今天小编给大家分享一下Java如何实现拓扑排序的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。有向图:我们这节要讲的算法涉及到有向图,所以我先把有向图的一些概念说一下,文章后面就不做解释啦。首先有向图节点与节点之间是用带箭头的线连接起来的。节点有出度和入度的概念,连线尾部指向的节点出度加1,连线头部,也就是箭头指向的节点入度加1。看下面这个例子,A的入度为0,出度为2,B的入度为1,出度为1,C的入度为1,出度为1,D的入度为2,出度为0。邻接表:邻接表是存储图结构的一种有效方式,如下图所示,左边节点数组存储图中所有节点,右侧邻接表存储节点的相邻节点。这篇文章我们要讲的是拓扑排序,这是一个针对有向无环图的算法,主要是为了解决前驱后继的关系,即我们在完成当前事项的时候需要先完成什么事项,其实这在我们流程控制里面用的挺多的。看下面这个图,我们需要先完成A事项,然后才能去完成B,C事项,B,C事项的属于并列的,没有先后顺序,但是对于D事项需要在B,C事项完成之后才能进行。而拓扑排序能够帮助我们找到这个完成事项的合理顺序,同时我们看上面这个例子,A事项完成之后,B,C事项是没有先后顺序的,不管是先完成B还是C都符合条件,所以拓扑排序的顺序序列不是完全一定的。首先拓扑排序对应操作的是一个有向无环图。无环图,则肯定存在至少一个结点入度为0。在当前情况下,我们需要查找入度为0的节点进行操作,入度为0,表示当前节点没有前驱节点,或者前驱节点已经处理,可以直接操作。操作完毕之后,将当前节点的后继节点入度全部减1,再次查找入度节点为0的节点进行操作,此后就是一个递归过程,不断处理当前情况下入度为0的节点,直至所有节点处理完毕。有向图结构如下,其中node存储当前图中包含的所有节点,adj存储对应下标节点的邻接点。初始化图时候,我们需要初始化图中节点个数,存储节点的数组以及节点对应邻接数组。同时提供一个addEdge方法,用于在两个节点直接加边,其实就是将后继节点放入前驱节点的邻接表中。拓扑排序首先初始化了两个临时数组,一个队列,一个inDegree数组存储对应下标节点的入度,因为每次访问的节点需要前驱节点已经完成,即入度为0,有了这个数组我们就可以比较快速的找到这些节点;另一个是visited数组,标志当前节点是否已经访问过,防止多次访免费云主机域名问;一个nodes队列则保存在目前情况下所有入度为0的节点。(注意,为了存取方便,我们都是存储的节点下标 step1:初始化inDegree数组,visited数组; step2:遍历inDegree数组,将所有入度为0的节点入nodes队列; step3:依次将节点node出队; 根据visited判断当前node是否已经被访问,是,返回step3,否,进行下一步; 将当前节点的邻接节点入度-1,判断邻接节点入度是否为0,为0直接放入nodes队列,不为0返回step3;执行结果执行结果以上就是“Java如何实现拓扑排序”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注百云主机行业资讯频道。
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