Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之有向圖的拓撲排序詳解
前言
在現(xiàn)實生活中,我們經(jīng)常會同一時間接到很多任務(wù)去完成,但是這些任務(wù)的完成是有先后次序的。以我們學(xué)習(xí)java
學(xué)科為例,我們需要學(xué)習(xí)很多知識,但是這些知識在學(xué)習(xí)的過程中是需要按照先后次序來完成的。從java基礎(chǔ),到
jsp/servlet,到ssm,到springboot等是個循序漸進且有依賴的過程。在學(xué)習(xí)jsp前要首先掌握java基礎(chǔ)和html基
礎(chǔ),學(xué)習(xí)ssm框架前要掌握jsp/servlet之類才行。
為了簡化問題,我們使用整數(shù)為頂點編號的標(biāo)準(zhǔn)模型來表示這個案例:
此時如果某個同學(xué)要學(xué)習(xí)這些課程,就需要指定出一個學(xué)習(xí)的方案,我們只需要對圖中的頂點進行排序,讓它轉(zhuǎn)換為一個線性序列,就可以解決問題,這時就需要用到一種叫拓撲排序的算法。
拓撲排序介紹
給定一副有向圖,將所有的頂點排序,使得所有的有向邊均從排在前面的元素指向排在后面的元素,此時就可以明確的表示出每個頂點的優(yōu)先級。下列是一副拓撲排序后的示意圖:
檢測有向圖中的環(huán)
如果學(xué)習(xí)x課程前必須先學(xué)習(xí)y課程,學(xué)習(xí)y課程前必須先學(xué)習(xí)z課程,學(xué)習(xí)z課程前必須先學(xué)習(xí)x課程,那么一定是有問題了,我們就沒有辦法學(xué)習(xí)了,因為這三個條件沒有辦法同時滿足。其實這三門課程x、y、z的條件組成了一個環(huán):
因此,如果我們要使用拓撲排序解決優(yōu)先級問題,首先得保證圖中沒有環(huán)的存在。
實現(xiàn)思路
在API中添加了onStack[] 布爾數(shù)組,索引為圖的頂點,當(dāng)我們深度搜索時:
- 在如果當(dāng)前頂點正在搜索,則把對應(yīng)的onStack數(shù)組中的值改為true,標(biāo)識進棧;
- 如果當(dāng)前頂點搜索完畢,則把對應(yīng)的onStack數(shù)組中的值改為false,標(biāo)識出棧;
- 如果即將要搜索某個頂點,但該頂點已經(jīng)在棧中,則圖中有環(huán);
API設(shè)計
類名 | DirectedCycle |
---|---|
成員變量 | 1.private boolean[] marked: 索引代表頂點,值表示當(dāng)前頂點是否已經(jīng)被搜索2.private boolean hasCycle: 記錄圖中是否有環(huán)3.private boolean[] onStack:索引代表頂點,使用棧的思想,記錄當(dāng)前頂點有沒有已經(jīng)處于正在搜索的有向路徑上 |
構(gòu)造方法 | DirectedCycle(Digraph G):創(chuàng)建一個檢測環(huán)對象,檢測圖G中是否有環(huán) |
成員方法 | 1.private void dfs(Digraph G,int v):基于深度優(yōu)先搜索,檢測圖G中是否有環(huán)2.public boolean hasCycle():判斷圖中是否有環(huán) |
代碼實現(xiàn)
/** * 有向圖是否存在環(huán) * * @author alvin * @date 2022/11/2 * @since 1.0 **/ public class DirectedCycle { //索引代表頂點,值表示當(dāng)前頂點是否已經(jīng)被搜索 private boolean[] marked; //記錄圖中是否有環(huán) private boolean hasCycle; //索引代表頂點,使用棧的思想,記錄當(dāng)前頂點有沒有已經(jīng)處于正在搜索的有向路徑上 private boolean[] onStack; //創(chuàng)建一個檢測環(huán)對象,檢測圖G中是否有環(huán) public DirectedCycle(Digraph G){ //初始化marked數(shù)組 this.marked = new boolean[G.V()]; //初始化hasCycle this.hasCycle = false; //初始化onStack數(shù)組 this.onStack = new boolean[G.V()]; //找到圖中每一個頂點,讓每一個頂點作為入口,調(diào)用一次dfs進行搜索 for (int v =0; v<G.V();v++){ //判斷如果當(dāng)前頂點還沒有搜索過,則調(diào)用dfs進行搜索 if (!marked[v]){ dfs(G,v); } } } //基于深度優(yōu)先搜索,檢測圖G中是否有環(huán) private void dfs(Digraph G, int v){ //把頂點v表示為已搜索 marked[v] = true; //把當(dāng)前頂點進棧 onStack[v] = true; for(Integer w: G.adj(v)) { //判斷如果當(dāng)前頂點w沒有被搜索過,則繼續(xù)遞歸調(diào)用dfs方法完成深度優(yōu)先搜索 if(!marked[w]) { dfs(G, w); } //判斷當(dāng)前頂點w是否已經(jīng)在棧中,如果已經(jīng)在棧中,證明當(dāng)前頂點之前處于正在搜索的狀態(tài),那么現(xiàn)在又要搜索一次,證明檢測到環(huán)了 if (onStack[w]){ hasCycle = true; return; } } //把當(dāng)前頂點出棧 onStack[v] = false; } //判斷當(dāng)前有向圖G中是否有環(huán) public boolean hasCycle(){ return hasCycle; } }
基于深度優(yōu)先的頂點排序
實現(xiàn)思路
如果要把圖中的頂點生成線性序列其實是一件非常簡單的事,之前我們學(xué)習(xí)并使用了多次深度優(yōu)先搜索,我們會發(fā)現(xiàn)其實深度優(yōu)先搜索有一個特點,那就是在一個連通子圖上,每個頂點只會被搜索一次,如果我們能在深度優(yōu)先搜索的基礎(chǔ)上,添加一行代碼,只需要將搜索的頂點放入到線性序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,我們就能完成這件事。
我們添加了一個棧reversePost用來存儲頂點,當(dāng)我們深度搜索圖時,每搜索完畢一個頂點,把該頂點放入到reversePost中,這樣就可以實現(xiàn)頂點排序。
API設(shè)計
類名 | DepthFirstOrder |
---|---|
成員變量 | 1.private boolean[] marked: 索引代表頂點,值表示當(dāng)前頂點是否已經(jīng)被搜索2.private Stack reversePost: 使用棧,存儲頂點序列 |
構(gòu)造方法 | DepthFirstOrder(Digraph G):創(chuàng)建一個頂點排序?qū)ο螅身旤c線性序列; |
成員方法 | 1.private void dfs(Digraph G,int v):基于深度優(yōu)先搜索,生成頂點線性序列2.public Stack reversePost():獲取頂點線性序列 |
代碼實現(xiàn)
/** * 頂點排序 * * @author alvin * @date 2022/11/2 * @since 1.0 **/ public class DepthFirstOrder { //索引代表頂點,值表示當(dāng)前頂點是否已經(jīng)被搜索 private boolean[] marked; //使用棧,存儲頂點序列 private Stack<Integer> reversePost; //創(chuàng)建一個檢測環(huán)對象,檢測圖G中是否有環(huán) public DepthFirstOrder(Digraph G){ //初始化marked數(shù)組 this.marked = new boolean[G.V()]; //初始化reversePost棧 this.reversePost = new Stack<>(); //遍歷圖中的每一個頂點,讓每個頂點作為入口,完成一次深度優(yōu)先搜索 for (int v = 0;v<G.V();v++){ if (!marked[v]){ dfs(G,v); } } } //基于深度優(yōu)先搜索,把頂點排序 private void dfs(Digraph G, int v){ //標(biāo)記當(dāng)前v已經(jīng)被搜索 marked[v] = true; //通過循環(huán)深度搜索頂點v for (Integer w : G.adj(v)) { //如果當(dāng)前頂點w沒有搜索,則遞歸調(diào)用dfs進行搜索 if (!marked[w]){ dfs(G,w); } } //讓頂點v進棧 reversePost.push(v); } //獲取頂點線性序列 public Stack<Integer> reversePost(){ return reversePost; } }
拓撲排序
前面已經(jīng)實現(xiàn)了環(huán)的檢測以及頂點排序,那么拓撲排序就很簡單了,基于一幅圖,先檢測有沒有環(huán),如果沒有環(huán),則調(diào)用頂點排序即可。
API設(shè)計
類名 | TopoLogical |
---|---|
成員變量 | 1.private Stack order: 頂點的拓撲排序 |
構(gòu)造方法 | TopoLogical(Digraph G):構(gòu)造拓撲排序?qū)ο?/td> |
成員方法 | 1.public boolean isCycle():判斷圖G是否有環(huán)2.public Stack order():獲取拓撲排序的所有頂點 |
代碼實現(xiàn)
/** * 拓撲排序 * * @author alvin * @date 2022/11/2 * @since 1.0 **/ public class TopoLogical { //頂點的拓撲排序 private Stack<Integer> order; //構(gòu)造拓撲排序?qū)ο? public TopoLogical(Digraph G) { //創(chuàng)建一個檢測有向環(huán)的對象 DirectedCycle cycle = new DirectedCycle(G); //判斷G圖中有沒有環(huán),如果沒有環(huán),則進行頂點排序:創(chuàng)建一個頂點排序?qū)ο? if (!cycle.hasCycle()){ DepthFirstOrder depthFirstOrder = new DepthFirstOrder(G); order = depthFirstOrder.reversePost(); } } //判斷圖G是否有環(huán) private boolean isCycle(){ return order==null; } //獲取拓撲排序的所有頂點 public Stack<Integer> order(){ return order; } }
測試驗證
public class TopoLogicalTest { @Test public void test() { //準(zhǔn)備有向圖 Digraph digraph = new Digraph(6); digraph.addEdge(0,2); digraph.addEdge(0,3); digraph.addEdge(2,4); digraph.addEdge(3,4); digraph.addEdge(4,5); digraph.addEdge(1,3); //通過TopoLogical對象堆有向圖中的頂點進行排序 TopoLogical topoLogical = new TopoLogical(digraph); //獲取頂點的線性序列進行打印 Stack<Integer> order = topoLogical.order(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); while (order.size() != 0) { sb.append(order.pop()+"->"); }; String str = sb.toString(); int index = str.lastIndexOf("->"); str = str.substring(0,index); System.out.println(str); } }
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