拓扑排序算法
迪杰斯特拉算法用于求解拓扑排序问题

一、引言在计算机科学中,算法是解决问题的步骤和方法的描述。
而拓扑排序问题是图论中的一个经典问题,它主要用于对有向无环图(DAG)进行排序。
迪杰斯特拉算法是一种经典的图论算法,被广泛应用于求解最短路径问题。
然而,很少有人知道,迪杰斯特拉算法也可以用于求解拓扑排序问题。
本文将详细介绍迪杰斯特拉算法在求解拓扑排序问题中的应用,并对其算法原理和具体步骤进行详细解析。
二、迪杰斯特拉算法简介1.迪杰斯特拉算法的背景迪杰斯特拉算法由荷兰数学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉在1959年提出,用于求解单源最短路径问题。
该问题是在具有权值的有向图中,从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
迪杰斯特拉算法采用贪心的策略,通过逐步确定源节点到其他节点的最短路径。
该算法具有良好的时间复杂度,并且被广泛应用于路由算法、网络拓扑等领域。
2.迪杰斯特拉算法的原理迪杰斯特拉算法的核心思想是将图中的节点分为两个集合:已访问集合(S)和未访问集合(U)。
算法从起始节点开始,计算到达其他节点的最短路径,并将这些节点逐步加入已访问集合中。
具体步骤如下:步骤1:初始化起始节点和集合S。
将起始节点的最短路径设置为0,其余节点的最短路径设置为正无穷大。
步骤2:选择未访问集合中最短路径的节点,将其加入已访问集合S。
步骤3:更新与新加入节点相邻节点的最短路径。
如果通过新加入节点可以获得更短的路径,更新相邻节点的最短路径。
步骤4:重复步骤2和步骤3,直到所有节点都已加入已访问集合S。
步骤5:算法结束,所有节点的最短路径已经计算完成。
三、拓扑排序问题及其求解1.拓扑排序问题的定义拓扑排序是指将有向无环图中的节点线性排序,使得任意一条有向边的起点在排序中都排在终点的前面。
拓扑排序满足任意一条有向边(u, v)的起点u在排序中都排在终点v的前面。
拓扑排序问题常用于任务调度、依赖关系分析等场景中。
2.拓扑排序问题的解决方法迪杰斯特拉算法可以用于求解拓扑排序问题的原因在于,当图中不存在环时,每个节点的最短路径都可以唯一确定。
dag的拓扑序计数

dag的拓扑序计数有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)是一种常见的图数据结构,它包含一组有向边,边的方向使得图不包含任何环路。
在DAG中,顶点可以表示任务或事件,边则表示顶点之间的依赖关系。
拓扑序是指DAG中所有顶点的一个线性排序,使得对于任意有向边(u, v),u在拓扑序中排在v之前。
拓扑排序是一种常用的图算法,它可以用来解决许多实际问题,比如任务调度、编译器优化等。
下面将介绍一种高效的拓扑排序算法,并分析其时间复杂度。
一种经典的拓扑排序算法是Kahn算法,它的基本思想是不断地找到入度为0的顶点,并将其加入拓扑序列中,然后删除这个顶点及其出边。
具体步骤如下:1. 初始化一个队列,将所有入度为0的顶点加入队列中;2. 不断从队列中取出一个顶点,将其加入拓扑序列中,并删除该顶点及其出边;3. 更新剩余顶点的入度,如果某个顶点的入度变为0,则将其加入队列中;4. 重复步骤2和3,直到队列为空。
Kahn算法的核心思想是通过不断删除入度为0的顶点来找到拓扑序。
由于每个顶点最多被加入队列一次,因此算法的时间复杂度为O(V+E),其中V表示顶点数,E表示边数。
下面我们通过一个例子来演示Kahn算法的运行过程。
假设有以下任务和其依赖关系:任务A依赖于任务B和任务C;任务B依赖于任务D和任务E;任务C依赖于任务E;任务D和任务E没有依赖关系。
我们可以用如下的DAG来表示这些任务和依赖关系:D -> B/ \A D -> C\ /-> E首先,我们可以计算出每个顶点的入度:A的入度为0,B的入度为1,C的入度为1,D的入度为2,E的入度为2。
根据Kahn算法的步骤,我们首先将入度为0的顶点A加入队列中。
然后,我们从队列中取出顶点A,并将其加入拓扑序列中。
接下来,我们删除顶点A及其出边,此时剩余顶点的入度变为:B的入度为0,C的入度为0,D的入度为1,E的入度为2。
接着,我们将入度为0的顶点B和C加入队列中,并分别将其取出加入拓扑序列中。
数据结构(牛小飞)3 拓扑排序

2021/8/5
25
5
拓扑排序-定义
拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序,使 得如果存在一条从vi到vj的路径,那么在排序中vj 就出现在vi的后面。
✓ 显然,如果图中含有圈,那么拓扑排序是不可能的, 因为对于圈上的两个顶点v和w,v优先于w同时w又优 先于v。
2021/8/5
6
拓扑排序-举例
B
A
D
C
不能求得它的拓扑有序序列。
// 对尚未访问的顶点调用DFS
}
while(!Empty(S)) //输出拓扑排序的结果
System.out.print(S.pop());
} 2021/8/5
21
拓扑排序-方法2
void DFS-T(int v) { // 从顶点v出发,深度优先搜索遍历连通图 vertexs[v].visited = true; for(w=FirstAdjVex(v);w>=0; w=NextAdjVex(v,w)) { if (!vertexs[w].visited) DFS-T(w); } // 对v的尚未访问的邻接顶点w递归调用DFS-T S.push(v); //顶点v的DFS函数执行完毕
q.enqueue(v);
while (!q.isEmpty( ) { //如果队列非空
…………
}
if (counter!=NUM_VERTICES) //有圈
throw new CycleFoundException( );
}
2021/8/5
15
拓扑排序-方法1
void topsort( ) throws CycleFoundException { …….
} // DFS-T
拓扑排序例子 -回复

拓扑排序例子-回复什么是拓扑排序?为什么要进行拓扑排序?如何进行拓扑排序?这篇文章将为你逐步解答这些问题。
拓扑排序是一种用于有向无环图(DAG)的算法,它将图中的节点按照一种特定的顺序进行排序。
拓扑排序往往用于解决有依赖关系的任务调度问题,其中任务的执行必须按照一定的顺序。
通过拓扑排序,我们可以确定任务的执行顺序,确保每个任务在它所依赖的任务执行完毕之后再执行。
那么为什么要进行拓扑排序呢?想象一下,你要为一本书编写目录,你希望按照章节的顺序来编写目录,否则读者可能会迷失在无序的章节中。
在这个例子中,每个章节都相当于一个任务,它们之间存在一定的依赖关系,因为后续的章节可能会引用之前的内容。
通过拓扑排序,你可以确定每个章节的先后顺序,确保目录的编写顺利进行。
那么如何进行拓扑排序呢?拓扑排序使用了一种叫做“深度优先搜索”的算法。
算法从一个未访问的节点开始遍历图,当遍历到一个节点时,它将其标记为已访问,并继续遍历该节点的所有邻接节点。
当一个节点的所有邻接节点都被访问完毕后,它将被添加到排序结果的头部。
最终,我们得到的排序结果就是拓扑排序的结果。
下面,我们来举一个具体的例子来演示拓扑排序的过程。
假设我们有以下的任务依赖关系图:[1] > [2] > [4]\\ v> [3] > [5]在这个图中,节点表示任务,箭头表示任务之间的依赖关系。
例如,节点2依赖于节点1,节点4依赖于节点2,等等。
我们的目标是按照依赖关系的顺序对节点进行排序。
首先,我们从一个未访问的节点开始,假设我们选择节点1。
我们接下来需要遍历节点1的所有邻接节点,即节点2和节点3。
然后,我们继续遍历这两个节点的邻接节点,依次为节点4和节点5。
由于节点4和节点5都没有邻接节点,它们被添加到排序结果的头部。
接着,我们回溯到节点2,它的邻接节点3已经被访问过了,所以它也被添加到排序结果的头部。
最后,我们回溯到节点1,将其添加到排序结果的头部。
图基本算法拓扑排序(基于dfs)

图基本算法拓扑排序(基于dfs) 拓扑排序,是对有向⽆回路图进⾏排序,以期找到⼀个线性序列,这个线性序列在⽣活正可以表⽰某些事情完成的相应顺序。
如果说所求的图有回路的话,则不可能找到这个序列。
在⼤学数据结构课上,我们知道求拓扑排序的⼀种⽅法。
⾸先⽤⼀个⼊度数组保存每个顶点的⼊度。
在进⾏拓扑排序时,我们需要找到⼊度为0的点,将其存⼊线性序列中,再将其从图中删除(与它相关的边都删除,相邻的顶点的⼊度均减1),再重复上⾯的操作,直⾄所有的顶点都被找到为⽌。
如果不对每次找⼊度为0的顶点的⽅法进⾏处理,⽽直接去遍历⼊度数组,则该算法的时间复杂度为O(|V|2),如果使⽤⼀个队列来保存⼊度为0的顶点,则可以将这个算法的复杂度降为O(V+E)。
今天在算法导论上看了⽤dfs来求拓扑排序的算法,才发现其⾼深之处,膜拜之Orz…下⾯是算法导论的叙述: 本节说明了如何运⽤深度优先搜索,对⼀个有向⽆回路图(dag)进⾏拓扑排序。
对有向⽆回路图G=(V,E)进⾏拓扑排序后,结果为该图顶点的⼀个线性序列,满⾜如果G包含边(u, v),则在该序列中,u就出现在v的前⾯(如果图是有回路的,就不可能存在这样的线性序列)。
⼀个图的拓扑排序可以看成是图中所有顶点沿⽔平线排列⽽成的⼀个序列。
使得所有的有向边均从左指向右。
因此,拓扑排序不同于通常意义上的排序。
在很多应⽤中,有向⽆回路图⽤于说明时间发⽣的先后次序,下图1即给出⼀个实例,说明Bumstead教授早晨穿⾐的过程。
他必须先穿好某些⾐服,才能再穿其他⾐服(如先穿袜⼦后穿鞋),其他⼀些⾐服则可以按任意次序穿戴(如袜⼦和裤⼦),在图1中,有向边<u,v>表⽰⾐服u必须先于⾐服v穿戴。
因此,该图的拓扑排序给出了⼀个穿⾐的顺序。
图2说明了对该图进⾏拓扑排序后,将沿⽔平线⽅向形成⼀个顶点序列,使得图中所有有向边均从左指向右。
拓扑排序算法具体步骤如下:1、调⽤dfs_travel();2、在dfs_travel()每次调⽤dfs()的过程中,都记录了顶点s的完成时间,将顶点s按完成顺序保存在存放拓扑排序顺序的数组topoSort[]中。
数据结构之拓扑排序算法详解

数据结构之拓扑排序算法详解拓扑排序算法是一种常用于有向无环图(DAG)的排序算法,它可以将图中的顶点按照一定的顺序进行排序,使得图中任意一条有向边的起点在排序结果中都排在终点的前面。
在实际应用中,拓扑排序算法常用于解决任务调度、依赖关系分析等问题。
本文将详细介绍拓扑排序算法的原理、实现方法以及应用场景。
### 一、拓扑排序算法原理拓扑排序算法的原理比较简单,主要包括以下几个步骤:1. 从DAG图中选择一个入度为0的顶点并输出。
2. 从图中删除该顶点以及以该顶点为起点的所有有向边。
3. 重复步骤1和步骤2,直到图中所有顶点都被输出。
### 二、拓扑排序算法实现下面以Python语言为例,给出拓扑排序算法的实现代码:```pythondef topological_sort(graph):in_degree = {v: 0 for v in graph}for u in graph:for v in graph[u]:in_degree[v] += 1queue = [v for v in graph if in_degree[v] == 0] result = []while queue:u = queue.pop(0)result.append(u)for v in graph[u]:in_degree[v] -= 1if in_degree[v] == 0:queue.append(v)if len(result) == len(graph):return resultelse:return []# 测试代码graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['D'],'C': ['D'],'D': []}print(topological_sort(graph))```### 三、拓扑排序算法应用场景拓扑排序算法在实际应用中有着广泛的应用场景,其中包括但不限于以下几个方面:1. 任务调度:在一个任务依赖关系图中,拓扑排序可以确定任务的执行顺序,保证所有任务按照依赖关系正确执行。
详解C++实现拓扑排序算法

详解C++实现拓扑排序算法⽬录⼀、拓扑排序的介绍⼆、拓扑排序的实现步骤三、拓扑排序⽰例⼿动实现四、拓扑排序的代码实现五、完整的代码和输出展⽰⼀、拓扑排序的介绍拓扑排序对应施⼯的流程图具有特别重要的作⽤,它可以决定哪些⼦⼯程必须要先执⾏,哪些⼦⼯程要在某些⼯程执⾏后才可以执⾏。
为了形象地反映出整个⼯程中各个⼦⼯程(活动)之间的先后关系,可⽤⼀个有向图来表⽰,图中的顶点代表活动(⼦⼯程),图中的有向边代表活动的先后关系,即有向边的起点的活动是终点活动的前序活动,只有当起点活动完成之后,其终点活动才能进⾏。
通常,我们把这种顶点表⽰活动、边表⽰活动间先后关系的有向图称做顶点活动⽹(Activity On Vertex network),简称AOV⽹。
⼀个AOV⽹应该是⼀个有向⽆环图,即不应该带有回路,因为若带有回路,则回路上的所有活动都⽆法进⾏(对于数据流来说就是死循环)。
在AOV⽹中,若不存在回路,则所有活动可排列成⼀个线性序列,使得每个活动的所有前驱活动都排在该活动的前⾯,我们把此序列叫做拓扑序列(Topological order),由AOV⽹构造拓扑序列的过程叫做拓扑排序(Topological sort)。
AOV⽹的拓扑序列不是唯⼀的,满⾜上述定义的任⼀线性序列都称作它的拓扑序列。
⼆、拓扑排序的实现步骤1.在有向图中选⼀个没有前驱的顶点并且输出2.从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧(⽩话就是:删除所有和它有关的边)3.重复上述两步,直⾄所有顶点输出,或者当前图中不存在⽆前驱的顶点为⽌,后者代表我们的有向图是有环的,因此,也可以通过拓扑排序来判断⼀个图是否有环。
三、拓扑排序⽰例⼿动实现如果我们有如下的⼀个有向⽆环图,我们需要对这个图的顶点进⾏拓扑排序,过程如下:⾸先,我们发现V6和v1是没有前驱的,所以我们就随机选去⼀个输出,我们先输出V6,删除和V6有关的边,得到如下图结果:然后,我们继续寻找没有前驱的顶点,发现V1没有前驱,所以输出V1,删除和V1有关的边,得到下图的结果:然后,我们⼜发现V4和V3都是没有前驱的,那么我们就随机选取⼀个顶点输出(具体看你实现的算法和图存储结构),我们输出V4,得到如下图结果:然后,我们输出没有前驱的顶点V3,得到如下结果:然后,我们分别输出V5和V2,最后全部顶点输出完成,该图的⼀个拓扑序列为:v6–>v1—->v4—>v3—>v5—>v2四、拓扑排序的代码实现下⾯,我们将⽤两种⽅法来实现我么的拓扑排序:1.Kahn算法2.基于DFS的拓扑排序算法⾸先我们先介绍第⼀个算法的思路:Kahn的算法的思路其实就是我们之前那个⼿动展⽰的拓扑排序的实现,我们先使⽤⼀个栈保存⼊度为0 的顶点,然后输出栈顶元素并且将和栈顶元素有关的边删除,减少和栈顶元素有关的顶点的⼊度数量并且把⼊度减少到0的顶点也⼊栈。
拓扑排序及关键路径

2.有向图在实际问题中的应用 一个有向图可以表示一个施工流程图,或产品生产流程
图,或数据流图等。设图中每一条有向边表示两个子工程之 间的先后次序关系。
若以有向图中的顶点来表示活动,以有向边来表示活动 之间的先后次序关系,则这样的有向图称为顶点表示活动的 网 (Activity On Vertex Network),简称AOV网。
这样,每个活动允许的时间余量就是l(i) - e(i)。而关键活动 就是l(i) - e(i) = 0的那些活动,即可能的最早开始时间e(i)等于 允许的最晚开始时间l(i)的那些活动就是关键活动。
4.寻找关键活动的算法 求AOE网中关键活动的算法步骤为: (1)建立包含n+1个顶点、e条有向边的AOE网。其中,顶
(4)从汇点vn开始,令汇点vn的最晚发生时间vl[n]=ve[n], 按逆拓扑序列求其余各顶点k(k=n-1,n-2,…,2,1,0)的最晚发生 时间vl[k];
(5)计算每个活动的最早开始时间e[k] (k=1,2,3,…,e); (6)计算每个活动的最晚开始时间l[k] (k=1,2,3,…,e); (7)找出所有e[k]= l[k]的活动k,这些活动即为AOE网的 关键活动。
上述算法仅能得到有向图的一个拓扑序列。改进上述 算法,可以得到有向图的所有拓扑序列。
如果一个有向图存在一个拓扑序列,通常表示该有向 图对应的某个施工流程图的一种施工方案切实可行;而 如果一个有向图不存在一个拓扑序列,则说明该有向图 对应的某个施工流程图存在设计问题,不存在切实可行 的任何一种施工方案。
事件可能的最早开始时间υe(k):对于顶点υk代表的事件, υe(k)是从源点到该顶点的最大路径长度。在一个有n+1个事 件的AOE网中, 源点υ0的最早开始时间υe(0)等于0。事件υk (k=1,2,3,…,n)可能的最早开始时间υe(k)可用递推公式表 示为:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
图的拓扑排序操作
一、实验内容
题目:实现下图的拓扑排序。
5
二、目的与要求
(一)目的
1、了解拓扑排序的方法及其在工程建设中的实际意义。
2、掌握拓扑排序的算法,了解拓扑排序的有向图的数据结构。
(二)要求
用C语言编写程序,实现图的拓扑排序操作。
三、设计思想
首先对有向图,我们采取邻接表作为数据结构。
且将表头指针改为头结点,其数据域存放该结点的入度,入度设为零的结点即没有前趋。
在建立邻接表输入之前,表头向量的每个结点的初始状态为数据域VEX(入度)为零,指针域NXET为空,每输入一条弧< J, K > 建立链表的一个结点,同时令k 的入度加1,因此在输入结束时,表头的两个域分别表示顶点的入度和指向链表的第一个结点指针。
在拓扑排序的过程之中,输入入度为零(即没有前趋)的顶点,同时将该顶点的直接后继的入度减1。
(1)、查邻接表中入度为零的顶点,并进栈。
(2)、当栈为空时,进行拓扑排序。
(a)、退栈,输出栈顶元素V。
(b)、在邻接表中查找Vj的直接后继Vk,将Vk的入度减一,并令入度减至零的顶点进栈。
(3)、若栈空时输出的顶点数不是N个则说明有向回路,否则拓扑排序结束。
为建立存放入度为零的顶点的栈,不需要另分配存储单元,即可借入入度为零的数据域。
一方面,入度为零的顶点序号即为表头结点的序号,另一方面,借用入度为零的数据域存放带链栈的指针域(下一个入度的顶点号)。
四、具体算法设计
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<stack>
using namespace std;
#define MAX 9999
stack<int>mystack;
int indegree[MAX];
struct node
{
int adjvex;
node* next;
}adj[MAX];
int Create(node adj[],int n,int m)//邻接表建表函数,n代表定点数,m代表边数{
int i;
node *p;
for(i=0;i<=n-1;i++)
{
adj[i].adjvex=i;
adj[i].next=NULL;
}
for(i=0;i<=m-1;i++)
{
cout<<"请输入第"<<i<<"条边:";
int u,v;
cin>>u>>v;
p=new node;
p->adjvex=v;
p->next=adj[u].next;
adj[u].next=p;
}
return 1;
}
void print(int n)//邻接表打印函数
{
int i;
node *p;
for(i=0;i<=n-1;i++)
{
p=&adj[i];
while(p!=NULL)
{
cout<<p->adjvex<<' ';
p=p->next;
}
cout<<endl;
}
}
void topsort(node adj[],int n)
{
int i;
node *p;
memset(indegree,0,sizeof(indegree));
for(i=0;i<=n-1;i++)
{
p=adj[i].next;
while(p!=NULL)
{
indegree[p->adjvex]++;
p=p->next;
}
}
for(i=0;i<=n-1;i++)
{
if(indegree[i]==0)
mystack.push(i);
}
int count=0;
while(mystack.size()!=0)
{
i=mystack.top();
mystack.pop();
cout<<i<<' ';
count++;
for(p=adj[i].next;p!=NULL;p=p->next)
{
int k=p->adjvex;
indegree[k]--;
if(indegree[k]==0)
mystack.push(k);
}
}
cout<<endl;
if(count<n)cout<<"有回路"<<endl;
}
int main()
{
int n;
int m;
cout<<"请输入顶点数及边数:";
cin>>n>>m;
Create(adj,n,m);
cout<<"输入的邻接表为:"<<endl;
print(n);
cout<<"拓扑排序结果为:"<<endl;
topsort(adj,n);
system("pause");
return 0;
}
五、程序的演示
六、实验总结
通过本次实验掌握拓扑排序的算法,了解拓扑排序的有向图的数据结构。