1. 场景

通过当前节点与依赖节点列表描述一个有向无环图DAG节点依赖问题，适合流程图中节点依赖关系的定义，适合存在明确的依赖关系并且按依赖顺序执行的领域

项目管理与任务调度
工作流与审批流程

2. 数据描叙

name：描叙流程图中节点名称
dependencies: 描叙当前节点依赖的父级节点列表，dependencies为空则表示根节点

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[
  {
    "dependencies": [
      "task-0711-1761200645304"
    ],
    "name": "task-0711-1761200698814"
  },
  {
    "name": "task-0711-1761200645304"
  },
  {
    "dependencies": [
      "task-0711-1761200698814"
    ],
    "name": "task-0711-1761204095457"
  },
  {
    "dependencies": [
      "task-0711-1761204095457"
    ],
    "name": "task-0711-1761204132857"
  }
]

3. 输出从根节点到末尾节点（排好序的）

方法1思路：
- a. 首先遍历找出首节点
- b. 找出首节点后依次找出后继节点添加到末尾
- c. 时间复杂度:O(n^2) 空间复杂度: O(n)
- d. 缺陷: 无法遍历出多节点的依赖的

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task_dag = [
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761200645304"
        ],
        "name": "task-0711-1761200698814"
    },
    {
        "name": "task-0711-1761200645304"
    },
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761200698814"
        ],
        "name": "task-0711-1761204095457"
    },
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761204095457"
        ],
        "name": "task-0711-1761204132857"
    }
]


def sort_dag(dag: list) -> []:
    nodes = []
    pre_node = None
    while len(dag) > 0:
        for index in range(len(dag)):
            deps = dag[index].get("dependencies", [])
            
            # 没有依赖的认为是第一个节点
            if not deps:
                nodes.insert(0, dag[index])
                pre_node = dag.pop(index)
                break
                
            # 存在依赖，依照顺序添加节点
            if pre_node and pre_node.get("name") in deps:
                pre_node = dag.pop(index)
                nodes.append(pre_node)
                break
    return nodes


if __name__ == '__main__':
    nodes = sort_dag(task_dag)
    print([n.get('name') for n in nodes])
    print(sort_dag(task_dag))
    pass

方法2-拓扑排序思路
- 依次建立拓扑的正向依赖和反向依赖
- 计算正向依赖的入度，入度为0表示没有前置依赖，可以立即执行，进入队列
- 执行完当前任务，减少其他依赖该任务的入度，将入度为0的任务添加到待执行任务列表
- 时间复杂度 O(V+E) 空间复杂度 O(V+E) V表示任务数，E表示依赖边数

python 复制代码

from collections import deque


task_dag = [
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761200645304"
        ],
        "name": "task-0711-1761200698814"
    },
    {
        "name": "task-0711-1761200645304"
    },
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761204095457"
        ],
        "name": "task-0711-1761204132857"
    },
    {
        "dependencies": [
            "task-0711-1761200698814"
        ],
        "name": "task-0711-1761204095457"
    },
]


def topology_sort(dag):
    # 1. 获取所有任务ID标识
    tasks = [task.get("name") for task in dag]

    # 2. 建立正向依赖：当前任务执行时，需要执行的前置任务(当前任务依赖前置任务完成)
    # 3. 建立反向依赖：当前任务执行时，需要执行的后置任务（后置任务依赖当前任务完成）
    dependencies_forward = {}
    dependencies_resolve = {}
    for node in dag:
        # 使用task_name作为唯一标识
        task_name = node.get("name")
        dependencies_forward[task_name] = node.get("dependencies", [])
        for dep in dependencies_forward[task_name]:
            # 校验是否存在不在dag中的任务
            if dep not in tasks:
                raise Exception(f"任务:{dep} 不在dag中，dag数据错误")
            if dep not in dependencies_resolve:
                dependencies_resolve[dep] = []
            dependencies_resolve[dep].append(task_name)

    # 4. 计算入度
    task_degree = {node.get("name"): len(node.get("dependencies", [])) for node in dag}
    # 5. 入度为0，进入待执行队里
    exec_queue = deque()
    for task, degree in task_degree.items():
        if degree == 0:
            exec_queue.append(task)
    # 6. 出待执行队列，执行任务，当前任务执行完成，意味着后置任务可以执行，更新当前任务关联的入度减去1
    sorted_task = []
    while exec_queue:
        current_task = exec_queue.popleft()
        # todo: 拿出具体任务执行的，这里是具体业务处理步骤
        # 简单的将当前入度为0立即执行的任务添加到执行顺序列表
        sorted_task.append(current_task)

        # 执行完成，减少任务的入度
        for dep in dependencies_resolve.get(current_task, []):
            task_degree[dep] -= 1
            if task_degree[dep] == 0:
                exec_queue.append(dep)

    # 判断是否存在环
    if len(sorted_task) != len(tasks):
        raise Exception(f"dag存在环")
    # 校验：
    # 1. 是否出现不在dag中的任务，dag图错误
    # 2. 是否存在dag环，存在dag环的话，入度始终不会为0
    return sorted_task
    pass


if __name__ == '__main__':
    print(topology_sort(task_dag))

DAG-有向无环图-拓扑排序

1. 场景

2. 数据描叙

3. 输出从根节点到末尾节点（排好序的）