圖的連通分量(利用鄰接表存儲信息)

来源:https://www.cnblogs.com/mr-wei977955490/archive/2020/04/02/12622116.html
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用vector實現鄰接表 vector <int> G[100]; //表示有100個頂點的圖的鄰接表 G[u].push_back(v); //從頂點u 向頂點v 畫邊,即在相當於創建一個二維數組G[100][i] //搜索與頂點u 相鄰的頂點v for( int i = 0; i < G[u]. ...


用vector實現鄰接表

vector <int> G[100]; //表示有100個頂點的圖的鄰接表

G[u].push_back(v); //從頂點u 向頂點v 畫邊,即在相當於創建一個二維數組G[100][i]

//搜索與頂點u 相鄰的頂點v

for( int i = 0; i < G[u].size(); i++) {

  int v = G[u][i];

  .......

 }

 

 鄰接表表示法的優點

  只需與邊數成正比的記憶體空間

鄰接表表示法的缺點

(1)設u 的相鄰頂點數量為n,那麼在調查頂點u 與頂點v 的關係時,需要消耗O(n)來搜索鄰接表。

(2)難以有效的刪除邊

 

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
using namespace std;

static const int MAX = 100000;
static const int NIL = -1;

int n;
vector <int> G[MAX];
int color[MAX];

//深度優先遍歷  
void dfs(int r, int c) {
    stack <int> S;
    S.push(r);
    color[r] = c;
    while( !S.empty() ) {
        int u = S.top();
        S.pop();
        for(int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
            int v = G[u][i];
            if(color[v] == NIL) {
                color[v] = c;
                S.push(v);
            }
        }
    }
} 

void assignColor() {
    int id = 1;
    //設置初始值 
    for( int i = 0; i < n; i++ )    color[i] = NIL;
    //以未訪問的u為起點進行深度優先搜索 
    for( int u = 0; u < n; u++ ) {
        if( color[u] == NIL )    dfs(u, id++);
    }
}

int main() {
    int s, t, m, q;
    // n為用戶數(頂點數), m 為關係個數 
    cin >> n >> m;
    //建立鄰接表 
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        cin >> s >> t;
        G[s].push_back(t);
        G[t].push_back(s);
    }
    //深度優先遍歷,將可以連通的頂點的color設置成同一值 
    assignColor();
    
    cin >> q;
    
    for(int i = 0; i < q; i++) {
        cin >> s >> t;
        if( color[s] == color[t] ) {
            cout << "yes" << endl;
        }
        else {
            cout << "no" << endl;
        }
    }
    
    return 0;
}

/*
10 9 
0 1 
0 2
3 4 
5 7
5 6
6 7
6 8
7 8 
8 9
3
0 1
5 9
1 3
*/ 

 


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