Python: 实现卡恩拓扑排序算法

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
阅读量153 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 排序算法 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/130893507
本文介绍了如何使用Python实现卡恩拓扑排序算法，该算法适用于有向无环图的排序。通过定义Graph类，包括节点数、图字典等属性，以及添加边和卡恩排序的方法，详细阐述了算法过程。在代码中，遍历节点更新入度，将入度为0的节点加入队列，逐个删除并更新邻居节点的入度，最终得到拓扑排序结果。

Python: 实现卡恩拓扑排序算法

拓扑排序是一种常用的有向无环图(DAG)的排序算法，能够按照特定顺序输出所有节点。卡恩算法是一种常用的拓扑排序算法，它基于每个节点的入度，依次删除入度为0的节点并更新其邻居节点的入度，直到图中所有节点都被删除或者存在环路。

以下是Python实现卡恩算法的完整源码：

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.graph =<
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python实战：拓扑排序算法详解及代码实现
qq_37934722的博客
05-05 450
在上述代码中，我们首先统计所有节点的入度，然后将所有入度为0的节点压入队列中。接着，不断从队列中取出元素，将其从图中删除，并删除指向该节点的所有边。若此时有新的入度为0的节点，则加入队列末尾。在本文中，我们详细介绍了拓扑排序算法的实现过程，并提供了完整的Python代码实现。删除入度为0的节点：取出队头元素，将其从图中删除，并删除指向该节点的所有边。拓扑排序算法的基本思想是通过不断删除图中的入度为0的节点，最终得到有向无环图的拓扑序列。统计所有节点的入度：遍历节点，统计每个节点的入度值，建立相应的入度表。
Python实现网络拓扑排序算法
m0_47037246的博客
05-23 403
在实现中，我们使用一个队列来存储入度为0的节点，首先将所有入度为0的节点加入队列中。之后不断地从队头取出节点，并将它的所有后继节点的入度减1，如果某个节点的入度减为0，则将其加入队尾中。其中，add_node方法用于添加节点，add_edge方法用于添加边，get_successors方法用于获取节点的后继节点，get_indegree方法用于获取节点的入度。输出结果为：[‘a’, ‘c’, ‘b’, ‘d’, ‘e’]，即为图的拓扑排序结果。接下来，我们可以实现拓扑排序算法，这里我们使用Kahn算法。
python 拓扑排序_拓扑排序（topsort）算法详解
weixin_39688170的博客
03-01 862
在图论中，由某个集合上的偏序得到全序的策略就是拓补排序算法。拓扑排序常出现在涉及偏序关系的问题中，例如时序的先后、事物的依赖等。针对这些问题拓扑排序通常能有效地给出可行解。为了便于理解，我们先来看一个实例，开源软件常使用GNU make工具来管理项目的构建，这里的“项目”是由若干个“对象”构成的。Makefile文件则描述了这些“对象”的构建规则，即给出一系列对象间的依赖关系。若对象A依赖于对象B...
[python刷题模板] 拓扑排序(Topological Sorting)
liuliangcan的博客
07-02 1074
python刷题模板之拓扑排序
拓扑排序(topological sorting)介绍及Python实现
热门推荐
chenxy_bwave的专栏
06-01 2万+
拓扑排序(topological sorting)介绍及Python实现，介绍了拓扑排序基本算法原理，并给出基于深度优先搜索和基于广度优先搜索的Python实现。
python绘制网络拓扑_网络拓扑的python表示
weixin_39581995的博客
12-20 911
类开关中我特别感兴趣的成员变量如下所示。在self.dps = {} # datapath_id => Datapath classself.port_state = {} # datapath_id => portsself.ports = PortDataState() # Port class -> PortData cl...
python拓扑排序算法实现
Allocator的优快云博客
01-09 898
按照wiki拓扑排序的说法,拓扑排序是对有向无环图的顶点的线性排序,要求对于顶点u到v的每一个有向边uv顶点u都在v前面.拓扑排序其中一个重要的场景就是对互相有依赖的任务的执行顺序排序本文总结了python如何实现拓扑排序,包括卡恩算法以及深度优先搜索算法这两种排序算法.两种算法都可以帮我们解决涉及到互有依赖的task的执行顺序编排问题.
拓扑排序的实现（python）
Demon_LMMan的博客
07-02 2891
目录1 AOV网（Activity On Vertex Network）2 拓扑排序（Topological Sort）2.1 实现思路2.2 代码实现 1 AOV网（Activity On Vertex Network） 一项大的工程常被分为多个小的子工程，子工程之间可能存在一定的先后顺序，即某些子工程必须在其他的一些子工程完成后才能开始。 在现代化管理中，人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程，子工程被称为活动（Activity）。以顶点表示活动、有向边表示活动之间的先后关系，这样
卡恩拓扑算法（Topological Sorting Algorithm）的Python实现
HackNebulaZ的博客
09-09 181
总结起来，本文我们实现了卡恩拓扑算法的Python版本，并通过一个示例演示了算法的使用。通过拓扑排序，我们可以获取有向无环图中节点的合理顺序，这在许多实际问题中都非常有用，例如任务调度、依赖关系管理等。拓扑排序是将有向无环图的节点按照依赖关系进行排序的过程，使得所有的依赖关系都得到满足。在本文中，我们将使用Python语言实现卡恩拓扑算法，并提供相应的源代码。如果该节点在有向图中有邻居节点，我们遍历其邻居节点，将其对应的入度减1。首先，让我们来定义一个有向图的类，用于构建有向图并实现卡恩拓扑算法。
Python语言实现拓扑排序（Topological Sorting）算法
zy0412326的专栏
08-06 268
拓扑排序是一种用于有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的线性排序，其中对于图中的每一条有向边 uvuvuv（从顶点 uuu 到顶点 vvv ），顶点 uuu 在排序中出现在 vvv 之前。这个实现假设输入是一个表示课程和先修课程的有向无环图（DAG），并返回一个可能的课程安排顺序。如果图中存在环，则返回空列表。Python语言实现拓扑排序（Topological Sorting）算法。
python算法与数据结构（搜索算法和拓扑排序算法）---深度优先搜索
suwuzs的博客
01-19 417
深度优先搜索属于图算法的一种（Depth First Search）。其过程简要来说就是对每一个可能的分支路径深入到不能深入为止，而且每一个节点只能访问一次。深度优先搜索是每一次按照一个方向进行穷尽式的搜索，当该方向上的搜索无法继续往前的时候，这时候就退回到上一步，换一个方向继续搜索。
chatgpt赋能python：Python自动生成拓扑节点
liangzijiaa的博客
06-17 653
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
python实现--拓扑排序
liulanba的博客
03-20 828
拓扑排序是对有向无环图（DAG）进行排序的一种算法，它可以将图中的顶点排成一个线性序列，使得图中的任意一条有向边都从序列中的较早顶点指向较晚顶点。将1号顶点的邻接顶点2号和3号的入度分别减1，得到入度为0的2号和3号顶点，加入队列：[2, 3]将2号顶点的邻接顶点4号的入度减1，得到入度为0的4号顶点，加入队列：[3, 4]将3号顶点的邻接顶点5号的入度减1，得到入度为1的5号顶点，加入队列：[4, 5]将4号顶点的邻接顶点6号的入度减1，得到入度为0的6号顶点，加入队列：[5, 6]
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 406
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1844
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
最新发布
w987333120的博客
12-01 297
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 454
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 681
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 538
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
实验6报告：拓扑排序与Kruskal算法的Python实现
- 实现拓扑排序和Kruskal算法时，可能会使用到Python的数据结构，如列表、字典、集合以及内置的排序功能。 - 对于算法实验，学生可能还会使用到Python的一些高级特性，例如生成器表达式、列表推导式、装饰器和上下文...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值