拓扑排序、关键路径（AOV、AOE网）

拓扑排序（AOV网）

相关知识

在现代化管理中，人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程，一个工程常被分为多个小的子工程，这些子工程被称为活动（Activity)。在有向图中若以顶点表示活动，有向边表示活动之间的先后关系，这样的图简称为AOV网。图中的拓扑排序算法(Topological Sort)可以给出一个活动的合法序列。

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称为一个拓扑序列，当且仅当满足下列条件：若从顶点vi到vj有一条路径，则在顶点序列中顶点vi必在顶点vj之前。

拓扑排序 对一个有向图构造拓扑序列的过程称为拓扑排序。

图的存储结构

采用邻接表存储，在顶点表中增加一个入度域 in。

栈S：存储所有无前驱的顶点。

拓扑排序算法——伪代码

栈S初始化；累加器count初始化；
扫描顶点表，将没有前驱的顶点压栈；
当栈S非空时循环 3.1 vj=退出栈顶元素；输出vj；累加器加1； 3.2 将顶点vj的各个邻接点的入度减1； 3.3 将新的入度为0的顶点入栈；
if (count<vertexNum) 输出有回路信息；

输入输出

第一行输入顶点个数和边的个数后续行输入边依附的两个顶点的数字编号（测试用例的编号都从0开始）输出拓扑排序的结果。如果存在环，输出拓扑排序的部分结果，再输出“图中存在环，无法拓扑排序”。

测试数据1

输入

7 10

0 2

0 3

1 3

1 5

2 4

3 4

3 5

3 6

4 6

5 6

输出

1 0 2 3 4 5 6

测试数据2

输入

6 8

0 2

0 3

1 3

1 5

2 4

3 4

4 5

5 3

输出

1 0 2 图中存在环，无法拓扑排序

代码

#include<iostream>
#include<stack>
#include<cstring>
#define MAX 100
using namespace std;
typedef struct ArcNode          //边结点
{int adjvex;                 //顶点下标ArcNode *next;
} ArcNode;
typedef struct
{int in;                     //in是入度int vertex;              //顶点信息ArcNode *firstEdge;
} vertexNode,VertexNode[MAX];class ALGraph
{
private:int vertexNum,arcNum;   //顶点数，边数VertexNode adjList;     //顶点数组stack<vertexNode> s;    //栈int count=0;            //计数
public:ALGraph(int v[],int n,int e);void TopologicalSort(); //拓扑排序
};
void ALGraph::TopologicalSort()
{for(int i=0; i<vertexNum; i++)  //in为0则压栈{if(adjList[i].in==0){s.push(adjList[i]);}}while(!s.empty())               //循环终止条件：栈为空{vertexNode v=s.top();       //弹栈输出s.pop();cout<<v.vertex<<" ";count++;                    //计数加一ArcNode *a=v.firstEdge;while(a)                    //对弹出的结点遍历，所有遍历过的结点的in-1{adjList[a->adjvex].in--;int tmp=adjList[a->adjvex].in;if(tmp==0)              //如果某结点的in变为0，则将其压栈{s.push(adjList[a->adjvex])    ;}a=a->next;}}if(count<vertexNum)cout<<"图中存在环，无法拓扑排序";//如果计数小于顶点数则说明有环
}
ALGraph::ALGraph(int v[],int n,int e)    //构造函数
{vertexNum=n;arcNum=e;for(int i=0; i<vertexNum; i++)          //顶点初始化{adjList[i].in=0;adjList[i].vertex=v[i];adjList[i].firstEdge=NULL;}ArcNode *s;int vi,vj;for(int i=0; i<arcNum; i++){s=new ArcNode;cin>>vi>>vj;s->adjvex=vj;s->next=adjList[vi].firstEdge;      //头插法adjList[vi].firstEdge=s;adjList[vj].in++;                   //入度加一}
}
int main()
{int n,e;cin>>n>>e;int v[MAX];for(int i=0; i<n; i++){v[i]=i;}ALGraph algraph(v,n,e);algraph.TopologicalSort();return 0;
}

关键路径（AOE网）

AOE网

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，边上的权值表示活动的持续时间，称这样的有向图叫做边表示活动的网，简称AOE网。AOE网中没有入边的顶点称为始点（或源点），没有出边的顶点称为终点（或汇点）。

AOE网的性质

⑴ 只有在某顶点所代表的事件发生后，从该顶点出发的各活动才能开始； ⑵ 只有在进入某顶点的各活动都结束，该顶点所代表的事件才能发生。

关键路径

在AOE网中，从始点到终点具有最大路径长度（该路径上的各个活动所持续的时间之和）的路径称为关键路径。

关键活动

关键路径上的活动称为关键活动。

关键路径可能不只一条，重要的是找到关键活动

关键活动的计算方法

首先计算以下与关键活动有关的量：

⑴ 事件的最早发生时间ve[k]

⑵ 事件的最迟发生时间vl[k]

⑶ 活动的最早开始时间ee[i]

⑷ 活动的最晚开始时间el[i]

最后计算各个活动的时间余量 el[k] - ee[k]，时间余量为0者即为关键活动。

关键路径算法

⑴ 事件的最早发生时间ve[k] ve[前驱结点]+边最大的一组，顺着求

⑵ 事件的最迟发生时间vl[k] vl[后继结点]-边最小的一组，逆着求

⑶ 活动的最早开始时间ee[i] 边的起点的ve

⑷ 活动的最晚开始时间el[i] 边的终点的vl-边长

关键路径算法伪码

step1、求ve

调用拓扑排序函数，创建数组resultStack存储拓扑排序结果序列(存储下标)。一边拓扑排序，一边计算ve。

遍历所有的出边，如果ve[前驱/起点]+边的权值>ve[后继/终点]，更新ve的值

step2、求vl

把resultTop数组看成栈，汇点先出栈初始化vl数组为即汇点的ve值，这个ve值是最大的

依次弹出resultTop数组的元素，按拓扑逆序求个顶点的vl值

当栈不为空时

resultStack出栈。inVex为起点，访问inVex为起点的所有终点。

取一个终点，计算起点的vl值。

如果vl[后继结点]-边<vl[前驱结点]

vl[inVex] = vl[后继结点]-边;

step3、从上往下扫描顶点表，处理每个顶点的边表，计算ee和el的值

活动最早开始时间ee，与当前边起点的ve值相等

活动最晚开始时间el，为当前边终点的vl值-边的权值

如果ee==el，输出关键路径

题目要求

通过求关键路径，计算完成整个工程至少需要多少时间

输入输出

第一行输入有向图的顶点个数和边的个数

下面多行输入边的起点和终点的编号和边的权值

输出第一行为所有关键路径的边。如果不能求关键路径，则输出“存在环，无关键路径。”

测试数据1

输入 9 11

0 1 6

0 2 4

0 3 5

1 4 1

2 4 1

3 5 2

4 6 9

4 7 7

5 7 4

6 8 2

7 8 4

输出

<0,1>6 <1,4>1 <4,7>7 <4,6>9 <6,8>2 <7,8>4

测试数据2

关键路径测试用例2

输入： 4 5

0 1 2

1 2 3

2 0 4

0 3 5

2 3 7

输出：

存在环，无关键路径。

代码

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
const int MAX = 30;
struct ArcNode
{int weight;int adjvex;ArcNode* next;
};
struct VertexNode
{int in; //入度char vertex;  //图的顶点ArcNode* firstEdge;  //指向第一个边表
};
class ALGraph
{
private:VertexNode* adjList; //邻接表int vertexNum, arcNum;int* ve, * vl; //分别为事件最早发生时间的数组，事件最迟发生时间的数组
public:ALGraph(char v[], int n, int e);~ALGraph();void inputEdges();bool setEdge(int vi, int vj, int weight); //设置边void display();bool Topological(int result[], int& count); //拓扑排序bool GriticalPath();  //求关键路径
};
ALGraph::ALGraph(char v[], int n, int e)
{vertexNum = n;arcNum = e;adjList = new VertexNode[vertexNum]; //创建for (int i = 0; i < vertexNum; i++){adjList[i].in = 0;adjList[i].vertex = v[i];adjList[i].firstEdge = NULL;}ve = new int[vertexNum];vl = new int[vertexNum];
}void ALGraph::inputEdges()
{//cout << "输入" << endl;for (int i = 0; i < arcNum; i++){int vi, vj, weight;cin >> vi >> vj >> weight;if (!setEdge(vi, vj, weight)){cout << "超过范围，重新输入" << endl;i--;}}
}
bool ALGraph::setEdge(int vi, int vj, int weight)
{ArcNode* s;if (vi >= 0 && vi < vertexNum && vj >= 0 && vj < vertexNum && vi != vj){//创建一个边结点vjs = new ArcNode;s->adjvex = vj;s->weight = weight;// 把边结点vj插入顶点表的vi项的邻接表中，成为第一个节点s->next = adjList[vi].firstEdge;adjList[vi].firstEdge = s;// 入度+1adjList[vj].in++;return true;}else{return false;}
}
ALGraph::~ALGraph()
{ArcNode* p, * pre;// 顶点表指向所有边的结点删除for (int i = 0; i < vertexNum; i++){p = adjList[i].firstEdge;adjList[i].firstEdge = NULL;while (p){pre = p;p = p->next;delete pre;}}delete[] adjList;delete[] ve;delete[] vl;
}
bool ALGraph::Topological(int result[], int& count)
{int stack[MAX];int top = -1;int inVex;int outVex;ArcNode* p;for (int i = 0; i < vertexNum; i++){ve[i] = 0;}for (int i = 0; i < vertexNum; i++){if (adjList[i].in == 0){stack[++top] = i;}}count = 0;  //统计有多少个顶点被处理过了while (top != -1){inVex = stack[top--]; //出栈result[count] = inVex; //存入数组count++; //下一次存储//找出当前处理的顶点的所有边p = adjList[inVex].firstEdge;while (p)  //扫描边表 “删掉”边{outVex = p->adjvex; //获取当前边表的终点值adjList[outVex].in--; //入度减1if (adjList[outVex].in == 0) //把入度为0的压入堆栈stack[++top] = outVex;if (ve[inVex] + p->weight > ve[outVex]) //找到最大的时间ve[outVex] = ve[inVex] + p->weight;p = p->next;}}// 判断排序是否正确if (count == vertexNum) //该拓扑排序是无环图{return true;}elsereturn false;}
bool ALGraph::GriticalPath()
{int resultStack[MAX]; //存储拓扑排序的序列的栈int resultTop;  //栈顶指针ArcNode* p;int i, count;int inVex, outVex;if (!Topological(resultStack, count)){return false;}resultTop = count - 1; //指向栈顶inVex = resultStack[resultTop--]; //栈顶元素出栈//求Vl数组,倒序求最小值//初始化for (i = 0; i < vertexNum; i++){vl[i] = ve[inVex];}while (resultTop != -1){inVex = resultStack[resultTop--];p = adjList[inVex].firstEdge;while (p){outVex = p->adjvex;if (vl[inVex] > vl[outVex] - p->weight){vl[inVex] = vl[outVex] - p->weight;}p = p->next;}}for (inVex = 0; inVex < vertexNum; inVex++)//从上往下扫描边表{p = adjList[inVex].firstEdge;while (p){outVex = p->adjvex;int weight = p->weight;int ee = ve[inVex]; //活动的最早开始时间int el = vl[outVex] - weight;  //活动的最晚开始时间if (ee == el){cout << "<" << inVex << "," << outVex << ">" << weight << " ";}p = p->next;}}return true;
}
int main()
{char vertex[MAX];int num, edge;cin >> num >> edge;for (int i = 0; i < num; i++){vertex[i] = i + '0';}ALGraph graph(vertex, num, edge);graph.inputEdges();//graph.display();if (!graph.GriticalPath()){cout << "存在环，无关键路径。";}// 自动调用析构函数释放程序return 0;
}