使用boost::topological_sort进行拓扑排序的示例程序

最新推荐文章于 2024-11-21 02:07:58 发布
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本文介绍了如何使用Boost库中的boost::topological_sort函数进行拓扑排序。通过一个示例程序，展示了如何定义有向图，添加依赖关系，以及如何获取和输出排序结果。这个算法确保在排序的顶点中，依赖关系得到正确体现。

使用boost::topological_sort进行拓扑排序的示例程序

拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）进行排序的算法，其中节点按照依赖关系进行排序，确保在排序结果中，任何一个节点都在其依赖节点之后。Boost库提供了一个方便的函数boost::topological_sort，可以帮助我们执行拓扑排序。

下面是一个使用boost::topological_sort进行拓扑排序的示例程序：

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include
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boost::topological_sort示例程序
TechWhizZ的博客
08-30 206
在C++中，拓扑排序是一种用来排序带有依赖关系的元素的算法。Boost库提供了boost::topological_sort函数，可以方便地进行拓扑排序。下面我们将演示使用boost::topological_sort对一个图进行拓扑排序的示例程序。运行程序，输出结果为：“0 1 2 3”，这就是拓扑排序后的节点顺序。如果存在环路，则会抛出boost::not_a_dag异常。现在我们已经创建了一个有向图。接着，我们创建一个有向图，其中节点为0到3，边为(0, 1), (1, 2), (2, 3)。
boost::topological_sort用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-04 398
boost::topological_sort用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::topological_sort用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #include <iostream> #include <list> #include <algorithm> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <
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0）拓扑排序 拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序，这个排序的结果是如果存在一条vi到vj的路径，那么排序中vi在vj的前面。 下图是一个有向无圈图的例子： 在这个有向无圈图中，1,6,5,7,4,2,3；1,6,5,7,2,4,3；这两组都是拓扑排序，我们可以看到这两种排序都满足拓扑排序的要求，比如说1-4的路径，可知1,7,4；1,6,5,4；1,6,7,4；1,6,5,7,4
18.boost 图的拓扑排序
weixin_30835933的博客
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运行结果: 代码示例: 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <deque> 4 #include <boost/config.hpp> 5 #include <boost/graph/adjacency_matrix.hpp> 6 ...
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02-06 813
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boost拓扑
07-06
以下是一个完整的示例程序，演示了如何使用`boost::topological_sort`进行拓扑排序： ```cpp #include #include #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/topological_sort.hpp> int ...
t_sort在源代码里发现一般代表什么
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它的具体含义取决于源代码的上下文，但根据常见编程实践，`t_sort` 可能代表 **"topological sort"（拓扑排序）** 或 **"temporary sort"（临时排序）**。拓扑排序是一种用于处理有向无环图（DAG）的算法，而临时...
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11-21 1520
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boost graph libaray: my own note(1)
hxxwcc的专栏
07-20 394
进来看就正常了。。小BS下优快云博客。。。#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std;using namespace boost;typedef property VertexNameProperty;type
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<think>我们被要求使用中文回答，并且需要遵循严格的格式要求。 用户的问题是关于networkx库中`nx.topological_sort()`函数的使用和示例。 根据引用，我们知道NetworkX是一个用于复杂网络的Python库，而拓扑排序是有向无环图（DAG）中节点的一种线性排序，使得对于每一条有向边(u, v)，节点u都出现在节点v之前。 我们将按照以下步骤回答： 1. 解释拓扑排序的概念。 2. 介绍`nx.topological_sort()`函数的基本用法。 3. 提供一个完整的示例代码，包括创建有向图、进行拓扑排序以及输出结果。 4. 注意：在示例代码中，我们将使用NetworkX创建一个小型的有向无环图。 同时，根据系统指令，我们需要生成相关问题。 注意：在回答中，我们引用了NetworkX官方文档（引用[1]和引用[3]），因此会在适当的地方添加引用标识。 开始回答：</think>### NetworkX 中 `nx.topological_sort()` 函数的使用与示例 拓扑排序是针对**有向无环图（DAG）** 的节点线性排序算法，使得对于任意有向边 \((u \to v)\)，节点 \(u\) 总出现在节点 \(v\) 之前。`nx.topological_sort()` 是 NetworkX 库中实现该算法的核心函数[^1]。 --- #### **基本用法** ```python import networkx as nx # 创建有向图 G = nx.DiGraph() edges = [("A", "B"), ("A", "C"), ("B", "D"), ("C", "D")] G.add_edges_from(edges) # 拓扑排序 sorted_nodes = list(nx.topological_sort(G)) print(sorted_nodes) # 输出：['A', 'C', 'B', 'D'] 或 ['A', 'B', 'C', 'D']（合法排序不唯一） ``` - **输入要求**：图必须为有向无环图（DAG），若图含环会抛出 `NetworkXUnfeasible` 异常。 - **返回值**：节点的拓扑排序列表（可能有多个合法结果，函数返回其中一种）。 --- #### **完整示例：课程依赖关系排序** 假设课程依赖关系如下： - 数据结构依赖编程基础 - 算法依赖数据结构 - 机器学习依赖算法和数学 ```python import networkx as nx # 定义课程依赖图 G = nx.DiGraph() G.add_edges_from([ ("编程基础", "数据结构"), ("数据结构", "算法"), ("算法", "机器学习"), ("数学", "机器学习") ]) # 拓扑排序（确保无循环依赖） try: course_order = list(nx.topological_sort(G)) print("课程学习顺序:", course_order) except nx.NetworkXUnfeasible: print("图中存在循环依赖，无法排序！") # 输出示例：['数学', '编程基础', '数据结构', '算法', '机器学习'] ``` --- #### **关键注意事项** 1. **检测环**：排序前可用 `nx.is_directed_acyclic_graph(G)` 验证是否为 DAG。 2. **多结果处理**：若需所有可能排序，使用 `list(nx.all_topological_sorts(G))`。 3. **性能**：时间复杂度 \(O(V+E)\)（\(V\) 为节点数，\(E\) 为边数），适合大型图处理[^3]。 ---
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