有向无环图及其应用

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图论及其应用

图论及其应用

图论及其应用简介图论是计算机科学中的一个重要分支,研究的对象是由边与顶点组成的图形结构以及与其相关的问题和算法。

图论的应用广泛,涵盖了计算机科学、网络科学、物理学、社会学、生物学等多个领域。

本文将介绍图论的基本概念、常用算法以及一些实际的应用案例。

图的基本概念图由顶点(Vertex)和边(Edge)组成,记作G=(V, E),其中V为顶点的集合,E为边的集合。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图有向图中的边具有方向性,即从一个顶点到另一个顶点的边有明确的起点和终点。

有向图可以表示一种有序的关系,比如A到B有一条边,但B到A可能没有边。

有向图的表示可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

无向图无向图中的边没有方向性,任意两个顶点之间都有相互连接的边。

无向图可以表示一种无序的关系,比如A与B有一条边,那么B与A之间也有一条边。

无向图的表示通常使用邻接矩阵或邻接表。

常用图论算法图论中有许多经典的算法,其中一些常用的算法包括:深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法。

通过从起始顶点开始,沿着一条路径尽可能深入图中的顶点,直到无法再继续前进时,返回上一个顶点并尝试下一条路径的方式。

DFS可以用于判断图是否连通,寻找路径以及检测环等。

广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种用于遍历或搜索图的算法。

不同于深度优先搜索,广度优先搜索逐层遍历顶点,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问与起始顶点距离为2的顶点,以此类推。

BFS可以用于寻找最短路径、搜索最近的节点等。

最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个顶点之间的最短路径。

其中最著名的算法是迪杰斯特拉算法(Dijkstra’s A lgorithm)和弗洛伊德算法(Floyd’s Algorithm)。

迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的图,而弗洛伊德算法可以处理带有负权边的图。

最小生成树算法最小生成树算法用于找到一个连通图的最小的生成树。

其中最常用的算法是普里姆算法(Prim’s Algorithm)和克鲁斯卡尔算法(Kruskal’s Algorithm)。

7.5有向无环图及其应用(精)

7.5有向无环图及其应用(精)
13
2018/9/21
数据结构
关键活动:关键路径上的活动都是关键 活动。
(1)关键路径上的各项活动能按期或
提前完成,则整个工程则能按期或提前
完成。 (2)如果关键活动拖延了时间,整个 工程的工期必定拖延。
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2018/9/21
数据结构
1)事件vj的最早发生时间Ve(j)
是从源点到顶点vj的最长路径长度,这个时
6 2018/9/21
数据结构
逆拓扑排序,其方法和步骤与拓扑排序 正好形成对偶关系: (1)在AOV网中选取一个没有后继 (即出度为0)的顶点并输出之。 (2)从AOV网中删除该顶点以及射向 该顶点的所有有向边(可以用有向边发出 的顶点的出度减1实现)。 (3)重复(1)、(2),直至全部顶 点输出完毕(逆拓扑排序成功),或者再 也找不到没有后继的顶点(逆拓扑排序失 败)为止。
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7.5.2 关键路径
数据结构
1. AOE网 如果在带权的有向图中,用顶点 表示事件,用有向边表示活动,边上 的权表示活动持续的时间,这种带权 的有向图称为AOE网(Activity On Edge Network)。
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2018/9/21
数据结构
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2018/9/21
2. 关键路径
7 2018/9/21
数据结构
#define MAXVER 21 typedef struct listnode { int adjvex; struct listnode *next; }listnode; typedef struct { int indegree; listnode *first; }headnode; typedef struct

dag实现原理

dag实现原理

dag实现原理DAG,全称为有向无环图(Directed Acyclic Graph),是一种常用于解决并行计算和任务调度问题的数据结构。

在计算机科学中,DAG被广泛应用于任务调度、依赖管理、编译优化等领域。

DAG的实现原理主要包括以下几个关键点:1. 有向图:DAG是一种有向图,其中的节点表示任务或操作,边表示任务之间的依赖关系。

节点之间的有向边表示任务的执行顺序,即后续任务依赖于前置任务的执行结果。

2. 无环性:DAG中不能存在环路,也就是说,不能存在从某个节点出发经过若干条边后回到该节点的情况。

这是为了保证任务的执行顺序不会出现循环依赖,避免死锁和无限循环的问题。

3. 任务调度:DAG可以用于任务的调度和执行。

在一个DAG中,每个节点表示一个任务,节点之间的边表示任务之间的依赖关系。

通过解析DAG中的依赖关系,可以确定任务的执行顺序,从而实现任务的调度。

4. 并行计算:DAG可以帮助实现任务的并行计算。

在一个DAG中,存在多个没有前置依赖的任务,这些任务可以并行执行,提高计算效率。

而有依赖关系的任务则需要按照依赖关系的顺序进行执行,确保前置任务的结果正确地传递给后续任务。

在实际应用中,DAG的实现可以基于不同的算法和数据结构。

一种常见的实现方式是使用拓扑排序算法和邻接表数据结构。

拓扑排序算法通过遍历有向图的节点,按照节点的依赖关系生成一个线性的序列。

在这个序列中,前置任务总是排在后续任务的前面。

拓扑排序算法可以保证任务的执行顺序满足依赖关系,同时判断是否存在环路。

邻接表是一种常用的数据结构,用于表示有向图的邻接关系。

对于每个节点,邻接表记录了指向该节点的所有边。

通过邻接表,可以很方便地查找节点的后续任务。

使用拓扑排序算法和邻接表数据结构,可以很好地实现DAG的任务调度和并行计算。

首先,构建DAG的数据结构,将任务和依赖关系表示为节点和边。

然后,使用拓扑排序算法对DAG进行排序,得到任务的执行顺序。

36、CSP-J、CSP-S初赛复习4_图及其应用(2019-10-17)

36、CSP-J、CSP-S初赛复习4_图及其应用(2019-10-17)

(v3,v4),(v3,v5),(v2,v5) }
V4
V5
G1
§ 边用顶点的无序偶对(vi, vj)表示,称顶点vi和顶点vj互
为邻接点,边(vi, vj)依附于顶点vi和vj。
4
弧 有向图
• 图中顶点之间的连线若有方向,则称这条连
线为弧,则称该图为有向图。
G2=(V2,E2)
V1
V2
V2={v1,v2,v3,v4 }
推论 无向图G具有一条欧拉回路,当且仅当G是连 通的,且所有结点度数全为偶数。
权 网络
• 与边有关的数据信息称为权(weight)
边上带权的图称为网图或网
A8
B 络(network)
5
3
2
C
D
弧或边带权的图分别称作
7
有向网或无向网
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路径 路径长度
• 顶点vp到顶点vq之间的路径(path)是指顶 点序列vp,vi1,vi2, …, vim,vq。其中,(vp,vi1 ),(vi1,vi2),…,(vim, vq)分别为图中的边。
V1 V3
V2
V1
V6
生成森林
V7
V4
V5
V4
V2 V3 V6 V7
V5
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小练习
• 无向图G有7个顶点,若不存在由奇数条边构成的
12 简单回路,则它至多有_______条边。(
NOIP2010提高)
V1
V2
V3
V7
V4V5V6练习2.无向图 G 有 7 个顶点,若不存在由奇数条边构成的简单回路,则它至多有____ ____条边。(NOIP2010 提高组)
一个含有n个顶点的无向完全图中,有n(多n-1少)/条2条边边?

拓扑排序算法与有向无环图

拓扑排序算法与有向无环图

拓扑排序算法与有向无环图拓扑排序算法是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法,它可以将图中的顶点按照一定的顺序进行排序,使得图中的任意一条有向边从排在前面的顶点指向排在后面的顶点。

在实际应用中,拓扑排序算法可以用来解决诸如任务调度、依赖关系分析等问题。

一、拓扑排序算法的定义
拓扑排序算法的基本思想是通过不断地选择入度为0的顶点,并且将该顶点从图中删除,最终得到的顶点序列就是图的拓扑排序。

在实际应用中,可以采用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)等方法来实现拓扑排序算法。

二、拓扑排序算法的步骤
1. 初始化:将所有顶点的入度计数初始化为0,并将入度为0的顶点加入一个队列中。

2. 遍历:循环遍历队列中的顶点,每次取出一个顶点并将其加入拓扑排序的结果序列中。

3. 更新:将该顶点指向的顶点的入度减1,并将入度减为0的顶点加入队列中。

4. 结束条件:直到队列为空时,所有顶点都已经被处理,得到的顺序即为拓扑排序的结果。

三、拓扑排序算法的应用
1. 任务调度:在任务调度中,拓扑排序算法可以用来确定任务执行
的顺序,保证任务之间的依赖关系得到满足。

2. 依赖关系分析:在软件工程中,拓扑排序算法可以用来分析软件
中各个模块之间的依赖关系,有助于代码的组织与管理。

3. 课程安排:在学校教学中,拓扑排序算法可以用来安排课程的上
课顺序,确保学生按照一定的顺序学习各门课程。

综上所述,拓扑排序算法是一种重要的图算法,可以用来处理有向
无环图中顶点的排序问题,具有广泛的应用价值。

通过深入理解和掌
握拓扑排序算法,可以更好地解决实际生活和工作中遇到的各种问题。

《有向无环图的应用》课件

《有向无环图的应用》课件

基于拓扑排序的算法实现
总结词
拓扑排序适用于有向无环图,通过排序可以确定图中各节点的先后顺序。
详细描述
基于拓扑排序的算法实现主要利用拓扑排序的性质,从入度为0的节点开始,依次访问相邻节点,并 将已访问的节点从图中删除。如果所有节点都被访问过,则说明该图为有向无环图。
基于动态规划的算法实现
总结词
动态规划算法可以高效地解决有向无环 图中的最长路径和最短路径问题。
详细描述
在复杂的网络结构中,路由器需要使用有向 无环图来表示网络拓扑结构,通过图的顶点 和边来表示网络中的节点和连接关系。通过 有向无环图,路由器可以快速计算出数据包 从源到目的地的最佳路径,提高网络传输效 率。
数据库设计中的ER图生成
总结词
有向无环图在数据库设计中用于生成实体关系图(ER图),帮助设计人员更好地理解 和管理数据库结构。
在程序设计中,流程图是一种重要的工具, 用于表示程序的执行流程。有向无环图可以 用来生成流程图,通过顶点和边来表示程序 的各个步骤和它们之间的逻辑关系。通过流 程图,程序员可以更好地理解程序的执行过
程,发现潜在的逻辑错误并进行优化。
社交网络分析中的影响力传播
要点一
总结词
要点二
详细描述
有向无环图在社交网络分析中用于研究影响力传播,帮助 理解信息如何在社交网络中传播。
基于图的分解的构建方法
该方法是将一个有向无环图分解成若干个子图,每个子图都 是一个强连通子图,然后将这些子图进行排序,最后将它们 连接起来形成完整的有向无环图。
具体步骤包括:将有向无环图中的所有顶点按照强连通性进 行分类;对每个强连通子图进行拓扑排序;将所有强连通子 图的拓扑序列连接起来,形成一个完整的序列。

数据结构-有向无环图及其应用

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目 录
• 引言 • 有向无环图的基本概念 • 有向无环图的构建 • 有向无环图的应用场景 • 有向无环图的实际应用案例 • 有向无环图的未来研究方向和挑战
详细描述
目前有向无环图已经在许多领域得到应用,如社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。未来可以进 一步探索有向无环图在金融、交通和能源等领域的应用,挖掘其更大的潜力。
提高有向无环图的表示能力和分析精度
总结词
提高有向无环图的表示能力和分析精度 是另一个重要的研究方向,旨在更好地 表示复杂数据关系和提高分析结果的准 确性。
拓扑排序
有向无环图可以用于进行拓扑排 序,即将图中所有节点按照依赖 关系进行排序,使得对于任何一 条从节点i到节点j的有向边,i都
在j之前出现。
关键路径
在项目管理中有向无环图可以用 于确定项目的关键路ห้องสมุดไป่ตู้,即确定
项目的最短完成时间路径。
PART 03
有向无环图的构建
构建有向无环图的算法
基于邻接矩阵的算法
通过构建一个二维矩阵来表示图的节点之间的关系,如果存在一条从节点i到节点j的 边,则矩阵中第i行第j列的值为1,否则为0。
基于邻接表的算法
使用一个列表来存储每个节点所连接的节点,如果存在一条从节点i到节点j的边 ,则在节点i的列表中添加节点j。
构建有向无环图的步骤
01

有向无环图

有向无环图

有向无环图有向无环图(DAG)是一种重要的图形数据结构,在计算机科学、网络和算法分析等领域中都有广泛的应用。

它与普通无向图有所不同,因为它会在连接时增加一个方向,这就意味着它可以表示有序的数据。

有向无环图被广泛应用于计算机科学领域,比如拓扑排序、分布式处理、编译器设计等等。

概念有向无环图是由一些顶点和一些有序的边组成,它将数据结构中的每个顶点连接起来。

每条边都有一个方向,这就决定了图中的有序性,也决定了如何遍历图中的每个顶点。

它只有在没有重复出现的边时,才能保证从一个顶点开始,能够遍历到整个图中的每个顶点。

另外一个特点是,它不能有环,也就是说,从一个顶点出发,不能回到该顶点本身。

拓扑排序有向无环图是一种很强大的数据结构,它可以用来实现拓扑排序(Topological Sorting)。

拓扑排序是一种重要的技术,可以根据有向边的方向,对顶点进行排序,以便给定时序性任务分配排序方式。

比如,在建筑工程中,需要用到拓扑排序,比如地基建完再搭框架,搭框架后再安装门窗等等。

拓扑排序能保证输出的顺序和输入的顺序一致,也可以用于求解最短路径问题,比如求解从一个城市到另外一个城市的最短路径。

分布式处理有向无环图也可以用来实现分布式处理(Distributed Processing),它可以把任务分解成一些独立的子任务,然后把它们连接起来,形成有向无环图,这样每一个子任务可以在不同的处理器上完成。

分布式处理可以使用有向无环图的拓扑排序算法,实现对任务的排序,从而保证任务的正确执行。

同时,由于它不存在环路,因此也可以保证它是安全的,不会出现死锁的情况,这样也就可以保证流程的有序性。

编译器设计有向无环图也可以用于编译器设计(Compiler Design)。

编译器是计算机科学中一种重要的应用,它可以把高级语言翻译成机器语言,从而可以让计算机处理高级语言编写的程序。

有向无环图可以用来构建编译器,因为它可以实现对语句的排序,这样可以保证编译器在编译过程中符合语法规则,并且能够正确翻译,从而使程序能够正确执行。

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5
C7
C12
C8 C9 C10 C6
C11
图7.19 表示课程之间优先关系的有向图 图7.19中,顶点表示课程,有向边(弧)表示先决条件。若课程i是 课程j的先决条件,则图中有弧<i, j>。 如下,为图7.19中的有向图的拓扑有序序列的其中两个序列: 1.(C1, C2, C3, C4, C5, C7, C9, C10, C11, C6, C12, C8) 2.(C9, C10, C11, C6, C1, C12, C4, C2, C3, C5, C7, C8)
图7.15 有向树、DAG图和有向图一例
(2)表达式子式共享 例如,下述表达式((a +b ) * (b * (c + d)) + (c + d) * e) * ((c + d) * e),用 二叉树表示如图7.16所示,用有向无环图表示如图7.17所示。 * + * + a b b c * + d 图7.16 用二叉树描述表达式 c + d * e c + d * e
* + * + a 图7.17 b * c + d * e
描述表达式的有向无环图
表达式((a +b ) * (b * (c + d)) + (c + d) * e) * ((c + d) * e)
£7.5.2 拓扑排序
(1)定义 拓扑排序(Topological Sort):简单地说,由某个集合上的一个 偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。 偏序关系:若集合X上的关系R是自反的、反对称的和传递的,则 称R是集合X上的偏序关系。
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 7.6 最短路径
£7.5 有向无环图及其应用
£7.5.1 有向无环图
有向无环图(directed acycline graph):无环的有向图,简称DAG 图。DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图。 例如,图7.15示例了有向树、DAG图和有向图的例子。
count = 0; while (!StackEmpty (S)) { Pop (S, i); printf (i, G.vertices[i].data); //输出i号顶点并计数 ++ count; for (p = G.vertices[i].firstarc; p; p = p->nextarc) { k = p->adjvex; //对i号顶点的每个邻接点的入度减1 if (!(――indegree[k])) Push (S, k); //若入度减为0,则入栈 } // for } // while if (count < G.vexnum) return ERROR; //该有向图有回路 } // TopologicalSort
例如,一个软件专业的学生必须学习一系列基本课程(如图7.18所示), 其中有些课程是基础课,它独力于其他课程,如《高等数学》;而另一些 课程必须在学完作为它的基础的先修课程才能开始。如,在《程序设计基 础》和《离散数学》学完之前就不能开始学习《数据结构》。这些先决条 件定义了课程之间的领先(优先)关系。这个关系可以用有向图7.19清楚 的表示。 课程编号 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 图7.18 课程名称 程序设计基础 离散数学 数据结构 汇编语言 语言的设计和分析 计算机原理 编译原理 操作系统 高等数学 线性代数 普通物理 数值分析 软件专业的学生必须学习的课程 先决条件 无 C1 C1,C2 C1 C3,C4 C11 C3,C5 C3,C6 无 C9 C9 C9,C10,C1
(3)拓扑排序 ①算法思想: 1.在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出之。 2.从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧。 3.重复上述两步,直至全部顶点均已输出,或者当前图中步存在 无前驱的顶点为止。 ②算法实现: 针对上述操作,采用邻接表作有向图的存储结构,且在头结点中 增加一个存放顶点入度的数组(indegree)。入度为0的顶点即为没有 前驱的顶点,删除顶点及以它为弧的操作,则可换以弧头顶点的入度 减1来实现。 算法7.10如下: Status TopologicalSort (ALGraph G) { //有向图G采用邻接表存储结构。 //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); //对各顶点求入度indegree[0..vernum-1] InitStack (S); for (i = 0; i < G.vexnum; ++i) //建0入度顶点栈S if (!indegree[i]) Push (S, i); //入度为0者进栈
时间复杂度:O(n + e)。
③例子 以图7.20(a)中的有向图为例。 V1 V4 V6 V2 V3 V5 V1 V4 V2 V3 V5 V4 V2 V3 V5 V2 V3 V5 (d) V5 (e) V2
V5
(f)
(a)
(b)
(c)
图7.20 AOV-网及其拓扑有序序列产生的过程 (a) AOV-网; (b) 输出v6之后; (c) 输出v1之后; (d) 输出v4之后; (e) 输出v3之后; (f) 输出v2之后; 说明:图中v1和v6没有前驱,则可任选一个。假设先输出v6,在输出v6及弧 < v6, v4>,< v6, v5>之后,只有顶点v1没有前驱,则输出v1且删去v1及弧< v1, v2>, < v1, v3>和< v1, v4>,之后v3和v4都没有前驱。依次类推,可从中任选一个继续进 行。最后得到该有向图的拓扑有序序列为:
全序关系:R是集合X上的偏序,若对每个x, y∈X必有xRy或yRx, 则称R是集合X上的全序关系。
(2)AOV-网 AOV-网: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AOV-网。 在网中,若从顶点i到顶点j有一条有向路径,则i是j的前驱; j是i的后继。若<i, j>是网中的一条弧,则i是j的直接前驱; j是i的直接后继。
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