我如何才能找到(遍历)有向图中从/到给定节点的所有周期?
例如,我想要这样的东西:
A->B->A
A->B->C->A
而不是: B - > C > B
我如何才能找到(遍历)有向图中从/到给定节点的所有周期?
例如,我想要这样的东西:
A->B->A
A->B->C->A
而不是: B - > C > B
当前回答
关于你关于排列周期的问题,请在这里阅读更多: https://www.codechef.com/problems/PCYCLE
您可以尝试以下代码(输入大小和数字number):
# include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
int num[1000];
int visited[1000]={0};
int vindex[2000];
for(int i=1;i<=n;i++)
scanf("%d",&num[i]);
int t_visited=0;
int cycles=0;
int start=0, index;
while(t_visited < n)
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(visited[i]==0)
{
vindex[start]=i;
visited[i]=1;
t_visited++;
index=start;
break;
}
}
while(true)
{
index++;
vindex[index]=num[vindex[index-1]];
if(vindex[index]==vindex[start])
break;
visited[vindex[index]]=1;
t_visited++;
}
vindex[++index]=0;
start=index+1;
cycles++;
}
printf("%d\n",cycles,vindex[0]);
for(int i=0;i<(n+2*cycles);i++)
{
if(vindex[i]==0)
printf("\n");
else
printf("%d ",vindex[i]);
}
}
其他回答
http://www.me.utexas.edu/~bard/IP/Handouts/cycles.pdf
深度优先搜索和回溯应该在这里工作。 保存一个布尔值数组,以跟踪您以前是否访问过某个节点。如果您没有新节点可访问(不涉及已经访问过的节点),那么只需返回并尝试不同的分支。
如果你有一个邻接表来表示图,DFS很容易实现。例如adj[A] = {B,C}表示B和C是A的子结点。
例如,下面的伪代码。“start”是开始的节点。
dfs(adj,node,visited):
if (visited[node]):
if (node == start):
"found a path"
return;
visited[node]=YES;
for child in adj[node]:
dfs(adj,child,visited)
visited[node]=NO;
用开始节点调用上面的函数:
visited = {}
dfs(adj,start,visited)
我在搜索中找到了这个页面,由于循环与强连接组件不相同,我继续搜索,最后,我找到了一个高效的算法,它列出了有向图的所有(基本)循环。这篇论文来自唐纳德·b·约翰逊(Donald B. Johnson),可以在以下链接中找到:
http://www.cs.tufts.edu/comp/150GA/homeworks/hw1/Johnson%2075.PDF
java实现可以在下面找到:
http://normalisiert.de/code/java/elementaryCycles.zip
约翰逊算法的Mathematica演示可以在这里找到,实现可以从右边下载(“下载作者代码”)。
注:实际上,这个问题有很多算法。本文列举了其中一些:
http://dx.doi.org/10.1137/0205007
根据文章,Johnson的算法是最快的。
在无向图的情况下,最近发表的一篇论文(无向图中循环和st路径的最优列表)提供了一个渐近最优解。你可以在这里阅读http://arxiv.org/abs/1205.2766或http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2627951 我知道它不能回答你的问题,但由于你的问题标题没有提到方向,它可能仍然对谷歌搜索有用
我发现解决这个问题的最简单的选择是使用名为networkx的python库。
它实现了这个问题的最佳答案中提到的约翰逊算法,但它的执行非常简单。
简而言之,你需要以下几点:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Create Directed Graph
G=nx.DiGraph()
# Add a list of nodes:
G.add_nodes_from(["a","b","c","d","e"])
# Add a list of edges:
G.add_edges_from([("a","b"),("b","c"), ("c","a"), ("b","d"), ("d","e"), ("e","a")])
#Return a list of cycles described as a list o nodes
list(nx.simple_cycles(G))
答案:[['a', 'b', 'd', 'e'], ['a', 'b', 'c']]