拓扑图(DAG),也叫有向无环图
步骤:
统计每个节点的入度
将所有入度为0的节点入队
bfs,更新节点的入度,并更新队列
848. 有向图的拓扑序列
给定一个 n 个点 m 条边的有向图,点的编号是 1 到 n,图中可能存在重边和自环。
请输出任意一个该有向图的拓扑序列,如果拓扑序列不存在,则输出 −1。
若一个由图中所有点构成的序列 A 满足:对于图中的每条边 (x,y),x 在 A 中都出现在 y之前,则称 A是该图的一个拓扑序列。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行,每行包含两个整数 x 和 y,表示存在一条从点 x 到点 y的有向边 (x,y)。
输出格式
共一行,如果存在拓扑序列,则输出任意一个合法的拓扑序列即可。
否则输出 −1。
数据范围
1≤n,m≤105
输入样例:
3 3
1 2
2 3
1 3
输出样例:
1 2 3
思路
用邻接表存储数据,在读入数据时顺便统计每个节点的入度
入度为0的点入队,用队列中的元素更新其它节点的入度!
妙就妙在最后队列中存储的正好是结果!
import java.util.*;
public class Main {
static int n, m, idx, hh, tt;
static int[] h, e, ne, q, d;
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
n = sc.nextInt();
m = sc.nextInt();
h = new int[n + 1];
Arrays.fill(h, -1);
e = new int[m];
ne = new int[m];
q = new int[n + 1];
d = new int[n + 1];
hh = 0;
tt = -1;
while (m-- > 0) {
int a = sc.nextInt(), b = sc.nextInt();
d[b] += 1;
add(a, b);
}
boolean flag = bfs();
if (!flag) System.out.println(-1);
else {
for (int i = 0; i < n; i++) {
System.out.print(q[i] + " ");
}
}
}
static boolean bfs() {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (d[i] == 0) q[++tt] = i;
}
while (hh <= tt) {
int cur = q[hh++];
for (int i = h[cur]; i != -1; i = ne[i]) {
int j = e[i];
d[j]--;
if (d[j] == 0) {
q[++tt] = j;
}
}
}
if (tt == n - 1) return true;
else return false;
}
static void add(int a, int b) {
e[idx] = b;
ne[idx] = h[a];
h[a] = idx++;
}
}
应用
最长路
:::info 总结:差分约束问题求最长路(最短路分析类似)
- 边权无限制 spfa O(nm) 有解的充要条件是无正环
- 边权非负 tarjan O(n + m) 有解的充要条件是强连通分量边权均为0
- 边权为正 拓扑排序 O(n + m) 有解的充要条件是拓扑排序有解 :::
可达性
AcWing 164. 可达性统计
结合BitSet
建边优化
AcWing 456. 车站分级
如果是建n2
条边