这一节我们学习一个新的排序算法,准确的来说,应该叫“有向图的拓扑排序”。所谓有向图,就是A->B,但是B不能到A。与无向图的区别是,它的边在邻接矩阵里只有一项(友情提示:如果对图这种数据结构部不太了解的话,可以先看一下这篇博文:数据结构和算法之 无向图。因为拓扑排序是基于图这种数据结构的)。
有向图的邻接矩阵如下表所示:
|
A |
B |
C |
A |
0 |
1 |
1 |
B |
0 |
0 |
1 |
C |
0 |
0 |
0 |
所以针对前面讨论的无向图,邻接矩阵的上下三角是对称的,有一半信息是冗余的。而有向图的邻接矩阵中所有行列之都包含必要的信息,它的上下三角不是对称的。所以对于有向图,增加边的方法只需要一条语句:
[java] view plain copy
- //有向图中,邻接矩阵中只有一项
- public void addEdge(int start, int end) {
- adjMat[start][end] = 1;
- }
如果使用邻接表示意图,那么A->B表示A在它的链表中有B,但是B的链表中不包含A,这里就不多说了,本文主要通过邻接矩阵实现。
因为图是有向的,假设A->B->C->D这种,那这就隐藏了一种顺序,即要想到D,必须先过C,必须先过B,必须先过A。它们无形中形成了一种顺序,这种顺序在实际中还是用的挺广泛的,比如,要做web开发,必须先学Java基础等等,这些都遵循一个顺序,所以拓扑排序的思想也是这样,利用有向图特定的顺序进行排序。但是拓扑排序的结果不是唯一的,比如A->B的同时,C->B,也就是说A和C都能到B,所以用算法生成一个拓扑排序时,使用的方法和代码的细节决定了会产生那种拓扑排序。
拓扑排序的思想虽然不寻常,但是却很简单,有两个必要的步骤:
1. 找到一个没有后继的顶点;
2.从图中删除这个顶点,在列表中插入顶点的标记
然后重复1和2,直到所有顶点都从图中删除,这时候列表显示的顶点顺序就是拓扑排序的结果了。
但是我们需要考虑一种特殊的有向图:环。即A->B->C->D->A。这种必然会导致找不着“没有后继的节点”,这样便无法使用拓扑排序了。
下面我们分析下拓扑排序的代码:
[java] view plain copy
- public void poto() {
- int orig_nVerts = nVerts; //记录有多少个顶点
- while(nVerts > 0) {
- //返回没有后继顶点的顶点
- int currentVertex = noSuccessors(); //如果不存在这样的顶点,返回-1
- if(currentVertex == -1) {
- System.out.println("ERROR: Graph has cycles!");
- return;
- }
- //sortedArray中存储排过序的顶点(从尾开始存)
- sortedArray[nVerts-1] = vertexArray[currentVertex].label;
- deleteVertex(currentVertex);//删除该顶点,便于下一次循环,寻找下一个没有后继顶点的顶点
- }
- System.out.println("Topologically sorted order:");
- for(int i = 0; i < orig_nVerts; i++) {
- System.out.print(sortedArray[i]);
- }
- System.out.println("");
- }
主要的工作在while循环中进行,这个循环直到定点数为0时才退出:
1. 调用noSuccessors()找到任意一个没有后继的顶点;
2. 如果找到一个这样的顶点,把顶点放到sortedArray数组中,并且从图中删除这个顶点;
3. 如果不存在这样的顶点,则图必然存在环。
最后sortedArray数组中存储的就是排过序的顶点了。下面我们分析下noSuccessor()方法和deleteVertes()方法:
[java] view plain copy
- //return vertex with no successors
- private int noSuccessors() {
- boolean isEdge;
- for(int row = 0; row < nVerts; row++) {
- isEdge = false;
- for(int col = 0; col < nVerts; col++) {
- if(adjMat[row][col] > 0) { //只要adjMat数组中存储了1,表示row->col
- isEdge = true;
- break;
- }
- }
- if(!isEdge) {//只要有边,返回最后一个顶点
- return row;
- }
- }
- return -1;
- }
- private void deleteVertex(int delVertex) {
- if(delVertex != nVerts -1) {
- for(int i = delVertex; i < nVerts-1; i++) { //delete from vertexArray
- vertexArray[i] = vertexArray[i+1];
- }
- //删除adjMat中相应的边
- for(int row = delVertex; row < nVerts-1; row++) {//delete row from adjMat
- moveRowUp(row, nVerts);
- }
- for(int col = delVertex; col < nVerts-1; col++) {//delete column from adjMat
- moveColLeft(col, nVerts-1);
- }
- }
- nVerts--;
- }
从上面代码可以看出,删除一个顶点很简单,从vertexArray中删除,后面的顶点向前移动填补空位。同样的,顶点的行列从邻接矩阵中删除,下面的行和右面的列移动来填补空位。删除adjMat数组中的边比较简单,下面看看moveRowUp和moveColLeft的方法:
[java] view plain copy
- private void moveRowUp(int row, int length) {
- for(int col = 0; col < length; col++) {
- adjMat[row][col] = adjMat[row+1][col];
- }
- }
- private void moveColLeft(int col, int length) {
- for(int row = 0; row < length; row++) {
- adjMat[row][col] = adjMat[row][col+1];
- }
- }
这样便介绍完了拓扑排序的所有过程了。下面附上完整的代码:
[java] view plain copy
- package graph;
- /**
- * 有向图的拓扑排序:
- * 拓扑排序是可以用图模拟的另一种操作,它可以用于表示一种情况,即某些项目或事件必须按特定的顺序排列或发生。
- * 有向图和无向图的区别是:有向图的边在邻接矩阵中只有一项。
- * 拓扑排序算法的思想虽然不寻常但是很简单,有两个步骤是必须的:
- * 1. 找到一个没有后继的顶点
- * 2. 从图中删除这个顶点,在列表的前面插入顶点的标记
- * 重复这两个步骤,直到所有顶点都从图中删除,这时,列表显示的顶点顺序就是拓扑排序的结果。
- * 删除顶点似乎是一个极端的步骤,但是它是算法的核心,如果第一个顶点不处理,算法就不能计算出要处理的第二个顶点。
- * 如果需要,可以再其他地方存储图的数据(顶点列表或者邻接矩阵),然后在排序完成后恢复它们。
- * @author eson_15
- * @date 2016-4-20 12:16:11
- *
- */
- public class TopoSorted {
- private final int MAX_VERTS = 20;
- private Vertex vertexArray[]; //存储顶点的数组
- private int adjMat[][]; //存储是否有边界的矩阵数组, 0表示没有边界,1表示有边界
- private int nVerts; //顶点个数
- private char sortedArray[]; //存储排过序的数据的数组
- public TopoSorted() {
- vertexArray = new Vertex[MAX_VERTS];
- adjMat = new int[MAX_VERTS][MAX_VERTS];
- nVerts = 0;
- for(int i = 0; i < MAX_VERTS; i++) {
- for(int j = 0; j < MAX_VERTS; j++) {
- adjMat[i][j] = 0;
- }
- }
- sortedArray = new char[MAX_VERTS];
- }
- public void addVertex(char lab) {
- vertexArray[nVerts++] = new Vertex(lab);
- }
- //有向图中,邻接矩阵中只有一项
- public void addEdge(int start, int end) {
- adjMat[start][end] = 1;
- }
- public void displayVertex(int v) {
- System.out.print(vertexArray[v].label);
- }
- /*
- * 拓扑排序
- */
- public void poto() {
- int orig_nVerts = nVerts; //remember how many verts
- while(nVerts > 0) {
- //get a vertex with no successors or -1
- int currentVertex = noSuccessors();
- if(currentVertex == -1) {
- System.out.println("ERROR: Graph has cycles!");
- return;
- }
- //insert vertex label in sortedArray (start at end)
- sortedArray[nVerts-1] = vertexArray[currentVertex].label;
- deleteVertex(currentVertex);
- }
- System.out.println("Topologically sorted order:");
- for(int i = 0; i < orig_nVerts; i++) {
- System.out.print(sortedArray[i]);
- }
- System.out.println("");
- }
- //return vertex with no successors
- private int noSuccessors() {
- boolean isEdge;
- for(int row = 0; row < nVerts; row++) {
- isEdge = false;
- for(int col = 0; col < nVerts; col++) {
- if(adjMat[row][col] > 0) {
- isEdge = true;
- break;
- }
- }
- if(!isEdge) {
- return row;
- }
- }
- return -1;
- }
- private void deleteVertex(int delVertex) {
- if(delVertex != nVerts -1) {
- for(int i = delVertex; i < nVerts-1; i++) { //delete from vertexArray
- vertexArray[i] = vertexArray[i+1];
- }
- for(int row = delVertex; row < nVerts-1; row++) {//delete row from adjMat
- moveRowUp(row, nVerts);
- }
- for(int col = delVertex; col < nVerts-1; col++) {//delete column from adjMat
- moveColLeft(col, nVerts-1);
- }
- }
- nVerts--;
- }
- private void moveRowUp(int row, int length) {
- for(int col = 0; col < length; col++) {
- adjMat[row][col] = adjMat[row+1][col];
- }
- }
- private void moveColLeft(int col, int length) {
- for(int row = 0; row < length; row++) {
- adjMat[row][col] = adjMat[row][col+1];
- }
- }
- }
拓扑排序就介绍到这吧,如有错误之处,欢迎留言指正~
转载:http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51194219