这道题目要求对云存储系统中的服务节点进行排序,以便在检测服务状态时,能够优先检测对业务影响较大的节点。具体来说,影响力大的节点是指当该节点发生故障时,会影响更多依赖它的其他节点。为了实现这一目标,我们需要计算每个节点的影响力,即该节点及其所有后继节点的数量。然后,根据影响力对节点进行排序,影响力大的节点排在前面;如果影响力相同,则按节点编号的升序排列。
1. 依赖关系的表示 首先,我们需要理解服务节点之间的依赖关系。题目中指出,每个节点最多只依赖一个其他节点,并且依赖关系不成环。因此,整个系统的依赖关系可以表示为一组树结构或森林结构,每棵树的根节点是没有依赖的节点(f[i] = -1)。
2. 计算每个节点的影响力 影响力大的节点意味着该节点所在的子树规模大,即该节点及其所有后继节点的数量较多。因此,我们可以通过**深度优先搜索(DFS)**遍历每棵树,计算每个节点的子树大小。
具体步骤:
小红有一家云存储服务提供商,他们家的核心产品是一个可扩展的分布式存储系统。他们的客户使用他们的服务来存储和管理各种数据,包括文档、图片、视频等。由于客户对数据的可靠性和可用性要求非常高,他们需要提供高可用性的存储服务,以确保在任何情况下都能保持服务的可用性。
为了实现高可用性,他们使用了主备模式来管理他们的存储系统。当主节点发生故障时,系统会自动将业务切换到备用节点。为了保证存储系统的稳定性,他们需要及时检测服务状态,并在必要时触发主备切换。
在存储系统中,不同的服务之间存在 依赖关系 ,每个服务最多只会依赖一个其他服务并且保证依赖不成环。例如,某些服务可能需要访问其他服务的数据才能正常工作。因此,当某个服务发生故障时,它所依赖的服务也会受到影响,可能导致更多的服务发生故障。
为了最大限度地减少服务故障对业务的影响,他们需要优先检测对业务影响大的服务,并按照 节点编号升序编排 检测顺序,现在请你帮忙解决一下这个问题。
注意: 如果业务影响相同时,则按节点编号大小升序编排。
第一行输入两个整数n 代表业务节点总个数。(1≤n≤100000)
接下来一行n个整数,第i 个整数fi 代表i 依赖 fi (i∈[0,n−1]) 。
1.若fi=−1 , 则代表没有节点依赖
2.数据保证fi=i
一行n个整数,以空格隔开,代表最终的排序结果.
输入
5
-1 -1 1 2 3
输出
1 2 3 0 4