图结构练习——判断给定图是否存在合法拓扑序列

本文深入探讨了AI音视频处理领域中的关键技术,特别是视频分割与语义识别。通过详细解释这些技术的工作原理、应用案例及实际应用场景,旨在为读者提供全面的理解和洞察。

图结构练习——判断给定图是否存在合法拓扑序列

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题目描述

 给定一个有向图,判断该有向图是否存在一个合法的拓扑序列。

输入

 输入包含多组,每组格式如下。
第一行包含两个整数n,m,分别代表该有向图的顶点数和边数。(n<=10)
后面m行每行两个整数a b,表示从a到b有一条有向边。
 

输出

 若给定有向图存在合法拓扑序列,则输出YES;否则输出NO。
 

示例输入

1 0
2 2
1 2
2 1

示例输出

YES
NO

提示

 

来源

 赵利强

示例程序

  1. #include<stdio.h>  
  2. #include<string.h>  
  3. int n, m;  
  4. int map[20][20];  
  5. int in[20];  
  6.   
  7. void tp()  
  8. {  
  9.     int k, f;  
  10.     for(int i=1;i<=n;i++)  
  11.     {  
  12.         f=0;  
  13.         for(int j=1;j<=n;j++)  
  14.         {  
  15.             if(in[j]==0)  
  16.             {  
  17.                 f=1;///只要有入度为零的点就变成一  
  18.                 in[j]=-1;///删除这个节点  
  19.                 for(int k=1;k<=n;k++)///找与该节点相连的节点  
  20.                 {  
  21.                     if(map[j][k])///如果map的值不为零,说明这两个节点相连  
  22.                         in[k]--;///与该节点相连的节点的入度减一  
  23.                 }  
  24.                 break;///找到一个入度为零的就结束  
  25.             }  
  26.         }  
  27.         if(f==0)///如果结点未输出完,图中就没有了入度为零的结点,证明有环,则不合法    
  28.             break;  
  29.     }  
  30.     if(f==1)  
  31.         printf("YES\n");  
  32.     else  
  33.         printf("NO\n");  
  34. }  
  35.   
  36. int main()  
  37. {  
  38.     int u, v;  
  39.     while(~scanf("%d%d", &n, &m))  
  40.     {  
  41.         memset(map,0,sizeof(map));  
  42.         memset(in,0,sizeof(in));  
  43.         while(m--)  
  44.         {  
  45.             scanf("%d%d", &u, &v);  
  46.             map[u][v]=1;  
  47.             in[v]++;  
  48.         }  
  49.         tp();  
  50.     }  
  51.     return 0;  
  52. }  
  53.   
  54.   

 

 
<think>首先,用户的问题是基于给定的引用内容,他想判断一个是否存在唯一的拓扑序列,并了解相关的思路和方法。引用内容涉及拓扑序列的定义、拓扑排序的实现步骤,以及一些代码示例。 关键点: - 引用[1]:拓扑序列的定义,AOV网的拓扑序列不唯一,拓扑排序的步骤包括删除入度为0的顶点及相关的边。 - 引用[2]:有向图拓扑序列实现,使用BFS(Kahn算法)找入度为0的点,维护一个队列。 - 引用[3]:拓扑顺序的Java代码,判断拓扑序列合法性,但主要是验证给定序列是否拓扑序列,不是直接判断唯一性。 用户的问题:判断是否存在唯一的拓扑序列。 我需要回想拓扑序列的唯一性。拓扑序列唯一意味着只有一个可能的拓扑顺序。这通常发生在存在严格的顺序关系,例如,是线性的或有向无环(DAG)中每个点只有一个后继或前驱。 思路和方法: 1. **理解唯一拓扑序列的条件**:拓扑序列唯一当且仅当中每对顶点之间都有直接的顺序关系,即是一个线性序列或没有分支。更精确地说,在拓扑排序过程中,每一步都必须只有一个入度为0的顶点可被选择。 2. **基本方法**:通过拓扑排序算法(如Kahn算法或DFS)来检测在排序过程中是否每一步都有且仅有一个入度为0的顶点。 - 如果每一步都只有一个入度为0的点,则拓扑序列唯一。 - 如果在某一步有多个入度为0的点,则可以选择任意一个,导致序列不唯一。 3. **算法步骤**: - 使用Kahn算法(基于BFS)。 - 初始化:计算所有顶点的入度。 - 队列初始化:将所有入度为0的顶点入队。 - 如果队列中有多个顶点,则序列不唯一。 - 然后,对于每个出队的顶点,减少其邻居的入度;如果邻居入度变为0,则入队。 - 在整个过程中,如果队列中始终只有一个顶点(即每次只有一个入度为0的点),则序列唯一。 - 如果队列中有时有多个顶点,则序列不唯一。 4. **检测唯一性**: - 在Kahn算法中,维护一个计数器或标志来检查在每一步队列中入度为0的顶点数。 - 如果算法执行中,任何时候队列中有多于一个顶点,则序列不唯一。 - 如果算法结束,所有顶点被输出,且过程中每次队列中只有一个顶点,则序列唯一。 5. **考虑边界情况**: - 如果有环,则无拓扑序列。 - 引用中提到,如果输出的顶点数小于n,则有环。 - 所以在判断唯一性前,先确保是DAG(无环)。 6. **代码参考**:引用[2]提供了C++代码,我可以基于此修改来检测唯一性。 - 在代码中,当入队时,检查队列大小。 - 如果tt - hh + 1 > 1(即队列中元素数大于1),则设置一个标志为序列不唯一。 7. **输出**:如果序列唯一,输出序列;否则,指出不唯一。 现在,结构化回答: - 解释唯一拓扑序列的条件。 - 描述方法:使用Kahn算法,并在过程中监控队列大小。 - 提供伪代码或代码思路。 - 生成相关问题,如系统指令要求。 系统指令: - 行内数学表达式用$...$,例如顶点数$n$。 - 独立公式用$$...$$,但可能不需要。 - 使用中文。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户的需求是判断唯一性,引用中没有直接讨论唯一性,所以我需要基于拓扑排序扩展。 最终回答结构: 1. 介绍拓扑序列唯一性的概念。 2. 解释判断思路。 3. 描述算法步骤。 4. 提供代码示例(基于引用[2]修改)。 5. 添加相关问题。</think>### 判断是否存在唯一拓扑序列的思路和方法 在拓扑排序中,一个(有向无环,DAG)的拓扑序列不一定是唯一的。存在唯一拓扑序列的条件是:在排序过程中,每一步都**有且仅有一个入度为0的顶点**可选择。如果某一步出现多个入度为0的顶点,则序列不唯一(因为选择顺序不同会导致不同序列)。以下是判断的思路和方法,基于拓扑排序的经典算法(如Kahn算法)。 #### 判断思路 1. **唯一性的条件**: - 拓扑序列唯一当且仅当中每对顶点间存在严格的顺序依赖关系,即是“线性”的(无分支)。 - 在算法执行中,如果每次迭代时队列(或待处理集合)中**始终只有一个入度为0的顶点**,则序列唯一。 - 如果某次迭代队列中有多个入度为0的顶点,则序列不唯一。 - 先确保无环:若有环,则无拓扑序列(引用[1]中提到的“若输出的顶点数小于$n$,则输出有回路”)。 2. **核心方法**:修改Kahn算法(BFS-based)来监控队列大小。 - 初始化入度数组$d$($d[i]$表示顶点$i$的入度)。 - 使用队列存储入度为0的顶点。 - 在每一步处理前,检查队列大小: - 如果队列大小$>1$,则序列不唯一。 - 处理完所有顶点后: - 如果输出顶点数$<n$,则有环(无拓扑序列)。 - 如果输出顶点数$=n$且过程中队列始终大小$\leq 1$,则序列唯一。 #### 算法步骤(伪代码) 1. 计算所有顶点的入度$d$。 2. 初始化空队列$q$。 3. 将所有入度为0的顶点加入$q$。 4. 初始化标志$unique = true$(假设序列唯一)。 5. 当队列不空时: - 如果队列大小$>1$,设置$unique = false$(序列不唯一)。 - 出队一个顶点$u$,输出$u$。 - 遍历$u$的所有邻居$v$: - 减少$d[v]$(入度减1)。 - 如果$d[v] = 0$,将$v$入队。 6. 如果输出顶点数$<n$,报告“有环,无拓扑序列”。 7. 否则: - 如果$unique = true$,报告“存在唯一拓扑序列”。 - 否则,报告“拓扑序列不唯一”。 #### 代码示例(基于引用[2]的C++代码修改) 以下是修改后的C++代码,用于判断唯一性。代码基于引用[2]的Kahn算法实现,添加了队列大小检查。 ```cpp #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int h[N], d[N], e[N], ne[N], idx; // 邻接表存储 int n, m; // 顶点数和边数 void add(int a, int b) { e[idx] = b; ne[idx] = h[a]; h[a] = idx++; d[b]++; // 入度增加 } bool hasUniqueTopo() { queue<int> q; int cnt = 0; // 输出顶点计数器 bool unique = true; // 唯一性标志 // 初始入度为0的顶点入队 for (int i = 1; i <= n; i++) { if (d[i] == 0) { q.push(i); } } // 如果初始有多个入度为0的点,序列不唯一 if (q.size() > 1) unique = false; while (!q.empty()) { // 队列大小>1时,序列不唯一 if (q.size() > 1) unique = false; int u = q.front(); q.pop(); cnt++; // 输出顶点数增加 // 遍历u的邻居 for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) { int v = e[i]; d[v]--; // 入度减1 if (d[v] == 0) { q.push(v); } } } if (cnt < n) { cout << "有环,无拓扑序列" << endl; return false; } return unique; // true表示唯一,false表示不唯一 } int main() { memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m--) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b); } if (hasUniqueTopo()) { cout << "存在唯一拓扑序列" << endl; } else { cout << "拓扑序列不唯一" << endl; } return 0; } ``` #### 说明 - **时间复杂度**:$O(n + m)$,其中$n$为顶点数,$m$为边数(与标准拓扑排序相同)。 - **空间复杂度**:$O(n)$,用于存储队列和入度数组。 - **关键点**:在队列操作时检查大小,若某步$|q| > 1$,则序列不唯一。引用[1]中强调拓扑序列不唯一性,而本方法通过算法过程动态检测[^1]。 - **应用场景**:用于任务调度、编译顺序等需要严格顺序依赖的系统,确保顺序唯一可避免歧义。
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