Java を使用してトポロジカル ソート アルゴリズムを実装する方法
トポロジカル ソートは、グラフ理論で一般的に使用されるアルゴリズムであり、有向非巡回グラフ (有向非巡回グラフ、DAG 用) に使用されます。 short) 頂点がソートされます。トポロジカルソートは、依存関係やタスクのスケジュールなどの問題を解決するために使用できます。この記事では、Java を使用してトポロジカル ソート アルゴリズムを実装する方法と、対応するコード例を紹介します。
トポロジカルソートの実装アイデアは次のとおりです:
class Graph { private int V; // 图的顶点数 private LinkedList<Integer> adj[]; // 邻接表 Graph(int v) { V = v; adj = new LinkedList[v]; for (int i = 0; i < v; ++i) { adj[i] = new LinkedList<>(); } } // 添加边 void addEdge(int v, int w) { adj[v].add(w); } }
次に、トポロジカルソート手法を実装する必要があります。トポロジカル ソートの実装プロセスは 2 つのステップに分けることができます:
a. グラフを走査し、各頂点の次数 (つまり、その頂点を指す頂点の数) を計算し、キューを初期化します。頂点 0 の入次数を格納します。
b. キューから頂点を取り出し続け、隣接する頂点の入次数を減らしていき、頂点の入次数が 0 になったらキューに追加します。
c. キューが空になり、すべての頂点の入次数が 0 になるまで、ステップ (b) を繰り返します。このときにキューに入れられた頂点の数がグラフの頂点の数と等しくない場合、グラフ内に循環が存在し、トポロジカル ソートが完了できないことを意味します。
import java.util.*; class TopologicalSort { // 拓扑排序算法 void topologicalSort(Graph graph) { int V = graph.V; LinkedList<Integer> adj[] = graph.adj; int[] indegree = new int[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { for (int j : adj[i]) { indegree[j]++; } } Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); for (int i = 0; i < V; ++i) { if (indegree[i] == 0) { queue.add(i); } } int count = 0; ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>(); while (!queue.isEmpty()) { int u = queue.poll(); result.add(u); for (int v : adj[u]) { if (--indegree[v] == 0) { queue.add(v); } } count++; } if (count != V) { System.out.println("图中存在环,无法进行拓扑排序"); return; } System.out.println("拓扑排序结果:"); for (int i : result) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); } }
public class Main { public static void main(String[] args) { Graph graph = new Graph(6); graph.addEdge(5, 2); graph.addEdge(5, 0); graph.addEdge(4, 0); graph.addEdge(4, 1); graph.addEdge(2, 3); graph.addEdge(3, 1); TopologicalSort topologicalSort = new TopologicalSort(); topologicalSort.topologicalSort(graph); } }
上記は、Java を使用してトポロジカル ソート アルゴリズムを実装する手順とコード例です。トポロジカルソートアルゴリズムを通じて、依存関係やタスクのスケジューリングなどの問題を効果的に解決できます。
以上がJavaを使用してトポロジカルソートアルゴリズムを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。