拓扑排序(精)教学内容

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第5讲 有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义

第5讲   有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义

第5讲 有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义有向无环图(Directed Acyclic Graph )是指一个无环的有向图,简称DAG 。

有向无环图可用来描述工程或系统的进行过程,如一个工程的施工图、学生课程间的制约关系图等。

拓扑排序用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向无环图,称为顶点表示活动的网(Activity On Vertex Network ),简称为AOV-网。

例如:计算机系学生的一些必修课程及其先修课程的关系如下:课程编号 课程名称 先修课程C 1 高等数学 无 C 2 程序设计基础 无 C 3离散数学 C 1,C 2 C 4 数据结构 C 2,C 3 C 5 算法语言 C 2 C 6 编译技术 C 4,C 5 C 7 操作系统 C 4,C 9 C 8 普通物理 C 1 C 9计算机原理C 8用顶点表示课程,弧表示先决条件,则上述关系可用一个有向无环图表示,见下图。

在有向图G=(V ,{E})中, V 中顶点的线性序列(v i1,,v i1,,v i3,…,v in )称为拓扑序列。

如果此序列满足条件:对序列中任意两个顶点v i 、v j ,在G 中有一条从v i 到v j 的路径,则在序列中v i 必排在v j 之前。

例如,上图的一个拓扑序列为: AOV-网的特性如下:若v i 为v j 的先行活动,v j 为v k 的先行活动,则v i 必为v k 的先行活动,即先C 1,C 2,C 3,C 4,C 5,C 8,C 9,C 7,C 6。

C 1 C 2C 3C 4C 5C 6 C 7 C 8 C 9表示课程之间优先关系的有向无环图行关系具有可传递性。

从离散数学的观点来看,若有<v i ,v j >、<v j ,v k >,则必存在<v j ,v k >。

显然,在AOV -网中不能存在回路,否则回路中的活动就会互为前驱,从而无法执行。

求拓扑序列排序课程设计

求拓扑序列排序课程设计

求拓扑序列排序课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握拓扑序列排序的基本概念、原理和应用,培养学生运用拓扑序列排序解决问题的能力。

具体包括以下三个方面的目标:1.知识目标:(1)理解拓扑序列排序的定义和性质;(2)掌握拓扑排序算法及其实现;(3)了解拓扑序列排序在实际应用中的重要性。

2.技能目标:(1)能够运用拓扑排序解决简单的问题;(2)能够运用图论知识分析和解决拓扑排序相关问题;(3)能够运用编程语言实现拓扑排序算法。

3.情感态度价值观目标:(1)培养学生对计算机科学的兴趣和热情;(2)培养学生团队合作、自主学习的能力;(3)培养学生运用所学知识解决实际问题的意识。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.拓扑序列排序的基本概念:图、顶点、边、度数、入度、出度等;2.拓扑排序的原理:拓扑排序的定义、拓扑排序的存在性、拓扑排序的算法;3.拓扑排序算法实现:深度优先搜索(DFS)算法、广度优先搜索(BFS)算法;4.拓扑排序的应用:任务调度、项目规划等实际问题。

三、教学方法为了达到本课程的教学目标,将采用以下几种教学方法:1.讲授法:通过讲解拓扑序列排序的基本概念、原理和应用,使学生掌握相关知识;2.讨论法:学生分组讨论拓扑排序算法实现和应用问题,培养学生的思考和表达能力;3.案例分析法:分析实际应用中的拓扑排序问题,让学生学会将理论知识应用于实际问题;4.实验法:安排拓扑排序算法的编程实验,培养学生的动手能力和实际问题解决能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施,将准备以下教学资源:1.教材:《图论与算法导论》;2.参考书:《计算机网络》、《数据结构与算法》;3.多媒体资料:PPT课件、教学视频;4.实验设备:计算机、网络设备。

通过以上教学资源的使用,丰富学生的学习体验,提高学生的学习效果。

五、教学评估本课程的教学评估将采取多元化、全过程的方式进行,以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。

拓扑排序

拓扑排序

v4
a6=2
v6
v9
0 18
0 6 18 6
0 4 18 6
0 5 18 8
0 7 18 7
0 0 0 0 7 15 14 18 18 18 18 18 10 16 14
如何求关键路径
V2 v1
0, 0 6, 6
v7
15, 16
v5 V3
4, 6 7, 7
v9
v8
14, 14
18, 18
v4
5, 8
拓扑排序---方法2 拓扑排序 方法2
void DFS-T(Graph G, int v) {
// 从顶点 出发,深度优先搜索遍历连通图 G 从顶点v出发 出发,
visited[v] = TRUE; for(w=FirstAdjVex(G, v); w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w)) {if (!visited[w]) DFS-T(G, w);}
DAG图 图
有环的有向图
有向无环图
二、如何判断一个图是否是DAG? 如何判断一个图是否是DAG? DAG
V1 V2 V4 V8 V5 V6 V3 V7
深度优先搜索没有出现指 向祖先的回边,即: 没有一个顶点有一条边, 指向遍历过程中先访问过 的顶点(并且这些顶点的 DFS函数没有执行完)
DAGቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 图
拓扑排序
一、定义
由集合上的一个偏序关系得到集合的全序关系的 操作 偏序:自反的、反对称的、传递的 偏序:自反的、反对称的、 全序: 是集合X上的偏序,对于集合X 全序:R是集合X上的偏序,对于集合X中的任何 元素x,y 如果都有xRy或者yRx,则称R x,y, xRy或者yRx,则称 元素x,y,如果都有xRy或者yRx,则称R是全序关 系

拓扑排序

拓扑排序

拓扑排序一、拓扑排序就是按照给出的有向图对其进行排序:二、拓扑排序的思想(1)从AOV网中选择一个入度为0的顶点将其输出。

(2)在AOV网中删除此顶点及其所有的出边。

反复执行以上两步,直到所有顶点都已经输出为止,此时整个拓扑排序完成或者直到剩下的顶点的入度都不为0为止,此时说明AOV网中存在回路,拓扑排序无法再进行。

三、拓扑排序的算法拓扑排序前,先调用findInDegree得到所有结点的入度,然后将所有入度为0的顶点压栈。

从栈顶取出一个顶点将其输出,由它的出边表可以得到以该顶点为起点的出边,将这些边终点的入度减1,即删除这些边。

如果某条边终点的入度为0,则将该顶点入栈。

反复进行上述操作,直到栈为空。

如果这时输出的顶点个数小于n,则说明该AOV网中存在回路,否则,拓扑排序正常结束。

四、模板/*==================================================*\| 拓扑排序| INIT:edge[][]置为图的邻接矩阵;count[0…i…n-1]:顶点i的入度.\*==================================================*/void TopoOrder(int n){int i, top = -1;for( i=0; i < n; ++i )if( count[i] == 0 ){count[i] = top; top = i; // 下标模拟堆栈}for( i=0; i < n; ++i ) //表示要把n个点全部加入if( top == -1 ){printf("存在回路\n"); return ;}Else{int j = top; top = count[top]; //删除边进行更新printf("%d", j);for( int k=0; k < n; ++k )if( edge[j][k] && (--count[k]) == 0 ){count[k] = top; top = k;}}}五、省赛预选赛1005拓扑排序的修改#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){int i,j;int n,m;int cin[110];int cout[110];int map[110][110];int num[110];int max[110];int a,b;int top;int flag;while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&num[i]);memset(map,0,sizeof(map));memset(cin,0,sizeof(cin));memset(cout,0,sizeof(cout));memset(max,0,sizeof(max));for(i=1;i<=m;i++){scanf("%d%d",&a,&b);if(map[a][b]==0){map[a][b]=num[a];cin[b]++;cout[a]++;}}top=-1;flag=1;for(i=1;i<=n;i++){if(cin[i]==0){cin[i]=top;top=i;}}for(i=1;i<=n;i++){if(top==-1){flag=0;break;}else{j=top;top=cin[top];for(int k=1;k<=n;k++){if(map[j][k]){if(max[j]+map[j][k]>max[k])//寻找一个有向图的最长的路径{max[k]=max[j]+map[j][k];}cin[k]--;if(cin[k]==0){cin[k]=top;top=k;}}}}}int ttt;ttt=0;if(flag==1){for(j=1;j<=n;j++){if(cout[j]==0){if(max[j]+num[j]>ttt)ttt=max[j]+num[j];}}printf("%d\n",ttt);}elseprintf("What a cup!\n");}}。

求拓扑排序序列课程设计

求拓扑排序序列课程设计

求拓扑排序序列课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握拓扑排序序列的概念、性质和求解方法,能够运用拓扑排序解决实际问题。

具体分为以下三个部分:1.知识目标:学生能够理解拓扑排序的定义,了解拓扑排序的性质和应用场景,掌握拓扑排序的求解方法。

2.技能目标:学生能够运用拓扑排序解决实际问题,如任务调度、项目规划等,提高问题解决的效率。

3.情感态度价值观目标:培养学生对计算机科学和图论的兴趣,培养学生的逻辑思维和创新能力。

二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下三个方面:1.拓扑排序的定义和性质:介绍拓扑排序的定义,解释拓扑排序的性质,如无环性、唯一性等。

2.拓扑排序的求解方法:讲解拓扑排序的求解方法,如DFS、BFS等,并通过实例进行演示。

3.拓扑排序的应用:介绍拓扑排序在实际问题中的应用,如任务调度、项目规划等,并通过实例进行讲解。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本节课将采用以下教学方法:1.讲授法:讲解拓扑排序的定义、性质和求解方法,为学生提供系统的知识结构。

2.案例分析法:通过分析实际问题,让学生了解拓扑排序的应用,提高学生的解决问题的能力。

3.实验法:让学生动手实践,求解实际问题,培养学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将准备以下教学资源:1.教材:为学生提供系统的知识结构,方便学生课后复习。

2.多媒体资料:通过动画、图片等形式,直观地展示拓扑排序的概念和性质,提高学生的学习兴趣。

3.实验设备:为学生提供实际操作的机会,培养学生的实际操作能力。

五、教学评估本节课的评估方式包括以下几个方面:1.平时表现:通过观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况,评估学生的学习态度和理解程度。

2.作业:布置相关的拓扑排序题目,评估学生对拓扑排序概念和求解方法的理解和应用能力。

3.考试:设计考试题目,全面考察学生对拓扑排序的定义、性质、求解方法和应用的掌握程度。

课程设计拓扑排序摘要

课程设计拓扑排序摘要

课程设计拓扑排序摘要一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握拓扑排序的基本概念和方法,能够运用拓扑排序解决实际问题。

具体分为以下三个部分:1.知识目标:学生需要理解拓扑排序的定义、特点和应用场景,掌握拓扑排序算法的实现和优化。

2.技能目标:学生能够运用拓扑排序算法解决基本的图论问题,如任务调度、课程安排等。

3.情感态度价值观目标:通过学习拓扑排序,学生能够培养逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识,提高对计算机科学和图论的兴趣。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括拓扑排序的定义和性质、拓扑排序算法的实现和优化、拓扑排序的应用场景。

具体安排如下:1.第一章:拓扑排序的定义和性质,介绍拓扑排序的基本概念和特点,分析拓扑排序的性质和限制。

2.第二章:拓扑排序算法的实现和优化,讲解常见的拓扑排序算法,如Kahn算法和Dijkstra算法,探讨算法的效率和优化方法。

3.第三章:拓扑排序的应用场景,介绍拓扑排序在任务调度、课程安排等实际问题中的应用,并通过案例分析让学生掌握拓扑排序的运用。

三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。

具体包括:1.讲授法:通过讲解拓扑排序的基本概念、算法和应用,使学生掌握拓扑排序的理论基础。

2.案例分析法:通过分析实际问题案例,让学生了解拓扑排序在实际中的应用和解决问题的方式。

3.实验法:安排课后实验,让学生动手实现拓扑排序算法,培养学生的实际操作能力和问题解决能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将准备以下教学资源:1.教材:选择一本关于图论和拓扑排序的经典教材,作为学生学习的基础资料。

2.参考书:提供一些相关领域的参考书籍,供学生深入学习和拓展知识。

3.多媒体资料:制作PPT、教学视频等多媒体资料,帮助学生更好地理解和掌握拓扑排序的知识。

4.实验设备:准备计算机实验室,让学生能够进行课后实验和实践操作。

8.2 拓扑排序

8.2 拓扑排序

第八讲图(下)8.2 拓扑排序例:计算机专业排课课程号课程名称预修课程C1 程序设计基础无C2 离散数学无C3 数据结构C1, C2 C4 微积分(一)无C5 微积分(二)C4C6 线性代数C5C7 算法分析与设计C3C8 逻辑与计算机设计基础无C9 计算机组成C8C10 操作系统C7, C9 C11 编译原理C7, C9 C12 数据库C7C13 计算理论C2C14 计算机网络C10C15 数值分析C6C1C2C8C4C3C13C7C12C14C9C10C11C5C6C15 AOV(Activity On Vertex)网络拓扑排序⏹拓扑序:如果图中从V到W有一条有向路径,则V一定排在W之前。

满足此条件的顶点序列称为一个拓扑序⏹获得一个拓扑序的过程就是拓扑排序⏹AOV如果有合理的拓扑序,则必定是有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)V V必须在V开始之前结束算法课程号课程名称预修课程C1 程序设计基础无C2 离散数学无C3 数据结构C1, C2 C4 微积分(一)无C5 微积分(二)C4C6 线性代数C5C7 算法分析与设计C3C8 逻辑与计算机设计基础无C9 计算机组成C8C10 操作系统C7, C9 C11 编译原理C7, C9 C12 数据库C7C13 计算理论C2C14 计算机网络C10C15 数值分析C6C1C13C2C3C12C14 C8C10C11C7C9C4C5C15C6C1C2C8C4C3C13C9C5C7C11C6C12C10C15C14算法void TopSort(){ for( cnt= 0; cnt< |V|; cnt++ ) {V = 未输出的入度为0的顶点;/* O(|V|) */if( 这样的V不存在) {Error ( “图中有回路”);break;}输出V,或者记录V的输出序号;for( V 的每个邻接点W)Indegree[W]––;}}T= O( |V|2)聪明的算法⏹随时将入度变为0的顶点放到一个容器里void TopSort(){ for( 图中每个顶点V )if( Indegree[V]==0 )Enqueue( V, Q );while( !IsEmpty(Q) ) {V = Dequeue( Q );输出V,或者记录V的输出序号; cnt++;for( V 的每个邻接点W )if( ––Indegree[W]==0 )Enqueue( W, Q );}if( cnt!= |V| )Error( “图中有回路”);} T= O( |V| + |E| )此算法可以用来检测有向图是否DAG关键路径问题⏹AOE (Activity On Edge)网络❑一般用于安排项目的工序v ja i 表示活动表示活动a i 到此结束持续时间C <i,j>机动时间D <i,j>顶点编号最早完成时间Earliest最晚完成时间Latest关键路径问题12345678开始结束64511297424问题1:整个工期有多长?064577Earliest[0] = 0;Earliest[j] = max { Earliest[i]+C <i,j>};<i,j>∈E161418Earliest[8] = 18问题2:哪几个组有机动时间?18161477Latest[8] = 18;Latest[i] = min { Latest[j]-C <i,j>};<i,j>∈E566D <i,j>= Latest[j]-Earliest[i]-C <i,j>223由绝对不允许延误的活动组成的路径。

拓扑排序(算法与数据结构课程设计)

拓扑排序(算法与数据结构课程设计)

拓扑排序一、问题描述在AOV网中为了更好地完成工程,必须满足活动之间先后关系,需要将各活动排一个先后次序即为拓扑排序。

拓扑排序可以应用于教学计划的安排,根据课程之间的依赖关系,制定课程安排计划。

按照用户输入的课程数,课程间的先后关系数目以及课程间两两间的先后关系,程序执行后会给出符合拓扑排序的课程安排计划。

二、基本要求1、选择合适的存储结构,建立有向无环图,并输出该图;2、实现拓扑排序算法;3、运用拓扑排序实现对教学计划安排的检验。

三、算法思想1、采用邻接表存储结构实现有向图;有向图需通过顶点数、弧数、顶点以及弧等信息建立。

2、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G) 中,先输出入度为零的顶点,而后输出新的入度为零的顶点,此操作可利用栈或队列实现。

考虑到教学计划安排的实际情况,一般先学基础课(入度为零),再学专业课(入度不为零),与队列先进先出的特点相符,故采用队列实现。

3、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G),大体思想为:1)遍历有向图各顶点的入度,将所有入度为零的顶点入队列;2)队列非空时,输出一个顶点,并对输出的顶点数计数;3)该顶点的所有邻接点入度减一,若减一后入度为零则入队列;4)重复2)、3),直到队列为空,若输出的顶点数与图的顶点数相等则该图可拓扑排序,否则图中有环。

4、要对教学计划安排进行检验,因此编写了检测用户输入的课程序列是否是拓扑序列的算法void TopSortCheck(ALGraph G),大体思想为:1)用户输入待检测的课程序列,将其存入数组;2)检查课程序列下一个元素是否是图中的顶点(课程),是则执行3),否则输出“课程XX 不存在”并跳出;3)判断该顶点的入度是否为零,是则执行4),否则输出“入度不为零”并跳出;4)该顶点的所有邻接点入度减一;5)重复2)、3)、4)直到课程序列中所有元素均被遍历,则该序列是拓扑序列,否则不是拓扑序列。

拓扑排序c语言课程设计

拓扑排序c语言课程设计

拓扑排序c语言课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生理解拓扑排序的概念,掌握其在图论中的应用。

2. 学生掌握使用C语言实现拓扑排序算法的基本步骤和关键代码。

3. 学生能够解释拓扑排序结果的意义,并分析其在实际问题中的应用。

技能目标:1. 学生能够运用C语言编写实现拓扑排序的程序,并对给定的有向无环图进行排序。

2. 学生通过实际操作,培养解决复杂问题的编程能力和逻辑思维能力。

3. 学生学会使用调试工具检测并修正程序中的错误,提高程序调试能力。

情感态度价值观目标:1. 学生在探究拓扑排序的过程中,培养对数据结构和算法的热爱,激发对计算机科学的兴趣。

2. 学生在合作交流中,培养团队协作精神和分享意识,提高沟通能力。

3. 学生通过解决实际问题,体会编程的魅力,增强自信心和自主学习能力。

课程性质:本课程为计算机科学与技术学科的课程设计,旨在让学生掌握拓扑排序的原理和C语言实现方法。

学生特点:学生已具备C语言基础,具有一定的编程能力和逻辑思维能力,对图论相关概念有一定了解。

教学要求:教师需引导学生通过实例分析,动手实践,掌握拓扑排序的编程方法,并在实际应用中提高解决问题的能力。

教学过程中注重培养学生的团队合作意识和自主学习能力。

通过本课程的学习,使学生在知识、技能和情感态度价值观方面取得具体的学习成果。

二、教学内容1. 图的基本概念复习:回顾图的定义、有向图和无向图、顶点和边、邻接矩阵和邻接表等基础知识。

教材章节:第二章 图的基本概念2. 拓扑排序的概念与性质:介绍拓扑排序的定义、特点和应用场景,讨论拓扑排序与有向无环图的关系。

教材章节:第五章 图的算法应用3. 拓扑排序算法原理:讲解拓扑排序的算法思想、关键步骤以及时间复杂度分析。

教材章节:第五章 图的算法应用4. C语言实现拓扑排序:详细讲解如何使用C语言实现拓扑排序,包括数据结构设计、函数定义和逻辑实现。

教材章节:实验指导书第四章 图的算法实现5. 拓扑排序实例分析:通过具体实例,分析拓扑排序在实际问题中的应用,如任务调度、项目规划等。

拓扑排序

拓扑排序

感谢观看
图3-5这种先后关系的AOV网例如,假定一个计算机专业的学生必须完成图3-4所列出的全部课程。在这里, 课程代表活动,学习一门课程就表示进行一项活动,学习每门课程的先决条件是学完它的全部先修课程。如学习 《数据结构》课程就必须安排在学完它的两门先修课程《离散数学》和《算法语言》之后。学习《高等数学》课 程则可以随时安排,因为它是基础课程,没有先修课。若用AOV网来表示这种课程安排的先后关系,则如图3-5所 示。图中的每个顶点代表一门课程,每条有向边代表起点对应的课程是终点对应课程的先修课。从图中可以清楚 地看出各课程之间的先修和后续的关系。如课程C5的先修课为C2,后续课程为C4和C6。
应用
拓扑序列 Pascal代码(无优化) 拓扑序列 C++(STL)核心代码 这里的代码可以参考这本书 ,这里用了容器,感觉能看明白点。 拓扑序列 Pascal代码(邻接表+队列优化) 这里主要是将入度为零的点加入队列stack,直接在队列内扩展即可,效率为O(n+m)
拓扑学
拓扑学是近代发展起来的一个研究连续性现象的数学分支。中文名称起源于希腊语Τοπολογία的音 译。Topology原意为地貌,于19世纪中期由科学家引入,当时主要研究的是出于数学分析的需要而产生的一些几 何问题。发展至今,拓扑学主要研究拓扑空间在拓扑变换下的不变性质和不变量。
非计算机应用
拓扑排序常用来确定一个依赖关系集中,事物发生的顺序。例如,在日常工作中,可能会将项目拆分成A、B、 C、D四个子部分来完成,但A依赖于B和D,C依赖于D。为了计算这个项目进行的顺序,可对这个关系集进行拓扑 排序,得出一个线性的序列,则排在前面的任务就是需要先完成的任务。
注意:这里得到的排序并不是唯一的!就好像你早上穿衣服可以先穿上衣也可以先穿裤子,只要里面的衣服 在外面的衣服之前穿就行。

U第二十一讲(拓扑排序的概念以及算法实现)

U第二十一讲(拓扑排序的概念以及算法实现)
U 对拓扑排序,还有一种算法,称为深度优先 拓扑排序。它的基本思想是先输出无后继的结点,即 对每个结点v,检查先一次递归地求出v的每个后继的 拓扑序列(各序列连接在一起),然后将v插入到该 拓扑序列的最前面。关于具体的程序实现,留作练习。
(二) 数据结构的选取
为了方便拓扑排序的实现,需对前面介绍过的图的存贮 结构做些扩充。单纯从进行拓扑排序来讲,图采用邻接表较 为方便,所以这里只考虑邻接表的情况。 从前面给出的拓扑排序基本方法看,拓扑排序涉及的基 本操作有: n 判别某结点是否有前趋; n 删除一个无前趋结点及其关联的边。 为此,我们为每个结点设一个入度域。结点入度大于0时 表示有前趋,否则无前趋。对于删除,其真正目的也不是删 除,而是为了通知出点:对应的一个前驱已处理完。因此, 删除某结点时,只需对该结点的各直接可达邻接点(出点) 的入度分别减1。 为了方便找到尚未输出的无前趋结点,将它们统一存放 在一个栈中。每次执行入度减1(即删除一边)操作后,若有 结点入度变为0,则将它放入栈中。每次选择无前趋结点时, 也是从栈中提取。
(四) 静态链栈的使用
在上面给出的程序中,为了节省空间,我们没有单独 设立栈,而利用图结点(其存放在称为头数组的数组中) 中的入度域构造一个链式栈。在拓扑排序程序中,逻辑上 栈存放当前入度为0且尚未输出的结点,而这些结点的入 度域此时对该程序已无用,所以可用它们形成一个链,将 它们链接在一条链中,从而起到栈的作用。 具体实施方法是,对入度为0的结点,令它的入度域 的值为下一个入度为0的结点在头指针数组中的序号(下 标),最后一个入度为0 的结点的入度域置特殊标志(如1)(充当栈底),最先一个入度为0的结点的位置(在数 组中的下标)用一个指示器指示(如top),充当栈顶指示 器。
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数据结构拓扑排序课程设计

数据结构拓扑排序课程设计

数据结构拓扑排序课程设计正文:1:引言1.1 研究背景在计算机科学领域中,数据结构是描述和组织数据的方式。

而拓扑排序是一种常用的数据结构算法,用于对有向图中的节点进行排序。

本文将介绍拓扑排序的算法原理以及如何实现一个拓扑排序算法。

1.2 研究目的本文的目的是设计一个高效的拓扑排序算法,用于解决日常生活中一些实际问题。

2:拓扑排序原理2.1 有向图有向图是由节点和边组成的图,边表示节点之间的关系,并且有方向性。

在有向图中,每个节点都有一个入度和一个出度。

2.2 拓扑排序定义拓扑排序是一种将有向无环图(DAG)中的节点线性排序的算法。

排序的结果满足:若节点 A 在排序结果中位于节点 B 之前,则在图中不存在一条从节点 B 指向节点 A 的路径。

2.3 拓扑排序算法步骤:1) 初始化一个队列,将所有入度为 0 的节点入队。

2) 当队列不为空时,执行以下操作:a) 取出队首节点,并将其加入排序结果中。

b) 将该节点的所有邻居节点的入度减 1:c) 若邻居节点的入度为 0,则将其入队。

3) 若排序结果中的节点数等于图中的节点数,则排序成功;否则,图中存在环,排序失败。

3:拓扑排序的实现3.1 数据结构设计为了实现拓扑排序算法,我们需要定义两个数据结构:节点和图。

节点类包含以下属性:- 节点标识符- 节点的入度- 节点的邻居列表图类包含以下方法:- 添加节点- 添加边- 拓扑排序3.2 代码实现示例代码如下:```pythonclass Node:def __init__(self, id): self:id = idself:indegree = 0 self:neighbors = [] class Graph:def __init__(self):self:nodes = []def addNode(self, id):self:nodes:append(Node(id)) def addEdge(self, id1, id2):node1 = self:getNode(id1)node2 = self:getNode(id2)node2:indegree += 1node1:neighbors:append(node2) def getNode(self, id):for node in self:nodes:if node:id == id:return nodereturn Nonedef topologicalSort(self):queue = []result = []for node in self:nodes:if node:indegree == 0:queue:append(node)while queue:currNode = queue:pop(0)result:append(currNode)for neighbor in currNode:neighbors: neighbor:indegree -= 1if neighbor:indegree == 0:queue:append(neighbor)if len(result) == len(self:nodes):return resultelse:return None```4:实例应用4.1 任务调度拓扑排序可以用于任务调度,其中每个节点表示一个任务,边表示任务之间的依赖关系。

课程设计实现拓扑排序算法

课程设计实现拓扑排序算法

课程设计实现拓扑排序算法一、课程目标知识目标:1. 学生能理解拓扑排序的概念,掌握拓扑排序算法的基本原理和应用场景。

2. 学生能描述有向无环图(DAG)的特点,并识别出给定图中的关键路径。

3. 学生能运用所学知识,对实际问题进行拓扑排序,解决项目管理、任务调度等实际问题。

技能目标:1. 学生能通过分析问题,构建出相应的有向无环图,并进行拓扑排序。

2. 学生能运用编程语言实现拓扑排序算法,解决具体问题。

3. 学生能通过实例分析,培养解决问题的能力和逻辑思维能力。

情感态度价值观目标:1. 学生通过学习拓扑排序算法,体验算法在实际问题中的应用价值,增强学习兴趣和动力。

2. 学生在团队协作中,培养沟通能力、合作精神和集体荣誉感。

3. 学生在学习过程中,树立正确的价值观,认识到科学技术的进步对社会发展的重要意义。

课程性质:本课程属于数据结构与算法领域,旨在帮助学生掌握拓扑排序这一重要算法,提高解决实际问题的能力。

学生特点:学生具备一定的编程基础和图论知识,具有一定的抽象思维和逻辑分析能力。

教学要求:结合学生特点和课程性质,教师应注重启发式教学,引导学生通过实例分析、编程实践等方式,掌握拓扑排序算法,提高实际应用能力。

同时,关注学生的情感态度价值观培养,激发学生的学习兴趣和动力。

在教学过程中,将课程目标分解为具体的学习成果,以便进行有效的教学设计和评估。

二、教学内容1. 图的基本概念复习:介绍图的相关术语,如顶点、边、邻接点、度等,回顾有向图和无向图的特点。

2. 有向无环图(DAG)的判定:讲解DAG的定义,引导学生识别DAG及其在实际问题中的应用。

3. 拓扑排序的概念与算法:介绍拓扑排序的定义,阐述拓扑排序的算法步骤,分析拓扑排序与DAG的关系。

4. 拓扑排序算法的实现:结合教材,教授编程语言实现拓扑排序算法,包括邻接表和邻接矩阵两种表示方法。

5. 拓扑排序的应用案例:分析拓扑排序在项目管理、任务调度等领域的应用,结合实际案例进行讲解。

第二十讲 拓扑排序

第二十讲  拓扑排序

有向无环图也是描述一项工程或系统的进 行过程的有效工具,所有的工程都可以分为若 行过程的有效工具, 干个称做活动的子工程,而这些子工程之间, 活动的子工程 干个称做活动的子工程,而这些子工程之间, 通常受着一定条件的约束, 通常受着一定条件的约束,如其中的某些子工 程必须在另一些子工程完成之后。 程必须在另一些子工程完成之后。 之后
(2)从网中删去该顶点,并且删去从该顶 )从网中删去该顶点, 点出发所有的边( 点出发所有的边(即该顶点的所有直接后继 顶点的入度都减1)。 顶点的入度都减 )。 (3)重复以上两步,直到网中不存在入度 )重复以上两步, 为0的顶点为止。 的顶点为止。 的顶点为止
这种操作的结果有两种: 这种操作的结果有两种: 一种是网中全部的顶点均被输出, 一种是网中全部的顶点均被输出,说明网 中不存在回路; 中不存在回路; 另一种情况就是未输出网中的所有顶点, 另一种情况就是未输出网中的所有顶点, 网中剩余的顶点均有前驱, 网中剩余的顶点均有前驱,这就说明网中存 在有向回路。 在有向回路。 下面我们介绍一下图2的拓扑排序的生成过 下面我们介绍一下图 的拓扑排序的生成过 程。
拓扑排序的性质 其一、 其一、拓扑排序序列不一定唯一
序列1: 序列 :1->2->3->4->6->5
2 1 3
序列2: 序列 :1->4->2->3->6->5
5
4 图 2
6
其二: 网中不一定都有拓扑排序。 其二:AOV网中不一定都有拓扑排序。 网中不一定都有拓扑排序 网中, 在AOV网中,任何部分的子图不能够有回 网中 路,这是AOV网存在拓扑序列的前提。 这是 如果存在回路, 如果存在回路,就意味某项活动应该以自 己为先决条件,显然这是不可能的。我们称 己为先决条件,显然这是不可能的。 网中存在回路的现象为死锁现象 在AOV网中存在回路的现象为死锁现象,它 网中存在回路的现象为死锁现象, 将使程序的流程出现一个死循环。 将使程序的流程出现一个死循环。

拓扑排序 精华讲解

拓扑排序 精华讲解

拓扑排序在日常生活中,一项大的工程可以看作若干个子工程(这些子工程称为“活动”)组成的集合,这些子工程(活动)之间必定存在一些先后关系,即某些子工程(活动)必须在其他一些子工程完成之后才能开始,我们可以用有向图来形象的表示这些子工程之间的先后关系,子工程为顶点,子工程之间的先后关系为有向边,这种有向图称为“顶点活动网络”,又称“AOV网”。

在AOV网中,有向边代表子工程的先后关系,即有向边的起点活动是终点活动的前驱活动,只有当起点活动完成之后终点活动才能进行。

如果有一条从顶点Vi到顶点Vj的路径,则说Vi是Vj的前驱,Vj是Vi的后继。

如果有弧<Vi,Vj>,则称Vi 是Vj的直接前驱,Vj是Vi的直接后继。

一个AOV网应该是一个有向无环图,即不应该带有回路,否则必定会有一些活动互相牵制,造成环中的活动都无法进行。

把不带回路的AOV网中的所有活动排成一个线性序列,使得每一个活动的所有前驱活动都排在该活动的前面,这个过程叫做拓扑排序。

所得到的活动序列称为拓扑序列。

需要注意的是AOV网的拓扑序列是不唯一的。

其实,构造拓扑序列的拓扑排序算法思想很简单:只要选择一个入度为0的顶点并输出,然后从AOV网中删除此顶点以及以此顶点为起点的所有关联边;重复上述两步,知道不存在入度为0的顶点为止,若输出的顶点数小于AOV网中的顶点数,则输出“有回路信息”,否则输出的顶点序列就是一种拓扑序列。

为了算法实现上的方便,我们采用邻接表存储AOV网,不过稍作修改,在顶点表中增加一个记录顶点入度的域id,具体的拓扑排序算法描述如下:procedure topsort(dig:graphlist); {用邻接表dig存储图G}varn,top,i,j,k,m:integer;P:graphlist;beginn:=dig.adjv; {取顶点总个数}top:=0; {堆栈、初始化}for i:=1 to n do {对入度为0的所有顶点进行访问,序号压栈}if dig.adj[i].id=0 then begindig.adj[i].id:=top;top:=i;end;m:=0; {记录输出的顶点个数}while top<>0 do {栈不空}beginj:=top; {取一个入度为0的顶点序号}top:=dig.adj[top].id; {出栈、删除当前处理的顶点、指向下个入度为0的顶点} write(dig.adj[top].v); {输出顶点序号}inc(m);p:=dig.adj[j].link; {指向Vj邻接表的第一个邻接点}while p<>nil do {删除所有与Vj相关边}begink:=p^.adjv; {下一个邻接点}dig.adj[k].id:=dig.adj[k].id-1; {修正相应点的入度} if dig.adj[k].id=0 then begin {入度为0的顶点入栈}dig.adj[k].id:=top;top:=k;end;p:=p^.next; {沿边表找下一个邻接点}end;end;if m<n then writeln(‘no solution!’);{有回路}end.。

数据结构拓扑排序课程设计

数据结构拓扑排序课程设计

课题二拓扑排序2.1 问题的提出2.1 问题的提出任务:编写函数实现图的拓扑排序。

程序所实现的功能:建立对应的邻接表,对该图进行拓扑排序,并显示排序结果。

输入:顶点数, 边数及各顶点信息(数据格式为整形)输出:拓扑排序结果。

2. 2 概要设计1.拓扑排序是指由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序。

更直观地讲,一个偏序是自反的、反对称的,用图表示时每个点都有环且只有单向边。

拓扑排序的任务是在这个偏序上得到一个全序,即得到一个完成整个项目的各步骤的序列。

2.解决拓扑排序的方法如下:(1)在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出之。

(2)从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧。

重复上述两步,直至全部顶点均已输出,或者当前图中不存在无前驱的顶点为止。

后一种情况则说明有向图中存在环。

具体的算法实现参照源程序。

3.构造邻接表图:typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;}Graph;//邻接表图4.为了避免重复检测入度为零的顶点,源程序中设了一个栈,暂存所有入度为零的顶点:typedef struct stack{int *base;int *top;int stacksize;}sqstack;//栈的结构,存储图的顶点序号2.3 流程图2.根据算法思想,画流程图如下:2.4 源代码//采用尾插法创的邻接图#include<iostream>using namespace std;const int MAX=20;const int STACK_INIT_SIZE=100;const int ERROR=0;typedef struct stack{int *base;int *top;int stacksize;}sqstack;//栈的结构,存储图的顶点序号typedef struct lnode{int adjvex;struct lnode *next;}ArcNode;//弧结点typedef struct node2{char data;ArcNode *fristarc;}VNode,AdjList[MAX];//顶点数组,fristarc指向与顶点邻接的第一条弧typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;}Graph;//邻接表图void Initstack(sqstack &s){s.base=new int;if(!s.base)exit(0);s.top=s.base;s.stacksize= STACK_INIT_SIZE;}void Push(sqstack &s,int &e){*s.top++=e;}int Emptystack(sqstack &s){if(s.base==s.top)return 1;elsereturn 0;}int Pop(sqstack &s,int &e){if(s.base==s.top)return ERROR;e=*--s.top;}void CreatGraph(Graph &G,int *indegree){cout<<"请输入图的顶点数和弧数(且顶点数不能超过"<<MAX<<")"<<endl; cin>>G.vexnum>>G.arcnum;cout<<"请输入顶点值:"<<endl;for(int i=0;i<G.vexnum;i++)//输入图的顶点{cin>>G.vertices[i].data;G.vertices[i].fristarc=NULL;indegree[i]=0;}for(i=0;i<G.arcnum;i++)//输入图的弧{int m,n;ArcNode *p;cout<<"请输入第"<<i+1<<"条弧的弧尾和弧头:"<<endl;cin>>m>>n;p=new ArcNode;if(!p)exit(0);indegree[n-1]++;//求每个顶点的入度值p->adjvex=n-1;p->next=G.vertices[m-1].fristarc;G.vertices[m-1].fristarc=p;}}int Toposort(Graph &G,int *indegree){sqstack S;Initstack(S);for(int i=0;i<G.vexnum;i++)//0入度顶点入栈{if(!indegree[i])Push(S,i);}int count=0;while(!Emptystack(S)){Pop(S,i);cout<<G.vertices[i].data<<" ";count++;//记录输出的顶点数for(ArcNode *p=G.vertices[i].fristarc;p;p=p->next)//把与顶点{ //相邻接的顶点的入度int k=p->adjvex;if(!(--indegree[k]))Push(S,k);}}if(count<G.vexnum)return 0;elsereturn 1;}int main(){Graph G;int *indegree;indegree=new int;CreatGraph(G,indegree);if(!Toposort(G,indegree)){cout<<endl;cout<<"拓扑排序不成功!"<<endl;}else{cout<<endl;cout<<"拓扑排序成功!"<<endl;}return 0;}2.5 结果与分析2.4 测试及性能分析1.它的时间复杂度是O(G.vexnum+G.arcnum)。

第七章--拓扑排序

第七章--拓扑排序

3 拓扑排序的定义
拓扑排序
拓扑排序就是将AOV网中的所有顶点排列成一个线性序 列,并且满足条件:在AOV网中,如果从顶点vi到顶点vj存在 一条路径,则在该线性序列中,顶点vi一定出现在vj之前。拓 扑排
在有向图中选一个没有前驱(入度为0)的顶点,并且输出之。 从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧。
《数据结构》 课程
拓扑排序
主讲教师:李晓娜
目录 CONTENTS
1 问题的导入 2 AOV网的定义 3 拓扑排序的定义 4 拓扑排序的过程
1 问题的导入
例如:我们非常想学习一门计算机 操作系统的课程,但是在修这门 课程之前,我们必须学习一些基 础课,比如程序设计基础、数据 结构、离散数学等等。那么学生 应按怎样的顺序学习这些课程, 才能无矛盾、顺利地完成呢?
课程编号 C1
课程 名称
高等数学
C2
程序设计基础
C3
离散数学
C4
数据结构
C5
算法语言
C6
编译技术
C7
操作系统
C8
普通物理
C9
计算机原理
先修 课程


C1,C2 C2,C3
C2 C4,C5 C4,C9
C1 C8
1 问题的导入
如何安排学习 计划?
C2
C5
C4 C3
C6
01 AOV网
C1
C8
C7
建立描述课程之间优先关系的有向无环图
重复上述两步,直至全部顶点均已输出;或者当图中不存在无前驱的顶点为止 (此时图中存在环)
V1
V5
拓扑序列:
v0, V1, V2, V3, V4, V5, V6,
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c 结点 c 处理结束
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拓扑排序过程
算法说明:
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A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
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AOE 网
AOE网(Activity On Edge Network) 在带权 的有向图中,用结点表示事件,用边表示活动, 边上权表示活动的开销(如持续时间),则称此 有向图为边表示活动的网络,简称AOE网。
下图是有11项 活动,9个事件的AOE网,每个事 件表示在它之前的活动已经完成, 在它之后的活动 可以开始。
基于上述思想我们讨论拓扑排序的程序设计。
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第八章 排序
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第七章 图
拓扑排序的实现
我们将考虑几种实现拓扑排序过程,对于含有 回路的有向图,算法将说明,图中含有回路, 不存在拓扑排序。
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第八章 排序
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拓扑排序算法说明-1
1. 存储结构:邻接矩阵与辅助结构,结点数为N
此时输出的结点序列就是图的拓扑序列
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拓扑排序过程
算法说明:
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d
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A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
心整个工程完成的最短时间是多少,哪些活动
的延迟将影响整个工程进度,而加速这些活动能 否提高整个工程的效率,因此AOE网有待研究的 问题是:
① 完成整个工程至少需要多少时间? ② 哪些活动是影响工程进度的关键活动?由于工程中
某些活动是可以并行的,所以并不是缩短任一活动 的时间都能够达到缩短整个工程工期的目的。
第八章 排序
32
AOV 网
利用AOV网络,我们试图解ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ决各个活动之间的关系问题, 典型的实例:
教学计划制定中课程及课程 间的先修关系可用AOV网表 示任何无环路的AOV网,其 顶点都可以排成一个拓扑序 列,并且其拓扑序列不一定 是唯一的。
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第八章 排序
AOV 图的拓扑序列,就是满足图中结点之间 次序制约关系的结点序列。
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第八章 排序
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拓扑排序的控制思想
有向无环图,至少存在一个以上入度为0的结点, 该类结点就是拓扑序列的起始结点,在工程上就表 示工程中第一步可做的工作。
处理一个结点的操作就是删除该结点的所有出边。 这一操作的结果可以导致,当某一结点的直接前驱 结点都处理完成,则该结点的入度就为0了。在课 程设置上表示,当某课程的所有先修课都学过了, 这门课程就可以选修(激活)了。
输出:a,b 计算结点的入度(列)
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c ..
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
实例2 :课程设置,包含先休课程之间的制约 关系
实例3 :房屋装修,墙壁,门框,地板,门
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第八章 排序
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第七章 图
拓扑排序要求与特点:
对于有向无环图结点的一种排序 若结点V与结点U之间存在V到U的边,则在拓
扑序列中结点V一定排列在结点U之前。 最终的结果是一个满足时间制约关系结点序列 存在环路的有向图不存在拓扑序列。因为环路
输出:a,b,c 调整结点入度(列)
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
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A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c,d ….
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拓扑排序算法--2 处理过程使用堆
工程能否顺利完成?(AOV网络) 工程完成所必需的最短时间?(AOE网络)
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AOV 网
AOV(Activity On Vertex Network) : 用顶点表示活动,用边表示活动间的优先 (制约) 关系的有向图,称为顶点表示活动 的网络,简称为AOV网。
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b 作结点 b 结束标志
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
存邻接储 接 表结 表 选构 : 择: 表 出邻 头 边接 带 邻表有接,数表处据(理域课结,本点记算记录法录节过栈得只队数 点程和到是列组 的)队拓序能入列扑列够度都序不反可列同映,以,。并邻
处理过程: 1. 计算各个结点的入度
行展开的结点的 状态。
2. 选择入度为零的结点进栈st
3. 从堆栈中取出节点 i = st[top]
4. 根据邻接表adj,将节点 i 的所有直接后继结点 的入度-1,若入度为0则结点进栈
5. 重复 3-4,直到栈空
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拓扑排序算法--3
存储结构:邻接表,处理结点记录数组 邻接表:表头带有数据域,记录节点的入
度,邻接表选择出边邻接表 处理过程:
1. 计算各个结点的入度 2. 选择入度为零且尚未处理过的结点k 3. 根据邻接表,将所有直接后继结点的入度-1 4. 标记结点处理结束,即入度标记为-1 5. 重复2-4,直到所有的结点入度标记为-1
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第八章 排序
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关键路径与关键活动性质分析
考察关键路径描述的特征点(参数):
① 事件Vj 的可能发生的最早时间 VE(j) :是从源点 V1 到顶点Vj 的最长路径长度。
② 活动ai 可能开始的最早时刻 E(k):设活动 ai 在 边< Vj , Vk>上, 则 E(i) 也就是从源点 V1 到顶点 Vj 的最长路径长度。这是因为事件Vj发生表明以Vj 为起点的所有活动ai可以立即开始。
输出:a 建立a的处理结束标记
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a 计算结点入边(列)
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
导致序列不可能满足上述原则。 一个有向无环图的拓扑序列不唯一。
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第八章 排序
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AOV图
与拓扑排序有关的概念
AOV图:有向无环图的一种名称,由于这种 图往往只由活动于它们次序间的制约关系构成, 所以图又称为“活动网络”,英文表示为: Activity On Vertex AOV(活动顶点)。 通常,拓扑排序就是针对 AOV 图来考虑的。
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第八章 排序
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拓扑排序算法
1. 构建邻接表存储结构
结点结构:struct node { vertex data; struct node *next;}
头指针数组结构: typedef struct { vertex data; //结点标志key int count; //入度记录 struct node *firstarc; } headv; headv h[total]; struct node *wp;
输出:a
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a 删除 a 的所有出边
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b 删除 b 的出边
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