【优选算法专栏】专题十八:BFS解决拓扑排序--前言

简介: 【优选算法专栏】专题十八:BFS解决拓扑排序--前言


1.有向环形图(DAG图)

看下面这个例子:

上面这个例子就是一个DAG图

入度

有多少条边过来

出度

有多少条边出去

在上面例子中红色是每个点的出度,绿色是每个点的入度。

2.AOV网:顶点活动图

在有向图中,用顶点表示一个活动,用边来表示活动先后顺序的图结构。

例如青椒炒肉丝这道菜的制作就先要通过上面的顺序来进行。

通常AOV网都具有实际意义。

3.拓扑排序

在网上和市面上的书籍中拓扑排序的概念比较专业化,难以理解,我们举一个简单的例子来说一下什么是拓扑排序。

还是以青椒炒肉丝为例,根据流程图,我们可以简单的排一下序:模拟做菜

具体如下:

首先我们可以准备厨具也可以选择买菜两者谁先进行都可以。这里我们选择先准备厨具后买菜。接下来就只能洗菜,因为腌肉要先洗菜才能腌肉,然后切菜,炒菜,装盘,最后就是干饭。

通过上面例子,我们可以发现,通过找到事情的先后顺序,将这个按照先后顺序排个序其实就是一个拓扑排序。当然,我们还可以发现拓扑排序的结果是不唯一的。就比如先买菜还是先准备厨具,最后排完序是两个结果。

介绍了什么是拓扑排序,那么我们应该如何排序?其实刚在例子有实际意义可以很好理解,那要是放在一般情况,又该如何排序?

通过上面例子的排序,我们其实基本可以发现一下规律:

  1. 找出图中入度为0的点,然后输出。
  2. 删除与该点相连的边
  3. 重复1,2操作,知道图中没有点或者没有入度为0的点为止。
    为什么终止条件还有个没有入度为0的点呢?
    这是因为图有可能有环,当图里面有环的时候,就会没有入度为0的点。所以拓扑排序还有个重要的作用:判断有向图中是否有环。

4.如何实现拓扑排序

大体思路还是借助队列,依靠bfs解决此问题。

具体如下:

  1. 初始化:把所有入度为0的点加入到队列中
  2. 当队列不为空时:
  1. 拿出队头元素,加入到最终结果中
  2. 删除与该元素相连的边
  3. 判断:与删除边相连的点,是否入度为0,如果入度为0,加入到队列中

分析到这其实还有个问题,我们上面的实现的前提是图已经建立好的情况,但是我们应该先如何建图呢?我们通过一个例题和相关代码详细讲解。

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