认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的时间,则称这样的AOV网为AOE网,如下图: 图中,顶点表示事件(能被触发,两特征属性:最早发生时间Ve(j);最晚发生时间Vl(j)),边表示活动(能被开始,两特征属性:最早开始时间e(i):最晚开始时间l(i)),权表示活动持续时间,通常用AOE网来估算工程完成的时间 两条原则: Ø  只有某顶

关于AOE网络的基本概念可以参考<数据结构>或者search一下就能找到,这里不做赘述. 寻找AOE网络的关键路径目的是:发现该活动网络中能够缩短工程时长的活动,缩短这些活动的时长,就可以缩短整个工程的时长.因此,寻找关键路径就是寻找关键活动. 接下来开始寻找一个工程中的关键路径(关键活动). 寻找关键路径,每本教材都会提及四个特征属性:Ve[],Vl[],e[],l[],此处可能还补充一个属性:活动ai的时间余量,也就是l[i]-e[i],当某个活动的时间余量=0时,该活动就是关键活动.所以

1.计算每个活动的最早发生时间(正序) earliest[1]=0; earlest[k]=max{earliest[j],+dut[j][k]} 2.计算每个活动的最晚发生时间(逆序) lastest[n]=earliest[n]; lastest[j]=min{listest[k]-dut[j][k]} 3.用最晚发生时间-最早发生时间=余量 余量为0的事件就是关键事件 将关键事件连起来就形成了关键路径 我爱我自己?!!

1.定义 如果在无向环的带权有向图中 - 用有向边表示一个工程中的活动 - 用边上的权值表示活动的持续时间 - 用顶点表示事件 则这样的有向图叫做用边表示活动的网络,简称AOE网络 AOE在工程方面非常有用: 例如: (1)完成整个工程至少需要多少时间(假设没有环): (2)为缩短完成工程所需时间,应当加快那些活动? 从源点到各个顶点,以至从源点到汇点的有向路径可能不止一条.这些路径的长度也可能不同,完成不同路径的活动所需时间不同,但只有各条路径上所有活动都完成了,整个工程才完成. Hence,

前面我们说过的拓扑排序主要是为解决一个工程能否顺序进行的问题,但有时我们还需要解决工程完成需要的最短时间问题.如果我们要对一个流程图获得最短时间,就必须要分析它们的拓扑关系,并且找到当中最关键的流程,这个流程的时间就是最短时间. 在前面讲了AOV网的基础上,来介绍一个新的概念.在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,用边上的权值表示活动的持续时间,这种有向图的边表示活动的网,称之为AOE网(Activity On edge Network).由于一个工程,总有一个开始,一

AOE网上的关键路径 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如

题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有11项活动(11条边),9个事件(9个顶点).整个工程只有一个开始点和一个完成点.即只有一个入度为零的点(源点)和只有一个出度为零的点(汇点).    关键

[1]关键路径 在我的经验意识深处,“关键”二字一般都是指临界点. 凡事万物都遵循一个度的问题,那么存在度就会自然有临界点. 关键路径也正是研究这个临界点的问题. 在学习关键路径前,先了解一个AOV网和AOE网的概念: 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),简称为AOV网. 与AOV网对应的是AOE(Activity On Edge)网即边表示活动的网. AOE网是一个带权的有向无环图. 网中只有一个入度

http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/showproblem.php?pid=2498&cid=1304 题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有11项活动(11条边),9个

//_DataStructure_C_Impl:CriticalPath #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include"SeqStack.h" //图的邻接表类型定义 typedef char VertexType[4]; typedef int InfoPtr; //定义为整型,为了存放权值 typedef int VRType; #define MaxSize 5

Problem Description 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                           如上所示,共有11项活动(11条边),9个事件(9个顶点).整个工程只有一个开始点和一个完成点.即只有一个入度为零的点(源点)和只有一个

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. 拓扑排序算法: (1)从AOV网中选择一个没有前驱的顶点(该顶点入度为0)并且输出它. (2)从网中删去该顶点,并且删去从该顶点发出的全部有向边. (3)重复上述两步,知道剩余的网中不再存在没有前驱的顶点为止. 拓扑排序:v2,v5,v1,v4,v3,v7,v6 AOE图:若在带权的有向图中,以顶点表示事件,

声明:图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/BV1BZ4y1T7Yx?from=articleDetail 原理 AOE网 关键路径 数据结构 核心代码 TopologicalSort /* TopologicalSort用于实现拓扑排序 参数:result用来保存处理过的拓扑排序顶点:count用来保存处理过的拓扑排序顶点的个数 功能:进行拓扑排序,将找到的拓扑顶点序号存入result数组(result可以看成一个栈,count可以看成是栈顶指针) 增加的

求关键路径,只需理解顶点(事件)和边(活动)各自的两个特征属性以及求法即可: Ø  先根据首结点的Ve(j)=0由前向后(正拓扑序列)计算各顶点的最早发生时间 Ø  再根据终结点的Vl(j)等于它的Ve(j)由后向前(逆序拓扑)依次求解各顶点的最晚发生时间 Ø  根据边的ee(i)等于它的发出顶点的Ve(j)计算各边的最早开始时间(最早开始,对应最早发生) Ø  根据边的ll(i)等于它的到达顶点的Vl(j)减去边的权值计算各边的最晚开始时间(最晚开始,对应最晚发生) #include<iost

有向边表示活动,权值表示活动的持续时间,顶点表示事件. 只有一个开始点和完成点,称为源点.汇点,完成工程时间取决于从源点到汇点的最长路径长度,即在这条路径(关键路径)上所有活动的持续时间之和.关键路径上的活动都是关键活动,不按期完成就会影响整个工程的完成时间. 事件最早可能开始时间Ve[n],是从源点到顶点i的最长长度,需要正向计算取大得出. 事件最迟允许开始时间Vl[n],Vl[i]=Ve[n-1]-(i到n-1的最长路径长度).超过该时间会影响汇点事件在Ve[n-1]完成,需要逆向计算取小得

http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2498 代码超时怎么破: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<stack&g

题目链接:http://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge2/index.php/Home/Index/problemdetail/pid/2498.html 题目大意 略. 分析 注意!!!,此题只有一个源点,但有多个汇点. 这题本质上是求源点到汇点字典序的带权最长路,从前往后求比较麻烦,我们可以考虑从后往前求,求每个节点到某个汇点的最长距离和字典序最小的后继节点. 为此可先求拓扑序列,然后从后往前遍历拓扑序列,并进行松弛操作(同时也可以解决多汇点问题,SPFA则不行).

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: * 11.3关键路径算法(CPA) 注意:如果代码出现找

SDUTOJ 2498 AOE网上的关键路径 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有1

AOE网上的关键路径 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描写叙述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.      AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,例如以下图所看到的:                                           如上所看到的,共同拥有

判断题 1.AOE图的关键路径就是最长的路径      T      F 2.AOE图的权值最大的边(活动)一定是关键活动.      T      F 两条边相加可能比最大的边还要大. 3.在AOE-网工程中,减少任一关键活动上的权值后,整个工期也就会相应的减小.      T      F 关键路径有多条时不一定. 4.AOE-网工程工期为关键活动上的权之和.      T      F 工期为起点到终点的最大路径长度. 5.在关键路径上的活动都是关键活动,而关键活动也必在关键路径上.