六、给定有向图 $G=(V，E)$，请说明如何创建另一个图$G'=(V，E')$，使得：(a)$G'$的强连通分量与$G$的相同，(b)$G'$的分量图与$G$的相同，以及(c ) $E'$所包含的边尽可能少。请给出一个计算图$G'$的快速算法。如果要写代码，请用go语言。
文心一言：
为了创建满足条件的有向图 G' = (V, E')，我们需要确保 G' 的强连通分量与 G 的相同，同时使得 E' 包含的边尽可能少。以下是一个步骤说明和对应的 Go 语言实现：
步骤说明：
- 1. 计算强连通分量：
- • 使用 Kosaraju 或 Tarjan 的算法来计算 G 的所有强连通分量。
- 2. 构造分量图：
- • 创建一个新的图，其节点代表 G 中的强连通分量。
- • 如果原图 G 中的某个强连通分量 C_1 包含节点 u，且从 u 有一条边到达另一个强连通分量 C_2 中的节点 v，则在分量图中添加一条从 C_1 到 C_2 的边。
- 3. **构造 G'**：
- • 对于每个强连通分量，选择其中的任意一个节点，作为该分量的代表。
- • 对于分量图中的每条边 (C_1, C_2)，在 G' 中添加一条从 C_1 的代表到 C_2 的代表的边。
Go 语言实现：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
// 图的表示
typeGraphstruct{
vertices int
edges [][]int
}
// 新建图
func NewGraph(vertices int)*Graph{
return&Graph{
vertices: vertices,
edges:make([][]int, vertices),
}
}
// 添加边
func (g *Graph)AddEdge(from, to int){
g.edges[from]=append(g.edges[from], to)
}
// Kosaraju算法实现
func (g *Graph)KosarajuSCC()[][]int{
// 实现略，此处仅为函数签名
returnnil
}
// 构建G'
func (g *Graph)BuildGPrime()*Graph{
scc := g.KosarajuSCC()
sccMap :=make(map[int]int)
gPrime :=NewGraph(len(scc))
// 为每个SCC分配一个代表
for i, component :=range scc {
representative := component[0]
for _, v :=range component {
sccMap[v]= representative
}
}
// 添加边
for u :=0; u < g.vertices; u {
for _, v :=range g.edges[u]{
if sccMap[u]!= sccMap[v]{
gPrime.AddEdge(sccMap[u], sccMap[v])
}
}
}
return gPrime
}
func main(){
g :=NewGraph(8)
g.AddEdge(0,1)
g.AddEdge(1,2)
g.AddEdge(2,3)
g.AddEdge(3,0)
g.AddEdge(4,5)
g.AddEdge(5,6)
g.AddEdge(6,4)
g.AddEdge(0,4)
gPrime := g.BuildGPrime()
fmt.Println("G' has vertices:", gPrime.vertices)
fmt.Println("Edges in G':")
for i :=0; i < gPrime.vertices; i {
fmt.Println(i,":", gPrime.edges[i])
}
}这段代码实现了上述步骤，并提供了 Kosaraju 算法的一个函数签名，其实际实现需要用户根据具体需求填充。
讯飞星火：
要创建一个新的图G'=(V，E')，使得满足上述条件，我们可以使用Kosaraju算法。Kosaraju算法是一个线性时间复杂度的算法，用于找到一个有向图的所有强连通分量。以下是Kosaraju算法的步骤：
- 1. 对原图G进行深度优先搜索（DFS），记录每个节点的完成时间。
- 2. 创建一个反向图G_r，即将G中的所有边的方向反转。
- 3. 对反向图G_r按照完成时间的逆序进行深度优先搜索。
- 4. 每次DFS调用都会得到一个强连通分量。
下面是用Go语言实现Kosaraju算法的代码：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
typeGraphstruct{
V int
adj [][]int
}
func NewGraph(V int)*Graph{
g :=&Graph{V: V, adj:make([][]int, V)}
for i :=range g.adj {
g.adj[i]=make([]int,0)
}
return g
}
func (g *Graph)AddEdge(v, w int){
g.adj[v]=append(g.adj[v], w)
}
func DFSUtil(g *Graph, v, visited []bool, stack *[]int){
visited[v]=true
for _, i :=range g.adj[v]{
if!visited[i]{
DFSUtil(g, i, visited, stack)
}
}
*stack =append(*stack, v)
}
func fillOrder(g *Graph, visited []bool, stack *[]int){
for i :=0; i < g.V; i {
if!visited[i]{
DFSUtil(g, i, visited, stack)
}
}
}
func getTranspose(g *Graph)*Graph{
gt :=NewGraph(g.V)
for v :=0; v < g.V; v {
for _, i :=range g.adj[v]{
gt.AddEdge(i, v)
}
}
return gt
}
func printSCCs(g *Graph){
stack :=make([]int,0)
visited :=make([]bool, g.V)
fillOrder(g, visited,&stack)
gt := getTranspose(g)
visited =make([]bool, g.V)
forlen(stack)>0{
v := stack[len(stack)-1]
stack = stack[:len(stack)-1]
if!visited[v]{
var component []int
gt.DFSUtil(v, visited,&component)
fmt.Println("Strongly Connected Component:", component)
}
}
}
func main(){
g :=NewGraph(5)
g.AddEdge(1,0)
g.AddEdge(0,2)
g.AddEdge(2,1)
g.AddEdge(0,3)
g.AddEdge(3,4)
printSCCs(g)
}这段代码首先定义了一个有向图的结构体，然后实现了Kosaraju算法的主要部分。在main函数中，我们创建了一个示例图并调用printSCCs函数来打印所有强连通分量。
360智脑：
为了创建一个满足条件 (a)、(b) 和 (c) 的有向图 G'，我们可以使用 Tarjan 算法来找到图 G 的强连通分量（SCC），然后构建一个新的图 G'，其中每个 SCC 被缩减为一个顶点。这样，G' 将具有相同的 SCC 和分量图，并且边的数量将尽可能少。
以下是一个使用 Go 语言实现的算法：
代码语言：javascript复制package main
import"fmt"
typeGraphstruct{
vertices int
edges [][]int
}
func NewGraph(vertices int)*Graph{
return&Graph{
vertices: vertices,
edges:make([][]int, vertices),
}
}
func (g *Graph)AddEdge(u, v int){
g.edges[u]=append(g.edges[u], v)
}
func (g *Graph)Tarjan()([]int,[][]int){
index :=0
stack :=[]int{}
indices :=make([]int, g.vertices)
lowlinks :=make([]int, g.vertices)
onStack :=make([]bool, g.vertices)
sccs :=[][]int{}
var strongConnect func(int)
strongConnect =func(v int){
indices[v]= index
lowlinks[v]= index
index
stack =append(stack, v)
onStack[v]=true
for _, w :=range g.edges[v]{
if indices[w]==-1{
strongConnect(w)
lowlinks[v]= min(lowlinks[v], lowlinks[w])
}elseif onStack[w]{
lowlinks[v]= min(lowlinks[v], indices[w])
}
}
if lowlinks[v]== indices[v]{
scc :=[]int{}
for{
w := stack[len(stack)-1]
stack = stack[:len(stack)-1]
onStack[w]=false
scc =append(scc, w)
if v == w {
break
}
}
sccs =append(sccs, scc)
}
}
for i :=0; i < g.vertices; i {
if indices[i]==-1{
strongConnect(i)
}
}
return lowlinks, sccs
}
func min(a, b int)int{
if a < b {
return a
}
return b
}
func (g *Graph)CreateReducedGraph(sccs [][]int)*Graph{
reducedVertices :=len(sccs)
reducedGraph :=NewGraph(reducedVertices)
for _, scc :=range sccs {
root := scc[0]
for _, v :=range scc {
for _, w :=range g.edges[v]{
if!contains(scc, w){
reducedGraph.AddEdge(indexOf(sccs, scc), indexOf(sccs,[]int{w}))
}
}
}
}
return reducedGraph
}
func contains(slice []int, item int)bool{
for _, v :=range slice {
if v == item {
returntrue
}
}
returnfalse
}
func indexOf(slices [][]int, slice []int)int{
for i, s :=range slices {
if equalSlices(s, slice){
return i
}
}
return-1
}
func equalSlices(a, b []int)bool{
iflen(a)!=len(b){
returnfalse
}
for i, v :=range a {
if v != b[i]{
returnfalse
}
}
returntrue
}
func main(){
g :=NewGraph(8)
g.AddEdge(0,1)
g.AddEdge(1,2)
g.AddEdge(2,0)
g.AddEdge(1,3)
g.AddEdge(3,4)
g.AddEdge(智谱清言：
为了创建一个新的图 ( G'=(V, E') )，满足上述条件，我们可以遵循以下步骤：
步骤 1: 找到强连通分量 (SCCs)
首先，我们需要找到原图 ( G ) 的所有强连通分量。这可以通过Kosaraju算法或Tarjan算法来实现。这些算法可以在线性时间内找到所有的强连通分量。
步骤 2: 构建分量图
一旦我们找到了所有的强连通分量，我们可以构建一个分量图，其中每个强连通分量被视为一个超级节点。在分量图中，如果原图中两个强连通分量之间存在至少一条边，则在分量图中这两个超级节点之间也存在一条边。
步骤 3: 创建最小边集 ( E' )
为了确保 ( E' ) 尽可能少，我们可以仅保留那些在分量图中存在的边。如果原图中的一个边 ( (u, v) ) 连接的两个节点 ( u ) 和 ( v ) 属于不同的强连通分量，那么在 ( G' ) 中，我们只需要在这两个分量之间保留一条边。
以下是使用Go语言实现这个算法的伪代码：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
// 定义图的结构
typeGraphstruct{
V int
adj [][]int
的反向adj [][]int
}
// 添加边的函数
func (g *Graph) addEdge(u, v int){
g.adj[u]=append(g.adj[u], v)
g.reverseAdj[v]=append(g.reverseAdj[v], u)
}
// DFS遍历
func (g *Graph)DFSUtil(v int, visited []bool, stack *[]int){
visited[v]=true
for _, i :=range g.adj[v]{
if!visited[i]{
g.DFSUtil(i, visited, stack)
}
}
*stack =append(*stack, v)
}
// 反向DFS遍历
func (g *Graph)DFSUtilRev(v int, visited []bool, component []int){
visited[v]=true
component =append(component, v)
for _, i :=range g.reverseAdj[v]{
if!visited[i]{
g.DFSUtilRev(i, visited, component)
}
}
}
// 获取强连通分量
func (g *Graph) getSCCs()[][]int{
stack :=[]int{}
visited :=make([]bool, g.V)
for i :=0; i < g.V; i {
if!visited[i]{
g.DFSUtil(i, visited,&stack)
}
}
// 创建反向图
gr :=&Graph{V: g.V, adj:make([][]int, g.V), reverseAdj: g.adj}
// 再次DFS遍历以获取SCCs
visited =make([]bool, g.V)
sccs :=[][]int{}
for i :=len(stack)-1; i >=0; i--{
v := stack[i]
if!visited[v]{
component :=[]int{}
gr.DFSUtilRev(v, visited, component)
sccs =append(sccs, component)
}
}
return sccs
}
// 创建最小边集
func createMinEdgeSet(sccs [][]int, g *Graph)[][]int{
componentMap :=make(map[int]int)
for i, component :=range sccs {
for _, v :=range component {
componentMap[v]= i
}
}
minEdgeSet :=make([][]int,len(sccs))
for u :=0; u < g.V; u {
for _, v :=range g.adj[u]{
uComp, vComp := componentMap[u], componentMap[v]
if uComp != vComp {
minEdgeSet[uComp]=append(minEdgeSet[uComp], vComp)
}
}
}
return minEdgeSet
}
func main(){
g :=&Graph{V:5, adj:make([][]int,5), reverseAdj:make([][]int,5)}
g.addEdge(0,1)
g.addEdge(1,2)
g.addEdge(2,0)
g.addEdge(1,3)
g.addEdge(3,4)
sccs := g.getSCCs()
fmt.Println("Strongly Connected Components:", sccs)
minEdgeSet := createMinEdgeSet(sccs, g)
fmt.Println("Minimum Edge Set:", minEdgeSet)
}这个代码块提供了一个简单的实现，用于找到强连通分量并创建最小边集。请注意，为了简洁和清晰，这个实现没有进行错误检查和优化。在实际应用中，可能需要更详细的数据结构和错误处理。
天工：
创建图G'=(V, E')，满足(a) G'的强连通分量与G的相同，(b) G'的分量图与G的相同，且(c) E'所包含的边尽可能少，实质上是要求我们最小化边集E'，同时保持G的结构特性不变。这可以通过以下算法实现：
算法步骤
- 1. 计算原图G的强连通分量：
- • 使用Tarjan算法或Kosaraju算法来计算G的强连通分量。
- 2. 构建分量图：
- • 为每个强连通分量分配一个唯一的标识符或节点。
- • 对于G中的每条边(u, v)，如果u和v属于不同的强连通分量，那么在分量图中添加一条从u的标识符到v的标识符的边。
- 3. 构建最小边集E'：
- • 对于分量图的每条边(u', v')，在G中找出一条实际的边(u, v)，其中u属于u'表示的强连通分量，v属于v'表示的强连通分量。将这样的边(u, v)添加到E'中。
代码示例（使用Go语言）
由于Go标准库中并没有直接提供图算法的实现，以下代码示例会使用一个简化的数据结构和算法来演示如何实现上述算法的基本思路：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
// Node represents a node in the graph
typeNodeint
// Edge represents an edge in the graph
typeEdgestruct{
From,ToNode
}
// Graph is a simple representation of a directed graph
typeGraphstruct{
edges []Edge
adjLists [][]Node
}
// NewGraph creates a new directed graph
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{
adjLists:make([][]Node,0),
}
}
// AddEdge adds a directed edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to Node){
g.edges =append(g.edges,Edge{from, to})
ifint(to)>=len(g.adjLists){
g.adjLists =append(g.adjLists,make([]Node,0))
}
g.adjLists[from]=append(g.adjLists[from], to)
}
// StronglyConnectedComponents calculates the strongly connected components
func (g *Graph)StronglyConnectedComponents()[][]Node{
// Implementation of Tarjan's or Kosaraju's algorithm goes here
// This is a placeholder since the actual implementation is complex
returnnil
}
// MinimalEdges computes the minimal set of edges that preserve the SCCs and component graph
func MinimalEdges(g *Graph)[]Edge{
// First, find the strongly connected components
sccs := g.StronglyConnectedComponents()
// Create a mapping from node to its component ID
nodeToComponent :=make(map[Node]int)
for i, component :=range sccs {
for _, node :=range component {
nodeToComponent[node]= i
}
}
// Create component graph
componentGraph :=NewGraph()
for _, edge :=range g.edges {
if nodeToComponent[edge.From]!= nodeToComponent[edge.To]{
componentGraph.AddEdge(Node(nodeToComponent[edge.From]),Node(nodeToComponent[edge.To]))
}
}
// Find minimal edges
var minimalEdges []Edge
for _, edge :=range componentGraph.edges {
for _, u :=range sccs[edge.From]{
for _, v :=range sccs[edge.To]{
minimalEdges =append(minimalEdges,Edge{u, v})
break// Only need one edge from each component to the next
}
break// Only need one edge from this component
}
}
return minimalEdges
}
func main(){
g :=NewGraph()
g.AddEdge(0,1)
g.AddEdge(1,2)
g.AddEdge(2,0)
g.AddEdge(2,3)
g.AddEdge(3,4)
minimalEdges :=MinimalEdges(g)
fmt.Println(minimalEdges)
}注释：
- • 上述代码中的
StronglyConnectedComponents函数是一个占位符，实际中需要实现Tarjan或Kosaraju算法来计算强连通分量。 - • MinimalEdges函数实现了从原图G到图G'的转换，确保E'尽可能小，同时保持G的强连通分量和分量图不变。
这段代码仅作为示例，实际应用可能需要根据具体需求调整或优化。
chatgpt：
要创建一个新图G'，满足条件(a)、(b)和(c)，可以采取以下步骤：
- 1. 使用强连通分量算法（例如Tarjan算法）对图G进行处理，找到所有的强连通分量。记为SCC_1, SCC_2, ldots, SCC_k。
- 2. 构建一个空的图G'，其中顶点集合与原始图G相同。
- 3. 遍历每个强连通分量SCC_i，若该分量只包含一个节点，则在G'中添加该节点。 否则，在G'中添加一个虚拟节点代表该强连通分量，并将该虚拟节点与分量内的所有实际节点连接起来。
- 4. 对于原始图中的每条边(u,v)，若边所连接的两个顶点属于不同的强连通分量，则在G'中添加一条边从源强连通分量指向目标强连通分量。
这样构造得到的图G'满足条件(a)、(b)和(c)，即与原始图具有相同的强连通分量和分量图，并且所包含的边尽可能少。
以下是用Go语言实现上述算法的示例代码：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
typeGraphstruct{
vertices []int
edges map[int][]int
}
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{
vertices:[]int{},
edges:make(map[int][]int),
}
}
func (g *Graph)AddVertex(v int){
g.vertices =append(g.vertices, v)
}
func (g *Graph)AddEdge(u, v int){
g.edges[u]=append(g.edges[u], v)
}
type SCC struct{
index int
lowlink map[int]int
onStack map[int]bool
stack []int
sccComponents [][]int
}
func NewSCC(graph *Graph)*SCC {
return&SCC{
index:0,
lowlink:make(map[int]int),
onStack:make(map[int]bool),
stack:[]int{},
sccComponents:[][]int{},
}
}
func (scc *SCC)TarjanAlgorithm(graph *Graph)[][]int{
for _, v :=range graph.vertices {
if scc.lowlink[v]==0{
scc.strongConnect(v, graph)
}
}
return scc.sccComponents
}
func (scc *SCC) strongConnect(v int, graph *Graph){
scc.index
scc.lowlink[v]= scc.index
scc.stack =append(scc.stack, v)
scc.onStack[v]=true
for _, w :=range graph.edges[v]{
if scc.lowlink[w]==0{// w has not yet been visited
scc.strongConnect(w, graph)
scc.lowlink[v]= min(scc.lowlink[v], scc.lowlink[w])
}elseif scc.onStack[w]{// w is in the current SCC being built
scc.lowlink[v]= min(scc.lowlink[v], scc.lowlink[w])
}
}
if scc.lowlink[v]== scc.index {
component :=[]int{}
w :=-1
for w != v {
w, scc.stack = scc.stack[len(scc.stack)-1], scc.stack[:len(scc.stack)-1]
scc.onStack[w]=false
component =append(component, w)
}
scc.sccComponents =append(scc.sccComponents, component)
}
}
func min(a, b int)int{
if a < b {
return a
}
return b
}
func buildNewGraph(graph *Graph, sccComponents [][]int)*Graph{
newGraph :=NewGraph()
nodeMap :=make(map[int]int)
for i, component :=range sccComponents {
iflen(component)>1{// Create virtual node for the SCC
virtualNode :=-i -1
nodeMap[virtualNode]= virtualNode
newGraph.AddVertex(virtualNode)
for _, node :=range component {
nodeMap[node]= virtualNode
for _, neighbor :=range graph.edges[node]{
if nodeMap[neighbor]!= virtualNode {// Add inter-component edge
newGraph.AddEdge(virtualNode, neighbor)
}
}
}
}else{// Component with single node
nodeMap[component[0]]= component[0]
newGraph.AddVertex(component[0])
}
}
for u, neighbors :=range graph.edges {// Add intra-component edges within SCCs in new graph
for _, v :=range neighbors {
if nodeMap[u]!= nodeMap[v]{// Edge between different components in original graph
newGraph.AddEdge(nodeMap[u], nodeMap[v])// Add edge in new graph
}
}
}
return newGraph
}
func main(){
// 构建原始图
graph :=NewGraph()
graph.AddVertex(1)
graph.AddVertex(2)
graph.AddVertex(3)
graph.AddVertex(4)
graph.AddVertex(5)
graph.AddEdge(1,2)
graph.AddEdge(2,3)
graph.AddEdge(3,1)
graph.AddEdge(4,2)
graph.AddEdge(4,5)
// 使用Tarjan算法获取强连通分量
scc :=NewSCC(graph)
sccComponents := scc.TarjanAlgorithm(graph)
// 构建新图
newGraph := buildNewGraph(graph, sccComponents)
fmt.Println("Original Graph:")
fmt.Println("Vertices:", graph.vertices)
fmt.Println("Edges:", graph.edges)
fmt.Println("nNew Graph:")
fmt.Println("Vertices:", newGraph.vertices)
fmt.Println("Edges:", newGraph.edges)
}这段代码首先定义了一个Graph结构来表示图，包含顶点和边的信息。然后定义了一个SCC结构来实现Tarjan算法进行强连通分量的计算。接着使用上述步骤中的算法来创建新图G'，并最终输出结果。
希望以上代码可以帮助到您！
kimi：
要创建一个图 ( G' = (V, E') )，使得 ( G' ) 满足上述条件，我们可以使用一种称为“缩点”或“压缩”强连通分量的方法。以下是步骤和算法的概述：
- 1. 识别强连通分量：首先，我们需要识别图 ( G ) 中的所有强连通分量。强连通分量是指图中的子图，其中任意两个顶点都存在有向路径。
- 2. 压缩强连通分量：对于每个强连通分量，创建一个新的超级顶点来代表整个分量。这样，原始图中的每个强连通分量现在都变成了一个单一的顶点。
- 3. 构建 ( G' ) 的边：对于每个强连通分量，我们需要确定它与其他分量之间的连接关系。如果原始图中的分量 ( A ) 与分量 ( B ) 之间存在边，那么在 ( G' ) 中，代表 ( A ) 的超级顶点也应该与代表 ( B ) 的超级顶点之间有边。
- 4. 最小化边的数量：为了使 ( E' ) 尽可能少，我们只保留每个分量与其他分量之间的一条边。如果存在多条边连接同一对分量，我们可以选择保留一条，因为它们在 ( G ) 中是等价的。
- 5. **构建最终的图 ( G' )**：使用上述步骤创建的超级顶点和边，我们构建出图 ( G' )。
以下是使用 Go 语言实现的伪代码：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
// 导入其他需要的包
)
// 定义图的结构
typeGraphstruct{
adj [][]int// 邻接表表示图
V int// 顶点数
}
// 识别强连通分量
func (g *Graph) stronglyConnectedComponents()[]int{
// 这里需要实现Tarjan算法或Kosaraju算法
// ...
}
// 压缩强连通分量并构建图 G'
func (g *Graph) compressSCCs()*Graph{
// 1. 识别强连通分量
sccIDs := g.stronglyConnectedComponents()
// 2. 创建新的图 G'
newV :=len(sccIDs)// 新图的顶点数
newAdj :=make([][]int, newV)
// 3. 构建新图的边
for _, sccID :=range sccIDs {
// 遍历原始图中分量 sccID 内的所有顶点
for _, v :=range g.getVerticesInSCC(sccID){
for _, w :=range g.adj[v]{
// 如果 w 不在当前分量 sccID 中
if sccIDs[w]!= sccID {
// 在新图中添加边
newAdj[sccID]=append(newAdj[sccID], sccIDs[w])
}
}
}
}
// 返回新图 G'
return&Graph{newAdj, newV}
}
// 辅助函数：获取分量中的所有顶点
func (g *Graph) getVerticesInSCC(sccID int)[]int{
// 实现获取分量中顶点的逻辑
// ...
}
func main(){
// 示例：创建图 G 并调用 compressSCCs 函数
g :=&Graph{/* 初始化图 G */}
g' := g.compressSCCs()
// 打印或使用新图 G'
// ...
}请注意，上述代码是一个简化的框架，实际实现需要填充识别强连通分量的算法（如Tarjan或Kosaraju算法），以及辅助函数来获取分量中的顶点。这些算法通常具有线性时间复杂度，因此整体算法也是高效的。
混元：
要创建一个新的图 G'=(V, E')，使得它的强连通分量与原图 G=(V, E) 相同，分量图相同，且边数尽可能少，我们可以采取以下步骤：
- 1. 计算原图 G 的强连通分量（SCC）。这可以通过Kosaraju算法或Tarjan算法来完成。
- 2. 对于每个强连通分量，只保留一个顶点，这个顶点可以是该分量中的任意一个顶点。
- 3. 对于原图 G 中的每条边 (u, v)，如果 u 和 v 属于不同的强连通分量，则在 G' 中添加一条从代表 u 的顶点到代表 v 的顶点的边。
下面是使用Go语言实现的快速算法：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
)
// Graph represents a directed graph using adjacency list representation.
typeGraphstruct{
V int// Number of vertices
adj [][]int// Adjacency list
}
// addEdge adds an edge from vertex u to vertex v.
func (g *Graph) addEdge(u, v int){
g.adj[u]=append(g.adj[u], v)
}
// dfs performs Depth First Search traversal starting from vertex v.
func (g *Graph) dfs(v int, visited []bool, stack *[]int){
visited[v]=true
for _, i :=range g.adj[v]{
if!visited[i]{
g.dfs(i, visited, stack)
}
}
*stack =append(*stack, v)
}
// dfsUtil is a recursive function used by DFS.
func (g *Graph) dfsUtil(v int, visited []bool, component *[]int){
visited[v]=true
*component =append(*component, v)
for _, i :=range g.adj[v]{
if!visited[i]{
g.dfsUtil(i, visited, component)
}
}
}
// getTranspose returns the transpose of the graph.
func (g *Graph) getTranspose()*Graph{
gT :=&Graph{V: g.V, adj:make([][]int, g.V)}
for i :=0; i < g.V; i {
for _, j :=range g.adj[i]{
gT.addEdge(j, i)
}
}
return gT
}
// fillOrder fills the stack with vertices in order of their finishing times.
func (g *Graph) fillOrder(v int, visited []bool, stack *[]int){
visited[v]=true
for _, i :=range g.adj[v]{
if!visited[i]{
g.fillOrder(i, visited, stack)
}
}
*stack =append(*stack, v)
}
// printSCCs prints all the strongly connected components.
func (g *Graph) printSCCs(scc []int){
fmt.Println(scc)
}
// getSCCs finds and returns all the strongly connected components.
func (g *Graph) getSCCs()[][]int{
stack :=[]int{}
visited :=make([]bool, g.V)
for i :=0; i < g.V; i {
if!visited[i]{
g.fillOrder(i, visited,&stack)
}
}
gT := g.getTranspose()
visited =make([]bool, g.V)
var sccList [][]int
forlen(stack)>0{
i := stack[len(stack)-1]
stack = stack[:len(stack)-1]
if!visited[i]{
component :=[]int{}
gT.dfsUtil(i, visited,&component)
sccList =append(sccList, component)
}
}
return sccList
}
// createReducedGraph creates a new graph with the same strongly connected components.
func (g *Graph) createReducedGraph()*Graph{
sccList := g.getSCCs()
reducedGraph :=&Graph{V:len(sccList), adj:make([][]int,len(sccList))}
// Map each vertex to its corresponding SCC index.
vertexToSCC :=make(map[int]int)
for i, scc :=range sccList {
for _, v :=range scc {
vertexToSCC[v]= i
}
}
// Add edges to the reduced graph based on the original graph's edges.
for u :=0; u < g.V; u {
for _, v :=range g.adj[u]{
if vertexToSCC[u]!= vertexToSCC[v]{
reducedGraph.addEdge(vertexToSCC[u], vertexToSC::[v])
}
}
}
return reducedGraph
}
func main(){
g :=&Graph{V:5}
g.addEdge(1,0)
g.addEdge(0,2)
g.addEdge(2,1)
g.addEdge(0,3)
g.addEdge(3,4)
fmt.Println("Original graph:")
for i :=0; i < g.V; i {
fmt.Printf("Vertex %d:", i)
for _, j :=range g.adj[i]{
fmt.Printf(" -> %d", j)
}
fmt.Println()
}
reducedGraph := g.createReducedGraph()
fmt.Println("Reduced graph:")
for i :=0; i < reducedGraph.V; i {
fmt.Printf("Vertex %d:", i)
for _, j :=range reducedGraph.adj[i]{
fmt.Printf(" -> %d", j)
}
fmt.Println()
}
}这段代码首先定义了一个有向图的结构，并实现了Kosaraju算法来找到所有的强连通分量。然后，它创建了一个新的图，该图只包含每个强连通分量的一个代表顶点，并且只添加了必要的边以保持原图的强连通分量和分量图不变。
请注意，这个算法的时间复杂度主要由两次DFS遍历决定，因此是 O(V E)，其中 V 是顶点数，E 是边数。这是寻找强连通分量的一种高效方法。
