python實現(xiàn)拓?fù)渑判虻幕窘坛?/h1>
更新時間:2018年03月11日 09:51:50 作者:趙潔鈺Amy
拓?fù)渑判蚴菍τ邢驘o環(huán)圖的一種排序,發(fā)現(xiàn)自己并沒有真的理解拓?fù)渑判颍俅螌W(xué)習(xí)了下,所以下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python實現(xiàn)拓?fù)渑判虻幕窘坛?,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下,
拓?fù)渑判?/strong>
幾乎在所有的項目,甚至日常生活,待完成的不同任務(wù)之間通常都會存在著某些依賴關(guān)系,這些依賴關(guān)系會為它們的執(zhí)行順序行程表部分約束。對于這種依賴關(guān)系,很容易將其表示成一個有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graph,DAG,無環(huán)是一個重要條件),并將尋找其中依賴順序的過程稱為拓?fù)渑判颍╰opological sorting)。
拓?fù)渑判蛞獫M足如下兩個條件
- 每個頂點出現(xiàn)且只出現(xiàn)一次。
- 若A在序列中排在B的前面,則在圖中不存在從B到A的路徑。
拓?fù)渑判蛩惴?/strong>
任何無回路的頂點活動網(wǎng)(AOV網(wǎng))N都可以做出拓?fù)湫蛄校?/p>
- 從N中選出一個入度為0的頂點作為序列的下一頂點。
- 從N網(wǎng)中刪除所選頂點及其所有的出邊。
- 反復(fù)執(zhí)行上面兩個步驟,知道已經(jīng)選出了圖中的所有頂點,或者再也找不到入度為非0的頂點時算法結(jié)束。
如果剩下入度非0的頂點,就說明N中有回路,不存在拓?fù)渑判颉?br />
存在回路,意味著某些活動的開始要以其自己的完成作為先決條件,這種現(xiàn)象成為活動之間的死鎖。一種常見的頂點活動網(wǎng)實例是大學(xué)課程的先修課程。課程知識有前后練習(xí),一門課可能以其他課程的知識為基礎(chǔ),學(xué)生想選修這門課程時,要看是否已修過所有先修課程。如果存在一個回路的話,那就意味著進入了一個循環(huán),那么該同學(xué)就畢不了業(yè)了。
因此可以說拓?fù)渑判蛩惴ㄊ菫榱俗龀鰸M足制約關(guān)系的工作安排。
下面我們操作一個實例,如下圖是一個有向無環(huán)圖:

用字典表示:G = { 'a':'bce', 'b':'d','c':'d','d':'','e':'cd'}
代碼實現(xiàn):
def toposort(graph):
in_degrees = dict((u,0) for u in graph) #初始化所有頂點入度為0
vertex_num = len(in_degrees)
for u in graph:
for v in graph[u]:
in_degrees[v] += 1 #計算每個頂點的入度
Q = [u for u in in_degrees if in_degrees[u] == 0] # 篩選入度為0的頂點
Seq = []
while Q:
u = Q.pop() #默認(rèn)從最后一個刪除
Seq.append(u)
for v in graph[u]:
in_degrees[v] -= 1 #移除其所有指向
if in_degrees[v] == 0:
Q.append(v) #再次篩選入度為0的頂點
if len(Seq) == vertex_num: #如果循環(huán)結(jié)束后存在非0入度的頂點說明圖中有環(huán),不存在拓?fù)渑判?
return Seq
else:
print("there's a circle.")
G = {
'a':'bce',
'b':'d',
'c':'d',
'd':'',
'e':'cd'
}
print(toposort(G))
輸出結(jié)果:
['a', 'e', 'c', 'b', 'd']
圖中有環(huán)的情況:

G = { 'a':'bce', 'b':'d','c':'d','d':'e','e':'cd'}
輸出結(jié)果:
there's a circle.
None
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。
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拓?fù)渑判?/strong>
幾乎在所有的項目,甚至日常生活,待完成的不同任務(wù)之間通常都會存在著某些依賴關(guān)系,這些依賴關(guān)系會為它們的執(zhí)行順序行程表部分約束。對于這種依賴關(guān)系,很容易將其表示成一個有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graph,DAG,無環(huán)是一個重要條件),并將尋找其中依賴順序的過程稱為拓?fù)渑判颍╰opological sorting)。
拓?fù)渑判蛞獫M足如下兩個條件
- 每個頂點出現(xiàn)且只出現(xiàn)一次。
- 若A在序列中排在B的前面,則在圖中不存在從B到A的路徑。
拓?fù)渑判蛩惴?/strong>
任何無回路的頂點活動網(wǎng)(AOV網(wǎng))N都可以做出拓?fù)湫蛄校?/p>
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如果剩下入度非0的頂點,就說明N中有回路,不存在拓?fù)渑判颉?br />
存在回路,意味著某些活動的開始要以其自己的完成作為先決條件,這種現(xiàn)象成為活動之間的死鎖。一種常見的頂點活動網(wǎng)實例是大學(xué)課程的先修課程。課程知識有前后練習(xí),一門課可能以其他課程的知識為基礎(chǔ),學(xué)生想選修這門課程時,要看是否已修過所有先修課程。如果存在一個回路的話,那就意味著進入了一個循環(huán),那么該同學(xué)就畢不了業(yè)了。
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用字典表示:G = { 'a':'bce', 'b':'d','c':'d','d':'','e':'cd'}
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def toposort(graph): in_degrees = dict((u,0) for u in graph) #初始化所有頂點入度為0 vertex_num = len(in_degrees) for u in graph: for v in graph[u]: in_degrees[v] += 1 #計算每個頂點的入度 Q = [u for u in in_degrees if in_degrees[u] == 0] # 篩選入度為0的頂點 Seq = [] while Q: u = Q.pop() #默認(rèn)從最后一個刪除 Seq.append(u) for v in graph[u]: in_degrees[v] -= 1 #移除其所有指向 if in_degrees[v] == 0: Q.append(v) #再次篩選入度為0的頂點 if len(Seq) == vertex_num: #如果循環(huán)結(jié)束后存在非0入度的頂點說明圖中有環(huán),不存在拓?fù)渑判? return Seq else: print("there's a circle.") G = { 'a':'bce', 'b':'d', 'c':'d', 'd':'', 'e':'cd' } print(toposort(G))
輸出結(jié)果:
['a', 'e', 'c', 'b', 'd']
圖中有環(huán)的情況:
G = { 'a':'bce', 'b':'d','c':'d','d':'e','e':'cd'}
輸出結(jié)果:
there's a circle. None
總結(jié)
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