作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei%20
《文明》是一款风靡20多年的回合制策略游戏，由Sid Meier开发。《文明》结构宏大，内容丰富，玩法多样，游戏性强，称得上是历史上最伟大的游戏。在文明中，你可以选择某个文明的，从部落开始发展，在接下来的几千年的历史中，发展科技、开荒拓野、发动战争等等。游戏在保持自由度的前提下，对各个社会文明的发展顺序有很好的仿真性，让玩家仿佛置身于历史长河，坐观文明的起落。美国的一些大学的历史系甚至于使用该游戏作为教学工具。
(作为《文明》的忠实爱好者，多少个昼夜耗费在一张张地图上啊。好吧，是为了学习历史。)
“科技树”
《文明》中的科技树
游戏有一个“科技树”系统，即你可以按照该图所示的顺序来发展科技。“科技树”是这样一个概念: 为了研发某个科技，我们必须已经掌握了该科技的所有前提科技(prerequisite)。科技树中有一些箭头，从A科技指向B科技，那么A就是B的前提科技。比如，根据上面的科技树，为了研发物理(Physics)，我们必须已经掌握了化学(Chemistry)和天文学(Astronomy)。而为了研发化学(Chemistry)，我们又必须掌握了火药(Gunpowder)。如果一个科技没有其它科技指向，那么就不需要任何前提科技就可以研发，比如图中的封建主义(Feudalism)。如果同一时间只能研发一项科技，那么玩家的科技研发就是一个序列，比如封建主义，工程 (Engineering)，发明(Invention)，火药，一神教(monotheism)，骑士制度(Chivalry)…… 有些序列是不合法的，比如工程，发明，火药……，在研发的“发明”时，并没有满足“封建主义”的前提条件。
一个有趣的问题是，如何找到合法的序列呢？当我们在设计计算机玩家时，很可能需要解决这样一个问题。
图(graph)中的拓扑排序算法(Topological Sort)可以给出一个合法序列。虽然在游戏中被称为“科技树”，但“科技树”并不符合数据结构中的树结构。在数据结构中，树的每个节点只能由一个父节点，整个树只有一个根节点。因此，“科技树”是一个不折不扣的图结构。此外，该树是一个有向的无环(acyclic)图。图中不存在环 (cycle, 环是一个长度大于0的路径，其两端为同一节点)。
拓扑排序
拓扑排序利用了一个事实，即在一个无环网络中，有一些节点是没有箭头指入的，比如科技树中的一神教、封建主义、工程。它们可以作为序列的起点。
- 选择没有箭头指入的节点中的任一个，可以作为合法序列的起点，放入序列。
- 当我们将某个节点放入序列后，去掉该节点以及从该节点指出的所有箭头。在新的图中，选择没有箭头指向的节点，作为序列中的下一个点。
- 重复上面的过程，直到所有的节点都被放入序列。
对于每个节点，我们可以使用一个量入度(indegree)，用来表示有多少个箭头指入该节点。当某个节点被删除时，图发生变化，我们需要更新图中节点的入度。
为了方便，我将“科技树”中的节点编号，为了符合C语言中的传统，编号从0开始。下面是对应关系:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 一神教 | 神学 | 印刷术 | 民主 | 自由艺术 | 骑士制度 | 音乐理论 | 银行 | 经济学 | 封建主义 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 教育 | 天文学 | 航海术 | 物理 | 重力理论 | 发明 | 火药 | 化学 | 磁学 | 工程 |
| 20 | 21 | ||||||||
| 冶金 | 军事传统 |
我们根据编号，绘制上述图(graph)。我同时用三种颜色，来表示不同点的入度(indegree):
我们使用邻接表的数据结构(参考纸上谈兵: 图)，来实现图。构建代码如下:
/* By Vamei */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define NUM_V 22
typedef struct node *position;
/* node */
struct node {
int element;
position next;
};
/*
* operations (stereotype)
*/
void insert_edge(position, int, int);
void print_graph(position graph, int nv);
/* for testing purpose */
void main()
{
struct node graph[NUM_V];
int i;
// initialize the vertices
for(i=0; i<NUM_V; i++) {
(graph+i)->element = i;
(graph+i)->next = NULL;
}
// insert edges
insert_edge(graph,0,1);
insert_edge(graph,0,5);
insert_edge(graph,1,2);
insert_edge(graph,1,10);
insert_edge(graph,2,3);
insert_edge(graph,3,4);
insert_edge(graph,7,8);
insert_edge(graph,9,5);
insert_edge(graph,9,15);
insert_edge(graph,10,6);
insert_edge(graph,10,7);
insert_edge(graph,10,11);
insert_edge(graph,11,12);
insert_edge(graph,11,13);
insert_edge(graph,13,14);
insert_edge(graph,13,18);
insert_edge(graph,15,16);
insert_edge(graph,16,17);
insert_edge(graph,17,13);
insert_edge(graph,17,20);
insert_edge(graph,19,15);
insert_edge(graph,20,21);
print_graph(graph,NUM_V);
}
/* print the graph */
void print_graph(position graph, int nv) {
int i;
position p;
for(i=0; i<nv; i++) {
p = (graph + i)->next;
printf("From %3d: ", i);
while(p != NULL) {
printf("%d->%d; ", i, p->element);
p = p->next;
}
printf("\n");
}
}
/*
* insert an edge
*/
void insert_edge(position graph,int from, int to)
{
position np;
position nodeAddr;
np = graph + from;
nodeAddr = (position) malloc(sizeof(struct node));
nodeAddr->element = to;
nodeAddr->next = np->next;
np->next = nodeAddr;
}
我们可以根据上面建立的图，来获得各个节点的入度。使用一个数组indeg来储存各个节点的入度，即indeg[i] = indgree of ith node。下面的init_indeg()用于初始化各节点的入度:
// according to the graph, initialize the indegree at each vertice
void init_indeg(position graph, int nv, int indeg[]) {
int i;
position p;
// initialize
for(i=0; i<nv; i++) {
indeg[i] = 0;
}
// assimilate the graph
for(i=0; i<nv; i++) {
p = (graph + i)->next;
while(p != NULL) {
(indeg[p->element])++;
p = p->next;
}
}
}
正如我们之前叙述的，我们需要找到入度为0的节点，并将这些节点放入序列。find_next()就是用于寻找下一个入度为0的节点。找到对应节点后，返回该节点，并将该节点的入度更新为-1:
/* find the vertice with 0 indegree*/
int find_next(int indeg[], int nv) {
int next;
int i;
for(i=0; i<nv; i++) {
if(indeg[i] == 0) break;
}
indeg[i] = -1;
return i;
}
当我们取出一个节点放入序列时，从该节点出发，指向的节点的入度会减1，我们用update_indeg()表示该操作:
// update indeg when ver is removed
void update_indeg(position graph, int nv, int indeg[], int ver) {
position p;
p = (graph + ver)->next;
while(p != NULL) {
(indeg[p->element])--;
p = p->next;
}
}
有了上面的准备，我们可以寻找序列。使用数组seq来记录序列中的节点。下面的get_seq()用于获得拓扑排序序列:
// return the sequence
void get_seq(position graph, int nv, int indeg[], int seq[]){
int i;
int ver;
for(i = 0; i<nv; i++) {
ver = find_next(indeg, nv);
seq[i] = ver;
update_indeg(graph, nv, indeg, ver);
}
}
综合上面的叙述，我们可以使用下面代码，来实现拓扑排序:
/* By Vamei */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define NUM_V 22 typedef struct node *position; /* node */ struct node { int element; position next; }; /* * operations (stereotype) */ void insert_edge(position, int, int); void print_graph(position, int); void init_indeg(position, int , int *); void update_indeg(position, int, int *, int); void get_seq(position, int, int *, int *); int find_next(int *, int); /* for testing purpose */ void main() { struct node graph[NUM_V]; int indeg[NUM_V]; int seq[NUM_V]; int i; // initialize the graph for(i=0; i<NUM_V; i++) { (graph+i)->element = i; (graph+i)->next = NULL; } insert_edge(graph,0,1); insert_edge(graph,0,5); insert_edge(graph,1,2); insert_edge(graph,1,10); insert_edge(graph,2,3); insert_edge(graph,3,4); insert_edge(graph,7,8); insert_edge(graph,9,5); insert_edge(graph,9,15); insert_edge(graph,10,6); insert_edge(graph,10,7); insert_edge(graph,10,11); insert_edge(graph,11,12); insert_edge(graph,11,13); insert_edge(graph,13,14); insert_edge(graph,13,18); insert_edge(graph,15,16); insert_edge(graph,16,17); insert_edge(graph,17,13); insert_edge(graph,17,20); insert_edge(graph,19,15); insert_edge(graph,20,21); print_graph(graph,NUM_V); init_indeg(graph,NUM_V,indeg); get_seq(graph, NUM_V, indeg, seq); for (i=0; i<NUM_V; i++) { printf("%d,", seq[i]); } } void print_graph(position graph, int nv) { int i; position p; for(i=0; i<nv; i++) { p = (graph + i)->next; printf("From %3d: ", i); while(p != NULL) { printf("%d->%d; ", i, p->element); p = p->next; } printf("\n"); } } /* * insert an edge */ void insert_edge(position graph,int from, int to) { position np; position nodeAddr; np = graph + from; nodeAddr = (position) malloc(sizeof(struct node)); nodeAddr->element = to; nodeAddr->next = np->next; np->next = nodeAddr; } void init_indeg(position graph, int nv, int indeg[]) { int i; position p; // initialize for(i=0; i<nv; i++) { indeg[i] = 0; } // update for(i=0; i<nv; i++) { p = (graph + i)->next; while(p != NULL) { (indeg[p->element])++; p = p->next; } } } // update indeg when ver is removed void update_indeg(position graph, int nv, int indeg[], int ver) { position p; p = (graph + ver)->next; while(p != NULL) { (indeg[p->element])--; p = p->next; } } /* find the vertice with 0 indegree*/ int find_next(int indeg[], int nv) { int next; int i; for(i=0; i<nv; i++) { if(indeg[i] == 0) break; } indeg[i] = -1; return i; } // return the sequence void get_seq(position graph, int nv, int indeg[], int seq[]){ int i; int ver; for(i = 0; i<nv; i++) { ver = find_next(indeg, nv); seq[i] = ver; update_indeg(graph, nv, indeg, ver); } }
上面算法中有一个遍历所有节点的for循环，而循环中的find_next()函数也会遍历所有的节点。因此，算法复杂度为O(|V
。
在find_next()中，我们将放入序列的节点入度记为-1。find_next()每次会遍历所有的节点，没有必要遍历入度为-1的节点。为了改善算法复杂度，我们可以使用一个队列(或者栈) 来记录入度为0的元素。我们每次从队列中取出一个元素放入拓扑序列，并更新相邻元素的入度。如果该元素的相邻元素的入度变为0，那么将它们放入队列中。可以证明，这样的改造后，算法复杂度为O(|V
