拓扑排序bfs算法是不是删源算法？

拓扑排序（Topological Sort）通常用于有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）中，其目的是将图中的顶点按照依赖关系排出线性顺序，使得对于任意边 (u, v)，节点 u 在排序后的列表中都在节点 v 之前。

BFS（广度优先搜索）是一个遍历或搜索树和图的算法，它从起点开始逐层扩展，直到访问到所有的节点。在拓扑排序的过程中，BFS确实常被用来辅助实现。具体步骤通常是：

- 使用BFS对图进行遍历，记录每个节点的前驱节点，即它们直接指向的所有节点。
- 遍历结束后，如果某个节点没有前驱（即它是入度为0的节点），那么就可以将其加入结果序列，并从图中移除。
- 重复上述过程，直到所有节点都被处理过或者无法找到新的节点放入序列为止。

由于这个过程涉及到不断地查找和删除未被排布的节点，因此可以说BFS在某种程度上起到了“删除源”（源节点指的是入度为0的节点）的作用，但它并不是一种专门针对“删除源”的算法，而是整个拓扑排序算法的一个组成部分。

相关问题

算法与数据结构拓扑排序

算法与数据结构中的拓扑排序是一种非常重要的排序方法，用于解决有向无环图(DAG)中节点的排序问题。拓扑排序的主要思想是将DAG中的节点按照一定的顺序进行排列，使得对于任意一条有向边(u,v)，节点u在排列中出现在节点v的前面。

拓扑排序算法的实现主要是基于DFS和BFS两种方式，其中BFS方式比DFS更为直观和易于实现。BFS方式的拓扑排序主要基于入度的概念进行实现，具体步骤如下：

1. 统计每个节点的入度，即有多少个节点指向该节点。
2. 将所有入度为0的节点加入队列中。
3. 从队列中取出一个节点，将其加入结果集中，并将其所有邻居节点的入度减1。
4. 如果某个邻居节点的入度变为0，则将该节点加入队列中。
5. 重复执行步骤3和4，直到队列为空。

通过上述步骤，我们可以得到DAG中所有节点的一个可行的拓扑排序序列。如果在执行过程中发现DAG中存在环路，则说明无法进行拓扑排序。

DFS算法实现拓扑排序

DFS算法实现拓扑排序的代码如下所示：

package com.sh.zfc.graph.bfs;

import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;
import static org.junit.Assert.*;

public class TopSortTest {
    @Test
    public void dfs() {
        Digraph.GraphVertex\[\] vertices = new Digraph.GraphVertex\[4\];
        vertices\[0\] = new Digraph.GraphVertex("A" , Arrays.asList(1,3));
        vertices\[1\] = new Digraph.GraphVertex("B" , Arrays.asList(2,3));
        vertices\[2\] = new Digraph.GraphVertex("C" );
        vertices\[3\] = new Digraph.GraphVertex("D" );
        Digraph<String> di = new Digraph<>(vertices);
        TopSort topsort = new TopSort(di);
        topsort.topSortByDFS(di);
        Stack<Integer> result = topsort.getReversePost();
        Stack<Integer> expect = new Stack<>();
        expect.push(2);
        expect.push(3);
        expect.push(1);
        expect.push(0);
        assertEquals(expect,result);
    }
}

这段代码使用了DFS算法来实现拓扑排序。首先创建了一个有向图，然后通过DFS算法进行拓扑排序。最后，将排序结果与预期结果进行比较，以验证算法的正确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [浅谈拓扑排序(基于dfs算法）](https://blog.csdn.net/langzitan123/article/details/79687736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [算法之拓朴排序DFS实现](https://blog.csdn.net/tony820418/article/details/84588614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [拓扑排序（topological sort）DFS](https://blog.csdn.net/Tczxw/article/details/47334785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]