プログラミング
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> プログラミング

グラフ内のブリッジ


無向グラフのエッジは、それを削除するか、グラフを切断するか、グラフのさまざまなコンポーネントを作成する場合にのみ、ブリッジと呼ばれます。

グラフ内のブリッジ

実際のアプローチでは、ブリッジの接続が切断されたときにネットワーク内にいくつかのブリッジが存在すると、ネットワーク全体が切断される可能性があります。

入力と出力

Input:
The adjacency matrix of the graph.

0 1 1 1 0
1 0 1 0 0
1 1 0 0 0
1 0 0 0 1
0 0 0 1 0

Output:
Bridges in given graph:
Bridge 3--4
Bridge 0--3

アルゴリズム

bridgeFind(start, visited, disc, low, parent)

入力- 開始頂点、ノードが訪問されたときにマークする訪問済み配列、ディスクは頂点の検出時間を保持し、lowはサブツリーに関する情報を保持します。親は現在の頂点の親を保持します。

出力- ブリッジが見つかった場合は印刷します。

Begin
   time := 0       //the value of time will not be initialized for next function calls
   mark start as visited
   set disc[start] := time+1 and low[start] := time + 1
   time := time + 1

   for all vertex v in the graph G, do
      if there is an edge between (start, v), then
         if v is visited, then
            parent[v] := start
            bridgeFind(v, visited, disc, low, parent)
            low[start] := minimum of low[start] and low[v]

            if low[v] > disc[start], then
               display bridges from start to v
         else if v is not the parent of start, then
            low[start] := minimum of low[start] and disc[v]
   done
End

#include<iostream>
#define NODE 5
using namespace std;

int graph[NODE][NODE] = {
   {0, 1, 1, 1, 0},
   {1, 0, 1, 0, 0},
   {1, 1, 0, 0, 0},
   {1, 0, 0, 0, 1},
   {0, 0, 0, 1, 0}
};
                               
int min(int a, int b) {
   return (a<b)?a:b;
}
                               
void bridgeFind(int start, bool visited[], int disc[], int low[], int parent[]) {
   static int time = 0;
   visited[start] = true;               //make the first vertex is visited
   disc[start] = low[start] = ++time;  //initialize discovery time and the low time

   for(int v = 0; v<NODE; v++) {
      if(graph[start][v]) {   //for all vertex v, which is connected with start
         if(!visited[v]) {
            parent[v] = start;    //make start node as parent
            bridgeFind(v, visited, disc, low, parent);
                   
            low[start] = min(low[start], low[v]);    //when subtree from v is connected to one of parent of start node
            if(low[v] > disc[start])
               cout << "Bridge " << start << "--"<<v<<endl;
         } else if(v != parent[start])    //update low of start for previous call
            low[start] = min(low[start], disc[v]);
      }
   }
}

bool bridges() {
   bool *vis = new bool[NODE];
   int *disc = new int[NODE];
   int *low = new int[NODE];
   int *parent = new int[NODE];
   
   for(int i = 0; i<NODE; i++) {
      vis[i] = false;    //no node is visited
      parent[i] = -1;    //initially there is no parent for any node
   }
   
   for(int i = 0; i<NODE; i++)
      if(!vis[i])    //if any node is unvisited, the graph is not connected
         bridgeFind(i, vis, disc, low, parent);
}

int main() {
   cout << "Bridges in given graph:"<<endl;
   bridges();
}

出力

Bridges in given graph:
Bridge 3--4
Bridge 0--3

  1. Pythonでのグラフプロット

    Pythonには、matplotlibライブラリを使用してグラフを作成する機能があります。さまざまなグラフやプロットを生成する多数のパッケージと関数があります。使い方もとても簡単です。 numpyや他のpython組み込み関数と一緒にそれは目標を達成します。この記事では、生成できるさまざまな種類のグラフをいくつか紹介します。 単純なグラフ ここでは、数学関数を使用してグラフのx座標とY座標を生成します。次に、matplotlibを使用して、その関数のグラフをプロットします。ここでは、以下に示すように、ラベルを適用してグラフのタイトルを表示できます。三角関数-tanのグラフをプロットしています

  2. RedisGraph 2.8がリリースされました!

    本日、RedisGraph2.8の一般提供リリースを発表できることをうれしく思います。このブログ投稿では、現在利用可能な主な新機能について詳しく説明しています。 RedisGraphについて RedisGraphは、Redis用の高性能でメモリファーストのグラフデータ構造です。 RedisGraphは、グラフのマルチテナンシーをサポートし(多数のグラフを同時に保持できます)、グラフに同時にアクセスする複数のクライアントにサービスを提供できます。 Redisスタックの一部としても利用できるようになりました。 RedisGraph2.8の主な新機能 より豊富なグラフモデル マルチラベルノード