拓扑排序的伪代码文字描述。
时间: 2023-12-18 13:29:26 浏览: 40
拓扑排序的伪代码文字描述如下:
1. 创建一个队列Q和一个空列表L。
2. 将所有入度为0的节点加入队列Q中。
3. 当队列Q非空时,执行以下操作:
a. 从队列Q中取出一个节点u,并将其加入列表L中。
b. 对于u的每个邻接节点v,将v的入度减1。
c. 如果节点v的入度变为0,则将节点v加入队列Q中。
4. 如果列表L中的元素个数等于图中节点的个数,则拓扑排序成功,否则说明图中存在环,拓扑排序失败。
相关问题
c++拓扑排序模板代码
以下是拓扑排序的模板代码:
```python
from collections import deque
# n 为节点数,graph 为邻接表
def topo_sort(n, graph):
# 统计每个节点的入度
indegree = [0] * n
for i in range(n):
for j in graph[i]:
indegree[j] += 1
# 将入度为 0 的节点加入队列
q = deque()
for i in range(n):
if indegree[i] == 0:
q.append(i)
# 拓扑排序
res = []
while q:
cur = q.popleft()
res.append(cur)
for j in graph[cur]:
indegree[j] -= 1
if indegree[j] == 0:
q.append(j)
return res if len(res) == n else []
```
如果有任何其他关于计算机科学、技术、编程等的问题,我很乐意为您回答。
c++ 拓扑排序代码
C++中的拓扑排序是一种用于有向无环图(DAG)的排序算法,它可以确定图中节点的线性顺序,使得对于任意一对有向边 (u, v),节点 u 在排序中都出现在节点 v 之前。
以下是一个简单的C++代码示例来实现拓扑排序:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
vector<int> topologicalSort(vector<vector<int>>& graph, vector<int>& inDegree) {
int numCourses = graph.size();
vector<int> result;
queue<int> q;
// 将入度为0的节点加入队列
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
if (inDegree[i] == 0) {
q.push(i);
}
}
while (!q.empty()) {
int curr = q.front();
q.pop();
result.push_back(curr);
// 更新相邻节点的入度
for (int neighbor : graph[curr]) {
inDegree[neighbor]--;
if (inDegree[neighbor] == 0) {
q.push(neighbor);
}
}
}
// 如果结果中的节点数量不等于总节点数量,则存在环
if (result.size() != numCourses) {
result.clear(); // 清空结果
}
return result;
}
int main() {
int numCourses = 4;
vector<vector<int>> graph(numCourses);
vector<int> inDegree(numCourses, 0);
// 构建图和计算入度
graph[1].push_back(0);
inDegree[0]++;
graph[2].push_back(1);
inDegree[1]++;
graph[3].push_back(1);
inDegree[1]++;
graph[3].push_back(2);
inDegree[2]++;
vector<int> result = topologicalSort(graph, inDegree);
if (result.empty()) {
cout << "存在环,无法进行拓扑排序" << endl;
} else {
cout << "拓扑排序结果:";
for (int node : result) {
cout << node << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
```
这段代码实现了一个简单的拓扑排序算法。首先,我们构建了一个有向图,并计算每个节点的入度。然后,我们使用队列来存储入度为0的节点,并依次将其出队并加入结果中。在出队的过程中,我们更新相邻节点的入度,并将入度变为0的节点加入队列。最后,如果结果中的节点数量不等于总节点数量,则说明存在环。
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