二重連結グラフ
2つの頂点の間に2つの頂点が互いに素なパスが存在する場合、無向グラフは2重連結グラフと呼ばれます。つまり、任意の2つの頂点の間にサイクルがあると言えます。
グラフGは、接続されていて、グラフに関節点や切断点が存在しない場合、2重連結グラフであると言えます。
この問題を解決するために、DFSトラバーサルを使用します。 DFSを使用して、アーティキュレーションポイントが存在するかどうかを確認します。また、すべての頂点がDFSによってアクセスされているかどうかを確認します。アクセスされていない場合は、グラフが接続されていないと言えます。
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 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 Output: The Graph is a biconnected graph.
アルゴリズム
isArticulation (開始、訪問済み、ディスク、低、親)
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- アーティキュレーションポイントが見つかった場合はTrue。
Begin time := 0 //the value of time will not be initialized for next function calls dfsChild := 0 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 increase dfsChild parent[v] := start if isArticulation(v, visited, disc, low, parent) is true, then return ture low[start] := minimum of low[start] and low[v] if parent[start] is φ AND dfsChild > 1, then return true if parent[start] is φ AND low[v] >= disc[start], then return true else if v is not the parent of start, then low[start] := minimum of low[start] and disc[v] done return false End
isBiconnected(グラフ)
入力: 与えられたグラフ。
出力- グラフが2重連結の場合はTrue。
Begin initially set all vertices are unvisited and parent of each vertices are φ if isArticulation(0, visited, disc, low, parent) = true, then return false for each node i of the graph, do if i is not visited, then return false done return true End
例
#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; } bool isArticulation(int start, bool visited[], int disc[], int low[], int parent[]) { static int time = 0; int dfsChild = 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]) { dfsChild++; parent[v] = start; //make start node as parent if(isArticulation(v, visited, disc, low, parent)) return true; low[start] = min(low[start], low[v]); //when subtree from v is connected to one of parent of start node if(parent[start] == -1 && dfsChild > 1) { //when u have 2 or more children return true; } if(parent[start] != -1 && low[v]>= disc[start]) return true; } else if(v != parent[start]) //update low of start for previous call low[start] = min(low[start], disc[v]); } } return false; } bool isBiConnected() { 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 } if(isArticulation(0, vis, disc, low, parent)) //when no articulation point is found return false; for(int i = 0; i<NODE; i++) if(!vis[i]) //if any node is unvisited, the graph is not connected return false; return true; } int main() { if(isBiConnected()) cout << "The Graph is a biconnected graph."; else cout << "The Graph is not a biconnected graph."; }
出力
The Graph is a biconnected graph.
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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
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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