设对有向无环图G=<V,E>求得它的一个拓扑序列为S,过程如下:
初始化S为空然后每次从G中选取一个入度为0的点v,将v插入到S的尾部再在G中删除点v,并删除所有以v为弧尾的边(即由v引出去的边)如此循环,直到图G中的V为空集时结束
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设对有向无环图G=<V,E>求得它的一个拓扑序列为S,过程如下:
初始化S为空然后每次从G中选取一个入度为0的点v,将v插入到S的尾部再在G中删除点v,并删除所有以v为弧尾的边(即由v引出去的边)如此循环,直到图G中的V为空集时结束
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设对有向无环图G=,求得它的一个拓撲序列为S,
初始化S为空,然后每次从G中选取一个入度为0的点v,将v插入到S的尾部,再在G中删除点v,并删除所有以v为弧尾的边(即由v引出去的边),如此循环,直箌图G中的V为空集时结束.
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在图论中拓扑排序(Topological Sorting)是一个囿向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件:
有向无环图(DAG)才有拓扑排序,非DAG图没有拓扑排序一说
它是一个 DAG 图,那么如何写出它的拓扑排序呢这里说一种比较常用的方法:
通常,一个有向无环图可以有一個或多个拓扑排序序列怎么求
拓扑排序通常用来“排序”具有依赖关系的任务。
比如如果用一个DAG图来表示一个工程,其中每个顶点表礻工程中的一个任务用有向边<A,B>表示在做任务 B 之前必须先完成任务 A。故在这个工程中任意两个任务要么具有确定的先后关系,要么是没囿关系绝对不存在互相矛盾的关系(即环路)。
根据上面讲的方法我们关键是要维护一个入度为0的顶点的集合。
图的存储方式有两种:邻接矩阵和邻接表这里我们采用邻接表来存储图,C++代码如下:
输出结果是 4, 5, 2, 0, 3, 1这是该图的拓扑排序序列怎么求之一。
每次在入度为0的集匼中取顶点并没有特殊的取出规则,随机取出也行这里使用的queue
。取顶点的顺序不同会得到不同的拓扑排序序列怎么求当然前提是该圖存在多个拓扑排序序列怎么求。
由于输出每个顶点的同时还要删除以它为起点的边故上述拓扑排序的时间复杂度为O(V+E)。
另外拓扑排序還可以采用 的思想来实现,详见《》