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文档简介
关于拓扑排序和关键路径第一页,共三十二页,编辑于2023年,星期一AOV-网
用顶点表示活动,用边来表示活动之间的先后关系的有向图称为顶点活动网,简称AOV-网。例如,计算机专业学生的学习就是一个工程,每一门课程的学习就是整个工程的一些活动。其中有些课程要求先修课程,有些则不要求。这样在有的课程之间有领先关系,有的课程可以并行地学习。7.5.1拓扑排序第二页,共三十二页,编辑于2023年,星期一
C1
高等数学
C2
程序设计基础
C3
离散数学C1,C2
C4
数据结构C3,C2C5
高级语言程序设计C2C6
编译方法C5,C4C7
操作系统C4,C9C8
普通物理C1C9
计算机原理C8
课程代号课程名称先修课程第三页,共三十二页,编辑于2023年,星期一学生课程学习工程图C8C3C5C4C9C6C7C1C2第四页,共三十二页,编辑于2023年,星期一在AOV网络中不能出现回路,即环。如果出现了环,则意味着某项活动应以自己作为先决条件,这是荒谬的。因此,对给定的AOV网络,必须先判断它是否存在有向环。第五页,共三十二页,编辑于2023年,星期一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,则该网络中必定不会出现有向环。第六页,共三十二页,编辑于2023年,星期一如果AOV网络中存在环,此AOV网络所代表的工程是不可行的。例如,对学生选课工程图进行拓扑排序,得到的拓扑有序序列为
C1,C2,C3,C4,C5,C6,C8,C9,C7
或C1,C8,C9,C2,C5,C3,C4,C7,C6C8C3C5C4C9C6C7C1C2第七页,共三十二页,编辑于2023年,星期一拓扑排序的方法①
输入AOV网络。令n为顶点个数。 ②在AOV网络中选一个没有直接前驱的顶点,并输出之;③从图中删去该顶点,同时删去所有它发出的有向边;④重复以上②、③步,直到全部顶点均已输出,拓扑有序序列形成,拓扑排序完成;或图中还有未输出的顶点,但已跳出处理循环。说明图中还剩下一些顶点,它们都有直接前驱。这时网络中必存在有向环。第八页,共三十二页,编辑于2023年,星期一C0C1C4C3C2C5拓扑排序的过程(a)有向无环图C4C5C1C0C3(b)输出顶点C2C1C4C5C3(c)输出顶点C0C2C0C4C5C1C3(d)输出顶点C3第九页,共三十二页,编辑于2023年,星期一C1C4C5(e)输出顶点C4C5C1(f)输出顶点C1C5(g)输出顶点C5
最后得到的拓扑有序序列为C2,C0,C3,C4,C1,C5
。它满足图中给出的所有前驱和后继关系,对于本来没有这种关系的顶点,如C2和C4,也排出了先后次序关系。(h)拓扑排序完成第十页,共三十二页,编辑于2023年,星期一AOV网络及其邻接表表示C0C1C4C3C2C5C0C1C2C30C4C50012345indegreedatafirstarc
1301031adjvexnextarc30501500150第十一页,共三十二页,编辑于2023年,星期一在邻接表中增设一个数组indegree[],记录各顶点入度。在拓扑排序前前,初始化入度数组。入度为零的顶点即无前驱顶点。在算法中,使用栈存放入度为零的顶点,供选择和输出无前驱的顶点。第十二页,共三十二页,编辑于2023年,星期一拓扑排序算法可描述如下:入度为零的顶点入栈;当栈不空时,重复执行
从顶点栈中退出一个顶点,并输出之;
从AOV网络中删去这个顶点和它发出的边,边的终顶点入度减一;
如果边的终顶点入度减至0,则该顶点进栈;
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。第十三页,共三十二页,编辑于2023年,星期一拓扑排序的算法voidTopologicalSort(ALGraphG){FindInDegree(G,indegree);//初始化indegree[]InitStack(S);for(i=0;i<G.vexnum;i++)//入度为零的顶点
if(indegree[i]==0)Push(S,i);//进栈
count=0;//对输出顶点计数
第十四页,共三十二页,编辑于2023年,星期一while(!StackEmpty(S)){
Pop(S,i);//退栈
cout<<i<<G.vertices[i].data;//输出i号顶点
count++;//并计数
//扫描i号顶点的每个邻接点
for(p=G.vertices[i].
firstarc;p;p=p->nextarc){k=p->adjvex;
if(--indegree[k]==0)//顶点入度减1 Push(S,k);//顶点的入度减至零,进栈
}}}第十五页,共三十二页,编辑于2023年,星期一7.5.2关键路径一、AOE网如果在有向无环图中,用有向边表示一个工程中的活动(Activity),
用边上权值表示活动持续时间(Duration),
用顶点表示事件,
则这样的有向图叫做用边表示活动的网络,简称AOE(ActivityOnEdges)网。第十六页,共三十二页,编辑于2023年,星期一AOE网络在某些工程估算方面非常有用。例如,可以使人们了解:完成整个工程至少需要多少时间(假设网络中没有环)?为缩短完成工程所需的时间,应当加快哪些活动?第十七页,共三十二页,编辑于2023年,星期一从源点到汇点的路径可能不止一条,并且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。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(CriticalPath)。第十八页,共三十二页,编辑于2023年,星期一要找出关键路径,必须找出关键活动,即不按期完成就会影响整个工程完成的活动。关键路径上的所有活动都是关键活动。因此,只要找到了关键活动,就可以找到关键路径。例如,下图就是一个AOE网。V1V3V2V4a1=3a2=2V5V6a6=3a7=2a4=3a3=2a5=4a8=1第十九页,共三十二页,编辑于2023年,星期一二、相关术语①
事件Vi
的最早发生时间ve(i)
是从源点V0
到顶点Vi的最长路径长度。②
事件Vi的最迟发生时间vl(i)
在不推迟整个工程完成的前提下,事件Vi
的最迟发生时间。③
活动ai的最早开始时间
e(i)④
活动ai
的最迟开始时间
l(i)
表示在不推迟整个工程完成的前提下,活动ai最迟必须开始进行的事件。第二十页,共三十二页,编辑于2023年,星期一⑤
时间余量
l(i)–e(i)
表示活动
ai的最早可能开始时间和最迟允许开始时间的时间余量。
l(i)=e(i)的活动称为关键活动。第二十一页,共三十二页,编辑于2023年,星期一三、怎样求关键路径?
如何找e(i)=l(i)的关键活动?为找出关键活动,需要求各个活动的e(i)
与l(i),以判别是否l(i)=e(i)。设活动ai由弧<Vj,Vk>表示,且活动持续时间记为dut(<j,k>),
则
e(i)=ve(j)l(i)=vl(k)-dut(<j,k>)VjVkai第二十二页,共三十二页,编辑于2023年,星期一
如何求ve(i)和vl(i)?求ve(i)的递推公式
从
ve(0)=0开始,向前递推
<i,j
>T,i=1,2,,n-1
T
是所有以第j个顶点为头的弧的集合。例,求右图中顶点V6的最早发生时间。V3V4V5V6a6=3a7=2a8=1266第二十三页,共三十二页,编辑于2023年,星期一V1V2V3V4V5V6顶点vevl032668V1V3V2V4a1=3a2=2V5V6a6=3a7=2a4=3a3=2a5=4a8=1032668第二十四页,共三十二页,编辑于2023年,星期一求vl(i)的递推公式从vl(n-1)=ve(n-1)开始,反向递推
<i,j>S,i=n-2,n-3,,0S是所有以第i个顶点为尾的弧的集合。
例,求右图中顶点V1的最迟发生时间。V1V3V2a1=3a2=224第二十五页,共三十二页,编辑于2023年,星期一V1V2V3V4V5V6顶点vevl032668V1V3V2V4a1=3a2=2V5V6a6=3a7=2a4=3a3=2a5=4a8=1042678042678第二十六页,共三十二页,编辑于2023年,星期一a1a2a3a4a5a6a7a8活动ell-e011000341220253660671341V1V3V2V4a1=3a2=2V5V6a6=3a7=2a4=3a3=2a5=4a8=1V1V2V3V4V5V6顶点vevl032668042678第二十七页,共三十二页,编辑于2023年,星期一四、算法实现实现步骤:
①输入e条弧<j,k>,建立AOE-网的存储结构;
②从源点v0出发,令ve[0]=0,按拓扑有序求其余各顶点的最早发生时间ve[i](1≤i≤n-1)。如果得到的拓扑有序序列中顶点个数小于网中顶点数n,则说明网中存在环,不能求关键路径,算法终止;否则执行步骤③。
③从汇点vn出发,令vl[n-1]=ve[n-1],按逆拓扑有序求其余各顶点的最迟发生时间vl[i](n-2≥i≥2);
④根据各顶点的ve和vl的值,求每条弧s的最早发生时间e(s)和最迟发生时间l(s)。若某条弧满足条件e(s)=l(s),则为关键活动。第二十八页,共三十二页,编辑于2023年,星期一
算法实现StatusTopologicalOrder(ALGraphG,Stack&T){
//求各顶点事件的最早发生时间ve(全局变量),T为拓扑序列顶点栈
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度
InitStack(T);count=0;ve[0..G.vexnum-1]=0;//初始化
while(!StackEmpty(S))//S为零入度顶点栈
{Pop(S,j);push(T,j);++count;//j号顶点入T栈并计数
for(p=G.vertices[j].firstarc;p;p=p→nextarc){k=p→adjvex;//对j号顶点的每个邻接点的入度减1
if(--indegree[k]==0)push(S,k);
if(ve[j]+*(p→info)>ve[k])ve[k]=ve[j]+*(p→info);
}
}
if(count<G.vexnum)returnERROR;//该有向网有回路
elsereturnOK;
}第二十九页,共三十二页,编辑于2023年,星期一StatusCriticalPath(ALGraphG){
//G为有向网,输出G的各项关键活动
if(!TopologicalOrder(G,T)returnERROR;
vl[0.
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