【数据结构】关键路径算法

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了【数据结构】关键路径算法前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

几个定义:

AOV网:顶点表示活动,弧表示活动之间的优先关系的有向图。

AOE网:顶点表示事件,有向边表示活动,边上的权值表示活动的持续时间的网(带权值的图称为网)。

路径长度:路径上各个活动所持续的时间之和。

关键路径:从源点到汇点具有最大长度的路径。

关键活动:在关键路径上的活动。

算法原理:找到所有活动的最早开始时间和最晚开始时间,并且比较它们,如果相等就意味着此活动是关键活动,活动间的路径为关键路径。如果不等,则就不是。

为此,需要定义如下几个参数:

1,事件的最早发生时间etv:即顶点vk的最早发生时间。

2,事件的最晚发生时间ltv:顶点vk的最晚发生时间,即每个顶点对应事件最晚需要开始的时间。

3,活动的最早开工时间ete:即弧ak的最早发生时间。

4,活动的最晚开工时间lte:即弧ak的最晚发生时间,也就是不推迟工期的最晚开工时间。

由1和2可以求得3和4,然后再根据ete[k]是否与lte[k]相等来判断ak是否是关键活动。

AOE网和邻接表结构:

代码

#include "stdio.h"    
#include "stdlib.h"   
#include "io.h"  
#include "math.h"  
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

#define MAXEDGE 30
#define MAXVEX 30
#define INFINITY 65535

typedef int Status;	/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */  

int *etv,*ltv; /* 事件最早发生时间和最迟发生时间数组,全局变量 */
int *stack2;   /* 用于存储拓扑序列的栈 */
int top2;	   /* 用于stack2的指针 */

/* 邻接矩阵结构 */
typedef struct
{
	int vexs[MAXVEX];
	int arc[MAXVEX][MAXVEX];
	int numVertexes,numEdges;
}MGraph;

/* 邻接表结构****************** */
typedef struct EdgeNode /* 边表结点  */
{
	int adjvex;    /* 邻接点域,存储该顶点对应的下标 */
	int weight;		/* 用于存储权值,对于非网图可以不需要 */
	struct EdgeNode *next; /* 链域,指向下一个邻接点 */
}EdgeNode;

typedef struct VertexNode /* 顶点表结点 */
{
	int in;	/* 顶点入度 */
	int data; /* 顶点域,存储顶点信息 */
	EdgeNode *firstedge;/* 边表头指针 */
}VertexNode,AdjList[MAXVEX];

typedef struct
{
	AdjList adjList; 
	int numVertexes,numEdges; /* 图中当前顶点数和边数 */
}graphAdjList,*GraphAdjList;
/* **************************** */


void CreateMGraph(MGraph *G)/* 构件图 */
{
	int i,j;
	/* printf("请输入边数和顶点数:"); */
	G->numEdges=13;
	G->numVertexes=10;

	for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)/* 初始化图 */
	{
		G->vexs[i]=i;
	}

	for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)/* 初始化图 */
	{
		for ( j = 0; j < G->numVertexes; j++)
		{
			if (i==j)
				G->arc[i][j]=0;
			else
				G->arc[i][j]=INFINITY;
		}
	}

	G->arc[0][1]=3;
	G->arc[0][2]=4; 
	G->arc[1][3]=5; 
	G->arc[1][4]=6; 
	G->arc[2][3]=8; 
	G->arc[2][5]=7; 
	G->arc[3][4]=3;
	G->arc[4][6]=9; 
	G->arc[4][7]=4;
	G->arc[5][7]=6; 
	G->arc[6][9]=2;
	G->arc[7][8]=5;
	G->arc[8][9]=3;

}

/* 利用邻接矩阵构建邻接表 */
void CreateALGraph(MGraph G,GraphAdjList *GL)
{
	int i,j;
	EdgeNode *e;

	*GL = (GraphAdjList)malloc(sizeof(graphAdjList));

	(*GL)->numVertexes=G.numVertexes;
	(*GL)->numEdges=G.numEdges;
	for(i= 0;i <G.numVertexes;i++) /* 读入顶点信息,建立顶点表 */
	{
		(*GL)->adjList[i].in=0;
		(*GL)->adjList[i].data=G.vexs[i];
		(*GL)->adjList[i].firstedge=NULL; 	/* 将边表置为空表 */
	}
	
	for(i=0;i<G.numVertexes;i++) /* 建立边表 */
	{ 
		for(j=0;j<G.numVertexes;j++)
		{
			if (G.arc[i][j]!=0 && G.arc[i][j]<INFINITY)
			{
				e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
				e->adjvex=j;					/* 邻接序号为j */   
				e->weight=G.arc[i][j];
				e->next=(*GL)->adjList[i].firstedge;	/* 将当前顶点上的指向的结点指针赋值给e */
				(*GL)->adjList[i].firstedge=e;		/* 将当前顶点的指针指向e  */  
				(*GL)->adjList[j].in++;
				
			}
		}
	}
	
}


/* 拓扑排序 */
Status TopologicalSort(GraphAdjList GL)
{    /* 若GL无回路,则输出拓扑排序序列并返回1,若有回路返回0。 */    
	EdgeNode *e;    
	int i,k,gettop;   
	int top=0;  /* 用于栈指针下标  */
	int count=0;/* 用于统计输出顶点的个数 */   
	int *stack;	/* 建栈将入度为0的顶点入栈  */   
	stack=(int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int) );    
	for(i = 0; i<GL->numVertexes; i++)                
		if(0 == GL->adjList[i].in) /* 将入度为0的顶点入栈 */           
			stack[++top]=i;    

	top2=0;    
	etv=(int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int) ); /* 事件最早发生时间数组 */    
	for(i=0; i<GL->numVertexes; i++)        
		etv[i]=0;    /* 初始化 */
	stack2=(int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int) );/* 初始化拓扑序列栈 */

	printf("TopologicalSort:\t");
	while(top!=0)    
	{        
		gettop=stack[top--];        
		printf("%d -> ",GL->adjList[gettop].data);        
		count++;        /* 输出i号顶点,并计数 */ 

		stack2[++top2]=gettop;        /* 将弹出的顶点序号压入拓扑序列的栈 */

		for(e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next)        
		{            
			k=e->adjvex;            
			if( !(--GL->adjList[k].in) )        /* 将i号顶点的邻接点的入度减1,如果减1后为0,则入栈 */                
				stack[++top]=k; 

			if((etv[gettop] + e->weight)>etv[k])    /* 求各顶点事件的最早发生时间etv值 */                
				etv[k] = etv[gettop] + e->weight;
		}    
	}    
	printf("\n");   
	if(count < GL->numVertexes)        
		return ERROR;    
	else       
		return OK;
}

/* 求关键路径,GL为有向网,输出G的各项关键活动 */
void CriticalPath(GraphAdjList GL) 
{    
	EdgeNode *e;    
	int i,gettop,j;    
	int ete,lte;  /* 声明活动最早发生时间和最迟发生时间变量 */        
	TopologicalSort(GL);   /* 求拓扑序列,计算数组etv和stack2的值 */ 
	ltv=(int *)malloc(GL->numVertexes*sizeof(int));/* 事件最早发生时间数组 */   
	for(i=0; i<GL->numVertexes; i++)        
		ltv[i]=etv[GL->numVertexes-1];    /* 初始化 */        
	
	printf("etv:\t");   
	for(i=0; i<GL->numVertexes; i++)        
		printf("%d -> ",etv[i]);    
	printf("\n"); 

	while(top2!=0)    /* 出栈是求ltv */    
	{        
		gettop=stack2[top2--];        
		for(e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next)        /* 求各顶点事件的最迟发生时间ltv值 */        
		{            
			k=e->adjvex;            
			if(ltv[k] - e->weight < ltv[gettop])               
				ltv[gettop] = ltv[k] - e->weight;        
		}   
	}    
	
	printf("ltv:\t");   
	for(i=0; i<GL->numVertexes; i++)        
		printf("%d -> ",ltv[i]);    
	printf("\n"); 

	for(j=0; j<GL->numVertexes; j++)        /* 求ete,lte和关键活动 */        
	{            
		for(e = GL->adjList[j].firstedge; e; e = e->next)            
		{                
			k=e->adjvex;                
			ete = etv[j];        /* 活动最早发生时间 */                
			lte = ltv[k] - e->weight; /* 活动最迟发生时间 */               
			if(ete == lte)    /* 两者相等即在关键路径上 */                    
				printf("<v%d - v%d> length: %d \n",GL->adjList[j].data,GL->adjList[k].data,e->weight);
		}        
	}
}


int main(void)
{    
	MGraph G;    
	GraphAdjList GL;    
	CreateMGraph(&G);
	CreateALGraph(G,&GL);
	CriticalPath(GL);
	return 0;
}

结果:

该算法的时间复杂度为O(n+e)。

原文链接:https://www.f2er.com/datastructure/382719.html

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