# `connected_components`

    // 名前付きパラメータバージョン
    template <class VertexListGraph, class ComponentMap, class P, class T, class R>
    typename property_traits<ComponentMap>::value_type
    connected_components(VertexListGraph& G, ComponentMap comp,
        const bgl_named_params<P, T, R>& params = all defaults);

    // この関数の名前なしパラメータバージョンは存在しない

`connected_components()` 関数は無向グラフの連結成分を DFS に基づく方法 を用いて計算する。無向グラフの連結成分はすべての互いに到達可能 な頂点の集合である。もしグラフが増大する間、連結成分を保持する必要があるなら、 `incremental_components()` 関数の素集合に基づく方法の方が速い。“静的な”グラフには この DFS に基づく方法の方が速い [8]。

アルゴリズムの出力は成分プロパティ・マップ `comp` に記録 され、そしてそれは各頂点に割り当てられた成分番号を与える数を含んでいる。 全成分数が関数の返却値である。

### Where Defined

`boost/graph/connected_components.hpp`

### Parameters

IN: `const Graph& g`

> 無向グラフ。グラフの型は Vertex List Graph かつ Incidence Graph のモデルでなければならない。

OUT: `ComponentMap c`

> アルゴリズムはグラフ中にある連結成分数を計算し、各成分に整数のラベルを 割り当てる。アルゴリズムはそれから成分プロパティ・マップ中の 成分番号を記録する事によってグラフ中の各頂点がどの成分に属しているかを登録 する。`ComponentMap` 型は Writable Property Map のモデルでなければならない。値型は汎整数型であるべきで、できれば グラフの `vertices_size_type` に等しい方が望ましい。キー型はグラフの 頂点記述子型でなければならない。

### Named Parameters

UTIL: `color_map(ColorMap color)`

> これはグラフの進行過程を保持するためにアルゴリズムによって使われる。 `ColorMap` 型は Read/Write Property Map のモデルでなければならず、かつキー型はグラフの頂点記述子型でなければなら ず、またカラー・マップの値型は ColorValue のモデルでなければならない。
> デフォルト: サイズ `num_vertices(g)` の `default_color_type` の `std::vector` から作られた `iterator_property_map`で、添え字マップには `i_map` を用いる。

IN: `vertex_index_map(VertexIndexMap i_map)`

> これは各頂点を `[0, num_vertices(g))` の範囲において整数にマップする。 このパラメータはデフォルトのカラー・プロパティ・マップが使われた時にのみ 必要である。 `VertexIndexMap` の型は Readable Property Map のモデルでなければならない。マップの値型は汎整数型でなければならない。 グラフの頂点記述子型はマップのキー型として使用できる必要がある。
> デフォルト: `get(vertex_index, g)`

### Complexity

連結成分のアルゴリズムの時間複雑性もまた O(V + E) である。

### See Also

`strong_components()` and `incremental_components()`

### Example

ファイル `examples/connected_components.cpp` は無向グラフの連結成分を計算する例を含む。

Copyright © 2000-2001 | Jeremy Siek, Indiana University (jsiek@osl.iu.edu)

Japanese Translation Copyright © 2003 Takashi Itou
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