目录

软件构建

思路

拓扑排序的背景

拓扑排序的思路

模拟过程

判断有环

写代码

方法一： 拓扑排序

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软件构建

• 题目链接：卡码网：117. 软件构建

• 文章讲解：代码随想录 

某个大型软件项目的构建系统拥有 N 个文件，文件编号从 0 到 N - 1，在这些文件中，某些文件依赖于其他文件的内容，这意味着如果文件 A 依赖于文件 B，则必须在处理文件 A 之前处理文件 B （0 <= A, B <= N - 1）。请编写一个算法，用于确定文件处理的顺序。

输入描述：

第一行输入两个正整数 N, M。表示 N 个文件之间拥有 M 条依赖关系。

后续 M 行，每行两个正整数 S 和 T，表示 T 文件依赖于 S 文件。

输出描述：

输出共一行，如果能处理成功，则输出文件顺序，用空格隔开。

如果不能成功处理（相互依赖），则输出 -1。

输入示例：

5 4
0 1
0 2
1 3
2 4

输出示例：

0 1 2 3 4

提示信息：

文件依赖关系如下：

​

所以，文件处理的顺序除了示例中的顺序，还存在

0 2 4 1 3

0 2 1 3 4

等等合法的顺序。

数据范围：

• 0 <= N <= 10 ^ 5
• 1 <= M <= 10 ^ 9

思路

拓扑排序的背景

本题是拓扑排序的经典题目。

一聊到 拓扑排序，一些录友可能会想这是排序，不会想到这是图论算法。

其实拓扑排序是经典的图论问题。

先说说 拓扑排序的应用场景。

大学排课，例如 先上A课，才能上B课，上了B课才能上C课，上了A课才能上D课，等等一系列这样的依赖顺序。 问给规划出一条 完整的上课顺序。

拓扑排序在文件处理上也有应用，我们在做项目安装文件包的时候，经常发现 复杂的文件依赖关系， A依赖B，B依赖C，B依赖D，C依赖E 等等。

如果给出一条线性的依赖顺序来下载这些文件呢？

有录友想上面的例子都很简单啊，我一眼能给排序出来。

那如果上面的依赖关系是一百对呢，一千对甚至上万个依赖关系，这些依赖关系中可能还有循环依赖，你如何发现循环依赖呢，又如果排出线性顺序呢。

所以 拓扑排序就是专门解决这类问题的。

概括来说，给出一个 有向图，把这个有向图转成线性的排序 就叫拓扑排序。

当然拓扑排序也要检测这个有向图 是否有环，即存在循环依赖的情况，因为这种情况是不能做线性排序的。

所以拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。

拓扑排序的思路

拓扑排序指的是一种 解决问题的大体思路， 而具体算法，可能是广搜也可能是深搜。

大家可能发现 各式各样的解法，纠结哪个是拓扑排序？

其实只要能在把 有向无环图 进行线性排序 的算法 都可以叫做 拓扑排序。

实现拓扑排序的算法有两种：卡恩算法（BFS）和DFS

卡恩1962年提出这种解决拓扑排序的思路

一般来说我们只需要掌握 BFS （广度优先搜索）就可以了，清晰易懂，如果还想多了解一些，可以再去学一下 DFS 的思路，但 DFS 不是本篇重点。

接下来我们来讲解BFS的实现思路。

以题目中示例为例如图：

做拓扑排序的话，如果肉眼去找开头的节点，一定能找到 节点0 吧，都知道要从节点0 开始。

但为什么我们能找到 节点0呢，因为我们肉眼看着 这个图就是从 节点0出发的。

作为出发节点，它有什么特征？

你看节点0 的入度 为0 出度为2， 也就是 没有边指向它，而它有两条边是指出去的。

节点的入度表示 有多少条边指向它，节点的出度表示有多少条边 从该节点出发。

所以当我们做拓扑排序的时候，应该优先找 入度为 0 的节点，只有入度为0，它才是出发节点。 理解以上内容很重要！

接下来我给出 拓扑排序的过程，其实就两步：

1. 找到入度为0 的节点，加入结果集
2. 将该节点从图中移除

循环以上两步，直到 所有节点都在图中被移除了。

结果集的顺序，就是我们想要的拓扑排序顺序 （结果集里顺序可能不唯一）

模拟过程

用本题的示例来模拟这一过程：

1、找到入度为0 的节点，加入结果集

2、将该节点从图中移除

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1、找到入度为0 的节点，加入结果集

这里大家会发现，节点1 和 节点2 入度都为0， 选哪个呢？

选哪个都行，所以这也是为什么拓扑排序的结果是不唯一的。

2、将该节点从图中移除

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1、找到入度为0 的节点，加入结果集

节点2 和 节点3 入度都为0，选哪个都行，这里选节点2

2、将该节点从图中移除

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后面的过程一样的，节点3 和 节点4，入度都为0，选哪个都行。

最后结果集为： 0 1 2 3 4 。当然结果不唯一的。

判断有环

如果有 有向环怎么办呢？例如这个图：

这个图，我们只能将入度为0 的节点0 接入结果集。

之后，节点1、2、3、4 形成了环，找不到入度为0 的节点了，所以此时结果集里只有一个元素。

那么如果我们发现结果集元素个数 不等于 图中节点个数，我们就可以认定图中一定有 有向环！

这也是拓扑排序判断有向环的方法。

通过以上过程的模拟大家会发现这个拓扑排序好像不难，还有点简单。

写代码

理解思想后，确实不难，但代码写起来也不容易。

为了每次可以找到所有节点的入度信息，我们要在初始化的时候，就把每个节点的入度 和 每个节点的依赖关系做统计。

代码如下：

# 记录每个文件的入度
inDegree = [0] * n
# 记录文件的依赖关系
ucamp = defaultdict(list)

# s->t，先有s才能有t
for s,t in edges:
    #t的入度加一
    inDegree[t] += 1
    # 记录s指向哪些文件
    ucamp[s].append(t)

找入度为0 的节点，我们需要用一个队列放存放。

因为每次寻找入度为0的节点，不一定只有一个节点，可能很多节点入度都为0，所以要将这些入度为0的节点放到队列里，依次去处理。

代码如下：

# 初始化队列，加入入度为0的节点
que = deque([i for i in range(len(inDegree)) if inDegree[i] == 0])

 开始从队列里遍历入度为0 的节点，将其放入结果集。

while que:
    # 当前选中的文件
    cur = que.popleft()
    result.append(cur)

 这里面还有一个很重要的过程，如何把这个入度为0的节点从图中移除呢？

首先我们为什么要把节点从图中移除？

为的是将 该节点作为出发点所连接的边删掉。

删掉的目的是什么呢？

要把 该节点作为出发点所连接的节点的 入度 减一。

如果这里不理解，看上面的模拟过程第一步：

这事节点1 和 节点2 的入度为 1。

将节点0删除后，图为这样：

那么 节点0 作为出发点 所连接的节点的入度 就都做了 减一 的操作。

此时 节点1 和 节点 2 的入度都为0， 这样才能作为下一轮选取的节点。

所以，我们在代码实现的过程中，本质是要将 该节点作为出发点所连接的节点的 入度 减一 就可以了，这样好能根据入度找下一个节点，不用真在图里把这个节点删掉。

方法一： 拓扑排序

from collections import deque, defaultdict

def topological_sort(n, edges):
    inDegree = [0] * n # inDegree 记录每个文件的入度
    umap = defaultdict(list) # 记录文件依赖关系

    # 构建图和入度表
    for s, t in edges:
        inDegree[t] += 1
        umap[s].append(t)

    # 初始化队列，加入所有入度为0的节点
    queue = deque([i for i in range(n) if inDegree[i] == 0])
    result = []

    while queue:
        cur = queue.popleft()  # 当前选中的文件
        result.append(cur)
        for file in umap[cur]:  # 获取该文件指向的文件
            inDegree[file] -= 1  # cur的指向的文件入度-1
            if inDegree[file] == 0:
                queue.append(file)

    if len(result) == n:
        print(" ".join(map(str, result)))
    else:
        print(-1)


if __name__ == "__main__":
    n, m = map(int, input().split())
    edges = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(m)]
    topological_sort(n, edges)