声明:图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/BV1BZ4y1T7Yx?from=articleDetail

原理

AOE网

关键路径

数据结构

核心代码

TopologicalSort

/*
TopologicalSort用于实现拓扑排序
参数:result用来保存处理过的拓扑排序顶点;count用来保存处理过的拓扑排序顶点的个数
功能:进行拓扑排序,将找到的拓扑顶点序号存入result数组(result可以看成一个栈,count可以看成是栈顶指针)
增加的功能:用注释=====标识,在拓扑排序的同时计算ve数组的值[事件最早发生时间]
*/
bool ALGraph ::TopologicalSort(int result[], int &count){ int stack[MAX_VERTEX]; //把顶点对应的下标压入堆栈 int top = -1;
int inVex; //用来保存从堆栈中弹出的顶点(下标)[书上的j,代表一个边的起始顶点]
int outVex;//遍历一个顶点的所有邻接边结点时,用outVex暂存当前处理的顶点[书上的k,代表一个边的终止顶点]
ArcNode *p; //初始化事件最早发生时间ve数组=====
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
ve[i]=0;
}
//遍历顶点表,把入度为0的压栈
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(adjList[i].in==0){
stack[++top]=i;
}
}
//完成拓扑排序
count=0;
while(top!=-1){
inVex=stack[top--];
result[count]=inVex;
count++;
p=adjList[inVex].firstEdge;
while(p){
outVex=p->adjvex;
adjList[outVex].in--;
if(adjList[outVex].in==0)
stack[++top]=outVex;
if(ve[inVex]+p->weight>ve[outVex])
ve[outVex]=ve[inVex]+p->weight;
p=p->next;
}
}
//判断拓扑排序是否正确
if(count==vertexNum)
return true;
return false;
}

CriticalPath

/*
CriticalPath用于求关键路径
首先调用TopologicalSort函数检查是否是一个没有环的图
*/
bool ALGraph::CriticalPath(){ int resultStack[MAX_VERTEX]; //存储拓扑排序结果序列(存储下标)
int resultTop; //拓扑排序有效顶点个数(栈顶指针)
ArcNode *p;
int i,count;
int inVex,outVex; //inVex,outVex,分别代表一条边的起点顶点号和终点顶点号 if(!TopologicalSort(resultStack,count)) {
return false;
} //输出拓扑排序的顶点处理顺序
cout<<"拓扑排序的顶点处理顺序是:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<resultStack[i]<<" ";
}
cout<<endl;
//输出ve数组的值
cout<<"ve数组的值为:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<"ve["<<i<<"]="<<ve[i]<<endl;
}
//完成关键路径的求解
resultTop=count-1;
inVex=resultStack[resultTop--];
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
vl[i]=ve[inVex];
}
while(resultTop!=-1){
inVex=resultStack[resultTop--];
p=adjList[inVex].firstEdge;
while(p){
outVex=p->adjvex;
if(vl[inVex]>vl[outVex]-p->weight)
vl[inVex]=vl[outVex]-p->weight;
p=p->next;
}
}
cout<<"vl数组的值为:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<"vl["<<i<<"]="<<vl[i]<<endl;
}
return true;
}

完整代码

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std; const int MAX_VERTEX = 30; //图的最大顶点数 struct ArcNode /*边表*/
{
int weight; //增加权值分量,代表活动时间=====
int adjvex;
ArcNode *next;
}; struct VertexNode /*顶点表*/
{
int in; //增加入度字段-----
char vertex;
ArcNode *firstEdge;
}; class ALGraph {
private:
VertexNode *adjList; //邻接表
int vertexNum, arcNum;
int *ve, *vl; //ve数组是事件最早发生时间,vl事件最迟发生时间(数组长度跟顶点数相等)=====
public:
ALGraph(char v[], int n, int e);
~ALGraph();
void inputEdges();
bool setEdge(int vi,int vj,int weight);
void displayData(); bool TopologicalSort(int result[], int &count); //拓扑排序
bool CriticalPath(); //求关键路径
}; ALGraph:: ALGraph(char v[], int n, int e){
vertexNum = n;
arcNum = e;
adjList = new VertexNode[vertexNum];
for (int i=0; i<vertexNum; i++) {
//输入顶点信息,初始化顶点表
adjList[i].in = 0; //增加in的初始化-----
adjList[i].vertex = v[i];
adjList[i].firstEdge = NULL;
}
ve = new int[vertexNum];
vl = new int[vertexNum]; }
ALGraph ::~ALGraph(){
ArcNode *p,*pre;
//遍历顶点表数组,把顶点表指向的所有边结点删除
for(int i=0; i<vertexNum; i++){
p = adjList[i].firstEdge;
adjList[i].firstEdge = NULL;
while(p){
pre = p;
p = p-> next;
delete pre;
}
}
delete [] adjList;
delete [] ve;
delete [] vl;
} void ALGraph ::inputEdges(){ //=====
cout << "请输入两个事件顶点编号(范围0-"<< vertexNum-1 << ")和活动时间:"<<endl;
for (int i=0; i<arcNum; i++) {
//输入边的信息存储在边表中
int vi,vj, weight;
cin >> vi >> vj >> weight; //输入边依附的两个顶点的编号
if(!setEdge(vi,vj,weight)){
cout << "输入的顶点编号超过范围或者相等,需要重新输入" << endl;
i--;
}
}
} bool ALGraph::setEdge(int vi,int vj, int weight){ //=====
//修改setEdge函数,把vj顶点表中的入度+1 -----
ArcNode *s;
if (vi>=0 && vi<vertexNum && vj>=0 && vj<vertexNum && vi!=vj){
//创建一个边结点vj
s = new ArcNode;
s->adjvex = vj;
s->weight = weight; //=====
//把边结点vj插入到顶点表vi项的邻接表中,成为第一个结点
s->next = adjList[vi].firstEdge;
adjList[vi].firstEdge = s;
//vj顶点表中的入度+1 -----
adjList[vj].in++;
return true;
}
else {
return false;
}
} void ALGraph ::displayData(){
ArcNode *p;
cout << "输出图的存储情况:"<<endl;
for(int i=0; i<vertexNum; i++){
cout << "顶点" << adjList[i].vertex << "的入度为:" << adjList[i].in <<",从这个顶点发出的的边为:" << endl;//-----
p = adjList[i].firstEdge;
if (!p)
cout << "没有。"<< endl;
while(p){
cout <<"<" << i <<"," << p->adjvex<< ">" << p->weight <<endl;
p = p->next;
}
}
}
/*
TopologicalSort用于实现拓扑排序
参数:result用来保存处理过的拓扑排序顶点;count用来保存处理过的拓扑排序顶点的个数
功能:进行拓扑排序,将找到的拓扑顶点序号存入result数组(result可以看成一个栈,count可以看成是栈顶指针)
增加的功能:用注释=====标识,在拓扑排序的同时计算ve数组的值[事件最早发生时间]
*/
bool ALGraph ::TopologicalSort(int result[], int &count){ int stack[MAX_VERTEX]; //把顶点对应的下标压入堆栈 int top = -1;
int inVex; //用来保存从堆栈中弹出的顶点(下标)[书上的j,代表一个边的起始顶点]
int outVex;//遍历一个顶点的所有邻接边结点时,用outVex暂存当前处理的顶点[书上的k,代表一个边的终止顶点]
ArcNode *p; //初始化事件最早发生时间ve数组=====
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
ve[i]=0;
}
//遍历顶点表,把入度为0的压栈
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(adjList[i].in==0){
stack[++top]=i;
}
}
//完成拓扑排序
count=0;
while(top!=-1){
inVex=stack[top--];
result[count]=inVex;
count++;
p=adjList[inVex].firstEdge;
while(p){
outVex=p->adjvex;
adjList[outVex].in--;
if(adjList[outVex].in==0)
stack[++top]=outVex;
if(ve[inVex]+p->weight>ve[outVex])
ve[outVex]=ve[inVex]+p->weight;
p=p->next;
}
}
//判断拓扑排序是否正确
if(count==vertexNum)
return true;
return false;
} /*
CriticalPath用于求关键路径
首先调用TopologicalSort函数检查是否是一个没有环的图
*/
bool ALGraph::CriticalPath(){ int resultStack[MAX_VERTEX]; //存储拓扑排序结果序列(存储下标)
int resultTop; //拓扑排序有效顶点个数(栈顶指针)
ArcNode *p;
int i,count;
int inVex,outVex; //inVex,outVex,分别代表一条边的起点顶点号和终点顶点号 if(!TopologicalSort(resultStack,count)) {
return false;
} //输出拓扑排序的顶点处理顺序
cout<<"拓扑排序的顶点处理顺序是:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<resultStack[i]<<" ";
}
cout<<endl;
//输出ve数组的值
cout<<"ve数组的值为:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<"ve["<<i<<"]="<<ve[i]<<endl;
}
//完成关键路径的求解
resultTop=count-1;
inVex=resultStack[resultTop--];
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
vl[i]=ve[inVex];
}
while(resultTop!=-1){
inVex=resultStack[resultTop--];
p=adjList[inVex].firstEdge;
while(p){
outVex=p->adjvex;
if(vl[inVex]>vl[outVex]-p->weight)
vl[inVex]=vl[outVex]-p->weight;
p=p->next;
}
}
cout<<"vl数组的值为:"<<endl;
for(int i=0;i<count;i++){
cout<<"vl["<<i<<"]="<<vl[i]<<endl;
}
return true;
} int main(){
char vertex[MAX_VERTEX];
int num,edge; cout << "请输入顶点个数和边的个数:";
cin >> num >> edge;
for(int i=0; i<num; i++)
vertex[i] = i + '0'; ALGraph graph(vertex,num,edge);
graph.inputEdges();
graph.displayData(); if(!graph.CriticalPath()){
cout << "这个图有回路,不能求关键路径。";
} //记住,main函数调用结束后,会自动调用析构函数,对图的数据以及ve,vl数组进行释放。 return 0;
}

输入:

9 11
0 1 6
0 2 4
0 3 5
1 4 1
2 4 1
3 5 2
4 6 9
4 7 7
5 7 4
6 8 2
7 8 4

输出:

输出图的存储情况:
顶点0的入度为:0,从这个顶点发出的的边为:
<0,3>5
<0,2>4
<0,1>6
顶点1的入度为:1,从这个顶点发出的的边为:
<1,4>1
顶点2的入度为:1,从这个顶点发出的的边为:
<2,4>1
顶点3的入度为:1,从这个顶点发出的的边为:
<3,5>2
顶点4的入度为:2,从这个顶点发出的的边为:
<4,7>7
<4,6>9
顶点5的入度为:1,从这个顶点发出的的边为:
<5,7>4
顶点6的入度为:1,从这个顶点发出的的边为:
<6,8>2
顶点7的入度为:2,从这个顶点发出的的边为:
<7,8>4
顶点8的入度为:2,从这个顶点发出的的边为:
没有。
拓扑排序的顶点处理顺序是:
0 1 2 4 6 3 5 7 8
ve数组的值为:
ve[0]=0
ve[1]=6
ve[2]=4
ve[3]=5
ve[4]=7
ve[5]=7
ve[6]=16
ve[7]=14
ve[8]=18
vl数组的值为:
vl[0]=0
vl[1]=6
vl[2]=6
vl[3]=8
vl[4]=7
vl[5]=10
vl[6]=16
vl[7]=14
vl[8]=18

AOE网与关键路径的更多相关文章

  1. AOE网与关键路径简介

    前面我们说过的拓扑排序主要是为解决一个工程能否顺序进行的问题,但有时我们还需要解决工程完成需要的最短时间问题.如果我们要对一个流程图获得最短时间,就必须要分析它们的拓扑关系,并且找到当中最关键的流程, ...

  2. 基于AOE网的关键路径的求解

    [1]关键路径 在我的经验意识深处,“关键”二字一般都是指临界点. 凡事万物都遵循一个度的问题,那么存在度就会自然有临界点. 关键路径也正是研究这个临界点的问题. 在学习关键路径前,先了解一个AOV网 ...

  3. _DataStructure_C_Impl:AOE网的关键路径

    //_DataStructure_C_Impl:CriticalPath #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<st ...

  4. AOE网的关键路径的计算

    求关键路径,只需理解顶点(事件)和边(活动)各自的两个特征属性以及求法即可: Ø  先根据首结点的Ve(j)=0由前向后(正拓扑序列)计算各顶点的最早发生时间 Ø  再根据终结点的Vl(j)等于它的V ...

  5. 教你轻松计算AOE网关键路径(转)

    原文链接:http://blog.csdn.net/wang379275614/article/details/13990163 本次结合系统分析师-运筹方法-网络规划技术-关键路径章节,对原文链接描 ...

  6. 教你轻松计算AOE网关键路径

    认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的 ...

  7. SDUT 2498 AOE网上的关键路径

    AOE网上的关键路径 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 一个无环的有向图称为无 ...

  8. 数据结构关于AOV与AOE网的区别

    AOV网,顶点表示活动,弧表示活动间的优先关系的有向图. 即如果a->b,那么a是b的先决条件. AOE网,边表示活动,是一个带权的有向无环图, 其中顶点表示事件,弧表示活动,权表示活动持续时间 ...

  9. AOV图与拓扑排序&AOE图与关键路径

    AOV网:所有的工程或者某种流程可以分为若干个小的工程或阶段,这些小的工程或阶段就称为活动.若以图中的顶点来表示活动,有向边表示活动之间的优先关系,则这样活动在顶点上的有向图称为AOV网. 拓扑排序算 ...

随机推荐

  1. disable html input & pointer-events

    disable html input & pointer-events css https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/pointer ...

  2. Flutter 避免阻塞ui线程

    import 'dart:async'; import 'dart:isolate'; import 'package:flutter/material.dart'; import 'package: ...

  3. NGK公链大事件盘点——回顾过去,展望未来!

    NGK公链构想广阔,愿景宏大,2020年10月NGK正式上线,同时NGK全球发布会正式启动,建立区块链生态体系. 早在这之前,NGK就经过了紧锣密鼓的数年缜密搭建. 2018年6月NGK底层系统技术原 ...

  4. Linux文件/proc/net/tcp分析

    本文转载自Linux文件/proc/net/tcp分析 导语 /proc/net/tcp文件提供了tcp的连接信息,是由net/ipv4/tcp_ipv4.c中的tcp4_seq_show()实现信息 ...

  5. 刚学会 C++ 的小白用这个开源框架,做个 RPC 服务要多久?

    本文适合有 C++ 基础的朋友 本文作者:HelloGitHub-Anthony HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列,本期介绍基于 C++ 的 RPC 开源框架--rest ...

  6. c# winform中窗体切换后释放及防止重复生成

    问题1:窗体切换后如何关闭,并释放资? c# winform中,2个窗体,form1和form2,互相切换的时候执行 this.Hide(); Form2 form2 = new Form2(); f ...

  7. 整合mybatis plus

    第一步:导入jar包 导入页面模板引擎,这里我们用的是freemarker <!--mp--> <dependency> <groupId>com.baomidou ...

  8. SpringBoot源码解析

    1.@SpringBootApplication springboot采用注解方式开发的,当创建了一个springboot项目时,在启动类上会有一个注解@SpringBootApplication,这 ...

  9. pyhton的函数

    目录 一.函数引入 二.函数的定义 三.如何定义一个函数 四.定义函数的三种形式 1.空函数 2.有参函数 3.无参函数 五.函数的调用 六.函数的返回值 七.函数的参数 1.形参 1.1 位置形参 ...

  10. mac 下如何轻松安装神器 Anaconda

    本文推荐使用homebrew 安装 1.打开终端执行 brew cask install anaconda3 然后就可以喝一杯咖啡了,终端会自动执行安装好 如果终端卡在update homebrew ...