AIOJ

引入

二分图，又称二部图，是一类结构特殊的图．它的顶点集可以划分为两个互不相交的子集，使得图中的每条边都连接这两个集合之间的一对点，而不会连接同一集合内部的点．

得益于这种简单的结构，二分图不仅展现出许多优雅的性质，也广泛应用于现实生活中的建模场景，例如任务分配、推荐系统、匹配市场等．许多在一般图上困难的优化问题，在二分图上都可以高效、准确地求解．

定义

如果图 $G=(V,E)$ 的顶点集 $V$ 可以分为两个互不相交的子集 $X$ 和 $Y$ ，使得每条边 $e\in E$ 的两个端点都分别属于 $X$ 和 $Y$ ，就称图 $G$ 是一个 二分图（bipartite graph）．集合 $X$ 和 $Y$ 常称作它的两个部分（part），或者分别称为二分图的左部和右部．当二分图的两个部分 $X$ 和 $Y$ 已知时，也可以用三元组 $(X, Y, E)$ 来表示二分图 $G$ ．

一个典型的二分图如下图所示．

树、偶环、网格图等都是常见的二分图的例子．

刻画

二分图也可以由下列性质等价地定义：

图 $G$ 是可 2‑着色的．也就是说，可以用至多两种颜色给图的所有顶点染色，并且保证相邻顶点颜色不同．
图 $G$ 中不存在奇数长度的环．

很显然，第一条性质与二分图的定义等价：只需要将二分图的两个部分各染一种颜色就好了．

第二条性质稍微复杂一些．可以考虑用两种颜色尝试给图 $G$ 染色．因为不同连通分量之间染色互不干扰，只需要逐个考虑连通分量就好了．任选连通分量中的一个顶点 $s$ ，进行 DFS，并记录连通分量中每个顶点 $v$ 与 $s$ 的距离．从 $s$ 开始，在 DFS 生成树上进行归纳可知，如果存在一种可行的染色方法，一定是根据每个顶点 $v$ 到起点 $s$ 的距离的奇偶性分别染成两种颜色．

继而考虑那些不在生成树中的边．如果这些非树边的两个端点的颜色都不一样，就说明当前的染色方案可行；否则，就不存在可行的方案．进一步地，两个顶点颜色不同，当且仅当它们到树根 $s$ 的距离一奇一偶，这又等价于加入该非树边形成的是一个偶环而非奇环．因此，只要没有奇环，这些非树边必然连接颜色不同的点，进而整张图都可以用两种颜色染色，图就一定是二分图．

判定

要判定一个图是不是二分图，只需要利用上述等价刻画，尝试给二分图染色即可．为此，可以使用 DFS 或者 BFS 来遍历这张图．如果发现了奇环，也就是出现无法染色的情况，那么就不是二分图；否则，就是二分图．

具体流程如下：

遍历顶点，如果发现还没有染色的顶点，说明发现新的连通分量．
任选一种颜色给该顶点染色，并以它为起点做 DFS 或者 BFS，尝试给该连通分量染色．
遍历相邻的顶点时，如果发现已经染色的顶点，检查颜色是否与当前顶点相同．相同，则不是二分图，直接返回；否则，继续遍历．
如果发现尚未染色的顶点，将尚未染色的顶点染上与当前顶点相反的颜色．

参考代码如下：

参考代码

int n;
std::vector<std::vector<int>> gr;
std::vector<int> colors, vis;

// Depth-first search to color vertices.
bool dfs(int cr) {
  vis[cr] = true;
  for (int nt : gr[cr]) {
    if (vis[nt]) {
      if (colors[cr] == colors[nt]) return false;
    } else {
      colors[nt] = colors[cr] ^ 1;
      if (!dfs(nt)) return false;
    }
  }
  return true;
}

// Check whether the graph GR is bipartite.
// If so, the vector COLORS will store a feasible coloring.
bool check_bipartite() {
  for (int i = 1; i <= n; ++i) {
    // Check connected components one by one.
    if (!vis[i]) {
      colors[i] = 0;
      if (!dfs(i)) return false;
    }
  }
  return true;
}

时间复杂度为 $O(|V|+|E|)$ ．

应用

由于结构简单，很多图论优化问题都可以在二分图上高效解决．详情参考相关主条目．