body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt}
table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;}
th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;}
td{border: 1px solid gray; padding: 4px;}
tr:nth-child(2n){background-color: #f8f8f8;}

AOV网(Ativity On Vertex Network):
  在一个表示工程的有向图中,用顶点表示活动,用弧表示活动之间的优先关系,这样的有向图为顶点表示活动的网——AOV。

拓扑序列:
  设 G = (V,E) 是一个具有n个顶点的有向图,V中的顶点序列V1,V2,……,Vn,满足若从顶点Vi到Vj有一条路径,则在顶点序列中顶点Vi必须在Vj之前。这样的一个顶点序列叫做拓扑序列。

拓扑排序:
  对一个有向图构造拓扑序列的过程。构造过程中如果网的顶点全部输出,表示不存在环(回路)的AOV网;否则不是AOV网。

拓扑排序算法:

AOV:3 → 1 → 2 → 6 → 0 → 4 → 5 → 8 → 7 → 12 → 9 → 10 → 13 → 11

/* AOV.h */

#ifndef __AOV_H__
#define __AOV_H__
#include<iostream>
#include"Graph.h"
namespace meihao
{
        //边表结点
        typedef struct EdgeNode
        {
                int vertexIdx;  //邻接点域,存放该结点在顶点表数组中的下标
                struct EdgeNode* next;  //存放下一个边表结点的位置
        }edgeNode,*pEdgeNode;
        //顶点表结点
        typedef struct VertexNode
        {
                int in;  //顶点入度
                int data;  //顶点与,存放顶点数据信息
                edgeNode* firstEdge;
        }vertexNode,*pVertexNode;
        void initDataStruct(const meihao::Graph& g,vertexNode*& vertexArr);  //根据图来初始化出我们要的顶点数组和对应的边表
        int TopologicalSort_AOV(const meihao::Graph& g);  //成功返回0,失败返回-1
};
#endif



/* testmain.cpp */
#include"AOV.h"
#include"Graph.h"
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
        meihao::Graph g("data.txt");
        int ret = meihao::TopologicalSort_AOV(g);
        if(0==ret)
                cout<<"success!"<<endl;
        else
                cout<<"fail!"<<endl;
        system("pause");
}

/* AOV.cpp */

#include"AOV.h"
#include<stack>
namespace meihao
{
        void initDataStruct(const meihao::Graph& g,vertexNode*& vertexArr)
        {
                int vertexNum = g.getGraphVertexNumber();
                vertexArr = new vertexNode[vertexNum]();  //建立顶点数组
                for(int idx=0;idx!=vertexNum;++idx)
                {
                        vertexArr[idx].data = idx;
                        vertexArr[idx].in = g.getInputDegree(idx);  //获取入度
                        vertexArr[idx].firstEdge = nullptr;
                }
                for(int idx=0;idx!=vertexNum;++idx)
                {
                        for(int iidx=0;iidx!=vertexNum;++iidx)
                        {
                                if(1==g.getGraphEdgeWeight(idx,iidx))
                                {
                                        edgeNode* tmp = new edgeNode();
                                        tmp->vertexIdx = iidx;
                                        tmp->next = vertexArr[idx].firstEdge;
                                        vertexArr[idx].firstEdge = tmp;
                                }
                        }
                }
        }
        int TopologicalSort_AOV(const meihao::Graph& g)
        {
                stack<int> zeroInputDegreeVertex;
                int vertexNum = g.getGraphVertexNumber();
                vertexNode* vertexArr = nullptr;  //建立顶点表数组
                initDataStruct(g,vertexArr);  //建立顶点边和对应的边表
                for(int idx=0;idx!=vertexNum;++idx)
                {
                        if(0==vertexArr[idx].in)
                        {
                                zeroInputDegreeVertex.push(idx);
                        }
                }
                //遍历输出拓扑排序
                int cnt = 0;  //统计拓扑排序输出的点数,如果cnt最后不等于图的顶点数,说明不是AOV
                while(!zeroInputDegreeVertex.empty())
                {
                        int idx = zeroInputDegreeVertex.top();
                        cout<<vertexArr[idx].data<<" ";  //输出一个度为0的顶点
                        zeroInputDegreeVertex.pop();
                        ++cnt;
                        for(edgeNode* node = vertexArr[idx].firstEdge;nullptr!=node;node=node->next)
                        { //删除了一个度为0的顶点,对应其出边表中的顶点的入得要减1
                                vertexArr[node->vertexIdx].in--;
                                if( 0==(vertexArr[node->vertexIdx].in) )
                                        zeroInputDegreeVertex.push( node->vertexIdx );
                        }
                }
                if(vertexNum==cnt)
                        return 0;
                else
                        return -1;
        }
};

图的拓扑排序,AOV,完整实现,C++描述的更多相关文章

  1. 【bzoj5017】[Snoi2017]炸弹 线段树优化建图+Tarjan+拓扑排序

    题目描述 在一条直线上有 N 个炸弹,每个炸弹的坐标是 Xi,爆炸半径是 Ri,当一个炸弹爆炸时,如果另一个炸弹所在位置 Xj 满足:  Xi−Ri≤Xj≤Xi+Ri,那么,该炸弹也会被引爆.  现在 ...

  2. 拓扑排序---AOV图

    对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中全部顶点排成一个线性序列, 使得图中随意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出如 ...

  3. AOV图与拓扑排序&AOE图与关键路径

    AOV网:所有的工程或者某种流程可以分为若干个小的工程或阶段,这些小的工程或阶段就称为活动.若以图中的顶点来表示活动,有向边表示活动之间的优先关系,则这样活动在顶点上的有向图称为AOV网. 拓扑排序算 ...

  4. 数据结构之---C语言实现拓扑排序AOV图

    //有向图的拓扑排序 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define ...

  5. C#实现有向无环图(DAG)拓扑排序

    对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在 ...

  6. POJ - 3249 Test for Job (在DAG图利用拓扑排序中求最长路)

    (点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权 ...

  7. 【数据结构】【图文】【oj习题】 图的拓扑排序(邻接表)

    拓扑排序: 按照有向图给出的次序关系,将图中顶点排成一个线性序列,对于有向图中没有限定次序关系的顶点,则可以人为加上任意的次序关系,由此所得顶点的线性序列称之为拓扑有序序列.显然对于有回路的有向图得不 ...

  8. Paint the Grid Again (隐藏建图+优先队列+拓扑排序)

    Leo has a grid with N × N cells. He wants to paint each cell with a specific color (either black or ...

  9. 【NOIP2017】逛公园(最短路图,拓扑排序,计数DP)

    题意: 策策同学特别喜欢逛公园. 公园可以看成一张 N 个点 M 条边构成的有向图,且没有自环和重边.其中 1 号点是公园的入口, N 号点是公园的出口,每条边有一个非负权值,代表策策经过这条边所要花 ...

随机推荐

  1. Linux下计划任务以及crontab权限问题

    在Linux工作环境下,我们有时可能会需要在未来某个时间执行某个命令或脚本,但是我们又不可能定个闹钟,然后到点了再去执行吧,这多麻烦.还好我们的Linux系统这么强大,提供了任务计划这个功能,我们就不 ...

  2. jenkins之从0到1利用Git和Ant插件打war包并自动部署到tomcat(第三话):创建一个自由风格的项目(非maven),实现自动打war包

    上一节把git和ant安装在虚拟机,并在jenkins上做了相关配置,接下来就可以真正开始构建一个项目了 1.新建一个自由风格的项目,因为是用ant打包,所以不要选择构建maven项目 2.配置源码管 ...

  3. (转)C# Where关键词的用法

    where(泛型类型约束) where关键词一个最重要的用法就是在泛型的声明.定义中做出约束. 约束又分为接口约束.基类约束.构造函数约束.函数方法的约束,我们慢慢介绍. 接口约束 顾名思义,泛型参数 ...

  4. HeadFirst Ruby 第十五章总结 Saving and loading data

    前言 在上一章讲述了如何进行基础的操作,比如 处理 GET 请求的 get route, 再比如下载 gem 等等方面的知识.在这一章节,作者告诉我们如何储存.处理数据.整个过程分三步走: 首先,当 ...

  5. 一、win+git安装

    最近公司版本控制准备弃用svn,采用git.所以在个人系统安装玩了下,留点爪印... 1.下载最新的 git 包(根据电脑系统) 官网地址:https://git-scm.com/download/w ...

  6. 管家基因 | Human housekeeping genes

    管家基因就是在细胞里稳定表达的基因,及时在胁迫状态下,表达的差异也不大. 以前做实验的时候就经常听说管家基因,因为在做RT-PCR的时候需要同时检测管家基因,这样可以用于矫正我们不同批次的结果. Li ...

  7. BroadcastReceiver(广播)的静态注册和动态注册 --Android开发

    BroadcastReceiver是安卓四大组件之一,本例通过代码的方式演示静态注册和动态注册. 1.静态注册 静态注册只需要AndroidManifest.xml中进行配置: AndroidMani ...

  8. 使用Service组件实现简单的音乐播放器功能 --Android基础

    1.本例利用Service实现简单的音乐播放功能,下面是效果图.(点击开始播放开启服务,音乐播放,点击“停止播放”关闭服务,音乐停止播放.) 2.核心代码: MusicService.java: pa ...

  9. c#万能视频播放器

    http://blog.csdn.net/yanzhibo/article/details/8972822 本人之前很多的文章中均提到了使用libvlc为播放器内核制作的播放器,也许有些朋友对此感兴趣 ...

  10. LeetCode--345--反转字符串中的元音字母

    问题描述: 编写一个函数,以字符串作为输入,反转该字符串中的元音字母. 示例 1: 输入: "hello" 输出: "holle" 示例 2: 输入: &quo ...