1.定义 用顶点表示活动,用有向边<Vi, Vj>表示活动间的优先关系. Vi必须先于活动Vj进行. 这种有向图叫做顶点表示活动的AOV网络(Activity On Vertices) 2.拓扑排序 拓扑序列:即将各个顶点(代表各个活动)排列成一个线性有序的序列,使得所有弧尾结点排在弧头结点的前面. 这种构造AOV网络全部顶点的拓扑有序序列的运算叫做拓扑排序. 如果通过拓扑排序能将AOV网络的所有顶点都排入一个拓扑有序的序列中,则一定没有有向环. 上图的拓扑排序为: C1,C8,C2,C3,C

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

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

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

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

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

因为有人无端怀疑此博客为抄袭, 且作者写作此博客时仅为应试之用,今毕业已久此文章已无用处 故删除文章,不想再无故受到打扰 祝好

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>//我这里的头以及尾巴与书上的不一样. int max(int a, int b) { return a > b?a:b; } int min(int a, int b) { return a < b?a:b; } typedef struct ArcNode { int from, to; struct ArcNode * fnext, *t

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. 按我理解,你要求拓扑序列就是AOV,求关键路径就是AOE 具体是要实现 计算一个电力网络的东西 有很多节点互相连接 有一个现成的算法可以计算节点之间断路的风险现在算法已经弄好了 但是网状的结构如何在c++中实现?我不是学计算机的,因为会一点编程被人赶鸭子上架来干这个...希望指出一点思路就可以了 c/

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,对原文链接描述不准确的地方做了修正. 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(Activity On Vertex)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时间,则称这样的AOV网为AOE(

[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网和AOE网的概念: 用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向图: 称为顶点表示活动的网(Activity On Vertex Network),简称为AOV网. 与AOV网对应的是AOE(Activity On Edge)网即边表示活动的网. AOE网是一个带权的有向无环图. 网中只有一个入度

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

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时间,则称这样的AOV网为AOE网,如下图: 图中,顶点表示事件(能被触发,两特征属性:最早发生时间Ve(j);最晚发生时间Vl(j)),边表示活动(能被开始,两特征属性:最早开始时间e(i):最晚开始时间l(i)),权表示活动持续时间,通常用AOE网来估算工程完成的时间 两条原则: Ø  只有某顶

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,这个流程的时间就是最短时间. 在前面讲了AOV网的基础上,来介绍一个新的概念.在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,用边上的权值表示活动的持续时间,这种有向图的边表示活动的网,称之为AOE网(Activity On edge Network).由于一个工程,总有一个开始,一

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

判断题 1.AOE图的关键路径就是最长的路径      T      F 2.AOE图的权值最大的边(活动)一定是关键活动.      T      F 两条边相加可能比最大的边还要大. 3.在AOE-网工程中,减少任一关键活动上的权值后,整个工期也就会相应的减小.      T      F 关键路径有多条时不一定. 4.AOE-网工程工期为关键活动上的权之和.      T      F 工期为起点到终点的最大路径长度. 5.在关键路径上的活动都是关键活动,而关键活动也必在关键路径上.   

//AOV网与拓扑排序类 #ifndef _AOV_H_ #define _AOV_H_ #include<iostream> #include<cstdio> #include<malloc.h> #include<cstring> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; #endif struct point { int vertex;//顶点 point*

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

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,