学习总结---拓扑排序
拓扑排序什么是拓扑序列
通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列。简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。离散数学中关于偏序和全序的定义:
若集合X上的关系是R,且R是自反的、反对称的和传递的,则称R是集合X上的偏序关系。
设R是集合X上的偏序(Partial Order),如果对每个x,y属于X必有xRy 或 yRx,则称R是集合X上的全序关系。
比较简单的理解:偏序是指集合中只有部分成员可以比较,全序是指集合中所有的成员之间均可以比较。
注意:
①若将图中顶点按拓扑次序排成一行,则图中所有的有向边均是从左指向右的。
②若图中存在有向环,则不可能使顶点满足拓扑次序。
③一个DAG的拓扑序列通常表示某种方案切实可行。
昨天花了一天的时间研究了下拓扑排序,觉得学到很多,所以写一下总结。
<1>有向图的表示方式可以分成邻接矩阵和邻接表两种。
邻接矩阵是指用一个n*n的数组,下标为i,j的位置记录点i和点j的关系。(适用与稀疏矩阵,对内存空间要求要比较高)
邻接表是单纯记录关系的数组,比如 i和 j 有关系, 就将 j 放在 [i][k]的位置(k为当前与i有关系的点数),这种表示法适用于关系较少的时候,但是引用进STL中的vector以后,好像数据量的大小对其就没有什么太大的影响了。
<2>拓扑排序:每次找到入度为0 的点,并将其出度清空(可以用DFS或BFS),跟据表示的方法不同,操作也会有所差别。
<3>给出有向图之后,会有存在拓扑排序和不存在拓扑排序之分,如果图中存在有向环,则不存在拓扑排序(就是在遍历的过程中直接和间接的相互指向),在处理上只要记录每个点的访问状态就可以了,是正在访问(不满足的情况),还是未访问,或是已经访问过(DFS)。
如果存在了拓扑排序,也会有拓扑排序唯不唯一的问题(如果没有要求考虑这点,用DFS会号做一些),这点其实也好处理,只要每次入度为0的点只有一个才可以(BFS)。
DFS + 邻接表
DFS + 邻接矩阵。 int vis[MAXN]; int topo[MAXN], cnt; bool DFS(int u){ vis[u] = -1; //表示当前正在访问,如果再次访问说明不存在topo排序。 for (int i = 0; i < n; i++){ if (G[u][i]){ if (vis[i] < 0) return false; //存在有向环,失败退出。 else if (!vis[i] && !DFS(i)) return false; } } vis[u] = 1; topo[--cnt] = u; return true; // 成功记录,返回true 。 } bool toposort(){ cnt = n; memset(vis, 0, sizeof(vis)); // 如果要考虑排序是否唯一,这边每次都需将所有点遍历过一遍,且每次只可有一点的入度为0。 for (int u = 0; u < n; u++) if (!DFS(u)) return false; return true; } // DFS + 邻接矩阵。 int vis[MAXN]; int topo[MAXN], cnt; bool DFS(int u){ vis[u] = -1; //表示当前正在访问,如果再次访问说明不存在topo排序。 for (int i = 0; i < n; i++){ if (G[u][i]){ if (vis[i] < 0) return false; //存在有向环,失败退出。 else if (!vis[i] && !DFS(i)) return false; } } vis[u] = 1; topo[--cnt] = u; return true; // 成功记录,返回true 。 } bool toposort(){ cnt = n; memset(vis, 0, sizeof(vis)); // 如果要考虑排序是否唯一,这边每次都需将所有点遍历过一遍,且每次只可有一点的入度为0。 for (int u = 0; u < n; u++) if (!DFS(u)) return false; return true; }BFS(借助STL-queue) + 邻接表(借助STL-vector)
// BFS + 邻接表。 vector<int> G[MAXN]; // 邻接表。 int son[MAXN]; // 入度数。 void topo(){ queue<int> que; int ok = 0; for (int i = 0; i < n; i++) if (!son[i]) que.push(i); // 入度为0时入队。 while (!que.empty()){ if (que.size() > 1) ok = 1; // 当队列中个数超多1时,表示有不唯一解。 int t = que.front(); que.pop(); cnt--; // 如果队列为空后,计数器> 0, 说明存在环结构。 for (int i = 0; i < G[t].size(); i++) if (--son[G[t][i]] == 0) // 判断减掉当前点的关系后,点的入度是否为0。 que.push(G[t][i]); } }
补充:软件开发 , C++ ,