本章是经过C++实现拓扑排序。html
目录
1. 拓扑排序介绍
2. 拓扑排序的算法图解
3. 拓扑排序的代码说明
4. 拓扑排序的完整源码和测试程序node转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/git
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拓扑排序(Topological Order)是指,将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而获得一个有序的线性序列。算法
这样说,可能理解起来比较抽象。下面经过简单的例子进行说明!
例如,一个项目包括A、B、C、D四个子部分来完成,而且A依赖于B和D,C依赖于D。如今要制定一个计划,写出A、B、C、D的执行顺序。这时,就能够利用到拓扑排序,它就是用来肯定事物发生的顺序的。数组
在拓扑排序中,若是存在一条从顶点A到顶点B的路径,那么在排序结果中B出如今A的后面。数据结构
拓扑排序算法的基本步骤: 测试
1. 构造一个队列Q(queue) 和 拓扑排序的结果队列T(topological);
2. 把全部没有依赖顶点的节点放入Q;
3. 当Q还有顶点的时候,执行下面步骤:
3.1 从Q中取出一个顶点n(将n从Q中删掉),并放入T(将n加入到结果集中);
3.2 对n每个邻接点m(n是起点,m是终点);
3.2.1 去掉边<n,m>;
3.2.2 若是m没有依赖顶点,则把m放入Q;
注:顶点A没有依赖顶点,是指不存在以A为终点的边。ui
以上图为例,来对拓扑排序进行演示。spa
第1步:将B和C加入到排序结果中。
顶点B和顶点C都是没有依赖顶点,所以将C和C加入到结果集T中。假设ABCDEFG按顺序存储,所以先访问B,再访问C。访问B以后,去掉边<B,A>和<B,D>,并将A和D加入到队列Q中。一样的,去掉边<C,F>和<C,G>,并将F和G加入到Q中。
(01) 将B加入到排序结果中,而后去掉边<B,A>和<B,D>;此时,因为A和D没有依赖顶点,所以并将A和D加入到队列Q中。
(02) 将C加入到排序结果中,而后去掉边<C,F>和<C,G>;此时,因为F有依赖顶点D,G有依赖顶点A,所以不对F和G进行处理。
第2步:将A,D依次加入到排序结果中。
第1步访问以后,A,D都是没有依赖顶点的,根据存储顺序,先访问A,而后访问D。访问以后,删除顶点A和顶点D的出边。
第3步:将E,F,G依次加入到排序结果中。
所以访问顺序是:B -> C -> A -> D -> E -> F -> G
拓扑排序是对有向无向图的排序。下面以邻接表实现的有向图来对拓扑排序进行说明。
1. 基本定义
#define MAX 100 // 邻接表 class ListDG { private: // 内部类 // 邻接表中表对应的链表的顶点 class ENode { int ivex; // 该边所指向的顶点的位置 ENode *nextEdge; // 指向下一条弧的指针 friend class ListDG; }; // 邻接表中表的顶点 class VNode { char data; // 顶点信息 ENode *firstEdge; // 指向第一条依附该顶点的弧 friend class ListDG; }; private: // 私有成员 int mVexNum; // 图的顶点的数目 int mEdgNum; // 图的边的数目 VNode *mVexs; // 图的顶点数组 public: // 建立邻接表对应的图(本身输入) ListDG(); // 建立邻接表对应的图(用已提供的数据) ListDG(char vexs[], int vlen, char edges[][2], int elen); ~ListDG(); // 深度优先搜索遍历图 void DFS(); // 广度优先搜索(相似于树的层次遍历) void BFS(); // 打印邻接表图 void print(); // 拓扑排序 int topologicalSort(); private: // 读取一个输入字符 char readChar(); // 返回ch的位置 int getPosition(char ch); // 深度优先搜索遍历图的递归实现 void DFS(int i, int *visited); // 将node节点连接到list的最后 void linkLast(ENode *list, ENode *node); };
(01) ListDG是邻接表对应的结构体。 mVexNum是顶点数,mEdgNum是边数;mVexs则是保存顶点信息的一维数组。
(02) VNode是邻接表顶点对应的结构体。 data是顶点所包含的数据,而firstEdge是该顶点所包含链表的表头指针。
(03) ENode是邻接表顶点所包含的链表的节点对应的结构体。 ivex是该节点所对应的顶点在vexs中的索引,而nextEdge是指向下一个节点的。
2. 拓扑排序
/* * 拓扑排序 * * 返回值: * -1 -- 失败(因为内存不足等缘由致使) * 0 -- 成功排序,并输入结果 * 1 -- 失败(该有向图是有环的) */ int ListDG::topologicalSort() { int i,j; int index = 0; int head = 0; // 辅助队列的头 int rear = 0; // 辅助队列的尾 int *queue; // 辅组队列 int *ins; // 入度数组 char *tops; // 拓扑排序结果数组,记录每一个节点的排序后的序号。 ENode *node; ins = new int[mVexNum]; queue = new int[mVexNum]; tops = new char[mVexNum]; memset(ins, 0, mVexNum*sizeof(int)); memset(queue, 0, mVexNum*sizeof(int)); memset(tops, 0, mVexNum*sizeof(char)); // 统计每一个顶点的入度数 for(i = 0; i < mVexNum; i++) { node = mVexs[i].firstEdge; while (node != NULL) { ins[node->ivex]++; node = node->nextEdge; } } // 将全部入度为0的顶点入队列 for(i = 0; i < mVexNum; i ++) if(ins[i] == 0) queue[rear++] = i; // 入队列 while (head != rear) // 队列非空 { j = queue[head++]; // 出队列。j是顶点的序号 tops[index++] = mVexs[j].data; // 将该顶点添加到tops中,tops是排序结果 node = mVexs[j].firstEdge; // 获取以该顶点为起点的出边队列 // 将与"node"关联的节点的入度减1; // 若减1以后,该节点的入度为0;则将该节点添加到队列中。 while(node != NULL) { // 将节点(序号为node->ivex)的入度减1。 ins[node->ivex]--; // 若节点的入度为0,则将其"入队列" if( ins[node->ivex] == 0) queue[rear++] = node->ivex; // 入队列 node = node->nextEdge; } } if(index != mVexNum) { cout << "Graph has a cycle" << endl; delete queue; delete ins; delete tops; return 1; } // 打印拓扑排序结果 cout << "== TopSort: "; for(i = 0; i < mVexNum; i ++) cout << tops[i] << " "; cout << endl; delete queue; delete ins; delete tops; return 0; }
说明:
(01) queue的做用就是用来存储没有依赖顶点的顶点。它与前面所说的Q相对应。
(02) tops的做用就是用来存储排序结果。它与前面所说的T相对应。