logo

TOPOLOGIK SARALASH ALGORITMNING MURAKKABLIGINI BAHOLASH

Загружено в:

12.08.2023

Скачано:

0

Размер:

2768.91015625 KB
“TOPOLOGIK SARALASH ALGORITMNING
MURAKKABLIGINI BAHOLASH”  
Mundarija
Umumiy koʻrinish ........................................................................................................................................ 3
Qo'llash doirasi ............................................................................................................................................ 3
Olib ketishlar ................................................................................................................ 3
Topologik tartiblarga   kirish .......................................................................................................................... 3
Topologik tartiblash   nima   ? ......................................................................................................................... 5
Topologik turlanishning   o'ziga xosligi ..................................................................................................... 7
Kan algoritmi ............................................................................................................................................. 10
Topologik saralash   uchun chuqur birinchi qidiruv ..................................................................................... 14
Kodni amalga oshirish - Topologik tartiblash uchun Kan algoritmi ............................................................ 15
C++ ........................................................................................................................................................ 16
Java ....................................................................................................................................................... 21
Vaqt va algoritm murakkabligi tahlili ......................................................................................................... 22
Topologik tartiblash algoritmining   qo'llanilishi .......................................................................................... 26
1. Grafikdagi siklni topish ...................................................................................................................... 26
Topologik tartib asosidagi amaliy masala .................................................................................................. 28
Xulosa: ........................................................................................................................ 36
Ushbu mustaqil ishni bajarish davomida  algoritmlarni samaradorligini va murakkabligini baholash  
to’g’risida ko’plab ma’lumotlarga ega bo’lindi. Turli masalalar orqali alagoritmlarni samaradorligi va 
murakkabligi ko’rildi va solishtirildi. .......................................................................................................... 36
Adabiyotlar ro’yhati: ................................................................................................ 37 KIRISH
M а vzuning   d о lz а rbligi.   T а ‘lim   tizimid а gi   isl о h а tl а rni   а m а ld а   j о riy   qilishd а
bugungi   kund а   t а ‘lim   j а r а y о nining   а s о siy   t а shkiliy   qismi   b о ‘lg а n,   а m а liy
m а shg‘ul о tl а rni   s а m а r а d о rligini   о shirish,   о ‘qitishni   ilg‘ о r   p е d о g о gik
t ех n о l о giy а l а rini   q о ‘ll а sh   а s о sid а   о ‘quv с hil а r   v а   t а l а b а l а rg а   j а h о n   а nd о z а l а rd а gi
bilim,   k о ‘nikm а ,   m а l а k а l а rni   sh а kll а ntirish   о ‘quv   j а r а y о nini   m о ddiy   –   t ех nik а   v а
ах b о r о t   b а z а si   bil а n   t а ‘minl а sh   yuq о ri   d а r а j а li   m а l а k а li   k а drl а rni   t а yy о rl а sh   sif а tli
о ‘quv – uslubiy, ilmiy h а md а  did а ktik m а t е ri а ll а r y а r а tish, t а ‘lim tizimi f а n v а  ishl а b
с hiq а rish   о ‘rt а sid а   о ‘z а r о   s а m а r а li   а l о q а d о rlik   о ‘rn а tish   d о lz а rb   m а s а l а l а rd а n
his о bl а n а di.
F а n   v а   t ех nik а   j а d а l   sur а td а   riv о jl а n а y о tg а n   h о zirgi   p а ytd а   y а ngi
t ех n о l о giy а d а n f о yd а l а nib d а rs  о ‘tishni h а y о t t а q а z о  qilm о qd а . Shu nuqt а i n а z а rd а n
h о zirgi   kund а   t а yy о rl а n а y о tg а n   е l е ktr о n   k о ‘rg а zm а l а r   v а   d а rslikl а r   о ‘quv с hil а rg а
m а vzuni   tushun а rli   b о ‘lishig а   y о rd а m   b е rm о qd а .   H о zirgi   kund а   t а ‘lim   j а r а y о nid а
k о mpyut е rning   gr а fik   imk о niy а tl а rid а n   f о yd а l а nishg а   b о ‘lg а n   qiziqish   v а   bung а
b о ‘lg а n t а l а bning  о rt а  b о rishi kuz а tilm о qd а .
Ushbu   kurs   ishid а   ―   Topologik   saralash.   Algoritmning   murakkabligini
baholash b о ‘yi с h а   multim е di а li   е l е ktr о n r е sursl а r y а r а tish, ul а rni t а shkil   е tuv с hil а ri,
ul а rg а   q о ‘yil а dig а n   t а l а bl а r,   е l е ktr о n   r е sursl а r   y а r а tish   t ех n о l о giy а l а ri   uslubl а ri
h а qid а   fikrl а r   yuritil а di.   Kurs   ishi   kirish,   4   b о b,   х ul о s а ,   f о yd а l а nilg а n   а d а biy о tl а r
r о ‘y ха ti v а  il о v а d а n ib о r а t.
2 I.  Topologik tartiblash haqida umumiy nazariya
Umumiy ko rinishʻ
Topologik   saralash   yoki   Kan   algoritmi   yo‘naltirilgan   asil   grafikni   shunday
tartibga   soladigan   algoritm   bo‘lib,   har   bir   tugun   o‘zi   ko‘rsatgan   barcha   tugunlardan
oldin qaytarilgan tartibda paydo bo‘ladi, ya’ni agar bizda   a --> b bo‘lsa, a   b   dan oldin
paydo bo‘lishi kerak. 
Topologik tartib
Uning   asosiy   qo'llanilishi   yo'naltirilgan   grafiklardagi   sikllarni   aniqlashdir,
chunki   tsiklni   o'z   ichiga   olgan   grafik   uchun   topologik   tartib   mumkin   emas.   Uning
qo'llanilishidan   ba'zilari:   OTda   blokirovkani   aniqlash,   Kurs   jadvali   muammosi   va
boshqalar.
Qo'llash doirasi
 Ushbu maqola Topologik saralashning   ishlashi haqida gapiradi   .
 Topologik saralash   zarurati   .
 Topologik saralashning   turli operatsiyalari   .
 Topologik saralashni   amalga oshirish   .
 Topologik saralashning   murakkabligi   .
Olib ketishlar
 Topologik saralashning   murakkabligi
 Vaqt   murakkabligi   -   O(N   +   M) O   (   N + M   )   Bu   erda   N   -   tugunlar   soni   va   M   -
qirralarning soni
Topologik tartiblarga   kirish
Bugun,   topologik   tartib   haqida   gapirishdan   oldin   ,   keling,   tort   haqida
gapiraylik.   Ha, tort.   Bugun biz shokoladli tort pishiramiz.
3 Xo'sh, pirojnoe pishirish uchun qanday qadamlarni bajarasiz?
1. Sizda un, pishirish kukuni, pishirish soda, yogurt, yog 'va boshqalar kabi ma'lum
ingredientlar   mavjud.   Bularning   barchasini   pishirishga   qo'yishdan   oldin,   bu
ingredientlarning   barchasini   yaxshilab   aralashtirish   kerakligini   bilishingizga
aminman.
2. Biroq,   xamirni   (aralashtirilgan   ingredientlarni)   panga   qo'yishdan   oldin,   avval
panani moylash va un bilan to'ldirish kerak.
3. Xamirni quyganingizdan so'ng, uni pishirishingiz kerakligini bilasiz.   Ammo keyin
yana, tortni pishirishdan oldin, siz pechni oldindan qizdirishingiz kerak.
4. Kekni   muzlash   uchun   u   salqin   bo'lishi   kerak.   Lekin   uni   sovutish   uchun   avval
pishirish kerak.
5. Kekni muzlashdan oldin uni sovutish kerak.
Nega   bu   pirojnoe   pishirish   haqida?   Biz   topologik   tartibni   o'rganmadikmi   ?   Kutib
turing, biz bunga erishmoqdamiz.
Yuqorida   aytib   o'tilgan   ushbu   to'liq   protsedurani   grafik   sifatida   ko'rsatish
mumkin.   Aniqrog'i,   yo'naltirilgan   grafik.   Nega?   Keyingi   harakatga   o'tishdan   oldin
ma'lum bir harakatni bajarishimiz kerakligini aytib o'tdik.
Asosan,   bizda   amal   qilish   kerak   bo'lgan   tartib   bor,   shuning   uchun   agar   grafik
yo'naltirilgan bo'lsa, albatta mantiqiy bo'ladi, har bir tugunning mazmuni ma'lum bir
harakatdir.
Grafik qanday ko'rinishi mumkin:
4            
Yuqoridagi   grafikda   ko'rib   turganingizdek,   avval   siz   ingredientlarni
aralashtirishingiz   kerak   va,   albatta,   shundan   keyingina   xamirni   panga   qo'shishingiz
mumkin.   Kekni pishirishdan oldin, panani moylash kerak va hokazo.
Bu   erda   qanday   kuzatish   mumkin?   Grafikni   tugunlarning   ustuvorligi
bo'yicha   tartiblash mumkin va topologik tartib   aynan shunday!
Biz   topologik   tartibni   o'rganish   uchun   asos   yaratdik   va   endi   uni   rasmiy   ravishda
aniqlashimiz mumkin.
Topologik tartiblash   nima   ?
Aslida,   topologik   tartiblash   -   massiv   yoki   vektorni   yoki   ro'yxatni   qaytarish
orqali   yo'naltirilgan   grafikni   saralaydigan   algoritm   bo'lib,   u   har   bir   tugun   o'zi
ko'rsatgan barcha tugunlardan   oldin   paydo bo'ladigan tugunlardan iborat .
Bu   erda   biz   uni   oddiygina   massiv   deb   ataymiz,   siz   vektor   yoki   ro'yxatni   ham
ishlatishingiz mumkin.
Aytaylik, bizda grafik bor edi,
a --> b --> c
keyin   topologik   tartiblash   algoritmi   qaytadi   -   [a,   b,   c]   .   Nega?   Chunki,   a   b   ga
ishora   qiladi   ,   ya'ni   a   turda   b   dan   oldin   kelishi   kerak.   b   c   ga   ishora   qiladi   ,   ya'ni   b
turda   c   dan oldin kelishi kerak   .
Keling, nisbatan murakkabroq misolni ko'rib chiqaylik.
5            
Sizningcha,   ushbu   yo'naltirilgan   grafik   uchun   topologik   tartib   qanday
ko'rinadi?   Xo'sh,   ko'ramiz.   Dastlab,   bizning   qaytariladigan   massiv/vektor   yoki
tartiblangan   massiv/vektor   (tartiblangan   tartibda   grafik   tugunlarini   o'z   ichiga   olgan
massiv)   bo'sh [ ]   .
Saralangan   natijaning   boshiga   4   qo'shsak   bo'ladimi?   Yo'q!   Algoritm   shuni
ko'rsatadiki, agar  joriy tugunga ishora qiluvchi tugunlar  mavjud bo'lsa,  ular birinchi
navbatda   qo'shilishi   kerak.   Shunday   qilib,   tartiblangan   natijaga   4   ni   qo'shmoqchi
bo'lsak,   4   ga ishora qiluvchi tugun(lar) ni tekshirishimiz kerak   .
Ko'rib   turibmizki,   tartiblangan   natijaga   2   ta   tugun   qo'shilishi   mumkin   -   2,   3.   Kutib
turing,   ularga   ham   ishora   qiluvchi   tugun   bor!   Shunday   qilib,   hammasi   1   qiymatiga
ega bo'lgan tugundan boshlanadi!   2   yoki   3   ni qo'shishdan  oldin biz   1   ni qo'shishimiz
kerak,   chunki   ikkala   tugunning   (2,   3)   boshqa   tugunlari   ularga  qaratilgan,   ya'ni   1   dan
oldin tartiblangan natijaga 2 yoki 3 ni qo'shib bo'lmaydi .
Shunday qilib, saralangan natijamizga qo'shiladigan birinchi element (massiv / vektor
/   ro'yxat)   aniq   1   bo'ladi,   chunki   unga   ishora   qiluvchi   boshqa   tugunlar   yo'q.   Bizning
tartiblangan natijamiz endi shunday ko'rinadi   [1]
Keyin   qaysi   tugunlarni   qo'shamiz?   '1'   tugun   ikkita   tugunni   ko'rsatadi   -   2,   3.   Qaysi
birini qo'shish mumkin bo'lsa, birinchi bo'lib qo'shilishi kerak?
6 Topologik turlanishning   o'ziga xosligi
Bu   topologik tartib   haqida .   Ko'pgina tartiblash algoritmlarida siz elementlarni
saralashning faqat bitta usuli borligini ko'rgan bo'lishingiz kerak.   Ikkita yo'l yo'q yoki
hech qanday variant mavjud emas.
Biroq,   topologik   tartiblashda   ma'lum   bir   grafikni   bir   necha   usulda   saralash
mumkin.   Yuqoridagi   misolda   biz   ko'rganimizdek   ,   tartiblangan
massivga   1   qo'shgandan so'ng , bizda   2   yoki   3   ni qo'shish imkoniyati mavjud .
Ammo   shuni   ta'kidlash   kerakki,   2   yoki   3   ning   har   biri   boshqa   ustuvorlikka   ega
emasligi   sababli,   bu   qiymatlarning   ikkalasi   ham   boshqa   tugunga   o'tishdan   oldin
tartiblangan massivga kiritilishi kerak.   Ikkala element ham   2   va   3   bir xil ustuvorlikka
ega.
Shunday   qilib,   bizning   misol   grafigimizning   topologik   tartiblangan   natijasi   [1,   2,
3]   yoki   [1,   3,   2]   kabi   ko'rinishi   mumkin   .   Hozircha   siz   ulardan   birini   tanlashingiz
mumkin.   Biz [1, 3, 2]   bilan boramiz   .
Bizning tartiblangan natijamizga kiritilishi kerak bo'lgan keyingi element nima
ekanligini   taxmin   qila   olasizmi?   5mi   ?   _   Ko'rib   turganingizdek,   2   qiymatiga   ega
bo'lgan tugundan oldinga siljishimiz mumkin bo'lsa-da   , biz   5   qiymatiga ega bo'lgan
tugunga   o'tishimiz   mumkin   ,   lekin   5da   unga   ishora   qiluvchi   yana   bir   tugun   bor   va
bu   4.   Demak, bizdan oldin   4   qo'shilishi kerak.   5   qo'shing   .
Natija   endi   shunday   ko'rinadi   [1,   3,   2,   4]   .   Esda   tutingki,   u   ham   shunday   ko'rinishi
mumkin   [1, 2, 3, 4]   , lekin hozircha u boshqa ko'rinishga ega emas.
Biz   4   ta   elementni   qo'shganimizdan   so'ng   ,   biz   faqat   bitta   element   qolganligini
ko'ramiz va bu   5 ta   , shuning uchun saralangan  natijaga oxirgi  qo'shamiz.   Voila, siz
yo'naltirilgan grafikni topologik tarzda tartibladingiz!
Keling   ,   topologik   tartiblashni   rasmiy   ravishda   aniqlaylik   ,   endi   biz   uning   qanday
ishlashini tushundik.
Yo naltirilgan   grafikning   topologik   tartiblanishi   yoki   topologik   tartiblanishiʻ
uning cho qqilarining chiziqli tartiblanishidir, shunda u cho qqidan v cho qqigacha (u
ʻ ʻ ʻ
--> v) har bir yo naltirilgan uv chekkasi uchun u tartiblashda v dan oldin keladi.	
ʻ
7 Biz   topologik   tartiblash   va   uning   qanday   ishlashini   tushundik   ,   lekin   uni   qanday
kodlashimiz mumkin?   Keling, ushbu turdagi algoritmni muhokama qilaylik. 
                  Ammo   bunga   o'tishdan   oldin,   keling,   biroz   murakkab   grafiklarni   ko'rib
chiqaylik   va   xuddi   shu   tarzda   tartiblangan   natijani   (bu   siz   afzal   ko'rgan   boshqa
ma'lumotlar tuzilmasi bo'lishi mumkin) topishga harakat qilaylik.
            
Keling, ushbu massivni ko'rib chiqaylik -   [5, 7, 3, 11, 8, 2, 9, 10]   .   Sizningcha,
bu   massiv   topologik   tartiblangan   grafikni   ifodalaydimi?   Ha,   albatta!   Siz   ushbu
massivni   grafik   bo'ylab   yuqoridan   pastgacha   va   chapdan   o'ngga   siljigan   holda
tasvirlashingiz mumkin.
Bu   haqida   nima   deyish   mumkin   -   [3,   5,   7,   8,   11,   2,   9,   10]   ?   Ha,   bu   ham   amal
qiladi.   Oldingi misolimizda bo'lgani kabi, bizda bir xil ustuvorlikka ega bo'lgan ikkita
2, 3 tugunlari  bor edi va bu erda xuddi shu tarzda, 5, 7, 3 va 8, 11 tugunlari  bir xil
ustuvorliklarga ega!
[7 ,   5, 11, 3, 10, 8, 9, 2]   haqida nima deyish mumkin ?   O'zingiz tekshirib ko'ring, bu
to'g'ri.
Oxirgi   -   [10,   5,   7,   3,   8,   11,   2,   9]   ?   Bu   haqiqiy   emas.   Nega?   Garchi   bir   xil
ustuvorliklarga   ega   bo'lgan   tugunlar   birga   bo'lsa   ham,   bittasi   yo'q.   Qiymati   10.   10
8 bo lgan tugunni tartiblangan massivimizga unga ishora qiluvchi biron bir elementdanʻ
oldin qo shib  bo lmaydi, ya ni  massivga  birinchi  navbatda  3. 3 qo shilishi  kerak va	
ʻ ʻ ʼ ʻ
shundan keyingina 10 haqiqiy mulohaza bo ladi.	
ʻ
Bu grafik haqida nima deyish mumkin?
               
Ko'rib   turganingizdek,   bu   grafik   tsiklga   ega.   Aytaylik   ,   biz   dastlab
ro'yxatimizga   A   tugunini   qo'shamiz   va   A   B   ga   ishora   qilgani   uchun
keyingi   qo'shilishi   mumkin   bo'lgan   tugun   B   dir   .   Lekin   unchalik   tez   emas,   biz   B   ga
ishora   qiluvchi   yana	
 bir   tugun   borligini   ko'ramiz   ,   ya'ni   D   .   Demak,   biz   D   ni
qo'shishimiz mumkin. Yana D   ga ishora qiluvchi yana bir tugun bor   ,   ya'ni   C.
Ushbu   tsikl   bizga   ushbu   grafik   uchun   har   qanday   to'g'ri   topologik   tartibni   topishga
imkon bermaydi.
Endi biz 2 nuqtani xulosa qilishimiz mumkin:
 Grafikning bir nechta topologik tartiblangan massivlari bo'lishi mumkin
 Yo'naltirilgan siklik grafiklarda topologik tartiblangan tartib yo'q.
Topologik saralashni   topish algoritmlari
Har   qanday   grafikning   topologik   tartiblangan   tartibini   topish   uchun   bizda
foydalanish   mumkin   bo'lgan   2   ta   algoritm   mavjud   -   Kan   algoritmi,   Depth-birinchi
qidiruv.   Ushbu maqolada biz Kan algoritmini batafsil ko'rib chiqamiz.
9 Kan algoritmi
Grafikning   topologik   tartiblanishini   qaytarish   uchun   ishlatilishi   mumkin
bo'lgan birinchi va eng mashhur algoritmlardan biri bu   Kan algoritmidir   .   Bu qanday
ishlaydi?
Bilasizmi, biz qaytaradigan oxirgi massivimizga tugunni qanday qo'shish unga
ishora   qiluvchi   tugunlar   qo'shilgan   yoki   qo'shilmaganiga   bog'liqmi?   Asosan
bu   darajami   ?
Tugun darajasi - bu aniq tugun uchun kiruvchi qirralarning soni.
Kan   algoritmi   asosan   kiruvchi   qirralari   bo'lmagan   yoki   indegree   =  0   ga  ega   bo'lgan
tugunlarni  qidiradi, so'ngra uning chiqadigan qirralarini olib tashlaydi, bu esa  uning
chiqish darajasini ham 0 ga tenglashtiradi.
Bosqichma-bosqich algoritm:
1. Indeks = 0   (kiruvchi qirralari yo'q)   bo'lgan tugunni toping
2. O'sha   tugundan   tashqariga   chiqadigan   barcha   qirralarni   olib   tashlang   (uni
chetga = 0 qilib qo'ying, chiqadigan qirralarni olib tashlang)
3. Grafikning   topologik   tartiblanishini   ifodalovchi   massivga   ushbu   tugunni
qo'shing
4. Boshqa tugunlar qolmaguncha takrorlang.
Keling, ushbu bosqichlarni grafikga qo'llaymiz:
10                
Sizningcha,   biz   qayta   ishlashimiz   kerak   bo'lgan   birinchi   tugun
nima?   Ha,   bu   A.   A   -   kiruvchi   qirralari   bo'lmagan   va   ikkita   chiquvchi   qirrasi   bo'lgan
grafikdagi   yagona   tugun.   Shunday   qilib,   biz   bu   tugunni   uning   chiquvchi   qirralarini
olib tashlab, uni topologik tartiblash massivimizga qo‘shish orqali ajratib olamiz.
Grafikning tartiblangan tartibi quyidagicha ko'rinadi:   [A]
Va bizning grafik hozir shunday ko'rinadi:
             
11 Biz   qo'shishimiz   mumkin   bo'lgan   keyingi   tugun   B   yoki   C   dir   .   Ehtiyotkorlik
bilan qarang, ularning hech birining kiruvchi qirralari yo'q.   Biz bilamizki, grafaning
bir   nechta   topologik   tartiblangan   tartibi   bo‘lishi   mumkin,   shuning   uchun
biz   B   yoki   C   tugunlaridan   istalgan   birini   massivga   qo‘shish   bilan   oldinga   siljiymiz,
chunki ularning har ikkalasi ham bir xil darajada qo‘shilishi mumkin.
Massiv:   [A, C]
Grafik:  
                      
Endi   B   dan   tashqari   har   bir   tugun   kiruvchi   chekkaga   ega   va   shuning   uchun
massivimizdagi keyingi tugun   B   bo'lishi kerak.
Massiv:   [A, C, B]
Grafik:
                   
12 Keyingi   mos   tugun   osonlikcha   D.   Garchi,   biz   hatto   E   qo'shishimiz   mumkin,   lekin
tugun   butunlay   izolyatsiya   qilinganligi   sababli,   keling,   u   bilan   boraylik.   Esda
tutingki, grafik topologik tartibda bir necha usul bilan tartibga solinishi mumkin.   Siz
hozir   D   yoki   E   ni tanlaysizmi, buyurtmaga ta'sir qilmaydi.
Massiv:   [A, C, B, D]
Grafik:
                  
E   -   kiruvchi   qirralari   bo'lmagan   yagona   tugun,   shuning   uchun   uni   qo'shamiz,   keyin
qolgan yagona tugun F bo'ladi.
Shunday qilib, massiv:   [A, C, B, D, E, F]
Va   bu   bizning   Kan   algoritmidan   foydalangan   holda   ushbu   grafik   uchun   topologik
tartiblangan tartibdir!
Keling,   Kan   algoritmining   haqiqiy   kodini   amalga   oshirishdan   oldin   qandaydir
psevdokodni ko'rib chiqaylik.
sorted <-- Empty list initially, of the topologically sorted elements
zero_incoming <-- set of nodes with indegree = 0
while zero_incoming is not empty do:
remove a node n from zero_incoming
add n to the sorted list
13 for each node out with an edge from n to out do:
remove edge from graph
if out has no other incoming edges then:
insert out in zero_incoming
if graph has edges then:
return Error  {graph has at least 1 cycle}
else
return sorted {our final array}
Ushbu   grafik   uchun   yuqorida   qilgan   barcha   qadamlar   yuqorida   psevdokodda
amalga   oshirildi.   Endi   algoritmni   amalga   oshirish   maqsadlarida   tushunishimizni
yaxshilash   uchun   biz   zero_incoming   to'plam   ekanligini   aytdik,   ammo   kodda   biz
uni   birinchi   navbatda   birinchi   bo'lib   chiqadigan   xususiyatlar   tufayli   navbat   bilan
amalga oshiramiz.
Endi   biz   uni   kodlashdan   oldin,   algoritmga   kichik   o'zgartirish
kiritamiz.   Qirralarni olib	 tashlash   o'rniga   biz   qirralarni   indikatorli   massivda
saqlaymiz va o'rniga o'sha massivga o'zgartirish kiritamiz.
Biz kirishda olingan qo shnilar ro yxatini kesib o tish va tugunning qo shnilari
ʻ ʻ ʻ ʻ
sonini   har   safar   tugun   qo shnilariga   duch   kelganimizda	
ʻ   1   ga   oshirish   orqali   indeks
massivini yaratamiz (biz tez orada tushuntirishga o tamiz. ).	
ʻ
Shunday   qilib,   biz   ma'lum   bir   manba   tugunidan   chiquvchi   qirralarni   olib
tashlamoqchi   bo'lganimizda,   biz   manba   tugunidan   maqsad   tugunlarga   ulanadigan
kiruvchi   tugunni   olib   tashlaymiz.   Grafikning   topologik   tartibini   topish   uchun
ishlatiladigan yana bir algoritm   DFS   hisoblanadi .
Topologik saralash   uchun chuqur birinchi qidiruv
14 Asosiy   DFS   algoritmi   haqida   bilish   uchun   ,   iltimos,   Google-ga   kiring   va   bu
haqda o'qing.   Ushbu maqolada biz sizga faqat   DFS   algoritmidan qanday foydalanish
haqida tushuncha beramiz.
Chuqurlikdagi   birinchi   qidiruv   algoritmida   biz   mavjud   bo'lgan   tugunni   tashrif
buyurilgan   deb   belgilaymiz   yoki   uni   chop   etamiz   yoki   muammoga   ko'ra   unga   ba'zi
o'zgartirishlar   kiritamiz   va   keyin   bir   xil   DFS   ni   rekursiv   chaqirishga   o'tamiz.   uning
qo'shni tugunlarida funksiya.   Xo'sh, bu topologik tartib bilan qanday bog'liq?
Bu   erda,   topologik   tartibda,   biz   saralangan   massivga   tugunni   qo'shni   tugunlardan
oldin   qo'shishni   va   boshqa   tugunlarga   ishora   qiluvchi   tugunlarni   u   ko'rsatadigan
qo'shni   tugunlardan   oldin   surishni   xohlaymiz.   Grafikning   DFS   chiqishi   aniq   uning
topologik   tartiblanishidan   farq   qilishi   mumkin,   chunki   DFS   da   bir   xil   ustuvorlikka
ega   bo'lmagan   ikkita   qo'shni   natijaviy   massivga   surilishi   mumkin,   ammo   topologik
tartiblashda   bunga   yo'l   qo'yib   bo'lmaydi.   Biroq,   chuqurlikdagi   birinchi   qidiruv
algoritmi   bizning   maqsadimizga   mos   ravishda   o'zgartirilishi   mumkin.   Bu   yerda   biz
vaqtinchalik   stekdan   foydalanamiz   va   chiqishimizga   joriy   tugunni   qo‘shish   o‘rniga,
avvalo topologik saralash funksiyasini barcha qo‘shni tugunlarda rekursiv chaqiramiz
va   keyin   uni stekga suramiz. Endi sizda   DFS   dan qanday foydalanish haqida fikringiz
bor , uni o'zingiz tanlagan dasturlash tilida kodlang!
Kodni amalga oshirish - Topologik tartiblash uchun Kan algoritmi
Biz   Kanning   topologik   tartiblash   algoritmi   uchun   psevdokodni   ko'rdik,   endi
haqiqiy kodga o'tamiz.
Kan   algoritmini   takrorlab   ,   biz   qaysi   tugunning   kiruvchi   qirralari   yo'qligini
bilib olamiz, uni tartiblangan ro'yxatimizga qo'shamiz va qirralarni indikatorli qatorda
o'chirib tashlaymiz/saqlaymiz va o'sha tugundan chiquvchi qirralarni olib tashlaymiz.
Buni   tugatganimizdan   so'ng,   biz   yana   indegree   =   0   bo'lgan   tugunni   qidirishni
boshlaymiz .   Agar indeksi 0 ga teng bo'lgan biron bir tugunni topa olmasak, u holda
grafikning tsikli bor degan xulosaga kelishimiz mumkin.
15 C++
Keling,   kodni   bosqichma-bosqich   ko'rib   chiqaylik.   Yuqoriga   aylantiring,
psevdokodga   yana   bir   bor   qarang.   Bu   erda   biz   Grafikning   kiritilishi   qo'shni   ro'yxat
ko'rinishida va ro'yxat funktsiyaning kiritilishida beriladi deb taxmin qilamiz.
Psevdokodning dastlabki ikki qatori quyidagilar edi:
sorted <-- Empty list initially, of the topologically sorted elements
zero_incoming <-- set of nodes with indegree = 0
Bu  birinchi   ikki   qadam   edi,  lekin  bu  erda  biz  ularni  biroz  o'zgartiramiz.   Saralangan
ro'yxat vektor bo'ladi va zero_incoming   birinchi   bo'lib   chiqadigan   xususiyatlar tufayli
navbat bo'ladi.
Grafikni   o'zgartirishni   (agar   kerak   bo'lmasa,   kiritishni   o'zgartirish   yaxshi   amaliyot
emas)   yoki   uning   qirralarini   o'chirishni   istamaganimiz   uchun   biz   har   bir   tugunning
indekslarini   saqlash   uchun   boshqa   ma'lumotlar   strukturasini   -   vektorni   yaratamiz,
dastlab hammasi 0. Tugun darajasi - tugundagi kiruvchi qirralarning soni.
Quyidagi koddagi v   o'zgaruvchisi   tugunlar soni.
vector<int> sorted;
vector<int> indegrees(v, 0);
queue<int> zero_incoming;
Keyingi   qadam   massivdagi   tugunlarning   barcha   ko'rsatkichlarini   (kiruvchi
qirralarning   sonini)   saqlash   bo'ladi.   Buning   uchun   biz   iteratordan
foydalanamiz.   Iterator bizga ro'yxatdagi har bir elementni birma-bir ko'rib chiqishga
imkon beradi.
list<int>::iterator itr;
16 Shunday qilib, itr - list<int>   shablon sinfi   uchun yuqoridagi koddagi iteratorimizning
nomi   .   Iteratorlarda   biz   list<int>.begin()   va   list<int>.end()   dan   foydalanamiz,   bu
bizga mos ravishda ro yxatning boshi va oxiriga ishora qiluvchi misollarni beradi.ʻ
Tugunning   barcha   qo shnilarini   ko rib   chiqayotganimizda,   biz   tugunning   mos
ʻ ʻ
keladigan   qo shnilar   ro yxatining	
ʻ ʻ   begin()   va   end()   misollaridan   uni   kesib   o tish   va	ʻ
uning uzunligini kiruvchi tugunlar soni sifatida saqlash uchun foydalanamiz.
Muxtasar  qilib aytganda, biz iterator yordamida qo'shnilar ro'yxatini aylanib o'tamiz
va   barcha   tugunlarning   indekslarini   (tugunning   kiruvchi   qirralari   soni)   indekslar
vektorida saqlaymiz.
for (int node = 0; node < v; node++){
list<int>::iterator itr;
for (itr = adj_list[node].begin(); itr != adj_list.end(); itr++){
indegrees[*itr]++;
}
}
Endi   biz   indegrees   massivini   to'ldirganimizdan   so'ng,   keyingi   qadam   navbatimizga
indegree = 0   bo'lgan tugunlarni kiritishdir .
for (int i = 0; i < v; i++){
if (indegrees[i] == 0)
zero_incoming.push(i);
}
17 Shunday   qilib,   bizning   navbatimizda   indegree   =   0   bo'lgan   barcha   tugunlar
mavjud va endi ularni qayta ishlashni davom ettirishimiz mumkin.
Esda   tutingki,   topologik   saralashda   biz   har   doim   ham   buyurtma   ololmasligimiz
mumkin.   Grafikda   tsikl   bo'lishi   mumkin   va   uni   faqat   tartiblangan   massivdagi
tugunlar   soni   to'liq   grafikdagi   tugunlarning   umumiy   soniga   teng   bo'lmasa   yoki
boshqacha qilib aytganda, tashrif buyurilgan va qayta ishlangan tugunlar soniga teng
bo'lmagan  taqdirda  aniqlash  mumkin. grafikdagi  tugunlarning umumiy sonidan   farq
qiladi.
Shunday   qilib,   tashrif   buyurilgan   tugunlar   sonini   saqlash   uchun   biz   ularni
saqlaydigan   boshqa   o'zgaruvchini   ishga   tushiramiz.   Dastur   oxirida,   agar   umumiy
tugunlar   soni   tashrif   buyurilgan   tugunlar   soniga   teng   bo'lsa,   biz   grafikda   tsikl
yo'qligini bilamiz.
int visited_nodes = 0;
Biz endi navbatda turgan tugunlarni qayta ishlashimiz kerak - zero_incoming.
while (!zero_incoming.empty()){
int node = zero_incoming.front();
zero_incoming.pop();
sorted.push_back(node);
...
}
Yuqoridagi   kodda   biz   navbat   bo'sh   bo'lguncha   ishlaydigan   tsiklni   boshladik.   Biz
navbatning   old   qismini   tugun   deb   nomlangan   butun   sonda   saqladik   va   keyin   uni
navbatdan   olib   tashladik.   Uning   kiruvchi   qirralari   yo'qligini   bilganimiz   uchun,   biz
uni   tartiblangan   massivimizga   qo'shamiz   . ...   o'rniga   nima   kelishi   kerakligini   taxmin
qila olasizmi   ?
18 Ha!   To'g'ri   aytdingiz,   endi   biz   qo'shnilar   bilan   ishlashimiz   kerak.   Biz   u   ko'rsatgan
barcha   tugunlarning   darajasini   1   ga   kamaytiramiz   (bu   siz   o'ylaganingizda   barcha
chiquvchi qirralarni olib tashlash bilan bir xil).
list<int> iterator itr;
for (itr = adj_list[node].begin(); itr != adj_list[node].end(); itr++){        
if (--indegrees[*itr] == 0)
     zero_incoming.push(*itr);
visited_nodes++;
}
Bo'ldi   shu!   Endi   biz   tashrif   buyurilgan   tugunlar   tugunlarning   umumiy   soniga
teng   yoki   yo qligini   tekshirib   ko ramiz,   so ngraʻ ʻ ʻ   tartiblangan   vektorni   qaytarishimiz
mumkin, agar yo q bo lsa, grafikda sikl borligini bildiruvchi xatolikni qaytaramiz.	
ʻ ʻ
Mana to'liq kod:
vector<int> topological_sort(vector<list<int>> adj_list){
int v = adj_list.size();
vector<int> sorted;
vector<int> indegrees(v, 0);
queue<int> zero_incoming;
for (int node = 0; node < v; node++){
list<int>::iterator itr;
19 for (itr = adj_list.begin(); itr != adj_list.end(); itr++){
indegrees[*itr]++;
}
}
int visited_nodes = 0;
while (!zero_incoming.empty()){
int node = zero_incoming.front();
zero_incoming.pop();
sorted.push_back(node);
list<int>::iterator itr;
for (itr = adj_list[node].begin(); itr != adj_list[node].end(); itr++){
if (--indegrees[*itr] == 0)
zero_incoming.push(*itr);
visited_nodes++;
}
}
if (visited_nodes != v)
throw "Graph contains a cycle";
else
20 return sorted;
}
Kodning   oxirida,   agar   tashrif   buyurilgan   tugunlar   soni   grafikdagi   tugunlarning
umumiy soniga teng bo'lmasa, biz shunchaki xato qo'shdik.
Malumot uchun Java-dagi kod:
Java
public static int[] topological_sort(int[][] adj_list){
int v = adj_list.length;
int sorted[] = new int[];
int indegrees = new int[v];
Queue<Integer> zero_incoming = new LinkedList<Integer>();
for (int i = 0; i < v; i++){
ArrayList<Integer> temp = (ArrayList<Integer>)adj_list[i];
for (int node : temp)
indegrees[node]++;
}
for (int node = 0; node < v; node++){
if (indegrees[node] == 0)
zero_incoming.push(node);
}
int visited_nodes = 0;
while (!zero_incoming.empty()){
21 int node = zero_incoming.poll();
sorted.add(node);
for (int u: adj_list[node]){
if (--indegrees[u] == 0)
zero_incoming.add(u);
}
visited_nodes++;
}
if (visited_nodes != v)
throw new Exception("Graph contains a cycle!");
else
return sorted;
}
Endi kodni istalgan boshqa tilda yozishingiz mumkin!
Vaqt va algoritm murakkabligi tahlili
Algoritmning   vaqt   bo’yicha   murakkabligiga   kirish   ma’lumotlarining   hajmi
sezilarli   ta’sir   ko’rsatadi.   Unchalik   kata   bo’lmagan   hajmdagi   ma’lumotlarni   qayta
ishlashda   ikkita   turli   algoritmning   ishlash   vaqti   ahamiyatsizdek   tuyulishi   mumkin,
ammo   ma’lumotlar   hajmining   ortishi   ularning   bajarilish   vaqtiga   sezilarli   darajada
ta’sir ko’rsatishi mumkin.
Lekin   vaqt   bo’yicha   murakkablik   faqatgina   hajmga   emas,   balki
ma’lumotlarning   qiymatiga,   shuningdek   ularning   tushish(uchrash)   tartibiga   ham
bog’liq.   Masalan,   ko’pchilik   saralash   algoritmlari   agar   massivning   o’zi   saralangan
bo’lsa,   massivni   tartiblashga   anchayin   kam   vaqt   sarflaydi.   Shu   kabi   holatlar   sabab
22 vaqt   bo’yicha   murakkablikni   uch   xil   holatda   ko’rib   chiqiladi:   yomon,   yaxshi   va
o’rta.
Yomon   holat   kirish   ma’lumotlarining   omadsiz   kiritilishida   ya’ni   algoritm
masalani   yechish   uchun   maksimal   sondagi   elementar   amallarni   bajarishi   to’g’ri
kelish   holatiga   mos   keladi.   Yaxshi   holatda   aksincha   kirish   ma’lumotlari   imkon
qadar minimal sondagi amallarni bajarilishi ta’minlaydi.
O’rta   holat   anchayin   murakkab   aniqlanadi.   Kirish   ma’lumotlari   imkon
darajasida   guruhlarga   ajratiladi.   Keyin   har   bir   guruhning   qatnashish   ehtimolligi
aniqlanadi.   Shundan   so’ng,   har   bir   guruhning   ma’lumotlar   bilan   ishlashi   bo’yicha
algoritmning   ishlash   vaqti   hisoblanadi.   Bizni   ko’pincha   eng   kam   va   eng   ko’p
holatlari ko’proq qiziqtiradi.
Kiritiluvchi   ma’lumotlarning   hajmi   katta   bo’lganda   biror   masalaning
ekzemplyar(nusxa)   asosida   bajariluvchi   yechimi,   algoritmlarning   ishlash   vaqti
analizini   solishtirish   asimptotik tahlil   deb   yuritiladi.   Asimptotik   murakkabligi
kamroq bo'lgan algoritm ko'proq samarador (effektiv) hisoblanadi.
Ushbu algoritmning vaqt murakkabligini tahlil qilish uchun (   Kan algoritmi   ) biz Kan
algoritmini kichik qismlarga ajratamiz.
1. Har   bir   tugunning   ko'rsatkichini   aniqlash   -   O   (M)   .   Bu   erda   M   -   qirralarning
soni.   Nega?   Ko'rsatkichni   aniqlash   uchun   biz   grafikning   har   bir   yo'naltirilgan
chetiga bir marta qarashimiz kerak.
2. 0   gradusli   tugunlarni   topish   -   O(N)   .   Bu   oddiy   operatsiya   bo'lib,   unda   biz
barcha   tugunlarni   aylanib   o'tish   orqali   qaysi   tugunlarning   kiruvchi   qirralari
yo'qligini tekshiramiz.   Bu erda N - tugunlar soni.
3. Barcha   tugunlarni   tartiblangan   massivga   qo'shing.   Ushbu   tsikl   O(N)   marta
bo'lgan   har   bir   tugun   uchun   bir   marta   ishlashi   mumkin   .   Ushbu   halqaning
tanasida biz ikkita operatsiyadan birini bajaramiz
o tugunni tartiblangan massivimizga qo'shing
23 o qo'shnilar   darajasini   1   ga   kamaytiring   .   Biz   har   bir   chekka   uchun   faqat
bir   marta   kamaytiramiz   (aniq)   va   shuning   uchun   bu   qadam   O   (M)   ga
aylanadi , bu erda M yana qirralarning soni.
4. Grafikning   barcha   tugunlarini   massivga   kiritganimizni   yoki   tsiklni
topganimizni tekshirish:   O(1)
Shunday   qilib,   algoritmning   umumiy   vaqt   murakkabligi   O   (N   +   M)   ekanligini
ko'rishimiz mumkin .
Keling,   Kan   algoritmining   fazoviy   murakkabligini   ham   muhokama
qilaylik   .   Kodimizda quyidagi ma'lumotlar tuzilmalarini yaratdik:
 Nol gradusli tugunlar -   O(N)
 Saralangan massiv -   O(N)
Demak, algoritmning yakuniy   fazoviy murakkabligi   -   O(N) ga teng .
Asimptotik tahlilda  algoritmning murakkabligi	  – bu algoritmning ma’lumotlari
hajmi   ortishi   bilan   algoritmning   ishlash   vaqtining   tezkor   ravishta   ortishini
belgilovchi   funksiyadir.   Asimptotik   tahlilda   asosiy   uchraydigan   o'sishni   baholash
funksiyalari bular:
 ( O - katta ) –  vaqtni   o ' sishini   yuqori   asimptotik   baholash   funksiyasi ;
 Ω ( Omega ) –  vaqtni   o ' sishini   quyi   asimptotik   baholash   funksiyasi ;
 Θ ( Teta ) -  vaqtni   o ' sishini   quyi   vayuqori   asimptotik   baholash   funksiyasi .
Bunda   n	
 –   ma'lumotlarning hajmiy kattaligi bo'lsin. U holda   f(n)   algoritmning
o’sish funksiyasini asimptotik jihatdan  g(n)  funksiya bilan chegaralash mumkin:
Mazmuni Tavsifi 
f ( n ) ∈   Ο ( g ( n )) f   yuqoridan   g   funksiya   bilan   doimiy   ko'paytiruvchi
aniqligigacha chegaralangan
f ( n )  ∈  Ω( g ( n )) f   quyidan   g   funksiya   bilan   doimiy   ko'paytiruvchi
aniqligigacha chegaralangan
f ( n )  ∈  Θ( g ( n )) f   yuqori va quyidan  g	
  funksiya bilan chegaralangan
24 Misol   uchun,   muassasaning   tozalash   vaqti   uning   maydoni   kattaligiga   chiziqli
ravishta bog’liq ( Θ ( S )),  ya’ni maydon kattaligining  n  marta ortishi bilan uni tozalash
vaqti   ham   n  marta   ortadi.   Telefon   daftarchasidan   ismni   qidirishda   agar   chiziqli
qidirish   algoritmidan   foydalanilsa,   O(n)   chiziqli   vaqtni   talab   etadi.   Agar   ikkilik
qidiruvdan   foydalanilsa,   u   holda   ( Ο (log
2 ( n )))   yozuvlar   soniga   logarifmik   bog’liq
bo’ladi. 
Biz   O	
  – funksiya bilan ko’proq kuzatuvlar olib boramiz. Keyingi kuzatishlarda
algoritmlarning murakkabligi yuqori asimptotik chegara bilan beriladi. 
Asimptotik tahlilning muhim qoidalari:
1. O ( k * f ) =   O ( f ) – doimiy ko’payuvchi k (konstanta) tashlab yuboriladi, chunki
doimiy   kirish   ma’lumotlarining   ortishi   bilan   uning   ahamiyati   yo’qoladi,
masalan:
O(9,1n) =   O(n)
2.O ( f * g )   =   O ( f )* O ( g )   –   ikkita   funksiya   ko’paytmasining   murakkabligini
baholash ularning murakkabliklari ko’paytmasiga teng, masalan:
O(5n*n) =   O(5n)*O(n) =   O(n)*O(n) =   O(n*n) =   O(n 2
)
3.O ( f / g )= O ( f )/ O ( g )   –   ikkita   funksiyaning   bo’linmasining   murakkabligi   ular
murakkabliklarining bo’linmasiga teng, masalan:
O(5n/n) =   O(5n)/O(n) =   O(n)/O(n) =   O(n/n) =   O(1)
4.O ( f + g )   teng   O(f)	
  va   O(g)   larning   dominantiga   –   funksiyalar   summasining
murakkabligini   baholash,   birinchi   va   ikkinchi   qo’shiluvchilarning   dominant
(hukmron) murakkabligini baholash bilan belgilanadi, masalan:
O(n 5
+n 10
) =   O(n 10
)
Amallarning   sonini   sanash   juda   mayda   ish,   eng   muhimi   bu   unchalik   muhim
emas.   Yuqorida   keltirilgan   qoidalardan   kelib   chiqqan   holda,   algoritmning
murakkabligini aniqlashda oldin bajarganimizdek amallarni sanash  kerak emas, biz
uchun algoritm (operator yoki operatorlar guruhi) konstruksiyasi qaysi murakkablik
darajasiga mansubligini bilish kifoya. Bundan ma’lumki, sikl va rekursiyalarga ega
bo’lmagan algoritm   O(1)   konstanta murakkabligiga ega. n ta iteratsiyani bajaruvchi
25 siklning murakkabligi   O(n)  ga teng. Bitta n o’zgaruvchi qiymatiga bog’liq bo’lgan
ichma ich joylashgan ikkita siklning konstruksiyasi  kvadratik murakkablikka   O(n 2
)
ega bo’ladi.
Quyida	
 eng	 ko’p	 uchraydigan	 murakkablik	 sinflari	 keltirilgan:
 O (1) –  konstantali murakkablik ;
 О ( n ) – chiziqli murakkablik;
 О ( n а
) –  polynomial murakkablik ;
 О (log( n )) – logarifmik murakkablik;
 O(n*log(n)) – kvazichiziqli murakkablik;
 O (2 n
) –  eksponensial murakkablik ;
 O ( n !) – factorial murakkablik .
Topologik tartiblash algoritmining   qo'llanilishi
Yuqoridagi   maqolani   o'qiyotganda,   siz   ushbu   algoritmdan   foydalanishingiz
mumkin   bo'lgan   ba'zi   joylar   haqida   o'ylab   ko'rgan   bo'lsangiz   kerak.   Keling,   ulardan
ba'zilari juda keng tarqalgan foydalanishni ko'rib chiqaylik:
1. Grafikdagi siklni topish
Biz   yuqorida   ko'rdikki,   grafikda   tsikl   mavjud   bo'lganda,   grafikning   topologik
tartiblash   /   topologik   tartibi   mavjud   emas.   Aytaylik,   bizda   ma'lum   jarayonlar
mavjud,   1,   2   va   3   jarayonlar   .   Biz   ularni   bajarish   uchun   to'g'ri   tartibni   topishimiz
kerak.  Sizga berilgan ma'lumotlar:
 1-jarayonni bajarish uchun siz 2-jarayonni bajarishingiz kerak
 3-jarayonni bajarish uchun siz 1-jarayonni bajarishingiz kerak
 2-jarayonni bajarish uchun siz 3-jarayonni bajarishingiz kerak
26 Yaratilgan grafik quyidagicha ko'rinadi:
               
Ushbu grafik tsiklni o'z ichiga oladi!
Kompyuter   bu   tsikl   yoki   yo'qligini   qanday   biladi?   Avval   bajarilishi   kerak
bo'lgan   jarayonni   topishga   urinib,   u   tsiklga   yopishib   qoladi!   Topologik
tartiblash   yordamida   biz   grafikda   sikl   borligini   aniqlashimiz   mumkin,   chunki
tugunlardan kamida bittasi topologik tartibni buzadi.   Agar biz kiritilgan jarayonlarda
tsikl   borligini   aniqlasak,   uni   tizimga   kiritmaymiz!   2.   Operatsion   tizimning
blokirovkasini   aniqlash   Operatsion   tizimda   bizda   bajarilishini   kutayotgan   yoki
allaqachon   bajarilgan   bir   nechta   jarayonlar   va   holatlar   mavjud.   Aytaylik,   hozirda
bajarilishini   kutayotgan   jarayon   bor,   chunki   u   boshqa   jarayondan   resurslarga
muhtoj.   Ammo agar resurslar bilan ta'minlaydigan jarayon o'zi resursni ushlab turgan
kutish   holatida   bo'lsa,   unda   har   qanday   jarayon   qanday   amalga   oshiriladi?   Bu   holat
o'lik deb ataladi. Agar e'tibor bergan bo'lsangiz, bu ham grafikdagi tsiklga o'xshaydi
va   biz   yuqorida   ko'rganimizdek,   topologik   tartib   -   bu   tsiklni   aniqlash   va   boshi   berk
27 ko'chaga   tushishning   oldini   olishning   eng   yaxshi   usuli!
Resurslarni   taqsimlash   grafigi   Grafik   uchun   mos   keladigan   kutish   Bu
yerda   P1   ,   P2   va   P3   jarayonlar,   R1   ,   R2   va   R3   esa resurslardir.   Tugallangan vaziyatda u
xuddi   tsiklik   grafikga   o'xshaydi   va   operatsion   tizimlarda   blokirovkaning   oldini   olish
uchun, ya'ni birinchi navbatda uni aniqlash orqali   topologik tartib   qo'llaniladi.
Topologik tartib asosidagi amaliy masala
Topologik   tartibdan   foydalanadigan   juda   keng   tarqalgan   muammo   bu   Kurs
jadvali muammosi.
Muammoning   bayoni   quyidagicha:   Sizga universitetingizda	 o'tishingiz	 kerak
bo'lgan	
 kurslar	 ro'yxati	 beriladi.   Har	 bir	 kursda	 ba'zi	 yoki	 nol	 shartlar
mavjud.   Sizning	
 vazifangiz	 kurslarni	 tugata	 olasizmi	 yoki	 yo'qligini	 aniqlashdir.
Bir lahzaga muammoning kirish yoki chiqishini  unutaylik, faqat  muammo bayoniga
e'tibor qarataylik.
Misol   keltiraylik,   sizda   1,   2,   3,   4,   5,   6   kurslar   mavjud   .   3   -   kursni   tugatish
uchun siz 2 va   5   -kursni allaqachon tugatgan bo'lishingiz kerak   .   4   - kurs   uchun siz 1-
kursni   bajarishingiz   kerak   edi.   6   -kurs   uchun   siz   3   ,   4   va   5   -kursni   tamomlagan
bo'lishingiz kerak .
Kutib   turing,   yuqoridagi   gaplar   bilan   bizning   tort   muhokamamiz   o'rtasida
o'xshashlik   bormi?   Kek   pishirayotganda   biz   keyingi   bosqichga   o'tishdan   oldin
ma'lum   qadamlarni   bajarishimiz   kerak   edi   va   bu   erda   ham   xuddi   shunday
28 masala!   Keyingi   yoki   qolganlarini   o'rganish   uchun   ba'zi   kurslarni   tugatishimiz
kerak.   Buni   topologik   tartiblash   yordamida   hal   qila   olamizmi?   Topologik   tartiblash
qanday foydali bo'lishi mumkin?
Muammo   bayonotiga   yana   qarang,   siz   barcha   kurslarni   tugata   olasizmi   yoki
yo'qmi,   bilib   olishingiz   kerak.   Ushbu   joriy   misolda   siz   barcha   kurslarni   tartibda
yakunlashingiz mumkin.
Xo'sh,   qachon   yoki   qanday   holatda   kurslarni   tugatolmaysiz   ?   O'ylab
ko'ring.   Aytaylik,   sizga   boshqa   oraliq   kurs   qo'shildi,   7   -kurs   .   7   -kursning   sharti   3   -
kurs   , shuningdek,   5 -kursni tugatishdan oldin siz   7   - kursni tamomlashingiz kerak   .
Sizningcha,   siz   kurslarga   qatnasha   olasizmi?   Keling,   uni   grafikda   ifodalash   orqali
buni osonlashtiramiz.   Siz hozirgacha bu bilan qulay bo'lishingiz kerak!
Dastlab, bizda faqat   1   dan   6 gacha   kurslar bo'lganida, u qanday ko'rinishga ega edi:
              
7   kursi   va   7   va   5   ning   old   shartlari   qo'shilgan   holda   ,   grafik   endi   quyidagicha
ko'rinadi:
29                       
Grafikga nazar tashlaydigan bo'lsak, siz birinchi navbatda tsiklni izlagan bo'lishingiz
kerak,   chunki   biz   ushbu   maqolada   shu   bilan   shug'ullanganmiz.   Siz   buni
payqadingizmi?
                      
Moviy chiziqqa rioya qiling, bu sizning tsiklingiz!   7   - kurs   3   - kursni  ,   3   -kurs
esa   5   -kursni   va   5   -kurs   uchun   7   -kursni   tamomlashni   talab   qiladi!   Endi   siz
muammoni   sezdingiz,   bu   kurslarni   o taʻ   olmaysiz   .   Endi   muammoni   hal   qila
oldingizmi?   Biz shunchaki grafikda tsikl bor-yo'qligini tekshirishimiz kerak. Keling,
kirish   va   chiqish   shaklini   ham   ko'rib   chiqaylik,   sizga   [a,   b]   ega   bo'lgan   juftliklar
ro'yxati   beriladi,   bu   erda   a,b
30 a   kursini   to'ldirishni   bildiradi   ,   b   kursi   old   shart.   Yuqoridagi   grafik   uchun   berilgan
kirish (tsiklsiz) bo'ladi:  [[4, 1], [3, 2], [3, 5], [6, 4], [6, 5], [6, 3]]
Va   chiqish   rost   bo'ladi   ,   chunki   bu   grafikda   tsikl   yo'q   va   siz   barcha   kurslarni
olishingiz mumkin.
Siz   allaqachon   topologik   saralash   bo'yicha   mutaxassissiz,   shuning   uchun   biz
avval   yaratgan   funktsiyaga   qo'shilishi   kerak   bo'lgan   yagona   kod   bo'lagi   (   Kan
algoritmi   ) biz uchun qo'shnilik ro'yxatini yaratadigan yana bir funktsiyadir va biz uni
topological_sort funksiyasiga kiritganimizdan keyin. , tugatdik!
C++ da:
// declare a list of lists called graph
vector<vector<int>> graph;
// traverse the input - prerequisites
for (auto& e: prerequisites){
graph[e[1]].push_back(e[0]);
}
Ushbu qisqa   3   qatorli kod yordamida siz topologik saralash funktsiyasiga berishingiz
mumkin bo'lgan qo'shnilik ro'yxatini yaratdingiz va bu shunday! 
              Algoritmlarni tahlil qilishning asosiy vazifasi kirish ma'lumotlari hajmining
oshib   borishi   bilan   resurslarga   bo'lgan   talabni   (vaqt   va   xotira   xarajatlari)   o'lchash
usullarini   aniqlashdir.   Shundan   so'ng,   o'sish   sur'ati   qonuniyatlarini   tavsiflash   uchun
zarur   bo'lgan   matematik   mexanizm   ishlab   chiqiladi.   Kirish   ma'lumotlari   hajmini
oshirish   bilan   turli   xil   funktsiyalar;   "bitta   funktsiya   boshqasiga   qaraganda   tezroq
o'sadi"   iborasi   nimani   anglatishini   aniqlab   olishga   yordam   beradi.   Ba'zi   hollarda,
yaxshi   bajarilish   vaqtiga   erishish   yanada   murakkab   ma'lumotlar   tuzilmalaridan
foydalanishga  bog'liq va bo'lim  oxirida biz bunday ma'lumotlar  strukturasining juda
31 foydali   misolini   ko'rib   chiqamiz:   ustuvor   navbatlar   va   ularni   uyum(kucha,   heap)
asosida amalga oshirish.
Asosiy maqsad - hisoblash muammolarining samarali algoritmlarini izlash. Ushbu
umumiylik   darajasida   kompyuterni   hisoblashning   butun   sohasi   ushbu   mavzu   bilan
bog'liq   bo'lib   tuyuladi;   bizning   yondashuvimiz   boshqalardan   qanday   farq   qiladi?
Algoritmlarni   ishlab   chiqishda   umumiy   mavzular   va   loyihalash   tamoyillarini
aniqlashga   harakat   qilamiz.   Bizni   samarali   algoritmlarni   loyihalashning   asosiy
usullarini   minimal   ma'lumot   bilan   namoyish   etuvchi   paradigmatik   masalalar   va
usullar qiziqtiradi.  
Algoritmni   bajarilish   qadami   -   bu   ijrochi   tomonidan   bitta   ko‘rsatmaning
bajarilishidir.   Bir   masalani   hal   etuvchi   ikkita   algoritmdan   kam   qadam   talab
qilinayotgani samaraliroqdir.  Samaradorlik  o‘lchovi - bu bor-yo‘g‘i qadamlar sonidir.
Lekin chuqurroq e’tibor berib qarasak,  bu ta’rifdagi   mujmal   tomonlarni  aniqlaymiz.
Ba’zan avval uchragan  algoritmlardagidan  ko‘ra vaziyat murakkabroq  bo’ladi. 
Algoritmlar   murakkabligi   bilan   ham   farqlanishi   mumkin.   Algoritmning
murakkabligini   uning   matnidagi   satrlar   soni   bilan   o‘lchaymiz.   Shu   bilan   birga
quyidagi ikki satrni bir  tuzilmaning  ikki qismi bo‘lgani uchun bittaga hisoblaymiz
TAKRORLANSIN <son>	 MARTA	 TAMOM	 
Mana,	
 masalan,	 quyidagi	 algoritmda:	 
1	
 ni	 qo‘sh	 
TAKRORLANSIN	
 6 MARTA	 2 ga	 ko‘paytir	 
1	
 ni	 qo‘sh	 
TAMOM
  
1	
 ni	 qo‘sh	 
TAKRORLANSIN	
 6 MARTA	 
TAMOM	
 
32 2 ga	 ko‘paytir	 
1	
 ni	 qo‘sh	 
faqat	
 4 ta	 satr	  bor. Bu uning murakkabligi 4 ekanligini bildiradi. 
Shuni   aytib   o‘tish   joizki,   hozir   biz   ko’rgan   algoritm   murakkabligi   va
samaradorligi   o‘zaro   tengdir.   Masalan,   bo‘ri,   echki   va   karamni   daryodan   o‘tkazish
algoritmi ham 7 satrdan iborat ham u 7 qadamda bajariladi. 
Bu yerda bizni kerakli vositamiz bor: bu TAKRORLANSIN - MARTA tuzilmasi.
Shuning uchun oshiruvchi tomonidan 17 sonini hosil qilish algoritmi 3 satrdan iborat
bo‘ladi (eslatma: tuzilma 1 ta satr deb hisoblanadi): 
1 ni qo‘sh 
TAKRORLANSIN 16 MARTA 
1 ni qo‘sh 
TAMOM 
Endi   bu   algoritmning   samaradorligi   17   ga,   murakkabligi   esa   17   emas,   3   ga
teng. Askarlar va qayiq masalasi algoritmida 60 ta askarni daryodan o‘tkazish uchun
240   qadam   bajariladi,   algoritm   matni   esa   5   satrdan   iborat.   Bu   algoritmning
samaradorligi   240   ga,   murakkabligi   esa   5   ga   teng.   Baqa   uchun   tuzilgan   “Baqa   toq
sondagi n ta bargli nilufarning 1 tartib raqamli bargiga tushdi. U barcha pashshalarni
yeb   2   tartib   raqamli   barg   ustiga   borish   algoritmini   tuzing.”   masalani   algoritmida
qadamlar sonini hisoblaymiz: 
son + 1 + son — 1  =  (n  —1):2  +	
 (n	 —  1):2  =	 n —  1. 
Demak, har qanday n toq son uchun algoritmni samaradorligi n - 1 ga teng ekan.
Algoritmning murakkabligi esa n toq son nechaga teng bo‘lishidan qat’iy nazar, 5 ga
teng bo‘ladi!
Xulosa.   Baqa   masalasiga   oid   algoritmlarning   samaradorligi   faqat   n   sonining
qiymatiga   bog‘liq.   Chunki   masala   shartida   Baqa   har   bir   bargdagi   pashshani   yeb
chiqishi   talab   qilinadi.   U   holda   barglar   soni   n   ta   ekanligi   va   Baqa   biror   bargning
33 ustida   turgandan   keyin   harakat   boshlanganligidan   qadamlar   soni   doimo   n-1   ta
bo‘lishi kelib chiqadi. 
Haqiqatan,   masalan,   agar   1   tartib   raqamli   bargdan   4   tartib   raqamlibargga   o‘tish
кегак bo‘lsa, u holda barcha imkoniyatlarni 1.1—1.2-rasmlarda, agar 1 tartib raqamli
bargdan 5 tartib raqamli bargga o‘tish kerak bo‘lsa, u holda barcha imkoniyatlarni 1.3
—1.5-rasmlardan   ko‘r
ishimiz mumkin.
341.5-rasm1.4-rasm Va nihoyat, yana bir izoh. Samaradorlik va murakkablik talabi ko‘pincha bir-biri
bilan   ziddiyatga   kirishadi.   Bu   mutlaqo   tabiiy.   Axir,   mashina   sotib   olayotgan
bo‘lsangiz, eng chiroyli va qulay mashinaning eng arzon bo‘Iishiga umid qilmaysiz.
Algoritmlashda   ham   shunday.   Agar   sizga   juda   samarador   algoritm   kerak   bo‘lsa,   bu
algoritm   boshqalariga   nisbatan   ancha   murakkabroq   bo’lishi   ehtimoli   katta.
Amaliyotda esa oqilona murosaga kelishga to ‘g‘ri keladi. 
Hisoblash qobiliyati.   Ko'plab muammolarda uchraydigan yana bir xususiyat - bu
ularning asosan diskretligi. Ko'plab muammolarda uchraydigan yana bir xususiyat-bu
ularning   asosiy   ajralib   turishi.   Boshqacha   qilib   aytganda,   bu   shunday   masalalarki,
ularda yechim kombinatorial variantlarning keng to'plamidan qidirib topiladi; maqsad
aniq belgilangan shartlarni qanoatlantiradigan echimni samarali topishdir.
Hisoblash samaradorligi  tushunchasini  aniqlash uchun, biz birinchi  navbatda ish
vaqtining   samaradorligiga   e'tibor   qaratamiz:   algoritmlar   tez   ishlashi   kerak.   Ammo
algoritmlar   boshqa   resursrardan   foydalanish   nuqtai   nazaridan   ham   samarali   bo'lishi
mumkinligini   tushunish   muhimdir.   Xususan,   algoritm   tomonidan   ishlatilinadigan
xotira miqdori ham samaradorlikning muhim jixati bo'lishi mumkin.
Algoritm
 samaradorligi .   (1)T:   algoritm   samarali   deb   ataladi   agar   real   kirish
ma'lumotlari uchun u tezkor amalga oshirilsa.
(2)T:   algoritm   samarali   deb   ataladi   agar   u   sifatli   bajarilishni   “to’liq
qidirish”(полнiy перебор)ga nisbatan tezroq ta'minlasa.
"To'liq   qidirish"   usuliga   qaraganda   ancha   yaxshi   ishlashni   ta'minlaydigan
algoritmlar,   deyarli   har   doim   qimmatli   evristik   g'oyani   o'z   ichiga   oladi,   buning
natijasida ushbu yaxshilanishga erishiladi; Bundan tashqari, ular ko'rib chiqilayotgan
masalaning   ichki   tuzilishi   va   hisoblash   qobiliyati   haqida   foydali   ma'lumotlarni
taqdim etadilar.
Polinomial   vaqt   samaradorlik   ko'rsatkichi   sifatida.   Tabiiy   kombinatorial
masalalarda   qidirish   vaqti,   kirish   ma'lumotlari   N   hajmiga   nisbatan   eksponensional
o'sishga  moyildir; agar  o'lcham  bittaga ko'paysa,  unda imkoniyatlar xajmi  bir  necha
marta ko'payadi. Bunday masalalarni yechish uchun yaxshi algoritm yanada samarali
miqyoslash   modeliga   ega   bo'lishi   kerak;   kirish   ma'lumotlarining   kattalashib   borishi
bilan   o’zgarmas   ko’paytuvchiga(aytaylik,   ikki   baravar)   oshishi   bilan   algoritmning
bajarilish vaqti ham qandaydir o’zgarmas S ko’paytuvchiga ko'payishi kerak.
(3)T:   Agar   algoritm   polinomial   bajarilish   vaqtiga   ega   bo'lsa,   u   samarali   deb
ataladi.
35 Lekin,   polinomial   vaqt   d   ning   katta   qiymatlarida   yaxshi   natija   bermasligi
mumkin,   masalan   d>=100   holatda   bu   son   juda   katta   bo’ladi,   natijada   polinomial
bajarilish vaqti kattalashib ketadi. Algoritm ishlayveradi. Bu xolda N^d faqat chegara
vazifasini o’taydi.
Xulosa:
Ushbu   mustaqil   ishni   bajarish   davomida   algoritmlarni   samaradorligini   va
murakkabligini   baholash   to’g’risida   ko’plab   ma’lumotlarga   ega   bo’lindi.   Turli
masalalar orqali alagoritmlarni samaradorligi va murakkabligi ko’rildi va solishtirildi.
Optimalikning kriteriyasi bu algoritmning murakkabligi hisoblanadi. Algoritm
murakkabligi   odatda   ikkiga   bo’linadi   ya’ni   vaqt   va   hajm   bo’yicha   murakkablikka
ajratadi.   Algoritm   murakkabligi   qoidasi   quyidagicha   ya’ni   –   bu   algoritmning
ma’lumotlari   hajmi   ortishi   bilan   algoritmning   ishlashi   vaqtining   tezkor   ravishda
ortishini belgilovchi funksiya hisoblanadi.
     Saralash metodlari ikkiga ajratiladi: ichki saralash va tashqi saralash.
    Ichki saralash –ma’lumotlar operativ xotirada joylashgan bo’lib, bunda dasturning
harakatlari sonini (solishtirish, solishtirishlar soni, elementlar almashinuvi va boshqa
metodlarga asoslangan) optimallashtirish muhim ahamiyat kasb etadi;
Tashqi   saralash   –   ma’lumotlar   murojaatlarni   sekinlashtiruvchi   tashqi   xotirada
(magnit lenta, baraban, disk va b.qa) joylashgan bo’lib, bunda aynan shu qurilmaga
murojaatlar sonini kamaytirish lozim.
Algoritmninga murakkabligini tahlil qilishni uch xil holatda tahlil qilamiz ya’ni:
        Eng yomon holat, o’rtacha holat va eng yaxshi holat.
Eng yomon holatda biz algoritm eng ko’p vaqt sarflaydiganiga qaraymiz.
O'rtacha   holatda   algoritmni   ishlash   vaqtini   topish   uchun ,   barcha   sonlarni   topish
uchun   ketgan   vaqtlarni   (har   bir   sonni   alohida-alohida   topishga   ketgan   vaqtlar)   o'rta
arifmetigi olinadi.
Eng yaxshi holat bu algoritmni bajarilishi uchun ketgan eng kam vaqtli holatdir.  
36 Adabiyotlar ro’yhati:
1. Абрамов С.А. Лекции о сложности алгоритмов.- М.: МЦНМО, 2009.- 256
с. 
2.   Дональд   Кнут   Искусство   программирования,   том   1.   Основные
алгоритмы— 3-е изд. — М.: «Вильямс», 2006. — С. 720. 
3. Кнут В. Искусство программирования. Т.3. Сортировка и поиск. – 2-е изд.
- Издательский дом “Вильямс”, 2000. 
4.  Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. –
360. 
5.   Носов   В.А.   Основы   теории   алгоритмов   и   анализа   их   сложности.   –   М.,
1992.
37

“TOPOLOGIK SARALASH ALGORITMNING MURAKKABLIGINI BAHOLASH” Mundarija Umumiy koʻrinish ........................................................................................................................................ 3 Qo'llash doirasi ............................................................................................................................................ 3 Olib ketishlar ................................................................................................................ 3 Topologik tartiblarga   kirish .......................................................................................................................... 3 Topologik tartiblash   nima   ? ......................................................................................................................... 5 Topologik turlanishning   o'ziga xosligi ..................................................................................................... 7 Kan algoritmi ............................................................................................................................................. 10 Topologik saralash   uchun chuqur birinchi qidiruv ..................................................................................... 14 Kodni amalga oshirish - Topologik tartiblash uchun Kan algoritmi ............................................................ 15 C++ ........................................................................................................................................................ 16 Java ....................................................................................................................................................... 21 Vaqt va algoritm murakkabligi tahlili ......................................................................................................... 22 Topologik tartiblash algoritmining   qo'llanilishi .......................................................................................... 26 1. Grafikdagi siklni topish ...................................................................................................................... 26 Topologik tartib asosidagi amaliy masala .................................................................................................. 28 Xulosa: ........................................................................................................................ 36 Ushbu mustaqil ishni bajarish davomida algoritmlarni samaradorligini va murakkabligini baholash to’g’risida ko’plab ma’lumotlarga ega bo’lindi. Turli masalalar orqali alagoritmlarni samaradorligi va murakkabligi ko’rildi va solishtirildi. .......................................................................................................... 36 Adabiyotlar ro’yhati: ................................................................................................ 37

KIRISH M а vzuning d о lz а rbligi. T а ‘lim tizimid а gi isl о h а tl а rni а m а ld а j о riy qilishd а bugungi kund а t а ‘lim j а r а y о nining а s о siy t а shkiliy qismi b о ‘lg а n, а m а liy m а shg‘ul о tl а rni s а m а r а d о rligini о shirish, о ‘qitishni ilg‘ о r p е d о g о gik t ех n о l о giy а l а rini q о ‘ll а sh а s о sid а о ‘quv с hil а r v а t а l а b а l а rg а j а h о n а nd о z а l а rd а gi bilim, k о ‘nikm а , m а l а k а l а rni sh а kll а ntirish о ‘quv j а r а y о nini m о ddiy – t ех nik а v а ах b о r о t b а z а si bil а n t а ‘minl а sh yuq о ri d а r а j а li m а l а k а li k а drl а rni t а yy о rl а sh sif а tli о ‘quv – uslubiy, ilmiy h а md а did а ktik m а t е ri а ll а r y а r а tish, t а ‘lim tizimi f а n v а ishl а b с hiq а rish о ‘rt а sid а о ‘z а r о s а m а r а li а l о q а d о rlik о ‘rn а tish d о lz а rb m а s а l а l а rd а n his о bl а n а di. F а n v а t ех nik а j а d а l sur а td а riv о jl а n а y о tg а n h о zirgi p а ytd а y а ngi t ех n о l о giy а d а n f о yd а l а nib d а rs о ‘tishni h а y о t t а q а z о qilm о qd а . Shu nuqt а i n а z а rd а n h о zirgi kund а t а yy о rl а n а y о tg а n е l е ktr о n k о ‘rg а zm а l а r v а d а rslikl а r о ‘quv с hil а rg а m а vzuni tushun а rli b о ‘lishig а y о rd а m b е rm о qd а . H о zirgi kund а t а ‘lim j а r а y о nid а k о mpyut е rning gr а fik imk о niy а tl а rid а n f о yd а l а nishg а b о ‘lg а n qiziqish v а bung а b о ‘lg а n t а l а bning о rt а b о rishi kuz а tilm о qd а . Ushbu kurs ishid а ― Topologik saralash. Algoritmning murakkabligini baholash b о ‘yi с h а multim е di а li е l е ktr о n r е sursl а r y а r а tish, ul а rni t а shkil е tuv с hil а ri, ul а rg а q о ‘yil а dig а n t а l а bl а r, е l е ktr о n r е sursl а r y а r а tish t ех n о l о giy а l а ri uslubl а ri h а qid а fikrl а r yuritil а di. Kurs ishi kirish, 4 b о b, х ul о s а , f о yd а l а nilg а n а d а biy о tl а r r о ‘y ха ti v а il о v а d а n ib о r а t. 2

I. Topologik tartiblash haqida umumiy nazariya Umumiy ko rinishʻ Topologik saralash yoki Kan algoritmi yo‘naltirilgan asil grafikni shunday tartibga soladigan algoritm bo‘lib, har bir tugun o‘zi ko‘rsatgan barcha tugunlardan oldin qaytarilgan tartibda paydo bo‘ladi, ya’ni agar bizda a --> b bo‘lsa, a b dan oldin paydo bo‘lishi kerak. Topologik tartib Uning asosiy qo'llanilishi yo'naltirilgan grafiklardagi sikllarni aniqlashdir, chunki tsiklni o'z ichiga olgan grafik uchun topologik tartib mumkin emas. Uning qo'llanilishidan ba'zilari: OTda blokirovkani aniqlash, Kurs jadvali muammosi va boshqalar. Qo'llash doirasi  Ushbu maqola Topologik saralashning ishlashi haqida gapiradi .  Topologik saralash zarurati .  Topologik saralashning turli operatsiyalari .  Topologik saralashni amalga oshirish .  Topologik saralashning murakkabligi . Olib ketishlar  Topologik saralashning murakkabligi  Vaqt murakkabligi - O(N + M) O   ( N + M   ) Bu erda N - tugunlar soni va M - qirralarning soni Topologik tartiblarga kirish Bugun, topologik tartib haqida gapirishdan oldin , keling, tort haqida gapiraylik. Ha, tort. Bugun biz shokoladli tort pishiramiz. 3

Xo'sh, pirojnoe pishirish uchun qanday qadamlarni bajarasiz? 1. Sizda un, pishirish kukuni, pishirish soda, yogurt, yog 'va boshqalar kabi ma'lum ingredientlar mavjud. Bularning barchasini pishirishga qo'yishdan oldin, bu ingredientlarning barchasini yaxshilab aralashtirish kerakligini bilishingizga aminman. 2. Biroq, xamirni (aralashtirilgan ingredientlarni) panga qo'yishdan oldin, avval panani moylash va un bilan to'ldirish kerak. 3. Xamirni quyganingizdan so'ng, uni pishirishingiz kerakligini bilasiz. Ammo keyin yana, tortni pishirishdan oldin, siz pechni oldindan qizdirishingiz kerak. 4. Kekni muzlash uchun u salqin bo'lishi kerak. Lekin uni sovutish uchun avval pishirish kerak. 5. Kekni muzlashdan oldin uni sovutish kerak. Nega bu pirojnoe pishirish haqida? Biz topologik tartibni o'rganmadikmi ? Kutib turing, biz bunga erishmoqdamiz. Yuqorida aytib o'tilgan ushbu to'liq protsedurani grafik sifatida ko'rsatish mumkin. Aniqrog'i, yo'naltirilgan grafik. Nega? Keyingi harakatga o'tishdan oldin ma'lum bir harakatni bajarishimiz kerakligini aytib o'tdik. Asosan, bizda amal qilish kerak bo'lgan tartib bor, shuning uchun agar grafik yo'naltirilgan bo'lsa, albatta mantiqiy bo'ladi, har bir tugunning mazmuni ma'lum bir harakatdir. Grafik qanday ko'rinishi mumkin: 4

Yuqoridagi grafikda ko'rib turganingizdek, avval siz ingredientlarni aralashtirishingiz kerak va, albatta, shundan keyingina xamirni panga qo'shishingiz mumkin. Kekni pishirishdan oldin, panani moylash kerak va hokazo. Bu erda qanday kuzatish mumkin? Grafikni tugunlarning ustuvorligi bo'yicha tartiblash mumkin va topologik tartib aynan shunday! Biz topologik tartibni o'rganish uchun asos yaratdik va endi uni rasmiy ravishda aniqlashimiz mumkin. Topologik tartiblash nima ? Aslida, topologik tartiblash - massiv yoki vektorni yoki ro'yxatni qaytarish orqali yo'naltirilgan grafikni saralaydigan algoritm bo'lib, u har bir tugun o'zi ko'rsatgan barcha tugunlardan oldin paydo bo'ladigan tugunlardan iborat . Bu erda biz uni oddiygina massiv deb ataymiz, siz vektor yoki ro'yxatni ham ishlatishingiz mumkin. Aytaylik, bizda grafik bor edi, a --> b --> c keyin topologik tartiblash algoritmi qaytadi - [a, b, c] . Nega? Chunki, a b ga ishora qiladi , ya'ni a turda b dan oldin kelishi kerak. b c ga ishora qiladi , ya'ni b turda c dan oldin kelishi kerak . Keling, nisbatan murakkabroq misolni ko'rib chiqaylik. 5