【数据结构】6.6 图的应用

news2024/11/10 17:04:41

文章目录

  • 生成树及其构造
    • 生成树的特点
    • 无向图的生成树
  • 6.6.1 最小生成树
    • 最小生成树及其典型应用
    • MST性质
    • 构造最小生成树
      • 1. Prim(普里姆)算法
      • 2. Kruskal(克鲁斯卡尔)算法
      • 两种算法比较
  • 6.6.2 最短路径
    • 最短路径问题
    • 1. Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
      • 迪杰斯特拉算法步骤
    • 2. Floyd(弗洛伊德)算法
      • 弗洛伊德算法步骤
  • 有向无环图及其应用
  • 6.6.3 拓扑排序
    • 拓扑排序的方法
    • 检测 AOV 网中是否存在环
  • 6.6.4 关键路径
    • 用AOE网表示工程计划
    • 求解关键路径
      • 确定关键路径
      • 求关键路径步骤

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其中:拓扑排序以及关键路径针对的是一种特殊的图,称作有向无环图

生成树及其构造

生成树

  • 图中所有顶点均由边连接在一起,但是不存在回路的图。
  • 包含无向图 G 所有顶点的极小连通子图
  • 极小连通子图
    • 顶点的边数目在这个连通子图中的数目已经达到最小。
    • 如果在该图中删除任何一条边,则子图不再连通,如果在该图中增加一条边,则图直接构成回路。

如:图右就是由包含图左所有顶点的极小连通子图。

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生成树的特点

  • 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同

  • 生成树是图的极小连通子图,去掉一条边则非连通。

  • 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1条边。

    • 但是含有 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
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  • 在生成树中再增加一条边则必然形成回路

无向图的生成树

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既然一棵生成树需要包含图中所有的顶点,那么就对这个图进行遍历。在访问的过程中,把走过的这些边加到生成树上,就可以得到生成树了。

深度优先生成树

  • 利用深度优先遍历的方法,遍历下图。
  • 将图中由蓝颜色的边和所有的顶点构成的图抽出来。
  • 这个连通子图就是我们要搞定的生成树了。

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广度优先生成树

  1. 从 V1 顶点出发去访问它的所有邻接点 V2 V3。
  2. 依次访问 V2 的所有邻接点 V4 V5,以及 V3 的邻接点 V6 V7,最后访问 V4 的邻接点 V8。
  3. 此时根据走过的路径以及所有的顶点,也得到了了一棵生成树。

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6.6.1 最小生成树

最小生成树及其典型应用

  • 通过一个带权值的无向网,可以构造多棵不同的生成树。
  • 这些生成树当中都包含有 n个顶点n-1条边

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最小生成树

  • 给定一个无向网络,在该网的所有生成树中,使得各边权值之和最小的那棵生成树称为该网的最小生成树,也叫最小代价生成树

最小生产树的意义

  • 将所有的顶点都保持连通,边数达到最少且没有回路,
  • 将所有的顶点连接起来所需要的边的权值最小。

最小生成树的典型用途

  • 欲在 n 个城市之间建立通信网,则 n 个城市应该铺设 n-1 条线路。
  • 但因为每条线路都会有对应的经济成本(边的权值),而 n 个城市最多有 n(n-1) / 2 条线路,那么,如何选择 n-1 条线路,才能使总费用最少?

显然此联通网就是一棵生成树

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MST性质

  • 构造最小生成树 Minimum Spanning Tree
  • 构造最小生成树的算法很多,其中多数算法都利用率 MST 的性质。
  • 后面要介绍的 Prim算法Kruskal算法 都是使用的MST性质

MST性质

  • 设 N = (V,E) 是一个连通网,U 是顶点集 V 的一个非空子集。
  • 若边(u,v)是一条具有最小权值的边,其中 u ∈ U,v ∈ V-U,则必定存在一棵包含(u,v)的最小生成树。

举个例子

假设有个图 N,包含 V 个顶点,以及 E 条边。

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  • U 是顶点 V 的一个非空子集。
    • 假设现在子集 U 中只有一个顶点 V1。
    • 那么剩下的差集就是所有的顶点减去这个 V1,剩下 5 个顶点就在 V-U 这个集合中
  • 假设现在存在一条有着最小权值的边,这个边是 u 到 v 之间的边。
    • u 在 U 集合中,v 则在 V-U 集合中,从 u 到 v 中有从 V1 到 V2 、V3 和 V4 三个顶点的边。
    • 其中:V1 到 V3 之间的这条边权值最小,那么这条边一定会包含在某一棵最小生成树当中。
  • 反过来说:在构造最小生成树的时候把权值最小的边包含进来

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MST性质解释

  • 在生成树的构造过程中,图中 n 个顶点分别属于两个集合:
    • 已经落在生成树上的顶点集:U
    • 尚未落在生成树上的顶点集:V-U
  • 接下来则应该再所有连通 U 中顶点 V-U 中顶点的边中选取权值最小的边
  1. 现在有不在生成树上的顶点集合 V-U,和已经在生成树上的顶点集合 U。

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  1. 如果从已经在生成树上的顶点,到还没有在生成树上的顶点之间存在着很多边。其中有一条边的权值最小。

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  1. 在构造生成树的时候,就将这条边加进去。
    • 前提是生成树不能有回路.
    • 如果出现了回路,则继续选择下一条权值最小的边,加进生成树。

构造最小生成树

构造的最小生成树可能不唯一

1. Prim(普里姆)算法

算法思想

  1. 假设 N = (V,E) 是连通网,TE是 N 上最小生成树中边的集合
    • TE:在有 n 个顶点中的图中找到 n-1 条边,TE 里存着的就是这 n-1 条边,也就是最小生成树中所有的边。
  2. 初始令 U = {U0} (从某一个顶点开始构成最小生成树)(U0 ∈ V),令边集TE合为空 TE = { }
    • 这个 U0 就取 V1 来开始构成最小生成树。
    • 采用 MST性质:那么 V1 就是 U 集合当中的一个顶点,其余顶点为 V-U 集合中的顶点。

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  1. 在所有 u∈U,v∈V-U 的边 (u,v)∈E 中,找一条权值最小的边 (U0,V0)。
  2. 将(U0,V0) 这条边 并入边集合 TE,同时将这一条边相关联的顶点 V0 并入 U (放到最小生成树中)。
    • 此时最小生成树上的顶点就有两个了。
    • 剩下的 4 个顶点就是 V-U 集合中的顶点了。

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  1. 接下来继续找已经在生成树上的点,和不在生成树上的点之间,找一条权值最小的边,显然就是 V3 - V6 之间的权值最小。

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  1. 之后就是以此类推,从在树上的所有点和不在树上的所有点之间找一条权值最小的边。
    • 将这条边以及这条边连接的点放入树中(边放入 TE ,点放入 U 中)。
    • 重复上述操作直至 U=VU集合包含所有的顶点) 为止,则 T = (V,TE) 为 N 的最小生成树。

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2. Kruskal(克鲁斯卡尔)算法

  • 之前说过后 Prim算法Kruskal算法 都是使用的 MST 性质
  • MST 本质上就是贪心算法,只不过 Kruskal 算法更贪心而已。

算法思想

  1. 设连通网 N = (V,E),令最小生成树初始状态为只有 n 个顶点无边的非连通图 T=(V,{ }),每个顶点自成一个连通分量
    • 人话:一开始就直接把连通图上的所有顶点放到最小生成树集合中,但不放边进去。

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  1. 在 E 中选取权值最小的边,若该边依附的顶点落在 T 中不同的连通分量撒花姑娘(即:不能形成环)。则将此边加入到 T 中;否则,舍去此边,选取下一天权值最小的边。
    • 在连通图中找边的权值最小的边,但是每次找最小的比较麻烦,所以直接将所有的边按照权值排序,排序完之后直接从最小的边开始选。
  • 目前权值最小的是 V1 V3之间的边,将这条边加入生成树。
  • 然后权值最小的变为 V6 V4 之间权值为 2 的边,将这条边加入生成树。

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  1. 以此类推,直到 T 中所有顶点都在同一个连通分量上为止(选出了n-1条边为止)。
    • 注意当有多个权值相同的边时,不能选会让变成环的边,比如:就不能选V1和V4之间的边,否则直接变成环。

此时已经有了 n-1 条边了,最小生成树构造完成。

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两种算法比较

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6.6.2 最短路径

最短路径问题

典型用途

  • 交通网络的问题:从甲地到乙地之间是否有公路连通?
  • 在有多条道路的情况下,那一条路最短?

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交通网络用有权网来表示

  • 顶点:表示地点。
  • :表示两个地点有路连通。
  • 弧上的权值:表示两个地点之间的距离、交通费或路途中所花费的时间等。

如何能够使一个地点到另一个地点的运输时间最短或运费最省,这就是一个求两个地点之间的最短路径问题

问题抽象

  • 有向网中 A 点(起点)到达 B 点(终点)的多条路径中,寻找一条各边权值之和最小的路径,即最短路径
  • 最短路径与最小生成树不同,路径上不一定包含 n 个顶点,也不一定包含 n-1 条边。

第一类问题

  • 求两点间最短路径
  • 这类问题称作单源最短路径,使用==Dijkstra(迪杰斯特拉)==算法。

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第二类问题

  • 某源点到其他各点最短路径
  • 这类问题称作所有顶点间的最短路径,使用Floyd(弗洛伊德) 算法。

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1. Dijkstra(迪杰斯特拉)算法

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算法实现

  1. 初始化:先找出从源点 V0 到各终点 Vk 的直达路径(V0,Vk),即通过一条弧到达的路径。
  2. 选择:从这些路径中找出一条路径长度最短的路径(V0,u)。
  3. 更新:然后对其余各条路径进行适当调整:
    • 若在图中存在弧(u,Vk),且==(V0,u)+(u,Vk)<(V0,Vk)==,则用这条更短路径(V0,u,Vk)代替(V0,Vk)。
  4. 在调整后的各条路径中,再找长度最短的路径,依次类推。

迪杰斯特拉算法按照路径长度递增次序产生最短路径

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  1. 把 V 分成两组:

    • S:已求出最短路径的顶点的集合。
    • T = V-S:尚未确定最短路径的顶点集合。
  2. 将 T 中顶点按最短路径递增到的次序加入到 S 中。

    • 保证:从源点 V0 到 S 中各定点的最短路径长度都不大于从 V0 到 T 中任何顶点的最短路径长度。
    • 每个顶点对应一个距离值
      • S 中顶点:从 V0 到此顶点的最短路径长度。
      • T 中顶点:从 V0 到此顶点的只包括 S 中顶点作中间顶点的最短路径长度。

迪杰斯特拉算法步骤

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  1. 初始时令 S = {V0}T = {其余顶点}
    • T 中顶点对应的距离值用辅助数组 D 存放。
    • D[i] 初值:若 <V0,Vi> 存在(两点间存在弧),则为其权值;否则为 ∞。

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  1. 选择:从 T 中选取一个其距离值最小的顶点 Vj 加入 S。
    • 接下来要在这里面找到权值最小的路径与 V0 连接的另一个顶点 V2 加入 Vj。
    • 此时 V2 就加入了已经找到最短路径的顶点集合 S 中了,T 中少了个顶点。

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  1. 更新:对 T 中顶点的距离值进行修改:若加进 Vj 作为中间顶点,从 Vo 到 Vi 的距离值比不加 Vj 的路径要短,则修改为此距离值。

    • 人话:之后再看从 V0 直接出发到各个顶点的路径,以及 V0 经过 V2 再到其他顶点的路径。
    • 看看到其余顶点之间的路径有没有减少,如果减少则更新成新的路径。
      • V0经过V2到无法抵达V1,所以V0到V1之间的路径还是13 没有变化。
      • V0到V2就不用看了,它已经找到最短路径了。再看从V0经过V2到V3之间的路径为13。最后V0到V4为30。
      • V0到其余顶点之间即没有弧连着,也没有像V2这样的桥梁中转,所以全部为∞。
    • 继续挑一个路径与V0之间路径最短的顶点加进 Vj(已找到最短路径的顶点集合)中,此时 V0-V1已经找到最短路径,不再看V1。

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  1. 之后 V0 再以 V2、V1作为跳板跑到其他顶点,看看到其余顶点间的最短路径有没有变的更短。
    • 将 V3 加入最短路径顶点集,之后再以 V3 作为跳板收拾其他顶点。

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  1. 之后就是依次类推不断更新最短路径,以及将 V0 与最短路径之间连着的顶点加进 Vj 。

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2. Floyd(弗洛伊德)算法

求所有顶点间的最短路径

  • 方法一:每次以一个顶点为源点,重复执行迪杰斯特拉算法 n 次。这个算法的时间复杂度是 O(n3)。
  • 方法二:Floyd(弗洛伊德)算法,这个算法要简单很多,但是这个算法的时间复杂度任然是 O(n3)。

算法思想

  • 逐个顶点试探
  • 从 Vi 到 Vj 的所有可能存在的路径中。
  • 选出一条长度最短的路径。

弗洛伊德算法步骤

算法步骤

  1. 初始时设置一个 n 阶方阵:
    • 令其对角线元素为 0(对角线元素都是到自身的路径,不考虑自己和自己之间的路)。
    • 两点之间若存在弧 <Vi,Vj>,则其对应元素为该弧的权值;否则为 ∞。

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  1. 逐步试着在原直接路径中增加中间顶点:
    • 若加入中间顶点后路径变短,则修改之,反之,维持原值。
    • 直到所有顶点试探完毕,算法结束。

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  • 加入顶点 A 之后,令 C 到 B 之间有了条路,对于其余顶点之间的路径并没有影响。

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  • 加入顶点 B 之后,令 A 到 C 之间的最短路径变为了 ABC 这条路径长度为 6 的路径,将最短路径修改为这这个,对其余顶点间的路径长度无影响。

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  • 加入顶点 C 之后,令 B 到 A 之间的最短路径从 BA 的 6 变为了 BCA 的 5,将最短路径修改成这个。

有向无环图及其应用

有向无环图:无环的有向图,简称 DAG 图

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  • 有向无环图常用来描述一个工程或系统的进行过程。(通常把计划、施工、生成、程序流程当成是一个工程)
  • 一个工程可以分为若干个子工程,只要完成了这些子工程(活动),就可以使得整个工程的完成。

如何表示这些子工程?

  • AOV 网拓扑排序
    • 用一个有向图表示一个工程的各个子工程及其相互制约的关系,其中以顶点表示活动,以弧表示活动之间的优先制约关系,称这种有向图为顶点表示活动的网,简称 AOV 网(Activity On Vertex network)。
  • AOE 网关键路径
    • 用一个有向图表示一个工程的各个子工程及其相互制约的关系,以弧表示活动,以顶点表示活动的开始或结束事件,称这种有向图为边表示活动的网,简称 AOE 网(Activity On Edge)

6.6.3 拓扑排序

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假设现在要安排一份课程表

  • 想要学习数据结构这门课的话,事先得先学习离散设计和程序设计基础,所以数据结构的先修课就是 C1、C2这两门课。

  • 再如 C9 的高等数学,他没有先修课(前趋),但是从图中看,C12、C10以及C11都需要先学习过 C9 的课,所以 C9 可以当成是这三门课的直接前趋。

  • 同样的,只有学完了 C9 的数据结构之后,才能学习它的后继课程。

  • 既然要开设这么些课程,但是有着明显前趋后继关系的课程又不能同时进行,怎么才能将这些课排在各个学期,而且还满足表中的先后关系,这个时候就要用到俺们的拓扑排序了。

在有向网中:用顶点表示要上的课程,用带方向的弧来表示这些课程之间的先后关系

AOV 网的特点

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  1. 若 从 i 到 j 有一条有向路径,则 i 是 j 的前趋;j 是 i 的后继
    • 如:从 C1 到 C5 之间有条有向路径,则称 C1 为 C5 的前趋;C5 为 C1 的后继。
  2. 若 < i , j > 是网中的有向边,则 i 是 j 的直接前趋;j是 i 的直接后继
    • 如:C1 到 C3 之间有一条边,则称 C1 为 C3 的直接路径;C3 为 C1 的直接后继。
  3. AOV 网中不允许有回路,因为如果有回路存在,则表明某项活动是以自己为先决条件,显然这样不行。
    • 如:假设必须学完 C2 才能学习 C1 的课程,C1 学完之后才能学 C3,C3 学完了才能学 C2。那这就糊涂了,该先学那门课捏?
  • 问题:如何判别 AOV 网中是否存在回路?

拓扑排序的方法

  • 在 AOV 网没有回路的情况下,我们将全部活动排列成一个线性序列,使得 AOV 网中有弧 < i , j > 存在,则在这个序列中,i 一定排在 j 的前面,具有这种性质的线性序列称为拓扑有序序列,相应的拓扑有序排序的算法称为拓扑排序

首先先把这个 AOV 网构造出来,用顶点来表示学习的课程,用顶点之间的有向弧来表示学习的顺序。在这里插入图片描述

拓扑排序过程

  1. 在有向图中选一个没有前趋的顶点且输出它。
    • 如:一开始在图中发现只有C1和C9没有前趋,选一个序号最小的 C1 出去。
  2. 在图中删除该顶点,以及所有从该顶点发射出去的弧。
    • 将 C1 以及它所发射出去的四条弧从图中删除。

在这里插入图片描述

  1. 重复(1)和(2),直到不存在没有前趋的顶点。
    • 拓扑序列的先后顺序不唯一。
    • 但是如果在图中某个顶点是另一个顶点的前趋,那么在线性序列中该顶点也必须是另一个顶点的前趋。
      • 如:顶点 C3 是 C8 的前趋,那么在拓扑序列中,C3 的位置也必须在 C8 前面。

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  1. 若此时输出的顶点数小于有向图中的顶点数,则说明有向图中存在环,返之说明输出的顶点序列为一个拓扑序列。

检测 AOV 网中是否存在环

  • 对有向图构造其顶点的拓扑有序序列.
  • 若网中所有顶点都在它的拓扑有序序列中,则该 AOV 网必定不存在环。

简单来说如果一个顶点有环的话,即便删掉他的前驱和相关约束关系,他自己或者它后继在约束它本身,所以他不可能变成那种没有前驱的结点被输出,这时拓扑序列的顶点个数必定不等于总顶点个数,可能有人会说,那为啥后继对它的约束不能被删除呢,那是因为后继的前驱是当前结点,当当前结点没被删除时,后继怎么可能删除呢。

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在这三个顶点中找不到没有前趋的顶点,这几个顶点没法加到拓扑序列汇总。
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6.6.4 关键路径

用AOE网表示工程计划

例1】:某项目的任务是对A公司的办公室重新进行装修

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例2】:准备一个小型家庭宴会,晚上六点宴会开始,最迟机电开始准备?压缩哪项活动时间可以让总时间减少?

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  • 把工程计划表示为边表示活动的网络,即 AOE 网,用顶点表示事件,弧表示活动,弧的权表示互动持续时间
  • 事件(顶点):表示在它之前的活动已经完成,在它之后的活动可以开始。
    • 如:顶点 V2 表示 A 活动结束,BC 活动可以开始,顶点 V3 表示 活动 B 结束,DE 活动可以开始。

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求解关键路径

例:设一个工程有 11 个活动,9 个事件。

  • 事件 V1:表示整个工程开始(源点:入度为 0 的顶点)。
  • 事件 V9:表示整个工程结束(汇点:出度为 0 的顶点)。

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有了这样一个AOE网后,现在有两个问题

  1. 完成整项工程至少需要多少时间
    • 关键路径的长度,就是整个工程至少需要的时间。
  2. 哪些活动是影响工程进度的关键
    • 关键路径上的这些活动就是影响工程进度的关键。
  • 关键路径:从源点到汇点路径长度最长的路径。
  • 路径长度:路径上各活动持续时间(权值)之和。

道理很简单,就是几个人同时到一个地方集合,离得近的到得早,离得远的到得晚,但只有最晚到的人到了,大家才算凑到一块了。

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确定关键路径

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为了确定关键路径,需要定义 4 个描述量

假设所有活动全部完成需要消耗 180 分钟

  1. ve(vj):关于顶点的,表示事件 vj 的最早发生时间。
    • 如:V2 事件,表示 a1 最早可以什么时候完成,和 a2 最早什么时候可以开始的时间。
    • ve(v1) = 0(事件 v1 不需要等待时间),ve(v2) = 30(事件 v2 连着的活动需要等 a1 的 30 完成了之后才能开始)
  2. vl(vj):关于顶点的,表示事件 vj 的最迟发生时间。
    • 如:假设所有活动要消耗 180 分钟,活动 a7 需要15分钟,V4 的 a3 最晚要在第 165 分钟的时候结束,活动 a7 最迟要在第 165 分钟开始。
    • 例:vl(v4) = 165
  3. e(i):表示活动 ai 的最早开始时间
    • 例:e(a3) = 30,活动 a3 最早能在第30分钟的时候开始。
  4. l(i):表示活动 ai 的最晚开始时间。
    • 例:l(a3) = 120,因为180分钟至少要预留15分钟给a7,所以 a3 至少要在这 165 分钟内完成,a3要花费45分钟,所以活动 a3 最迟要在第 120 分钟开始。
  • l(i) - e(i):表示完成活动 ai 的时间余量
    • 例:l(3) - e(3) = 90,活动 a3 在这 90 分钟内什么时候开始都不会影响进度。
  • 关键活动:没有时间余量的活动,关键路径上的路径,即 l(i) = e(i)(即 l(i) - e(i) = 0)的活动。
  • 由若干个关键活动所组成的路径就是关键路径

如何找l(i) = e(i) 的关键活动?

设活动 ai 用弧 <j , k> 表示,其持续时间记为:Wj,k,则有:

  1. e(i) = ve(j)
  2. l(i) = vl(k) - Wj,k

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如何求 ve(j) 和 vl(j)?

  1. 最早发生时间:从 ve(1) = 0开始向前递推
    • ve(j) = Max{ve(i) + Wi,j},< i,j > ∈ T,2 <= j <= n。其中 T 是所有以 j 为头的弧的集合。
    • 从源点到某个顶点的全部路径中,选择路径长度(权值和)最大的那条路。
      • 例:开始刷牙到结束刷牙,根据你出门时间决定你最晚刷牙时间,根据你起床决定最早刷牙时间。
  2. 最晚发生时间:从 vl(n) = ve(n) 开始向后递推。
    • vl(i) = Min{vl(j) - Wi,j},< i,j > ∈ S,1 <= i <= n-1。其中 S 是所有以 i 为尾的弧的集合。
    • Vi 顶点后继的那个顶点Vj的最迟发生时间减去Vi与Vj之间弧的权值。

顶点 vj 的最早发生时间

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顶点 vj 的最迟结束时间

  • 后面的顶点减去前面的顶点之间的弧的权值,取差的最小值

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求关键路径步骤

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  1. ve(i)、vl(j):事件的最早、晚发生时间

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  1. 求 e(i)、l(i):活动的最早、晚开始时间
    • e(i) = ve(j):活动的最早发生时间 = 对应顶点事件的最晚发生时间
    • l(i) = vl(k) - Wj,k:对应顶点事件最迟发生时间减去活动的持续时间。
      • 如:活动 a1 的最迟发生时间就是 V2 的六分钟减去 a1 持续的时间 6 分钟 = 0。也就是说活动 a1 现在立马就得开始。
  2. 计算 l(i) - e(i)
    • 差值时间为 0 的活动是关键活动。
    • 由若干个关键活动所组成的路径就是关键路径

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  • 所以关键路径就是 a1 a4 a7 a8 a10 a11

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Centos7 安装SkyWalkingCentos7 安装SkyWalking1 基础介绍1.1 概念1.2 核心三部分1.3 架构图2 快速安装2.1 前提条件2.2 拉取镜像2.3 启动SkyWalking2.4 访问SkyWalking UI界面Centos7 安装SkyWalking 1 基础介绍 1.1 概念 SkyWalking是一个国产的开源框架&#xff0c;2015年…

计算机组成原理3个实验-logisim实现“七段数码管”、“有限状态机控制的8*8位乘法器”、“单周期MIPS CPU设计”。

目录 标题1.首先是七段数码管 标题二&#xff1a;有限状态机控制的8*8位乘法器 标题三&#xff1a;单周期MIPS CPU设计 标题1.首先是七段数码管 1看一下实验要求&#xff1a; 2.接下来就是详细设计&#xff1a; 1. 组合逻辑设计 由于7段数码管由7个发光的数码管构成&#x…

信息论复习—率失真理论

目录 失真的概念&#xff1a; 信息率与失真的关系&#xff1a; 信息率失真理论&#xff1a; 失真函数矩阵&#xff1a; 平均失真度定义为&#xff1a; 平均失真度与信道转移概率的关系&#xff1a; 率失真函数&#xff1a; 率失真函数的物理意义&#xff1a; 率失真函数…

05 |「链表」必刷题

前言 前言&#xff1a;刷链表面试高频题。 文章目录前言一. 基础回顾二. 高频考题1、例题例题1&#xff1a;LeetCode 206 反转链表1&#xff09;题目链接2&#xff09; 算法思路3&#xff09;源码剖析4&#xff09;时间复杂度例题2&#xff1a;LeetCode 92 反转链表II1&#xf…

C++编译之(3)-camke/CMakeLists.txt的编译使用教程

引言 上一节介绍了前面我们介绍了make/Makefile来对c项目进行编译&#xff0c;我们继续以该项目为例讲解&#xff1b; C编译之(1)-g单/多文件/库的编译 C编译之(2)-make及makefile编译过程 我们先看看上一节的实战的目录结构如下&#xff1a; - mutilFilesDemo- include // 头…

Docker入门与应用

Docker入门与应用1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker2.Docker的…

“华为杯”研究生数学建模竞赛2005年-【华为杯】D题:仓库容量有限条件下的随机存贮管理(附获奖论文)

赛题描述 工厂生产需定期地定购各种原料,商家销售要成批地购进各种商品。无论是原料或商品,都有一个怎样存贮的问题。存得少了无法满足需求,影响利润;存得太多,存贮费用就高。因此说存贮管理是降低成本、提高经济效益的有效途径和方法。 问题2 以下是来自某个大型超市的…

全链路追踪 jaeger

Jaeger 概述 Jaeger 是 Uber 开发并开源的一款分布式追踪系统&#xff0c;兼容 OpenTracing API&#xff0c;适用于以下下场景&#xff1a; 分布式跟踪信息传递分布式事务监控问题分析服务依赖性分析性能优化 特性 高扩展性 Jaeger后端的设计没有单点故障&#xff0c;可以…

大数据 | 《Riffle:Optimized Shuffle Service for Large-Scale》论文阅读

1. 简介 1.1. 近期工作 研究工作鼓励运行大量小任务 小任务能提高并行性&#xff0c;减少端到端耗时工程经验反对运行过多的任务 过多的task在shuffle阶段会引入大量IO开销&#xff0c;根本原因在于map和reduce阶段之间的shuffle IO请求数量随着任务数量的增长呈现指数级的增…

emoji 符号大全,给各位程序员增加一些奇怪的知识点

这篇博客非常有意思&#xff0c;我将为大家整理和罗列一些好用的 emoji 表情站点。 文章目录EmojiXDcarpedm20emoji-cheat-sheetemojiterrafsymbols符号大全unicode.orgemojiallemojiguideemojipediaemoji696 编辑器emoji.inkEmoji Artemojifinderemoji 可以在许多社交媒体平台…

Redis 持久化-AOF

Redis 持久化-AOF 1.官方资料 在线文档 : https://redis.io/topics/persistence 2.AOF 是什么? 1、AOF(Append Only File) 2、以日志的形式来记录每个写操作(增量保存)&#xff0c;将 Redis 执行过的所有写指令记录下来(比 如 set/del 操作会记录, 读操作 get 不记录) 3、…

【大数据趋势】1月24日 美元关键位置上,应该不会一次破,纳指有概率反弹,人民币结汇行情结束在即。

确定市场形态 - 美元指数 关键位置大概率不会一次就破&#xff0c;有较强反弹 作为长期的关键位置101-103这个区域&#xff0c;没有可能一次性涨破&#xff0c;或者一次性跌破&#xff0c;所以大概率有一次反弹出现。作为趋势线&#xff08;红色&#xff09;来看&#xff0c…

十大经典排序算法(动态演示+代码)-冒泡算法

时间、空间复杂度比较 排序算法平均时间复杂度最差时间复杂度空间复杂度数据对象稳定性冒泡排序O(n2)O(n2)O(1)稳定选择排序O(n2)O(n2)O(1)数组不稳定、链表稳定插入排序O(n2)O(n2)O(1)稳定快速排序O(n*log2n)O(n2)O(log2n)不稳定堆排序O(n*log2n)O(n*log2n)O(1)不稳定归并排序…

万能四码(0126版本)之分析

万能四码&#xff08;0126版本&#xff09;之分析一、万能四码的重新排列原版是这样的&#xff1a;0126&#xff0c;0134&#xff0c;0159&#xff0c;0178&#xff0c;0239&#xff0c;0247&#xff0c;0258&#xff0c;0357&#xff0c;0368&#xff0c;0456&#xff0c;0489…

【进阶C语言】程序环境与预处理

文章目录一.程序环境1.翻译环境编译器1.预处理2.编译3.汇编链接器2.运行环境总图解二.预处理1.预定义符号2.define1.define的定义2.替换规则3.定义的建议和使用的缺点1.加括号2.避免使用带有副作用的符号3.命名约定4.#和##1.#2.##5.宏和函数的对比6.undef3.条件编译1.常量表达式…