グラフがDAG(有向非巡回グラフ)であるかどうかを判定するC++プログラム
DAG(有向非巡回グラフ)とは
有向非巡回グラフ(DAG:Directed Acyclic Graph)とは、辺に向きが定義された有向グラフであり、かつグラフ内にサイクル(閉路)が存在しないグラフのことです。すべての辺は一方向のみに向かっており、どの頂点から出発しても同じ頂点へ戻ってくる経路は存在しません。DAGは、タスクのスケジューリング、依存関係の解決、トポロジカルソートなど、さまざまな分野で活用されています。
本記事では、与えられたグラフがDAGであるかどうかを判定するC++プログラムを紹介します。
アルゴリズム
このアルゴリズムでは、出次数が0(隣接リストが空)の頂点を順に取り除いていくことで、グラフがDAGであるかを判定します。すべての頂点を取り除くことができればDAGであり、途中で取り除ける頂点がなくなればサイクルが存在すると判断できます。
Begin
Function checkDAG(int n):
intialize count = 0
intialize size = n - 1
for i = 0 to n-1
if (count == size)
return 1
done
if (arr[i].ptr == NULL)
increment count
for j = 0 to n-1
while (arr[j].ptr != NULL)
if ((arr[j].ptr)->d == (arr[i].ptr)->d)
(arr[j].ptr)->d = -1
done
arr[i].ptr = (arr[i].ptr)->next
done
done
done
done
return 0
Endサンプルコード
以下は、グラフがDAGであるかどうかを判定するC++のサンプルコードです。グラフは隣接リスト形式で表現されています。
#include<iostream>
using namespace std;
int c = 0;
struct ad_list { //隣接リストの構造体
int d;
ad_list *next;
}
*np = NULL, *np1 = NULL, *p = NULL, *q = NULL;
struct Gr { //グラフの構造体
int v;
ad_list *ptr;
}
arr[6];
void addRevEdge(int s, int d) { //グラフに逆向きの辺を追加する
np1 = new ad_list;
np1->d = s;
np1->next = NULL;
if (arr[d].ptr == NULL) {
arr[d].ptr = np1;
q = arr[d].ptr;
q->next = NULL;
} else {
q = arr[d].ptr;
while (q->next != NULL) {
q = q->next;
}
q->next = np1;
}
}
void addEdge(int s, int d) { //グラフに辺を追加する
np = new ad_list;
np->d = d;
np->next = NULL;
if (arr[s].ptr == NULL) {
arr[s].ptr = np;
p = arr[s].ptr;
p->next = NULL;
} else {
p = arr[s].ptr;
while (p->next != NULL) {
p = p->next;
}
p->next = np;
}
}
void print_g(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << "Adjacency List of " << arr[i].v << ": ";
while (arr[i].ptr != NULL) {
cout << (arr[i].ptr)->d<< " ";
arr[i].ptr = (arr[i].ptr)->next;
}
cout << endl;
}
}
int checkDAG(int n) {
int count = 0;
int size = n - 1;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (count == size) {
return 1;
}
if (arr[i].ptr == NULL) {
count++;
for (int j = 0; j < n; j++) {
while (arr[j].ptr != NULL) {
if ((arr[j].ptr)->d == (arr[i].ptr)->d) {
(arr[j].ptr)->d = -1;
}
arr[i].ptr = (arr[i].ptr)->next;
}
}
}
}
return 0;
}
int main() {
int v = 4;
cout << "Number of vertices: " << v << endl;
for (int i = 0; i < v; i++) {
arr[i].v = i;
arr[i].ptr = NULL;
}
addEdge(1, 0);
addEdge(3, 1);
addEdge(2, 1);
addEdge(0, 3);
addEdge(4, 1);
print_g(v);
cout << "The given graph is 'Directed Acyclic Graph' :";
if (checkDAG(v) == 1)
cout << " yes";
else
cout << " no";
}実行結果
Number of vertices: 4 Adjacency List of 0: 3 Adjacency List of 1: 0 Adjacency List of 2: 1 Adjacency List of 3: 1 The given graph is 'Directed Acyclic Graph' : yes
この実行結果から、与えられたグラフはDAG(有向非巡回グラフ)であることが確認できます。
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有向グラフにオイラー閉路が含まれているかどうかを判定するC++プログラム
オイラー閉路(オイラー回路)とは、グラフ上のすべての辺をちょうど1回ずつ通過できる経路のことです。このとき、同じ頂点を何度通っても構いません。オイラー閉路はオイラー路(Euler Path)の特別な形であり、オイラー路の始点がそのまま終点ともつながっている場合を指します。 ある有向グラフがオイラー閉路を持つかどうかを判定するには、次の2つの条件を満たしている必要があります。 グラフが連結であること(任意の頂点から他のすべての頂点へ到達できること)。 すべての頂点において、入次数と出次数が等しいこと。 入力 − グラフの隣接行列 01000 00100 00011 10000 0010
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C++で有向グラフの強連結成分を検出するプログラムの作成方法
有向グラフにおいて、ある成分内の任意の頂点ペア同士の間に経路が存在するとき、その成分は「強く接続されている(強連結)」といいます。このような成分のことを強連結成分(SCC: Strongly Connected Components)と呼びます。この問題を解くには、まずDFS(深さ優先探索)を使って各頂点の完了時刻(finish time)を求めます。次にグラフを転置し、完了時刻をもとに頂点を降順に並べる(トポロジカルソート)ことで、強連結成分を一つずつ取り出します。これは有名なKosarajuのアルゴリズムに基づいた手法です。入力: グラフの隣接行列001101000001000000010