拓扑排序是对DAG(有向无环图)的顶点进行排序,使得对每一条有向边(u, v),均有u(在排序记录中)比v先出现。拓扑排序常用于任务调度、制定课程学习计划等问题中,以确保满足先决条件的任务或课程能够按顺序执行或学习。
拓扑排序的常见算法有Kahn算法和DFS算法。其中,Kahn算法的基本思想是:
1. 从DAG图中选择一个没有前驱(即入度为0)的顶点并输出。
2. 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。
3. 重复上述两步,直到当前的DAG图为空或当前图中不存在无前驱的顶点为止。后一种情况说明有向图中必然存在环。
以下是一个使用Kahn算法实现拓扑排序的示例,代码如下。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
vector<int> topologicalSort(vector<vector<int>>& graph) {
int numVertices = graph.size();
vector<int> inDegree(numVertices, 0);
for (const auto& neighbors : graph) {
for (int neighbor : neighbors) {
inDegree[neighbor]++;
}
}
queue<int> q;
for (int i = 0; i < numVertices; ++i) {
if (inDegree[i] == 0) {
q.push(i);
}
}
vector<int> sortedOrder;
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
sortedOrder.push_back(u);
for (int v : graph[u]) {
if (--inDegree[v] == 0) {
q.push(v);
}
}
}
if (sortedOrder.size() != numVertices) {
sortedOrder.clear(); // 如果存在环,清空结果
}
return sortedOrder;
}
int main() {
vector<vector<int>> graph = {
{2, 3},
{3},
{3},
{}
};
vector<int> sortedOrder = topologicalSort(graph);
if (!sortedOrder.empty()) {
cout << "拓扑排序: ";
for (int vertex : sortedOrder) {
cout << vertex << " ";
}
cout << endl;
} else {
cout << "图形包含循环,无法按拓扑进行排序." << endl;
}
return 0;
}