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算法爱好者福利—拓扑排序的简介及实现

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发布于: 2020 年 12 月 18 日
算法爱好者福利—拓扑排序的简介及实现

前言

拓扑排序的英文名是 Topological sorting,它要解决的问题是给一个图的所有节点排序。今天让我们一起来详细学习下它吧。



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:



  • 每个顶点出现且只出现一次。

  • 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。



有向无环图(DAG)才有拓扑排序,非DAG图没有拓扑排序一说。



例如,下面这个图:





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:



  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 1 和 2 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。





于是,得到拓扑排序后的结果是 { 1, 2, 4, 3, 5 }。



通常,一个有向无环图可以有一个或多个拓扑排序序列。



二、拓扑排序的应用

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,其中每个顶点表示工程中的一个任务,用有向边表示在做任务 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,要么是没有关系,绝对不存在互相矛盾的关系(即环路)。



三、拓扑排序的实现

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:



#include<iostream>#include <list>
#include <queue>
using namespace std;

/************************类声明************************/
class Graph
{
int V; // 顶点个数
list<int> *adj; // 邻接表
queue<int> q; // 维护一个入度为0的顶点的集合
int* indegree; // 记录每个顶点的入度
public:
Graph(int V); // 构造函数
~Graph(); // 析构函数
void addEdge(int v, int w); // 添加边
bool topological_sort(); // 拓扑排序
};

/************************类定义************************/
Graph::Graph(int V)
{
this->V = V;
adj = new list<int>[V];

indegree = new int[V]; // 入度全部初始化为0
for(int i=0; i<V; ++i)
indegree[i] = 0;
}

Graph::~Graph()
{
delete [] adj;
delete [] indegree;
}

void Graph::addEdge(int v, int w)
{
adj[v].push_back(w);
++indegree[w];
}

bool Graph::topological_sort()
{
for(int i=0; i<V; ++i)
if(indegree[i] == 0)
q.push(i); // 将所有入度为0的顶点入队

int count = 0; // 计数,记录当前已经输出的顶点数
while(!q.empty())
{
int v = q.front(); // 从队列中取出一个顶点
q.pop();

cout << v << " "; // 输出该顶点
++count;
// 将所有v指向的顶点的入度减1,并将入度减为0的顶点入栈
list<int>::iterator beg = adj[v].begin();
for( ; beg!=adj[v].end(); ++beg)
if(!(--indegree[*beg]))
q.push(*beg); // 若入度为0,则入栈
}

if(count < V)
return false; // 没有输出全部顶点,有向图中有回路
else
return true; // 拓扑排序成功
}



测试如下DAG图:





int main(){   
Graph g(6);   // 创建图
    g.addEdge(5, 2);
    g.addEdge(5, 0);
    g.addEdge(4, 0);
    g.addEdge(4, 1);
    g.addEdge(2, 3);
    g.addEdge(3, 1);
    
    g.topological_sort();
return 0;
}



输出结果是 4, 5, 2, 0, 3, 1。这是该图的拓扑排序序列之一。



每次在入度为0的集合中取顶点,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,当然前提是该图存在多个拓扑排序序列。​​​​​​



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)。



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