workflow 拓扑排序算法

1. WorkflowSubTaskEntity定义

必须要包含workflowId、taskName、dependsOn字段

public class WorkflowSubTaskEntity extends BaseEntity implements Serializable {

    @JsonProperty("workflowId")
    private String workflowId;

    /**
     * 任务ID，用于日志、追踪、重试等
     */
    @JsonProperty("taskName")
    private String taskName;

    /**
     * 任务类型，由子类隐式指定（Jackson 自动处理）
     */
    @JsonProperty("taskType")
    private TaskType taskType;

    /**
     * 描述信息
     */
    @JsonProperty("description")
    private String description;

    /**
     * 依赖
     */
    @JsonProperty("dependsOn")
    private List<String> dependsOn;

    @JsonProperty("config")
    private Map<String, Object> config;
}

2. 拓扑排序核心思想（Kahn 算法变种）

我们使用 入度（in-degree）为 0 的节点逐层剥离法（Kahn 算法的扩展）：

步骤概览：

1. 计算每个任务的 入度（有多少前置任务）
2. 找出所有 入度为 0 的任务 → 它们组成 第 0 层
3. 移除这些任务，并更新它们的后继任务的入度
4. 重复步骤 2--3，得到第 1 层、第 2 层......直到没有任务剩下

逐层详解（以具体例子说明）

假设任务依赖如下（用 → 表示依赖）：

任务列表：

• Start
• Validate
• FetchData
• EnrichData
• Process
• End
  依赖关系（前置 → 后置）：
• Start → Validate
• Validate → FetchData
• Validate → EnrichData
• FetchData → Process
• EnrichData → Process
• Process → End

---

🔹 第 0 层：初始化

1. 计算每个任务的入度（in-degree）：
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2. 入度为 0 的任务：只有 Start
   → Level 0 = [Start]

---

🔹 第 1 层：移除 Level 0，更新入度

• 移除 Start
• Start 的后继是 Validate → Validate 入度减 1（从 1 → 0）
  更新后入度：
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• 入度为 0 的任务：Validate
  → Level 1 = [Validate]

---

🔹 第 2 层：移除 Level 1，更新入度

• 移除 Validate
• 它的后继：FetchData 和 EnrichData
  • FetchData 入度：1 → 0 ✅
  • EnrichData 入度：1 → 0 ✅
    更新后入度：
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• 入度为 0 的任务：FetchData, EnrichData
  → Level 2 = [FetchData, EnrichData] ← 可并行！

---

🔹 第 3 层：移除 Level 2，更新入度

• 移除 FetchData 和 EnrichData
• 它们的共同后继：Process
  • Process 原入度 2，减 2 → 0 ✅
    更新后入度：
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• 入度为 0 的任务：Process
  → Level 3 = [Process]

---

🔹 第 4 层：移除 Level 3

• 移除 Process
• 后继：End → 入度 1 → 0 ✅
  → Level 4 = [End]

---

✅ 最终分层结果：

java

编辑

List<List> levels = [

"Start"\], \["Validate"\], \["FetchData", "EnrichData"\], // 并行执行 \["Process"\], \["End"

]

环判断

原理：如果图中存在环（cycle），拓扑排序算法就无法处理所有节点，最终输出的节点总数会少于输入的节点总数。

假设有一个环：A → B → C → A

• 初始入度：
  • A: 1（来自 C）
  • B: 1（来自 A）
  • C: 1（来自 B）
• 没有任何节点入度为 0 → 队列一开始就是空的
• 算法直接结束，levels 为空或只包含环外节点
• 最终 levels 中的节点数 < 总节点数

3. topologicalSort算法实现

public static List<List<WorkflowSubTaskEntity>> topologicalSort(List<WorkflowSubTaskEntity> workflowSubTaskEntities) {
    if (workflowSubTaskEntities == null || workflowSubTaskEntities.isEmpty()) {
        return Collections.emptyList();
    }

    // 构建 taskId -> Task 映射
    Map<String, WorkflowSubTaskEntity> taskMap = new HashMap<>();
    for (WorkflowSubTaskEntity t : workflowSubTaskEntities) {
        if (taskMap.containsKey(t.getTaskName())) {
            throw new IllegalArgumentException("Duplicate task ID: " + t.getTaskName());
        }
        taskMap.put(t.getTaskName(), t);
    }

    // 构建入度表和邻接表
    Map<String, Integer> inDegree = new HashMap<>();
    Map<String, List<String>> graph = new HashMap<>();

    for (String id : taskMap.keySet()) {
        inDegree.put(id, 0);
        graph.put(id, new ArrayList<>());
    }

    // 填充依赖关系
    for (WorkflowSubTaskEntity workflowSubTaskEntity : workflowSubTaskEntities) {
        String currentId = workflowSubTaskEntity.getTaskName();
        List<String> deps = workflowSubTaskEntity.getDependsOn();
        if (deps != null) {
            for (String dep : deps) {
                if (!taskMap.containsKey(dep)) {
                    throw new IllegalArgumentException("Dependency not found: " + dep + " for task " + currentId);
                }
                graph.get(dep).add(currentId); // dep → current
                inDegree.put(currentId, inDegree.get(currentId) + 1);
            }
        }
    }

    // Kahn 算法拓扑排序
    Queue<String> queue = new LinkedList<>();
    for (Map.Entry<String, Integer> entry : inDegree.entrySet()) {
        if (entry.getValue() == 0) {
            queue.offer(entry.getKey());
        }
    }

    List<List<WorkflowSubTaskEntity>> levels = new ArrayList<>();
    while (!queue.isEmpty()) {
        int size = queue.size();
        List<WorkflowSubTaskEntity> currentLevel = new ArrayList<>(size);
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            String id = queue.poll();
            currentLevel.add(taskMap.get(id));

            // 减少后继节点的入度
            for (String neighbor : graph.get(id)) {
                inDegree.put(neighbor, inDegree.get(neighbor) - 1);
                if (inDegree.get(neighbor) == 0) {
                    queue.offer(neighbor);
                }
            }
        }
        levels.add(currentLevel);
    }

    // 检查环
    if (levels.stream().mapToInt(List::size).sum() != workflowSubTaskEntities.size()) {
        throw new IllegalArgumentException("Cycle detected in workflow DAG");
    }

    return levels;
}