图论--DFS搜索图/树

发布于:2025-04-16 ⋅ 阅读:(30) ⋅ 点赞:(0)

目录

一、图的存储结构

二、题目练习

846. 树的重心 - AcWing题

        dfs,之前学习的回溯算法好多都是用dfs实现搜索的(把题目抽象成树形结构来搜索),其实 回溯算法就是 深搜,只不过针对某一搜索场景 我们给他一个更细分的定义,叫做回溯算法

本节专门讲解dfs在图上的应用,需要做的就是① 明确图的存储结构(邻接矩阵、邻接表),② 背模版 ③  刷题 

一、图的存储结构

看这篇博文就OK

图的存储方式总结:如何高效表示顶点与边的关系?-CSDN博客

最复杂的写法也就是 vector<vector<pair<int, int>>> g  ,虽然看起来复杂,但是比较好理解,这里我是跟着卡哥学习的写法,之前yxc大佬的数组写法呜呜呜我真的只能一时理解不能长久记忆,也写过相关博客笔记 ACWing【846】树的重心、图中点的层次 、邻接表存储图/树、dfs/bfs搜索图/树_图中点的层次acwing-CSDN博客

当时写完应该是明白的,但是现在看真的一头雾水。。。。。

二、题目练习

        之前仔细学过的部分,这里温习一下就好啦,看这篇博客 ,里面有四道经典例题(那很经典了)深度优先搜索DFS-从入门到精通【卡玛】_

所有可达路径属于---模版题,搜索1--n的所有路径并输出

岛屿问题用来练习网格连通块识别问题

  • 岛屿数量-----统计有多少个由“1”组成的互不连通区域,连通快计数问题
  • 岛屿最大面积---找最大的连通块
  • 沉默孤岛和孤岛总面积属于-------连通块/连通域标记题型

博客中有四道经典例题~回顾之后下面再练习几道新题

明确用什么存储图

图是有向边吗还是无向边? 会有重边吗?需要使用visited数组吗??搜索的时候注意边界?

树的重心问题 ,如何操作树结构(其实和图没什么不同)

846. 树的重心 - AcWing题库

 树的重心问题,挺简单的一道题,主要是理解题意,什么是最大节点数最小???

这里我们使用 DFS 统计每个节点删除后各子树大小的最大值,然后取所有节点中这个“最大值”的最小值

思路:

1. 从根节点开始DFS
2. 递归计算每个节点的所有子树规模
3. 在回溯时计算:
   - 子节点方向的最大连通块
   - 父节点方向的剩余连通块
4. 比较并更新全局最小值
5. 最终输出所有可能分割方案中的最优解

搞清子节点和父节点!!!!很关键

子节点的大小计算如下图:

父节点就是n-累加的所有子节点数啦

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

const int N = 1e5 + 10;      // 最大节点数
vector<int> edges[N];        // 邻接表存储树结构
int n;                       // 节点总数
int min_max = INT_MAX;       // 存储最小的最大连通块大小(初始化为极大值)

/**
 * 深度优先搜索计算子树信息
 * @param u      当前节点
 * @param parent 父节点(用于防止回溯)
 * @return 以u为根的子树节点数
 */
int dfs(int u, int parent) {
    int subtree_size = 1;    // 当前子树节点数(至少包含自己)
    int max_part = 0;        // 删除u后最大的连通块大小

    // 遍历所有邻接节点(包含父节点和子节点)
    for (int v : edges[u]) {
        if (v == parent) continue; // 跳过父节点防止回溯

        // 递归获取子树的节点数(此时u是v的父节点)
        int child_size = dfs(v, u);
        max_part = max(max_part, child_size); // 更新子节点方向的最大块
        subtree_size += child_size;    // 累加子树规模,用于计算父节点数目
    }
        
    // 子节点的最大块为max_part 父节点方向的连通块大小 = 总节点数 - 当前子树规模
    max_part = max(max_part, n - subtree_size);
    
    // 全局维护最小值(所有节点的最大连通块中的最小值)
    min_max = min(min_max, max_part);

    return subtree_size; // 返回当前子树的规模(给上层递归使用)
}

int main() {
    // 加速输入输出(处理大规模数据时效果显著)
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    cin >> n;
    
    // 构建树结构(n-1条边)
    for (int i = 0; i < n-1; ++i) {
        int a, b;
        cin >> a >> b;
        edges[a].push_back(b); // 无向图双向连接
        edges[b].push_back(a);
    }

    dfs(1, -1); // 从任意节点开始遍历(根节点设为1,父节点不存在用-1表示)

    cout << min_max << endl;
    return 0;
}


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