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  • 拓扑排序


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    title: 最小生成树 Prim Kruskal
    date: 2017-04-29
    tag: 数据结构和算法

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    拓扑排序(AOV网络)

    • 排课的时候,根据课程的难易程度及知识体系有些课是要先上有些课需要后上,那么在给定了一些课的先后顺序,我们怎样来安排这些课的总体顺序呢?

    • 实际中拓扑排序的应用必入关键路径问题,一般用于安排项目的工序。

    • 首先明确下拓扑序的概念:如果图中从v到w有一条有向路径,则v一定排在w之前。满足此条件的顶点序列称为一个拓扑序。

    • AOV如果有合理的拓扑序,必定是有向无环图。

    • 具体我们怎么实现算法呢?简单的可以直接:

    每次都选择入度为0的顶点,并把它和它的边一起从图中删除。
    删除其事就是将与它相邻的顶点的入度减一。
    算法的效率很大部分决定于找到入度为0的点,但是当图是稀疏图时,顺序扫描的方法就显得效率低下。那么有没有更好的办法呢?

    • 一种很好的方法就是将入度为0的顶点放入一个容器中(栈或队列),然后没将相邻点入度减一的同时检查它的入度是否降为0,是的话就放入容器中。

    代码实现:

    /* 邻接表存储 - 拓扑排序算法 */
     
    bool TopSort( LGraph Graph, Vertex TopOrder[] )
    { /* 对Graph进行拓扑排序,  TopOrder[]顺序存储排序后的顶点下标 */
        int Indegree[MaxVertexNum], cnt;
        Vertex V;
        PtrToAdjVNode W;
           Queue Q = CreateQueue( Graph->Nv );
      
        /* 初始化Indegree[] */
        for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
            Indegree[V] = 0;
             
        /* 遍历图,得到Indegree[] */
        for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
            for (W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next)
                Indegree[W->AdjV]++; /* 对有向边<V, W->AdjV>累计终点的入度 */
                 
        /* 将所有入度为0的顶点入列 */
        for (V=0; V<Graph->Nv; V++)
            if ( Indegree[V]==0 )
                AddQ(Q, V);
                 
        /* 下面进入拓扑排序 */ 
        cnt = 0; 
        while( !IsEmpty(Q) ){
            V = DeleteQ(Q); /* 弹出一个入度为0的顶点 */
            TopOrder[cnt++] = V; /* 将之存为结果序列的下一个元素 */
            /* 对V的每个邻接点W->AdjV */
            for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next )
                if ( --Indegree[W->AdjV] == 0 )/* 若删除V使得W->AdjV入度为0 */
                    AddQ(Q, W->AdjV); /* 则该顶点入列 */ 
        } /* while结束*/
         
        if ( cnt != Graph->Nv )
            return false; /* 说明图中有回路, 返回不成功标志 */ 
        else
            return true;
    }
    

    拓扑排序的应用--关键路径问题(AOE网络)

    • 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。网中只有一个入度为零的点(称为源点)和一个出度为零的点(称为汇点)。其中,顶点表示事件(Event),弧表示活动,权表示活动持续的时间。

    • 通常,AOE网可用来估算工程的完成时间。

    假如汽车生产工厂要制造一辆汽车,制造过程的大概事件和活动时间如上图AOE网:我们把路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度,从源点到汇点具有最大长度的路径叫关键路径,在关键路径上的活动叫关键活动。那么,显然对上图AOE网而言,所谓关键路径:开始-->发动机完成-->部件集中到位-->组装完成。路径长度为5.5。如果我们试图缩短整个工期,去改进轮子的生产效率,哪怕改动0.1也是无益的。只有缩短关键路径上的关键活动时间才可以减少整个工期的长度。例如如果制造发动机缩短为2.5天,整车组装缩短为1.5天,那么关键路径为4.5。工期也就整整缩短了一天时间。好吧! 那么研究这个关键路径意义何在?

    假定上图AOE网中弧的权值单位为小时,而且我们已经知道黑深色的那一条为关键路径。假定现在上午一点,对于外壳完成事件而言,为了不影响工期:外壳完成活动最早也就是一点开始动工,最晚在两点必须要开始动工。最大权值3表示所有活动必须在三小时之后完成,而外壳完成只需要2个小时。所以,这个中间的空闲时间有一个小时,为了不影响整个工期,它必须最迟两点动工。那么才可以保证3点时与发动机完成活动同时竣工,为后续的活动做好准备。

    • 对AOE网有待研究的问题是:

      • (1)完成整个工程至少需要多少时间?

      • (2)那些活动是影响工程进度的关键?

    Reference

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6786246.html
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