我必须开发与拓扑排序相关的O(| V | + | E |)算法,该算法在有向无环图(DAG)中确定从图的每个顶点到t的路径数(t是一个具有出度0)。我对DFS进行了如下修改:
DFS(G,t): for each vertex u ∈ V do color(u) = WHITE paths_to_t(u) = 0 for each vertex u ∈ V do if color(u) == WHITE then DFS-Visit(u,t) DFS-Visit(u,t): color(u) = GREY for each v ∈ neighbors(u) do if v == t then paths_to_t(u) = paths_to_t(u) + 1 else then if color(v) == WHITE then DFS-Visit(v) paths_to_t(u) = paths_to_t(u) + paths_to_t(v) color(u) = BLACK
但是我不确定该算法是否与拓扑排序有关,还是应该用另一种观点来重构我的工作。
可以使用动态编程和拓扑排序来完成此操作,如下所示:
Topological sort the vertices, let the ordered vertices be v1,v2,...,vn create new array of size t, let it be arr init: arr[t] = 1 for i from t-1 to 1 (descending, inclusive): arr[i] = 0 for each edge (v_i,v_j) such that i < j <= t: arr[i] += arr[j]
当你完成后,每个i中[1,t],arr[i]指示的路径,从数量vi到vt
i
[1,t]
arr[i]
vi
vt
现在,证明上述主张很容易(与您的算法相比,我不知道它是否正确以及如何证明),这是通过归纳法完成的:
Base arr[t] == 1:,的确存在从t到t的唯一路径,即空路径。 假设 :该索赔对k范围内的每个索赔都是正确的m < k <= t 证明 :我们需要证明该索赔是正确的m。 让我们看一下从每部边缘vm:(v_m,v_i)。 因此,vt从v_m该路径开始的路径数使用此edge (v_m,v_i)。正是arr[i](归纳假设)。总结v_m从v_m到的所有可能边缘,可以得出从到的路径总数,v_t而这正是算法的工作。 从而,arr[m] = #paths from v_m to v_t
arr[t] == 1
k
m < k <= t
m
vm
(v_m,v_i)
v_m
v_t
arr[m] = #paths from v_m to v_t
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时间复杂度: 第一步(拓扑排序)需要O(V+E)。 循环将所有边缘迭代一次,并且对所有顶点迭代一次,所以也是O(V+E)如此。 这使我们的整体复杂性O(V+E)
O(V+E)