在Java的面试中,拓扑排序是一个常见的算法主题。本文将介绍一道经典的Java面试题——拓扑排序,并提供详细的解析和解题思路。
题目
给定一个有向无环图(DAG),请输出一个拓扑排序序列。
解析与解题思路
拓扑排序是一种对有向无环图进行排序的算法。在进行拓扑排序时,我们需要根据图中的依赖关系确定节点的顺序。
首先,让我们定义一个数组inDegree用于记录每个节点的入度(即指向该节点的边的数量)。我们可以通过遍历有向图的边集,统计每个节点的入度。
接下来,我们需要找到没有前驱节点的起始节点。这些节点的入度为0。我们可以将这些节点加入到拓扑排序的结果列表中,并将它们的后继节点的入度减1。
然后,我们继续找到下一个入度为0的节点,并重复上述步骤,直到所有节点都被添加到拓扑排序的结果列表中。
如果最终结果列表中的节点数量与图中的节点数量相同,说明图中没有环,可以得到一个有效的拓扑排序序列。否则,图中存在环,无法进行拓扑排序。
以下是Java代码实例:
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
public class TopologicalSort {
public static List<Integer> topologicalSort(int numCourses, int[][] prerequisites) {
int[] inDegree = new int[numCourses];
// 统计每个节点的入度
for (int[] prerequisite : prerequisites) {
inDegree[prerequisite[0]]++;
}
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
List<Integer> result = new ArrayList<>();
// 将入度为0的节点加入队列
for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
if (inDegree[i] == 0) {
queue.offer(i);
}
}
while (!queue.isEmpty()) {
int curr = queue.poll();
result.add(curr);
// 减少后继节点的入度
for (int[] prerequisite : prerequisites) {
if (prerequisite[1] == curr) {
inDegree[prerequisite[0]]--;
if (inDegree[prerequisite[0]] == 0) {
queue.offer(prerequisite[0]);
}
}
}
}
// 判断是否存在环
if (result.size() != numCourses) {
return new ArrayList<>();
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
int numCourses = 4;
int[][] prerequisites = {{1, 0}, {2, 0}, {3, 1}, {3, 2}};
List<Integer> result = topologicalSort(numCourses, prerequisites);
System.out.println("拓扑排序序列为:" + result);
}
}
结论
通过拓扑排序算法,我们可以有效地对有向无环图进行排序。拓扑排序是面试中常见的算法题目,掌握了解题思路和实现代码,我们能够在面试中更加自信地回答相关问题。
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