淺顯易懂的拓撲排序

時間 2019-11-06

標籤淺顯易懂拓撲排序简体版

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介紹

拓撲排序，不少人均可能據說可是不瞭解的一種算法。或許不少人只知道它是圖論的一種排序，至於幹什麼的不清楚。又或許不少人可能還會認爲它是一種啥排序。而實質上它是對有向圖的頂點排成一個線性序列。html

至於定義，百科上是這麼說的：java

對一個有向無環圖(Directed Acyclic Graph簡稱DAG)G進行拓撲排序，是將G中全部頂點排成一個線性序列，使得圖中任意一對頂點u和v，若邊<u,v>∈E(G)，則u在線性序列中出如今v以前。一般，這樣的線性序列稱爲知足拓撲次序(Topological Order)的序列，簡稱拓撲序列。簡單的說，由某個集合上的一個偏序獲得該集合上的一個全序，這個操做稱之爲拓撲排序。node

爲何會有拓撲排序？拓撲排序有何做用？算法

舉個例子，學習java系列的教程spring

代號	科目	學前需掌握
A1	javaSE
A2	html
A3	Jsp	A1，A2
A4	servlet	A1
A5	ssm	A3,A4
A6	springboot	A5

就好比學習java系類(部分)從java基礎，到jsp/servlet，到ssm，到springboot，springcloud等是個按部就班且有依賴的過程。在jsp學習要首先掌握java基礎和html基礎。學習框架要掌握jsp/servlet和jdbc之類才行。那麼，這個學習過程即構成一個拓撲序列。固然這個序列也不惟一，你能夠對不關聯的學科隨意選擇順序(好比html和java能夠隨便先開始哪個。)數組

那上述序列能夠簡單表示爲：springboot

其中五種均爲能夠選擇的學習方案，對課程安排能夠有參考做用，固然，五個都是拓撲序列。只是選擇的策略不一樣！框架

一些其餘注意：jsp

DGA：有向無環圖 AOV網：數據在頂點能夠理解爲面向對象 AOE網：數據在邊上，能夠理解爲面向過程！學習

而咱們通俗一點的說法，就是按照某種規則將這個圖的頂點取出來，這些頂點可以表示什麼或者有什麼聯繫。

規則：

圖中每一個頂點只出現一次。
A在B前面，則不存在B在A前面的路徑。(不能成環！！！！)
頂點的順序是保證全部指向它的下個節點在被指節點前面！(例如A—>B—>C那麼A必定在B前面，B必定在C前面)。因此，這個核心規則下只要知足便可，因此拓撲排序序列不必定惟一！

拓撲排序算法分析

正常步驟爲(方法不必定惟一)：

從DGA圖中找到一個沒有前驅的頂點輸出。(能夠遍歷，也能夠用優先隊列維護)
刪除以這個點爲起點的邊。(它的指向的邊刪除，爲了找到下個沒有前驅的頂點)
重複上述，直到最後一個頂點被輸出。若是還有頂點未被輸出，則說明有環！

對於上圖的簡單序列，能夠簡單描述步驟爲：

1：刪除1或2輸出
2：刪除2或3以及對應邊
3：刪除3或者4以及對應邊
3：重複以上規則步驟

這樣就完成一次拓撲排序，獲得一個拓撲序列，可是這個序列並不惟一！從過程當中也看到有不少選擇方案，具體獲得結果看你算法的設計了。但只要知足便是拓撲排序序列。

另外觀察 1 2 4 3 6 5 7 9這個序列知足咱們所說的有關係的節點指向的在前面，被指向的在後面。若是徹底不要緊那不必定先後(例如1,2)

拓撲排序代碼實現

對於拓撲排序，如何用代碼實現呢？對於拓撲排序，雖然在上面詳細介紹了思路和流程，也很通俗易懂。可是實際上代碼的實現仍是很須要斟酌的，如何在空間和時間上可以獲得較好的平衡且取得較好的效率？

首先要考慮存儲。對於節點，首先他有聯通點這麼多屬性。遇到稀疏矩陣仍是用鄰接表比較好。由於一個節點的指向節點較少，用鄰接矩陣較浪費資源。

另外，若是是1，2，3，4，5，6這樣的序列求拓撲排序，咱們能夠考慮用數組，可是若是遇到1，2，88，9999相似數據，能夠考慮用map中轉一下。那麼，

咱們具體的代碼思想爲：

新建node類，包含節點數值和它的指向(這裏直接用list集合替代鏈表了)
一個數組包含node(這裏默認編號較集中)。初始化，添加每一個節點指向的時候同時被指的節點入度+1！(A—>C)那麼C的入度+1；
掃描一遍全部node。將全部入度爲0的點加入一個棧(隊列)。
當棧(隊列)不空的時候，拋出其中任意一個node(棧就是尾，隊就是頭，順序無所謂，上面分析了只要同時入度爲零能夠隨便選擇順序)。將node輸出，而且node指向的全部元素入度減一。若是某個點的入度被減爲0，那麼就將它加入棧(隊列)。
重複上述操做，直到棧爲空。

這裏主要是利用棧或者隊列儲存入度只爲0的節點，只須要初次掃描表將入度爲0的放入棧(隊列)中。

這裏你或許會問爲何。
由於節點之間是有相關性的，一個節點若想入度爲零，那麼它的父節點(指向節點)確定在它爲0前入度爲0，拆除關聯箭頭。從父節點角度，它的此次拆除聯繫，可能致使被指向的入讀爲0，也可能不爲0(還有其餘節點指向兒子)

至於具體demo：

package 圖論;

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<Integer> next;
		public node(int value) {
			this.value=value;
			next=new ArrayList<Integer>();
		}
		public void setnext(List<Integer>list) {
			this.next=list;
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		node []nodes=new node[9];//儲存節點
		int a[]=new int[9];//儲存入度
		List<Integer>list[]=new ArrayList[10];//臨時空間，爲了存儲指向的集合
		for(int i=1;i<9;i++)
		{
			nodes[i]=new node(i);
			list[i]=new ArrayList<Integer>();
		}
		initmap(nodes,list,a);
		
		//主要流程
		//Queue<node>q1=new ArrayDeque<node>();
		Stack<node>s1=new Stack<node>();
		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();//拋出輸出
		    
			System.out.print(n1.value+" ");
			
			List<Integer>next=n1.next;
			for(int i=0;i<next.size();i++)
			{
				a[next.get(i)]--;//入度減一
				if(a[next.get(i)]==0)//若是入度爲0
				{
					s1.add(nodes[next.get(i)]);
				}
			}
		}
	}

	private static void initmap(node[] nodes, List<Integer>[] list, int[] a) {
		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]++;
		
	}
}

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