一、什么是拓扑排序?
拓扑排序是一种有向无环图(DAG)的顶点排序方法,它将一个有向无环图中的所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一条有向边上的起点排在终点的前面。
这样说还不够具体,我们先来看一个例子。假设某大学的课程安排如下:
课程编号 | 课程名称 | 先修课程 |
---|---|---|
1 1 1 | 高等数学 | − - − |
2 2 2 | 程序设计基础 | − - − |
3 3 3 | 离散数学 | 1 , 2 1,\,2 1,2 |
4 4 4 | 数据结构 | 2 , 3 2,\,3 2,3 |
5 5 5 | 高级语言程序设计 | 2 2 2 |
6 6 6 | 编译方法 | 4 , 5 4,\,5 4,5 |
7 7 7 | 操作系统 | 4 , 9 4,\,9 4,9 |
8 8 8 | 普通物理 | 1 1 1 |
9 9 9 | 计算机原理 | 8 8 8 |
为了顺利修完这九门课程,我们必须安排一个合理的学习顺序。
首先根据以上表格构建一个有向图,即若 j j j 的先修课程有 i i i,则画一条 i i i 到 j j j 的有向边,于是可以得到:
一个合理的学习顺序是: 1 → 8 → 9 → 2 → 3 → 5 → 4 → 7 → 6 1\to8\to9\to2\to3\to5\to4\to7\to6 1→8→9→2→3→5→4→7→6,该序列又称拓扑序列,是对上述有向图进行拓扑排序后的结果。
可以看出,拓扑序列不唯一。例如, 1 → 8 → 9 → 2 → 3 → 5 → 4 → 6 → 7 1\to8\to9\to2\to3\to5\to4\to6\to7 1→8→9→2→3→5→4→6→7 也是满足要求的学习顺序。
此外还可以证明,DAG一定存在拓扑序列,存在拓扑序列的图也一定是DAG,因此DAG又被称为拓扑图。
二、拓扑排序的实现
拓扑排序的具体步骤如下:
- 找到所有入度为 0 0 0 的顶点,并将其输出到拓扑序列中。
- 将这些顶点从图中删除,并将所有以该顶点为起点的边的终点的入度减 1 1 1。
- 不断重复以上两个操作,直到所有的顶点都被输出到拓扑序列中或者图中不存在入度为 0 0 0 的顶点为止。
代码实现:
int n, m; // n表示节点数量,m表示边的数量
int h[N], e[N], ne[N], idx; // 邻接表存图
int in[N]; // 保存每个点的入度
vector<int> L; // 存储拓扑序列
// 拓扑排序算法
void topo_sort() {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
// 找到所有入度为0的点然后将其添加到队列中,同时也输出到拓扑序列中
if (in[i] == 0) {
q.push(i);
L.push_back(i);
}
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) { // 遍历t的所有相邻节点
int j = e[i];
in[j]--; // 将相邻节点的入度-1
// 如果相邻节点的入度减到0,则入队列,同时将其输出到拓扑序列中
if (in[j] == 0) {
q.push(j);
L.push_back(i);
}
}
}
}
如果 L.size() == n
成立,说明该图存在拓扑序列,否则说明该图不是DAG。
拓扑排序的时间复杂度和BFS相同,均为 O ( n + m ) O(n+m) O(n+m)。
2.1 拓扑排序模版
上述代码显得过于臃肿,我们可以进一步简化以形成模版(务必背过)。
void topo_sort() {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
L.push_back(t);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.push(j);
}
}
}
三、拓扑排序的应用
3.1 有向图的拓扑序列
🔗 原题链接:AcWing 848. 有向图的拓扑序列
直接套模板即可。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int n, m;
int h[N], e[N], ne[N], idx;
int in[N];
vector<int> L;
void add(int a, int b) {
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
void topo_sort() {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
L.push_back(t);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.push(j);
}
}
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
memset(h, -1, sizeof h);
cin >> n >> m;
while (m--) {
int x, y;
cin >> x >> y;
add(x, y), in[y]++;
}
topo_sort();
if (L.size() == n) {
for (auto i: L) cout << i << ' ';
cout << "\n";
} else cout << -1 << "\n";
return 0;
}
3.2 家谱树
🔗 原题链接:AcWing 1191. 家谱树
如果 b b b 是 a a a 的孩子,则画一条由 a a a 指向 b b b 的有向边,然后拓扑排序即可。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 110, M = N * N / 2;
int n;
int h[N], e[M], ne[M], idx;
int in[N];
vector<int> L;
void add(int a, int b) {
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
void topo_sort() {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
L.push_back(t);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.push(j);
}
}
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
memset(h, -1, sizeof h);
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int x;
while (cin >> x, x) {
add(i, x);
in[x]++;
}
}
topo_sort();
for (auto i: L) cout << i << ' ';
cout << "\n";
return 0;
}
3.3 奖金
🔗 原题链接:AcWing 1192. 奖金
对于建图,如果 b b b 的奖金比 a a a 高,则画一条 a a a 到 b b b 的有向边。
要使总奖金最少,很显然,初始时所有入度为 0 0 0 的点的奖金都为 100 100 100 元。之后,对于图中任意两点 x , y x,y x,y,如果存在 x x x 到 y y y 的有向边,那么 y y y 的奖金应当比 x x x 的奖金多一元。
我们可以让队列不止保存员工的编号,还保存每位员工的奖金,这样在遍历的时候就能够方便的去计算每位员工的奖金了。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 10010, M = 20010;
int n, m;
int h[N], e[M], ne[M], idx;
int in[N];
vector<int> L;
void add(int a, int b) {
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
void topo_sort() {
queue<pair<int, int>> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.emplace(i, 100);
while (!q.empty()) {
auto [t, bonus] = q.front();
q.pop();
L.push_back(bonus);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.emplace(j, bonus + 1); // 多一元
}
}
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
memset(h, -1, sizeof h);
cin >> n >> m;
while (m--) {
int x, y;
cin >> x >> y;
add(y, x), in[x]++;
}
topo_sort();
if (L.size() == n) cout << accumulate(L.begin(), L.end(), 0) << "\n";
else cout << "Poor Xed\n";
return 0;
}
3.4 可达性统计
🔗 原题链接:AcWing 164. 可达性统计
本题可以用BFS暴力求解,时间复杂度为 O ( n ( n + m ) ) ≈ 1.8 × 1 0 9 O(n(n+m))\approx1.8\times 10^9 O(n(n+m))≈1.8×109,只能过 3 / 5 3/5 3/5 的测试点。
不妨设从 x x x 出发能够到达的点的集合为 f ( x ) f(x) f(x),易知
f ( x ) = { x } ∪ ⋃ y ∈ N ( x ) f ( y ) f(x)=\{x\}\cup \bigcup_{y\in N(x)} f(y) f(x)={x}∪y∈N(x)⋃f(y)
也就是说,从 x x x 出发能够到达的点的集合为从「 x x x 的各个后继节点」出发能够到达的点的集合的并集再加上 x x x 自身。所以,只有在计算出一个点的所有后继节点的 f f f 值之后,我们才能够算出该点的 f f f 值。这启发我们先对图进行拓扑排序得到一个拓扑序列,然后再倒序计算。
我们可以用 n n n 位二进制数来存储每个 f ( x ) f(x) f(x),其中第 i i i 位是 1 1 1 表示 x x x 能到 i i i,第 i i i 位是 0 0 0 表示 x x x 不能到 i i i。这样一来,对若干个集合求并就相当于对若干个二进制数进行按位或运算,每个 f ( x ) f(x) f(x) 中 1 1 1 的个数就代表了从 x x x 出发能够到达的节点的数量。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 30010;
int n, m;
int h[N], e[N], ne[N], idx;
int in[N];
vector<int> L;
bitset<N> f[N];
void add(int a, int b) {
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
void topo_sort() {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
L.push_back(t);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.push(j);
}
}
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
memset(h, -1, sizeof h);
cin >> n >> m;
while (m--) {
int x, y;
cin >> x >> y;
add(x, y), in[y]++;
}
topo_sort();
for (int i = n - 1; ~i; i--) { // 倒序遍历
int j = L[i];
f[j][j] = 1; // j一定能到达自身
for (int k = h[j]; ~k; k = ne[k])
f[j] |= f[e[k]]; // 按照公式计算出f[j]的值
}
for (int i = 1; i <= n; i++) cout << f[i].count() << "\n";
return 0;
}
3.5 Directing Edges
🔗 原题链接:CF 1385E
本题说白了就是给图中的所有无向边指定方向,使得最终得到的图是一个DAG。
我们可以先考虑仅由有向边构成的子图,如果这个子图都不是DAG,那么后续无论怎样为无向边指定方向(相当于添加有向边)都不可能构成DAG,此时应当输出 NO
。如果这个子图是DAG,那么我们一定可以通过指定无向边的方向来构造出新的DAG。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-405332.html
具体来说,我们先对有向边构成的子图进行拓扑排序,于是可以得到一个拓扑序列。对于每一个无向边 ( a , b ) (a,b) (a,b),若 a a a 在拓扑序列中的下标小于 b b b 在拓扑序列中的下标,则添加有向边 a → b a\to b a→b,否则添加有向边 b → a b\to a b→a,这样可以保证添加完有向边后得到的图仍然是DAG。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-405332.html
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 2e5 + 10;
int n, m;
int h[N], e[N], ne[N], idx;
int in[N];
void add(int a, int b) {
e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
void topo_sort(vector<int> &L) {
queue<int> q;
for (int i = 1; i <= n; i++)
if (!in[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
auto t = q.front();
q.pop();
L.push_back(t);
for (int i = h[t]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (!--in[j]) q.push(j);
}
}
}
void solve() {
memset(h, -1, sizeof h);
memset(in, 0, sizeof in);
vector<int> L;
vector<pair<int, int>> edges;
cin >> n >> m;
while (m--) {
int t, x, y;
cin >> t >> x >> y;
if (t) add(x, y), in[y]++;
else edges.emplace_back(x, y);
}
topo_sort(L);
if (L.size() != n) cout << "NO\n";
else {
cout << "YES\n";
// 先输出有向图部分
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = h[i]; ~j; j = ne[j])
cout << i << ' ' << e[j] << "\n";
vector<int> pos(n + 1); // 因为节点的编号是从1开始的,所以要多开一个
for (int i = 0; i < n; i++) pos[L[i]] = i;
// 再输出补全的部分
for (auto [a, b]: edges) {
if (pos[a] > pos[b]) swap(a, b);
cout << a << ' ' << b << "\n";
}
}
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
int t;
cin >> t;
while (t--) {
solve();
}
return 0;
}
到了这里,关于还不会拓扑排序?看这一篇就够了的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!