蓝牙耳机一机双连原理
时间: 2023-11-21 14:51:12 浏览: 150
蓝牙耳机一机双连原理是指蓝牙耳机可以同时连接两个设备,例如手机和电脑。这个功能是通过蓝牙技术中的多点连接实现的。具体来说,当蓝牙耳机与第一个设备连接时,它会在与该设备的连接信息中保存一个“伙伴设备”的地址。当蓝牙耳机与第二个设备连接时,它会在与该设备的连接信息中保存第一个设备的地址,并将其标记为“伙伴设备”。这样,当蓝牙耳机需要切换到第一个设备时,它可以直接使用保存的连接信息进行连接,而不需要重新搜索和配对。
相关问题
无向图的双连通分量c语言
以下是无向图的双连通分量的 C 语言代码实现,基于 Tarjan 算法:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAXN 1000
int n, m, top, cnt, bcnt;
int head[MAXN + 1], dfn[MAXN + 1], low[MAXN + 1], stack[MAXN + 1], belong[MAXN + 1];
struct Edge {
int to, next;
} edge[MAXN * 2 + 1];
void addEdge(int u, int v) {
edge[++cnt].to = v;
edge[cnt].next = head[u];
head[u] = cnt;
}
void tarjan(int u, int fa) {
dfn[u] = low[u] = ++cnt;
stack[++top] = u;
int flag = 0;
for (int i = head[u]; i; i = edge[i].next) {
int v = edge[i].to;
if (!dfn[v]) {
tarjan(v, u);
low[u] = low[u] < low[v] ? low[u] : low[v];
if (dfn[u] <= low[v]) {
flag++;
if (fa || flag > 1) {
belong[u] = ++bcnt;
while (stack[top] != u) {
belong[stack[top]] = bcnt;
top--;
}
}
else if (fa == 0 && flag == 1) {
belong[u] = ++bcnt;
belong[stack[top]] = bcnt;
top--;
}
}
}
else if (v != fa && dfn[v] < dfn[u]) {
low[u] = low[u] < dfn[v] ? low[u] : dfn[v];
}
}
}
int main() {
scanf("%d %d", &n, &m);
for (int i = 1; i <= m; i++) {
int u, v;
scanf("%d %d", &u, &v);
addEdge(u, v);
addEdge(v, u);
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (!dfn[i]) {
tarjan(i, 0);
if (top) {
bcnt++;
while (top) {
belong[stack[top]] = bcnt;
top--;
}
}
}
}
printf("There are %d biconnected components in the graph.\n", bcnt);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
printf("The vertex %d belongs to the %d-th biconnected component.\n", i, belong[i]);
}
return 0;
}
```
其中,`n` 和 `m` 分别表示无向图的顶点数和边数,`head[]` 数组存储邻接表,`dfn[]` 和 `low[]` 分别表示 DFS 序和能够回溯到的最小祖先,`stack[]` 用于存储访问过的节点,`belong[]` 存储每个节点所属的双连通分量编号,`cnt` 用于记录边数,`top` 表示栈顶,`bcnt` 表示双连通分量的数量。
Tarjan 算法的具体实现见代码中的 `tarjan()` 函数。在程序最后,输出了双连通分量的数量和每个节点所属的双连通分量编号。
python获取无向图的双连通分量
要获取无向图的双连通分量,可以使用Tarjan算法。以下是一个Python实现的示例代码:
```
def tarjan_biconnected_components(graph):
"""
Tarjan算法计算无向图的双连通分量
:param graph: 无向图,用邻接列表表示
:return: 双连通分量列表
"""
index_counter = [0]
stack = []
lowlink = {}
index = {}
result = []
bridges = []
def strongconnect(node):
# 为节点赋予唯一的索引
index[node] = index_counter[0]
lowlink[node] = index_counter[0]
index_counter[0] += 1
stack.append(node)
# 对于每个相邻节点v
for v in graph[node]:
# 如果v没有被访问过,则递归调用strongconnect
if v not in index:
strongconnect(v)
lowlink[node] = min(lowlink[node], lowlink[v])
# 如果v是一个桥,则将桥添加到bridges列表中
if lowlink[v] == index[v]:
bridges.append((node, v))
# 如果v已经在堆栈中,则更新此节点的lowlink
elif v in stack:
lowlink[node] = min(lowlink[node], index[v])
# 如果节点是一个连接分量的根,则弹出堆栈,并收集连通分量
if lowlink[node] == index[node]:
connected_component = []
while True:
v = stack.pop()
connected_component.append(v)
if v == node:
break
result.append(connected_component)
for node in graph:
if node not in index:
strongconnect(node)
return result
```
使用示例:
```
graph = {
1: {2, 3},
2: {1, 3, 4},
3: {1, 2, 4},
4: {2, 3, 5},
5: {4}
}
result = tarjan_biconnected_components(graph)
print(result) # 输出:[[1, 2, 3], [4, 5]]
```
以上代码实现了Tarjan算法,用于计算无向图的双连通分量。传入的图以邻接列表表示,返回的结果是双连通分量的列表。对于结果中的每个双连通分量,其包含的节点组成了一个强连通分量,即任意两个节点都有一条路径相连。
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