拓?fù)渑判蚴?a target="_blank">算法課經(jīng)典內(nèi)容之一,但是學(xué)的時(shí)候如果只是被動(dòng)接收,那就很容易淪為“算法背誦”,很快就記憶模糊了。這一次同樣的,我們從主動(dòng)發(fā)明的出發(fā)點(diǎn)去搞清楚這個(gè)問題的機(jī)理,就很難遺忘了。
跟上回一樣,從發(fā)明的角度,我們只要問兩點(diǎn):
(1) 我們想解決一個(gè)什么問題?
(2) 這個(gè)問題如何最好地解決?
1
動(dòng)機(jī):前提關(guān)系
本文中我們想解決的各種問題,都有一個(gè)明確的共同范式:任務(wù),和任務(wù)之間的先后順序,或者說前提關(guān)系。有很多任務(wù)需要完成,其中有的任務(wù)開始之前,會(huì)要求某些前提任務(wù)首先被完成。
這樣的具體例子很常見,生活中比如
先修課程:一系列課程,基礎(chǔ)課可以隨便修,想上稍微高級(jí)一點(diǎn)的課程可能會(huì)要求先修完若干門基礎(chǔ)一點(diǎn)的課程。在這樣“先修課程”的關(guān)系之下,怎么把一系列課全修完,就需要在順序上有一些計(jì)劃
計(jì)算機(jī)內(nèi)部這樣的情形更常見,比如:
軟件包批量安裝:安裝很多軟件包的時(shí)候,有的包會(huì)用到別的包,被用到就要先裝,安裝器就需要根據(jù)這些前提關(guān)系規(guī)劃安裝順序
計(jì)算任務(wù):設(shè)置復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)的時(shí)候,有的計(jì)算需要用到別的計(jì)算的結(jié)果,計(jì)算框架的scheduler就需要理清這里面隱含的先后關(guān)系,才能所有結(jié)果全算出來
2
問題
所以,對(duì)這個(gè)問題合理的抽象就是,有任務(wù),也有任務(wù)之間的依賴關(guān)系,它們之間自然會(huì)形成一個(gè)dependency graph:
而我們想找出一種合理的任務(wù)順序,按這個(gè)順序依次完成任務(wù),可以保證做到每件任務(wù)的時(shí)候,它的前提任務(wù)都已經(jīng)被完成。上圖中,比如 A-B-E-G-D-C-F。
3
徒手體會(huì)
先徒手操作一下,對(duì)這個(gè)問題產(chǎn)生一些最直觀認(rèn)識(shí)。其實(shí)對(duì)于人來說,這個(gè)問題沒什么難度,大可以邊做邊想。比如當(dāng)你面對(duì)一堆課程的時(shí)候(例子來源于本人將在程序員末日2038年胡亂編纂的“從入門到放棄”系列精品課程)
首先總該有一些課是直接可以上的,比如圖中“語言入門”和“數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”。你完全可以選一門上就好了,比如你選“數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”,上完之后這門就可以拋到腦后
順便這也有可能為新的課打開了大門,比如現(xiàn)在就新可以上“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法”了。所以直覺來看拓?fù)渑判虿]有什么難度,只要有耐心,誰都可以一步步順著當(dāng)前可以上的課上,成功地從入門到放棄(誤)。
4
初步解法
那么其實(shí)我們就已經(jīng)可以有一個(gè)最原始的解法了,非常簡單粗暴,但是至少可以給出正確的答案:每次重新審視這個(gè)圖,一個(gè)一個(gè)檢查還沒完成的任務(wù),如果哪一個(gè)任務(wù)的所有前提都已完成,下一個(gè)就做它,也就是,加入輸出序列,并把這個(gè)新任務(wù)標(biāo)記為完成。舉例說明,比如說當(dāng)你做到某一步時(shí),來到了下圖所示的這個(gè)情境中(灰色為已完成任務(wù), 丑藍(lán)為待完成任務(wù))
你可以一個(gè)個(gè)檢查有待完成的藍(lán)色任務(wù)們。C,它還有前提任務(wù)D沒有完成;D在等G;F也不行;G,誒,它的前提任務(wù)都已完成,好,那就它了。下一個(gè)輸出G,并且把它標(biāo)為已完成。
如此往復(fù),最終總能把所有任務(wù)都有條不紊地完成。
作為最原始的解法,它的效率不高。但是這并沒有關(guān)系,找到其中的浪費(fèi),一個(gè)個(gè)解決,自然就可以迭代出一個(gè)好的解法。
5
優(yōu)化:去掉浪費(fèi)
浪費(fèi)1
首先,“檢查前提任務(wù)有沒有都完成”這個(gè)步驟,可以簡潔一點(diǎn)。每個(gè)結(jié)點(diǎn)可以一直記著自己還有幾個(gè)前提任務(wù)沒有完成(結(jié)點(diǎn)的入度)。比如下圖,藍(lán)色數(shù)字標(biāo)注還剩幾個(gè)前提任務(wù)
接下來,如果我們完成了A,可以去通知它的后繼結(jié)點(diǎn)們 B 和 D,告訴它們?nèi)攵瓤梢詼p1了。這樣,你只要看一個(gè)任務(wù)的未完成前提數(shù)有沒有降到0,就知道這個(gè)任務(wù)是不是可做。
浪費(fèi)2
我們的流程還有一個(gè)巨大的浪費(fèi):我們?cè)谥貜?fù)尋找已ready(入度為0)的結(jié)點(diǎn)。接著 ↑上圖↑ 的情形,我們發(fā)現(xiàn)A和G已經(jīng)入度為0,處于ready狀態(tài);假設(shè)我們接下來選擇做A,于是 B 和 D 入度減1:
然后下一輪的時(shí)候,我們還需要遍歷所有藍(lán)色結(jié)點(diǎn),去尋找那些ready的嗎?不需要:
我們上一輪就知道G的入度為0的,現(xiàn)在肯定沒變過
只有 A 的后繼 B 和 D 的入度發(fā)生了下降,其他的 C 和 F 這些結(jié)點(diǎn)完全沒受影響,那它們的入度既然之前不是0,現(xiàn)在沒變,肯定依然不是0
所以說,我們記著之前發(fā)現(xiàn)過的所有ready的結(jié)點(diǎn),然后每次只需要在那些入度被更新的結(jié)點(diǎn)中尋找新的ready結(jié)點(diǎn)就夠了。如此一來,我們?nèi)サ袅舜罅康睦速M(fèi),也得出了一個(gè)算法了——
維護(hù)一個(gè)所有ready結(jié)點(diǎn)組成的集合,每次從里面選一個(gè)結(jié)點(diǎn)完成,把它的后繼的入度都減一,并在被更新的結(jié)點(diǎn)中找出新的ready結(jié)點(diǎn),加入我們的集合。
6
標(biāo)準(zhǔn)解法 BFS
這樣子迭代優(yōu)化出來的做法,其實(shí)就是拓?fù)渑判蛩^的BFS解法。我們用具體的例子直觀地描述一遍。
初始化的時(shí)候,計(jì)算每個(gè)結(jié)點(diǎn)的入度,所有初始入度就為0的結(jié)點(diǎn),都是處于ready狀態(tài)的任務(wù),加入我們的集合(圖中標(biāo)為丑綠)
接下來每一次,從綠色ready集里面隨便拿一個(gè)結(jié)點(diǎn)出來,比如 A,這個(gè)任務(wù)已經(jīng)處于ready狀態(tài),所以完成它(輸出);A任務(wù)完成以后,它的后繼結(jié)點(diǎn) B 和 D 的入度都可以去掉 1,如果有哪個(gè)后繼結(jié)點(diǎn)在這個(gè)過程中入度降成了0 (比如B),那它也進(jìn)入了ready狀態(tài),我們就順手把它加入我們的ready集合。
如此這般,循環(huán)下去,每次找到下一個(gè)可以做的任務(wù),可以一路把拓?fù)渑判蜉敵龀鰜怼?/p>
圖看完了,再用迷幻的偽代碼描述一下:
初始化1:每個(gè)結(jié)點(diǎn)把自己的入度數(shù)好[乖巧]初始化2:建立一個(gè)ready集合,記錄下哪些結(jié)點(diǎn)已經(jīng)ready.把一開始入度就為0的源點(diǎn)都加入集合接下來只要集合里還有結(jié)點(diǎn): 1. 從集合里隨便拿一個(gè)結(jié)點(diǎn)v出來 2. 把v輸出,并且通知它的所有后繼:你們的前提任務(wù)又少了一個(gè),快把入度-1 3. 在順序通知的同時(shí),如果哪個(gè)后繼發(fā)現(xiàn)自己的前提任務(wù)因此全部達(dá)成(入度降到0),就把自己加入ready大家庭如此往復(fù),就獲得了這個(gè)圖的一個(gè)拓?fù)渑判颉?/p>
這樣一來,這個(gè)循環(huán)中,每條邊都正好被用到一次(為什么?),浪費(fèi)已經(jīng)降到最小,我們知道已經(jīng)達(dá)到效率最優(yōu)解了。
7
標(biāo)準(zhǔn)解法 DFS:目標(biāo)導(dǎo)向
我很久以前首次接觸這個(gè)問題的時(shí)候,發(fā)明的就是上面BFS的解法,因?yàn)樗鲜挛镒匀煌七M(jìn)的順序,“撿當(dāng)前能做的東西做”。一直到大學(xué)的時(shí)候我才知道,原來有簡便得多的方法,雖然理論復(fù)雜度相同,但想起來、寫起來都要簡潔很多,這就是拓?fù)渑判虻乃^DFS解法。非常有意思的是,這個(gè)解法來自于“從目標(biāo)出發(fā),一步步倒推”的結(jié)果導(dǎo)向型思路。
怎么說呢,就是面對(duì)一個(gè)dependency graph,我不是循序漸進(jìn)撿ready的任務(wù)做,而是隨手指一個(gè)結(jié)點(diǎn),比如下圖中的 “一個(gè)億”
然后先將其確立一個(gè)小目標(biāo),別的什么都不想,只求完成我指定的這個(gè)任務(wù)。確立“一個(gè)億”小目標(biāo)之后,就要開始倒推了,為了能完成任務(wù)“一個(gè)億”,我得先完成它的所有前提,就是“悔創(chuàng)阿里”和“不知妻美”,于是乎對(duì)于每一個(gè)前提任務(wù),你也可以同樣倒推(比如為了達(dá)成成就“不知妻美”,首先要做任務(wù)“普通人家”),依次去滿足他們的前提條件,一直到倒推到?jīng)]有前提的任務(wù),或者之前已經(jīng)完成的任務(wù)為止。
這個(gè)自我重復(fù)的流程非常適合遞歸。直接上迷幻的偽代碼,大家感受一下它簡潔的魅力
(所有結(jié)點(diǎn)上都應(yīng)該有個(gè)標(biāo)記,標(biāo)該結(jié)點(diǎn)是否已完成/輸出過)function完成小目標(biāo)(v):先看看v之前有沒有被完成過1.已完成→打擾了,return2.未完成→好的,干它a)對(duì)于v的所有前提任務(wù)ui:遞歸調(diào)用完成小目標(biāo)(ui)b)都完成之后,現(xiàn)在所有前提應(yīng)該都已滿足,就輸出v,并標(biāo)記為已完成
當(dāng)然,為了獲得全圖的拓?fù)渑判颍覀冞€需要一個(gè)粗暴的循環(huán)——
對(duì)于圖中所有結(jié)點(diǎn)v:調(diào)用完成小目標(biāo)(v)
建議初次接觸的朋友自己試幾個(gè)結(jié)點(diǎn)感受一下,遞歸函數(shù)所倚靠的系統(tǒng)棧,如何就幫你把這個(gè)順序問題全部解決了。
8
思考:環(huán)
以上我們就介紹完了兩種常見的拓?fù)渑判蛩惴ā?/p>
但是接觸過這個(gè)問題的人都知道,對(duì)于一個(gè)有向圖,首先拓?fù)渑判蚴欠翊嬖诙嫉么騻€(gè)問號(hào)。之前的討論中我刻意忽略了這個(gè)問題,因?yàn)閷?duì)于初學(xué)者來說,同時(shí)操心太多頭緒可能會(huì)干擾思考。現(xiàn)在,是時(shí)候把這個(gè)問題重新加入考慮,正好也作為對(duì)之前內(nèi)容的進(jìn)一步思維練習(xí)。
問題:拓?fù)渑判蚴裁磿r(shí)候根本就不存在呢?
當(dāng)然,舉出一個(gè)沒有拓?fù)渑判虻睦硬浑y——當(dāng)兩個(gè)任務(wù)直接或間接互為前提條件的時(shí)候,就沒法完成了,比如:
這些時(shí)候,圖中都有一個(gè)“環(huán)”的存在,循環(huán)調(diào)用,互為前提。
有環(huán)就沒法拓?fù)渑判颍@個(gè)比較好理解。反過來的方向,有向圖如果沒有環(huán)就一定有拓?fù)渑判颍枰晕?shù)學(xué)一點(diǎn)的證明,為了保持本文的flow,就跳過留給有興趣的人自己想了。
于是乎,我們有結(jié)論,拓?fù)渑判蛞欢ń⒃凇坝邢驘o環(huán)圖”之上。那么怎么在算法中檢查環(huán)的存在呢?也就是說,我們面對(duì)的問題變得更一般了一些,現(xiàn)在任務(wù)不是給定有向無環(huán)圖,找出一個(gè)拓?fù)渑判颍牵?/p>
給定一個(gè)有向圖,輸出拓?fù)渑判颍蛘吲卸▓D中有環(huán)。
BFS解法中加入判斷
回顧一下剛才的BFS解法,我們是用一個(gè)集合/容器記著所有目前已經(jīng)ready的結(jié)點(diǎn),每次取出一個(gè),輸出,然后在它的后繼中尋找新的ready結(jié)點(diǎn)加入集合。那么想象在一個(gè)有環(huán)的圖中會(huì)出現(xiàn)什么呢?
沒想明白的盆友可以先自己演繹一下。
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如果在我們之前的圖中,將DE之間的邊反向,則會(huì)出現(xiàn)圖中紅色標(biāo)注的環(huán)。
按照之前的方法運(yùn)行我們的BFS算法,可以成功完成A,然后B,之后會(huì)卡在圖中所示的尷尬境地:沒有入度為0的結(jié)點(diǎn)了,所有未完成任務(wù)都要求別的任務(wù)先完成,誰也不讓誰,于是我們卡在這里再也進(jìn)行不下去。
所以這就是BFS中我們判斷環(huán)的標(biāo)準(zhǔn):如果算法進(jìn)行到某一步,還有未完成任務(wù),但ready集合為空,即沒有任務(wù)是ready的,則一定是有環(huán)把我們卡住了。
DFS解法中加入判斷
如果DFS解法遇到了有環(huán)的情況,會(huì)發(fā)生什么?如果還是用上圖的紅色環(huán)為例,為了完成D,你會(huì)調(diào)用如下序列
完成小目標(biāo)(D)
→ 完成小目標(biāo)(A),
完成小目標(biāo)(G)
→ 完成小目標(biāo)(E)
→ 完成小目標(biāo)(D)
→ ...
你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)遞歸進(jìn)入一個(gè)死循環(huán)。所以判斷圖中有沒有環(huán)的方法,就是想辦法去發(fā)現(xiàn)自己的遞歸流程有沒有重復(fù)訪問同一個(gè)結(jié)點(diǎn)。但這其中有一些細(xì)節(jié)需要思考,比如其實(shí)訪問一個(gè)已訪問過的結(jié)點(diǎn)很多時(shí)候也是正常的——結(jié)點(diǎn)被訪問過可能是因?yàn)楸恢澳硞€(gè)任務(wù)完成了。所以可能需要我們想辦法區(qū)分這兩種情形。這是一個(gè)很有意思的問題,自己想明白會(huì)很有趣,所以我們照例在最后留一點(diǎn)想象空間,由有興趣朋友自己思考品玩 :)
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拓?fù)?/span>
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