Python: 实现卡恩拓扑排序算法

最新推荐文章于 2025-07-17 14:38:53 发布
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文章标签： python 排序算法 算法
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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。

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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 =<
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Python实战：拓扑排序算法详解及代码实现
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05-05 420
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
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05-23 376
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。
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卡恩拓扑算法（也称为Kahn算法或Kahn’s Topological Sort Algorithm）是一种用于对有向无环图（DAG）进行拓扑排序的经典算法。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。即，如果图中存在一条边u->v，则节点u在排序结果中一定出现在节点v之前。卡恩拓扑算法的基本思想如下：初始化：计算图中每个节点的入度（即有多少条边指向该节点）。同时，创建一个队列，并将所有入度为0的节点加入队列中。
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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。
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