拓扑排序(精)教学内容

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第5讲 有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义

第5讲   有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义

第5讲 有向无环图应用之拓扑排序——教学讲义有向无环图(Directed Acyclic Graph )是指一个无环的有向图,简称DAG 。

有向无环图可用来描述工程或系统的进行过程,如一个工程的施工图、学生课程间的制约关系图等。

拓扑排序用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向无环图,称为顶点表示活动的网(Activity On Vertex Network ),简称为AOV-网。

例如:计算机系学生的一些必修课程及其先修课程的关系如下:课程编号 课程名称 先修课程C 1 高等数学 无 C 2 程序设计基础 无 C 3离散数学 C 1,C 2 C 4 数据结构 C 2,C 3 C 5 算法语言 C 2 C 6 编译技术 C 4,C 5 C 7 操作系统 C 4,C 9 C 8 普通物理 C 1 C 9计算机原理C 8用顶点表示课程,弧表示先决条件,则上述关系可用一个有向无环图表示,见下图。

在有向图G=(V ,{E})中, V 中顶点的线性序列(v i1,,v i1,,v i3,…,v in )称为拓扑序列。

如果此序列满足条件:对序列中任意两个顶点v i 、v j ,在G 中有一条从v i 到v j 的路径,则在序列中v i 必排在v j 之前。

例如,上图的一个拓扑序列为: AOV-网的特性如下:若v i 为v j 的先行活动,v j 为v k 的先行活动,则v i 必为v k 的先行活动,即先C 1,C 2,C 3,C 4,C 5,C 8,C 9,C 7,C 6。

C 1 C 2C 3C 4C 5C 6 C 7 C 8 C 9表示课程之间优先关系的有向无环图行关系具有可传递性。

从离散数学的观点来看,若有<v i ,v j >、<v j ,v k >,则必存在<v j ,v k >。

显然,在AOV -网中不能存在回路,否则回路中的活动就会互为前驱,从而无法执行。

求拓扑序列排序课程设计

求拓扑序列排序课程设计

求拓扑序列排序课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握拓扑序列排序的基本概念、原理和应用,培养学生运用拓扑序列排序解决问题的能力。

具体包括以下三个方面的目标:1.知识目标:(1)理解拓扑序列排序的定义和性质;(2)掌握拓扑排序算法及其实现;(3)了解拓扑序列排序在实际应用中的重要性。

2.技能目标:(1)能够运用拓扑排序解决简单的问题;(2)能够运用图论知识分析和解决拓扑排序相关问题;(3)能够运用编程语言实现拓扑排序算法。

3.情感态度价值观目标:(1)培养学生对计算机科学的兴趣和热情;(2)培养学生团队合作、自主学习的能力;(3)培养学生运用所学知识解决实际问题的意识。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.拓扑序列排序的基本概念:图、顶点、边、度数、入度、出度等;2.拓扑排序的原理:拓扑排序的定义、拓扑排序的存在性、拓扑排序的算法;3.拓扑排序算法实现:深度优先搜索(DFS)算法、广度优先搜索(BFS)算法;4.拓扑排序的应用:任务调度、项目规划等实际问题。

三、教学方法为了达到本课程的教学目标,将采用以下几种教学方法:1.讲授法:通过讲解拓扑序列排序的基本概念、原理和应用,使学生掌握相关知识;2.讨论法:学生分组讨论拓扑排序算法实现和应用问题,培养学生的思考和表达能力;3.案例分析法:分析实际应用中的拓扑排序问题,让学生学会将理论知识应用于实际问题;4.实验法:安排拓扑排序算法的编程实验,培养学生的动手能力和实际问题解决能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施,将准备以下教学资源:1.教材:《图论与算法导论》;2.参考书:《计算机网络》、《数据结构与算法》;3.多媒体资料:PPT课件、教学视频;4.实验设备:计算机、网络设备。

通过以上教学资源的使用,丰富学生的学习体验,提高学生的学习效果。

五、教学评估本课程的教学评估将采取多元化、全过程的方式进行,以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。

拓扑排序

拓扑排序

v4
a6=2
v6
v9
0 18
0 6 18 6
0 4 18 6
0 5 18 8
0 7 18 7
0 0 0 0 7 15 14 18 18 18 18 18 10 16 14
如何求关键路径
V2 v1
0, 0 6, 6
v7
15, 16
v5 V3
4, 6 7, 7
v9
v8
14, 14
18, 18
v4
5, 8
拓扑排序---方法2 拓扑排序 方法2
void DFS-T(Graph G, int v) {
// 从顶点 出发,深度优先搜索遍历连通图 G 从顶点v出发 出发,
visited[v] = TRUE; for(w=FirstAdjVex(G, v); w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w)) {if (!visited[w]) DFS-T(G, w);}
DAG图 图
有环的有向图
有向无环图
二、如何判断一个图是否是DAG? 如何判断一个图是否是DAG? DAG
V1 V2 V4 V8 V5 V6 V3 V7
深度优先搜索没有出现指 向祖先的回边,即: 没有一个顶点有一条边, 指向遍历过程中先访问过 的顶点(并且这些顶点的 DFS函数没有执行完)
DAGቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 图
拓扑排序
一、定义
由集合上的一个偏序关系得到集合的全序关系的 操作 偏序:自反的、反对称的、传递的 偏序:自反的、反对称的、 全序: 是集合X上的偏序,对于集合X 全序:R是集合X上的偏序,对于集合X中的任何 元素x,y 如果都有xRy或者yRx,则称R x,y, xRy或者yRx,则称 元素x,y,如果都有xRy或者yRx,则称R是全序关 系

拓扑排序

拓扑排序

拓扑排序一、拓扑排序就是按照给出的有向图对其进行排序:二、拓扑排序的思想(1)从AOV网中选择一个入度为0的顶点将其输出。

(2)在AOV网中删除此顶点及其所有的出边。

反复执行以上两步,直到所有顶点都已经输出为止,此时整个拓扑排序完成或者直到剩下的顶点的入度都不为0为止,此时说明AOV网中存在回路,拓扑排序无法再进行。

三、拓扑排序的算法拓扑排序前,先调用findInDegree得到所有结点的入度,然后将所有入度为0的顶点压栈。

从栈顶取出一个顶点将其输出,由它的出边表可以得到以该顶点为起点的出边,将这些边终点的入度减1,即删除这些边。

如果某条边终点的入度为0,则将该顶点入栈。

反复进行上述操作,直到栈为空。

如果这时输出的顶点个数小于n,则说明该AOV网中存在回路,否则,拓扑排序正常结束。

四、模板/*==================================================*\| 拓扑排序| INIT:edge[][]置为图的邻接矩阵;count[0…i…n-1]:顶点i的入度.\*==================================================*/void TopoOrder(int n){int i, top = -1;for( i=0; i < n; ++i )if( count[i] == 0 ){count[i] = top; top = i; // 下标模拟堆栈}for( i=0; i < n; ++i ) //表示要把n个点全部加入if( top == -1 ){printf("存在回路\n"); return ;}Else{int j = top; top = count[top]; //删除边进行更新printf("%d", j);for( int k=0; k < n; ++k )if( edge[j][k] && (--count[k]) == 0 ){count[k] = top; top = k;}}}五、省赛预选赛1005拓扑排序的修改#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){int i,j;int n,m;int cin[110];int cout[110];int map[110][110];int num[110];int max[110];int a,b;int top;int flag;while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&num[i]);memset(map,0,sizeof(map));memset(cin,0,sizeof(cin));memset(cout,0,sizeof(cout));memset(max,0,sizeof(max));for(i=1;i<=m;i++){scanf("%d%d",&a,&b);if(map[a][b]==0){map[a][b]=num[a];cin[b]++;cout[a]++;}}top=-1;flag=1;for(i=1;i<=n;i++){if(cin[i]==0){cin[i]=top;top=i;}}for(i=1;i<=n;i++){if(top==-1){flag=0;break;}else{j=top;top=cin[top];for(int k=1;k<=n;k++){if(map[j][k]){if(max[j]+map[j][k]>max[k])//寻找一个有向图的最长的路径{max[k]=max[j]+map[j][k];}cin[k]--;if(cin[k]==0){cin[k]=top;top=k;}}}}}int ttt;ttt=0;if(flag==1){for(j=1;j<=n;j++){if(cout[j]==0){if(max[j]+num[j]>ttt)ttt=max[j]+num[j];}}printf("%d\n",ttt);}elseprintf("What a cup!\n");}}。

求拓扑排序序列课程设计

求拓扑排序序列课程设计

求拓扑排序序列课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握拓扑排序序列的概念、性质和求解方法,能够运用拓扑排序解决实际问题。

具体分为以下三个部分:1.知识目标:学生能够理解拓扑排序的定义,了解拓扑排序的性质和应用场景,掌握拓扑排序的求解方法。

2.技能目标:学生能够运用拓扑排序解决实际问题,如任务调度、项目规划等,提高问题解决的效率。

3.情感态度价值观目标:培养学生对计算机科学和图论的兴趣,培养学生的逻辑思维和创新能力。

二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下三个方面:1.拓扑排序的定义和性质:介绍拓扑排序的定义,解释拓扑排序的性质,如无环性、唯一性等。

2.拓扑排序的求解方法:讲解拓扑排序的求解方法,如DFS、BFS等,并通过实例进行演示。

3.拓扑排序的应用:介绍拓扑排序在实际问题中的应用,如任务调度、项目规划等,并通过实例进行讲解。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本节课将采用以下教学方法:1.讲授法:讲解拓扑排序的定义、性质和求解方法,为学生提供系统的知识结构。

2.案例分析法:通过分析实际问题,让学生了解拓扑排序的应用,提高学生的解决问题的能力。

3.实验法:让学生动手实践,求解实际问题,培养学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将准备以下教学资源:1.教材:为学生提供系统的知识结构,方便学生课后复习。

2.多媒体资料:通过动画、图片等形式,直观地展示拓扑排序的概念和性质,提高学生的学习兴趣。

3.实验设备:为学生提供实际操作的机会,培养学生的实际操作能力。

五、教学评估本节课的评估方式包括以下几个方面:1.平时表现:通过观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况,评估学生的学习态度和理解程度。

2.作业:布置相关的拓扑排序题目,评估学生对拓扑排序概念和求解方法的理解和应用能力。

3.考试:设计考试题目,全面考察学生对拓扑排序的定义、性质、求解方法和应用的掌握程度。

课程设计拓扑排序摘要

课程设计拓扑排序摘要

课程设计拓扑排序摘要一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握拓扑排序的基本概念和方法,能够运用拓扑排序解决实际问题。

具体分为以下三个部分:1.知识目标:学生需要理解拓扑排序的定义、特点和应用场景,掌握拓扑排序算法的实现和优化。

2.技能目标:学生能够运用拓扑排序算法解决基本的图论问题,如任务调度、课程安排等。

3.情感态度价值观目标:通过学习拓扑排序,学生能够培养逻辑思维能力、问题解决能力和创新意识,提高对计算机科学和图论的兴趣。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括拓扑排序的定义和性质、拓扑排序算法的实现和优化、拓扑排序的应用场景。

具体安排如下:1.第一章:拓扑排序的定义和性质,介绍拓扑排序的基本概念和特点,分析拓扑排序的性质和限制。

2.第二章:拓扑排序算法的实现和优化,讲解常见的拓扑排序算法,如Kahn算法和Dijkstra算法,探讨算法的效率和优化方法。

3.第三章:拓扑排序的应用场景,介绍拓扑排序在任务调度、课程安排等实际问题中的应用,并通过案例分析让学生掌握拓扑排序的运用。

三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。

具体包括:1.讲授法:通过讲解拓扑排序的基本概念、算法和应用,使学生掌握拓扑排序的理论基础。

2.案例分析法:通过分析实际问题案例,让学生了解拓扑排序在实际中的应用和解决问题的方式。

3.实验法:安排课后实验,让学生动手实现拓扑排序算法,培养学生的实际操作能力和问题解决能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将准备以下教学资源:1.教材:选择一本关于图论和拓扑排序的经典教材,作为学生学习的基础资料。

2.参考书:提供一些相关领域的参考书籍,供学生深入学习和拓展知识。

3.多媒体资料:制作PPT、教学视频等多媒体资料,帮助学生更好地理解和掌握拓扑排序的知识。

4.实验设备:准备计算机实验室,让学生能够进行课后实验和实践操作。

8.2 拓扑排序

8.2 拓扑排序

第八讲图(下)8.2 拓扑排序例:计算机专业排课课程号课程名称预修课程C1 程序设计基础无C2 离散数学无C3 数据结构C1, C2 C4 微积分(一)无C5 微积分(二)C4C6 线性代数C5C7 算法分析与设计C3C8 逻辑与计算机设计基础无C9 计算机组成C8C10 操作系统C7, C9 C11 编译原理C7, C9 C12 数据库C7C13 计算理论C2C14 计算机网络C10C15 数值分析C6C1C2C8C4C3C13C7C12C14C9C10C11C5C6C15 AOV(Activity On Vertex)网络拓扑排序⏹拓扑序: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⏹获得一个拓扑序的过程就是拓扑排序⏹AOV如果有合理的拓扑序,则必定是有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)V V必须在V开始之前结束算法课程号课程名称预修课程C1 程序设计基础无C2 离散数学无C3 数据结构C1, C2 C4 微积分(一)无C5 微积分(二)C4C6 线性代数C5C7 算法分析与设计C3C8 逻辑与计算机设计基础无C9 计算机组成C8C10 操作系统C7, C9 C11 编译原理C7, C9 C12 数据库C7C13 计算理论C2C14 计算机网络C10C15 数值分析C6C1C13C2C3C12C14 C8C10C11C7C9C4C5C15C6C1C2C8C4C3C13C9C5C7C11C6C12C10C15C14算法void TopSort(){ for( cnt= 0; cnt< |V|; cnt++ ) {V = 未输出的入度为0的顶点;/* O(|V|) */if( 这样的V不存在) {Error ( “图中有回路”);break;}输出V,或者记录V的输出序号;for( V 的每个邻接点W)Indegree[W]––;}}T= O( |V|2)聪明的算法⏹随时将入度变为0的顶点放到一个容器里void TopSort(){ for( 图中每个顶点V )if( Indegree[V]==0 )Enqueue( V, Q );while( !IsEmpty(Q) ) {V = Dequeue( Q );输出V,或者记录V的输出序号; cnt++;for( V 的每个邻接点W )if( ––Indegree[W]==0 )Enqueue( W, Q );}if( cnt!= |V| )Error( “图中有回路”);} T= O( |V| + |E| )此算法可以用来检测有向图是否DAG关键路径问题⏹AOE (Activity On Edge)网络❑一般用于安排项目的工序v ja i 表示活动表示活动a i 到此结束持续时间C <i,j>机动时间D <i,j>顶点编号最早完成时间Earliest最晚完成时间Latest关键路径问题12345678开始结束64511297424问题1:整个工期有多长?064577Earliest[0] = 0;Earliest[j] = max { Earliest[i]+C <i,j>};<i,j>∈E161418Earliest[8] = 18问题2:哪几个组有机动时间?18161477Latest[8] = 18;Latest[i] = min { Latest[j]-C <i,j>};<i,j>∈E566D <i,j>= Latest[j]-Earliest[i]-C <i,j>223由绝对不允许延误的活动组成的路径。

拓扑排序(算法与数据结构课程设计)

拓扑排序(算法与数据结构课程设计)

拓扑排序一、问题描述在AOV网中为了更好地完成工程,必须满足活动之间先后关系,需要将各活动排一个先后次序即为拓扑排序。

拓扑排序可以应用于教学计划的安排,根据课程之间的依赖关系,制定课程安排计划。

按照用户输入的课程数,课程间的先后关系数目以及课程间两两间的先后关系,程序执行后会给出符合拓扑排序的课程安排计划。

二、基本要求1、选择合适的存储结构,建立有向无环图,并输出该图;2、实现拓扑排序算法;3、运用拓扑排序实现对教学计划安排的检验。

三、算法思想1、采用邻接表存储结构实现有向图;有向图需通过顶点数、弧数、顶点以及弧等信息建立。

2、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G) 中,先输出入度为零的顶点,而后输出新的入度为零的顶点,此操作可利用栈或队列实现。

考虑到教学计划安排的实际情况,一般先学基础课(入度为零),再学专业课(入度不为零),与队列先进先出的特点相符,故采用队列实现。

3、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G),大体思想为:1)遍历有向图各顶点的入度,将所有入度为零的顶点入队列;2)队列非空时,输出一个顶点,并对输出的顶点数计数;3)该顶点的所有邻接点入度减一,若减一后入度为零则入队列;4)重复2)、3),直到队列为空,若输出的顶点数与图的顶点数相等则该图可拓扑排序,否则图中有环。

4、要对教学计划安排进行检验,因此编写了检测用户输入的课程序列是否是拓扑序列的算法void TopSortCheck(ALGraph G),大体思想为:1)用户输入待检测的课程序列,将其存入数组;2)检查课程序列下一个元素是否是图中的顶点(课程),是则执行3),否则输出“课程XX 不存在”并跳出;3)判断该顶点的入度是否为零,是则执行4),否则输出“入度不为零”并跳出;4)该顶点的所有邻接点入度减一;5)重复2)、3)、4)直到课程序列中所有元素均被遍历,则该序列是拓扑序列,否则不是拓扑序列。

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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c 结点 c 处理结束
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
34
AOE 网
AOE网(Activity On Edge Network) 在带权 的有向图中,用结点表示事件,用边表示活动, 边上权表示活动的开销(如持续时间),则称此 有向图为边表示活动的网络,简称AOE网。
下图是有11项 活动,9个事件的AOE网,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。
基于上述思想我们讨论拓扑排序的程序设计。
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第八章 排序
6
第七章 图
拓扑排序的实现
我们将考虑几种实现拓扑排序过程,对于含有 回路的有向图,算法将说明,图中含有回路, 不存在拓扑排序。
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第八章 排序
7
拓扑排序算法说明-1
1. 存储结构:邻接矩阵与辅助结构,结点数为N
此时输出的结点序列就是图的拓扑序列
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第八章 排序
8
拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
心整个工程完成的最短时间是多少,哪些活动
的延迟将影响整个工程进度,而加速这些活动能 否提高整个工程的效率,因此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 哪些活动是影响工程进度的关键活动?由于工程中
某些活动是可以并行的,所以并不是缩短任一活动 的时间都能够达到缩短整个工程工期的目的。
第八章 排序
32
AOV 网
利用AOV网络,我们试图解ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ决各个活动之间的关系问题, 典型的实例:
教学计划制定中课程及课程 间的先修关系可用AOV网表 示任何无环路的AOV网,其 顶点都可以排成一个拓扑序 列,并且其拓扑序列不一定 是唯一的。
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9 4
6
1
10
2
5
3 7
第八章 排序
AOV 图的拓扑序列,就是满足图中结点之间 次序制约关系的结点序列。
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第八章 排序
5
拓扑排序的控制思想
有向无环图,至少存在一个以上入度为0的结点, 该类结点就是拓扑序列的起始结点,在工程上就表 示工程中第一步可做的工作。
处理一个结点的操作就是删除该结点的所有出边。 这一操作的结果可以导致,当某一结点的直接前驱 结点都处理完成,则该结点的入度就为0了。在课 程设置上表示,当某课程的所有先修课都学过了, 这门课程就可以选修(激活)了。
输出:a,b 计算结点的入度(列)
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c ..
abcd 0111
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
实例2 :课程设置,包含先休课程之间的制约 关系
实例3 :房屋装修,墙壁,门框,地板,门
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第八章 排序
3
第七章 图
拓扑排序要求与特点:
对于有向无环图结点的一种排序 若结点V与结点U之间存在V到U的边,则在拓
扑序列中结点V一定排列在结点U之前。 最终的结果是一个满足时间制约关系结点序列 存在环路的有向图不存在拓扑序列。因为环路
输出:a,b,c 调整结点入度(列)
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b,c,d ….
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第八章 排序
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拓扑排序算法--2 处理过程使用堆
工程能否顺利完成?(AOV网络) 工程完成所必需的最短时间?(AOE网络)
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第八章 排序
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AOV 网
AOV(Activity On Vertex Network) : 用顶点表示活动,用边表示活动间的优先 (制约) 关系的有向图,称为顶点表示活动 的网络,简称为AOV网。
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b 作结点 b 结束标志
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
存邻接储 接 表结 表 选构 : 择: 表 出邻 头 边接 带 邻表有接,数表处据(理域课结,本点记算记录法录节过栈得只队数 点程和到是列组 的)队拓序能入列扑列够度都序不反可列同映,以,。并邻
处理过程: 1. 计算各个结点的入度
行展开的结点的 状态。
2. 选择入度为零的结点进栈st
3. 从堆栈中取出节点 i = st[top]
4. 根据邻接表adj,将节点 i 的所有直接后继结点 的入度-1,若入度为0则结点进栈
5. 重复 3-4,直到栈空
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第八章 排序
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拓扑排序算法--3
存储结构:邻接表,处理结点记录数组 邻接表:表头带有数据域,记录节点的入
度,邻接表选择出边邻接表 处理过程:
1. 计算各个结点的入度 2. 选择入度为零且尚未处理过的结点k 3. 根据邻接表,将所有直接后继结点的入度-1 4. 标记结点处理结束,即入度标记为-1 5. 重复2-4,直到所有的结点入度标记为-1
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第八章 排序
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关键路径与关键活动性质分析
考察关键路径描述的特征点(参数):
① 事件Vj 的可能发生的最早时间 VE(j) :是从源点 V1 到顶点Vj 的最长路径长度。
② 活动ai 可能开始的最早时刻 E(k):设活动 ai 在 边< Vj , Vk>上, 则 E(i) 也就是从源点 V1 到顶点 Vj 的最长路径长度。这是因为事件Vj发生表明以Vj 为起点的所有活动ai可以立即开始。
输出:a 建立a的处理结束标记
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a 计算结点入边(列)
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第八章 排序
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拓扑排序过程
算法说明:
导致序列不可能满足上述原则。 一个有向无环图的拓扑序列不唯一。
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第八章 排序
4
AOV图
与拓扑排序有关的概念
AOV图:有向无环图的一种名称,由于这种 图往往只由活动于它们次序间的制约关系构成, 所以图又称为“活动网络”,英文表示为: Activity On Vertex AOV(活动顶点)。 通常,拓扑排序就是针对 AOV 图来考虑的。
2020/6/21
第八章 排序
25
拓扑排序算法
1. 构建邻接表存储结构
结点结构:struct node { vertex data; struct node *next;}
头指针数组结构: typedef struct { vertex data; //结点标志key int count; //入度记录 struct node *firstarc; } headv; headv h[total]; struct node *wp;
输出:a
abcd 0112
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第八章 排序
10
拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a 删除 a 的所有出边
abcd 0112
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第八章 排序
11
拓扑排序过程
算法说明:
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
b
a
d
c
A B CD A0 1 1 0 B0001 C0 0 0 1 D0 0 0 0
输出:a,b 删除 b 的出边
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