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( “图“ 之 二分图 ) 785. 判断二分图 ——【Leetcode每日一题】
简介( “图“ 之 二分图 ) 785. 判断二分图 ——【Leetcode每日一题】
❓785. 判断二分图
难度:中等
存在一个 无向图 ,图中有 n
个节点。其中每个节点都有一个介于 0
到 n - 1
之间的唯一编号。给你一个二维数组 graph
,其中 graph[u]
是一个节点数组,由节点 u
的邻接节点组成。形式上,对于 graph[u]
中的每个 v
,都存在一条位于节点 u
和节点 v
之间的无向边。该无向图同时具有以下属性:
- 不存在自环(
graph[u]
不包含u
)。 - 不存在平行边(
graph[u]
不包含重复值)。 - 如果
v
在graph[u]
内,那么u
也应该在graph[v]
内(该图是无向图) - 这个图可能不是连通图,也就是说两个节点
u
和v
之间可能不存在一条连通彼此的路径。
二分图 定义:如果能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A
和B
,并使图中的每一条边的两个节点一个来自A
集合,一个来自B
集合,就将这个图称为 二分图 。
如果图是二分图,返回 true
;否则,返回 false
。
示例 1:
输入:graph = [[1,2,3],[0,2],[0,1,3],[0,2]]
输出:false
解释:不能将节点分割成两个独立的子集,以使每条边都连通一个子集中的一个节点与另一个子集中的一个节点。
示例 2:
提示:
- graph.length == n
- 1 <= n <= 100
- 0 <= graph[u].length < n
- 0 <= graph[u][i] <= n - 1
- graph[u] 不会包含 u
- graph[u] 的所有值 互不相同
- 如果 graph[u] 包含 v,那么 graph[v] 也会包含 u
?思路:广度优先搜索
由二分图的定义,graph[u]
中的所有结点都应该和u
在不同的子集,可以将其当作为 边
:
- 可以用两种颜色对图中的节点进行着色,并且保证相邻的节点颜色不同,那么这个图就是二分图,这里为
colors
数组,分别用0
和1
来着色,表示不同的集合; - 由于所个图有可能不是连通图,所以要考虑这种情况;
- 然后对其中一个结点进行广度优先搜索,并对其着色,如果相邻点颜色相同,则不是二分图,返回
false
。
?代码:(Java、C++)
Java
class Solution {
public boolean isBipartite(int[][] graph) {
int[] colors = new int[graph.length];
Arrays.fill(colors, -1);
for (int i = 0; i < graph.length; i++) { // 处理图不是连通的情况
if (colors[i] == -1 && !isBipartite(i, 0, colors, graph)) {
return false;
}
}
return true;
}
private boolean isBipartite(int curNode, int curColor, int[] colors, int[][] graph) {
Stack<Integer> stk = new Stack<>();
stk.push(curNode);
colors[curNode] = curColor;
while(!stk.empty()){
curNode = stk.pop();
curColor = colors[curNode];
for(int nextNode : graph[curNode]){
if(colors[nextNode] != -1 && colors[nextNode] == curColor){
return false;
}else if(colors[nextNode] == -1){
colors[nextNode] = 1 - curColor;
stk.push(nextNode);
}
}
}
return true;
}
}
C++
class Solution {
public:
bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) {
vector<int> colors(graph.size(), -1);
for(int i = 0; i < graph.size(); i++){//处理图不连通的情况
if(colors[i] == -1 && !isBipart(i, 0, colors, graph)){
return false;
}
}
return true;
}
bool isBipart(int curNode, int curColor, vector<int>& colors, vector<vector<int>>& graph) {
stack<int> stk;
stk.push(curNode);
colors[curNode] = curColor;
while(!stk.empty()){
curNode = stk.top();
stk.pop();
curColor = colors[curNode];
for(int nextNode : graph[curNode]){
if(colors[nextNode] != -1 && colors[nextNode] == curColor){
return false;
}else if(colors[nextNode] == -1){
colors[nextNode] = 1 - curColor;
stk.push(nextNode);
}
}
}
return true;
}
};
? 运行结果:
? 复杂度分析:
- 时间复杂度:
O
(
n
+
m
)
O(n + m)
O(n+m),其中
n
和m
分别是无向图中的点数和边数。。 - 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),存储节点颜色的数组需要
O
(
n
)
O(n)
O(n) 的空间,并且在广度优先搜索的过程中,栈中最多有
n−1
个节点,需要 O ( n ) O(n) O(n)的空间。
题目来源:力扣。
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风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。