Topological Sorting
思路:
三部曲
1. indegree
把所有node的入度算出来,也就是有多少条边进入它。放进hashmap里面。
2. get start nodes
把所有入度为零的点找出来。
3. bfs
每一次进入下一层,把下一层节点的入度减1。 当节点入度为0的时候才加入到queue和result中。因为入度越高优先级就越高就越靠后。
实现:
三部曲
1. indegree
把所有node的入度算出来,也就是有多少条边进入它。放进hashmap里面。
2. get start nodes
把所有入度为零的点找出来。
3. bfs
每一次进入下一层,把下一层节点的入度减1。 当节点入度为0的时候才加入到queue和result中。因为入度越高优先级就越高就越靠后。
实现:
/**
* Definition for Directed graph.
* class DirectedGraphNode {
* int label;
* ArrayList<DirectedGraphNode> neighbors;
* DirectedGraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList<DirectedGraphNode>(); }
* };
*/
public class Solution {
/*
* @param graph: A list of Directed graph node
* @return: Any topological order for the given graph.
*/
public ArrayList<DirectedGraphNode> topSort(ArrayList<DirectedGraphNode> graph) {
// write your code here
ArrayList<DirectedGraphNode> result = new ArrayList<>();
// 1. indegree
Map<DirectedGraphNode, Integer> map = new HashMap<>();
for(DirectedGraphNode node: graph)
{
for(DirectedGraphNode neighbor: node.neighbors)
{
if(map.containsKey(neighbor))
{
map.put(neighbor, map.get(neighbor)+1);
}
else
{
map.put(neighbor, 1);
}
}
}
// 2. get starting nodes
Queue<DirectedGraphNode> queue = new LinkedList<>();
for(DirectedGraphNode node: graph)
{
if(!map.containsKey(node))
{
queue.add(node);
result.add(node);
}
}
// 3. bfs
while(!queue.isEmpty())
{
DirectedGraphNode curNode = queue.poll();
for(DirectedGraphNode neighbor: curNode.neighbors)
{
map.put(neighbor, map.get(neighbor)-1);
if(map.get(neighbor) == 0)
{
queue.offer(neighbor);
result.add(neighbor);
}
}
}
return result;
}
}
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