連結成分（隣接情報テーブルストレージを使用して）

ベクターと隣接関係テーブルを達成

ベクター<INT> G [100]; //図頂点隣接テーブルの手段100

G [U] .push_back（V） ; // U 頂点vへの頂点からビデオエッジ、すなわち二次元アレイG [100]を作成する等価[I]

//頂点uの隣接頂点vを検索

以下のために（; [U] .size（）I <G; INT iが0 = Iは++）{

　　INT V = G [U] [I]。

　　.......

　}

 

 方法の利点を示す隣接テーブル

　　メモリ空間の辺の数に比例するだけ

のデメリット隣接リスト表現

（1）次に、U頂点vへの頂点との間の関係の調査は、消費O（n）の隣接リストを検索するには、Uと隣接するn個の頂点の数をみましょう。

（2）困難な有効エッジを削除します

 

書式#include <iostreamの> 
の#include <ベクトル> 
の#include <スタック>
 使用して 名前空間をSTD。

静的 のconst  int型 MAX = 100000 ;
静的 のconst  int型 NIL = - 1 ;

int型のn;
ベクター < INT > G [MAX]。
INTの色[MAX]。

// 深さ優先トラバーサル   
ボイド DFS（INT R＆LT、INT C）{
    スタック < 整数 > S;
    S.push（R）
    色[R] = C。
    しばらく（！S.empty（））{
         int型のu = S.top（）;
        S.pop（）;
        以下のために（INT iが= 0 ; I <Gを[U] .size（）; I ++ ）{
             int型、V = G [U] [I]。
            もし（色[V] == NIL）{
                色[V] = C。
                S.push（V）;
            }
        }
    }
} 

ボイドassignColor（）{
     int型の ID = 1 ;
     // 初期値設定
    のための（INT I = 0、I <N - 、I ++）カラー[I] = NIL;
     // 開始点としてUに未訪問深さ優先探索
    用（INT U = 0 ; U <N-; U ++ ）{
         IF（色[U] == NIL）DFS（U、ID ++ ）。
    }
}

INT のmain（）{
     int型S、T、M、Q;
     // n個（頂点の数）ユーザ、mは関係の数である 
    CIN >> N- M;
     // ビルド隣接リスト
    のための（INT I = 0。 I <M、I ++ ）{
        CIN >> S >> トン。
        G [S] .push_back（T）。
        G [t]は.push_back（S）;
    }
    // 深さ優先トラバーサル、色が同じ値を頂点に設定されるに接続することができる
    assignColor（）。
    
    cinを >> Q;
    
    以下のために（INT iが= 0 ; I <Qと、I ++ ）{
        CIN >> S >> トン。
        もし（色[S] == 色[T]）{
            裁判所未満 << " はい" << てendl;
        }
        他の{
            裁判所未満 << " ノー" << てendl;
        }
    }
    
    リターン 0 ;
}

/ *
10 9 
0 1 
0 2
3 4 
5 7
5 6
6 7
6 8
7 8 
8 9
3
0 1
5 9
1 3
* /