拓扑排序适用于有向无环图,通过Kahn算法或DFS实现,用于确定节点线性序列以满足依赖关系,如课程安排或任务调度。

拓扑排序是图论中针对有向无环图(DAG)的一种线性排序算法,它能将图中的所有顶点排成一个序列,使得对于每一条有向边 (u, v),u 在序列中都出现在 v 的前面。C++ 中实现拓扑排序主要有两种方法:基于深度优先搜索(DFS)和基于入度的 Kahn 算法。
1. 什么是拓扑排序?
拓扑排序只适用于有向无环图(DAG)。如果图中存在环,则无法进行拓扑排序,因为会出现逻辑矛盾(比如 A 必须在 B 前,B 又必须在 A 前)。
典型应用场景包括:
- 课程学习顺序安排
- 工程任务调度
- 编译依赖处理
2. 使用 Kahn 算法(基于入度)
Kahn 算法是一种广度优先的思想,通过不断移除入度为 0 的节点来构建拓扑序列。
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步骤如下:
- 计算每个节点的入度
- 将所有入度为 0 的节点加入队列
- 从队列中取出节点,加入结果序列,并将其邻居的入度减 1
- 若某邻居入度变为 0,则加入队列
- 重复直到队列为空
#include#include #include using namespace std; vector topologicalSort(int n, vector >& adj) { vector indegree(n, 0); // 计算每个节点的入度 for (int u = 0; u < n; u++) { for (int v : adj[u]) { indegree[v]++; } } queue q; // 将入度为 0 的节点入队 for (int i = 0; i < n; i++) { if (indegree[i] == 0) { q.push(i); } } vector topo; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); topo.push_back(u); // 遍历 u 的邻居,减少其入度 for (int v : adj[u]) { indegree[v]--; if (indegree[v] == 0) { q.push(v); } } } // 若结果长度不等于节点数,说明存在环 if (topo.size() != n) { return {}; // 返回空表示无法拓扑排序 } return topo; }
3. 使用 DFS 实现拓扑排序
DFS 方法通过后序遍历的方式记录节点,然后逆序输出即为拓扑序列。
需要维护三个状态:
- 未访问(0)
- 正在访问(1,用于检测环)
- 已完成(2)
vectortopo; vector visited; bool dfs(int u, vector >& adj) { if (visited[u] == 1) return false; // 存在环 if (visited[u] == 2) return true; // 已完成 visited[u] = 1; for (int v : adj[u]) { if (!dfs(v, adj)) return false; } visited[u] = 2; topo.push_back(u); // 后序添加 return true; } vector topologicalSortDFS(int n, vector >& adj) { visited.assign(n, 0); topo.clear(); for (int i = 0; i < n; i++) { if (visited[i] == 0) { if (!dfs(i, adj)) { return {}; // 存在环 } } } reverse(topo.begin(), topo.end()); return topo; }
4. 完整示例与测试
以下是一个完整可运行的例子:
int main() {
int n = 6;
vector> adj(n);
// 构建图:0→1, 0→2, 1→3, 2→3, 3→4, 4→5
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 result = topologicalSort(n, adj);
if (result.empty()) {
cout << "图中存在环,无法进行拓扑排序。\n";
} else {
cout << "拓扑排序结果:";
for (int x : result) {
cout << x << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
输出结果应为:0 1 2 3 4 5,符合依赖关系。
基本上就这些。Kahn 算法更直观,适合初学者;DFS 方法更贴近递归思维,也便于检测环。根据实际需求选择即可。注意建图方式(邻接表)和边界处理,拓扑排序就能稳定运行。










