▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,两种拓扑排序的方法

● 拓扑排序 1

 package package01;

 import edu.princeton.cs.algs4.Digraph;
import edu.princeton.cs.algs4.SymbolDigraph;
import edu.princeton.cs.algs4.DirectedCycle;
import edu.princeton.cs.algs4.DepthFirstOrder;
import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedDigraph;
import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedDirectedCycle; public class class01
{
private Iterable<Integer> order; // 拓扑排序的结果
private int[] rank; // 顶点 v 在拓扑排序中的序号为 rank[v] public class01(Digraph G) // 从有向图生成拓扑排序
{
DirectedCycle finder = new DirectedCycle(G); // 存在环则不能排序
if (!finder.hasCycle())
{
DepthFirstOrder dfs = new DepthFirstOrder(G); // 做 G 的深度优先搜索
order = dfs.reversePost(); // 取逆后序依次标号
rank = new int[G.V()];
int i = 0;
for (int v : order)
rank[v] = i++;
}
} public class01(EdgeWeightedDigraph G) // 从加权边有向图生成拓扑排序(算法一样,只是数据结构不同)
{
EdgeWeightedDirectedCycle finder = new EdgeWeightedDirectedCycle(G);
if (!finder.hasCycle())
{
DepthFirstOrder dfs = new DepthFirstOrder(G);
order = dfs.reversePost();
rank = new int[G.V()];
int i = 0;
for (int v : order)
rank[v] = i++;
}
} public Iterable<Integer> order()
{
return order;
} public boolean hasOrder()
{
return order != null;
} public int rank(int v)
{
return hasOrder() ? rank[v] : -1;
} public static void main(String[] args)
{
String filename = args[0];
String delimiter = args[1]; // 分隔符
SymbolDigraph sg = new SymbolDigraph(filename, delimiter);
class01 topological = new class01(sg.digraph());
for (int v : topological.order())
System.out.println(sg.nameOf(v));
}
}

● 拓扑排序 2

 package package01;

 import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.StdRandom;
import edu.princeton.cs.algs4.DigraphGenerator;
import edu.princeton.cs.algs4.Digraph;
import edu.princeton.cs.algs4.Queue;
import edu.princeton.cs.algs4.DirectedEdge;
import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedDigraph; public class class01
{
private Queue<Integer> order;
private int[] rank; public class01(Digraph G)
{
order = new Queue<Integer>();
rank = new int[G.V()];
int[] indegree = new int[G.V()];
for (int v = 0; v < G.V(); v++)
indegree[v] = G.indegree(v);
int count = 0;
Queue<Integer> queue = new Queue<Integer>();
for (int v = 0; v < G.V(); v++) // 收集所有没有前提条件的顶点
{
if (indegree[v] == 0)
queue.enqueue(v);
}
for (; !queue.isEmpty();)
{
int v = queue.dequeue();
order.enqueue(v); // 事件 v 完成,将其放入输出队列, 并给一个序号
rank[v] = count++;
for (int w : G.adj(v)) // 所有紧接着 v 的事件的前提条件减少 1
{
indegree[w]--;
if (indegree[w] == 0) // 收集此时没有前提条件的事件
queue.enqueue(w);
}
}
if (count != G.V()) // 遍历结束,还有顶点有入度,说明存在环
order = null;
} public class01(EdgeWeightedDigraph G)
{
order = new Queue<Integer>();
rank = new int[G.V()];
int[] indegree = new int[G.V()];
for (int v = 0; v < G.V(); v++)
indegree[v] = G.indegree(v);
int count = 0;
Queue<Integer> queue = new Queue<Integer>();
for (int v = 0; v < G.V(); v++)
{
if (indegree[v] == 0)
queue.enqueue(v);
}
for (; !queue.isEmpty();)
{
int v = queue.dequeue();
order.enqueue(v);
rank[v] = count++;
for (DirectedEdge e : G.adj(v))
{
int w = e.to();
indegree[w]--;
if (indegree[w] == 0)
queue.enqueue(w);
}
}
if (count != G.V())
order = null;
} public Iterable<Integer> order()
{
return order;
} public boolean hasOrder()
{
return order != null;
} public int rank(int v)
{
return hasOrder() ? rank[v] : -1;
} public static void main(String[] args)
{
int V = Integer.parseInt(args[0]); // 生成DAG G(V,E),再添加 F 条边
int E = Integer.parseInt(args[1]);
int F = Integer.parseInt(args[2]);
Digraph G1 = DigraphGenerator.dag(V, E); // G1 是无边圈的
EdgeWeightedDigraph G2 = new EdgeWeightedDigraph(V);// G2 有边权的
for (int v = 0; v < G1.V(); v++)
{
for (int w : G1.adj(v))
G2.addEdge(new DirectedEdge(v, w, 0.0));
}
for (int i = 0; i < F; i++)
{
int v = StdRandom.uniform(V);
int w = StdRandom.uniform(V);
G1.addEdge(v, w);
G2.addEdge(new DirectedEdge(v, w, 0.0));
}
StdOut.println(G1);
StdOut.println();
StdOut.println(G2);
class01 topological1 = new class01(G1); // 分别计算 G1 和 G2 的
if (!topological1.hasOrder())
StdOut.println("Not a DAG");
else
{
StdOut.print("Topological order: ");
for (int v : topological1.order())
StdOut.print(v + " ");
StdOut.println();
}
class01 topological2 = new class01(G2);
if (!topological2.hasOrder())
StdOut.println("Not a DAG");
else
{
StdOut.print("Topological order: ");
for (int v : topological2.order())
StdOut.print(v + " ");
StdOut.println();
}
}
}

《算法》第四章部分程序 part 9的更多相关文章

  1. 《算法》第四章部分程序 part 19

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,有边权有向图的邻接矩阵,FloydWarshall 算法可能含负环的有边权有向图任意两点之间的最短路径 ● 有边权有向图的邻接矩阵 package p ...

  2. 《算法》第四章部分程序 part 18

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,在有权有向图中寻找环,Bellman - Ford 算法求最短路径,套汇算法 ● 在有权有向图中寻找环 package package01; impo ...

  3. 《算法》第四章部分程序 part 16

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,Dijkstra 算法求有向 / 无向图最短路径,以及所有顶点对之间的最短路径 ● Dijkstra 算法求有向图最短路径 package packa ...

  4. 《算法》第四章部分程序 part 15

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,Kruskal 算法和 Boruvka 算法求最小生成树 ● Kruskal 算法求最小生成树 package package01; import e ...

  5. 《算法》第四章部分程序 part 14

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,两种 Prim 算法求最小生成树 ● 简单 Prim 算法求最小生成树 package package01; import edu.princeton ...

  6. 《算法》第四章部分程序 part 10

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,包括无向图连通分量,Kosaraju - Sharir 算法.Tarjan 算法.Gabow 算法计算有向图的强连通分量 ● 无向图连通分量 pack ...

  7. 《算法》第四章部分程序 part 17

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,无环图最短 / 最长路径通用程序,关键路径方法(critical path method)解决任务调度问题 ● 无环图最短 / 最长路径通用程序 pa ...

  8. 《算法》第四章部分程序 part 13

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,图的前序.后序和逆后续遍历,以及传递闭包 ● 图的前序.后序和逆后续遍历 package package01; import edu.princeto ...

  9. 《算法》第四章部分程序 part 12

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,图的几种补充数据结构,包括无向 / 有向符号图,有权边结构,有边权有向图 ● 无向符号图 package package01; import edu. ...

随机推荐

  1. 黄聪:bootstrapValidator验证成功,按钮变灰却无法提交的问题

    对于这个坑真心无语! 主要问题是按钮的id和name不能为submit! 改成别的就好了!

  2. linux 系统下有sda和hda的硬件设备分别代表什么意思

    linux 系统下有sda和hda的硬件设备分别代表什么意思/dev/sda1 # SCSI设备,sda,sdb,sdc,三块盘,1,2,3代表分区(PV)/dev/sda2/dev/sdb1/dev ...

  3. S型顺序遍历二叉树(c++实现)

    //1.s型顺序访问二叉树,默认先左后右:利用两个栈来实现:如果先右后左的话,改变一下入栈的顺序就行 //2.注意s1 s2插入栈的顺序是不同的 void S_LevelOrderPrint(Tree ...

  4. 【问题解决】docker中创建volume时,无访问权限

    挂载宿主机已存在目录后,在容器内对其进行操作,报"Permission denied". 可通过两种方式解决: 1> 关闭selinux. 临时关闭:# setenforce ...

  5. bzoj4480: [Jsoi2013]快乐的jyy

    [问题描述] 给定两个字符串A和B,表示JYY的两个朋友的名字.我们用A(i,j)表示A 字符串中从第i个字母到第j个字母所组成的子串.同样的,我们也可以定义B(x,y). JYY发现两个朋友关系的紧 ...

  6. 其他类想使用unittest的断言方法,就import unittest的框架,继承他,使用他里面的方法

    在断言层 也可以同样用这个方法

  7. Kong网关介绍与安装小记

    本文主要为kong安装小记,系统环境为centos 6.7                                本文转载请注明出处 —— xiaoEight 介绍 Kong 是在客户端和(微 ...

  8. K近邻(K Nearest Neighbor-KNN)原理讲解及实现

    算法原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本 ...

  9. [VS2013]发布网站时修改配置文件

    本文来自:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ee942158.aspx#encrypt_webconfig Web Deployment FAQ for ...

  10. Linux平台下源码安装mysql多实例数据库

    Linux平台下源码安装mysql多实例数据库[root@linux-node1 ~]# netstat -tlunp | grep 330tcp6 0 0 :::3306 :::* LISTEN 6 ...