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图的应用--拓扑排序

图的应用--拓扑排序

作者: 旅行者_sz | 来源:发表于2020-05-12 19:57 被阅读0次

一、概念:

  • AOV网(Activity On Vertex Network):有一个表示工程的有向图中, ⽤顶点表示活动, 用弧表示活动之间的优先关系,这样 有向图为顶点表示活动的⽹。
  • 简介:设G = (V,E)是⼀个具有n个顶点的有向图, V中的顶点序列V1,V2,.....,Vn.若满⾜从顶点Vi 到Vj有一条路径,则在顶点序列Vi 必须在Vj 之前, 则我们称这样的顶点序列成为拓扑序列。所谓拓扑排序,其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程.
  • 构造过程拓拓扑序列列会产⽣生2个结果:
1 .如果此网中的全部顶点被输出,则说明它不存在环(回路)的AOV网;
2.如果输出的顶点数少了,哪怕仅少了一个,也说明这个⽹存在环(回路),不是AOV⽹.

二、基本思路:

  • 从AOV⽹中选择⼀个入度为0的顶点输出,然后从删去此顶点,并删除以 此顶点为尾的弧. 继续重复此步骤,直到输出全部顶点或AOV网中不存在入度为0的顶点 为止.
  • 在这个算法实现过程,我们需要借助⼀个数据结构栈.来帮助我们解决避免每次查找时, 都要去遍历AOV图中的顶点表查找有没有入度为0的顶点.
1.创建一个栈(stack),用来存储入度in为0 的顶点序号;
2.遍历AOV图中顶点表,判断入度为0的顶点全部入栈;
  • 存储结构:邻接边表

三、代码如下:(细细品,你再细细品)

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"

#include "math.h"
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define MAXEDGE 20
#define MAXVEX 14
#define INFINITYC 65535

/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */
typedef int Status;

/*邻接矩阵结构 */
typedef struct
{
    int vexs[MAXVEX];
    int arc[MAXVEX][MAXVEX];
    int numVertexes, numEdges;
}MGraph;


/* 邻接表结构****************** */
//边表结点
typedef struct EdgeNode
{
    //邻接点域,存储该顶点对应的下标
    int adjvex;
    //用于存储权值,对于非网图可以不需要
    int weight;
    //链域,指向下一个邻接点
    struct EdgeNode *next;
}EdgeNode;

//顶点表结点
typedef struct VertexNode
{
    //顶点入度
    int in;
    //顶点域,存储顶点信息
    int data;
    //边表头指针
    EdgeNode *firstedge;
}VertexNode, AdjList[MAXVEX];

//图结构
typedef struct
{
    AdjList adjList;
    //图中当前顶点数和边数
    int numVertexes,numEdges;
}graphAdjList,*GraphAdjList;


/*1.构成AOV网图*/
void CreateMGraph(MGraph *G)/* 构件图 */
{
    int i, j;
    
    /* printf("请输入边数和顶点数:"); */
    G->numEdges=MAXEDGE;
    G->numVertexes=MAXVEX;
    
    /* 初始化图 */
    for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)
    {
        G->vexs[i]=i;
    }
    
    /* 初始化图 */
    for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)
    {
        for ( j = 0; j < G->numVertexes; j++)
        {
            G->arc[i][j]=0;
        }
    }
    
    G->arc[0][4]=1;
    G->arc[0][5]=1;
    G->arc[0][11]=1;
    G->arc[1][2]=1;
    G->arc[1][4]=1;
    G->arc[1][8]=1;
    G->arc[2][5]=1;
    G->arc[2][6]=1;
    G->arc[2][9]=1;
    G->arc[3][2]=1;
    G->arc[3][13]=1;
    G->arc[4][7]=1;
    G->arc[5][8]=1;
    G->arc[5][12]=1;
    G->arc[6][5]=1;
    G->arc[8][7]=1;
    G->arc[9][10]=1;
    G->arc[9][11]=1;
    G->arc[10][13]=1;
    G->arc[12][9]=1;
    
}

/*2.将AOV网图借助邻近矩阵转换成邻接表结构*/
void CreateALGraph(MGraph G,GraphAdjList *GL)
{
    int i,j;
    EdgeNode *e;
    
    //创建图
    *GL = (GraphAdjList)malloc(sizeof(graphAdjList));
    //对图中的顶点数.弧数赋值
    (*GL)->numVertexes=G.numVertexes;
    (*GL)->numEdges=G.numEdges;
    
    //读入顶点信息,建立顶点表
    for(i= 0;i <G.numVertexes;i++)
    {
        (*GL)->adjList[i].in=0;
        (*GL)->adjList[i].data=G.vexs[i];
        //将边表置为空表
        (*GL)->adjList[i].firstedge=NULL;
    }
    
    //建立边表
    for(i=0;i<G.numVertexes;i++)
    {
        for(j=0;j<G.numVertexes;j++)
        {
            if (G.arc[i][j]==1)
            {
                //创建空的边表结点
                e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
                //邻接序号为j
                e->adjvex=j;
                // 将当前顶点上的指向的结点指针赋值给e
                e->next=(*GL)->adjList[i].firstedge;
                //将当前顶点的指针指向e
                (*GL)->adjList[i].firstedge=e;
                (*GL)->adjList[j].in++;
                
            }
        }
    }
}

/*3.拓扑排序. 若AOV网图无回路则输出拓扑排序的序列并且返回状态值1,若存在回路则返回状态值0*/
/*拓扑排序:解决的是一个工程能否顺序进行的问题!*/
Status TopologicalSort(GraphAdjList GL){
    
    EdgeNode *e;
    int i,k,gettop;
    //用于栈指针下标
    int top=0;
    //用于统计输出顶点的个数
    int count=0;
    
    //建栈将入度为0的顶点入栈(目的:为了避免每次查找时都要遍历顶点表查找有没有入度为0的顶点)
    int *stack=(int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int) );
    
    //1.遍历邻接表-顶点表,将入度in为0的顶点入栈
    /*参考图1> 此时stack栈中应该成为0,1,3.即V0,V1,V3的顶点入度为0*/
    for(i = 0; i<GL->numVertexes; i++)
        //将入度为0的顶点入栈
        if(0 == GL->adjList[i].in)
            stack[++top]=i;
    printf("top = %d\n",top);
    
    //2.循环栈结构(当栈中有元素则循环继续)
    while(top!=0)
    {
        //出栈
        gettop=stack[top--];
        printf("%d -> ",GL->adjList[gettop].data);
        
        //输出顶点,并计数
        count++;
        
        //遍历与栈顶相连接的弧
        for(e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next)
        {
            //获取与gettop连接的顶点
            k=e->adjvex;
            
            //1.将与gettop连接的顶点入度减1;
            //2.判断如果当前减1后为0,则入栈
            if( !(--GL->adjList[k].in) )
                //将k入栈到stack中,并且top加1;
                stack[++top]=k;
        }
    }
    
    /*思考:3 -> 1 -> 2 -> 6 -> 0 -> 4 -> 5 -> 8 -> 7 -> 12 -> 9 -> 10 ->13 -> 11
     这并不是唯一的拓扑排序结果.
     分析算法:将入度为0的顶点入栈的时间复杂度为O(n), 而之后的while 循环,每个顶点进一次栈,并且出一次栈. 入度减1, 则共执行了e次. 那么整个算法的时间复杂度为O(n+e)*/
    
    printf("\n");
    
    //判断是否把所有的顶点都输出. 则表示找到了拓扑排序;
    if(count < GL->numVertexes)
        return ERROR;
    else
        return OK;
}
int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    printf("Hello, 拓扑排序!\n");
    MGraph G;
    GraphAdjList GL;
    int result;
    CreateMGraph(&G);
    CreateALGraph(G,&GL);
    result=TopologicalSort(GL);
    printf("result:%d",result);
    return 0;
}

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