这一节我们学习一个新的排序算法,准确的来说,应该叫“有向图的拓扑排序”。所谓有向图,就是A->B,但是B不能到A。与无向图的区别是,它的边在邻接矩阵里只有一项(友情提示:如果对图这种数据结构部不太了解的话,可以先看一下这篇博文:数据结构和算法之 无向图。因为拓扑排序是基于图这种数据结构的)。
有向图的邻接矩阵如下表所示:
|
A |
B |
C |
A |
0 |
1 |
1 |
B |
0 |
0 |
1 |
C |
0 |
0 |
0 |
所以针对前面讨论的无向图,邻接矩阵的上下三角是对称的,有一半信息是冗余的。而有向图的邻接矩阵中所有行列之都包含必要的信息,它的上下三角不是对称的。所以对于有向图,增加边的方法只需要一条语句:
如果使用邻接表示意图,那么A->B表示A在它的链表中有B,但是B的链表中不包含A,这里就不多说了,本文主要通过邻接矩阵实现。因为图是有向的,假设A->B->C->D这种,那这就隐藏了一种顺序,即要想到D,必须先过C,必须先过B,必须先过A。它们无形中形成了一种顺序,这种顺序在实际中还是用的挺广泛的,比如,要做web开发,必须先学Java基础等等,这些都遵循一个顺序,所以拓扑排序的思想也是这样,利用有向图特定的顺序进行排序。但是拓扑排序的结果不是唯一的,比如A->B的同时,C->B,也就是说A和C都能到B,所以用算法生成一个拓扑排序时,使用的方法和代码的细节决定了会产生那种拓扑排序。
拓扑排序的思想虽然不寻常,但是却很简单,有两个必要的步骤:
1. 找到一个没有后继的顶点;
2.从图中删除这个顶点,在列表中插入顶点的标记
然后重复1和2,直到所有顶点都从图中删除,这时候列表显示的顶点顺序就是拓扑排序的结果了。
但是我们需要考虑一种特殊的有向图:环。即A->B->C->D->A。这种必然会导致找不着“没有后继的节点”,这样便无法使用拓扑排序了。
下面我们分析下拓扑排序的代码:
主要的工作在while循环中进行,这个循环直到定点数为0时才退出:1. 调用noSuccessors()找到任意一个没有后继的顶点;
2. 如果找到一个这样的顶点,把顶点放到sortedArray数组中,并且从图中删除这个顶点;
3. 如果不存在这样的顶点,则图必然存在环。
最后sortedArray数组中存储的就是排过序的顶点了。下面我们分析下noSuccessor()方法和deleteVertes()方法:
从上面代码可以看出,删除一个顶点很简单,从vertexArray中删除,后面的顶点向前移动填补空位。同样的,顶点的行列从邻接矩阵中删除,下面的行和右面的列移动来填补空位。删除adjMat数组中的边比较简单,下面看看moveRowUp和moveColLeft的方法: 这样便介绍完了拓扑排序的所有过程了。下面附上完整的代码:拓扑排序就介绍到这吧,如有错误之处,欢迎留言指正~
转载:http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51194219