今天博客的内容依然与图有关,今天博客的主题是关于拓扑排序的.拓扑排序是基于AOV网的,关于AOV网的概念,我想引用下方这句话来介绍: AOV网:在现代化管理中,人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程,一个工程常被分为多个小的子工程,这些子工程被称为活动(Activity),在有向图中若以顶点表示活动,有向边表示活动之间的先后关系,这样的图简称为AOV网. 说的简单点,AOV网就是表示一个工程中某些子项的先后顺序.就拿工地搬砖来说吧,只有砖厂送来砖,工人才能搬.那么砖厂送砖就是搬砖的前

今天博客的内容依然与图有关,今天博客的主题是关于拓扑排序的.拓扑排序是基于AOV网的,关于AOV网的概念,我想引用下方这句话来介绍: AOV网:在现代化管理中,人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程,一个工程常被分为多个小的子工程,这些子工程被称为活动(Activity),在有向图中若以顶点表示活动,有向边表示活动之间的先后关系,这样的图简称为AOV网. 说的简单点,AOV网就是表示一个工程中某些子项的先后顺序.就拿工地搬砖来说吧,只有砖厂送来砖,工人才能搬.那么砖厂送砖就是搬砖的前

在一个表示工程的有向图中,用顶点表示活动,用弧表示活动之间的优先关系,这样的有向图为顶点表示活动的网,我们称之为AOV网(Activity on Vextex Network).AOV网中的弧表示活动之间存在的某种制约关系,AOV网中不能存在回路,让某个活动的开始要以自己完成作为先决条件,显然是不可以的. 设G= { V, E }是一个具有n个顶点的有向图,V中的顶点序列v1, v2, ...,vn,满足若从顶点vi到vj有一条路径,则在顶点序列中顶点vi必在vj之前,则我们称这样的顶点序列为一

有向无环图:无环的有向图,简称 DAG (Directed Acycline Graph) 图. 一个有向图的生成树是一个有向树,一个非连通有向图的若干强连通分量生成若干有向树,这些有向数形成生成森林. 在工程计划和管理方面的应用 除最简单的情况之外,几乎所有的工程都可分为若干个称作“活动”的子工程,并且这些子工程之间通常受着一定条件的约束,例如:其中某些子工程必须在另一些子工 程完成之后才能开始.对整个工程和系统,人们关心的是两方面的问题: 一是工程能否顺利进行,即工程流程是否“合理”: 二是

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. 拓扑排序算法: (1)从AOV网中选择一个没有前驱的顶点(该顶点入度为0)并且输出它. (2)从网中删去该顶点,并且删去从该顶点发出的全部有向边. (3)重复上述两步,知道剩余的网中不再存在没有前驱的顶点为止. 拓扑排序:v2,v5,v1,v4,v3,v7,v6 AOE图:若在带权的有向图中,以顶点表示事件,

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

设G={V,E}是一个具有 n 个顶点的有向图,V中的顶点序列 v1,v2,......,vn,满足若从顶点 vi 到 vj 有一条路径,则在顶点序列中顶点 vi 必在顶点 vj 之前.则称这样的顶点序列为一个拓扑序列. 在一个表示工程的有向图中,用顶点表示活动,用弧表示活动之间的优先关系,这样的有向图为顶点表示活动的网,称为 AOV 网(Activity On Vertex Network). 拓扑排序,其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程.构造时会有两个结果,如果此网的全部顶点都被输出,则

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中全部顶点排成一个线性序列, 使得图中随意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出如今v之前. 通常,这种线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列. 简单的说.由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序. 步骤: 由AOV网构造拓扑序列的拓扑排序算法主要是循环运行下面两步,直到不存在入度为0的顶点为止. (1) 选

摘自:https://blog.csdn.net/qq_35644234/article/details/60578189 <图论算法> 1.拓扑排序的介绍 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前. 拓扑排序对应施工的流程图具有特别重要的作用,它可以决定哪些子工程必须要先执行,哪些子工程要在某些工程执行后才可以执行.为了形象地反

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1285 题目大意: 给你每场比赛的成绩,让你根据成绩把排名弄出来 分析: 本来我是用普通方法写的,然后就一直wa,上网搜了一下是拓扑排序,我发现我从来没有写过拓扑排序 就问度娘吧没有办法了,然后度娘是这样跟我说的 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在

题目 现在你总共有 n 门课需要选,记为 0 到 n-1. 在选修某些课程之前需要一些先修课程. 例如,想要学习课程 0 ,你需要先完成课程 1 ,我们用一个匹配来表示他们: [0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件,判断是否可能完成所有课程的学习? 示例 1: 输入: 2, [[1,0]] 输出: true 解释: 总共有 2 门课程.学习课程 1 之前,你需要完成课程 0.所以这是可能的. 示例 2: 输入: 2, [[1,0],[0,1]] 输出: false 解释: 总共有 2 门课程

1.AOV与DAG 活动网络可以用来描述生产计划.施工过程.生产流程.程序流程等工程中各子工程的安排问题.   一般一个工程可以分成若干个子工程,这些子工程称为活动(Activity).完成了这些活动,整个工程就完成了.例如下图的代表的计算机专业课程,学习就是一个工程,每门课程的学习就是整个工程中的一个活动.   我们可以用上图的有向图来表示课程之间的先修关系.在这种有向图中,顶点表示课程学习活动,有向边表示课程之间的先修关系.例如顶点C1到C8有一条有向边,表示课程C1必须在课程C8之前先学习

//有向图的拓扑排序 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_NAME 3 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef int InfoType; //存放网的权值 typedef char VertexType[MAX_NAME]; //字符串类型 typedef enum{DG, DN, AG, AN}GraphKind; //{有

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边<u,v>∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前.通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列.简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序. 使用场景 可以参考视频 伪码描述 void TopSort() { for ( 图中每个顶点V ) if ( I

AOV拓扑排序实验总结-1   实验数据:1.实验输入数据在input.txt文件中2.对于n是指有顶点n个,数据的结束标志是一行0 0.   实验目的:获取优秀的AOV排序算法模板   数据结构安排:1.队列:负责记录入度为0且没有排序的AOV顶点2.邻接表结点:邻接表结点采用自定义的复合结构,保存顶点信息.边表头指针.3.邻接表边表:采取链表的形式存储数据4.邻接表的数据类型是相同的,只是在概念上使得结点独特的保存了当前起始顶点5.按照vertex的编号独立的使用一个数组indegree保存

题意 给定一个 \(n\) 点 \(m\) 边的边权非负的有向图,边有字符,求以每个点为开头的最长路字典序最小的路径 \(hash\) 值. \(n,m\leq 10^6\) 分析 首先建反图拓扑排序后入度不为0的点的答案为 \(inf\) . 在 \(dep\) 相同时,怎么比较两种转移的优劣?注意到建完反图之后可以通过判定两个转移第一个字典序不同的位置的大小,可以倍增\(+hash\) 实现. 总时间复杂度为 \(O(20*(n+m))\). 代码 #include<bits/stdc++.

发现自己并没有真的理解拓扑排序和多重继承,再次学习了下 拓扑排序要满足如下两个条件 每个顶点出现且只出现一次. 若A在序列中排在B的前面,则在图中不存在从B到A的路径. 拓扑排序算法 任何无回路的顶点活动网(AOV网)N都可以做出拓扑序列: 从N中选出一个入度为0的顶点作为序列的下一顶点. 从N网中删除所选顶点及其所有的出边. 反复执行上面两个步骤,知道已经选出了图中的所有顶点,或者再也找不到入度为非0的顶点时算法结束. 如果剩下入度非0的顶点,就说明N中有回路,不存在拓扑排序. 存在回路,意味

(点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权值最大者为多少,如下图,加粗的为权值最大者: 解题思路 这是在一个无起点.终点的图中的求最长路的问题,因此无法像一般的最长路问题那样求解. 首先,因为图中只存在点权,为了方便,我们一般将点权转化为边权:取每条边的权值为其终点的权值,将点权转化为边权. 然后,由于我们每条路径都是以入度为0的点开始,以