拓扑序列(拓扑排序)

本文深入探讨了拓扑序列的概念,它是有向无环图中顶点的一种特殊排序方式,确保每条有向边的起点在终点之前。文章详细介绍了如何通过广度优先搜索算法求解拓扑序列,同时提供了具体的实现代码。
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摘要

本文主要介绍拓扑序列,和求解拓扑序列的方法。

什么是拓扑序列

拓扑序列是对于有向图而言的,有向图的拓扑序是其顶点的线性排序,使得对于从顶点 u u u 到顶点 v v v的每个有向边 u v uv uv u u u 在序列中都在 v v v之前。

例如对于下图:
在这里插入图片描述
对于上图, 存在4条边:(1,3)(1,2)(2,4)(2,3)
该图的拓扑序必须要满足以下两点:

  1. 每个顶点只出现一次。
  2. 对于图中的任何一条边,起点必须在终点之前。

拓扑序的求法

首先,不是所有的有向图都是有拓扑序的,只有有向无环图才有拓扑序,所以有向无环图又被称为拓扑图

拓扑序是按照点的先后顺序排列的,也就是说入度为0的点一定是排在前面的,我们直接对一个图BFS一遍,BFS过程中更新每个点的入度,如果一个点的入度为0,那么就将其加入拓扑序,并且删除其与后继结点的所有边。

在读入边的时候,直接计算点的入度。

代码:

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main{
	static BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
	static BufferedWriter out = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
	
	static final int N = 100010;
	static int n, m, idx = 1;
	static int e[] = new int[N];
	static int ne[] = new int[N];
	static int h[] = new int[N];
	static int d[] = new int[N];
	static Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
	static Queue<Integer> ans = new LinkedList<>();
	public static int Int(String s){return Integer.parseInt(s);}
	
	public static void add(int a, int b){
		e[idx] = b;
		ne[idx] = h[a];
		h[a] = idx++;
	}
	
	public static Boolean bfs(){
		while(!q.isEmpty()){
			int x = q.peek();
			q.poll();
			for(int i = h[x]; i != 0; i = ne[i]){ // 遍历所有后继结点
				if(--d[e[i]] == 0){// 删除当前点与后继结点的边,如果删除后
				                   //其后继结点的入度变为0,就入队
					q.add(e[i]);
					ans.add(e[i]);
				}
			}
		}
		if(ans.size() == n) return true;
		else return false;
	}
	
	public static void main(String[] args) throws IOException{
		String[] s = in.readLine().split(" ");
		n = Int(s[0]);
		m = Int(s[1]);
		
		for(int i = 0; i < m; i++){
			String s1[] = in.readLine().split(" ");
			add(Int(s1[0]), Int(s1[1]));
			
			d[Int(s1[1])] ++; // 入度加一  
		}
		
		int flag = 0;
		for(int i = 1; i <= n; i++){
			if(d[i] == 0){ // 找到入度为0的点
				q.add(i);
				ans.add(i);
				flag = 1;
			}
		}
		
		if(flag == 0)
			out.write("-1\n");
		else
		{
			if(bfs()){ // 输出拓扑序
				while(!ans.isEmpty()){
					out.write(ans.poll()+" ");
				}
			}
			else{ // 不存在拓扑序
			    out.write("-1\n");
			}
		}
		
		out.flush();
	}
}


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<think>首先,用户的问题是关于拓扑排序列和逆拓扑排序列之间的关系。我需要基于系统级指令和提供的引用来回答。 系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式必须使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考的引用: - 引用[1]:提到拓扑排序的递归方法,使用DFS,回退时输出节点,产生逆拓扑序列,逆置后得到拓扑序列。 - 引用[2]:讨论拓扑排序与深搜、广搜的结合,以及逆拓扑排序的例子。 - 引用[3]:定义拓扑排序。 - 引用[4]:涉及拓扑排序在AOE网中的应用,包括计算事件时间。 - 引用[5]:展示拓扑排序的代码实现。 用户的问题:拓扑排序列和逆拓扑排序列的关系是什么? 关键点: - 拓扑排序列:对于一个有向无环图(DAG),拓扑排序列是一个线性列,其中对于每条边 (u, v),u 出现在 v 之前。 - 逆拓扑排序列:根据引用[1],逆拓扑序列是通过DFS在回退时输出节点得到的列,然后逆置后得到拓扑序列。所以,逆拓扑序列拓扑序列的逆。 关系: - 逆拓扑排序列是拓扑排序列的逆。 - 在引用[1]中,它说:"回退的时候才将其输出,这样会产生一个逆拓扑序列,将其逆置即可"。 - 在引用[2]中,提到"逆拓扑排序",如poj3687问题,涉及给球编号。 因此,关系是:逆拓扑排序列是拓扑排序列的反向列。 更精确地说: - 如果有一个拓扑排序列 S = [v1, v2, v3, ..., vn],那么逆拓扑序列就是 [vn, vn-1, ..., v1]。 - 在DFS实现中,递归调用后输出节点,产生逆拓扑序列。 在算法中: - 拓扑排序列:通常通过BFS或DFS生成,确保每个节点在依赖之后。 - 逆拓扑序列:在DFS后遍历中,节点在访问所有后代后才输出,这自然形成逆拓扑序列。 引用支持: - 从引用[1]:"使用DFS,访问一个节点的时候,什么也不做,回退的时候才将其输出,这样会产生一个逆拓扑序列,将其逆置即可"。 - 引用[2]提到"逆拓扑排序",在poj3687中应用。 所以,在回答中,我应该解释这个关系,使用中文,并引用相关部分。 回答结构: 1. 简要定义拓扑排序列。 2. 解释逆拓扑排序列是什么。 3. 描述它们之间的关系。 4. 可能给出一个简单例子。 5. 生成相关问题。 数学表达式:如果涉及,使用LaTeX。例如,如果有列,可以用行内格式。 生成相关问题:基于主题,生成3-5个相关问题。 最终,添加引用标识。</think>### 拓扑排序列与逆拓扑排序列的关系 拓扑排序列(Topological Order)和逆拓扑排序列(Reverse Topological Order)是有向无环图(DAG)中两种紧密相关的线性列。下面我将逐步解释它们的关系,确保内容清晰易懂。 #### 1. **基本定义** - **拓扑排序列**:对于一个DAG,拓扑排序列是一个线性排,使得对于图中的任意边 $(u, v)$,顶点 $u$ 总是出现在顶点 $v$ 之前。这表示列满足所有依赖关系,常用于任务调度或编译顺[^3]。例如,如果图有边 $(A, B)$,则列中 $A$ 必须在 $B$ 之前。 - **逆拓扑排序列**:这是拓扑排序列的逆。具体来说,如果拓扑排序列是 $S = [v_1, v_2, \dots, v_n]$,那么逆拓扑序列就是 $S_{\text{reverse}} = [v_n, v_{n-1}, \dots, v_1]$。在算法实现中,逆拓扑序列通常通过深度优先搜索(DFS)的后遍历直接生成:在访问一个节点时先递归处理其邻居,回退时才输出该节点,从而得到逆列[^1]。 #### 2. **核心关系** 拓扑排序列和逆拓扑排序列之间是**互逆关系**: - 逆拓扑序列拓扑序列的严格反向列。 - 数学上,如果拓扑序列表示为有集合 $T$,则逆拓扑序列为 $T^{-1}$。 - 在算法中,这种关系源于DFS的实现机制: - 拓扑排序通常使用BFS(广度优先搜索)或DFS的前/中遍历生成。 - 逆拓扑排序则直接由DFS的后遍历产生:当DFS从一个节点回退时输出,该列自然就是拓扑序列的逆。例如,引用[1]中提到:“使用DFS,访问一个节点的时候,什么也不做,回退的时候才将其输出,这样会产生一个逆拓扑序列,将其逆置即可”[^1]。 - 这种关系确保了在同一个DAG中,逆拓扑序列可以通过简单反转拓扑序列获得,反之亦然。 #### 3. **算法实现中的体现** - **拓扑排序生成**:常用Kahn算法(基于BFS)或DFS。例如,在DFS中,通过逆置后列得到拓扑序列。 - **逆拓扑排序生成**:直接使用DFS后遍历,无需逆置。代码示例如下(基于引用[1]和[5]的伪代码): ```c void DFS(Graph *G, int v) { G->setMark(v, VISITED); for (int w = G->first(v); w < G->n(); w++) { if (G->getMark(w) == UNVISITED) { DFS(G, w); // 先递归访问邻居 } } print(v); // 回退时输出,产生逆拓扑序列 } ``` 在这个DFS中,输出顺就是逆拓扑序列。如果将其逆置(例如用栈存储后反转),就得到拓扑序列[^1][^5]。 - **实际应用**:逆拓扑序列常用于某些特定问题,如计算事件的最晚发生时间(在AOE网中),这时需要从汇点反向处理[^4]。引用[2]中的poj3687问题(给球编号)也使用了逆拓扑排序来解决依赖约束[^2]。 #### 4. **简单例子** 考虑一个简单DAG:顶点集 $\{A, B, C\}$,边 $(A, B)$ 和 $(A, C)$。 - 拓扑序列可能为 $[A, B, C]$(或 $[A, C, B]$),表示 $A$ 在 $B$ 和 $C$ 之前。 - 逆拓扑序列则为 $[C, B, A]$(或 $[B, C, A]$),即拓扑序列的反向。 - 在DFS中:从 $A$ 开始,先访问 $B$(输出 $B$ 在回退时),然后访问 $C$(输出 $C$),最后回退到 $A$(输出 $A$),得到列 $[B, C, A]$,这是逆拓扑序列;逆置后为 $[A, C, B]$,即拓扑序列。 #### 5. **为什么这种关系重要** - **效率优化**:生成逆拓扑序列的DFS方法避免了额外的逆置操作,在特定场景(如递归实现)中更高效[^1]。 - **应用依赖**:某些问题(如关键路径计算)需要逆拓扑序列来处理反向依赖,例如引用[4]中计算事件的最晚发生时间时,需按逆拓扑遍历[^4]。 - **唯一性**:如果DAG有多个拓扑序列,其逆列同样不唯一,但关系始终保持互逆。 总之,拓扑排序列和逆拓扑排序列本质上是同一列的正反两面,通过DFS的回退机制自然连接,这在算法设计和问题求解中非常实用[^1][^2][^3]。
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