查詢是否頂點X和Y在無向圖的同一連通分量中
圖論涵蓋了連通分量的研究,連通分量是無向圖中的子圖,其中每對頂點都通過路徑鏈接,並且沒有其他頂點與其連接。
在本文中,我們將深入研究如何利用 C/C 程式語言來確定兩個頂點 X 和 Y 是否屬於無向圖中的相同連通分量。在闡明至少兩種不同的方法來解決這個問題之前,我們將闡明方法的語法和基本原理。此外,我們將為每種方法提供具體的程式碼範例及其相應的結果。
文法
所提供的程式碼片段在 C 中聲明了三個用於圖形表示的函數。 isConnected 函數接受兩個頂點 X 和 Y,並傳回一個布林值,指示它們是否屬於同一連接元件。 addEdge 函數採用兩個頂點 X 和 Y,並在圖中在它們之間建立連接。 InitializeGraph 函數採用整數值 n 作為輸入,並設定具有 n 個頂點的圖。這些函數可以使用各種圖演算法(例如深度優先搜尋或廣度優先搜尋)來執行,以檢查兩個頂點的連通性並在圖中的頂點之間建立連接。
bool isConnected(int X, int Y) { // Code to check if X and Y are in the same connected component // Return true if X and Y are in the same connected component, false otherwise } void addEdge(int X, int Y) { // Code to add an edge between vertices X and Y in the graph } void initializeGraph(int n) { // Code to initialize the graph with 'n' vertices }
演算法
第1步 - 使用initialise Graph函數以指定數量的頂點初始化圖。
步驟 2 - 使用 addEdge 函數,在頂點之間加入邊
步驟 3 - 實作圖遍歷方法以遍歷與某個頂點相關的每個頂點並將其標記為已存取。
步驟 4 - 使用已建置的圖遍歷方法來確定頂點 X 和 Y 是否都已被存取。
步驟 5 - 如果頂點 X 和 Y 都被訪問,則傳回 true;否則,傳回 false。
方法
方法 1 - 使用 DFS;它是一種圖遍歷演算法,它迭代地訪問頂點並將它們標記為已訪問,以便研究圖。
方法 2 - 採用並查法,該方法使用資料結構來監視將集合劃分為不同的子群組。它可以有效地識別無向圖的連通部分。
方法 1
在這個方法中,它使用 DFS 檢查頂點 X 和 Y 是否在同一連通分量中,我們可以從頂點 X 開始並使用 DFS 遍歷圖。
範例 1
程式碼進行評估以驗證兩個頂點 X 和 Y 是否屬於圖中的同一連通分量。它採用深度優先搜尋(DFS)演算法來遍歷圖並確定頂點的連通性。該圖使用鄰接列表來描述,其中頂點之間的邊儲存為每個頂點的相鄰頂點的列表。程式碼初始化visited數組來監控DFS遍歷過程中已經探索過的頂點。對頂點X執行DFS函數,如果在DFS過程中發現頂點Y被訪問,則表示X和Y都是同一個連通分量的一部分。主函數透過建立鄰接清單並在其中新增邊來設定圖,然後執行多個查詢來驗證兩個頂點是否位於同一個連接元件中。
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<int> adjList[100005]; bool visited[100005]; void dfs(int u) { visited[u] = true; for (int v : adjList[u]) if (!visited[v]) dfs(v); } bool areVerticesInSameComponentDFS(int X, int Y, int n) { for (int i = 1; i <= n; i++) visited[i] = false; dfs(X); return visited[Y]; } int main() { int n = 5; int m = 4; int edges[][2] = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}}; for (int i = 0; i < m; i++) { int u = edges[i][0]; int v = edges[i][1]; adjList[u].push_back(v); adjList[v].push_back(u); } int q = 2; int queries[][2] = {{1, 4}, {2, 5}}; for (int i = 0; i < q; i++) { int X = queries[i][0]; int Y = queries[i][1]; if (areVerticesInSameComponentDFS(X, Y, n)) cout << "Vertices " << X << " and " << Y << " are in the same connected component." << endl; else cout << "Vertices " << X <<" and " << Y << " are not in the same connected component." << endl; } return 0; }
輸出
Vertices 1 and 4 are in the same connected component. Vertices 2 and 5 are in the same connected component.
方法2
在這種方法中,我們可以先將每個頂點分配給一個不相交的集合,以便使用並尋找方法來確定頂點 X 和 Y 是否在同一個連結元件中。然後可以針對圖中的每條邊組合持有邊端點的集合。最後,我們可以確定頂點X和Y是否是同一集合的成員,顯示它們是相關組件。
範例 2
此程式碼實作並尋找演算法來檢查兩個頂點是否位於圖中的同一連通分量中。輸入以頂點數 n、邊數 m 和邊數組 Edges[m][2] 以及查詢數 q 和查詢數組 Queries[q][2] 的形式進行硬編碼。函數 merge(u, v) 將包含頂點 u 的集合與包含頂點 v 的集合合併。函數 areVerticesInSameComponentUnionFind(X, Y) 透過尋找頂點 X 和 Y 的父節點來檢查頂點 X 和 Y 是否位於同一連通分量中頂點並檢查它們是否相等。如果它們相等,則頂點位於同一連通分量中,否則則不是。查詢結果將會列印到控制台。
#include <iostream> using namespace std; int parent[100005]; // Function to find the parent of a set using the Union-Find algorithm int find(int u) { if (parent[u] == u) { return u; } return find(parent[u]); } void merge(int u, int v) { int parentU = find(u); // find the parent of u int parentV = find(v); if (parentU != parentV) { parent[parentU] = parentV; } } bool areVerticesInSameComponentUnionFind(int X, int Y) { int parentX = find(X); // find the parent of X int parentY = find(Y); // find the parent of Y return parentX == parentY; } int main() { int n = 5, m = 4; int edges[m][2] = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}}; for (int i = 1; i <= n; i++) { parent[i] = i; } for (int i = 0; i < m; i++) { int u = edges[i][0], v = edges[i][1]; merge(u, v); } int q = 3; int queries[q][2] = {{1, 5}, {3, 5}, {1, 4}}; for (int i = 0; i < q; i++) { int X = queries[i][0], Y = queries[i][1]; if (areVerticesInSameComponentUnionFind(X, Y)) { cout << "Vertices " << X << " and " << Y << " are in the same connected component." << endl; } else { cout << "Vertices " << X << " and " << Y << " are not in the same connected component." << endl; } } return 0; }
輸出
Vertices 1 and 5 are in the same connected component. Vertices 3 and 5 are in the same connected component. Vertices 1 and 4 are in the same connected component.
結論
在此程式碼中,我們介紹了兩種方法來確定兩個無向圖頂點 X 和 Y 是否彼此相關。第二種策略採用並尋找演算法來追蹤不相交集,而第一種方法則使用深度優先搜尋 (DFS) 來遍歷圖來標記造訪過的頂點。
以上是查詢是否頂點X和Y在無向圖的同一連通分量中的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

C#和C 的歷史與演變各有特色,未來前景也不同。 1.C 由BjarneStroustrup在1983年發明,旨在將面向對象編程引入C語言,其演變歷程包括多次標準化,如C 11引入auto關鍵字和lambda表達式,C 20引入概念和協程,未來將專注於性能和系統級編程。 2.C#由微軟在2000年發布,結合C 和Java的優點,其演變注重簡潔性和生產力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入異步編程,未來將專注於開發者的生產力和雲計算。

C 持續使用的理由包括其高性能、廣泛應用和不斷演進的特性。 1)高效性能:通過直接操作內存和硬件,C 在系統編程和高性能計算中表現出色。 2)廣泛應用:在遊戲開發、嵌入式系統等領域大放異彩。 3)不斷演進:自1983年發布以來,C 持續增加新特性,保持其競爭力。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显著差异。1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

C 通過第三方庫(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )與XML交互。 1)使用庫解析XML文件,將其轉換為C 可處理的數據結構。 2)生成XML時,將C 數據結構轉換為XML格式。 3)在實際應用中,XML常用於配置文件和數據交換,提升開發效率。

C 在現代編程中仍然具有重要相關性。 1)高性能和硬件直接操作能力使其在遊戲開發、嵌入式系統和高性能計算等領域佔據首選地位。 2)豐富的編程範式和現代特性如智能指針和模板編程增強了其靈活性和效率,儘管學習曲線陡峭,但其強大功能使其在今天的編程生態中依然重要。

C 的未來將專注於並行計算、安全性、模塊化和AI/機器學習領域:1)並行計算將通過協程等特性得到增強;2)安全性將通過更嚴格的類型檢查和內存管理機制提升;3)模塊化將簡化代碼組織和編譯;4)AI和機器學習將促使C 適應新需求,如數值計算和GPU編程支持。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果臨界。 2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)
