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今天小編給大家分享一下Java如何實現拓撲排序的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
有向圖:我們這節要講的算法涉及到有向圖,所以我先把有向圖的一些概念說一下,文章后面就不做解釋啦。首先有向圖節點與節點之間是用帶箭頭的線連接起來的。節點有出度和入度的概念,連線尾部指向的節點出度加1,連線頭部,也就是箭頭指向的節點入度加1。看下面這個例子,A的入度為0,出度為2,B的入度為1,出度為1,C的入度為1,出度為1,D的入度為2,出度為0。
鄰接表:鄰接表是存儲圖結構的一種有效方式,如下圖所示,左邊節點數組存儲圖中所有節點,右側鄰接表存儲節點的相鄰節點。
這篇文章我們要講的是拓撲排序,這是一個針對有向無環圖的算法,主要是為了解決前驅后繼的關系,即我們在完成當前事項的時候需要先完成什么事項,其實這在我們流程控制里面用的挺多的。看下面這個圖,我們需要先完成A事項,然后才能去完成B,C事項,B,C事項的屬于并列的,沒有先后順序,但是對于D事項需要在B,C事項完成之后才能進行。而拓撲排序能夠幫助我們找到這個完成事項的合理順序,同時我們看上面這個例子,A事項完成之后,B,C事項是沒有先后順序的,不管是先完成B還是C都符合條件,所以拓撲排序的順序序列不是完全一定的。
首先拓撲排序對應操作的是一個有向無環圖。無環圖,則肯定存在至少一個結點入度為0。在當前情況下,我們需要查找入度為0的節點進行操作,入度為0,表示當前節點沒有前驅節點,或者前驅節點已經處理,可以直接操作。操作完畢之后,將當前節點的后繼節點入度全部減1,再次查找入度節點為0的節點進行操作,此后就是一個遞歸過程,不斷處理當前情況下入度為0的節點,直至所有節點處理完畢。
有向圖結構如下,其中node存儲當前圖中包含的所有節點,adj存儲對應下標節點的鄰接點。初始化圖時候,我們需要初始化圖中節點個數,存儲節點的數組以及節點對應鄰接數組。同時提供一個addEdge方法,用于在兩個節點直接加邊,其實就是將后繼節點放入前驅節點的鄰接表中。
public static class Graph{ /** * 節點個數 */ private Integer nodeSize; /** * 節點 */ private char[] node; /** * 鄰接表 */ private LinkedList[] adj; public Graph(char[] node) { this.nodeSize = node.length; this.node = node; this.adj = new LinkedList[nodeSize]; for (int i = 0 ; i < adj.length ; i++) { adj[i] = new LinkedList(); } } /** * 在節點之間加邊,前驅節點指向后繼節點 * @param front 前驅節點所在下標 * @param end 后繼節點所在下標 */ public void addEdge(int front, int end) { adj[front].add(end); } }
拓撲排序首先初始化了兩個臨時數組,一個隊列,一個inDegree數組存儲對應下標節點的入度,因為每次訪問的節點需要前驅節點已經完成,即入度為0,有了這個數組我們就可以比較快速的找到這些節點;另一個是visited數組,標志當前節點是否已經訪問過,防止多次訪問;一個nodes隊列則保存在目前情況下所有入度為0的節點。(注意,為了存取方便,我們都是存儲的節點下標 step1:初始化inDegree數組,visited數組; step2:遍歷inDegree數組,將所有入度為0的節點入nodes隊列; step3:依次將節點node出隊; 根據visited判斷當前node是否已經被訪問,是,返回step3,否,進行下一步; 將當前節點的鄰接節點入度-1,判斷鄰接節點入度是否為0,為0直接放入nodes隊列,不為0返回step3;
/** * @param graph 有向無環圖 * @return 拓撲排序結果 */ public List<Character> toPoLogicalSort(Graph graph) { //用一個數組標志所有節點入度 int[] inDegree = new int[graph.nodeSize]; for (LinkedList list : graph.adj) { for (Object index : list) { ++ inDegree[(int)index]; } } //用一個數組標志所有節點是否已經被訪問 boolean[] visited = new boolean[graph.nodeSize]; //開始進行遍歷 Deque<Integer> nodes = new LinkedList<>(); //將入度為0節點入隊 for (int i = 0 ; i < graph.nodeSize; i++) { if (inDegree[i] == 0) { nodes.offer(i); } } List<Character> result = new ArrayList<>(); //將入度為0節點一次出隊處理 while (!nodes.isEmpty()) { int node = nodes.poll(); if (visited[node]) { continue; } visited[node] = true; result.add(graph.node[node]); //將當前node的鄰接節點入度-1; for (Object list : graph.adj[node]) { -- inDegree[(int)list]; if (inDegree[(int)list] == 0) { //前驅節點全部訪問完畢,入度為0 nodes.offer((int) list); } } } return result; }
public static void main(String[] args) { ToPoLogicalSort toPoLogicalSort = new ToPoLogicalSort(); //初始化一個圖 Graph graph = new Graph(new char[]{'A', 'B', 'C', 'D'}); graph.addEdge(0, 1); graph.addEdge(0,2); graph.addEdge(1,3); graph.addEdge(2,3); List<Character> result = toPoLogicalSort.toPoLogicalSort(graph); }
執行結果
public static void main(String[] args) { ToPoLogicalSort toPoLogicalSort = new ToPoLogicalSort(); //初始化一個圖 Graph graph = new Graph(new char[]{'A', 'B', 'C', 'D','E','F','G','H'}); graph.addEdge(0, 1); graph.addEdge(0,2); graph.addEdge(0,3); graph.addEdge(1,4); graph.addEdge(2,4); graph.addEdge(3,4); graph.addEdge(4,7); graph.addEdge(4,6); graph.addEdge(7,5); graph.addEdge(6,7); List<Character> result = toPoLogicalSort.toPoLogicalSort(graph); }
執行結果
以上就是“Java如何實現拓撲排序”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學習更多的知識,請關注億速云行業資訊頻道。
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