使用存储图结构的领接表的创建算法，设计算法求顶点的入度

以下是使用领接表实现的求顶点入度的算法：

1. 定义一个数组inDegree[]，用于存储每个顶点的入度。
2. 遍历图中所有的边，对于每条边(u, v)，将v的入度加1，即inDegree[v]++。
3. 遍历inDegree[]数组，输出指定顶点的入度。

具体实现代码如下：

void getInDegree(vector<vector<int>>& graph, int vertex) {
    int n = graph.size();
    int inDegree[n];
    memset(inDegree, 0, sizeof(inDegree)); // 初始化所有顶点的入度为0

    // 遍历所有边，更新每个顶点的入度
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (auto v : graph[i]) {
            inDegree[v]++;
        }
    }

    // 输出指定顶点的入度
    cout << "Vertex " << vertex << " has in-degree: " << inDegree[vertex] << endl;
}

其中，graph是一个存储图结构的领接表，vertex是指定的顶点编号。在遍历图中的边时，我们使用了一个auto循环，遍历了每个顶点的邻接表，这里需要注意的是，领接表中存储的是每个顶点的邻居列表，因此我们需要将邻居的入度加1。最后，输出指定顶点的入度即可。

相关问题

使用领接表的创建算法，设计算法求顶点的度(入度或出度)

使用领接表的创建算法，可以通过计算每个顶点的出度或入度来求顶点的度，具体实现如下：

1. 创建一个大小为n的数组degree，用来存储每个顶点的度数，初始值全部为0。

2. 遍历领接表中的每个顶点，对于每个顶点v，遍历其邻接点列表，将degree[v]加1，表示v的出度或入度增加了1。

3. 如果要求入度，则在遍历邻接点列表时，将度数加到邻接点的degree数组中；如果要求出度，则将度数加到当前顶点的degree数组中。

4. 遍历完所有顶点后，degree数组中每个元素的值即为对应顶点的度数。

下面是基于领接表的Python代码实现，其中adj_list是领接表，n是顶点数，in_degrees表示入度，out_degrees表示出度：

n = len(adj_list)     # 图的顶点数
in_degrees = [0] * n  # 初始化每个顶点的入度为0
out_degrees = [0] * n # 初始化每个顶点的出度为0

# 计算每个顶点的出度和入度
for v in range(n):
    # 计算顶点v的出度
    out_degrees[v] = len(adj_list[v])
    
    # 计算顶点v的入度
    for u in adj_list[v]:
        in_degrees[u] += 1

在上述代码中，adj_list是领接表，n是图的顶点数。在第4行和第7行中，我们用0初始化了每个顶点的出度和入度。在第10行和第13行中，我们遍历领接表中的每个顶点，并分别计算出度和入度。对于出度，我们可以直接使用邻接表中存储的邻接点列表的长度；对于入度，我们需要遍历每个顶点的邻接点列表，将每个邻接点的入度加1。

使用存储图结构的领接表的创建算法，设计算法实现AOV网的拓扑排序，输出拓扑排序

好的，我来回答你的问题。首先，我们需要了解一下什么是AOV网和拓扑排序。

AOV网（Activity On Vertex Network）是指用有向图表示的工程项目中，用顶点表示活动（即工程中的各项任务），用有向边表示活动之间的先后关系的一种图形组织方式。

拓扑排序是指将AOV网中所有顶点排成一个线性序列，使得对于任何一条有向边(u,v)，都有顶点u排在顶点v的前面。通俗来说，就是将所有的活动排成一个按照先后顺序的序列，使得每个活动都在它的前驱之后开始。

那么，我们来介绍一下AOV网的拓扑排序算法：

算法思路：

1. 找到图中所有入度为0的点，将它们加入一个队列中。

2. 取出队列中的第一个点，将其输出，并将该点所有的出边所连的点的入度减1。

3. 如果某个点的入度减为0，则将它加入队列中。

4. 重复步骤2、3，直到队列为空。

5. 如果队列为空时，输出的点的个数与图中的点的个数相同，则说明拓扑排序成功；否则，说明图中存在环，无法进行拓扑排序。

下面是使用存储图结构的领接表实现AOV网的拓扑排序的算法实现：

def topological_sort(graph):
    # 初始化入度为0的点集合和拓扑序列
    zero_in_degree_set = set()
    topological_sequence = []

    # 统计每个点的入度
    in_degree = [0] * len(graph)
    for node, edges in graph.items():
        for edge in edges:
            in_degree[edge] += 1

    # 将入度为0的点加入集合中
    for node in graph.keys():
        if in_degree[node] == 0:
            zero_in_degree_set.add(node)

    # 开始拓扑排序
    while zero_in_degree_set:
        # 取出一个入度为0的点
        node = zero_in_degree_set.pop()
        # 将该点加入拓扑序列中
        topological_sequence.append(node)
        # 将该点的所有出边所连的点的入度减1
        for edge in graph[node]:
            in_degree[edge] -= 1
            # 如果某个点的入度减为0，则将它加入集合中
            if in_degree[edge] == 0:
                zero_in_degree_set.add(edge)

    # 如果拓扑序列中的点的个数不等于图中的点的个数，则说明图中存在环
    if len(topological_sequence) != len(graph):
        return None
    else:
        return topological_sequence

希望我的回答能够帮到你。