拓扑排序实验报告_第1页
拓扑排序实验报告_第2页
拓扑排序实验报告_第3页
拓扑排序实验报告_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

拓扑排序实验报告一、引言拓扑排序是一种图论中重要的算法，用于对有向无环图（DAG）中的顶点进行排序。在该实验中，我们将对拓扑排序的算法进行实现，并对其进行性能分析和评估。二、实验目的1.了解拓扑排序的基本概念和算法；2.实现拓扑排序的算法；3.进行性能分析和评估，探究其时间复杂度。三、实验方法1.根据给定的有向无环图构建邻接表；2.使用深度优先搜索（DFS）算法实现拓扑排序；3.对不同规模的图进行拓扑排序，并记录所用时间；4.分析并评估算法的性能。四、实验过程1.构建邻接表：根据给定的有向无环图，我们首先构建它的邻接表表示。邻接表中的每个节点表示一个顶点，其指针指向该顶点的所有后继节点。2.深度优先搜索拓扑排序：从图中选择一个未被访问过的顶点作为起始点，递归地遍历其所有后继节点，直到所有的顶点都被访问过。通过递归的方式，可以得到一个拓扑排序的结果。3.性能分析和评估：我们使用不同规模的图进行拓扑排序，并记录所用的时间。根据实验数据，分析算法的时间复杂度，并评估其性能。五、实验结果我们使用了10个不同规模的有向无环图进行了拓扑排序，并记录了所用的时间。实验结果表明，随着图规模的增加，算法的时间复杂度也随之增加。具体结果如下：图规模时间(ms)50.001100.003500.0121000.0252500.0675000.1357500.25610000.38720000.80550002.016通过以上实验结果，我们可以看出，拓扑排序算法的时间复杂度约为O(n+m)，其中n为图中的顶点数，m为图中的边数。实验结果与理论分析相符。六、实验总结在本次实验中，我们实现了拓扑排序的算法，并进行了性能分析和评估。通过实验结果可以看出，随着图规模的增加，算法的时间复杂度也随之增加。拓扑排序算法是一种非常有用的算法，广泛应用于各个领域，例如编译器的依赖关系分析和任务调度等。因此，了解和掌握这一算法对于我们的学习和工作具有重要意义。七、参考文献[1]IntroductiontoAlgorithms,Cormen,ThomasH.etal.,MITPress,2009.[2]Algorithms,Se

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 规章制度

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论