完全相同的邊稱為重邊。
自環：連線相同點的邊稱為自環。

相鄰相關

相鄰：在無向圖中，稱 $u,v$ 相鄰當且僅當存在 $e=(u,v)$。
鄰域：在無向圖中，點 $u$ 的鄰域為所有與之相鄰的點的集合，記作 $N(u)$。
鄰邊：在無向圖中，與 $u$ 相連的邊 $(u, v)$ 稱為 $u$ 的鄰邊。
出邊 / 入邊：在有向圖中，從 $u$ 出發的邊 $u \to v$ 稱為 $u$ 的出邊，到達 $u$ 的邊 $v \to u$ 稱為 $u$ 的入邊。
度數：一個點的度數為與之關聯的邊的數量，記作 $d(u)$，$d(u) = \sum_{e \in E} ([u = eu] + [u = ev])$。每個點的自環對其度數產生 2 的貢獻。
出度 / 入度：在有向圖中，從 $u$ 出發的邊的數量稱為 $u$ 的出度，記作 $d^+(u)$；到達 $u$ 的邊的數量稱為 $u$ 的入度，記作 $d^-(u)$。

路徑相關

途徑：連線一串結點的序列稱為途徑，用點序列 $v_0 \cdots v_k$ 和邊序列 $e_1 \cdots e_k$ 描述，其中 $e_i = (v_{i-1}, v_i)$。通常寫為 $v_0 \to v_1 \to \cdots \to v_k$。
跡：不經過重複邊的途徑稱為跡。
迴路：$v_0 = v_k$ 的跡稱為迴路。
路徑：不經過重複點的跡稱為路徑，也稱 簡單路徑。不經過重複點比不經過重複邊強，所以不經過重複點的途徑也是路徑。注意題目中的簡單路徑可能指跡。
環：除 $v_0 = v_k$ 外所有點互不相同的途徑稱為環，也稱圈或 簡單環。

連通性相關

連通：對於無向圖的兩點 $u, v$，若存在途徑使得 $v_0 = u$ 且 $v_k = v$，則稱 $u, v$ 連通。
弱連通：對於有向圖的兩點 $u, v$，若將有向邊改為無向邊後 $u, v$ 連通，則稱 $u, v$ 弱連通。
連通圖：任意兩點連通的無向圖稱為 連通圖。
弱連通圖：任意兩點弱連通的有向圖稱為 弱連通圖。
可達：對於有向圖的兩點 $u, v$，若存在途徑使得 $v_0 = u$ 且 $v_k = v$，則稱 $u$ 可達 $v$，記作 $u \Rightarrow v$。
關於點雙連通 / 邊雙連通 / 強連通，見對應章節。

特殊圖

簡單圖：不含重邊和自環的圖稱為 簡單圖。
基圖：將有向圖的所有有向邊替換為無向邊得到的圖稱為該有向圖的基圖。
有向無環圖：不含環的有向圖稱為 有向無環圖，簡稱 $\texttt{DAG}$（$\texttt{Directed Acyclic Graph}$）。
完全圖：任意不同的兩點之間恰有一條邊的無向簡單圖稱為 完全圖。$n$ 階完全圖記作 $K_n$。
樹：不含環的無向連通圖稱為樹。樹是簡單圖，滿足 $|V|=|E|+1$。若干棵（包括一棵）樹組成的連通塊稱為森林。相關知識點見 “樹論”。
稀疏圖 / 稠密圖： $|E|$ 遠小於 $|V|^2$ 的圖稱為 稀疏圖，$|E|$ 接近 $|V|^2$ 的圖稱為 稠密圖。這兩個概念沒有嚴格定義，用於討論時間複雜度為 $O(|E|)$ 和 $O(|V|^2)$ 的演算法。

子圖相關

子圖：滿足 $V' \subseteq V$ 且 $E' \subseteq E$ 的圖 $G' = (V', E')$ 稱為 $G = (V, E)$ 的子圖，記作 $G' \subseteq G$。
匯出子圖：選擇若干個點以及兩端都在該點集的所有邊構成的子圖稱為該圖的 匯出子圖。匯出子圖的形態僅由選擇的點集 $V'$ 決定，稱點集為 $V'$ 的匯出子圖為 $V'$ 匯出的子圖，記作 $G[V']$。
生成子圖：$|V'| = |V|$ 的子圖稱為 生成子圖。
極大子圖（分量）：在子圖滿足某性質的前提下，稱子圖 $G'$ 是極大的，當且僅當不存在同樣滿足該性質的子圖 $G''$ 且 $G' \subset G'' \subseteq G$。稱 $G'$ 為滿足該性質的分量，如連通分量，點雙連通分量。極大子圖不能再擴張。例如，極大的連通的子圖稱為原圖的連通分量，也就是我們熟知的連通塊。

約定

一般記 $n$ 表示點集大小 $|V|$，$m$ 表示邊集大小 $|E|$。

拓撲排序

計算方法

常用的拓撲排序演算法包括基於深度優先搜尋（$\texttt{DFS}$）的方法和基於入度表（$\texttt{Kahn}$ 演算法）的方法。這裡，我將描述基於入度表的方法，這種方法利用佇列來實現：

初始化入度表：遍歷圖中所有的邊，統計每個頂點的入度（即指向該頂點的邊的數量）。
將入度為 $0$ 的頂點入隊：所有在圖中入度為 $0$ 的頂點，都可以作為拓撲排序的起點，將它們加入到一個佇列中。
迴圈執行以下步驟，直到佇列為空：
- 從佇列中取出一個頂點 $u$（即當前排序的下一個頂點），並將其輸出為結果序列的一部分。
- 遍歷從頂點 $u$ 出發的所有邊 $(u, v)$，將每個相鄰頂點 $v$ 的入度減 $1$（表示邊 $ (u, v) $ 被移除）。如果某個頂點 $v$ 的入度降為 $0$，則將 $v$ 入隊。

$\texttt{DAG}$ 的拓撲序性質很好，常用於解決建圖題或圖論型別的構造題，常常會將圖轉化為 $\texttt{DAG}$，進行 $\texttt{dp / dfs}$ 求解。

例 1: B3644 【模板】拓撲排序 / 家譜樹

題目描述

有個人的家族很大，輩分關係很混亂，請你幫整理一下這種關係。給出每個人的後代的資訊。輸出一個序列，使得每個人的後輩都比那個人後列出。

第 $1$ 行一個整數 $N$（$1 \le N \le 100$），表示家族的人數。接下來 $N$ 行，第 $i$ 行描述第 $i$ 個人的後代編號 $a_{i,j}$，表示 $a_{i,j}$ 是 $i$ 的後代。每行最後是 $0$ 表示描述完畢。

輸出一個序列，使得每個人的後輩都比那個人後列出。如果有多種不同的序列，輸出任意一種即可。

程式碼

// B3644 【模板】拓撲排序 / 家譜樹
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 10000;                                     // 最大頂點數，根據需要修改
int n, x;                                                   // 頂點數
vector<int> Edge[MAXN];                                     // 鄰接表表示圖
int in_degree[MAXN];                                        // 入度陣列
void toposort() {
    queue<int> Q;
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        for(int j : Edge[i]) in_degree[j]++;                // 初始化入度表
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
        if(in_degree[i] == 0)  Q.push(i);                   // 將所有入度為0的頂點入隊
    while(!Q.empty()) {                                     // 進行拓撲排序
        int u = Q.front(); Q.pop();
        cout << u << " ";                                   // 輸出頂點
        for(int i : Edge[u]) {                              // 遍歷u的所有鄰接點
            in_degree[i]--;
            if(in_degree[i] == 0) 
                Q.push(i);
        }
    }
    cout << endl;
}
int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        while (cin >> x && x) 
            Edge[i].push_back(x);
    toposort();
    return 0;
}

最短路問題演算法

$\texttt{Floyd}$ 演算法

基本原理

Floyd-Warshall 演算法是一種計算圖中所有頂點對之間最短路徑的演算法。

演算法流程

初始化距離矩陣，對角線為0，其他為兩點之間的邊權重，若無直接邊則為無窮大。
對每個頂點 $k $，更新所有頂點對 $ (i, j) $ 的距離：dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])。
重複步驟2，直到所有點都被考慮過。

適用場景

適用於計算任意兩點間的最短路徑，特別是點數量不是很大時效果好。

程式碼

void floydWarshall() {
    for (int k = 1; k <= n; k++) 
        for (int i = 1; i <=n; i++) 
            for (int j = 1; j <= n; j++) 
                if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) 
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
}

$\texttt{Dijkstra}$ 演算法

基本原理

$\texttt{Dijkstra}$ 演算法用於在加權圖中找到一個頂點到其他所有頂點的最短路徑。

演算法流程

初始化距離陣列，源點距離為 $0$，其餘為無窮大。
使用優先佇列（或堆）來儲存所有節點，優先順序為節點的當前距離。
從佇列中取出距離最小的節點，更新其相鄰節點的距離。
重複步驟3，直到佇列為空或找到目標節點。

適用場景

適用於無負權邊的圖。

$\texttt{SPFA}$ 演算法

關於 $\texttt{SPFA}$, 他 __ 了。

基本原理：
$\texttt{SPFA}$ 是 $\texttt{Bellman-Ford}$ 演算法的一種改進，用於求解單源最短路徑問題。它透過使用佇列最佳化了演算法的效率。

演算法流程：

初始化距離陣列，源點距離為0，其餘為無窮大。
將源點入隊。
當佇列非空時，取出隊首元素，遍歷其所有出邊。
如果透過當前點可以使得到達某個點的距離更短，則更新距離並將該點入隊（如果它當前不在佇列中）。
重複步驟3和4，直到佇列為空。

適用場景：
適用於含負權邊但無負權迴路的圖。

$\texttt{Tarjan}$ 演算法

$\texttt{Trajan}$ 求 $\texttt{SCC}$

演算法描述

$\texttt{Tarjan}$ 演算法用於在有向圖中尋找強連通分量（$\texttt{SCC}$）。演算法透過深度優先搜尋（$\texttt{DFS}$）遍歷圖，並利用棧維護訪問過的頂點，從而在回溯時能夠識別並構成強連通分量。

程式碼解釋

s.push(x), vis[x] = 1;：當前頂點 x 入棧，並標記為已訪問。
dfn[x] = low[x] = ++tim;：為頂點 x 分配一個訪問編號和最小可回溯編號。
遍歷 x 的每個鄰接頂點 i：
- 如果 i 未被訪問（!dfn[i]），遞迴呼叫 tarjan(i)，並更新 x 的 low 值。
- 如果 i 已在棧中（vis[i]），則更新 x 的 low 值。
如果 dfn[x] == low[x]，說明找到了一個強連通分量的根節點：
- 透過迴圈將棧中的元素出棧，直到遇到 x，同時為出棧的頂點分配相同的強連通分量編號，並累加對應的值。

複雜度分析

時間複雜度：$O(V + E)$，其中 $V$ 是頂點數，$E$ 是邊數。
空間複雜度：$O(V)$，主要是用於儲存棧、訪問標記、時間戳等資訊。

透過這個函式實現，$\texttt{Tarjan}$ 演算法能有效地在有向圖中識別所有的強連通分量，並能處理每個分量的累計值問題。希望這樣的筆記能幫助您更好地理解和使用 $\texttt{Tarjan}$ 演算法。

程式碼

void tarjan(int x) {
	s.push(x), vis[x] = 1;
	dfn[x] = low[x] = ++tim;
	for (int i : Edge[x]) {
		if (!dfn[i]) {
			tarjan(i);
			low[x] = min(low[x], low[i]);
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
		} else if (vis[i]) {
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
			low[x] = min(low[x], low[i]);
		}
	}

	if (dfn[x] == low[x]) {
		++count_scc;
		while (s.top() != x) {
			color[s.top()] = count_scc;
			sum[count_scc] += val[s.top()];
			vis[s.top()] = false;
			s.pop();
		}
		color[s.top()] = count_scc;
		sum[count_scc] += val[s.top()];
		vis[s.top()] = false;
		s.pop();
	}
}

例 1: CF949C Data Center Maintenance

題意

題意 : $n$ 個點，每個點有一個值 $a_i$。$m$ 條邊，每個條邊連結 $2$ 個點 $x，y$ 使得 $a_x \not =a_y$。選擇最少的 $k(1 \le k \le n)$ 個點，使 $a_i = (a_i + 1) \mod h$，$m$ 個條件仍成立。

題解

對於每一條邊，如果 $x_i = y_i + 1$ 則把 $x_i$ 向 $y_i$ 連一條邊
縮點
$\texttt{DAG}$ 上跑沒有出度權值最小的點。

程式碼

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define debug(x) cerr << #x << " " << x << '\n';
#define multi false
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int t = 1, n, m, h, x, y, tim, scc_count, ansid;
int val[N], dfn[N], low[N], vis[N], color[N], siz[N];
stack <int> s;
vector <int> Edge[N];
vector <int> scc[N];
void tarjan (int x) {
	vis[x] = 1; s.push(x);
	dfn[x] = low[x] = ++tim;
	for (int i : Edge[x]) {
		if (!dfn[i]) {
			tarjan(i);
			low[x] = min(low[x], low[i]);
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
		} else if (vis[i]) {
			low[x] = min(low[x], low[i]);
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
		}
	}
	if (low[x] == dfn[x]) {
		scc_count++;
		while (s.top() != x) {
			color[s.top()] = scc_count;
			vis[s.top()] = 0;
			siz[scc_count]++; 
			s.pop();
		}
		color[s.top()] = scc_count;
		vis[s.top()] = 0;
		siz[scc_count]++; 
		s.pop();
	}
	return;
}
void solve() {
	cin >> n >> m >> h;
	for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> val[i];
	for (int i = 1; i <= m; i++) {
		cin >> x >> y;
		if ((val[x] + 1) % h == val[y]) Edge[x].push_back(y);
		if (val[x] == (val[y] + 1) % h) Edge[y].push_back(x);
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++) 
		if (!dfn[i]) tarjan(i);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		for (int j : Edge[i])
			if (color[i] != color[j])
				scc[color[i]].push_back(color[j]);
	for (int i = 1; i <= scc_count; i++) 
		if (scc[i].size() == 0 && (siz[i] < siz[ansid] || ansid == 0))
			ansid = i;
	cout << siz[ansid] << '\n';
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		if (color[i] == ansid)
			cout << i << ' ';
    return;
}
signed main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    if (multi) cin >> t;
    while (t--) solve();
	return 0;
}

$\texttt{Trajan}$ 縮點

演算法描述

求出所有的 $\texttt{SCC}$。
對於每個 $\texttt{SCC}$，把所有的點縮成一個點。並求出其權值(這個是要根據題意來的，比如例題是求 $\texttt{SCC}$ 的權值和)。
對於原圖中的每一條邊，如果這條邊連線的兩個點不在同一個 $\texttt{SCC}$ 中，則把這條邊連到兩個 $\texttt{SCC}$ 上。
對於縮點後的圖，形成了一個 $\texttt{DAG}$。

例1: P3387

題意

給定一個 $n$ 個點 $m$ 條邊有向圖，每個點有一個權值，求一條路徑，使路徑經過的點權值之和最大。你只需要求出這個權值和。

允許多次經過一條邊或者一個點，但是，重複經過的點，權值只計算一次。

題解

求出所有的 $\texttt{SCC}$。
對於每個 $\texttt{SCC}$，把所有的點縮成一個點，並求出其權值和。
對於原圖中的每一條邊，如果這條邊連線的兩個點不在同一個 $\texttt{SCC}$ 中，則把這條邊連到兩個 $\texttt{SCC}$ 上。
對於縮點後的圖，形成了一個 $\texttt{DAG}$。
在 $\texttt{DAG}$ 上跑 $\texttt{DP}$，求出路徑經過的點權值之和的最大值。

程式碼

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define debug(x) cerr << #x << " " << x << '\n';
#define multi false
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
const int M = 1e5 + 10;
int t = 1, n, m, tim, count_scc, ans;
int x[M], y[M], val[N], color[N], sum[N], f[N];
int vis[N], low[N], dfn[N];
vector <int> Edge[N];
vector <int> scc[N]; // scc edge
stack <int> s;
void tarjan(int x) {
	s.push(x), vis[x] = 1;
	dfn[x] = low[x] = ++tim;
	for (int i : Edge[x]) {
		if (!dfn[i]) {
			tarjan(i);
			low[x] = min(low[x], low[i]);
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
		} else if (vis[i]) {
			low[x] = min(low[x], dfn[i]);
			low[x] = min(low[x], low[i]);
		}
	}

	if (dfn[x] == low[x]) {
		++count_scc;
		while (s.top() != x) {
			color[s.top()] = count_scc;
			sum[count_scc] += val[s.top()];
			vis[s.top()] = false;
			s.pop();
		}
		color[s.top()] = count_scc;
		sum[count_scc] += val[s.top()];
		vis[s.top()] = false;
		s.pop();
	}
}
int dfs(int x) {
	if (f[x]) return f[x];
	f[x] = sum[x];
	for (int i : scc[x]) 
		f[x] = max(f[x], dfs(i) + sum[x]);
	return f[x];
}
void solve() {
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> val[i];
	for (int i = 1; i <= m; i++) {
		cin >> x[i] >> y[i];
		Edge[x[i]].push_back(y[i]);
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++) 
		if (!dfn[i]) 
			tarjan(i);
	for (int i = 1; i <= m; i++) 
		if (color[x[i]] != color[y[i]])
			scc[color[x[i]]].push_back(color[y[i]]);
	for (int i = 1; i <= n; i++) 
		ans = max(ans, dfs(i));
	cout << ans << '\n';
    return;
}
signed main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in.txt", "r", stdin);
#endif
    if (multi) cin >> t;
    while (t--) solve();
	return 0;
}

參考資料

圖論 I

施工進度

基礎圖論
2019-06-14
圖論
圖論入門基礎
2021-03-02
圖論
圖論（一）--基礎概念
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圖論演算法遍歷基礎
2022-01-21
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圖論基礎（自認為很全）
2020-11-03
圖論
圖論（三）--各種基礎圖演算法總結
2019-01-03
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申論——基礎
2020-11-06
基礎數論——EXGCD
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WEB基礎理論
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Hive理論基礎
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Zookeeper基礎理論
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基礎理論01
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數論基礎——求導
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03-論證基礎：論證成分的辨識
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2020-08-27
演算法資料結構圖論排序
enq: TX - index contention基礎理論
2020-01-09
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分散式系統基礎論文 - muratbuffalo
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2019-01-02
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05-論證基礎：綜合運用
2024-09-16

圖論基礎

定義與記號

基本定義

相鄰相關

路徑相關

連通性相關

特殊圖

子圖相關

約定

拓撲排序

計算方法

例 1: B3644 【模板】拓撲排序 / 家譜樹

題目描述

程式碼

最短路問題演算法

\(\texttt{Floyd}\) 演算法

基本原理

演算法流程

適用場景

程式碼

\(\texttt{Dijkstra}\) 演算法

基本原理

演算法流程

適用場景

\(\texttt{SPFA}\) 演算法

\(\texttt{Tarjan}\) 演算法

\(\texttt{Trajan}\) 求 \(\texttt{SCC}\)

演算法描述

程式碼解釋

複雜度分析

程式碼

例 1: CF949C Data Center Maintenance

題意

題解

程式碼

\(\texttt{Trajan}\) 縮點

演算法描述

例1: P3387

題意

題解

程式碼

參考資料

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