§7.4 图的连通性问题 §7.4.1 无向图的连通分量和生成树 1.求连通分量 每外部调用一次DFS或BFS，可求一连通分量的顶点集

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1 §7.4 图的连通性问题 §7.4.1 无向图的连通分量和生成树 1.求连通分量 每外部调用一次DFS或BFS，可求一连通分量的顶点集
2.生成树和生成森林 生成树 连通图G和极小连通子图，但包含G的所有顶点（支撑树），不唯一 n个顶点的连通图的生成树一定有n-1条边

2 §7.4.1 无向图的连通分量和生成树 生成森林：各连通分量的生成树集合 求生成树和生成森林（使用DFS和BFS）
设G是无向图，∀v∈V(G)做出发点 若图连通，则做一次DFS或BFS，必将G中n个顶点都访问到，且只做一次访问 两种搜索方法中，从vi搜索到vj时，须经过边(vi,vj)，故只需添加输出边的操作即可：

3 §7.4.1 无向图的连通分量和生成树 在dfs和bfs中，均在 while(p) {
if( !Visited[p->adjvex] ) { 加入打印：（i，p->adjvex） //dfs须在递归前加入 } 若G连通则求出的为生成树，否则为生成森林 若G为有向图，仅当源点为有根图的根时，才能求得生成树，否则为生成森林

4 §7.4.1 无向图的连通分量和生成树 Ex. 7.5, 7.22, 7.23

5 §7.4.2 最小生成树（ Minimum Spanning Tree）
设G是连通图，G的生成树不唯一 MST：权最小的生成树，树的权是各边上的权值之和 应用 n个城市之间的通信网，可构建n(n-1)/2条线路 n个城市连通至少要n-1条线路，G的生成树是1个可行的方案 最小生成树是最经济的可行方案

6 MST性质－大多数算法都利用了此性质 设G＝(V，E)是一连通图，U是V的真子集，若（u，v）是所有连接U和V-U的边中权最小的边（轻边），则一定存在G的一棵最小生成树包括此边。 Pf：设G的任何一棵最小生成树均不包括(u，v)； T’ u v v’ u’ T U V-U

7 ∴必有一路径P连接u和v，且P上必有一紫边连接红点集和白点集，不妨设其为(u’,v’) 将轻边加入T上，和P形成回路；
V-U T是G的1棵MST，轻边(u,v)∉T ∵T连通且包含所有顶点 ∴必有一路径P连接u和v，且P上必有一紫边连接红点集和白点集，不妨设其为(u’,v’) 将轻边加入T上，和P形成回路； 删(u’,v’)消除圈后形成树T’ ∵w(u,v)≤w(u’,v’) ∴w(T’)=w(T)+w(u,v)-w(u’,v’) ≤w(T) T’亦是G的MST，他包含轻边

8 就是找轻边扩充到当前生成的树T＝（U，TE）中
构造MST 就是找轻边扩充到当前生成的树T＝（U，TE）中 U－红点集、红边(连接2红点)集，构成T V-U－白点集、白边(连接2白点)集 紫边集－连接红点和白点的边 轻边－权最轻的紫边，或最短紫边(若权为长度):（u1，v1） u1 v1 U V-U 5 50 15 23 u2 u3 v2 v3

9 1、Prim算法 特点 基本思想（贪心法） 设V(G)={0,1,…,n-1}
当前形成的集合T＝（U，TE）始终是一棵树 T中的顶点和边均为红色 基本思想（贪心法） 设V(G)={0,1,…,n-1} 算法的每一步均是在连接红、白点集的紫边中选一轻边扩充到T（贪心），T从任意一点r开始（r为根），直至U＝V为止。MST性质保证了贪心选择策略的正确性。

10 1、Prim算法 如何找轻边？ 可能的紫边集 设红点集|U|=k, 白点集|V-U|=n-k，则可能的紫边数为：k(n-k)。
在此紫边集中选择轻边效率太低。 构造候选轻边集 构造较小的紫边集，但保证轻边在其中。 因为，∀v∈白点集，从v到各红点的紫边中，只有最短的那一条才可能是轻边，所以只须保留所有n－k个白点所关联的最短紫边作为轻边候选集即可。 显然，轻边是该候选集中权最轻的边。 可以针对红点集来构造候选轻边集吗？

11 1、Prim算法 如何维护候选轻边集？ 当把轻边（u，v）扩充至T中时， v由白点变为红点，紫边(u,v)变为红边(u，v)；
∵对每个剩余白点j，边（v，j）由白变紫，此新紫边的长度可能小于白点j原来所关联的最短紫边。 ∴须调整候选轻边集，用更短的新紫边（v，j）取代原来关联于j的最短紫边。

12 1、Prim算法 算法梗概 PrimMST(G,T,r) { //求以r为根的MST InitCandidateSet(…);
for (k=0; k<n-1; k++) { //求T的n-1条树边 (u,v)=SelectLightEdge(…); //选轻边，可能不唯一 TE＝TE∪{(u,v)}; //将(u,v)涂红加入树中，白点v加入红点集 ModifyCandidateSet(…); //根据新红点v调整候选轻边集 } 算法终止时U＝V，T=(V,TE)

13 1、Prim算法 实例 2 3 5 4 1 6 7 2 3 5 4 1 6 ∞ 2 3 5 4 1 1 1 1 1 3 1 3 1 3 5 5 5 2 2 2 3 2 2 2 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4 5

14 1、Prim算法 存储结构 ＃define Infinity INT_MAX //表示最大整数 ＃define n 100
typedef int AdjMatrix[n][n]; //邻接矩阵 typedef struct { //树边 int fromvex, tovex; //起点、终点 int len; //边长度，权值 } MST[n-1]; 设邻接矩阵初值：不存在的边其权值为Infinity

15 1、Prim算法 算法求精－初始化 } } ; 将根r涂红加入红点集U，TE＝φ。
对每个白点i (0≤i ≤n-1, i≠r ), i所关联的最短紫边（r,i）的长度为G[r][i], 这n-1条最短紫边构成了初始的候选轻边集。 因为树边为空，故将T[0..n-2]全部用来存放候选轻边集。 void InitCandidateSet (AdjMatrix G, MST T, int r) { int i, k=0; for (i=0; i<n; i++) //依次形成白点i初始的最短紫边存放在T[k]中 if ( i != r ) { T[k].fromvex=r; //紫边起点为红点 T[k].tovex=i; //紫边终点为白点 T[k++].len=G[r][i]; //紫边长度，权值 } } ;

16 1、Prim算法 算法求精－选轻边 int SelectLightSet ( MST T, int k) {
在当前候选轻边集T[k..n-2]中，选长度最短的紫边。(Note:T[0..k-1]是红边集，T也是树，为什么针对白点构造候选集更好？) int SelectLightSet ( MST T, int k) { int i, minpos, min=Infinity; for (i=k; i<n-1; i++) //遍历候选集找轻边 if ( T[i].len < min ) { min=T[i].len; //紫边起点为红点 minpos=i; //记录当前最短紫边的位置 } if (min==Infinity ) error( “G不连通”）; return minpos; //轻边为T[minpos] } ;

17 1、Prim算法 算法求精－调整候选轻边集 for (i=k; i<n-1; i++) { //遍历候选集
设轻边（u,v）涂红后加入到树边中，T[k..n-2]是待调整的候选轻边集，则须根据新红点v调整T[k..n-2] 。 void ModifyCandidateSet ( AdjMatrix G, MST T, int k, int v) { int i, d; //v是新红点 for (i=k; i<n-1; i++) { //遍历候选集 d=G[v][T[i].tovex]; //T[i]的终点是白点，d是新紫边的长度 if ( d<T[i].len ) {//d小于白点T[i].tovex原关联最短紫边长度 T[i].len=d; T[i].fromvex=v; //新紫边取代T[i].tovex原来的最短紫边 } } ;

18 1、Prim算法 算法求精－最终算法 void PrimMST(AdjMatrix G, MST T, int r) {
int k,m,v; InitCandidateSet(G, T, r);//初始候选集T[0..n-2] for (k=0; k<n-1; k++) { //求n-1条树边中的kth条 m＝SelectLightEdge(T,k); // 在T[k..n-2]选轻边T[m] T[m]↔T[k];//轻边和紫边T[k]交换，将其扩充至树中 v＝T[k].tovex; //交换后红边集为T[0..k],v是新红点 ModifyCandidateSet(G,T,k+1,v); //T[k+1..n-2]是新候选集，根据新红点v调整候选轻边集 }

19 1、Prim算法 时间分析 初始化：O(n) 在k循环中： Select中循环次数为n-k-1 // 在T[k..n-2]选轻边T[m]
Modify中循环次数为n-k-2 //T[k+1..n-2]是新候选集，根据新红点v调整候选轻边集 因此： 时间为O(n2)，与边无关，适合稠密图。

20 2、Kruskal算法 特点：当前形成的集合T除最终结果外，始终是森林，无环。 算法： KruskalMST(G){
T=(V, φ)；//包含n个顶点，不含边的森林； 依权的增序对E(G)中边排序，设结果在E[0..e-1]; for (i=0; i<e; i++) { 取E中第i条边(u,v); if （u和v分属森林T中两棵不同的树） then T＝T∪{（u,v）}; //否则产生回路，放弃此边 if （T已是一棵树）then return T； }//endfor }

21 2、Kruskal算法（续） 例子：略 时间： 结论：时间性能主要取决于边数，适合稀疏图。 Ex.7.7 对边排序O(elge)
for循环中： 检测每条边的两个顶点是否在同一连通分量（树）上 只要采用合适的数据结构，检测时间为O(lge) 因此，此时间亦为O(elge)。 总计： O(elge) 结论：时间性能主要取决于边数，适合稀疏图。 Ex.7.7

22 §7.5 拓扑排序 有向无环图DAG（Directed Acyclic Graph）的应用

23 1、相关概念 集合与关系 笛卡儿积：设A、B是两个集合，所有序偶(x,y)构成的集合（x∈A, y ∈B ），称为A，B的笛卡儿积，记为A×B。 二元关系：集合A×B的一个子集R，称为集合A与B上的一个二元关系，简称关系。若B＝A，则R称为A上的一个二元关系，他刻画了集合A中两个元素之间的关系。若(x，y)∈R，则称x和y有关系R，亦可记为xRy，否则x和y没有关系R，记为x y。 集合A上的关系R是自反的（反身的），若对∀x ∈A，都有xRx。 集合A上的关系R是对称的，若xRy，则yRx。其中，x，y ∈A。 集合A上的关系R是反对称的，若xRy，yRx,则必有x＝y.其中x,y ∈A。 集合A上的关系R是传递的，若xRy，yRz，则xRz。其中x,y,z ∈A。 例子： 数之间的相等关系，具有自反性，对称性，传递性，反对称性； 数之间的小于关系，具有传递性，反对称性； 数之间的小于等于关系，具有自反性，传递性，反对称性； R

24 1、相关概念 偏序（部分序） 设R是集合A上的一个关系，若R具有自反性，反对称性和传递性，则称R是A上的偏序关系，A是偏序集（对于R）。 偏序关系R一般记为≤，若将关系看作是比较，则偏序关系是指集合中仅有部分元素是可以比较的。 全序（线性序） 设R是集合A上的一个偏序关系，若对 ∀x,y ∈A，必有xRy或yRx， 则称R是A上的全序关系，A是全序集（对于R）。 数集合上的大小关系是全序关系 全序关系是指集合中全体成员之间均可比较。

25 1、相关概念 拓扑排序 将一个dag图G＝（V，E）中的所有顶点排成一个线性序列，使得对G中任意一对顶点u和v，若<u,v> ∈E，则在线性序列中u在v之前。这种给顶点定序的操作称为拓扑排序。 拓扑（有序）序列：上述顶点的线性序列称为拓扑序列。唯一吗？ 几何意义：将G中顶点按拓扑序列的次序排成一行，则G中所有的有向边的指向均为从在到右 例子： v2 v1 v2 v3 v4 v3 v1 v4

26 1、相关概念 拓扑排序 拓扑排序成功的充要条件：无环。 例子：
应用背景 有向图G可表示事件之间的先后关系，顶点表示事件，边表示事件之间的依赖关系： <u,v>∈E(G) 表示u先于v发生，u完成后才能开始v。 若G表示施工图、生产流程图、学习计划安排，则在只能串行工作时，拓扑序列是一种可行的方案或计划。 v4 v3 v2 v1

27 2、求拓扑序列？ (1) 无前驱的顶点优先 算法思想：输出当前入度为0的顶点。 NonPreFirstTopSort（G）{
while( G中有入度为0的顶点 ) do { 从G中选1个入度为0的顶点v输出之； 从G中删v及其出边，出边终点的入度减1； } if ( 输出的顶点数 < | V(G) | ) then Error ( “G有环，排序失败” );

28 2、求拓扑序列？ (1) 无前驱的顶点优先  例子：输出v1， v4， v3， v2， v5 Step1: 删v1或v4 Step:

29 2、求拓扑序列？ 算法实现 void NonPreFirstTopSort（ALGraph G）{ //以下vi简称为i
增加一局部向量indegree[0..n]保存各顶点的当前入度 或者在邻接表的顶点表中增加入度域 用栈（或队列）来保存所有入度为0的顶点，以免每次选入度为0的顶点 时扫描整个indegree向量 void NonPreFirstTopSort（ALGraph G）{ //以下vi简称为i int indegree[MaxVertexNum]，i，j，count=0； SeqStack S; EdgeNode *p; for( i=0; i<G.n; i++ ) indegree[i]=0; for( i=0; i<G.n; i++ ) //对每个顶点i for( p=G.adjlist[i].firstedge; p; p=p->p->next)//扫描i的出边表 indegree[p->adjvex]++; //将<i,j>的终点j入度加1，j=p->adjvex InitStack(&S); for (i=0; i<G.n; i++) if ( !indegree[i] ) Push(&S,i);//入度为0的顶点入栈

30 2、求拓扑序列？ while( !StackEmpty(&S) ){//栈非空时,图中仍有入度为0的顶点
i=Pop(&S); //删除无前驱的顶点i printf(“%c\t”,G.adjlist[i].vertex); //输出顶点i count++; //输出顶点计数 for (p=G.adjlist[i].firstedge; p; p==p->next){ //扫描顶点i的出边表 j=p->adjvex; //j是<i,j>的终点 indegree[ j ]--； //j的入度减1，相当于删出边<i,j> if ( ! indegree[ j ] ) Push(&S, j); //j的入度为0则进栈 } if ( count<G.n ) printf( “\nG is not a DAG\n”); 时间：初始化O(n+e) 排序成功时最大：每个顶点入出栈各1次，每个边表节点被检查1次O(n+e)

31 2、求拓扑序列？ (2) 无后继的顶点优先 算法思想：输出当前出度为0的顶点。
NonSuccFirstTopSort（G）{ //应选G的逆邻接表 while( G中有出度为0的顶点 ) do { 从G中选1个出度为0的顶点v输出之； 从G中删v及其入边，入边起点的出度减1； } if ( 输出的顶点数 < | V(G) | ) then Error ( “G有环，排序失败” ); 输出结果：逆拓扑序列 算法实现：略

32 2、求拓扑序列？ (3) 利用dfs遍历算法 原理：因为当从某顶点v出发的dfs搜索完成时，v的所有后继必定均已访问过（想象他们均已被删除），此时v相当于是无后继的顶点，所以可在dfs算法返回前输出顶点v，即可得到DAG的逆拓扑序列。 算法： DFSTopSort（G，i，T）{ //在DFSTraverse中调用此算法，T是栈 visited[i]=TRUE; //访问i for (所有i的邻接点j）//即< i, j> ∈E(G) if ( !visited[ j ] ) DFSTopSort(G,j,T)； Push（&T, i）//从i出发的搜索已完成，输出i } 特点：与NonSuccFirstTopSort算法类似；若G有环，则不能正常工作 Ex.7.9