拓扑排序用于有向无环图,确保每条边的起点在序列中位于终点之前。C++中常用Kahn算法和DFS方法实现:1. Kahn算法通过维护入度队列,依次输出入度为0的节点,更新邻接点入度,直至队列为空,若结果包含所有节点则排序成功,否则图含环;2. DFS方法对每个未访问节点进行深度优先搜索,在回溯时将节点压栈,最终出栈顺序即为拓扑序,过程中通过递归栈检测环。两种方法均可有效实现拓扑排序,Kahn更直观,DFS更贴近搜索本质。

拓扑排序用于有向无环图(DAG),将图中所有顶点排成线性序列,使得对于每条有向边 (u, v),u 在序列中都出现在 v 之前。C++ 中常用两种方法实现:基于入度的 Kahn 算法 和 基于 DFS 的方法。
1. Kahn 算法(基于入度)
Kahn 算法通过不断选择入度为 0 的节点加入结果序列,并删除其出边,更新邻接点的入度。
步骤:
- 计算每个节点的入度
- 将所有入度为 0 的节点加入队列
- 从队列取节点,加入结果,遍历其邻接点,入度减 1;若减为 0 则入队
- 重复直到队列为空
- 若结果中节点数等于总节点数,则存在拓扑序;否则图中有环
#include#include #include using namespace std; vector topoSortKahn(int n, vector >& adj) { vector indegree(n, 0); // 计算入度 for (int u = 0; u < n; u++) { for (int v : adj[u]) { indegree[v]++; } } queue q; for (int i = 0; i < n; i++) { if (indegree[i] == 0) { q.push(i); } } vector result; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); result.push_back(u); for (int v : adj[u]) { indegree[v]--; if (indegree[v] == 0) { q.push(v); } } } if (result.size() != n) { cout << "图中存在环,无法进行拓扑排序\n"; return {}; } return result; }
2. DFS 方法(基于后序遍历)
利用 DFS 遍历图,记录节点的“完成时间”,完成后按逆序输出即为拓扑序。
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思路:
- 对每个未访问的节点进行 DFS
- 递归访问其所有邻接点后,将当前节点压入栈
- 最后栈中元素从顶到底即为拓扑序
#include#include #include using namespace std; bool dfs(int u, vector & visited, vector & recStack, stack & st, vector >& adj) { if (!visited[u]) { visited[u] = true; recStack[u] = true; for (int v : adj[u]) { if (!visited[v] && dfs(v, visited, recStack, st, adj)) return true; if (recStack[v]) return true; // 发现环 } } recStack[u] = false; st.push(u); return false; } vector topoSortDFS(int n, vector >& adj) { vector visited(n, false); vector recStack(n, false); stack st; for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i] && dfs(i, visited, recStack, st, adj)) { cout << "图中存在环\n"; return {}; } } vector result; while (!st.empty()) { result.push_back(st.top()); st.pop(); } return result; }
3. 使用示例
假设图有 6 个节点,边为:0→1, 0→2, 1→3, 2→3, 3→4, 4→5
int main() {
int n = 6;
vector> adj(n);
// 添加边
adj[0].push_back(1);
adj[0].push_back(2);
adj[1].push_back(3);
adj[2].push_back(3);
adj[3].push_back(4);
adj[4].push_back(5);
vector order = topoSortKahn(n, adj);
// 或者使用 topoSortDFS(n, adj)
if (!order.empty()) {
cout << "拓扑排序结果:";
for (int x : order) {
cout << x << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
基本上就这些。Kahn 算法更直观,适合理解入度变化;DFS 方法更贴近搜索本质,适合检测环的同时构造顺序。根据实际场景选择即可。











