c语言sscanf函数的用法是什么
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2023-01-07
详解Java实现拓扑排序算法
目录一、介绍二、拓扑排序算法分析三、拓扑排序代码实现
一、介绍
百科上这么定义的:
对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。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。
为什么会有拓扑排序?拓扑排序有何作用?
举个例子,学习java系列wtzkoMIa的教程
代号
科目
学前需掌握
A1
javaSE
A2
html
A3
jsp
A1,A2
A4
servlet
A1
A5
ssm
A3,A4
A6
springboot
A5
就比如学习java系类(部分)从java基础,到jsp/servlet,到ssm,到springboot,springcloud等是个循序渐进且有依赖的过程。在jsp学习要首先掌握java基础和html基础。学习框架要掌握jsp/servlet和jdbc之类才行。那么,这个学习过程即构成一个拓扑序列。当然这个序列也不唯一,你可以对不关联的学科随意选择顺序(比如html和java可以随便先开始哪一个。)
那上述序列可以简单表示为:
其中五种均为可以选择的学习方案,对课程安排可以有参考作用,当然,五个都是拓扑序列。只是选择的策略不同!
一些其他注意:
DGA:有向无环图
AOV网:数据在顶点 可以理解为面向对象
AOE网:数据在边上,可以理解为面向过程!
而我们通俗一点的说法,就是按照某种规则将这个图的顶点取出来,这些顶点能够表示什么或者有什么联系。
规则:
图中每个顶点只出现一次。
A在B前面,则不存在B在A前面的路径。(不能成环!!!!)
顶点的顺序是保证所有指向它的下个节点在被指节点前面!(例如A—>B—>C那么A一定在B前面,B一定在C前面)。所以,这个核心规则下只要满足即可,所以拓扑排序序列不一定唯一!
二、拓扑排序算法分析
正常步骤为(方法不一定唯一):
从DGA图中找到一个没有前驱的顶点输出。(可以遍历,也可以用优先队列维护)
删除以这个点为起点的边。(它的指向的边删除,为了找到下个没有前驱的顶点)
重复上述,直到最后一个顶点被输出。如果还有顶点未被输出,则说明有环!
对于上图的简单序列,可以简单描述步骤为:
1:删除1或2输出
2:删除2或3以及对应边
3:删除3或者4以及对应边
4:重复以上规则步骤
这样就完成一次拓扑排序,得到一个拓扑序列,但是这个序列并不唯一!从过程中也看到有很多选择方案,具体得到结果看你算法的设计了。但只要满足即是拓扑排序序列。
另外观察 1 2 4 3 6 5 7 9这个序列满足我们所说的有关系的节点指向的在前面,被指向的在后面。如果完全没关系那不一定前后(例如1,2)
三、拓扑排序代码实现
对于拓扑排序,如何用代码实现呢?对于拓扑排序,虽然在上面详细介绍了思路和流程,也很通俗易懂。但是实际上代码的实现还是很需要斟酌的,如何在空间和时间上能够得到较好的平衡且取得较好的效率?
首先要考虑存储。对于节点,首先他有联通点这么多属性。遇到稀疏矩阵还是用邻接表比较好。因为一个节点的指向节点较少,用邻接矩阵较浪费资源。
另外,如果是1,2,3,4,5,6这样的序列求拓扑排序,我们可以考虑用数组,但是如果遇到1,2,88,9999类似数据,可以考虑用map中转一下。
我们具体的代码思想为:
新建node类,包含节点数值和它的指向(这里直接用list集合替代链表了)
一个数组包含node(这里默认编号较集中)。初始化,添加每个节点指向的时候同时被指的节点入度+1!(A—>C)那么C的入度+1;
扫描一遍所有node。将所有入度为0的点加入一个栈(队列)。
当栈(队列)不空的时候,抛出其中任意一个node(栈就是尾,队就是头,顺序无所谓,上面分析了只要同时入度为零可以随便选择顺序)。将node输出,并且node指向的所有元素入度减一。如果某个点的入度被减为0,那么就将它加入栈(队列)。
重复上述操作,直到栈为空。
这里主要是利用栈或者队列储存入度只为0的节点,只需要初次扫描表将入度为0的放入栈(队列)中。
这里你或许会问为什么。
因为节点之间是有相关性的,一个节点若想入度为零,那么它的父节点(指向节点)肯定在它为0前入度为0,拆除关联箭头。从父节点角度,它的这次拆除联系,可能导致被指向的入读为0,也可能不为0(还有其他节点指向儿子)
至于具体demo:
package 图论;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;
public class tuopu {
static class node
{
int value;
List
public node(int value) {
this.value=value;
next=new ArrayList
}
public void setnext(List
this.next=list;
}
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
node []nodes=new node[9];//储存节点
int a[]=new int[9];//储存入度
List
for(int i=1;i<9;i++)
{
nodes[i]=new node(i);
list[i]=new ArrayList
}
initmap(nodes,list,a);
//主要流程
//Queue
Stack
for(int i=1;i<9;i++)
{
//System.out.print(nodes[i].next.size()+" 55 ");
//System.out.println(a[i]);
if(a[i]==0) {s1.add(nodes[i]);}
}
while(!s1.isEmpty())
{
node n1=s1.pop();//抛出输出
System.out.print(n1.value+" ");
List
for(int i=0;i { a[next.get(i)]--;//入度减一 if(a[next.get(i)]==0)//如果入度为0 { s1.add(nodes[next.get(i)]); } } } } private static void initmap(node[] nodes, List list[1].add(3); nodes[1].setnext(list[1]); a[3]++; list[2].add(4);list[2].add(6); nodes[2].setnext(list[2]); a[4]++;a[6]++; list[3].add(5); nodes[3].setnext(list[3]); a[5]++; list[4].add(5);list[4].add(6); nodes[4].setnext(list[4]); a[5]++;a[6]++; list[5].add(7); nodes[5].setnext(list[5]); a[7]++; list[6].add(8); nodes[6].setnext(list[6]); a[8]++; list[7].add(8); nodes[7].setnext(list[7]); a[8]++; } } 输出结果 2 4 6 1 3 5 7 8 当然,上面说过用栈和队列都可以!如果使用队列就会得到1 2 3 4 5 6 7 8 的拓扑序列 以上就是详解Java实现拓扑排序算法的详细内容,更多关于Java实现拓扑排序算法的资料请关注我们其它相关文章!
{
a[next.get(i)]--;//入度减一
if(a[next.get(i)]==0)//如果入度为0
{
s1.add(nodes[next.get(i)]);
}
}
}
}
private static void initmap(node[] nodes, List
list[1].add(3);
nodes[1].setnext(list[1]);
a[3]++;
list[2].add(4);list[2].add(6);
nodes[2].setnext(list[2]);
a[4]++;a[6]++;
list[3].add(5);
nodes[3].setnext(list[3]);
a[5]++;
list[4].add(5);list[4].add(6);
nodes[4].setnext(list[4]);
a[5]++;a[6]++;
list[5].add(7);
nodes[5].setnext(list[5]);
a[7]++;
list[6].add(8);
nodes[6].setnext(list[6]);
a[8]++;
list[7].add(8);
nodes[7].setnext(list[7]);
a[8]++;
}
}
输出结果
2 4 6 1 3 5 7 8
当然,上面说过用栈和队列都可以!如果使用队列就会得到1 2 3 4 5 6 7 8 的拓扑序列
以上就是详解Java实现拓扑排序算法的详细内容,更多关于Java实现拓扑排序算法的资料请关注我们其它相关文章!
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