数据结构第19讲关键路径与最短路径

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数据结构第19讲_关键路径与最短路径_C

数据结构第19讲_关键路径与最短路径_C

数据结构第19讲_关键路径与最短路径_C 在数据结构的学习过程中,我们经常会遇到需要寻找最短路径的问题。

最短路径问题是指在图中寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。

在实际生活中,最短路径问题广泛应用于交通、通信等领域。

在本篇文章中,我们将介绍关键路径和最短路径的概念,以及它们在实际问题中的应用。

首先,让我们来介绍关键路径。

关键路径是指在项目管理中,连接起始点和终止点的最长路径,也是项目完成所需要的最短时间。

关键路径可以通过计算活动的最早开始时间(EST)和最晚开始时间(LST)来确定。

活动的EST是指在没有任何限制条件下,活动可以最早开始的时间;而LST则是指在不影响项目完成时间的前提下,活动可以最晚开始的时间。

关键路径的长度等于项目的最早完成时间和最晚完成时间相等的活动的持续时间之和。

通过确定关键路径,我们可以优化项目进度,提高项目的整体效率。

接下来,让我们来介绍最短路径。

最短路径是指在图中寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。

最短路径可以通过使用一些经典的算法来解决,例如迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,通过计算出从起点到其他顶点的最短路径,然后逐步扩展路径长度来逐步求解最短路径问题。

弗洛伊德算法是一种动态规划算法,通过构建一个关于各个顶点之间最短路径长度的矩阵来求解最短路径问题。

最短路径问题在实际生活中具有广泛应用,例如在地图导航中,我们需要找到从起点到目的地的最短路线;在网络通信中,我们需要找到网络中两个节点之间传输数据的最短路径。

在本篇文章中,我们介绍了关键路径和最短路径的概念,以及它们在实际问题中的应用。

关键路径用于确定项目完成所需的最短时间,而最短路径用于寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。

这些概念都是数据结构中的重要内容,对于我们理解和解决实际问题具有重要意义。

最短路径问题介绍

最短路径问题介绍

最短路径问题介绍全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:最短路径问题是指在一个带有边权的图中,寻找连接图中两个特定节点的最短路径的问题。

在实际生活中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网络、物流配送等领域。

通过解决最短路径问题,可以使得资源的利用更加高效,节约时间和成本,提高运输效率,并且在紧急情况下可以迅速找到应急通道。

最短路径问题属于图论中的基础问题,通常通过图的表示方法可以简单地描述出这样一个问题。

图是由节点和边组成的集合,节点表示不同的位置或者对象,边表示节点之间的连接关系。

在最短路径问题中,每条边都有一个权重或者距离,表示从一个节点到另一个节点移动的代价。

最短路径即是在图中找到一条路径,使得该路径上的边权和最小。

在解决最短路径问题的过程中,存在着多种算法可以应用。

最著名的算法之一是Dijkstra算法,该算法由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出。

Dijkstra算法是一种贪心算法,用于解决单源最短路径问题,即从一个给定的起点到图中所有其他节点的最短路径。

该算法通过维护一个距离数组和一个集合来不断更新节点之间的最短距离,直到找到目标节点为止。

除了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法外,还有一些其他与最短路径问题相关的算法和技术。

例如A*算法是一种启发式搜索算法,结合了BFS和Dijkstra算法的特点,对图中的节点进行评估和排序,以加速搜索过程。

Bellman-Ford算法是一种解决含有负权边的最短路径问题的算法,通过多次迭代来找到最短路径。

一些基于图神经网络的深度学习方法也被应用于最短路径问题的解决中,可以获得更快速和精确的路径搜索结果。

在实际应用中,最短路径问题可以通过计算机程序来实现,利用各种算法和数据结构来求解。

利用图的邻接矩阵或者邻接表来表示图的连接关系,再结合Dijkstra或者Floyd-Warshall算法来计算最短路径。

离散数学最短路径和关键路径

离散数学最短路径和关键路径

例1 L1=v0v1v3v5, w(L1)=10, L2=v0v1v4v5, w(L2)=12,
L3=v0v2v4v5, w(L3)=11.
3
标号法(E.W.Dijkstra, 1959)
设带权图G=<V,E,w>, 其中eE, w(e)0. 设V={v1,v2,,vn}, 求v1到其余各顶点的最短路径
的顶点, 称作终点. 通常边的权表示时间, 始点记作v1, 终点记作vn
7
关键路径
关键路径: PETR图中从始点到终点的最长路径 vi的最早完成时间TE(vi): 从始点v1沿最长路径到vi 所需的时间
TE(v1)=0
TE(vi)=max{TE(vj)+wji|vj -(vi)}, i=2,3,,n
vi的最晚完成时间TL(vi): 在保证终点vn的最早完成 时间不增加的条件下, 从始点v1最迟到达vi的时间
TL(vn)=TE(vn)
TL(vi)=min{TL(vj)-wij|vj +(vi)}, i=n-1,n-2,,1
8
关键路径(续)
vi的缓冲时间TS(vi)=TL(vi)-TE(vi), i=1,2,,n vi在关键路径上TS(vi)=0
离散数学最短路径和 关键路径
7.4 最短路径与关键路径
带权图 最短路径与Dijkstra标号法 PERT图与关键路径
2
最短路径
带权图G=<V,E,w>, 其中w:ER.
eE, w(e)称作e的权. e=(vi,vj), 记w(e)=wij . 若vi,vj不 相邻, 记wij =.
设L是G中的一条路径, L的所有边的权之和称作L的 权, 记作w(L). u和v之间的最短路径: u和v之间权最小的通路.

关键路径和最短路径及树

关键路径和最短路径及树

关键路径和最短路径:基本思路:1.关键路径法:关键路径法对于一个项目而言,只有项目网络中最长的或耗时最多的活动完成之后,项目才能结束,这条最长的活动路线就叫关键路径。

2.最短路径法:求一个顶点到其余顶点的最短路径主要运用Dijkstra 算法,把图中的顶点分为两个集合S 和T ,集合S 皴法已确定最短路径的顶点,集合T 存放尚未确定最短路径的顶点。

按最短路径长度递增的次序逐个将T 集合中的顶点加入到S 中,直到从源点出发可以到达的所有顶点都在S 中为止。

演算过程:1.关键路径各项活动的最早时间,t(A)=0t(B)=max{2,15+4}=19t(C)=15t(D)=19+10=29t(E)=max{19+19,15+11}=38t(F)=max{29+6,38+5}=43事项的最早时间为43各事项的最迟时间,t(F)=43t(D)=43-6=37t(E)=43-5=38t(B)=min{37-10,38-19}=19t(C)=min{19-4,38-11}=15t(A)=15-15=0.所以关键路径为:A →C →B →E →FA B C DE F 2 1111 465起终2.最短路径首先将A 点分到S集合中,其余各点分到T集合,S(A)=0,其余各点为T=+∞与A相关的边(A,B),(A,C)T(B)=min{T(B),S(A)+2}=min{+∞,0+2}=2T(C)=min{T(C),S(A)+15}=min{+∞,0+15}=15∴S(C)=15,记录路径(A,C)与C相关的边(C,B),(C,E)T(B)=min{T(B),S(C)+4}=min{2,15+4}=2T(E)=min{T(E),S(C)+11}=min{+∞,15+11}=26∴S(B)=2,记录路径(A,B)与B相关的边(B,D),(B,E)T(D)=min{T(D),S(B)+10}=min{+∞,2+10}=12T(E)=min{T(E),S(B)+19}=min{26,2+19}=21∴S(D)=12,记录路径(B,D)与D相关的边(D,F)T(F)=min{T(F),S(D)+6}=min{+∞,12+6}=18∴S(E)=21,记录路径(B,E)与E相关的边(E,F)T(F)=min{T(F),S(E)+5}=min{18,21+5}=18∴S(F)=18,记录路径(D,F)从A点到到其余各顶点最短路为:所以A到F的最短路为A→B→D→FB+树和B*树:针对上述文件建立4阶的B+树和B*树索引结构,用图形描述在该文件中先后新增ID为50和45的记录,用图形分别描述新增两条记录后索引结构(B+树和B*树)的变化B+树和B*树的区别:B+叶子结点中存储记录,在B+树中,所有的非叶子结点可以看成是索引,而其中的关键字是作为“分界关键字”,用来界定某一关键字的记录所在的子树。

数据结构第19讲关键路径与最短路径

数据结构第19讲关键路径与最短路径

数据结构第19讲关键路径与最短路径关键路径与最短路径是数据结构中非常重要的概念和算法。

它们在许多领域中都有广泛的应用,包括项目管理、网络通信、物流运输等等。

本文将介绍关键路径和最短路径的概念、算法以及它们的应用。

一、关键路径关键路径是指在一个项目中,所有活动中最长的路径,也即完成整个项目所需的最长时间。

关键路径的长度决定了项目的最短完成时间,因此对于项目管理非常重要。

关键路径的计算通常使用网络图来表示项目的各个活动以及它们的前后关系。

在网络图中,每个活动用一个节点表示,活动之间的关系用边来表示。

活动之间的关系可以分为两种:顺序关系和并行关系。

1.顺序关系:活动A必须在活动B之前完成,这种关系用有向边表示。

2.并行关系:活动A和活动B可以同时进行,这种关系用无向边表示。

关键路径算法通过在网络图上进行正向遍历和逆向遍历来计算关键路径。

具体步骤如下:1.正向遍历:从起始节点出发,计算每个节点的最早开始时间。

最早开始时间是指在没有任何延迟的情况下,从起始节点到达该节点所需的最短时间。

2.逆向遍历:从终点节点出发,计算每个节点的最晚开始时间。

最晚开始时间是指在不延误整个项目完成时间的情况下,从终点节点回到该节点所需的最短时间。

3.计算关键路径:根据每个节点的最早开始时间和最晚开始时间,找出那些最早开始时间和最晚开始时间相等的节点,这些节点就是关键路径上的节点。

关键路径的计算可以有效地帮助项目管理者确定项目的最短完成时间,并将各个活动按照优先级进行排序和调度,从而提高项目的管理效率。

二、最短路径最短路径是指在一个加权图中,从起点到终点所经过的边的权值之和最小的路径。

最短路径算法有很多种,下面介绍两种常用的最短路径算法:迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

1.迪杰斯特拉算法:迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,用于解决单源最短路径问题。

具体步骤如下:-创建两个集合S和V-S,分别用于存放已确定最短路径的节点和待确定最短路径的节点。

最短路径问题的求解PPT精选文档

最短路径问题的求解PPT精选文档
这种算法最关键的问题就是如何确定估价函数,估价函数越准,则能 越快找到答案。这种算法实现起来并不难,只不过难在找准估价函数,大 家可以自已找相关资料学习和思考。
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3
最短路径问题的求解
三、等代价搜索法 等代价搜索法也是在宽度优先搜索的基础上进行了部分优化的一种算法,它与
启发式搜索的相似之处都是每次只展开某一个结点(不是展开所有结点),不同之 处在于:它不需要去另找专门的估价函数,而是以该结点到A点的距离作为估价值, 也就是说,等代价搜索法是启发式搜索的一种简化版本。它的大体思路是:
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最短路径问题的求解
二、 启发式搜索 在宽度优先搜索算法的基础上,每次并不是把所有可展开的结点展开,
而是对所有没有展开的结点,利用一个自己确定的估价函数对所有没展开 的结点进行估价,从而找出最应该被展开的结点(也就是说我们要找的答 案最有可能是从该结点展开),而把该结点展开,直到找到目标结点为止。
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最短路径问题的求解
八、Dijkstra算法(从一个顶点到其余各顶点的最短路径,单源最短路径) 例3、如下图,假设C1,C2,C3,C4,C5,C6是六座城市,他们之间的连线表示两 城市间有道路相通,连线旁的数字表示路程。请编写一程序,找出C1到Ci 的最短路径(2≤i≤6),输出路径序列及最短路径的路程长度。
3、由数轴可见,A与A'点相比,A点离原点近,因而保留A点,删除A'点,相应的,B、B'点保留B点, D、D'保留D',E、E'保留E',得到下图:
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最短路径问题的求解
4、此时再以离原点最近的未展开的点B联接的所有点,处理后,再展开离原点最近未展开的D点, 处理后得到如下图的最终结果:

数据结构关键路径

数据结构关键路径

数据结构关键路径数据结构是计算机科学中非常重要的一门学科,它主要研究数据之间的组织方式和操作方法。

在计算机程序中,数据结构的选择和设计对程序的性能和效率有着重要的影响。

在数据结构中,关键路径是一个关键概念,它指的是一个任务完成所需要的最长时间。

1. 什么是关键路径在项目管理中,关键路径是指在一个项目的所有任务中,完成项目所需要的最长时间路径。

这条路径上的任务是项目完成的关键,如果其中任何一个任务延迟,整个项目的进度都会受到影响。

在数据结构中,关键路径指的是在一个算法或操作中,完成所需的最长时间。

它是算法或操作的瓶颈,决定了整个操作的效率。

2. 关键路径的计算方法计算关键路径的方法主要有两种:事件法和任务法。

事件法是一种图论的方法,通过绘制和分析项目的网络图来确定关键路径。

任务法是一种优化方法,通过对任务进行排序和计算来确定关键路径。

在数据结构中,计算关键路径通常是通过分析算法的复杂度来完成的。

算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度,其中时间复杂度是计算算法执行所需的时间,空间复杂度是计算算法执行所需的空间。

通过分析算法的复杂度,可以确定算法的关键路径。

3. 关键路径的应用关键路径在数据结构中有着广泛的应用。

在算法设计中,关键路径可以帮助程序员找到算法的瓶颈并进行优化。

通过优化关键路径上的操作,可以提高算法的效率和性能。

此外,关键路径还可以应用于网络流量分析、图像处理、数据压缩等领域。

在网络流量分析中,关键路径可以帮助分析网络中的瓶颈和拥堵点,从而优化网络结构和提高传输效率。

在图像处理中,关键路径可以帮助找到图像处理的关键步骤,从而提高图像处理的速度和质量。

在数据压缩中,关键路径可以帮助找到数据压缩的关键操作,从而提高数据的压缩比例。

4. 关键路径的挑战尽管关键路径在数据结构中有着广泛的应用,但它也面临一些挑战。

首先,计算关键路径的过程通常是复杂且耗时的,需要对算法进行详细的分析和计算。

其次,关键路径可能随着算法或操作的不同而变化,需要根据具体情况进行调整和优化。

数据结构最短路径课程设计

数据结构最短路径课程设计

数据结构最短路径课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解图的基本概念,掌握图的表示方法及其特性;2. 掌握最短路径的两种经典算法:Dijkstra算法和Floyd算法;3. 能够运用所学算法解决实际生活中的最短路径问题。

技能目标:1. 能够运用数据结构中的图,进行实际问题的建模;2. 能够编写并实现Dijkstra算法和Floyd算法,解决最短路径问题;3. 能够通过分析、比较两种算法,选择合适的算法解决特定问题。

情感态度价值观目标:1. 培养学生面对复杂数据结构问题时,保持积极探究、解决问题的态度;2. 培养学生的团队协作能力,学会在团队中分享、交流、互助;3. 通过解决实际生活中的问题,培养学生将所学知识应用于实践的意识。

课程性质分析:本课程为数据结构中的图部分,以最短路径为具体实例,帮助学生理解图的概念及其在实际中的应用。

学生特点分析:学生已具备一定的编程能力和数据结构基础知识,但对图的相关概念和算法掌握不足,需要通过具体案例和实际操作,提高理解和应用能力。

教学要求:1. 以实际问题引入,激发学生的学习兴趣;2. 采用任务驱动法,引导学生自主探究、实践;3. 结合课堂讲解和实际操作,使学生在实践中掌握知识;4. 注重团队合作,培养学生的沟通与协作能力。

二、教学内容1. 图的基本概念:图的定义、图的表示方法(邻接矩阵、邻接表)、图的遍历(深度优先搜索、广度优先搜索)。

2. 最短路径问题:最短路径的定义、最短路径算法的应用场景。

3. Dijkstra算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。

4. Floyd算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。

5. 算法比较与分析:Dijkstra算法与Floyd算法的优缺点比较、适用场景分析。

6. 实践项目:设计一个实际场景的最短路径问题,要求学生运用所学算法进行解决。

教学内容安排与进度:第一课时:图的基本概念、图的表示方法、图的遍历。

第二课时:最短路径问题、Dijkstra算法原理与实例分析。

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(2) 向源点递推 由上一步的递推,最后总可求出汇点的最早发生时
间ve[n]。因汇点就是结束点,最迟发生时间与最早发生 时间相同,即vl[n]=ve[n]。从汇点最迟发生现时间vl[n] 开始,利用下面公式:
Vi
Vj
S
vl(汇点) = ve(汇点);
vl(i) = Min{ vl(j) – dut(<i, j>) }
AOE-网
AOE-网(Activity On Edge Network):即 边表示活动的网。AOE网是一个带权的有向 无环图。其中: 顶点表示事件(Event) 弧表示活动(Activity) 权值表示活动持续的时间
通常可用AOE网来估算工程的完成时间。
v1 表








v5表示a4和a5已经完
if(!indegree[i])Push(S,i) //入度为0者进栈 count=0;
发生时间 ve(j)和 最迟发生时间vl(j)。
若活动ai由弧<i,j>表示,持续时间记为dut(<i,j>),
则有如下关系:
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 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 的持续时间
l(i)= vl(j) - dut(<i,j>)
第7章 图
7.1 图的定义和术语 7.2 图的存储结构 7.3 图的遍历 7.4 图的连通性问题 7.5 有向无环图及其应用
7.5.1 拓扑排序 7.5.2 关键路径
7.6 最短路径
7.5.2 关键路径
对整个工程和系统,人们关心的是两个方面 的问题:
1)工程能否顺利进行 对AOV网进行拓扑排序
2)估算整个工程完成所必须的最短时间 对AOE网求关键路径
依据AOE-网可以研究什么问题? (1)完成整项工程至少需要多少时间? (2)哪些活动是影响工程进度的关键?
完成工程的最短时间是从源点到汇点的最长路径的 长度。路径长度最长的路径叫做关键路径。
从v1到v9的最长路径是(v1,v2,v5,v8,v9),路径长 度是18。
事件vi的最早发生时间
V9
公式意义:由从Vi顶点指出的弧所代表的活动中取需最早 开始的一个开始时间作为Vi的最迟发生时间。
由此得到下述求关键路径的算法:
1)输入e条弧<i,j>,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≥ 0); 4)根据各顶点的ve和vl值,求每条弧s的最早开始时间e(s) 和最迟开始时间l(s)。若某条弧满足条件e(s)=l(s), 则为关键活动。






间 是 18
假设开始点是v1,从v1到vi的最长路径长度叫做事
件vi的最早发生时间。这个时间决定了所有以vi为尾的
弧所表示的活动的最早开始时间。
用e(i)表示活动ai的最早开始时间。
活动的最迟开始时间l(i),这是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时间。
a6的最早开始时间是5,最迟开始时间是8。如a6推迟3天开 始或延迟3天完成,都不会影响整个工程的完成。
2)判断 l(i) = e(i)的活动(关键活动)
求最早发生时间ve的算法
Status TopologicalOrder(ALGraph G,Stack &T){ //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,s为零入度顶点栈。
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度 InitStack(S); //建零入度顶点栈S for(i=0;i<G.vexnum; ++i)
3)为了能按逆拓扑有序序列的顺序计算各顶点的vl值, 需记下在拓扑排序的过程中求得的拓扑有序序列,则需要 在拓扑排序算法中,增设一个栈以记录拓扑有序序列,则 在计算求得各顶点的 ve 值之后,从栈顶至栈底便为逆拓 扑有序序列。
总之,关键路径的求解操作包括:
1)计算 ve[j] 和 vl[j] ① 向汇点递推 ve(源点) = 0 ; ve(j) = Max { ve(i)+ dut(<i, j>)} ② 向源点递推 vl(汇点) = ve(汇点); vl(i) = Min { vl(j) – dut(<i, j>)}
求ve(j)和 vl(j)需分两步进行:
ve[j]和vl[j]可以采用下面的递推公式计算: (1)向汇点递推
ve(源点) = 0 ; ve(j) = Max{ ve(i) + dut(<i, j>)}
p
Vi
Vj
公式意义:从指向顶点Vj的弧的活动中取最晚完成的一 个活动的完成时间作为Vj的最早发生时间ve[j]
成, a7和a8可以开始
v9 表

整个ຫໍສະໝຸດ 工程的结
与每个活动相联系的数是

执行该活动所需的时间
上图AOE-网中:
共有11项活动:a1,a2,a3,…a11;
共有9个事件:v1,v2,v3,…v9,每个事件表示在它之 前的活动已经完成,在它之后的活动可以开始。




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)下,网中只有一个入度为零的点(称 作源点)和一个出度为零的点(称作汇点)
如上所述,计算顶点的ve值是在拓扑排序的过 程中进行的,需对拓扑排序的算法作如下修改:
1)在拓扑排序之前设初值,令ve(i)=0(0<=i<n-1);
2)在算法中增加一个计算vi的直接后继vj的最早发生 时间的操作:若 ve(i)+dut(<i,j>) > ve(j), 则 ve(j) = ve(i)+dut(<i,j>);
l(i)-e(i)两者之差意味着完成活动ai的时间余量。 我们把l(i)=e(i)的活动叫做关键活动。
显然,关键路径上的所有活动都是关键活动,因此提 前完成非关键活动并不能加快工程的进度。
由此可知:辨别关键活动就是找e(i)=l(i)的活动。
为求得AOE网中活动的e(i)和l(i),首先应求得事件的最早
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