• 【图论】有向无环图的拓扑排序


    1. 引言

    有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)是有向图的一种,字面意思的理解就是图中没有环。常常被用来表示事件之间的驱动依赖关系,管理任务之间的调度。拓扑排序是对DAG的顶点进行排序,使得对每一条有向边(u, v),均有u(在排序记录中)比v先出现。亦可理解为对某点v而言,只有当v的所有源点均出现了,v才能出现。

    下图给出有向无环图的拓扑排序:

    下图给出的顶点排序不是拓扑排序,因为顶点D的邻接点E比其先出现:

    2. 算法原理与实现

    拓扑排序的实现算法有两种:入度表、DFS,其时间复杂度均为(O(V+E))

    入度表

    对于DAG的拓扑排序,显而易见的办法:

    • 找出图中0入度的顶点;
    • 依次在图中删除这些顶点,删除后再找出0入度的顶点;
    • 然后再删除……再找出……
    • 直至删除所有顶点,即完成拓扑排序

    为了保存0入度的顶点,我们采用数据结构(亦可用队列);算法的可视化可参看这里

    图用邻接表(adjacency list)表示,用数组inDegreeArray[]记录结点的入度变化情况。C实现:

    // get in-degree array
    int *getInDegree(Graph *g) {
        int *inDegreeArray = (int *) malloc(g->V * sizeof(int));
        memset(inDegreeArray, 0, g->V * sizeof(int));
        int i;
        AdjListNode *pCrawl;
        for(i = 0; i < g->V; i++) {
            pCrawl = g->array[i].head;
            while(pCrawl) {
                inDegreeArray[pCrawl->dest]++;
                pCrawl = pCrawl->next;
            }
        }
        return inDegreeArray;
    }
    
    // topological sort function
    void topologicalSort(Graph *g) {
        int *inDegreeArray = getInDegree(g);
        Stack *zeroInDegree = initStack();
        int i;
        for(i = 0; i < g->V; i++) {
            if(inDegreeArray[i] == 0)
                push(i, zeroInDegree);
        }
    
        printf("topological sorted order
    ");
        AdjListNode *pCrawl;
        while(!isEmpty(zeroInDegree)) {
            i = pop(zeroInDegree);
            printf("vertex %d
    ", i);
    
            pCrawl = g->array[i].head;
            while(pCrawl) {
                inDegreeArray[pCrawl->dest]--;
                if(inDegreeArray[pCrawl->dest] == 0)
                    push(pCrawl->dest, zeroInDegree);
                pCrawl = pCrawl->next;
            }
        }
    }
    

    时间复杂度:得到inDegreeArray[]数组的复杂度为(O(V+E));顶点进栈出栈,其复杂度为(O(V));删除顶点后将邻接点的入度减1,其复杂度为(O(E));整个算法的复杂度为(O(V+E))

    DFS

    在DFS中,依次打印所遍历到的顶点;而在拓扑排序时,顶点必须比其邻接点先出现。在下图中,顶点5比顶点0先出现,顶点4比顶点1先出现。

    在DFS实现拓扑排序时,用来保存拓扑排序的顶点序列;并且保证在某顶点入栈前,其所有邻接点已入栈。DFS版拓扑排序的可视化参看这里

    C实现:

    /* recursive DFS function to traverse the graph,
    * the graph is represented by adjacency list
    */
    void dfs(int u, Graph *g, int *visit, Stack *s) {
       visit[u] = 1;
       AdjListNode *pCrawl = g->array[u].head;
       while(pCrawl) {
           if(!visit[pCrawl->dest])
               dfs(pCrawl->dest, g, visit, s);
           pCrawl = pCrawl->next;
       }
       push(u, s);
    }
    
    // the topological sort function
    void topologicalSort(Graph *g) {
       int *visit = (int *) malloc(g->V * sizeof(int));
       memset(visit, 0, g->V * sizeof(int));
       Stack *s = initStack();
       int i;
       for(i = 0; i < g->V; i++) {
           if(!visit[i]) dfs(i, g, visit, s);
       }
    
       // the order of stack element is the sorted order
       while(!isEmpty(s)) {
           printf("vertex %d
    ", pop(s));
       }
    }
    

    时间复杂度:应与DFS相同,为(O(V+E))


    完整代码在Github

    3. 参考资料

    [1] R. Rao, Lecture 20: Topo-Sort and Dijkstra’s Greedy Idea.
    [2] GeeksforGeeks, Topological Sorting.
    [3] GeeksforGeeks, Graph and its representations.

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/en-heng/p/5085690.html
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