如何在 C++ 中确定一个二分图?

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确定一个图形是否是二分图的问题不仅对面试非常重要,也有助于解决现实生活中的问题。比如,在举办足球联赛时,用它来看看哪些球员为哪些组织效过力。这样的例子比比皆是,本文也将就这一问题重点讨论。

译者 | 朱钢

审校 | 梁策 孙淑娟

确定一个图形是否是二分图的问题不仅对面试非常重要,也有助于解决现实生活中的问题。比如,在举办足球联赛时,用它来看看哪些球员为哪些组织效过力。这样的例子比比皆是,本文也将就这一问题重点讨论。

为了解决这个问题,我们需要深入了解二分图、图着色、BFS、DFS 和循环无环图的知识。首先来看看定义:

循环图和非循环图:具有偶数个循环,以循环方式闭合的图称为循环图。而如果图中没有闭合形状,则称为非循环图。如果在无向图中有一个封闭的形状,它肯定是一个循环,而对于有向图,就可能不是这样。比如在下图中:

该图显示,具有闭合形状的无向图将是循环的,但有向图既可能循环也可能不循环。对于循环的有向图,边的方向应以循环方式包围。

可着色图:如果我们只有两种颜色(比如红色和蓝色),并且我们可以为图的每个顶点着色,从而让图形的每条边的两个顶点的颜色不同,那么该图是 2-colorable (2-可着色)。简单来说,我们可以说交替的顶点应该有相同的颜色,或者两个相邻的顶点不应该有相同的颜色。

在上图中,第一个图是 2-colorable ,因为没有两个相邻顶点颜色相同。 在第二个图中,相邻的顶点 V1 和 V5 具有相同的颜色,因此 Graph 不是 2-colorable。

从上图中,我们可以看到边数为偶数的循环图是 2-colorable 的,而边数为奇数的循环图不是 2-colorable 的。对于所有具有循环的图都是如此,因为在偶数循环(具有偶数边/顶点的循环)的情况下,顶点被分成对(一个顶点是红色,另一个是蓝色),但是当我们有一个奇数大小的循环(具有奇数边/顶点的循环)时,一个顶点将被省略。

此外,对于具有多个循环的图要成为 2-colorable ,所有循环必须是偶数大小的循环。 如下图所示:

由于存在奇数循环,因此它是非二分图。

上文介绍了循环图的可着色性质。那么非循环图呢?让我们看一些如下所示的示例:

这些图显示了各种非循环图,它们都是 2-colorable。

通常,所有非循环图都是 2-colorable 的。这背后的原因很简单。当一个图是循环时,在两个方向上都有相邻的顶点,当存在一个奇数大小的循环时,这些边之一的相邻顶点恰好是相同的颜色。

在无环图中,可能有两个方向的相邻顶点,但无环图中的方向往往线性相同。因此,我们可以说所有无环图都是 2-colorable。

所以,最后我们可以根据观察结果设置一些规则,让图形是 2-colorable:

  • 如果一个图形是循环的,那么它是一个 2-colorable 图,它的所有循环都应该是偶数大小的循环。
  • 对上述观点进行一些拓展,哪怕只有一个奇数循环的循环图都将是非2-colorable 的。
  • 所有的非循环图都是 2-colorable。

现在,来谈谈我们的问题,即二分图。

二分图:

如果一个图的顶点可以分为两个这样的子集,它们是互斥(交集应该是空集)且相互穷举的(联合是所有顶点的集合),并且边跨两个集合而不是在同一个集合内, 那么就说该图形是二分的。

二分图示例

非二分图示例

如我们所见,有一条边 V0-V4,其顶点位于同一集合中。你可以尝试创建任何可能的集合,但总是会找到同一集合内的边。因此,上图是非二分图 。

那么,通过观察上面的例子,你是否获得了一些启发呢?我们可以看到,第一个二分图也是 2-colorable 。此外,第二张图不是二分图,也不是 2-colorable 。因此,我们可以说二分图只不过是一个 2-colorable 图。

快速观察:

  • 由于具有奇数循环的图永远不会 2-colorable,因此可以说它永远不会是二分的。
  • 此外,如果图中有多个循环,则所有循环都必须是偶数循环(边数应该是偶数)才能使图成为二分图。
  • 如果一个图是非循环的(没有循环),它肯定是二分的,因为它总是 2-colorable。
  • 如果一个图形有一个自循环 ,即一个图的顶点有一条边,那么它是非二分的,因为我们不能用两种不同的颜色为同一个顶点着色。

方法 1:为每个顶点分配颜色 (BFS)

问题陈述:必须确定给我们的图是否是二分的。

思维过程:上文已经研究过,2-colorable图是二分图。那么,让我们来给图形的每个顶点逐一着色,注意相邻的顶点不应该有相同的颜色。如果我们能够使用 2-colors成功地为图形着色,则图形将是二分的,否则不是。

算法:

  • 选择两个数字,描述要在输入图的顶点上完成的两种颜色。(假设数字是 1 和 2,未着色的顶点将由数字 0 表示)
  • 选择任何顶点作为图形的源顶点,并使用第一种颜色(即 1)对其进行着色。
  • 用第二种颜色为源顶点的所有相邻顶点着色,并用第一种颜色再次着色它们的相邻顶点,依此类推。(使用大小等于顶点数的颜色数组来保持哪个顶点具有什么颜色)。当我们要为一个顶点着色时,这样做是为了知道所有相邻顶点的颜色。
  • 如果所有的顶点都被成功着色而不违反2-colorable的图形要求,即如果我们没有出现2个相邻顶点用相同颜色着色的情况,那么它是二分的,否则只要找到一个顶点与相邻顶点有相同的颜色,那么返回 false, 表示该图不是二分图。
  • 另外,不要忘记图形是可以不连接的。因此,对图形的每个组件都执行此过程。

使用邻接矩阵作为输入的 C++ 代码

输入:图将以大小为 V x V 的邻接矩阵的形式输入给我们,其中 V 是图中的顶点数。它将是一个二进制矩阵,描述是否存在从顶点 V1 到另一个V2 的边。输入示例如下所示:

上图描绘了输入矩阵的示例。从 V0 到 V1 有一条边,因此我们有 Matrix[V0][V1] = 1 等等。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
// colors:
// red = 1 and blue = 2;
bool isBipartiteHelper(int graph[100][100],int vertices, int src, vector<int> colors) {
//coloring the source vertex red
colors[src] = 1;

// queue needed for BFS Traversal
queue<int> que;
que.push(src);

while(!que.empty()) {
int front = que.front();
que.pop();

// If self Loop exists, then adjacency matrix
// will have 1 in the diagonal element
// and we have to return false in case of adjacency matrix
if(graph[front][front] == 1) return false;

for(int i=0;i<vertices;i++) {

// edge exists and the adjacent vertex i is uncolored
if(graph[front][i] == 1 && colors[i] == 0) {
if(colors[front] == 1) colors[i] = 2; //color alternatively
else colors[i] = 1;
que.push(i);
} else if(graph[front][i] == 1 && colors[i] == colors[front]) { //edge exists and same color of adj vertex
return false;
}
}
}

return true; //all vertices of this component can be colored
// as per the rule of 2-colorable graph
}

bool isBiPartite(int Graph[100][100], int vertices) {
vector<int> colors(vertices,0);

// Assume i to be a source vertex of current component
for(int i=0;i<vertices;i++) {
// If i is uncolored
if(colors[i] == 0) {
// if any component is non bipartite, graph is also non bipartite
if(isBipartiteHelper(Graph,vertices,i,colors) == false) return false;
}
}

return true; //if all the components are bipartite then the entire graph is bipartite
}
int main() {

int vertices;
cin>>vertices;

int Graph[100][100];

for(int i=0;i<vertices;i++) {
for(int j=0;j<vertices;j++) {
cin >> Graph[i][j];
}
}

cout<<"The given graph ";
if(isBiPartite(Graph,vertices) == true)
cout<<"is bipartite\n";
else cout<<"is not bipartite\n";
return 0;
}

用 ​​InterviewBit ​​试试代码

输出:

方法分析:

该代码涵盖了具有自循环图的极端情况,但该代码不包括具有平行边图的情况,即同一对顶点之间的多条边,如下所示:

该图涵盖了图形划分为多个未连接组件的情况。

时间复杂度:时间复杂度为 O(V2),因为我们正在遍历大小为 V x V 的邻接矩阵。

空间复杂度:邻接矩阵使用 O(V2) 空间表示图,但这不是空间复杂度。除此之外,O(V) 空间是用于存储每个顶点颜色的辅助空间。

(V 是上述复杂度中的顶点数。)

现在让我们看一下上述相同的方法的优化版。为了优化解决方案,我们将使用邻接列表代替矩阵作为输入。

使用邻接表的 C++ 代码

输入:输入将是一个邻接列表。现在,用户必须以源-目的地(source-destination)顶点对的形式输入所有边。此外,在这种情况下,我们认为图是无向的。因此,如果用户输入一条边 V0-V1 并认为有一条从 V0 到 V1 的边,那么由于考虑到图是无向的,也会有一条从 V1 到 V0 的边自动插入。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

// colors: red = 1 and blue = 2
bool isGraphBipartite(vector<int> list[], int vertices) {

// make a vector for storing
// colors of all the vertices
// Since all the vertices are
// initially uncolored,
// fill the vector with 0s

vector<int> colors(vertices,0);

// queue of pair will be made
// as we will store the vertex
// along with its color

queue<pair<int,int> > que;

// The same logic for non connected components
// that we did using adjacency matrix
// will be applied here

for(int i=0;i<vertices;i++) {

// check whether the taken
// source vertex for current
// component is not colored
// If found uncolored
// apply BFS on the component

if(colors[i] == 0) {

pair<int,int> srcVertex;
srcVertex.first = i;
srcVertex.second = 1;
que.push(srcVertex);
colors[i] = 1; //color the source vertex of current component red

// BFS on current component of the graph
while(!que.empty()) {
pair<int,int> front = que.front();
que.pop();

int currVertex = front.first;
int currVertexColor = front.second;

// traversing adjacent vertices of current vertex
for(int adjVtx: list[currVertex]) {
if(colors[adjVtx] == currVertexColor) return false;
else if(colors[adjVtx] == 0) {
if(currVertexColor == 1) colors[adjVtx] = 2; //coloring alternatively
else colors[adjVtx] = 1;

pair<int,int> adjPair;
adjPair.first = adjVtx;
adjPair.second = colors[adjVtx];
que.push(adjPair);
}
}
}
}
}

return true;
}
int main() {
int vertices, edges;
cin>>vertices>>edges;

vector<int> list[vertices];

for(int i=0;i<edges;i++) {
int sv,av;
cin>>sv>>av;

list[sv].push_back(av);
list[av].push_back(sv);
}

cout<<"The given graph is";
if(isGraphBipartite(list,vertices) == true)
cout<<" bipartite\n";
else cout<<" not bipartite\n";

return 0;
}

输出:

方法分析:

此代码仅使用邻接列表而不是矩阵。此代码涵盖了自循环情况,以及多个未连接组件的情况。但是,没有涵盖具有平行边图的情况。

时间复杂度:如上所述,时间复杂度为 O(V+E)。

空间复杂度:使用邻接矩阵来存储图形,但辅助空间是 O(V),即存储每个顶点的颜色。

跟进此方法:尝试通过相同的方法解决此问题,即为所有顶点着色,但是使用 DFS(递归)而不是 BFS。这意味着你必须应用相同的方法为图形着色,但我们使用了 BFS 来做到这一点,也建议你用递归 (DFS) 来尝试一下。

方法 2:访问级别方法 (BFS)

算法:

  • 该方法基于检查图中的循环。如果图是非循环的,我们将返回 true,因为非循环图是 2-colorable 的,也就是二分的。但如果存在循环,我们需要找出它的长度是奇数还是偶数。
  • 如果循环长度为奇数,则将在欧拉树(递归树)中的不同级别上再次访问相同的顶点,而如果循环长度为偶数,则将在同一级别上再次访问相同的顶点。

如上所示,我们正在使用 BFS 并探索源顶点的所有未访问的相邻顶点。在第一个图的情况下,即具有奇数循环的图,V4 在同一 BFS 树的第 2 层和第 3 层上被访问,而在具有偶数循环的图的情况下,再次访问的顶点(V3)在同一级别访问。因此,在奇数长度循环的情况下,确定循环的顶点将处于两个不同的级别,而在偶数长度循环的情况下,它将处于同一级别。

  • 因此,一旦我们得到一个重复自身的顶点(它将发生在循环图中),我们就检查该顶点最后一次访问的时间,以及它的级别是否相同。
  • 同样,不要忘记该图可以分为多个未连接的组件。因此,BFS 将应用于每个组件。

第二种方法的 C++ 代码

输入:输入将是一个邻接列表。现在,用户必须以source-destination顶点对的形式输入所有边。此外,在这种情况下,我们认为图是无向的。因此,如果用户输入一条边 V0-V1 并认为有一条从 V0 到 V1 的边,那么由于考虑到图是无向的,也会有一条从 V1 到 V0 的边自动插入。

思考过程:在应用 BFS 时,我们不只是将顶点推送到队列中,而是将其与正在访问的 Level 一起推送,并且标记为已访问。因此,当我们再次遇到相同的顶点时,我们将看到它之前访问过的级别(Level)是什么。如果级别与当前访问的相同,则图的分量是偶数循环的,那么该分量是二分的,但整个图不是。为了使整个图是二分的,所有组件都应该是非循环的或偶数长度循环的。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

bool isComponentBipartite(vector<int> list[],int src,vector<int> &visited) {
queue<pair<int,int> > que; //this pair corresponds to vertex -> level
// which means vertex and the level in which
// it appeared in the recursion tree
// of BFS

pair<int,int> srcPair;
srcPair.first = src;
srcPair.second = 0; //initially source is at 0 level in recursion tree
que.push(srcPair);

// Apply BFS
while(!que.empty()) {
pair<int,int> front = que.front();
que.pop();

if(visited[front.first] != -1) { //if the vertex (i.e. front.first) is already visited
//since the vertex is already visited, check if the levels are not same
if(visited[front.first] != front.second) {
return false; //odd length cycle detected
}
} else {
visited[front.first] = front.second;
}

//now visit all the adjacent vertices
for(int adj : list[front.first]) {
if(visited[adj] == -1) {
pair<int,int> adjPair;
adjPair.first = adj;
adjPair.second = front.second + 1;
que.push(adjPair);
}
}
}

return true; //either no cycle detected or all cycles were even length
}

int main() {
int vertices,edges;
cin>>vertices>>edges;

vector<int> list[vertices];

for(int i=0;i<edges;i++) {
int sv;
int dv;
cin>>sv>>dv;

//since non-directed graph, edges will be bi-directional
list[sv].push_back(dv);
list[dv].push_back(sv);
}

//initially no vertex is visited and hence all are at level -1
vector<int> visited(vertices,-1);

//for non connected components as we need to check whether every component is bipartite or not
for(int i=0;i<vertices;i++){
if(visited[i] == -1){
bool ans=isComponentBipartite(list,i,visited);
if(ans == false){
cout<<"The graph is not bipartite";
return 0;
}
}
}

cout<<"Graph is bipartite";
return 0;
}

输出:

简要说明:此代码不涵盖图形划分为多个组件的情况。

时间复杂度:由于我们使用邻接表进行图遍历(BFS),时间复杂度为 O(V + E)。这与着色方法相同,即如果我们使用邻接矩阵,复杂度将是 O(V2)。所以,我们这次直接使用邻接表来优化方案。

空间复杂度:在 BFS 中,我们使用的队列最多可以存储所有 V 个顶点。因此,空间复杂度可以称为 O(V)。 O(V + E) 是邻接表的空间,但不是输入空间的空间复杂度。

结论

我们学习了两种不同的方法来检测图形是否为二分图。你可以选自己顺手的方法,因为两者在复杂性(时间和空间)方面是相同的。不过,由于图着色方法更容易理解诠释,在显示二分图与 2-colorable 图的关系时也更清晰,所以这种方法也更常见。

译者介绍

朱钢,51CTO社区编辑,2021年IT影响力专家博主,阿里云专家博主,2019年CSDN博客之星20强,2020年腾讯云+社区优秀作者,11年一线开发经验,曾参与猎头服务网站架构设计,企业智能客服以及大型电子政务系统开发,主导某大型央企内部防泄密和电子文档安全监控系统的建设,目前在北京图伽健康从事医疗软件研发工作。

原文标题:How to Check if a Graph is Bipartite in C++,作者:Prashanth


责任编辑:华轩 来源: 51CTO
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