同学们一定用过Windows中的画图吧。那么画图中的油漆桶功能是如何实现的呢?
这个问题可以通过DFS深度优先搜索解决。
我们要实现的目标是在常数的时间内判断某两个节点是否连接。
前面章节中介绍了并查集算法,并查集确实可以解决这个问题。我们今天来介绍另外一种办法,那就是DFS深搜。
为了解决这个问题专门建立一个对象,对象的轮廓如下:
public class ConnectedComponnent {
public ConnectedComponnent(Graph G) {
}
// 判断两个顶点是否连接
public boolean connected(int v, int w) {
}
// 连接部件的个数
public int count() {
}
// 顶点所在的连接部件的编号
public int id(int v) {
}
}
判断两个顶点是否连接在离散数学中是等价关系,它具有:
反射性:v和v是连接的
对称性:如果v和w是连接的,那么w和v也是连接的
传递性:如果v和w是连接的,w和z是连接的,那么v和z也是连接的
连接部件的定义:相互连接的顶点最大集合。
为了解决上述的问题,首先要对图进行预处理。预处理的目标就是区分图中的连接部件。
区分连接部件的步骤如下:
将所有的顶点都标记为未访问
对于每个未访问的顶点,使用DFS标记部件编号
public class ConnectedComponnent {
private boolean[] visited;
private int[] id;
private int count;
public ConnectedComponnent(Graph G) {
visited = new boolean[G.V()];
id = new int[G.V()];
cc(G);
}
// 判断两个顶点是否连接
public boolean connected(int v, int w) {
return id[v] == id[w];
}
// 连接部件的个数
public int count() {
return count;
}
// 顶点所在的连接部件的编号
public int id(int v) {
return id[v];
}
private void cc(Graph G) {
for (int i = 0; i < G.V(); i++) {
if (!visited[i]) {
dfs(G, i);
count++; // 注意:这句话不能放在if之外。不然count总是等于顶点数量
}
}
}
private void dfs(Graph G, int v) {
visited[v] = true;
id[v] = count;
for (int w : G.adj(v)) {
if(!visited[w]) {
dfs(G, w);
}
}
}
}
下图是某高校的人际关系图。如果把人际关系看成一张图,那么这里面就可以很清楚地看到有大大小小的连接部件。
探测星空图中的星星数量。
原文:http://blog.csdn.net/caipeichao2/article/details/31803757