拓补排序中使用了什么数据结构

拓扑排序中使用了队列和邻接表数据结构。

拓扑排序的基本思想是将有向无环图(DAG)中的所有顶点排成一个线性序列，使得对于任意一对顶点u和v，如果存在一条有向边从u指向v，则u一定排在v的前面。

在实现拓扑排序时，需要使用邻接表来存储图中的顶点和边，并使用队列来存储入度为0的顶点。具体步骤如下：

1. 统计每个顶点的入度，存放在一个数组中。
2. 将所有入度为0的顶点加入队列。
3. 从队列中取出一个顶点u，并将其输出。
4. 将所有从顶点u出发的边所指向的顶点v的入度减1。
5. 如果顶点v的入度变为0，则将其加入队列。
6. 重复步骤3-5，直到队列为空。

在这个过程中，队列的作用是存储入度为0的顶点，并且保证这些顶点是按照拓扑序列的顺序出队的。邻接表则用于存储图的结构信息，包括顶点和边的关系。

相关问题

pta冒泡法排序使用的数据结构

PTA（Pairwise Teaching Algorithm）冒泡排序通常并不是一种特定的数据结构，而是一种排序算法的名字，它属于简单直观的比较排序算法。在冒泡排序中，主要使用的是线性数据结构，如数组（Array），因为这种数据结构支持直接访问元素和元素间的比较操作。

冒泡排序的数据结构要求是能够存储元素并进行顺序访问的，不需要额外复杂的查找或索引功能。数组是最常见的数据结构，但冒泡排序也可以应用于链表（Linked List）上，尽管链表的访问速度可能稍慢。

在实现冒泡排序时，我们会用到两个指针来跟踪正在比较的元素，一个是当前元素，另一个是下一个元素。对于每一轮循环，我们都会检查相邻的元素是否需要交换位置，直到整个序列排序完成。

拓补排序leetcode

拓扑排序是一种在有向无环图（DAG）中对节点进行排序的算法。在拓扑排序中，每一步都选择一个入度为0的节点，并将其输出，并删除其指向的边，然后重复这个过程直到所有节点都被输出。拓扑排序在解决一些依赖关系问题时非常有用，比如课程安排、任务调度等。

在LeetCode中，拓扑排序是经常出现的题型之一。通过拓扑排序的概念，我们可以解决一些与图相关的问题。例如，判断一个图是否是有向无环图（DAG），找到图中的拓扑排序序列等。在前300题中，也有几道与拓扑排序相关的题目，可以在复习时进行查找和练习。