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因为疫情在家,没事情干,脑子里突然迸发出了一个想法,图是程序员非常熟悉的数据结构,而且也被广泛地应用与生活日常,机器人,航天工程等各种领域。但是如果我们如果只是围着一个图去绕圈,那可能没什么意义。而且会陷入迷宫当中出不来。所以就想写一写,如何判断 图到底有没有环呢?
我们以有向图为例(假设图肯定是连通的):
图1 、有向无环图 图2 、有向有环图
如果我们通过普通的dfs对图1进行 遍历时候,我们可能得到的结果的 :A-->B-->E-->C-->F-->D
伪代码:
- struct graph{
- int to;
- int weight;
- };
- vector<graph> g[n];//邻接表的图结构
- bool visit[n]={false};
- void dfs(int s){
- visit[s]=true; //设置s顶点已经被访问过
- //输出s
- for(int i=0;i<g[s].size();i++){ //访问s的邻接点
- if(!visit[g[s][i].to])
- dfs(g[s][i].to);
- }
-
- }
当我们使用如上代码去遍历图2时,经过大脑的运算应该是:A-->B-->E-->C-->F-->D
emmm,虽然路径一样,但是程序猿er肯定都知道他走的路线是不一样的。
这都不重要,至关重要的是:这nm不能看出有没有环啊。。。。
但是我们只要将代码稍微改动一下就可以判断了。
那稍微改动,究竟要改哪儿呢,,,我们先分析一下为什么上面的dfs不能判断是否有环,因为我们维护了一个数组visit,这个数组用来存储点有没有被访问的状态。如果点被访问过,visit[点]=true,所以即便是有环也不会再次访问了。
如上图,我们从A点出发,到达C点后,因为A已经被标记,所以不会再次访问A,也就无法判断图是否有环。
所以通过分析我们发现,我们只要改一下,visit这个数组(也就是存储点状态的这个数组就可以解决问题)。
那么我们要怎么设计呢?
上述的visit有两个状态(访问过和未访问过),如果我们扩展一个状态是不是就好了呢?
如果把visit改成三维的(访问过、未访问过、正在访问中)。
- struct graph{
- int to;
- int weight;
- };
- vector<graph> g[n];//邻接表的图结构
- int visit[n]={-1};//-1表示未访问过
- bool dfs(int s){
- visit[s]=0; //设置s顶点正在被访问
- //输出s
- for(int i=0;i<g[s].size();i++){ //访问s的邻接点
- if(visit[g[s][i].to]==0){//如果正在访问的点又被访问到则代表有环
- return false;
- }
- else if(visit[g[s][i].to]==-1){
- return dfs(g[s][i].to);
- }
- }
- visit[s]=1;//s结点访问完毕
-
- }
通过这个方法,一开始我也是 半明白半糊涂,但是只要按照这个方法,跑一下上面的图,我们就会发现这个方法的神奇。
如果转过一圈又回到了这个点,那么就说明有环。
我们可以在图的初始化以及插入边的时候,确定每个顶点的入度。
我们可以把入度看作是 一件事情的完成顺序。
下图中A和B的入度都是0,表示A,B没有前提事件,而C的入读是2,也就是必须A和B完成之后才能完成C。
那么我们怎么通过这种方法来判断图中是否有环呢?
还以这幅图为例,我们可以看到,A,B,C三点的入度都是1。没有入度为0的点,所以这三件事情互相为前提,以至于这三件事情都不能完成。这就判断出了环。
如果更复杂一点儿的图呢?
如上图,我们可以这么看,S的入度为0,所以我们可以先把S完成,S完成后删除这个节点,此时剩下的ABC三个节点中入度都是0,又陷入了刚才之前的循环中。所以此图有环。转换为伪代码就是:
- int indegree[n]={0};//在图初始化或者插入边时记录入度
- int visit[n]={0};
- void is_circle(){
- while(存在入读为0的点){
- //找出图中入度为0的点
- //把visit[入度为0的点]设为1,表示已经访问过
- for(;;){
- //遍历这个点的邻接点,把他们的入度 减一
- }
- }
- //如果出循环说明不存在入读为0的点。
- //那么看visit是否都访问过。如果有节点未访问过。说明图中有环。
- }
emmm,这就是我想到的两个方法,判断的方法肯定有很多。以后 慢慢思考哈哈哈
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