▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,无环图最短 / 最长路径通用程序,关键路径方法(critical path method)解决任务调度问题

● 无环图最短 / 最长路径通用程序

 package package01;

 import edu.princeton.cs.algs4.In;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.Topological;
import edu.princeton.cs.algs4.DirectedEdge;
import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedDigraph;
import edu.princeton.cs.algs4.Stack; public class class01
{
private double[] distTo; // 起点到各顶点的距离
private DirectedEdge[] edgeTo; // 引入各顶点时引入的边 public class01(EdgeWeightedDigraph G, int s)
{
distTo = new double[G.V()];
edgeTo = new DirectedEdge[G.V()];
for (int v = 0; v < G.V(); v++)
distTo[v] = Double.POSITIVE_INFINITY; // 求最长路径时改为 distTo[v] = Double.POSITIVE_INFINITY;
distTo[s] = 0.0;
Topological topological = new Topological(G); // 堆图 G 进行拓扑排序
if (!topological.hasOrder())
throw new IllegalArgumentException("\n<Constructor> Digraph is not acyclic.\n");
for (int v : topological.order()) // 依照拓扑顺序松弛每条边
{
for (DirectedEdge e : G.adj(v))
relax(e);
}
} private void relax(DirectedEdge e)
{
int v = e.from(), w = e.to();
if (distTo[w] > distTo[v] + e.weight()) // 加入这条边会使起点到 w 的距离变短
{ // 求最长路径时将其改为 if (distTo[w] < distTo[v] + e.weight())
distTo[w] = distTo[v] + e.weight(); // 确认加入该边
edgeTo[w] = e;
}
} public double distTo(int v)
{
return distTo[v];
} public boolean hasPathTo(int v)
{
return distTo[v] < Double.POSITIVE_INFINITY;// 求最长路径时将其改为 return distTo[v] < Double.POSITIVE_INFINITY;
} public Iterable<DirectedEdge> pathTo(int v)
{
if (!hasPathTo(v))
return null;
Stack<DirectedEdge> path = new Stack<DirectedEdge>();
for (DirectedEdge e = edgeTo[v]; e != null; e = edgeTo[e.from()])
path.push(e);
return path;
} public static void main(String[] args)
{
In in = new In(args[0]);
int s = Integer.parseInt(args[1]);
EdgeWeightedDigraph G = new EdgeWeightedDigraph(in);
class01 sp = new class01(G, s);
for (int v = 0; v < G.V(); v++)
{
if (sp.hasPathTo(v))
{
StdOut.printf("%d to %d (%.2f) ", s, v, sp.distTo(v));
for (DirectedEdge e : sp.pathTo(v))
StdOut.print(e + " ");
StdOut.println();
}
else
StdOut.printf("%d to %d no path\n", s, v);
}
}
}

● 关键路径方法(critical path method)解决任务调度问题

 package package01;

 import edu.princeton.cs.algs4.StdIn;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.AcyclicLP;
import edu.princeton.cs.algs4.DirectedEdge;
import edu.princeton.cs.algs4.EdgeWeightedDigraph; public class class01
{
private class01() {} public static void main(String[] args)
{
int n = StdIn.readInt(); // 任务数
int source = 2 * n; // 0 ~ n-1 为各任务起点,n ~ 2n-1 为各任务终点
int sink = 2 * n + 1; // 2n 为总起点,2n + 1 为总终点
EdgeWeightedDigraph G = new EdgeWeightedDigraph(2 * n + 2);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
double duration = StdIn.readDouble(); // 第一列,任务耗时
G.addEdge(new DirectedEdge(source, i, 0.0)); // 总起点到任务起点的边
G.addEdge(new DirectedEdge(i + n, sink, 0.0)); // 任务终点到总终点的边
G.addEdge(new DirectedEdge(i, i + n, duration)); // 任务起点到任务终点的边 int m = StdIn.readInt(); // 以该任务完成为前提的其他任务数
for (int j = 0; j < m; j++)
{
int precedent = StdIn.readInt(); // 后续任务的编号
G.addEdge(new DirectedEdge(n + i, precedent, 0.0)); // 添加本任务终点到后续任务起点的边
}
} AcyclicLP lp = new AcyclicLP(G, source); // 生成最长路径图,尽量选权值较大的边意味着尽量把任务往前靠
StdOut.println(" job start finish");
StdOut.println("--------------------");
for (int i = 0; i < n; i++)
StdOut.printf("%4d %7.1f %7.1f\n", i, lp.distTo(i), lp.distTo(i + n));
StdOut.printf("Finish time: %7.1f\n", lp.distTo(sink));
}
}

《算法》第四章部分程序 part 17的更多相关文章

  1. 《算法》第四章部分程序 part 19

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,有边权有向图的邻接矩阵,FloydWarshall 算法可能含负环的有边权有向图任意两点之间的最短路径 ● 有边权有向图的邻接矩阵 package p ...

  2. 《算法》第四章部分程序 part 18

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,在有权有向图中寻找环,Bellman - Ford 算法求最短路径,套汇算法 ● 在有权有向图中寻找环 package package01; impo ...

  3. 《算法》第四章部分程序 part 16

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,Dijkstra 算法求有向 / 无向图最短路径,以及所有顶点对之间的最短路径 ● Dijkstra 算法求有向图最短路径 package packa ...

  4. 《算法》第四章部分程序 part 15

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,Kruskal 算法和 Boruvka 算法求最小生成树 ● Kruskal 算法求最小生成树 package package01; import e ...

  5. 《算法》第四章部分程序 part 14

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,两种 Prim 算法求最小生成树 ● 简单 Prim 算法求最小生成树 package package01; import edu.princeton ...

  6. 《算法》第四章部分程序 part 10

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,包括无向图连通分量,Kosaraju - Sharir 算法.Tarjan 算法.Gabow 算法计算有向图的强连通分量 ● 无向图连通分量 pack ...

  7. 《算法》第四章部分程序 part 9

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,两种拓扑排序的方法 ● 拓扑排序 1 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.Digraph ...

  8. 《算法》第四章部分程序 part 13

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,图的前序.后序和逆后续遍历,以及传递闭包 ● 图的前序.后序和逆后续遍历 package package01; import edu.princeto ...

  9. 《算法》第四章部分程序 part 12

    ▶ 书中第四章部分程序,包括在加上自己补充的代码,图的几种补充数据结构,包括无向 / 有向符号图,有权边结构,有边权有向图 ● 无向符号图 package package01; import edu. ...

随机推荐

  1. Debian 7.0(Wheezy) 安装配置笔记

    1. 下载光盘镜像 ftp://debian.ustc.edu.cn/debian-cd/7.1.0/amd64/iso-dvd/ [2012.3.25]  1.1 去官网 http://cdimag ...

  2. qt编程

    http://www.zhihu.com/question/20054048 http://www.cnblogs.com/luoshupeng/archive/2011/05/01/2033743. ...

  3. idea下的调试配置

    react和ts的整合 https://github.com/Microsoft/TypeScript-React-Starter vue的 https://github.com/ducksoupde ...

  4. sysroot和prefix

    --with-sysroot用来指定系统的root.该选项主要用于新系统(比如LFS)构建或交叉编译.比如你的LFS的root在/mnt/lfs,那么configure时指定--with-sysroo ...

  5. 【springboot】之将properties配置转为bean

    将springboot里面非application.yml 或者application.properties 里面的key-value转为JavaBean /** * @Describe: DataS ...

  6. Concurrent包详解及使用场景

    Concurrent包是jdk1.5所提供的一个针对高并发进行编程的包. 1.阻塞式队列 - BlockingQueue 遵循先进先出(FIFO)的原则.阻塞式队列本身使用的时候是需要指定界限的. 在 ...

  7. MFC (如何通过点击botton打开一个文件夹/文件)

    1.建一个MFC的工程,类型为基于对话框.在工具箱里拖进去一个button按键,如下图. 2.双击button1按键就可以进入到点击button1后要执行操作的代码,编写如下代码实现网页/文件夹或者文 ...

  8. ubuntu 间简单相互通信

    1.  nc  命令 在一台机器上运行nc -l 来监听本机的2222号端口 另外一台机器就能连接到这台监听的机器上,假设上面那台机器的ip是192. nc 之后就能互相发送字符了 2. iptux通 ...

  9. docker启动时报错Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint *

    公司服务器由于断电重启,部署在docker服务上的一些web服务需要重新开启容器, [root@localhost ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND C ...

  10. Butter Knife 使用方法

    获取控件 @InjectView(R.id.image_show_password)ImageView image_show_password; 控件事件 @OnClick(R.id.btn_subm ...