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我们。