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어떤 사이클에도 속하지 않는 유방향 그래프의 노드를 인쇄합니다.

王林
王林앞으로
2023-09-13 22:25:021027검색

어떤 사이클에도 속하지 않는 유방향 그래프의 노드를 인쇄합니다.

조정 다이어그램에서 어떤 사이클에도 속하지 않는 허브를 식별하는 것은 다양한 애플리케이션에 매우 중요합니다. 이러한 중심은 비순환 하위 그래프의 기초를 형성하고 일반적인 그래프 구조를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. DFS(Profundity First Hunt) 또는 Tarjan의 밀접하게 관련된 부분 계산과 같은 효율적인 그래프 교차 계산을 사용하여 루프에 참여하지 않는 허브를 쉽게 결정하고 인쇄할 수 있습니다. 이러한 방법은 순환적 협업 없이 센터의 성격을 보장하고, 다이어그램의 비원형 부분에 대한 중요한 지식을 제공하며, 다이어그램과 관련된 다양한 비판적 사고 상황을 지원합니다.

사용방법

  • 루프 감지 기능을 갖춘 깊이 우선 검색(DFS)

  • Tarjan의 강력하게 연결된 구성요소 알고리즘

루프 감지 기능을 갖춘 깊이 우선 검색(DFS)

이 접근 방식에서는 깊이 우선 추적(DFS)을 사용하여 조정 차트를 탐색하고 도중에 주기를 구별합니다. 우리는 방문한 센터를 표시하고 지속적인 DFS 방식으로 센터를 추적할 수 있도록 목록을 유지합니다. 후미(지속적인 DFS 방식으로 허브 가장자리에 도달)를 만나면 주기를 차별화합니다. DFS가 끝나면 현재 진행 중인 DFS 방식의 중심이 한 사이클에 중요할 것입니다. 영구 DFS를 사용하지 않는 허브는 루프의 일부가 아니며 인쇄될 수 있습니다.

알고리즘

  • 차트의 방문하지 않은 각 센터에서 DFS(Deep First Hunt)를 시작하세요.

  • DFS 중에 방문한 허브가 표시되어 진행 중인 DFS 경로 목록에 추가됩니다.

  • 후행 에지(현재 DFS 모드에서 허브에 대한 에지)가 발생하면 주기를 구별하고 현재 DFS 모드의 모든 허브를 주기의 일부로 표시합니다.

  • 허브의 DFS가 완료되면 진행 중인 DFS 경로 목록에서 제거하세요.

  • 모든 허브의 DFS를 완료한 후에도 어떤 사이클에도 속하지 않는 허브는 변경되지 않은 상태로 유지되며 인쇄할 수 있습니다.

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Tarjan의 강력하게 연결된 구성요소 알고리즘

Tarjan의 계산은 조정 다이어그램의 모든 주요 관련 부분을 추적하는 데 사용되는 강력한 계산입니다. 명시적으로 관련된 부품은 하위 집합의 두 허브 간에 조정이 존재하는 허브의 하위 집합입니다. 밀접하게 관련된 구성 요소의 일부가 아닌 허브는 사이클의 일부가 아닙니다. 주요 관련 부품을 찾아 어떤 사이클에도 속하지 않는 허브를 식별하고 인쇄할 수 있습니다.

알고리즘

  • Tarjan의 계산을 가이드 맵에 적용하여 모든 주요 관련 부분을 추적하세요.

  • 중요한 관련 부분을 모두 추적한 후 밀접하게 관련된 부분에 중요한 중심을 구분합니다.

  • 명시적으로 연결된 위젯의 일부가 아닌 허브는 어떤 루프에도 속하지 않으며 인쇄될 수 있습니다.

  • 두 가지 방법 모두 코디네이션 차트에서 어떤 주기에도 속하지 않는 센터를 구별하여 인쇄합니다. DFS 방법은 더 간단하고 간단한 구현을 제공하는 반면 Tarjan의 계산은 더 복잡하지만 특정 차트 관련 작업에 도움이 될 수 있는 집중된 상관 관계 부분에 대한 추가 데이터를 제공합니다. 접근 방식에 대한 결정은 특정 요구 사항과 주요 시급한 문제의 맥락에 따라 달라집니다.

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결론

이 두 가지 방법은 조정 차트의 어떤 주기에도 속하지 않는 센터를 식별하는 문제를 해결합니다. DFS 방법은 구현하기 쉽고 추가 정보 구조가 많이 필요하지 않습니다. 반면에 Tarjan의 계산은 특정 상황에서 도움이 될 수 있는 주요 상관관계 부분에 대한 추가 데이터를 제공합니다.

두 가지 방법 사이의 결정은 문제의 특정 전제 조건과 기간 독립적 차별화 센터를 통과하는 추가 데이터에 대한 요구 사항에 따라 달라집니다. 일반적으로 유일한 목표가 어떤 주기에도 속하지 않는 허브를 찾는 것이라면 DFS 접근 방식이 단순성 때문에 선호될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 주요 관련 부분에 대한 추가 조사가 필요한 경우 Tarjan의 계산은 중요한 도구가 될 수 있습니다. 두 방법 모두 능숙한 준비를 제공하며 조정 차트의 속성과 원하는 시험 결과에 맞게 조정할 수 있습니다.

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