Я реализую вариант топологической сортировки (поверх scala-graph ), который возвращает все топологические порядки вместо одного.У меня есть рекурсивная реализация дерева, которую я хочу сделать рекурсивным хвостом.Я не хочу использовать трамплины, вместо этого я хочу имитировать стек вызовов, как описано в этот ответ .
Это рекурсивная версия моего алгоритма в виде дерева:
import scalax.collection.Graph
import scalax.collection.GraphPredef._
import scalax.collection.GraphEdge._
import scala.collection.Set
def allTopologicalSorts[T](graph: Graph[T, DiEdge]): Unit = {
val indegree: Map[graph.NodeT, Int] = graph.nodes.map(node => (node, node.inDegree)).toMap
def isSource(node: graph.NodeT): Boolean = indegree.get(node).get == 0
def getSources(): Set[graph.NodeT] = graph.nodes.filter(node => isSource(node))
processSources(getSources(), indegree, List[graph.NodeT](), 0)
def processSources(sources: Set[graph.NodeT], indegrees: Map[graph.NodeT, Int], topOrder: List[graph.NodeT], cnt: Int): Unit = {
if (sources.nonEmpty) {
// `sources` contain all the nodes we can pick
// --> generate all possibilities
for (src <- sources) {
val newTopOrder = src :: topOrder
var newSources = sources - src
// Decrease the in-degree of all adjacent nodes
var newIndegrees = indegrees
for (adjacent <- src.diSuccessors) {
val newIndeg = newIndegrees.get(adjacent).get - 1
newIndegrees = newIndegrees.updated(adjacent, newIndeg)
// If in-degree becomes zero, add to sources
if (newIndeg == 0) {
newSources = newSources + adjacent
}
}
processSources(newSources, newIndegrees, newTopOrder, cnt + 1)
}
}
else if (cnt != graph.nodes.size) {
println("There is a cycle in the graph.")
}
else {
println(topOrder.reverse)
}
}
}
И мы можем запустить алгоритм следующим образом
val graph: Graph[Int, DiEdge] = Graph(2 ~> 4, 2 ~> 7, 4 ~> 5)
allTopologicalSorts(graph)
, который правильно возвращает
- Список (2, 7, 4, 5)
- List (2, 4, 7, 5)
- List (2, 4, 5, 7)
Теперь я попытался реализовать хвостовую рекурсивную версию, вручную сохранив стек
import scalax.collection.Graph
import scalax.collection.GraphPredef._
import scalax.collection.GraphEdge._
import scala.collection.Set
def allTopologicalSorts[T](graph: Graph[T, DiEdge]): Unit = {
val indegree: Map[graph.NodeT, Int] = graph.nodes.map(node => (node, node.inDegree)).toMap
def isSource(node: graph.NodeT): Boolean = indegree.get(node).get == 0
def getSources(): Set[graph.NodeT] = graph.nodes.filter(node => isSource(node))
def processSources(sources: Set[graph.NodeT], indegrees: Map[graph.NodeT, Int]): Unit = {
type Order = List[graph.NodeT]
case class Frame(sources: List[graph.NodeT], indegrees: Map[graph.NodeT, Int], topOrder: Order, cnt: Int)
def step(stack: List[Frame]): Unit = {
stack match {
case Frame(src :: rest, indegrees, topOrder, cnt) :: tail => {
val onBacktrackingFrame = Frame(rest, indegrees, topOrder, cnt)
// Process src now and remember to do the rest later
val newTopOrder = src :: topOrder
var newSources = rest
// Decrease the in-degree of all adjacent nodes
var newIndegrees = indegrees
for (adjacent <- src.diSuccessors) {
val newIndeg = newIndegrees.get(adjacent).get - 1
newIndegrees = newIndegrees.updated(adjacent, newIndeg)
// If in-degree becomes zero, add to sources
if (newIndeg == 0) {
newSources = adjacent :: newSources
}
}
val recursionFrame = Frame(newSources, newIndegrees, newTopOrder, cnt + 1)
step(recursionFrame :: onBacktrackingFrame :: tail)
}
case Frame(Nil, indegrees, topOrder, cnt) :: tail => {
println(topOrder.reverse)
step(tail)
}
case Nil =>
}
}
step(List(Frame(sources.toList, indegrees, List[graph.NodeT](), 0)))
}
processSources(getSources(), indegree)
}
Однако это не работает, так как в результате получается
- Список (2, 4, 5, 7)
- Список (2, 4, 5)
- Список (2, 4, 7)
- Список (2, 4)
- Список (2, 7)
- Список (2)
- List ()
Что-то не так со стеком, но я не смог найти проблему.
Связанный вопрос: Хвостовой рекурсивный алгоритм генерациивсе топологические упорядочения в графе