问题

算法导论求有向图强连通分量:按拓扑排序,求反向图的DFS。若改成按拓扑排序倒序,用原图做DFS,错在哪?

回答
好,我们来深入探讨一下有向图强连通分量的求解算法(Kosaraju算法)以及你提出的那个修改方案的错误之处。

Kosaraju算法是求解有向图强连通分量的经典算法之一,它的核心思想是利用两次深度优先搜索(DFS)以及图的转置(反向图)。

Kosaraju算法的步骤详解:

1. 第一次DFS(在原图上):
对原图 $G = (V, E)$ 进行一次DFS。
在DFS过程中,当一个节点的所有邻居都已经被访问且回溯到该节点时,我们将该节点压入一个栈。这个栈的顺序非常关键,它实际上反映了图的“拓扑排序”的一种变体,或者更准确地说,是基于DFS完成时间的节点排序。完成时间越晚的节点,越先被压入栈。
这个步骤的目的是找到那些在图“后半部分”或“最后被访问到”的节点。这些节点很可能处于强连通分量的“末端”(考虑一个方向的遍历),或者它们的祖先节点(在DFS树中)已经完成了对整个分量的探索。

2. 图的转置(构建反向图):
创建一个新的图 $G^T = (V, E^T)$,其中 $E^T = {(v, u) mid (u, v) in E}$。也就是说,将原图中所有边的方向反转。

3. 第二次DFS(在反向图上):
将第一次DFS过程中得到的栈的顺序反过来(即从栈顶开始弹出节点)。
对于栈中弹出的每一个节点,如果它还没有被访问过,就以它为起点,在反向图 $G^T$ 上进行一次DFS。
每一次从一个未访问的节点开始的DFS(在反向图上),所访问到的所有节点就构成了一个强连通分量。
重复这个过程,直到栈中的所有节点都被弹出并处理完毕。

为什么第二次DFS要在反向图上进行?

这是理解Kosaraju算法的关键。第一次DFS在原图上按“完成时间”的顺序(栈的顺序)来选择起始节点。当我们沿着这个顺序在反向图上进行DFS时,我们实际上是在探索那些能“到达”这些起始节点的节点。

考虑一个强连通分量 C。 在第一次DFS中,当对C中的某个节点进行DFS时,如果这个节点是C中最后被回溯(完成)的节点,那么它会被压入栈的顶部。
现在,我们反向图 $G^T$ 来 DFS。以栈顶节点(它是某个强连通分量C的“晚完成”节点)为起点,在 $G^T$ 上进行DFS。在 $G^T$ 中,边的方向是反的。所以,从这个节点出发的DFS实际上是在寻找那些能够到达它(在原图G中)的所有节点。
因为我们是按照第一次DFS完成时间的逆序来处理节点(从栈顶开始),所以当我们从一个强连通分量的“晚完成”节点出发,在反向图上DFS时,我们恰好能访问到该强连通分量内的所有节点。这是因为在原图G中,从C内的任何节点都可以到达这个“晚完成”节点,而在反向图 $G^T$ 中,这个“晚完成”节点可以到达C内的所有节点。
一旦我们找到了一个强连通分量,我们将这些节点标记为已访问。当我们继续从栈中弹出下一个未访问的节点时,这个节点必定属于另一个尚未被发现的强连通分量,因为如果它属于已经发现的那个分量,它早就被标记为已访问了。

你提出的修改方案:按拓扑排序倒序,用原图做DFS。

这个修改方案是将第二次DFS的执行顺序(从栈中弹出节点)与图的类型(原图)进行了错误的组合。让我们分析一下为什么这个方案会出错:

核心问题:拓扑排序(或其倒序)和原图的DFS组合,无法保证找到强连通分量。

1. “按拓扑排序倒序”的理解偏差:
首先需要明确,我们第一次DFS得到的栈顺序,虽然与拓扑排序有关联,但它并非严格意义上的拓扑排序。严格的拓扑排序只存在于有向无环图(DAG)中。有向图可能存在环,所以不能直接进行拓扑排序。
Kosaraju算法中栈的顺序是基于DFS的“完成时间”。完成时间晚的节点排在栈顶。这可以理解为一种“后继节点先处理”的顺序。
如果假设我们确实有一种方法得到了一个“拓扑排序倒序”(尽管在有环图中这并不直接),那么这个顺序是按照“节点在排序中靠后的节点先出现”来处理。

2. 在原图上按“拓扑排序倒序”进行DFS的缺陷:
假设我们有一个节点序列 $v_1, v_2, ..., v_n$,这个序列是某种意义上的“拓扑排序倒序”。我们按照这个顺序,从 $v_1$ 开始,在原图 $G$ 上进行DFS。
问题在于,选择的起始节点顺序可能并不指向下一个强连通分量。
我们来看看为什么反向图 $G^T$ 和晚完成时间顺序如此重要。
第一次DFS得到的栈顶节点(例如 $u$)是某个强连通分量 $C$ 中,在DFS树里,它的子树是最晚被完全探索(回溯)的。
如果我们在原图G上以 $u$ 为起点DFS,我们能探索到的节点是所有 $u$ 可以到达的节点。
然而,仅仅能到达 $u$ 的节点,并不意味着它们和 $u$ 构成了一个强连通分量。可能 $u$ 可以到达一个很大的集合 $S$,但 $S$ 中的某个节点却无法到达 $u$。
反向图 $G^T$ 解决了这个问题。当我们在 $G^T$ 上以 $u$ 为起点DFS时,我们找到的是所有可以到达 $u$ 的节点(在原图G中)。结合第一次DFS的栈顺序,我们确保了从这个起始节点出发,我们能够“追溯”回整个强连通分量。

举例说明错误:

考虑一个简单的图:
$1 o 2$
$2 o 3$
$3 o 1$ (形成一个强连通分量 {1, 2, 3})
$2 o 4$
$4 o 5$

1. 第一次DFS(原图):
假设我们从节点1开始DFS。
DFS路径可能像这样:$1 o 2 o 3 o 1$ (完成3, 完成2, 完成1)。
然后从2继续访问未访问的4:$1 o 2 o 4 o 5$ (完成5, 完成4)。
栈的顺序(从底到顶,代表完成时间从早到晚):5, 4, 1, 2, 3。 栈顶是3。

2. 你的修改方案:按拓扑排序倒序(栈顶先出),用原图DFS。
弹出3。以3为起点在原图DFS。
$3 o 1 o 2 o 3$ (在 {1,2,3} 中循环),也可能访问到 $2 o 4 o 5$。
如果DFS只访问到 {1, 2, 3},那么一个强连通分量被找到了。
弹出2。2已经被访问过了,跳过。
弹出1。1已经被访问过了,跳过。
弹出4。4未被访问。以4为起点在原图DFS。
$4 o 5$ (完成5, 完成4)。
找到强连通分量 {4, 5}。
弹出5。5已经被访问过了,跳过。

在这个例子中,似乎是正确的,但是,我们来看一个反例:

考虑图:
$1 o 2$
$2 o 3$
$3 o 1$ (SCC {1, 2, 3})
$3 o 4$
$4 o 5$
$5 o 4$ (SCC {4, 5})

1. 第一次DFS(原图):
假设从1开始:$1 o 2 o 3 o 1$ (完成3, 完成2, 完成1)。
从3继续访问4:$1 o 2 o 3 o 4 o 5 o 4$ (完成5, 完成4)。
栈(底到顶):1, 2, 4, 5, 3。 栈顶是3。

2. 你的修改方案:按拓扑排序倒序,用原图DFS。
弹出3。 以3为起点在原图DFS。
$3 o 1 o 2 o 3$ (发现SCC {1, 2, 3})。
或者 $3 o 4 o 5 o 4$ (发现SCC {4, 5})。
如果DFS的实现方式是从一个节点开始,遍历完它能到达的所有节点,然后才回溯。那么从3开始,很可能会先探索到1,2,3这个环,然后回溯,接着又去探索4,5这个环。
假设第一次DFS(从3开始)找到了 {1, 2, 3}。节点1,2,3被标记。
弹出5。 5未被访问。以5为起点在原图DFS。
$5 o 4 o 5$ (发现SCC {4, 5})。节点4,5被标记。
弹出4。 4已访问。
弹出2。 2已访问。
弹出1。 1已访问。

这个例子似乎还是能工作,这有点令人困惑。让我们换一个更具破坏性的例子来证明错误。

关键的反例场景:
存在一个强连通分量 $C_1$ 和另一个强连通分量 $C_2$。
存在一条边从 $C_1$ 中的一个节点 $u$ 指向 $C_2$ 中的一个节点 $v$ ($u in C_1, v in C_2, u o v$)。
在第一次DFS中,为了让栈顺序正确,当DFS完成 $C_1$ 的一部分后,又进入了 $C_2$ 并完成了 $C_2$ 中的所有节点,最后才完成了 $C_1$ 中的节点。
这意味着 $C_2$ 的某个节点会比 $C_1$ 的某个节点更早完成(在栈底),或者 $C_1$ 的一个节点比 $C_2$ 的一个节点更晚完成(在栈顶)。

假设情况:
$C_1 = {1, 2}$, $1 o 2$, $2 o 1$
$C_2 = {3, 4}$, $3 o 4$, $4 o 3$
边:$1 o 3$ (从 $C_1$ 指向 $C_2$)

1. 第一次DFS(原图):
从1开始:$1 o 2 o 1$ (完成2, 完成1)。
此时栈可能还没有压入1和2,因为可能还有未访问的节点。
由于图是连通的,DFS会继续探索。但如果起始节点选得不好,或者图结构复杂,DFS顺序很重要。
假设从1开始DFS: $1 o 3 o 4 o 3$ (完成4, 完成3)。 然后回溯到1, $1 o 2 o 1$ (完成2, 完成1)。
栈顺序(底到顶):4, 3, 2, 1。 栈顶是1。

2. 你的修改方案:按拓扑排序倒序(栈顶先出),用原图DFS。
弹出1。 以1为起点在原图DFS。
$1 o 3 o 4 o 3$ (能访问到 {3, 4})。
$1 o 2 o 1$ (能访问到 {1, 2})。
由于这两个集合在原图上是相互可达的(比如从1到3,从3到4再到3,但从4和3到1不可达),所以一次DFS可能会访问到所有节点 {1, 2, 3, 4}。
如果DFS算法是“访问所有可达节点”,那么从1开始,它可能会访问到 {1, 2, 3, 4}。然后,我们得到了一个“SCC” {1, 2, 3, 4},这是错误的。因为 {1, 2} 和 {3, 4} 是两个独立的强连通分量。

为什么Kosaraju算法在反向图上做第二次DFS能避免这个问题?

在上面的例子中,栈顶是1。
Kosaraju算法的步骤3:以栈顶节点1为起点,在反向图 $G^T$ 上进行DFS。
反向图 $G^T$ 中有边:$2 o 1$, $1 o 2$, $4 o 3$, $3 o 4$, $3 o 1$。
从1在 $G^T$ 上DFS:
$1$ 可以到达 $2$ (因为 $2 o 1$ 在原图)。
从 $2$ 在 $G^T$ 上,可以到达 $1$ (因为 $1 o 2$ 在原图)。
所以DFS从1在 $G^T$ 上能访问到 {1, 2}。 这两个节点构成了一个强连通分量。
将 {1, 2} 标记为已访问。
从栈中弹出下一个未访问节点:2。2已访问。
弹出3。3未被访问。以3为起点在 $G^T$ 上DFS。
$3$ 可以到达 $4$ (因为 $4 o 3$ 在原图)。
从 $4$ 在 $G^T$ 上,可以到达 $3$ (因为 $3 o 4$ 在原图)。
所以DFS从3在 $G^T$ 上能访问到 {3, 4}。 这两个节点构成另一个强连通分量。
将 {3, 4} 标记为已访问。
弹出4。4已访问。
算法结束,正确地找到了两个强连通分量 {1, 2} 和 {3, 4}。

总结错误所在:

修改方案“按拓扑排序倒序,用原图做DFS”的根本错误在于:

1. 忽略了图的“可达性”方向问题: 在原图上DFS是找到“可达”的节点。当我们按照第一次DFS的完成时间倒序来选择起始节点时,如果是在原图上进行DFS,那么我们找到的节点集合可能包含了某个强连通分量的一部分,并且还包含了从这个分量可以到达的、但本身不属于这个分量的节点,甚至可能错误地将多个分量合并。
2. 反向图的作用被丢失: 反向图 $G^T$ 与第一次DFS的完成时间顺序结合,才能准确地界定强连通分量。在 $G^T$ 上,从一个“晚完成”节点开始的DFS,实际上是在寻找那些能够“反向到达”(即在原图上是先驱)该节点的节点。只有当一个节点集中的所有节点都满足相互“反向到达”的条件时,它们才构成一个强连通分量。原图DFS无法提供这种反向可达性的保证。

简而言之,Kosaraju算法之所以有效,是因为它巧妙地利用了两次DFS的“方向性”:第一次在原图上确定了一个“出口点”(晚完成的节点),第二次在反向图上则找到了所有能“入口”到这个出口点的路径集合,而这个集合正是构成强连通分量的所有节点。修改方案破坏了这个方向性上的配合。

网友意见

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原图不行,能求出的是一个环但不是回路。求回路有3个经典算法。

1、ISM/AISM

在讲求强连通子集的时候,先了解一个文科生常用的方法,解释结构模型与对抗解释结构模型。

上面一篇是一个艺术设计的,然后发了一篇在计算机刊物中的论文。里面用到了AISM可以去看看。

上面是AISM的一个计算地址,它的第一步就是求强连通分量。

2、求强连通分量的三大算法

kosaraju(克鲁斯克尔)算法是用于求有向图的强连通分量的算法之一

时间复杂度:O(M+N) 注:M代表边数,N代表顶点数。

这个就是题主说的。

Tarjan算法是用于求有向图的强连通分量

Tarjan算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量。强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图。而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量。

时间复杂度:O(M+N) 注:M代表边数,N代表顶点数。

Gabow算法是用于求有向图的强连通分量

Gabow算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量。强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图。而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量。

这个其实就是双指针。

上面三个方法其实是一回事。

上面是三种方法的速度比较。

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