(3)拓扑排序 所谓的拓扑排序,实际上就是就是对一个有向图构造拓扑序列的过程。 需要注意的是,并非所有的有向图都可以成功构造出拓扑序列,因此在拓扑排序过程中,最终生成的顶点序列会有两种情况: ① 如果此网中的全部顶点都被输出,那说明该网是不存在环(回路)的AOV网; ②如果此网中的顶点没有被全部输出,哪怕只少了一个,那么也说明
拓扑排序流程: 1.找出没有前驱的点,输出它,剪掉以它为出发点的所有边 2.重复第一步,直到图中不存在没有前驱的点 我们通过栈来实现上面的操作: 步骤1:先遍历所有可选节点的入度,找到入度为0的节点,将它入栈,并将它的入度减一为-1,这样可以防止该节点再次被入栈 ...
int *ins; // 入度数组 char *tops; // 拓扑排序结果数组,记录每个节点的排序后的序号。 int num = G.vexnum; ENode *node; ins = (int *)malloc(num*sizeof(int)); // 入度数组 tops = (char *)malloc(num*sizeof(char));// 拓扑排序结果数组 queue = (int *)malloc(num*sizeof(int)); ...
cout<<"拓扑排序后的结果为:";for(intnode : ans) cout<< node <<""; }return0; }
数据结构:拓扑排序 Mr.x 千山我独行,不需相送 4 人赞同了该文章 目录 收起 一、基本概念 1.1、DAG图 1.2、AOV网 1.3、拓扑排序 二、拓扑排序的过程 三、拓扑排序的实现 四、小结 五、参考 拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)中的节点进行排序的算法。拓扑排序在实际应用中具有重要意义,可以帮助我们解决...
拓扑排序主要有 Kahn 算法和 DFS 算法两种: Kahn 算法采用入度方法,以循环迭代方法实现; DFS 算法采用出度方法,以递归方法实现。 Kahn 算法和 DFS 算法的复杂度是一样的,算法过程也是等价的,不分优劣,因为本质上循环迭代 + 栈 = 递归。 算法 Kahn(卡恩)算法 ...
下面给出有向图拓扑排序的基本步骤。 1. 从有向图中选择一个入度为0的顶点,输出该顶点; 2. 从图中删除该项点及其相关联的弧,调整被删弧的弧头结点的入度,将入度减1; 3. 重复执行上面这两步操作,直到所有入度为0的顶点均被输出,或者图中再也没有入度为0的顶点,拓扑排序完成; ...
拓扑排序的英文名是 Topological sorting。拓扑排序要解决的问题是给一个图的所有节点排序。 一、什么是拓扑排序 在图论中,拓扑排序(Topological Sorting)是一个有向无环图(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: ...
所谓拓扑排序其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程 1. 二:应用 我们对一个有向图进行构造时,会出现两个结果。 1.如果此网的全部顶点都被输出,则说明他是不存在环(回路)的AOV网 2.如果输出的顶点数少了,则说明这个网存在环(回路),不是AOV网
3.2.1 DFS实现拓扑排序 深度优先搜索法是广度优先搜索法的逆向思路,它的步骤如下: 选取图中任意一个节点A,将其状态标记为“搜索中” 寻找节点A的邻接点(沿着箭头指向寻找相邻的节点) 如果A存在邻接点 如果A的邻接点中存在状态为“搜索中”的邻接点,那么表示DAG图有环路,不可拓扑排序。