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0117.软件构建.md

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拓扑排序精讲

卡码网:117. 软件构建

题目描述:

某个大型软件项目的构建系统拥有 N 个文件,文件编号从 0 到 N - 1,在这些文件中,某些文件依赖于其他文件的内容,这意味着如果文件 A 依赖于文件 B,则必须在处理文件 A 之前处理文件 B (0 <= A, B <= N - 1)。请编写一个算法,用于确定文件处理的顺序。

输入描述:

第一行输入两个正整数 M, N。表示 N 个文件之间拥有 M 条依赖关系。

后续 M 行,每行两个正整数 S 和 T,表示 T 文件依赖于 S 文件。

输出描述:

输出共一行,如果能处理成功,则输出文件顺序,用空格隔开。

如果不能成功处理(相互依赖),则输出 -1。

输入示例:

5 4
0 1
0 2
1 3
2 4

输出示例:

0 1 2 3 4

提示信息:

文件依赖关系如下:

所以,文件处理的顺序除了示例中的顺序,还存在

0 2 4 1 3

0 2 1 3 4

等等合法的顺序。

数据范围:

  • 0 <= N <= 10 ^ 5
  • 1 <= M <= 10 ^ 9

拓扑排序的背景

本题是拓扑排序的经典题目。

一聊到 拓扑排序,一些录友可能会想这是排序,不会想到这是图论算法。

其实拓扑排序是经典的图论问题。

先说说 拓扑排序的应用场景。

大学排课,例如 先上A课,才能上B课,上了B课才能上C课,上了A课才能上D课,等等一系列这样的依赖顺序。 问给规划出一条 完整的上课顺序。

拓扑排序在文件处理上也有应用,我们在做项目安装文件包的时候,经常发现 复杂的文件依赖关系, A依赖B,B依赖C,B依赖D,C依赖E 等等。

如果给出一条线性的依赖顺序来下载这些文件呢?

有录友想上面的例子都很简单啊,我一眼能给排序出来。

那如果上面的依赖关系是一百对呢,一千对甚至上万个依赖关系,这些依赖关系中可能还有循环依赖,你如何发现循环依赖呢,又如果排出线性顺序呢。

所以 拓扑排序就是专门解决这类问题的。

概括来说,给出一个 有向图,把这个有向图转成线性的排序 就叫拓扑排序

当然拓扑排序也要检测这个有向图 是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。

所以拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法


拓扑排序的思路

拓扑排序指的是一种 解决问题的大体思路, 而具体算法,可能是广搜也可能是深搜。

大家可能发现 各式各样的解法,纠结哪个是拓扑排序?

其实只要能在把 有向无环图 进行线性排序 的算法 都可以叫做 拓扑排序。

实现拓扑排序的算法有两种:卡恩算法(BFS)和DFS

卡恩1962年提出这种解决拓扑排序的思路

一般来说我们只需要掌握 BFS (广度优先搜索)就可以了,清晰易懂,如果还想多了解一些,可以再去学一下 DFS 的思路,但 DFS 不是本篇重点。

接下来我们来讲解BFS的实现思路。

以题目中示例为例如图:

做拓扑排序的话,如果肉眼去找开头的节点,一定能找到 节点0 吧,都知道要从节点0 开始。

但为什么我们能找到 节点0呢,因为我们肉眼看着 这个图就是从 节点0出发的。

作为出发节点,它有什么特征?

你看节点0 的入度 为0 出度为2, 也就是 没有边指向它,而它有两条边是指出去的。

节点的入度表示 有多少条边指向它,节点的出度表示有多少条边 从该节点出发。

所以当我们做拓扑排序的时候,应该优先找 入度为 0 的节点,只有入度为0,它才是出发节点。 理解以上内容很重要

接下来我给出 拓扑排序的过程,其实就两步:

  1. 找到入度为0 的节点,加入结果集
  2. 将该节点从图中移除

循环以上两步,直到 所有节点都在图中被移除了。

结果集的顺序,就是我们想要的拓扑排序顺序 (结果集里顺序可能不唯一)

模拟过程

用本题的示例来模拟这一过程:

1、找到入度为0 的节点,加入结果集

2、将该节点从图中移除


1、找到入度为0 的节点,加入结果集

这里大家会发现,节点1 和 节点2 入度都为0, 选哪个呢?

选哪个都行,所以这也是为什么拓扑排序的结果是不唯一的。

2、将该节点从图中移除


1、找到入度为0 的节点,加入结果集

节点2 和 节点3 入度都为0,选哪个都行,这里选节点2

2、将该节点从图中移除


后面的过程一样的,节点3 和 节点4,入度都为0,选哪个都行。

最后结果集为: 0 1 2 3 4 。当然结果不唯一的。

判断有环

如果有 有向环怎么办呢?例如这个图:

这个图,我们只能将入度为0 的节点0 接入结果集。

之后,节点1、2、3、4 形成了环,找不到入度为0 的节点了,所以此时结果集里只有一个元素。

那么如果我们发现结果集元素个数 不等于 图中节点个数,我们就可以认定图中一定有 有向环!

这也是拓扑排序判断有向环的方法。

通过以上过程的模拟大家会发现这个拓扑排序好像不难,还有点简单。

写代码

理解思想后,确实不难,但代码写起来也不容易。

为了每次可以找到所有节点的入度信息,我们要在初始话的时候,就把每个节点的入度 和 每个节点的依赖关系做统计。

代码如下:

cin >> n >> m;
vector<int> inDegree(n, 0); // 记录每个文件的入度
vector<int> result; // 记录结果
unordered_map<int, vector<int>> umap; // 记录文件依赖关系

while (m--) {
    // s->t,先有s才能有t
    cin >> s >> t;
    inDegree[t]++; // t的入度加一
    umap[s].push_back(t); // 记录s指向哪些文件
}

找入度为0 的节点,我们需要用一个队列放存放。

因为每次寻找入度为0的节点,不一定只有一个节点,可能很多节点入度都为0,所以要将这些入度为0的节点放到队列里,依次去处理。

代码如下:

queue<int> que;
for (int i = 0; i < n; i++) {
    // 入度为0的节点,可以作为开头,先加入队列
    if (inDegree[i] == 0) que.push(i);
}

开始从队列里遍历入度为0 的节点,将其放入结果集。

while (que.size()) {
    int  cur = que.front(); // 当前选中的节点
    que.pop();
    result.push_back(cur);
    // 将该节点从图中移除 

}

这里面还有一个很重要的过程,如何把这个入度为0的节点从图中移除呢?

首先我们为什么要把节点从图中移除?

为的是将 该节点作为出发点所连接的边删掉。

删掉的目的是什么呢?

要把 该节点作为出发点所连接的节点的 入度 减一。

如果这里不理解,看上面的模拟过程第一步:

这事节点1 和 节点2 的入度为 1。

将节点0删除后,图为这样:

那么 节点0 作为出发点 所连接的节点的入度 就都做了 减一 的操作。

此时 节点1 和 节点 2 的入度都为0, 这样才能作为下一轮选取的节点。

所以,我们在代码实现的过程中,本质是要将 该节点作为出发点所连接的节点的 入度 减一 就可以了,这样好能根据入度找下一个节点,不用真在图里把这个节点删掉。

该过程代码如下:

while (que.size()) {
    int  cur = que.front(); // 当前选中的节点
    que.pop();
    result.push_back(cur);
    // 将该节点从图中移除 
    vector<int> files = umap[cur]; //获取cur指向的节点
    if (files.size()) { // 如果cur有指向的节点
        for (int i = 0; i < files.size(); i++) { // 遍历cur指向的节点
            inDegree[files[i]] --; // cur指向的节点入度都做减一操作
            // 如果指向的节点减一之后,入度为0,说明是我们要选取的下一个节点,放入队列。
            if(inDegree[files[i]] == 0) que.push(files[i]); 
        }
    }

}

最后代码如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_map>
using namespace std;
int main() {
    int m, n, s, t;
    cin >> n >> m;
    vector<int> inDegree(n, 0); // 记录每个文件的入度

    unordered_map<int, vector<int>> umap;// 记录文件依赖关系
    vector<int> result; // 记录结果

    while (m--) {
        // s->t,先有s才能有t
        cin >> s >> t;
        inDegree[t]++; // t的入度加一
        umap[s].push_back(t); // 记录s指向哪些文件
    }
    queue<int> que;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 入度为0的文件,可以作为开头,先加入队列
        if (inDegree[i] == 0) que.push(i);
        //cout << inDegree[i] << endl;
    }
    // int count = 0;
    while (que.size()) {
        int  cur = que.front(); // 当前选中的文件
        que.pop();
        //count++;
        result.push_back(cur);
        vector<int> files = umap[cur]; //获取该文件指向的文件
        if (files.size()) { // cur有后续文件
            for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
                inDegree[files[i]] --; // cur的指向的文件入度-1
                if(inDegree[files[i]] == 0) que.push(files[i]);
            }
        }
    }
    if (result.size() == n) {
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) cout << result[i] << " ";
        cout << result[n - 1];
    } else cout << -1 << endl;


}

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