拓扑排序笔记♂

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。——摘自百度百科。

具体的实现:
1、找到一个入度为零的点,把它丢进队列。
2、把这个点以及与这个点相连的边都删去。
3、重复1、2直到图为空。

对,又有个裸题 poj 2367 Genealogical tree链接

就是直接把拓扑排序后的序列输出即可。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int MAXN=100+10;
int ans[MAXN],in[MAXN];
bool vis[MAXN][MAXN];
int n,cnt;
queue<int>q;
void sort()
{
    while(!q.empty())
    {
        int tp=q.front();
        q.pop();
        ans[++cnt]=tp;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(vis[tp][i])
            {
                vis[tp][i]==0;
                in[i]--;
            }
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(in[i]==0)
            {
                q.push(i);
                in[i]=-1;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        cnt=0;
        int t;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            while(scanf("%d",&t)&&t)
            {
                in[t]++;
                vis[i][t]=1;
            }
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(in[i]==0)
            {
                q.push(i);
                in[i]=-1;
            }
        }
        sort();
        for(int i=1;i<=cnt;i++)
            printf("%d ",ans[i]);
        puts("");
    }
    return 0;
}

还有一个裸题… codevs 2833 奇怪的梦境链接

只要把不能进行排序的数输出即可…

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int MAXN=10000+10;
int ans[MAXN],in[MAXN];
bool vis[MAXN][MAXN];
int n,cnt;
queue<int>q;
void sort()
{
    while(!q.empty())
    {
        int tp=q.front();
        q.pop();
        ans[++cnt]=tp;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(vis[tp][i])
            {
                vis[tp][i]==0;
                in[i]--;
            }
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(in[i]==0)
            {
                q.push(i);
                in[i]=-1;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    cnt=0;
    int t;
    memset(in,0,sizeof(in));
    memset(vis,0,sizeof(vis));  
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int ff,tt;
        scanf("%d%d",&ff,&tt);
        in[tt]++;
        vis[ff][tt]=1;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        //cout<<i<<" "<<in[i]<<endl;
        if(in[i]==0)
        {
            q.push(i);
            in[i]=-1;
        }
    }
    sort();
    if(cnt==n)
        puts("o(∩_∩)o");
    else
    {
        puts("T_T");
        printf("%d\n",n-cnt);
    }
    return 0;
}

//以后有拓扑排序的应用我还会在这里发的~(≧▽≦)/~

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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