hdu 拓扑排序 题目归纳

hdu 拓扑排序归纳 拓扑排序,其本质是输出一个全序关系,对于按要求输出给定关系的题目,一般就是按照题目要求实现这个全序关系,这种题时常会先给一个偏序关系,然后给出剩下的元素如何建立关系(字典序之类的)。 如果忘了那几个词是啥意思...       偏序关系:满足自反,反对称,传递性的关系       全序关系:一个偏序关系R,且对任意x,y有xRy或yRx       哈斯图:对一个偏序关系画的图,每个点 阅读详情

                                                       拓扑排序

 

定义和前置条件:

定义:将有向图中的顶点以线性方式进行排序。即对于任何连接自顶点u到顶点v的有向边uv,在最后的排序结果中,顶点u总是在顶点v的前面。

 

 

如果这个概念还略显抽象的话,那么不妨考虑一个非常非常经典的例子——选课。我想任何看过数据结构相关书籍的同学都知道它吧。假设我非常想学习一门机器学习的课程,但是在修这么课程之前,我们必须要学习一些基础课程,比如计算机科学概论,C语言程序设计,数据结构,算法等等。那么这个制定选修课程顺序的过程,实际上就是一个拓扑排序的过程,每门课程相当于有向图中的一个顶点,而连接顶点之间的有向边就是课程学习的先后关系。只不过这个过程不是那么复杂,从而很自然的在我们的大脑中完成了。将这个过程以算法的形式描述出来的结果,就是拓扑排序。

 

那么是不是所有的有向图都能够被拓扑排序呢?显然不是。继续考虑上面的例子,如果告诉你在选修计算机科学概论这门课之前需要你先学习机器学习,你是不是会被弄糊涂?在这种情况下,就无法进行拓扑排序,因为它中间存在互相依赖的关系,从而无法确定谁先谁后。在有向图中,这种情况被描述为存在环路。因此,一个有向图能被拓扑排序的充要条件就是它是一个有向无环图(DAG:Directed Acyclic Graph)。

 

 

偏序/全序关系:

偏序和全序实际上是离散数学中的概念。

这里不打算说太多形式化的定义,形式化的定义教科书上或者上面给的链接中就说的很详细。

 

还是以上面选课的例子来描述这两个概念。假设我们在学习完了算法这门课后,可以选修机器学习或者计算机图形学。这个或者表示,学习机器学习和计算机图形学这两门课之间没有特定的先后顺序。因此,在我们所有可以选择的课程中,任意两门课程之间的关系要么是确定的(即拥有先后关系),要么是不确定的(即没有先后关系),绝对不存在互相矛盾的关系(即环路)。以上就是偏序的意义,抽象而言,有向图中两个顶点之间不存在环路,至于连通与否,是无所谓的。所以,有向无环图必然是满足偏序关系的。

 

理解了偏序的概念,那么全序就好办了。所谓全序,就是在偏序的基础之上,有向无环图中的任意一对顶点还需要有明确的关系(反映在图中,就是单向连通的关系,注意不能双向连通,那就成环了)

相机图像质量研究(15)常见问题总结:光学结构对成像的影响--暗角 老式相机的暗角往往比较明显,周围一圈能够明显感觉到亮度下降的很多,当然有些电源模仿手持相机的摄影效果,也能看到周围明显的亮度下降。一、 阅读详情

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