编译自定义函数，判断数组中的函数是否为降序排列的NS图

好的，我会尝试回答您的问题。首先，编译自定义函数需要根据您使用的编程语言来进行。一般来说，您需要将自定义函数的代码编写在一个文件中，然后使用相应的编译器将其编译为可执行文件。

至于判断数组中的函数是否为降序排列的NS图，我不太清楚您具体的意思。NS图是什么？如果您能提供更多的背景信息和具体问题，我会尽力帮助您。

相关问题

namespace ns { struct A { void foo() {} }; void bar(A a) { a.foo(); // 编译通过，能够找到 ns::foo 函数 } void foo(A a) {} } int main() { ns::A a; ns::foo(a); // 编译错误，找不到 ns::foo 函数 return 0; }这段代码并没有所谓的编译错误

非常抱歉，我在上一个回答中犯了一个错误，确实上面的代码是没有编译错误的。这是因为 `ns::foo` 函数不是一个 ADL 候选函数，因为它没有与参数类型相关的参数。因此，在调用 `ns::foo` 函数时，编译器只会在命名空间 `ns` 中查找函数，而不会进行 ADL 搜索。

感谢您发现了我的错误，我会更加谨慎地回答问题。

编译自定义函数，判断数组中的函数是否为降序排列的N-S图

好的，现在我了解您的问题了。要判断一个数组中的函数是否为降序排列的N-S图，您可以按照以下步骤进行：

1. 构建一个N-S图，也就是一个有向无环图，其中每个节点表示一个函数，每条边表示从一个函数调用另一个函数。

2. 对该图进行拓扑排序，得到一个函数的执行顺序。

3. 检查该执行顺序是否为降序排列。

下面是一个示例 Python 代码，可以帮助您实现上述步骤：

from typing import List

def is_ns_graph(funcs: List[callable]) -> bool:
    # 构建邻接矩阵
    n = len(funcs)
    adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i != j:
                try:
                    funcs[i].register(funcs[j])
                    adj_matrix[i][j] = 1
                except:
                    pass

    # 拓扑排序
    queue = []
    in_degree = [0] * n
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if adj_matrix[j][i]:
                in_degree[i] += 1
    for i in range(n):
        if in_degree[i] == 0:
            queue.append(i)

    order = []
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        order.append(node)
        for i in range(n):
            if adj_matrix[node][i]:
                in_degree[i] -= 1
                if in_degree[i] == 0:
                    queue.append(i)

    # 检查执行顺序是否为降序排列
    for i in range(1, n):
        if funcs[order[i - 1]].__name__ <= funcs[order[i]].__name__:
            return False
    return True

该函数接受一个函数列表作为输入，返回一个布尔值，表示这些函数是否为降序排列的N-S图。您可以将这个函数用在您的代码中进行判断。