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拓扑排序算法-创新互联

背景

拓扑排序是啥意思?

创新互联自2013年创立以来,先为尼河口等服务建站,尼河口等地企业,进行企业商务咨询服务。为尼河口企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

拓扑排序是指: 将有向无环图(DAG)展开为一维的执行序列。DAG顾名思义就是有方向的图,下面这张图就简单说明了啥是有向无环图。一般人可能用到这个算法的情况不多,但是刷leetcode的课程表问题肯定遇到过,其次搞人工智能的同学静态图执行顺序也不应该陌生。
在这里插入图片描述

算法流程

先简单分析,从上面的图可以知道,要执行3节点,依赖0,1, 所以需要先执行完0,1。依次类推可以有一下的执行顺序:

  • [0,1,2,3,4,5]
  • [0,2,1,3,4,5]
  • [0,1,2,4,3,5]

此外还有很多排序方式,可见拓扑图的排序有很多选择,只要满足执行依赖要求都是可行的拓扑排序。接下来正式分析一下算法流程:

  1. 入度数组:这里需要增加两个概念:入度和出度,入度是指该节点有几个输入,出度是指该节点有几个输出。根据上面的铺垫可以很容易想到,入度为0的节点当下是可以执行的,毕竟他没有什么依赖。所以我们可以搞一个入度数组,记录每个节点的入度个数,如果当下的入度个数为0,那么该节点就是当下可以执行。
  2. 邻接表:根据上面的图我们知道,当0,1节点执行完后,节点2的入度也就变成0了,所以每个节点执行完,都应该更新一波入度数组,那么怎么更新了?这就依赖邻接表来完成,这里邻接表是一个map>,其中key是节点名node,value是依赖该key_node的节点们,也就是说把key_node作为入度之一的节点。
代码
//入度数组
vectorTopologyDfsSort(graph)
{vectorin_degree(n,0);
	init(in_degree, graph);
	//邻接表
	unordered_map>map;
	init(map, graph);
	//当下可执行的节点集合
	vectorres;
	// 每次跟新的队列
	queueq;
	for(int i=0; iif(in_degree[i]==0) 
		{	q.push(i);//入度为0的都可以执行
			res.push(i);//入度为0的都可以执行
		}
	}
	//更新
	while(!q.empty())
	{//一轮执行size个节点,q中是表示该轮可以执行的节点
		int size = q.size();
		for(int i=0; i	int exec_node = q.front();
			q.pop();
			//一旦exec_node执行,那么依赖exec_node的node的入度值都可以减一
			vectornodes = map[exec_node];
			for(auto id:nodes)
			{		in_degree[id]--;
				if(in_degree[id]==0)//如果入度为0,那么就可以进入下一轮执行
				{q.push(id);//入度为0的都可以执行
					res.push(id);//入度为0的都可以执行
				}
			}
		}
	}
	return res;
}
实战

可以参考paddlepaddle源码中的实现:
paddle/fluid/framework/ir/graph_helper.cc:266L

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新闻名称:拓扑排序算法-创新互联
标题链接:http://6mz.cn/article/cdisso.html

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