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本文记录如何通过拓扑排序，实现循环依赖判断 一般提到循环依赖，首先想到的就是Spring框架提供的Bean的循环依赖检测，相关文档可参考： https://blog.csdn.net/cristianoxm/article/details/113246104 本文方案脱离Spring Bean的管理，通过算法实现的方式，完成对象循环依赖的判断，涉及的
A O V ⽹ color{red}AOV⽹ A O V ⽹ (Activity On Vertex NetWork，⽤顶点表示活动的⽹)： ⽤ D A G 图 color{red}DAG图 D A G 图 （有向⽆环图）表示⼀个⼯程。顶点表示活动，有向边 V i , V j V_i, V_j V i , V j 表示活动Vi必须先于活动 V j V_j V j 进⾏ 注：如果图中存在环路就不是 A O V 网 c
定义 : 对一个有向图构造拓扑序列，排序类似流程图那样按先干什么后干什么这样排序 拿大学教学安排举个例子（图来自oi wiki） 先不要考虑操作系统到数据结构那条蓝线 。 那么我们要先学程序设计才能学习后面的算法语言，离散数学等等。那么在拓扑序列中，程序设计就
这里涉及到图的概念，感兴趣的同学请移驾 –图– 下面还有两个相关概念，大概说一下： 定义：在图论中，如果一个有向图从任意顶点出发无法经过若干条边回到该点，则这个图是一个 有向无环图（DAG，Directed Acyclic Graph） 每条边都带有从一个顶点 指向另一个顶点 的方向
首先我们需要知道什么是拓扑排序？ 在正式讲解拓扑排序这个算法之前，我们需要了解一些前置知识（和离散数学相关） 1、有向无环图： 指的是一个无回路的有向图。 入度：有向图中某点作为图中边的终点的次数之和 出度：有向图中某点作为图中边的起点的次数之和 2、
一个无环的有向图称作有向无环图（Directed Acycline Graph），简称DAG图。 DAG图是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 在一个表示工程的有向图中，用顶点表示活动，用弧表示活动之间的优先关系，称这种有向图为顶 点表示活动的网，简称AOV网。 AOV网中不能出现回路，而判
拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）进行排序的算法，使得图中的每个顶点在排序中都位于其依赖的顶点之后。它通常用于表示一些任务之间的依赖关系，例如在一个项目中，某些任务必须在其他任务之前完成。 拓扑排序的步骤如下： 找到入度为0的顶点：入度是指指向某
templatetypename T = CString, typename _Data = CString struct Union_node//! 节点 { Union_node() :nColor(0) {} std::vectorUnion_node* vecNodeSon; T key;//! 关键数据 _Data data;//! 卫星数据 mutable int nColor;//0:白色节点(未发现),1:灰色节点(发现),2:黑色节点(完毕) }; templatetypename T = CString, typename _Data = CString class Topol
有个人的家族很大，辈分关系很混乱，请你帮整理一下这种关系。给出每个人的后代的信息。输出一个序列，使得每个人的后辈都比那个人后列出。 第 1 1 1 行一个整数 N N N （ 1 ≤ N ≤ 100 1 le N le 100 1 ≤ N ≤ 100 ），表示家族的人数。接下来 N N N 行，第 i i i 行描述第 i i i
对于一个有向无环图 由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序的操作过程称为拓扑排序。 通俗易懂的说就是，想要的到一个有先后顺序的序列。 比如要上课，要先学了一年级的数学，才能学二年级的数学课一样。但学习几年级的语文课，对你要学习数学课没有影响
