Given an undirected graph, return true if and only if it is bipartite.
Recall that a graph is bipartite if we can split it’s set of nodes into two independent subsets A and B such that every edge in the graph has one node in A and another node in B.
The graph is given in the following form: graph[i] is a list of indexes j for which the edge between nodes i and j exists. Each node is an integer between 0 and graph.length - 1. There are no self edges or parallel edges: graph[i] does not contain i, and it doesn’t contain any element twice.
Example 1:
Input: [[1,3], [0,2], [1,3], [0,2]]
Output: true
Explanation:
The graph looks like this:
0----1
| |
| |
3----2
We can divide the vertices into two groups: {0, 2} and {1, 3}.
Example 2:
Input: [[1,2,3], [0,2], [0,1,3], [0,2]]
Output: false
Explanation:
The graph looks like this:
0----1
| \ |
| \ |
3----2
We cannot find a way to divide the set of nodes into two independent subsets.
Note:
graphwill have length in range[1, 100].graph[i]will contain integers in range[0, graph.length - 1].graph[i]will not containior duplicate values.- The graph is undirected: if any element
jis ingraph[i], theniwill be ingraph[j].
这道题博主在最开始做的时候，看了半天，愣是没弄懂输出数据的意思，博主开始以为给的是边，后来发现跟图对应不上，就懵逼了，后来是通过研究论坛上大神们的解法，才总算搞懂了题目的意思，原来输入数组中的 graph[i]，表示顶点i所有相邻的顶点，比如对于例子1来说，顶点0和顶点1，3相连，顶点1和顶点0，2相连，顶点2和结点1，3相连，顶点3和顶点0，2相连。这道题让我们验证给定的图是否是二分图，所谓二分图，就是可以将图中的所有顶点分成两个不相交的集合，使得同一个集合的顶点不相连。为了验证是否有这样的两个不相交的集合存在，我们采用一种很机智的染色法，大体上的思路是要将相连的两个顶点染成不同的颜色，一旦在染的过程中发现有两连的两个顶点已经被染成相同的颜色，说明不是二分图。这里我们使用两种颜色，分别用1和 -1 来表示，初始时每个顶点用0表示未染色，然后遍历每一个顶点，如果该顶点未被访问过，则调用递归函数，如果返回 false，那么说明不是二分图，则直接返回 false。如果循环退出后没有返回 false，则返回 true。在递归函数中，如果当前顶点已经染色，如果该顶点的颜色和将要染的颜色相同，则返回 true，否则返回 false。如果没被染色，则将当前顶点染色，然后再遍历与该顶点相连的所有的顶点，调用递归函数，如果返回 false 了，则当前递归函数的返回 false，循环结束返回 true，参见代码如下：
解法一：
class Solution {
public:
bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) {
vector<int> colors(graph.size());
for (int i = 0; i < graph.size(); ++i) {
if (colors[i] == 0 && !valid(graph, 1, i, colors)) {
return false;
}
}
return true;
}
bool valid(vector<vector<int>>& graph, int color, int cur, vector<int>& colors) {
if (colors[cur] != 0) return colors[cur] == color;
colors[cur] = color;
for (int i : graph[cur]) {
if (!valid(graph, -1 * color, i, colors)) {
return false;
}
}
return true;
}
};
我们再来看一种迭代的解法，整体思路还是一样的，还是遍历整个顶点，如果未被染色，则先染色为1，然后使用 BFS 进行遍历，将当前顶点放入队列 queue 中，然后 while 循环 queue 不为空，取出队首元素，遍历其所有相邻的顶点，如果相邻顶点未被染色，则染成和当前顶点相反的颜色，然后把相邻顶点加入 queue 中，否则如果当前顶点和相邻顶点颜色相同，直接返回 false，循环退出后返回 true，参见代码如下：
解法二：
class Solution {
public:
bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) {
vector<int> colors(graph.size());
for (int i = 0; i < graph.size(); ++i) {
if (colors[i] != 0) continue;
colors[i] = 1;
queue<int> q{{i}};
while (!q.empty()) {
int t = q.front(); q.pop();
for (auto a : graph[t]) {
if (colors[a] == colors[t]) return false;
if (colors[a] == 0) {
colors[a] = -1 * colors[t];
q.push(a);
}
}
}
}
return true;
}
};
其实这道题还可以使用并查集 Union Find 来做，所谓的并查集，简单来说，就是归类，将同一集合的元素放在一起。我们开始遍历所有结点，若当前结点没有邻接结点，直接跳过。否则就要开始进行处理了，并查集方法的核心就两步，合并跟查询。我们首先进行查询操作，对当前结点和其第一个邻接结点分别调用 find 函数，如果其返回值相同，则意味着其属于同一个集合了，这是不合题意的，直接返回 false。否则我们继续遍历其他的邻接结点，对于每一个新的邻接结点，我们都调用 find 函数，还是判断若返回值跟原结点的相同，return false。否则就要进行合并操作了，根据敌人的敌人就是朋友的原则，所有的邻接结点之间应该属于同一个组，因为就两个组，我所有不爽的人都不能跟我在一个组，那么他们所有人只能都在另一个组，所以需要将他们都合并起来，合并的时候不管是用 root[parent] = y 还是 root[g[i][j]] = y 都是可以，因为不管直接跟某个结点合并，或者跟其祖宗合并，最终经过 find 函数追踪溯源都会返回相同的值，参见代码如下：
解法三：
class Solution {
public:
bool isBipartite(vector<vector<int>>& graph) {
vector<int> root(graph.size());
for (int i = 0; i < graph.size(); ++i) root[i] = i;
for (int i = 0; i < graph.size(); ++i) {
if (graph[i].empty()) continue;
int x = find(root, i), y = find(root, graph[i][0]);
if (x == y) return false;
for (int j = 1; j < graph[i].size(); ++j) {
int parent = find(root, graph[i][j]);
if (x == parent) return false;
root[parent] = y;
}
}
return true;
}
int find(vector<int>& root, int i) {
return root[i] == i ? i : find(root, root[i]);
}
};
Github 同步地址：
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/785
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参考资料：
https://leetcode.com/problems/is-graph-bipartite/
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