1. 割点与连通度
在无向连通图中,删除一个顶点v及其相连的边后,原图从一个连通分量变成了两个或多个连通分量,则称顶点v为割点,同时也称关节点(Articulation Point)。一个没有关节点的连通图称为重连通图(biconnected graph)。若在连通图上至少删去k 个顶点才能破坏图的连通性,则称此图的连通度为k。
关节点和重连通图在实际中较多应用。显然,一个表示通信网络的图的连通度越高,其系统越可靠,无论是哪一个站点出现故障或遭到外界破坏,都不影响系统的正常工作;又如,一个航空网若是重连通的,则当某条航线因天气等某种原因关闭时,旅客仍可从别的航线绕道而行;再如,若将大规模的集成电路的关键线路设计成重连通的话,则在某些元件失效的情况下,整个片子的功能不受影响,反之,在战争中,若要摧毁敌方的运输线,仅需破坏其运输网中的关节点即可。
简单的例子
(a)中G7 是连通图,但不是重连通图。图中有三个关节点A、B 和G 。若删去顶点B 以及所有依附顶点B 的边,G7 就被分割成三个连通分量{A、C、F、L、M、J}、{G、H、I、K}和{D、E}。类似地,若删去顶点A 或G 以及所依附于它们的边,则G7 被分割成两个连通分量。
2. 求割点的方法
暴力的方法:
- 依次删除每一个节点v
- 用DFS(或BFS)判断还是否连通
- 再把节点v加入图中
V V次DFS,时间复杂度为O(V∗(V+E)) O(V∗(V+E))。(题外话:我在面试实习的时候,只想到暴力方法;面试官提示只要一次DFS就就可以找到割点,当时死活都没想出来)。
有关DFS搜索树的概念
在介绍算法之前,先介绍几个基本概念
- DFS搜索树:用DFS对图进行遍历时,按照遍历次序的不同,我们可以得到一棵DFS搜索树,如图(b)所示。
- 树边:(在[2]中称为父子边),在搜索树中的实线所示,可理解为在DFS过程中访问未访问节点时所经过的边。
- 回边:(在[2]中称为返祖边、后向边),在搜索树中的虚线所示,可理解为在DFS过程中遇到已访问节点时所经过的边。
基于DFS的算法
该算法是R.Tarjan发明的。观察DFS搜索树,我们可以发现有两类节点可以成为割点:
- 对根节点u,若其有两棵或两棵以上的子树,则该根结点u为割点;
- 对非叶子节点u(非根节点),若其子树的节点均没有指向u的祖先节点的回边,说明删除u之后,根结点与u的子树的节点不再连通;则节点u为割点。
对于根结点,显然很好处理;但是对于非叶子节点,怎么去判断有没有回边是一个值得深思的问题。
dfn[u]
记录节点u在DFS过程中被遍历到的次序号,low[u]
记录节点u或u的子树通过非父子边追溯到最早的祖先节点(即DFS次序号最小),那么low[u]的计算过程如下:
low[u]={minlow[u], low[v]minlow[u], dfn[v](u,v)为树边(u,v)为回边且v不为u的父亲节点 low[u]={minlow[u], low[v](u,v)为树边minlow[u], dfn[v](u,v)为回边且v不为u的父亲节点
下表给出图(a)对应的dfn与low数组值。
i | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
vertex | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M |
dfn[i] | 1 | 5 | 12 | 10 | 11 | 13 | 8 | 6 | 9 | 4 | 7 | 2 | 3 |
low[i] | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 1 | 5 | 5 | 8 | 2 | 5 | 1 | 1 |
low[v] >= dfn[u]
时,节点u才为割点。该式子的含义:以节点v为根的子树所能追溯到最早的祖先节点要么为v要么为u。
代码实现
O(V+E) O(V+E)。
3. 参考资料
[1] see xidian, 图的连通性—关节点和重连通分量.
[2] byvoid, 图的割点、桥与双连通分支.
[3] GeeksforGeeks, Articulation Points (or Cut Vertices) in a Graph.