拓扑排序

本文解析了拓扑排序的基本概念,通过BFS方法演示如何在有向联通无环图中进行排序,同时介绍了其在判断环路中的作用。通过伪代码展示了如何使用队列和入度数组进行操作,并展示了关键函数`add`和`topsort`的实现。

拓扑排序

给定一个有向联通无环图,如果由图中所有构成序列A满足对于途中每一条边(x,y)x在y之前就出现过,那么A就是一个拓扑排序
拓扑排序就是这张图的一个遍历
对于所有边(x,y),只有先访问x才能访问y,x在y的前面
他的思想非常的简单,只需要不断选择图中入读为0的节点x,然后把x链接的点的入入读减1,我们可以结合BFS来解决这个问题
1.建立空的序列A
2.预处理所有节点的入度deg[i],然后把所有入度为0的节点入队
3.取出对头节点x,把x加入拓扑序列的末尾
4.把x的连边(x,y)将deg[y]减一,如果出现新的入度为0的节点,就将y入队
5.重复3 4直至队列为空
拓扑排序也可以判断有向图是否存在环,只需要最后判断拓扑序列A中的元素个数和图中的点树进行一个比较,如果小于说明有些点没有被访问,那就存在环

void add(int x,int y)
{
	tot++;
	edge[tot].y=y;
	next[tot]=head[x];
	head[x]=tot;
	deg[y]++;//统计入度 
}
void topsort()
{
	queue<int> q;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(deg[i]==0)
			q.push(i);
	}
	while(q.empty()==0)
	{
		int x=q.front();
		q.pop();
		a[++cnt]=x;//存拓扑序列
		for(int i=head[x];i;i=next[i])
		{
			int y=edge[i].y;
			deg[y]--;
			if(deg[y]==0) q.push(y);
		 } 
	}
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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