有一个有向图(AOV网)如下:
遍历方法:
每次找入度为0的节点,找到后删除该节点和该节点的出度边.
在新的AOV网中(删除某些节点和边后) 重复这个过程
在这个图中遍历为
第一步: 0
第二步: 1 或 2
第三步: 4
第四步:3 或 6
第五步:5
第六步:7
共有4种不同拓扑序列
拓扑序列反映那些工程得先完成,那些工程得后完成。
代码:
#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<<" ";
++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 it=adj[v].begin();
for(;it!=adj[v].end();it++)
if(!(--indegree[*it]))
q.push(*it); //若入度为0,则入队
}
if(count < V)
return false;
else
return true;
}
int main(){
Graph g(8);
g.addEdge(0,1);
g.addEdge(0,2);
g.addEdge(2,4);
g.addEdge(1,4);
g.addEdge(1,3);
g.addEdge(4,3);
g.addEdge(4,5);
g.addEdge(4,6);
g.addEdge(3,5);
g.addEdge(6,7);
g.addEdge(5,7);
g.addEdge(3,7);
g.topological_sort();
return 0;
}
运行结果为
0 1 2 4 3 6 5 7
验证确是拓扑排序中的一种.
代码参考
作者:神奕的博客
然而这只是基础模板,实际算法题会在模板上更变.
一道拓扑排序题hdu2647 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2647
可以用模板练练手.