逆拓扑排序判断回路代码

逆拓扑排序可以用来判断有向无环图（DAG）中是否存在回路。如果存在回路，则无法进行拓扑排序。以下是逆拓扑排序判断回路的代码：

bool TopologicalSort(Graph G) {
    InitStack(S); //初始化栈
    for(int i=0;i<G.vexnum;i++) {
        if(Dedegree[i]==0) //度为0的顶点入栈
        {
            push(S,i);
        }
    }
    int count=0; //计数
    while(!IsEmpty(S)) {
        pop(S,i);
        print[count++]=i;
        for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc)//将指向i的顶点的出度减1，并且将出度减为0的顶点压入栈中
        {
            v=p->adjvex;
            if(!(--Dedegree[v])) {
                push(S,v)
            }
        }
    }
    if(count<G.vexnum) //拓扑排序失败，说明有回路
    {
        return false;
    }
    else {
        return true;
    }
}

相关问题

逆拓扑排序如何判断回路

逆拓扑排序是一种拓扑排序的变种，它是对DAG（有向无环图）的逆序进行拓扑排序。在逆拓扑排序中，我们需要判断给定的图是否存在回路。下面是逆拓扑排序如何判断回路的方法：

1. 首先，我们需要对DAG进行逆拓扑排序，得到一个拓扑序列。

2. 然后，我们从拓扑序列的末尾开始，依次取出每个节点。

3. 对于每个节点，我们遍历它的所有后继节点，如果存在一个后继节点已经在拓扑序列中出现过，那么就说明存在回路。

4. 如果遍历完所有节点都没有发现回路，那么就说明给定的图是一个DAG，不存在回路。

下面是一个Python实现的例子：

def has_cycle(graph):
    # 逆拓扑排序
    topo_order = []
    visited = set()
    for node in graph:
        if node not in visited:
            dfs(node, graph, visited, topo_order)
    topo_order.reverse()

    # 判断是否存在回路
    visited = set()
    for node in topo_order:
        visited.add(node)
        for succ in graph[node]:
            if succ in visited:
                return True
    return False

def dfs(node, graph, visited, topo_order):
    visited.add(node)
    for succ in graph[node]:
        if succ not in visited:
            dfs(succ, graph, visited, topo_order)
    topo_order.append(node)

拓扑排序判断回路c++

拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。它可以判断有向图中是否存在回路。拓扑排序的步骤如下：

1. 统计每个节点的入度，入度为0的节点作为起始节点。
2. 将入度为0的节点加入到队列中。
3. 从队列中取出一个节点，输出该节点，并将该节点的邻接节点的入度减1。
4. 如果邻接节点的入度减为0，则将它们加入到队列中。
5. 重复步骤3和步骤4，直到队列为空。

如果最终输出的顶点数小于有向图的顶点数，则说明有向图中存在回路；否则，输出的顶点的顺序即为一个拓扑序列。

例如，可以使用以下代码实现拓扑排序来判断有向图中是否存在回路：

vector<int> toporder(int n) {
    vector<int> orders;
    queue<int> q;
    // 统计节点的入度
    for(int i=0; i<n; i++) {
        if(!deg[i]) {
            q.push(i);
            orders.push_back(i);
        }
    }
    // 拓扑排序
    while(!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        for(int v : G[u]) { // 邻接表
            if(!--deg[v]) {
                q.push(v);
                orders.push_back(v);
            }
        }
    }
    if(orders.size() < n) {
        return 0; // 有回路，找不到拓扑序列
    }
    return orders;
}

你可以根据自己的需求将该函数应用到你的代码中。

请注意，上面提供的是C++代码实现的示例，如果你使用的是其他编程语言，则需要相应调整代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [拓扑排序详解(c++实现)](https://blog.csdn.net/m0_47533197/article/details/124001068)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [判断给定有向图是否存在回路(拓扑排序)](https://blog.csdn.net/haoranyyy/article/details/124891681)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]