如何使用Python實現拓撲排序算法？
拓撲排序是圖論中的一種排序算法，用于對有向無環圖（DAG）進行排序。在拓撲排序中，圖中的節點代表任務或事件，有向邊表示任務或事件之間的依賴關系。在排序結果中，所有的依賴關系都被滿足，每個節點都排在它的所有前驅節點之后。
在Python中實現拓撲排序算法可以使用深度優先搜索（DFS）的思想來解決。下面是一個具體的代碼示例：
from collections import defaultdict
class Graph:
def __init__(self, num_vertices):
self.graph = defaultdict(list)
self.num_vertices = num_vertices
def add_edge(self, u, v):
self.graph[u].append(v)
def topological_sort_util(self, v, visited, stack):
visited[v] = True
for i in self.graph[v]:
if visited[i] == False:
self.topological_sort_util(i, visited, stack)
stack.append(v)
def topological_sort(self):
visited = [False] * self.num_vertices
stack = []
for i in range(self.num_vertices):
if visited[i] == False:
self.topological_sort_util(i, visited, stack)
sorted_list = []
while stack:
sorted_list.append(stack.pop())
return sorted_list
# 測試代碼
g = Graph(6)
g.add_edge(5, 2)
g.add_edge(5, 0)
g.add_edge(4, 0)
g.add_edge(4, 1)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(3, 1)
sorted_list = g.topological_sort()
print("拓撲排序結果：", sorted_list)
登錄后復制
以上代碼首先定義了一個Graph類，其中包含了添加邊、拓撲排序等方法。在拓撲排序過程中，使用了深度優先搜索來遍歷圖中的節點。通過使用一個棧來存儲已被訪問過的節點，最后可以得到按照拓撲排序規則排列的節點列表。
上述代碼還包含了一個簡單的測試用例，用來檢驗拓撲排序算法的正確性。在該測試用例中，定義了一個大小為6的圖，并添加了一些節點和邊。最后，打印出經過拓撲排序后的節點列表。
使用Python實現拓撲排序算法可以方便地處理圖中的依賴關系，對任務調度等問題具有很大的幫助。通過理解和運用這一算法，可以更好地解決實際問題。希望本文對你有所幫助。
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