第五章面试题解答
5-31.
DFS和BFS使用了哪些数据结构?
解析：
其实刚读完这一章，我一开始想到的是用邻接表来表示图，但其实用邻接矩阵也能实现啊？后来才发现应该回答，BFS用队列实现；DFS可以用栈实现也可以改写成递归形式。用栈来消除递归改写DFS也出现在《算法导论》的练习题22.3-6。
5-32.
写一个函数，在遍历二叉查找数的时候，输出第i个结点。
解析：
模仿DFS遍历时维护一个进入时间数组和完成时间数组的特点，维护一个全局变量n，在中序遍历的时候，每遍历一个结点就n++，直到n=i时打印这个结点，或者遍历完成时仍然n!=i时报错即可。
题外话：
第5章“图遍历”的Interview Problems部分确实只有这两题，而第6章“带权图算法”干脆就没Interview Problems这一部分。其实图本身的表示就比较复杂，几个基本的图算法虽然思路不难，但是代码量不小，同时要写繁琐的初始化方法，写具体算法实现时还要用到各种辅助数据结构，编码起来想少都不行。况且就算真写出来了，正确性的证明又很费功夫（比如拓扑排序、强联通分支），因此面试时除了专门做这个方向的，很少会考到具体的代码书写，更不用说其他变形、改进了。这也就是为什么图相关的面试题并不多的原因。
另外提一下，《算法设计手册》上的拓扑排序和强联通分支算法是基于边分类的，而且它把DFS写成了一个可扩充的框架；而《算法导论》则是利用最后完成时间来实现这两个算法，在此之前把DFS写成了一个子程序供这两个算法调用。究竟孰优孰劣我不评价，从先入为主和对我而言易于理解的角度和来说，我更倾向于使用后者。
DFS应用之找挂接点（Articulation Vertices，《算法导论》中文版的翻译）
既然提到了《算法设计手册》上DFS的框架写法了，这个算法正好来进行演示。（《算法导论》思考题22-2曾提到了这个概念）。
先来看看《算法设计手册》版DFS框架：
//图用邻接表实现 //entry_time[] 某结点开始处理的时间 //exit_time[] 某结点处理完毕的时间 //discoverd[] 某个结点是否已被发现 //process_vertex_early() 某个结点刚发现时采取的处理 //process_edge() 对边的处理 //process_vertex_late() 某个结点所有邻接边处理完后的动作 //以上三个函数决定了DFS的行为，如果只需要基本的功能，可以实现为空操作，或者输出该结点/边用于追踪遍历过程 dfs(graph *g, int v) { edgenode *p; /* temporary pointer */ int y; /* successor vertex */ if (finished) return; /* allow for search termination */ discovered[v] = TRUE; time = time + 1; entry_time[v] = time; process_vertex_early(v); p = g->edges[v]; while (p != NULL) { y= p->y; if (discovered[y] == FALSE) { parent[y] = v; process_edge(v,y); dfs(g,y); } else if ((!processed[y]) || (g->directed)) process_edge(v,y); if (finished) return; p = p->next; } process_vertex_late(v); time = time + 1; exit_time[v] = time; processed[v] = TRUE; }
挂接点是指，如果我们从连通图中删除这个结点，会导致图不再连通。下图中的白点就是挂接点，可以把它看作为图上最脆弱的点。
使用DFS或BFS写一个暴力算法很简单：删除一个结点，用DFS或BFS判断是否连通；恢复原图，删除下一个结点继续判断，直至所有接点都判断过。如果结点数n个，边数m个，暴力算法时间复杂度为O(n(m+n))。
现在用DFS遍历时生成树的角度来看。对于这棵树上所有在原图的边，归为TREE边；其余所有边是BACK边，即它们指向一个先于这个结点遍历的另一个结点。
可以发现一些规律：
DFS树的叶结点不可能是挂接点，删去它树的连通性未被破坏。只有树的内结点可能是挂接点。
对于DFS树的根，如果它只有一个孩子，那么删去它和删去一个叶结点是一样的。而孩子多于1个时，删去根会导致孩子们不再连通，也即它是挂接点。
对于一个BACK边，它连接的两个结点的TREE路径（即DFS时形成的路径）上的所有结点都不可能是挂接点。
寻找挂接点需要维护BACK边连接DFS树上结点与其祖先的信息。用reachable_ancesor[v]表示结点v用BACK边能连接的最老祖先（初始化为v），tree_out_degree[v]表示结点在DFS树的出度。edge_classification(int x,int y)用于判断(x,y)是TREE还是BACK。
int reachable_ancestor[MAXV+1]; /* earliest reachable ancestor of v */ int tree_out_degree[MAXV+1]; /* DFS tree outdegree of v */ process_vertex_early(int v) { reachable_ancestor[v] = v; } process_edge(int x, int y) { int class; /* edge class */ class = edge_classification(x,y); if (class == TREE) tree_out_degree[x] = tree_out_degree[x] + 1; if ((class == BACK) && (parent[x] != y)) { if (entry_time[y] < entry_time[ reachable_ancestor[x] ] ) reachable_ancestor[x] = y; } }
int edge_classification(int x, int y)
{
if (parent[y] == x)
return TREE;
else
return BACK;
}
下面是v与祖先的连通性和v是否是挂接点的关系，一共是三种情况
用代码实现在process_vertex_late()里，即：
process_vertex_late(int v) { bool root; /* is the vertex the root of the DFS tree? */ int time_v; /* earliest reachable time for v */ int time_parent; /* earliest reachable time for parent[v] */ if (parent[v] < 1) { /* test if v is the root */ if (tree_out_degree[v] > 1) printf("root articulation vertex: %d \n",v); return; } root = (parent[parent[v]] < 1); /* is parent[v] the root? */ if ((reachable_ancestor[v] == parent[v]) && (!root)) printf("parent articulation vertex: %d \n",parent[v]); if (reachable_ancestor[v] == v) { printf("bridge articulation vertex: %d \n",parent[v]); if (tree_out_degree[v] > 0) /* test if v is not a leaf */ printf("bridge articulation vertex: %d \n",v); } time_v = entry_time[reachable_ancestor[v]]; time_parent = entry_time[ reachable_ancestor[parent[v]] ]; if (time_v < time_parent) reachable_ancestor[parent[v]] = reachable_ancestor[v]; }
最后几行用entry_time[v]表示v的年龄，time_v是v通过BACK边达到的最老结点。如果v的parent能通过v的BACK到达v的最老祖先，那么parent(v)肯定不是挂接点，下次处理parent(v)时做出这样的标记让它能通过v的BACK到达v的最老祖先。
