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[数据结构与算法]拓扑排序 golang实现

拓扑排序 golang实现



定义


对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若<u,v> ∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。

通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列。

注意:

1.只有有向无环图才存在拓扑序列;

2.对于一个DAG,可能存在多个拓扑序列;


Kahn算法


利用贪心算法,如果两个顶点,顶点b依赖于顶点a,就将a指向b,当一个顶点的入度为零,将这个顶点就是最优排序点, 并且将顶点从图中移除,将可达顶点的入度减一。


代码


package main

import "fmt"

type graph struct {
	vertex int    //顶点
	list map[int][]int //连接表边
}

//添加边
func (g *graph) addVertex(t int, s int)  {
	g.list[t] = push(g.list[t], s)
}

// KhanSort 拓扑排序
func (g *graph) KhanSort()  {
	// 入度
	var inDegree = make(map[int]int)
	// 储存结果的队列
	var queue []int

	// 增加入度
	for i := 1; i <= g.vertex; i++ {
		for _, m := range g.list[i] {
			inDegree[m]++
		}
	}

	//如果某个节点的入度为0,就加入结果队列
	for i := 0; i <= g.vertex; i++ {
		if inDegree[i] == 0 {
			queue = push(queue, i)
		}
	}

	//当有值加入结果队列
	for len(queue) > 0 {
		var now int
		now, queue = pop(queue)
		fmt.Println("->", now)
		// 将所有相邻的入度减1
		for _, k := range g.list[now] {
			inDegree[k]--
			//如果相邻点的入度恰好变为0,加入结果队列中
			if inDegree[k] == 0 {
				queue = push(queue, k)
			}
		}
	}
}

// NewGraph 创建图
func NewGraph(v int) *graph {
	g := new(graph)
	g.vertex = v
	g.list = map[int][]int{}
	i := 0
	for i < v {
		g.list[i] = make([]int, 0)
		i++
	}
	return g
}

// 取出切片第一个元素
func pop(list []int) (int, []int) {
	if len(list) > 0 {
		a := list[0]
		b := list[1:]
		return a, b
	} else {
		return -1, list
	}
}

// 推入切片
func push(list []int, value int) []int {
	result := append(list, value)
	return result
}

func main() {
	// 创建八个节点的无向图
	g := NewGraph(8)
	g.addVertex(2, 1)
	g.addVertex(3, 1)
	g.addVertex(7, 1)
	g.addVertex(4, 2)
	g.addVertex(5, 2)
	g.addVertex(8, 7)
	g.KhanSort()
}


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加:2021-12-04 13:41:41  更:2021-12-04 13:44:12 
 
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