競技程式設計常見！圖論演算法完全攻略

Sat, 12 Sep 2026 05:00:00 +0900

在競技程式設計（競程）中，圖論及其演算法是無法避開的最重要主題之一。在 AtCoder、Codeforces、TopCoder 等競賽中出現的許多問題，其背後都具有圖的結構。例如道路網的最短路徑、網路通訊成本的最小化、任務依賴關係的解除等，將現實世界的問題抽象化並解決，這是非常強大的武器。

本文將針對競技程式設計中常見的主要圖論演算法（拓撲排序、Dijkstra 演算法、Bellman-Ford 演算法、Floyd-Warshall 演算法、Kruskal 演算法、Prim 演算法、強連通分量分解），介紹其理論背景、使用數學公式的複雜度評估，以及使用現代 C++（C++17/20）高度最佳化的實作範例，進行全面性的網羅。這是一份將近 10,000 字的大份量「完全攻略」指南。

1. 圖論演算法的基礎與限制

在學習演算法之前，掌握競程中圖論問題的一般限制和時間複雜度標準是非常重要的。圖由頂點數 $V$ (Vertices) 和邊數 $E$ (Edges) 來表示。

$O(V + E)$ : 這是頂點數 $V, E \le 10^5 \sim 10^6$ 的問題所要求的時間複雜度。深度優先搜尋 (DFS) 和廣度優先搜尋 (BFS) 即屬此類。
$O((V + E) \log V)$ : 在 $V, E \le 10^5 \sim 2 \cdot 10^5$ 的問題中很常見。這是 Dijkstra 演算法或 Prim 演算法等在使用優先權佇列時的時間複雜度。
$O(V^2)$ : 允許在 $V \le 2000 \sim 3000$ 的稠密圖（$E \approx V^2$）中使用。
$O(V^3)$ : $V \le 400 \sim 500$ 的問題。Floyd-Warshall 演算法是其代表。

在競技程式設計中，一般使用相鄰串列 (Adjacency List) 作為圖的表示方式。由於相鄰矩陣會消耗 $O(V^2)$ 的記憶體，在頂點數較多的問題中會遇到記憶體限制超時 (Memory Limit Exceeded)。

2. 圖的搜尋與排序

拓撲排序 (Topological Sort)

拓撲排序是一種將有向無環圖 (DAG: Directed Acyclic Graph) 的頂點排成一列，使得所有有向邊都從前面的頂點指向後面的頂點的演算法。它通常用於解除任務的依賴關係（例如：任務 A 結束前無法開始任務 B），或決定 DAG 上動態規劃 (DP) 的計算順序。

時間複雜度為 $O(V + E)$。實作方式有兩種：Kahn 演算法（基於入分度的 BFS 基礎）和使用離開順序的 DFS 基礎。這裡介紹 Kahn 演算法，它也很容易求得字典序最小的拓撲排序。

graph LR A["任務 A"] --> B["任務 B"] A["任務 A"] --> C["任務 C"] B["任務 B"] --> D["任務 D"] C["任務 C"] --> D["任務 D"] E["任務 E"] --> C["任務 C"]

C++ 實作範例 (Kahn 演算法)

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

// 執行拓撲排序的函式
// 若存在環，則回傳空陣列
vector<int> topological_sort(int V, const vector<vector<int>>& graph) {
 vector<int> in_degree(V, 0);
 // 計算入分度
 for (int u = 0; u < V; ++u) {
 for (int v : graph[u]) {
 in_degree[v]++;
 }
 }

 // 將入分度為 0 的頂點加入佇列 (若需要字典序最小，請使用 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>)
 queue<int> q;
 for (int i = 0; i < V; ++i) {
 if (in_degree[i] == 0) {
 q.push(i);
 }
 }

 vector<int> res;
 while (!q.empty()) {
 int u = q.front();
 q.pop();
 res.push_back(u);

 // 減少相鄰頂點的入分度
 for (int v : graph[u]) {
 in_degree[v]--;
 if (in_degree[v] == 0) {
 q.push(v);
 }
 }
 }

 // 檢查圖中是否包含環
 if (res.size() != V) {
 return {}; // 有環
 }
 return res;
}

3. 單源最短路徑問題 (SSSP: Single Source Shortest Path)

這是一個求從某個起點到其他所有頂點的最短路徑的問題。根據邊的權重是非負數還是存在負權重，適用的演算法會有所不同。

Dijkstra 演算法 (Dijkstra’s Algorithm)

Dijkstra 演算法是一種在所有邊的權重皆為非負時適用的高速最短路徑演算法。它基於貪婪法：「確定目前已知最短距離最短的頂點，並更新從該頂點到相鄰頂點的距離（鬆弛）」。

鬆弛 (Relaxation) 的數學公式

假設起點為 $s$，到頂點 $u$ 的最短距離為 $d[u]$，邊 $(u, v)$ 的權重為 $w(u, v)$。更新公式如下：

$$ d[v] = \min(d[v], d[u] + w(u, v)) $$

透過使用優先權佇列 (std::priority_queue)，可以在 $O(\log V)$ 的時間內取出距離最小且尚未確定的頂點，整體的時間複雜度為 $O((V + E) \log V)$。空間複雜度為 $O(V + E)$。

graph TD S["起點 S(0)"] -- "2" --> A["頂點 A(2)"] S["起點 S(0)"] -- "5" --> B["頂點 B(5)"] A["頂點 A(2)"] -- "1" --> B["頂點 B(3)"] A["頂點 A(2)"] -- "4" --> C["頂點 C(6)"] B["頂點 B(3)"] -- "1" --> C["頂點 C(4)"]

如上圖所示，直接從 S 到 B 的成本是 5，但如果經過 A，則能以成本 3 抵達。Dijkstra 演算法就是這樣進行最佳化的。

C++ 實作範例

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

const long long INF = 1e18; // 足夠大的值

struct Edge {
 int to;
 long long weight;
};

// Dijkstra 演算法
// 回傳從起點 s 到各個頂點最短距離的陣列
vector<long long> dijkstra(int V, const vector<vector<Edge>>& graph, int s) {
 vector<long long> dist(V, INF);
 dist[s] = 0;

 // 管理 {距離, 頂點} 的優先權佇列 (距離由小到大)
 using P = pair<long long, int>;
 priority_queue<P, vector<P>, greater<P>> pq;
 pq.push({0, s});

 while (!pq.empty()) {
 auto [d, u] = pq.top();
 pq.pop();

 // 若已經找到更短的路徑則跳過 (捨棄舊資訊)
 if (dist[u] < d) continue;

 // 鬆弛處理
 for (const auto& edge : graph[u]) {
 int v = edge.to;
 long long cost = edge.weight;
 if (dist[v] > dist[u] + cost) {
 dist[v] = dist[u] + cost;
 pq.push({dist[v], v});
 }
 }
 }
 return dist;
}

if (dist[u] < d) continue; 這行程式碼非常重要。在 Dijkstra 演算法中，同一個頂點可能會被多次推入佇列，透過這個檢查可以剪枝（剪去無謂的搜尋）。

Bellman-Ford 演算法 (Bellman-Ford Algorithm)

當邊的權重包含負值時，Dijkstra 演算法無法得出正確答案。這時就輪到 Bellman-Ford 演算法發揮作用了。藉由對所有邊重複進行 $V - 1$ 次的鬆弛處理，即使有負權重也能正確計算出最短路徑。

如果在第 $V$ 次迭代中仍發生更新，這意味著存在負環 (Negative Cycle)。在競程中，「檢測負環」也是常見的問題，而 Bellman-Ford 演算法作為檢測演算法也非常優秀。

時間複雜度為 $O(V \times E)$，因為比 Dijkstra 演算法慢，請注意它只能適用於 $V \le 2000, E \le 5000$ 左右的限制。

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#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const long long INF = 1e18;

struct Edge {
 int from;
 int to;
 long long weight;
};

// Bellman-Ford 演算法
// 回傳值: {最短距離的陣列, 是否存在負環}
pair<vector<long long>, bool> bellman_ford(int V, const vector<Edge>& edges, int s) {
 vector<long long> dist(V, INF);
 dist[s] = 0;
 bool negative_cycle = false;

 // 迴圈執行 V 次
 for (int i = 0; i < V; ++i) {
 bool updated = false;
 for (const auto& edge : edges) {
 if (dist[edge.from] != INF && dist[edge.to] > dist[edge.from] + edge.weight) {
 dist[edge.to] = dist[edge.from] + edge.weight;
 updated = true;
 // 若在第 V 次發生更新，則存在負環
 if (i == V - 1) {
 negative_cycle = true;
 }
 }
 }
 // 若無更新則提早結束 (最佳化)
 if (!updated) break;
 }

 return {dist, negative_cycle};
}

4. 全點對最短路徑問題 (APSP: All-Pairs Shortest Path)

Floyd-Warshall 演算法 (Floyd-Warshall Algorithm)

這是一種求圖中所有頂點對之間最短距離的演算法。它基於動態規劃 (DP)。該演算法非常簡潔，實作極其容易是其魅力所在。

狀態轉移方程式如下。選擇經過頂點 $k$ 的路徑和不經過的路徑中較短者。

$$ d[i][j] = \min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]) $$

因為需要執行三層迴圈，時間複雜度為 $O(V^3)$，空間複雜度為 $O(V^2)$。如果頂點數在 $V \le 400$ 左右，可以在執行時間限制（通常為 2 秒）內完成。

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

const long long INF = 1e18;

// Floyd-Warshall 演算法
// dist[i][j] 在初始狀態下是從 i 到 j 的邊權重 (若無邊則為 INF，若 i==j 則為 0)
void floyd_warshall(int V, vector<vector<long long>>& dist) {
 // 經過的頂點 k
 for (int k = 0; k < V; ++k) {
 // 起點 i
 for (int i = 0; i < V; ++i) {
 // 終點 j
 for (int j = 0; j < V; ++j) {
 // 為防止溢位，檢查是否為 INF
 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) {
 dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]);
 }
 }
 }
 }
}

Floyd-Warshall 演算法也能檢測負環。在迴圈結束後，只要存在任何一個頂點 i 使得 dist[i][i] < 0，就代表圖中包含負環。

5. 最小生成樹 (MST: Minimum Spanning Tree)

在連通的無向圖中，連接所有頂點的樹（不含環的子圖）中，邊權重總和最小的稱為最小生成樹 (MST)。通常在網路鋪設成本最小化等問題中被直接問到。

Kruskal 演算法 (Kruskal’s Algorithm)

這是一種貪婪法，將所有邊依權重由小到大排序，在不形成環的情況下依序採用邊。判斷是否形成環可以使用互斥集資料結構 (Union-Find, Disjoint Set) 來高速處理。

時間複雜度的瓶頸在於邊的排序，為 $O(E \log E)$。這是競程中最頻繁使用的 MST 建構演算法。

graph TD A["頂點 A"] -- "1 (採用)" --- B["頂點 B"] B["頂點 B"] -- "2 (採用)" --- C["頂點 C"] C["頂點 C"] -- "3 (採用)" --- D["頂點 D"] A["頂點 A"] -- "4 (捨棄: 環)" --- D["頂點 D"]

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// Union-Find (互斥集資料結構)
struct UnionFind {
 vector<int> parent, rank, size;
 UnionFind(int n) : parent(n), rank(n, 0), size(n, 1) {
 for (int i = 0; i < n; i++) parent[i] = i;
 }
 int find(int x) {
 if (parent[x] == x) return x;
 // 路徑壓縮
 return parent[x] = find(parent[x]);
 }
 bool unite(int x, int y) {
 int root_x = find(x);
 int root_y = find(y);
 if (root_x == root_y) return false;

 // 依秩 (rank) 合併
 if (rank[root_x] < rank[root_y]) swap(root_x, root_y);
 parent[root_y] = root_x;
 if (rank[root_x] == rank[root_y]) rank[root_x]++;
 size[root_x] += size[root_y];
 return true;
 }
 bool same(int x, int y) { return find(x) == find(y); }
};

struct Edge {
 int u, v;
 long long weight;
 // 用於排序的比較函式
 bool operator<(const Edge& other) const {
 return weight < other.weight;
 }
};

// Kruskal 演算法
long long kruskal(int V, vector<Edge>& edges) {
 // 將邊依權重遞增排序
 sort(edges.begin(), edges.end());

 UnionFind uf(V);
 long long mst_cost = 0;
 int edge_count = 0;

 for (const auto& edge : edges) {
 if (uf.unite(edge.u, edge.v)) {
 mst_cost += edge.weight;
 edge_count++;
 // 當選出 V-1 條邊時結束 (最佳化)
 if (edge_count == V - 1) break;
 }
 }
 return mst_cost;
}

Prim 演算法 (Prim’s Algorithm)

採用與 Dijkstra 演算法非常相似的方法。從某一個頂點開始，在已經建構的樹所直接連接的邊中，不斷選擇權重最小的邊來讓樹成長。

使用優先權佇列時的時間複雜度為 $O((V + E) \log V)$。在稠密圖（邊數多的圖）的情況下，Prim 演算法的陣列基礎實作 $O(V^2)$ 有時會比 Kruskal 演算法更快。

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

struct Edge {
 int to;
 long long weight;
};

// Prim 演算法
long long prim(int V, const vector<vector<Edge>>& graph) {
 vector<bool> used(V, false);
 // {權重, 頂點}
 using P = pair<long long, int>;
 priority_queue<P, vector<P>, greater<P>> pq;

 long long mst_cost = 0;
 // 將頂點 0 作為起點
 pq.push({0, 0});

 while (!pq.empty()) {
 auto [cost, u] = pq.top();
 pq.pop();

 if (used[u]) continue;
 used[u] = true;
 mst_cost += cost;

 for (const auto& edge : graph[u]) {
 if (!used[edge.to]) {
 pq.push({edge.weight, edge.to});
 }
 }
 }
 return mst_cost;
}

6. 進階：強連通分量分解 (SCC: Strongly Connected Components)

在有向圖中，「彼此可以互相到達的頂點集合」稱為強連通分量 (SCC)。若將任意有向圖以強連通分量為單位進行縮點，整體必定會變成 DAG (有向無環圖)。這稱為強連通分量分解。這是為了簡化圖結構使問題更容易解決的極其重要的前置處理。

在競程中，常被用於解決 2-SAT 問題，或是將有環的圖縮點成 DAG 後進行 DP。

Kosaraju 演算法 (Kosaraju’s Algorithm)

Kosaraju 演算法是一種優美且有效率的方法，只需執行 2 次 DFS（深度優先搜尋）即可建構 SCC。時間複雜度為 $O(V + E)$，在線性時間內運作。

演算法步驟：

在原圖上進行 DFS，並以離開順序（post-order）將頂點記錄到陣列中。
建立一個將所有邊反向的反圖。
從步驟 1 記錄的陣列中由後往前（離開順序較晚的優先），在反圖上對未訪問的頂點進行 DFS。這次 DFS 能到達的頂點集合即構成一個 SCC。

graph TD subgraph "SCC 1" A["頂點 A"] --> B["頂點 B"] B["頂點 B"] --> A["頂點 A"] end subgraph "SCC 2" C["頂點 C"] --> D["頂點 D"] D["頂點 D"] --> C["頂點 C"] end B["頂點 B"] --> C["頂點 C"]

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct SCC {
 int V;
 vector<vector<int>> graph, rev_graph;
 vector<int> order, comp;
 vector<bool> used;

 SCC(int n) : V(n), graph(n), rev_graph(n), comp(n, -1), used(n, false) {}

 void add_edge(int from, int to) {
 graph[from].push_back(to);
 rev_graph[to].push_back(from);
 }

 // 第 1 次 DFS (記錄離開順序)
 void dfs1(int u) {
 used[u] = true;
 for (int v : graph[u]) {
 if (!used[v]) dfs1(v);
 }
 order.push_back(u);
 }

 // 第 2 次 DFS (搜尋反圖)
 void dfs2(int u, int id) {
 used[u] = true;
 comp[u] = id;
 for (int v : rev_graph[u]) {
 if (!used[v]) dfs2(v, id);
 }
 }

 // 建構 SCC 處理。回傳值為 SCC 的組數
 int build() {
 // 第 1 次 DFS
 for (int i = 0; i < V; ++i) {
 if (!used[i]) dfs1(i);
 }

 fill(used.begin(), used.end(), false);
 int group_id = 0;

 // 第 2 次 DFS (order 的反序)
 for (int i = V - 1; i >= 0; --i) {
 int u = order[i];
 if (!used[u]) {
 dfs2(u, group_id++);
 }
 }
 return group_id;
 }
};

comp 陣列中會儲存各頂點所屬的 SCC ID。這個 ID 其實具有一個非常方便的性質，也就是它會依照拓撲排序的順序分配。換句話說，只要看 comp 的值，就能立即了解縮點成 DAG 後的依賴關係。

7. 總結與學習建議

本文全面介紹了競技程式設計中常見的圖論演算法。擅長圖論問題的秘訣在於**「反覆實作直到變成反射動作」，以及「訓練自己思考這個問題可以歸約為哪種圖（頂點是什麼，邊是什麼）」**。

首先要能無誤且快速地寫出 DFS / BFS。
接著要能默寫出 Dijkstra 演算法和 Kruskal 演算法（AtCoder 棕色～綠色區間必備）。
最後，增加 Bellman-Ford、Floyd-Warshall、拓撲排序、SCC 等演算法的武器庫（在 AtCoder 水色～藍色區間將成為利器）。

強烈建議將程式碼片段整理成函式庫（儲存在 Snippet 工具或自己的 GitHub 儲存庫中），以便在正式比賽中能毫不猶豫地呼叫使用。

競技程式設計中的圖論演算法，是最能體會到演算法之美與強大威力的領域。請務必臨摹本文的程式碼，並在線上解題系統 (Online Judge) 中挑戰考古題吧！

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競技程式設計常見！圖論演算法完全攻略

1. 圖論演算法的基礎與限制

2. 圖的搜尋與排序

拓撲排序 (Topological Sort)

C++ 實作範例 (Kahn 演算法)

3. 單源最短路徑問題 (SSSP: Single Source Shortest Path)

Dijkstra 演算法 (Dijkstra’s Algorithm)

鬆弛 (Relaxation) 的數學公式

C++ 實作範例

Bellman-Ford 演算法 (Bellman-Ford Algorithm)

C++ 實作範例

4. 全點對最短路徑問題 (APSP: All-Pairs Shortest Path)

Floyd-Warshall 演算法 (Floyd-Warshall Algorithm)

C++ 實作範例

5. 最小生成樹 (MST: Minimum Spanning Tree)

Kruskal 演算法 (Kruskal’s Algorithm)

C++ 實作範例

Prim 演算法 (Prim’s Algorithm)

C++ 實作範例

6. 進階：強連通分量分解 (SCC: Strongly Connected Components)

Kosaraju 演算法 (Kosaraju’s Algorithm)

C++ 實作範例

7. 總結與學習建議