拓扑排序-关键路径-最短路径解析

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图论-拓扑排序与关键路径

图论-拓扑排序与关键路径

图论算法四、拓扑排序算法与关键路径,都是在有向无今天讨论的所有算法,今天讨论的所有算法环图中才适用的。

1.拓扑排序AOV(Activity On Vertex Network)顶点活动网络。

所谓AOV网,就是指一个有向无环图。

我们可以把一个AOV网形象地看成是一个大任务的进行流程。

其中的子任务有一定的先后关系,必须完成一个,或某几个子任务后,才能接着完成接下来的任务。

因此,找出子任务的完成顺序就显得很有意义。

显然把每一个任务的前驱任务都放在这个任务之前,就是所有任务的完成顺序。

这样的顺序就叫做“拓扑序列”。

注意,拓扑序列是不唯一的。

构造拓扑序列的拓扑排序算法思想很简单:1)选择一个入度为0的顶点并输出2)然后从AOV网中删除此顶点及以此顶点为起点的所有关联边;3)重复上述两步,直到不存在入度为0的顶点为止。

4)若输出的顶点数小于AOV网中的顶点数,则输出“有回路信息”,否则输出的顶点序列就是一种拓扑序列。

从第四步可以看出,拓扑排序可以用来判断一个有向图是否有环。

只有有向无环图才存在拓扑序列。

算法实现:a)数据结构:indgr[i]:顶点i的入度;stack[]:栈b)初始化:top=0(栈顶指针)c)将初始状态所有入度为0的顶点压栈d)I=0(计数器)e)While栈非空(top>0)doi.顶点v出栈;输出v;计数器增1;ii.For与v邻接的顶点u do1.dec(indgr[u]);2.If indgr[u]=0then顶点u入栈f)EXIT(I=|V|)简单&高效&实用的算法。

上述实现方法复杂度O(V+E)关键路径2.2.关键路径如果我们已经得到了完成任务的顺序,即拓扑序列,接下来我们最关心的问题显然是完成所有的任务最少需要多长时间。

假设工程可以同时进行。

我们开始时可以人为添加2个结点,0和n+1,表示任务开始和任务全部完成。

因为所有的任务都必须完成,根据木桶原理,耗时最长的那条路显然应是完成所有任务的最少耗时。

数据结构的应用的拓扑排序与关键路径算法

数据结构的应用的拓扑排序与关键路径算法

数据结构的应用的拓扑排序与关键路径算法拓扑排序与关键路径算法是数据结构中重要的应用之一。

拓扑排序通过对有向图的节点进行排序,使得对于任意一条有向边(u,v),节点 u 在排序中都出现在节点 v 之前。

关键路径算法则是用来确定一个项目的关键活动和最短完成时间。

拓扑排序的实现可以通过深度优先搜索或者广度优先搜索来完成。

深度优先搜索是递归地访问节点的所有未访问过的邻居节点,直到没有未访问过的邻居节点为止,然后将该节点添加到拓扑排序的结果中。

广度优先搜索则是通过使用队列来实现的,将节点的邻居节点逐个入队并进行访问,直到队列为空为止。

无论使用哪种方法,拓扑排序都可以通过判断节点的入度来进行。

拓扑排序在很多实际问题中都有广泛应用。

比如在任务调度中,拓扑排序可以用来确定任务间的依赖关系和执行顺序;在编译原理中,拓扑排序可以用来确定程序中变量的定义和使用顺序。

关键路径算法用于确定项目中的关键活动和最短完成时间。

它通过计算每个活动的最早开始时间和最晚开始时间,以及每个活动的最早完成时间和最晚完成时间来实现。

具体步骤如下:1. 构建有向加权图,其中节点表示项目的活动,有向边表示活动间的先后关系,边的权重表示活动的持续时间。

2. 进行拓扑排序,确定活动的执行顺序。

3. 计算每个活动的最早开始时间,即从起始节点到该节点的最长路径。

4. 计算每个活动的最晚开始时间,即从终止节点到该节点的最长路径。

5. 根据每个活动的最早开始时间和最晚开始时间,可以确定关键活动,即最早开始时间与最晚开始时间相等的活动。

6. 计算整个项目的最短完成时间,即从起始节点到终止节点的最长路径。

拓扑排序与关键路径算法在工程管理、任务调度、生产流程优化等领域都有重要应用。

它们能够帮助我们有效地组织和管理复杂的项目,提高工作效率和资源利用率。

在实际应用中,我们可以借助计算机编程以及各种图算法库来实现这些算法,从而更快速、准确地解决实际问题。

综上所述,拓扑排序与关键路径算法是数据结构的重要应用之一。

拓扑排序求最短路径

拓扑排序求最短路径

拓扑排序和最短路径是两个不同的图论问题,它们在解决实际应用问题时有着重要的应用。

首先,让我们解释一下拓扑排序,然后再来看如何用拓扑排序来解决最短路径问题。

拓扑排序:拓扑排序是用于有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)的一种排序方式,通常用于对事件或活动的排序。

这种排序方法假设事件之间的依赖关系通过有向边表示,并且没有环路。

拓扑排序的结果是一个线性序列,其中每个节点都出现在其直接依赖节点之后。

拓扑排序在项目管理、调度和决策制定等领域有广泛应用。

最短路径问题:最短路径问题是图论中的一个经典问题,它要求找到图中两个节点之间的最短路径。

通常使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法来解决这个问题。

最短路径问题在路径规划、网络路由和物流优化等领域有广泛应用。

如何用拓扑排序求最短路径:1. **确定拓扑排序**:首先,使用拓扑排序算法(如Kahn算法)对有向无环图进行排序。

这个排序将给出图中所有节点的线性顺序。

2. **计算最短路径**:基于拓扑排序的顺序,可以很容易地找到两个节点之间的最短路径。

如果节点i和节点j在拓扑排序中的位置分别为i和j,那么从i到j的最短路径长度就是图中从i到j的边的权重中较小的那个(如果存在的话)。

如果没有这样的边,那么两个节点之间没有直接路径,最短路径为无穷大。

这个方法的关键在于利用拓扑排序的线性特性,通过简单观察就可以找到最短路径。

**注意**:这个方法只适用于无环图(DAG)。

如果图中存在环路,拓扑排序就无法使用,需要使用其他方法(如Tarjan算法)来处理。

下面是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用拓扑排序来找到两个节点之间的最短路径:```pythonfrom collections import defaultdict, dequedef topological_sort(graph):# 计算每个节点的入度并找出入度为0的节点作为起点in_degree = {node: 0 for node in graph}for node in graph:for neighbor in graph[node]:in_degree[neighbor] += 1return_nodes = [node for node in graph if in_degree[node] == 0]return return_nodes, [graph[node] for node in return_nodes]def shortest_path(graph, start, end):# 使用拓扑排序的结果来查找最短路径# 假设每个节点的入度为0的节点在结果列表中位于列表的开头queue = deque([start]) # 使用队列进行广度优先搜索visited = set() # 记录已访问的节点while queue:node = queue.popleft()if node == end: # 找到目标节点,返回路径长度和路径上的节点path_length = 0current = nodewhile current in visited: # 确保路径上的节点按顺序访问current = graph[current][0] # 获取下一个邻居节点path_length += 1visited.add(node) # 将已访问的节点添加到已访问集合中return path_length, current + [end] # 返回路径长度和完整路径(不包括起始节点)for neighbor in graph[node]: # 继续探索当前节点的邻居节点(下一个步长)if neighbor not in visited: # 如果邻居节点尚未访问过queue.append(neighbor) # 将邻居节点加入队列中以供下一步搜索return None, None # 如果找不到目标节点,返回None```以上代码使用了一个字典来表示图的结构,其中键是节点名称,值是一个包含相邻节点的列表。

拓扑排序及关键路径

拓扑排序及关键路径

2.有向图在实际问题中的应用 一个有向图可以表示一个施工流程图,或产品生产流程
图,或数据流图等。设图中每一条有向边表示两个子工程之 间的先后次序关系。
若以有向图中的顶点来表示活动,以有向边来表示活动 之间的先后次序关系,则这样的有向图称为顶点表示活动的 网 (Activity On Vertex Network),简称AOV网。
这样,每个活动允许的时间余量就是l(i) - e(i)。而关键活动 就是l(i) - e(i) = 0的那些活动,即可能的最早开始时间e(i)等于 允许的最晚开始时间l(i)的那些活动就是关键活动。
4.寻找关键活动的算法 求AOE网中关键活动的算法步骤为: (1)建立包含n+1个顶点、e条有向边的AOE网。其中,顶
(4)从汇点vn开始,令汇点vn的最晚发生时间vl[n]=ve[n], 按逆拓扑序列求其余各顶点k(k=n-1,n-2,…,2,1,0)的最晚发生 时间vl[k];
(5)计算每个活动的最早开始时间e[k] (k=1,2,3,…,e); (6)计算每个活动的最晚开始时间l[k] (k=1,2,3,…,e); (7)找出所有e[k]= l[k]的活动k,这些活动即为AOE网的 关键活动。
上述算法仅能得到有向图的一个拓扑序列。改进上述 算法,可以得到有向图的所有拓扑序列。
如果一个有向图存在一个拓扑序列,通常表示该有向 图对应的某个施工流程图的一种施工方案切实可行;而 如果一个有向图不存在一个拓扑序列,则说明该有向图 对应的某个施工流程图存在设计问题,不存在切实可行 的任何一种施工方案。
事件可能的最早开始时间υe(k):对于顶点υk代表的事件, υe(k)是从源点到该顶点的最大路径长度。在一个有n+1个事 件的AOE网中, 源点υ0的最早开始时间υe(0)等于0。事件υk (k=1,2,3,…,n)可能的最早开始时间υe(k)可用递推公式表 示为:

图_拓扑排序关键路径最短路径

图_拓扑排序关键路径最短路径
9.1静态查找表 静态查找表
6 a 5 d 4
b
1 1 e
8 7
g 4 h
2 k
c 2 4 f
a b c d e f g h k ve vl
0 0 0 0 0 0 15 14 18 6 4 5 5 7 0 11 0 7 0 18 18 18 18 18 18 18 18 18 0 6 6 8 8 10 16 14 7
事件发生时间的计算公式: 事件发生时间的计算公式: ve(源点 = 0; 源点) 源点 ; ve(j) = Max{ve(i) + dut(<i, j>)} <i,j>表示以 为弧头的弧 表示以j为弧头的弧 表示以 vl(汇点 = ve(汇点 ; 汇点) 汇点); 汇点 汇点 vl(i) = Min{vl(j) – dut(<i, k>)} <i,j>表示以 为弧尾的弧 表示以i为弧尾的弧 表示以
(2)弗洛伊德算法的基本思想是:
的所有可能存在的路径中, 从 vi 到 vj 的所有可能存在的路径中,选出一条长 度最短的路径。
可以用如下递推公式描述: 可以用如下递推公式描述: D-1[i][j]=cost[i][j] Dk [i][j]=min{Dk-1[i][j],Dk-1[i][k]+Dk-1[k][j]}(0≤k≤n-1) 其中, 中存放着序号为i的结点到序号为 其中,cost[i][j]中存放着序号为 的结点到序号为 的结点之 中存放着序号为 的结点到序号为j的结点之 表示从结点vi到结点 到结点vj的路径 间的权值 ; Dk[i][j](0≤k≤n-1) 表示从结点 到结点 的路径 上所经过的结点序号不大于k的最短路径长度 的最短路径长度。 上所经过的结点序号不大于 的最短路径长度。

数据结构中的拓扑排序与关键路径问题

数据结构中的拓扑排序与关键路径问题

数据结构中的拓扑排序与关键路径问题拓扑排序和关键路径问题是数据结构的重要概念和算法之一。

本文将介绍拓扑排序和关键路径问题的背景、定义、应用以及解决方法。

一、背景在计算机科学中,拓扑排序是一种对有向图的所有顶点进行线性排序的算法。

拓扑排序常常用于确定一个计算或任务的顺序,使得所有的前置任务在后置任务之前完成。

而关键路径则用于确定一个项目计划中所需要的最短时间。

二、拓扑排序的定义与应用拓扑排序的目标是找出一个有向无环图(DAG)中所有顶点的一个线性排序,使得对于任意的有向边 (u, v),顶点 u 在排序中都在顶点 v 的前面。

拓扑排序可以用来检测有向图是否有环,并且找出有向无环图中的一个拓扑序列。

拓扑排序广泛应用于诸如编译器设计、任务调度、依赖关系分析等领域。

例如,在编译器设计中,编译器会先进行语法分析,然后根据语法分析的结果进行语义分析,最后完成代码生成。

这个过程可以看作是一个有向图中各个阶段的前置和后置关系,通过拓扑排序就能确定各个阶段的执行顺序。

三、拓扑排序的解决方法拓扑排序有多种解决方法,其中一种常用的方法是使用深度优先搜索(DFS)算法。

在深度优先搜索中,通过递归地访问每个顶点的邻接顶点,并将已经访问过的顶点加入结果列表。

当所有的邻接顶点都被访问过后,将当前顶点加入结果列表的头部。

最后,得到的结果列表就是一个拓扑序列。

四、关键路径问题的定义与应用关键路径问题是指在一个项目中,确定最长路径所需要的时间,即项目的完成时间。

关键路径决定了整个项目的进度,如果关键路径上的任务延误,将导致整个项目延误。

关键路径问题经常用于项目管理、工程造价核算、资源优化等领域。

例如,在一个建筑项目中,确定各个施工任务的完成时间,将有助于安排人力、物力等资源,从而保证项目能够按时交付。

五、关键路径问题的解决方法关键路径问题可以通过构建活动网络图和关键路径分析来解决。

活动网络图是一个有向无环图(DAG),其中顶点表示各个任务,有向边表示任务之间的先后关系。

课次21——第七章03拓扑排序和关键路径

课次21——第七章03拓扑排序和关键路径
拓扑序列:有向图D的一个顶点序列称作一个拓扑序列,如果该 序列中任两顶点v 、u ,若在D中v是u前趋,则在序列中v也是u 前趋。
对有向图进行如下操作:按照有向图给出的次序关系,将图 中顶点排成一个线性序列,对于有向图中没有限定次序关系的顶 点,则可以人为加上任意的次序关系。由此所得顶点的线性序列 称之为拓扑有序序列。
v3 v5
v9
v8
v4
v6
13 2020/8/4
7.5.2 关键路径(4)
在AOE网络中, 有些活动顺序进行,有些活动并行进行。
从源点到各个顶点,以至从源点到汇点的有向路径可能不止 一条。这些路径的长度也可能不同。完成不同路径的活动所 需的时间虽然不同,但只有各条路径上所有活动都完成了, 整个工程才算完成。
例:
C0
C1
C2
C0
C1
C2
C3
C4
C5
(a) 有向无环图
C0
C1
C2
C3
C4
C5
(b) 输出C4
C1
C2
C3
C5
(c) 输出顶点C0
9 2020/8/4
C3
C5
(d) 输出顶点C3
7.5.1拓扑排序(Topological Sort)(7)
C1
C2
C1
C5 (e) 输出顶点C2
C5 (f) 输出顶点C1
因此,完成整个工程所需的时间取决于从源点到汇点的最长 路径长度,即在这条路径上所有活动的持续时间之和。这条 路径长度最长的路径就叫做关键路径(Critical Path)。
子工程所需时间。 问:哪些子工程是“关键工程”? 即:哪些子工程将影响整个工程的完成期限的。
首先了解一些基本概念:

数据结构-拓扑排序和最短路径

数据结构-拓扑排序和最短路径

Dijkstra算法
如何找到Vk?
min( D[i] + dur(i,k)) i = 0,1,…k-1
Vk
S
Dijkstra算法
V5
V0
10
30 10
V4
20
V1 V2
V3
S={V0} D[0]=0
S={V0,} D[3] = 50 S={V0,V2,V4,V3,V5}
Dijkstra算法实现
void ShortestPath_DIJ(MGraph G, int v0, PathMatrix &P, ShortestPathTable &D){ for(v=0;v<G.vexnum;++v){ final[v]=FALSE; //S中的顶点 D[v]=G.arcs[v0][v];//v0到v的路径的长度 for(w=0;w<G.vexnum;++w) p[v][w]=FALSE; if(D[v]<INFINITY){//V0的邻接点 p[v][v0]=TRUE; p[v][v]=TRUE; }//if }//for final[v0]=TRUE;
Floyd 算法
首先对顶点进行编号,n个顶点对应1……n个整 数,分别叫做V1,V2,……,Vn 显然,顶点vi和vj之间的最短路径通过了n个 顶点的某些顶点。
Floyd 算法
•偏序就是集合中的部分成员可以比较。 •全序是集合中的任何成员之间都可以比较。 B A C 偏序 D A C 全序 B D
拓扑排序
按照有向图给出的次序关系,将图中顶点排成 一个线性序列,对于有向图中没有限定次序关系 的顶点,则可以人为加上任意的次序关系。
由此所得顶点的线性序列称之为拓扑有序序 列

第7章 图

第7章 图

假设一个连通图有 n 个顶点和 e 条边, 其中 n-1 条边和 n 个顶点构成一个极小 连通子图,称该极小连通子图为此连通图 的生成树 生成树。 生成树 B A F E C D 对非连通图,则 称由各个连通分 量的生成树的集 合为此非连通图 的生成森林 生成森林。 生成森林
基本操作
结构的建立和销毁 对顶点的访问操作 插入和删除顶点 插入和删除弧 对邻接点的操作 遍历
假若顶点v 和顶点w 之间存在一条边, 则称顶点v 和w 互为邻接点 邻接点, 邻接点
边(v,w) 和顶点v 和w 相关联 相关联。 和顶点v相关联的边的数目 边的数目定义为顶点v的度, 边的数目 度 记为TD(v)。 记为TD( TD
B A F
C D E
例如: 例如: 右侧图中 TD(B) = 3 TD(A) = 2
个顶点相同的路径。
若图G中任意两个顶 点之间都有路径相通, 则称此图为连通图 连通图; A 连通图 B A F E C D
B
C D
F
E
若无向图为非连通图, 则图中各个极大连通 子图称作此图的连通 连通 分量。 分量
若任意两个顶点之间都存在 对有向图, 对有向图, 一条有向路径,则称此有向图为强连通图 强连通图。 强连通图 否则,其各个强连通子图称作它的 强连通分量。 强连通分量 A B C F E B C F A E
// 点”。若 w 是 v 的最后一个邻接点,则 // 返回“空”。
插入和删除顶点
InsertVex(&G, v); //在图G中增添新顶点v。 DeleteVex(&G, v); // 删除G中顶点v及其相关的弧。
插入和删除弧
InsertArc(&G, v, w); // 在G中增添弧<v,w>,若G是无向的, //则还增添对称弧<w,v>。 DeleteArc(&G, v, w); //在G中删除弧<v,w>,若G是无向的, //则还删除对称弧<w,v>。

网络拓扑优化算法

网络拓扑优化算法

网络拓扑优化算法网络拓扑优化算法是指通过对网络拓扑结构进行调整和优化,提高网络性能和可靠性的一种算法。

网络拓扑指的是网络中各个节点之间的连接关系以及数据传输的路径。

通过优化网络拓扑,可以达到减少网络延迟、提高数据传输效率、增加网络容量等目的。

本文将介绍一些常见的网络拓扑优化算法。

一、最小生成树算法最小生成树算法是一种常见的网络拓扑优化算法,用于构建具有最小总权重的连通子图,保证网络中所有节点都可以通过路径相连。

常用的最小生成树算法包括Prim算法和Kruskal算法。

Prim算法从一个节点开始,逐步扩展生成树,直到覆盖所有节点。

在每一步,选择与当前生成树相连的边中权重最小的边,并将其连接的节点添加到生成树中。

该算法的时间复杂度为O(E log V),其中E为边的数量,V为节点的数量。

Kruskal算法则是按照边的权重从小到大的顺序逐步添加边,直到生成树包含所有节点。

在每一步,选择权重最小的边,如果该边的两个节点不在同一连通分量中,则将此边加入生成树。

该算法的时间复杂度为O(E log E)。

二、最短路径算法最短路径算法是优化网络拓扑中数据传输路径的常用方法。

通过找到从一个节点到另一个节点的最短路径,可以减少数据传输的延迟和消耗。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

Dijkstra算法根据节点之间的距离选择最短路径,从一个起始节点开始,逐步扩展到其他节点,直到到达目标节点。

在每一步,选择当前距离最小的节点,并将其加入到最短路径集合中。

该算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点的数量。

Bellman-Ford算法是一种动态规划算法,通过逐步更新节点之间的距离来计算最短路径。

该算法可以处理带有负权边的情况,并且可以检测到负权环。

该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V为节点的数量,E为边的数量。

三、拓扑排序算法拓扑排序算法用于对有向无环图进行排序,使得图中的所有顶点都满足其邻接顶点的排列顺序。

图的最短路径、拓扑排序和关键路径

图的最短路径、拓扑排序和关键路径

数据结构课程辅导---图的最短路径、拓扑排序和关键路径一、最短路径由图的概念可知,在一个图中,若从一顶点到另一顶点存在着一条路径(这里只讨论无回路的简单路径),则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目,它也等于该路径上的顶点数减1。

由于从一顶点到另一顶点可能存在着多条路径,每条路径上所经过的边数可能不同,即路径长度不同,我们把路径长度最短(即经过的边数最少)的那条路径叫做最短路径,其路径长度叫做最短路径长度或最短距离。

上面所述的图的最短路径问题只是对无权图而言的,若图是带权图,则把从一个顶点i到图中其余任一个顶点j的一条路径上所经过边的权值之和定义为该路径的带权路径长度,从vi 到vj可能不止一条路径,我们把带权路径长度最短(即其值最小)的那条路径也称作最短路径,其权值也称作最短路径长度或最短距离。

例如,在图3-1中,从v0到v4共有三条路径:{0,4},{0,1,3,4}和{0,1,2,4},其带权路径长度分别为30,23和38,可知最短路径为{0,1,3,4},最短距离为23。

图3-1 带权图和对应的邻接矩阵实际上,这两类最短路径问题可合并为一类,这只要把无权图上的每条边标上数值为1的权就归属于有权图了,所以在以后的讨论中,若不特别指明,均认为是求带权图的最短路径问题。

求图的最短路径问题用途很广。

例如,若用一个图表示城市之间的运输网,图的顶点代表城市,图上的边表示两端点对应城市之间存在着运输线,边上的权表示该运输线上的运输时间或单位重量的运费,考虑到两城市间的海拔高度不同,流水方向不同等因素,将造成来回运输时间或运费的不同,所以这种图通常是一个有向图。

如何能够使从一城市到另一城市的运输时间最短或者运费最省呢?这就是一个求两城市间的最短路径问题。

求图的最短路径问题包括两个方面:一是求图中一顶点到其余各顶点的最短路径,二是求图中每对顶点之间的最短路径。

下面分别进行讨论。

1. 从一顶点到其余各顶点的最短路径对于一个具有n个顶点和e条边的图G,从某一顶点vi(称此为源点)到其余任一顶点vj(称此为终点)的最短路径,可能是它们之间的边(i,j)或<i,j>,也可能是经过k个(1≤k≤n-2,最多经过除源点和终点之外的所有顶点)中间顶点和k+1条边所形成的路径。

拓 扑 路 径 详 细 原 理

拓 扑 路 径 详 细 原 理

《大话数据结构》笔记——第7章图(三)文章目录7.8 拓扑排序7.8.1 拓扑排序介绍7.8.2 拓扑排序算法7.9 关键路径7.9.1 关键路径算法原理7.9.2 关键路径算法7.10 回顾总结7.8 拓扑排序说了两个有环的图应用,现在我们来谈谈无环的图应用。

无环,即是图中没有回路的意思。

7.8.1 拓扑排序介绍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,我们称为 AOV 网( Activity On Vertex Network )。

AOV 网中的弧表示活动之间存在的某种制约关系。

比如演职人员确定了,场地也联系好了,才可以开始进场拍摄。

另外就是 AOV 网中不能存在回路。

刚才已经举了例子,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 必在顶点 vj 之前。

则我们称这样的顶点序列为一个拓扑序列。

上图这样的 AOV 网的拓扑序列不止一条。

序列 v0 v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 v12 v13 v14 v15 v16 是一条拓扑序列,v0 v1v4 v3 v2 v7 v6 v5 v8 v10 v9 v12 v11 v14 v13 v15 v16 也是一条拓扑序列。

所谓拓扑排序,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,则说明它是不存在环(回路)的 AOV 网;如果输出顶点数少了,哪怕是少了一个,也说明这个网存在环(回路),不是 AOV 网。

一个不存在回路的 AOV 网,我们可以将它应用在各种各样的工程或项目的流程图中,满足各种应用场景的需要,所以实现拓扑排序的算法就很有价值了。

7.8.2 拓扑排序算法对 AOV 网进行拓扑排序的基本思路是:从 AOV 网中选择一个入度为 0 的顶点输出,然后删去此顶点,并删除以此顶点为尾的弧,继续重复此步骤,直到输出全部顶点或者 AOV 网中不存在入度为 0 的顶点为止。

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树1.1 问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢?1.2 分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n 个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1 条边。

1.3最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。

最小生成树的性质:假设N=(V,{ E}) 是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。

1.4 解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V 为网图中所有顶点的集合,E 为网图中所有带权边的集合。

aov网和拓扑排序

aov网和拓扑排序
边的终顶点入度减1; 如果边的终顶点入度减至0, 则该顶点进入度为零的顶点栈。
如果输出顶点个数少于AOV网络的顶点个数, 则报告网络中存在有向环。
Status TopologicalSort(ALGraph G) {
//若G无回路,则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK,否则ERROR
FindInDegree(G, indegree); //求各顶点入度indegree[0..vexnum-1]
4
if ( !(- -indegree[k]) ) Push(S, k);
3
}//for }//while
2
data firstarc
0 C0
1
3∧
1 栈S 0 15
00 10 20 30 40 5 01
1 C1 2 C2
5∧ p
1
5∧
i=1 1, C1 count=5
3 C3 ∧
k=5
4 C4
0
1
0
1
5∧
5 C5 ∧
p=NULL
while(! StackEmpty(S)){
indegree
Pop(S, i);
printf(i, G. vertices[i].data); ++count;
5
for (p=G.vertices[i].firstarc; p; p=p->nextarc) { k = p->adjvex;
4
if ( !(- -indegree[k]) ) Push(S, k);
3
}//for }//while
2
data firstarc
0 C0
1
3∧
1 栈S 0 5

拓扑排序与关键路径分析

拓扑排序与关键路径分析

拓扑排序与关键路径分析拓扑排序和关键路径分析是项目管理和图论中常用的两种技术,用于分析和优化活动的执行顺序。

在本文中,我们将探讨这两种技术的原理、应用和实施方法。

一、拓扑排序拓扑排序是一种用于有向无环图(DAG)的节点排序方法,使得图中的每条边的起始节点都排在终止节点的前面。

在拓扑排序中,节点表示活动,边表示活动间的先后关系。

拓扑排序的实现可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来完成。

DFS方式会将所有可能的路径都遍历一遍,直到没有后续节点为止。

而BFS方式通过从源节点开始,按广度优先的顺序依次处理各个节点,直到所有节点处理完毕。

拓扑排序在项目管理中被广泛应用,用于确定活动执行的先后顺序,确保项目按计划有序地进行。

通过拓扑排序,可以发现项目中的关键路径,进而对项目进行合理的资源分配和时间安排。

二、关键路径分析关键路径分析是项目管理中用于确定项目完成所需的最短时间的方法。

关键路径是指项目中的一条从起始节点到结束节点的路径,其上的活动紧密相连且没有松弛时间,任何活动的延误都会导致整个项目的延误。

关键路径分析需要确定每个活动的最早开始时间、最晚开始时间、最早完成时间和最晚完成时间。

通过计算差异,可以找到关键路径上的活动和总体项目的最短完成时间。

关键路径分析在项目管理中对决策和资源管理具有重要意义。

通过确定关键路径,项目经理可以对重要活动进行优化和调整,以确保项目按时完成。

此外,关键路径还可以用于资源的分配和调度,以提高项目的效率和质量。

三、拓扑排序与关键路径分析的实施方法要实施拓扑排序和关键路径分析,需要按照以下步骤进行:1. 确定项目的活动和其间的依赖关系。

将活动表示为节点,依赖关系表示为边。

2. 使用拓扑排序算法,对活动进行排序,得到一个合理的活动执行顺序。

3. 计算每个活动的最早开始时间、最晚开始时间、最早完成时间和最晚完成时间。

4. 根据计算结果,找到关键路径上的活动,确定项目的最短完成时间。

数据结构:第7章 图4-拓扑排序和关键路径

数据结构:第7章 图4-拓扑排序和关键路径

拓扑排序算法
拓扑排序方法: (1)在AOV网中选一个入度为0的顶点(没有前驱) 且输出之; (2)从AOV网中删除此顶点及该顶点发出来的所 有有向边; (3)重复(1)、(2)两步,直到AOV网中所有 顶点都被输出或网中不存在入度为0的顶点。
从拓扑排序步骤可知,若在第3步中,网中所有顶 点都被输出,则表明网中无有向环,拓扑排序成功。 若仅输出部分顶点,网中已不存在入度为0的顶点, 则表明网中有有向环,拓扑排序不成功。
拓扑序列:C1--C2--C3 (3)
C12 C9 C10
C7 C8 C6
C11
拓扑序列:C1--C2--C3--C4 (4)
C7
C12
C12
C8
C8 C9 C10
C6
C9 C10
C6
C11
C11 拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5
(5)
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7 (6)
在 (b)中,我们用一种有向图来表示课程开设
拓扑排序
1.定义 给出有向图G=(V,E),对于V中的顶点的线性序列 (vi1,vi2,...,vin),如果满足如下条件:若在G中从 顶点 vi 到vj有一条路径,则在序列中顶点vi必在 顶点 vj之前;则称该序列为 G的一个拓扑序列。 构造有向图的一个拓扑序列的过程称为拓扑排序。 2.说明 (1)在AOV网中,若不存在回路,则所有活动可排成 一个线性序列,使得每个活动的所有前驱活动都排 在该活动的前面,那么该序列为拓扑序列. (2)拓扑序列不是唯一的.
2.AOV网实际意义
现代化管理中, 通常我们把计划、施工过程、生产流程、 程序流程等都当成一个工程,一个大的工程常常被划分 成许多较小的子工程,这些子工程称为活动。在整个工 程实施过程中,有些活动开始是以它的所有前序活动的 结束为先决条件的,必须在其它有关活动完成之后才能 开始,有些活动没有先决条件,可以 安排在任意时间开 始。AOV网就是一种可以形象地反映出整个工程中各个 活动之间前后关系的有向图。例如,计算机专业学生的 课程开设可看成是一个工程,每一门课程就是工程中的 活动,下页图给出了若干门所开设的课程,其中有些课 程的开设有先后关系,有些则没有先后关系,有先后关 系的课程必须按先后关系开设,如开设数据结构课程之 前必须先学完程序设计基础及离散数学,而开设离散数 学则必须先并行学完数学、程序设计基础课程。

关键路径与最短路径

关键路径与最短路径
Vi
ai
Vj
活动i的最早开始时间等于事件j的最早发生时间 活动i的最早开始时间等于事件j e(i)= e(i)= ve(i) 活动i的最迟开始时间等于事件k的最迟时间减去活动i 活动i的最迟开始时间等于事件k的最迟时间减去活动i 的持续时间 l(i)= dut(<i, l(i)= vl(j) - dut(<i,j>) 需分两步进行: 求ve(j)和 vl(j)需分两步进行: ve(j)和 vl(j)需分两步进行
源 点
汇 点
由于整个工程只有一个开始点和一个完成点, 由于整个工程只有一个开始点和一个完成点,在正 常的情况(无环) 常的情况(无环)下,网中只有一个入度为零的点(称 网中只有一个入度为零的点( 作源点)和一个出度为零的点(称作汇点) 源点)和一个出度为零的点(称作汇点) 汇点
依据AOE-网可以研究什么问题? 依据AOE-网可以研究什么问题? AOE
求最早发生时间ve的算法 求最早发生时间ve的算法 ve
G, Status TopologicalOrder(ALGraph G,Stack &T){ //有向网 采用邻接表,求各顶点事件最早发生时间ve(全局变量) 有向网G ve(全局变量 //有向网G采用邻接表,求各顶点事件最早发生时间ve(全局变量) //T为拓扑序列顶点栈 为拓扑序列顶点栈, 为零入度顶点栈。 //T为拓扑序列顶点栈,s为零入度顶点栈。 FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度 FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度 InitStack(S); //建零入度顶点栈 建零入度顶点栈S InitStack(S); //建零入度顶点栈S for(i=0;i<G.vexnum; for(i=0;i<G.vexnum; ++i) if(!indegree[i])Push(S, //入度为 入度为0 if(!indegree[i])Push(S,i) //入度为0者进栈 count=0; count=0; InitStack(T); ve[0..G.vexnum-1]=0; //初始化 InitStack(T); ve[0..G.vexnum-1]=0; //初始化 while(!StackEmpty(S)){ Pop(S,j); Push(T,j); Pop(S,j); Push(T,j);++count; for(p=G.vertices[j].firstarc; p=pfor(p=G.vertices[j].firstarc;p;p=p->nextarc){ k=p—>adjvex //对 号顶点的每个邻接点的入度减l >adjvex; k=p >adjvex; //对i号顶点的每个邻接点的入度减l if(--indegree[k]==0)Push(S,k);//若入度减为 --indegree[k]==0)Push(S 若入度减为0 if(--indegree[k]==0)Push(S,k);//若入度减为0,入栈 if(ve[j]+*(pve[k]=ve[j]+*(p->info); if(ve[j]+*(p->info)>ve[k] ) ve[k]=ve[j]+*(p->info); *(p} //for *(p->info)=dut(<j,k>) } //while ERROR; //该有向网有回路 if(count<G.vexnum) return ERROR; //该有向网有回路 OK; else return OK;} //TopologicalOrder

图论简单介绍

图论简单介绍
top
0 1 4 0
3
0
top=0 top
3
1
2
1
2
1
1
2
4
3
6
5
0
top
0
4 4
top
0
4 4
0
4 4
4 4
0
1
0
1
top
0
0
0
01ຫໍສະໝຸດ 111拓扑排序算法 typedef int datatype; typedef int vextype; typedef struct node /*边表结点定义*/ { int adjvex; struct node *next; } edgenode; typedef struct /*顶点表结点定义*/ { vextype vertex int id; edgenode *link } vexnode; vexnode dig[n];

为找出关键活动, 需要求各个活动的 e[k] 与 l[k],以判 别是否 l[k] == e[k]. 为求得e[k]与 l[k],需要先求得从源点V0到各个顶点Vi 的 Ve[i] 和 Vl[i]。


求Ve[i]的递推公式

从Ve[0] = 0开始,向前递推
i
Ve[ j ] max{ Ve[i ] dur ( Vi , V j ) },
检测有向环的一种方法是对AOV网络构造它的拓 扑有序序列。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AOV网络中所有应 存在的前驱和后继关系都能得到满足。 这种构造AOV网络全部顶点的拓扑有序序列的运 算就叫做拓扑排序。 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,则该AOV网络中必定 不会出现有向环;相反,如果得不到满足要求的 拓扑有序序列,则说明AOV网络中存在有向环, 此AOV网络所代表的工程是不可行的。
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有向无环图及其应用
要点: 1. 拓扑排序 2. 关键路径
❖ 有向无环图:
一个无环的有向图,简称DAG图。
DAG图: 描述含有公共子式的表达式及工程或系统的进行过程时的有 效工具。
❖ 活动:一个较大的工程被划分成许多子工程,这些子工程被 称作活动。活动之间,存在某种约束,如:某些子工程的开 始必须在另外一些子工程完成之后。
拓扑序列:C1--C2--C3 (3)
C12 C9 C10
C7 C8 C6
C11
拓扑序列:C1--C2--C3--C4 (4)
C7 C12
C12
C8
C8 C9 C10
C6
C9 C10
C6
C11
C11 拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5
(5)
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7 (6)
❖ AOV网——用顶点表示活动,用弧表示活动间优先关系的有向图称 为顶点表示活动的网(Activity On Vertex network),简称AOV网 若<vi,vj>是图中有向边,则vi是vj的直接前驱;vj是vi的直接后 继 AOV网中不允许有回路,这意味着某项活动以自己为先决条件
❖拓扑排序——把AOV网络中各顶点按照它们相互 之间的优先关系排列成一个线性序列的过程叫~
❖ 关心问题:
1.工程能否顺利进行 2.估算 整个工程完成所必须的最短时间
❖ 有向无环图及其应用
❖ 拓扑排序
问题提出:学生选修课程问题
顶点——表示课程 有向弧——表示先决条件,若课程i是j的先决条件,则图中有弧<i,j> 学生应按怎样的顺序学习这些课程,才能无矛盾、顺利地完成学业—
—拓扑排序
定义
--C10--C11
--C10--C11--C6
C8
(11)
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9 --C10--C11--C6--C12--C8
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9 --C10--C11--C6--C12
(12)
算法实现
①以邻接表作存储结构
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
52 ^
60
5
4^
2^
4
3
2
1
top
0
输出序列:6 1
indegree First adjvex next
10
4
2^
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31
5
2^
41
5^
52 ^
60
5
4^
4
3
2
top
1
10
2^ p=NULL
输出序列:6
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31
5
2^
41
5^
52 ^
60
5
4^
2^
4
3
2
top
1
top
10
输出序列:6 1
C1
C3
C7
C12 C8
C9 C10
C6
C11
C4
C5
C2
C1
C3
C7
C12 C8
C9
C10
C6
C11
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9--C10--C11--C6--C12--C8

:C9--C10--C11--C6--C1--C12--C4--C2--C3--C5--C7--C8
10
输出序列:6
2^
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31 42
5 5^
2^
52 ^
60
5
4^
p
4
3
2
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1
10
输出序列:6
2^
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31 41
5 5^
2^
52 ^
60
5
4^
p
4
3
2
top
1
10
输出序列:6
算法描述

1
2
4
3
6
5
indegree firstarc adjvex nextarc
10
4
3
22 ^
31
5
2^
42
5^
53 ^
60
5
4^
4
3
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2
top
61
top
10
2^
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31
5
2^
42
5^
53 ^
60
5
4^
2^
4
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2
top
C12 C8
C10
C6
C12 C8
C6
C11
C11
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9
--C10 (8)
C12
C12
C8
C8
C6 (9)
(10)
拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9 拓扑序列:C1--C2--C3--C4--C5--C7--C9
61
10
输出序列:6
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31 42
53 ^ 60
5 5^
5
2^ 4^
p
4
3
2
top
1
10
输出序列:6
2^
indegree first adjvex next
10
4
3
22 ^
31 42
52 ^ 60
5 5^
5
2^ 4^
p
4
3
2
top
1
一个AOV网的拓扑序列不是唯一的
C4
C5
C2
C1
C3
C7
C12 C8
C9
C10
C6
C11
C4
C5
C2
C3
C7
C12 C8
C9 C10
C6
C11 拓扑序列:C1
(1)
C4
C5
C3
C7
C12 C8
C9 C10
C6
C11 拓扑序列:C1--C2
(2)
C4
C5
C5
C12 C9 C10
C7 C8 C6
C11
②设置一个包含n个元素的一维数组indegree,保 存AOV网中每个顶点的入度值。
③把邻接表中所有入度为0的顶点进栈
④栈非空时,输出栈顶元素Vj并退栈;在邻接表中 查找Vj的直接后继Vk,把Vk的入度减1,即 indegree[k]-1;若Vk的入度为0则进栈
⑤重复上述操作直至栈空为止。若栈空时输出的顶 点个数不是n,则有向图有环;否则,拓扑排序 完毕
检测AOV网中是否存在环方法:对有向图构造 其顶点的拓扑有序序列,若网中所有顶点都在它 的拓扑有序序列中,则该AOV网必定不存在环
拓扑排序的方法 ❖在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出之 ❖从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧 ❖重复上述两步,直至全部顶点均已输出;或者当 图中不存在无前驱的顶点为止
课程代号
课程名称
先修棵

C1
程序设计基础 无
C2
离散数学 C1
C3
数据结构 C1,C2
C4
汇编语言 C1
C5
语言的设计和分析 C3,C4
C6
计算机原理 C11
C7
编译原理 C3.C5
C8
操作系统 C3,C6
C9
高等数学 无
C10
线性代数 C9
C4
C5
C11
C12
普通物理 数值分析
C9 C1,C9,C10
C2
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