python 实现寻找无向图的关节点Articulation Points算法

寻找无向图的关节点Articulation Points算法介绍

寻找无向图的关节点（Articulation Points）算法，也被称为割点或切点算法，主要用于在无向图中找出那些删除后会使得图分裂成多个连通分量的节点。这个算法在图论和网络分析中非常重要，因为它可以帮助我们理解网络的连通性和稳定性。

以下是一个基本的寻找无向图关节点的算法介绍：

算法概述

深度优先搜索（DFS）：首先，对无向图进行深度优先搜索，生成DFS树。

记录信息：在DFS过程中，记录每个节点的访问顺序（depth数组）、每个节点能够访问到的最早的祖先节点深度（low数组），以及节点的父节点信息（parent数组或类似的表示）。

判断关节点：

如果节点是DFS树的根节点，并且它至少有两个子节点，那么它是关节点。

如果节点不是根节点，检查是否存在从它的某个子树出发，不经过该节点就能到达该节点的某个祖先的路径（即检查low[v] >= depth[u]，其中u是当前节点，v是u的子节点）。如果这样的路径存在，则u不是关节点；否则，u是关节点。

算法步骤

初始化：设置所有节点的访问状态为未访问，初始化depth和low数组，以及parent数组（如果需要）。

选择起始节点：从任意一个未访问的节点开始DFS遍历。

DFS遍历：

标记当前节点为已访问，并记录其访问顺序（depth）。

遍历当前节点的所有未访问的邻接节点，对每个邻接节点执行DFS。

在DFS过程中，更新low数组的值。如果发现了从当前子树出发能到达的祖先节点，并且这个祖先节点的深度更小，就更新low值。

根据上述的关节点判断规则，检查当前节点是否是关节点。

重复：对图中的所有未访问节点重复上述步骤，直到所有节点都被访问过。

示例

假设有一个无向图，其邻接表表示如下，并需要找出该图的关节点：

Graph:
0 -- 3
0 -- 2
2 -- 3
1 -- 2
2 -- 4
1 -- 4
1 -- 6
5 -- 6
5 -- 7
6 -- 7

执行上述算法后，可能会发现节点2是关节点，因为删除节点2后，图将被分割成多个不连通的部分。

注意

实现这个算法时，需要注意处理好各种边界条件和特殊情况，比如只有一个节点的图、图不是连通的等。此外，由于这个算法涉及到图的遍历和深度优先搜索，因此其时间复杂度通常与图中的节点数和边数相关。

寻找无向图的关节点Articulation Points算法python实现样例

以下是Python实现寻找无向图的关节点Articulation Points算法的代码：

python 复制代码

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = defaultdict(list)
        self.Time = 0
    
    def addEdge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)
    
    def APUtil(self, u, visited, ap, parent, low, disc):
        children = 0
        visited[u] = True
        disc[u] = self.Time
        low[u] = self.Time
        self.Time += 1
        
        for v in self.graph[u]:
            if visited[v] == False:
                parent[v] = u
                children += 1
                self.APUtil(v, visited, ap, parent, low, disc)
                
                low[u] = min(low[u], low[v])
                
                if parent[u] == -1 and children > 1:
                    ap[u] = True
                
                if parent[u] != -1 and low[v] >= disc[u]:
                    ap[u] = True
                    
            elif v != parent[u]:
                low[u] = min(low[u], disc[v])
    
    def AP(self):
        visited = [False] * (self.V)
        disc = [float("Inf")] * (self.V)
        low = [float("Inf")] * (self.V)
        parent = [-1] * (self.V)
        ap = [False] * (self.V)
        
        for i in range(self.V):
            if visited[i] == False:
                self.APUtil(i, visited, ap, parent, low, disc)
                
        for index, value in enumerate(ap):
            if value == True:
                print(index)
                
# 使用示例
g1 = Graph(5)
g1.addEdge(1, 0)
g1.addEdge(0, 2)
g1.addEdge(2, 1)
g1.addEdge(0, 3)
g1.addEdge(3, 4)
g1.AP()

print()

g2 = Graph(4)
g2.addEdge(0, 1)
g2.addEdge(1, 2)
g2.addEdge(2, 3)
g2.AP()

print()

g3 = Graph(7)
g3.addEdge(0, 1)
g3.addEdge(1, 2)
g3.addEdge(2, 0)
g3.addEdge(1, 3)
g3.addEdge(1, 4)
g3.addEdge(1, 6)
g3.addEdge(3, 5)
g3.addEdge(4, 5)
g3.AP()

输出结果：