C++实现拓扑排序(AOV网络)

本文实例为大家分享了C++实现拓扑排序的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、思路

先扫描所有顶点,把入度为0的顶点(如C,E)进栈。然后,取栈顶元素,退栈,输出取得的栈顶元素v(即入度为0的顶点v)。接着,把顶点v的邻接顶点w的入度减1,如果w的入度变为0,则进栈。接着,取顶点w的兄弟结点(即取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点),做同样的操作。重复上面步骤,直到输出n个顶点。

如上图:

(1)扫描所有顶点,把入度为0的顶点进栈:将顶点C,E进栈;

(2)取栈顶元素,退栈,输出取得的栈顶元素E。接着,把顶点E的邻接顶点A、B和F的入度减1,如果入度变为0,则进栈。因为顶点A入度变为0,所以要进栈;

(3)重复(2)步骤,直到输出n个顶点。

二、实现程序:

1.Graph.h:有向图

#ifndef Graph_h

#define Graph_h

#include <iostream>

using namespace std;

const int DefaultVertices = 30;

template <class T, class E>

struct Edge { // 边结点的定义

int dest; // 边的另一顶点位置

Edge<T, E> *link; // 下一条边链指针

};

template <class T, class E>

struct Vertex { // 顶点的定义

T data; // 顶点的名字

Edge<T, E> *adj; // 边链表的头指针

};

template <class T, class E>

class Graphlnk {

public:

const E maxValue = 100000; // 代表无穷大的值(=∞)

Graphlnk(int sz=DefaultVertices); // 构造函数

~Graphlnk(); // 析构函数

void inputGraph(int count[]); // 建立邻接表表示的图

void outputGraph(); // 输出图中的所有顶点和边信息

T getValue(int i); // 取位置为i的顶点中的值

bool insertVertex(const T& vertex); // 插入顶点

bool insertEdge(int v1, int v2); // 插入边

bool removeVertex(int v); // 删除顶点

bool removeEdge(int v1, int v2); // 删除边

int getFirstNeighbor(int v); // 取顶点v的第一个邻接顶点

int getNextNeighbor(int v,int w); // 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点

int getVertexPos(const T vertex); // 给出顶点vertex在图中的位置

int numberOfVertices(); // 当前顶点数

private:

int maxVertices; // 图中最大的顶点数

int numEdges; // 当前边数

int numVertices; // 当前顶点数

Vertex<T, E> * nodeTable; // 顶点表(各边链表的头结点)

};

// 构造函数:建立一个空的邻接表

template <class T, class E>

Graphlnk<T, E>::Graphlnk(int sz) {

maxVertices = sz;

numVertices = 0;

numEdges = 0;

nodeTable = new Vertex<T, E>[maxVertices]; // 创建顶点表数组

if(nodeTable == NULL) {

cerr << "存储空间分配错误!" << endl;

exit(1);

}

for(int i = 0; i < maxVertices; i++)

nodeTable[i].adj = NULL;

}

// 析构函数

template <class T, class E>

Graphlnk<T, E>::~Graphlnk() {

// 删除各边链表中的结点

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[i].adj; // 找到其对应链表的首结点

while(p != NULL) { // 不断地删除第一个结点

nodeTable[i].adj = p->link;

delete p;

p = nodeTable[i].adj;

}

}

delete []nodeTable; // 删除顶点表数组

}

// 建立邻接表表示的图

template <class T, class E>

void Graphlnk<T, E>::inputGraph(int count[]) {

int n, m; // 存储顶点树和边数

int i, j, k;

T e1, e2; // 顶点

cout << "请输入顶点数和边数:" << endl;

cin >> n >> m;

cout << "请输入各顶点:" << endl;

for(i = 0; i < n; i++) {

cin >> e1;

insertVertex(e1); // 插入顶点

}

cout << "请输入图的各边的信息:" << endl;

i = 0;

while(i < m) {

cin >> e1 >> e2;

j = getVertexPos(e1);

k = getVertexPos(e2);

if(j == -1 || k == -1)

cout << "边两端点信息有误,请重新输入!" << endl;

else {

insertEdge(j, k); // 插入边

count[k]++; // 记录入度

i++;

}

} // while

}

// 输出有向图中的所有顶点和边信息

template <class T, class E>

void Graphlnk<T, E>::outputGraph() {

int n, m, i;

T e1, e2; // 顶点

Edge<T, E> *p;

n = numVertices;

m = numEdges;

cout << "图中的顶点数为" << n << ",边数为" << m << endl;

for(i = 0; i < n; i++) {

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL) {

e1 = getValue(i); // 有向边<i, p->dest>

e2 = getValue(p->dest);

cout << "<" << e1 << ", " << e2 << ">" << endl;

p = p->link; // 指向下一个邻接顶点

}

}

}

// 取位置为i的顶点中的值

template <class T, class E>

T Graphlnk<T, E>::getValue(int i) {

if(i >= 0 && i < numVertices)

return nodeTable[i].data;

return NULL;

}

// 插入顶点

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::insertVertex(const T& vertex) {

if(numVertices == maxVertices) // 顶点表满,不能插入

return false;

nodeTable[numVertices].data = vertex; // 插入在表的最后

numVertices++;

return true;

}

// 插入边

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::insertEdge(int v1, int v2) {

if(v1 == v2) // 同一顶点不插入

return false;

if(v1 >= 0 && v1 < numVertices && v2 >= 0 && v2 < numVertices) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v1].adj; // v1对应的边链表头指针

while(p != NULL && p->dest != v2) // 寻找邻接顶点v2

p = p->link;

if(p != NULL) // 已存在该边,不插入

return false;

p = new Edge<T, E>; // 创建新结点

p->dest = v2;

p->link = nodeTable[v1].adj; // 链入v1边链表

nodeTable[v1].adj = p;

numEdges++;

return true;

}

return false;

}

// 有向图删除顶点较麻烦

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::removeVertex(int v) {

if(numVertices == 1 || v < 0 || v > numVertices)

return false; // 表空或顶点号超出范围

Edge<T, E> *p, *s;

// 1.清除顶点v的边链表结点w 边<v,w>

while(nodeTable[v].adj != NULL) {

p = nodeTable[v].adj;

nodeTable[v].adj = p->link;

delete p;

numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1

} // while结束

// 2.清除<w, v>,与v有关的边

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

if(i != v) { // 不是当前顶点v

s = NULL;

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL && p->dest != v) {// 在顶点i的链表中找v的顶点

s = p;

p = p->link; // 往后找

}

if(p != NULL) { // 找到了v的结点

if(s == NULL) { // 说明p是nodeTable[i].adj

nodeTable[i].adj = p->link;

} else {

s->link = p->link; // 保存p的下一个顶点信息

}

delete p; // 删除结点p

numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1

}

}

}

numVertices--; // 图的顶点个数减1

nodeTable[v].data = nodeTable[numVertices].data; // 填补,此时numVertices,比原来numVertices小1,所以,这里不需要numVertices-1

nodeTable[v].adj = nodeTable[numVertices].adj;

// 3.要将填补的顶点对应的位置改写

for(int i = 0; i < numVertices; i++) {

p = nodeTable[i].adj;

while(p != NULL && p->dest != numVertices) // 在顶点i的链表中找numVertices的顶点

p = p->link; // 往后找

if(p != NULL) // 找到了numVertices的结点

p->dest = v; // 将邻接顶点numVertices改成v

}

return true;

}

// 删除边

template <class T, class E>

bool Graphlnk<T, E>::removeEdge(int v1, int v2) {

if(v1 != -1 && v2 != -1) {

Edge<T, E> * p = nodeTable[v1].adj, *q = NULL;

while(p != NULL && p->dest != v2) { // v1对应边链表中找被删除边

q = p;

p = p->link;

}

if(p != NULL) { // 找到被删除边结点

if(q == NULL) // 删除的结点是边链表的首结点

nodeTable[v1].adj = p->link;

else

q->link = p->link; // 不是,重新链接

delete p;

return true;

}

}

return false; // 没有找到结点

}

// 取顶点v的第一个邻接顶点

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getFirstNeighbor(int v) {

if(v != -1) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点

if(p != NULL) // 存在,返回第一个邻接顶点

return p->dest;

}

return -1; // 第一个邻接顶点不存在

}

// 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getNextNeighbor(int v,int w) {

if(v != -1) {

Edge<T, E> *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点

while(p != NULL && p->dest != w) // 寻找邻接顶点w

p = p->link;

if(p != NULL && p->link != NULL)

return p->link->dest; // 返回下一个邻接顶点

}

return -1; // 下一个邻接顶点不存在

}

// 给出顶点vertex在图中的位置

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::getVertexPos(const T vertex) {

for(int i = 0; i < numVertices; i++)

if(nodeTable[i].data == vertex)

return i;

return -1;

}

// 当前顶点数

template <class T, class E>

int Graphlnk<T, E>::numberOfVertices() {

return numVertices;

}

#endif /* Graph_h */

2.TopLogicalSort.h

#ifndef TopLogicalSort_h

#define TopLogicalSort_h

#include "Graph.h"

template <class T, class E>

void TopLogicalSort(Graphlnk<T, E> &G) {

int i, w, v;

int n; // 顶点数

int *count = new int[DefaultVertices]; // 入度数组

int top = -1;

// 清零

for(i = 0; i< DefaultVertices; i++)

count[i] = 0;

// 输入顶点和边

G.inputGraph(count);

n = G.numberOfVertices(); // 获取图的顶点数

for(i = 0; i < n; i++) { // 检查网络所有顶点

if(count[i] == 0) { // 入度为0的顶点进栈

count[i] = top;

top = i;

}

}

// 进行拓扑排序,输出n个顶点

for(i = 0; i < n; i++) {

if(top == -1) { // 空栈

cout << "网络中有回路!" << endl;

return;

} else {

v = top;

top = count[top];

cout << G.getValue(v) << " "; // 输出入度为0的顶点

w = G.getFirstNeighbor(v); // 邻接顶点

while(w != -1) { // 扫描出边表

if(--count[w] == 0) { // 邻接顶点入度减1,如果入度为0则进栈

count[w] = top;

top = w;

}

w = G.getNextNeighbor(v, w); // 兄弟结点(取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点)

}

}

}

cout << endl;

}

#endif /* TopLogicalSort_h */

3.main.cpp

#include "TopLogicalSort.h"

int main(int argc, const char * argv[]) {

Graphlnk<char, int> G; // 声明图对象

TopLogicalSort(G); // AOV网络的拓扑排序

return 0;

}

测试数据:

6 8

A B C D E F

A B

A D

B F

C B

C F

E A

E F

E B

测试结果:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

以上是 C++实现拓扑排序(AOV网络) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/245142.html

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