拓扑排序(AOV)
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.若满足从顶点Vi 到Vj有一条路径,则在顶点序列Vi 必须在Vj 之前, 则我们称这样的顶点序列成为拓拓扑序列
所谓拓拓扑排序,其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程.
构造过程拓扑序列会产⽣2个结果:
- 如果此网中的全部顶点被输出,则说明它不存在环(回路)的AOV网;
- 如果输出的顶点数少了了,哪怕仅少了一个,也说明这个网存在环(回路路),不是AOV⽹
这里我们采用邻接表来实现拓扑排序:
邻接表结构
/*邻接矩阵结构 */
typedef struct
{
int vexs[MAXVEX];
int arc[MAXVEX][MAXVEX];
int numVertexes, numEdges;
}MGraph;
/* 邻接表结构****************** */
//边表结点
typedef struct EdgeNode
{
//邻接点域,存储该顶点对应的下标
int adjvex;
//用于存储权值,对于非网图可以不需要
int weight;
//链域,指向下一个邻接点
struct EdgeNode *next;
}EdgeNode;
//顶点表结点
typedef struct VertexNode
{
//顶点入度
int in;
//顶点域,存储顶点信息
int data;
//边表头指针
EdgeNode *firstedge;
}VertexNode, AdjList[MAXVEX];
//图结构
typedef struct
{
AdjList adjList;
//图中当前顶点数和边数
int numVertexes,numEdges;
}graphAdjList,*GraphAdjList;
算法基本思路: 从AOV⽹中选择⼀个入度为0的顶点输出,然后删去此顶点,并删除以 此顶点为尾的弧. 继续重复此步骤,直到输出全部顶点或AOV网中不存在入度为0的顶点 为⽌.
在这个算法实现过程,我们需要借助一个数据结构栈.来帮助我们解决避免每次查找时, 都要去遍历AOV图中的顶点表查找有没有入度为0的顶点.
- 创建一个栈(stack),⽤来存储入度in为0 的顶点序号;
- 遍历AOV图中顶点表,判断入度为0的顶点全部入栈;
关键代码:
/*2.将AOV网图借助邻近矩阵转换成邻接表结构*/
void CreateALGraph(MGraph G,GraphAdjList *GL)
{
int i,j;
EdgeNode *e;
//创建图
*GL = (GraphAdjList)malloc(sizeof(graphAdjList));
//对图中的顶点数.弧数赋值
(*GL)->numVertexes=G.numVertexes;
(*GL)->numEdges=G.numEdges;
//读入顶点信息,建立顶点表
for(i= 0;i <G.numVertexes;i++)
{
(*GL)->adjList[i].in=0;
(*GL)->adjList[i].data=G.vexs[i];
//将边表置为空表
(*GL)->adjList[i].firstedge=NULL;
}
//建立边表
for(i=0;i<G.numVertexes;i++)
{
for(j=0;j<G.numVertexes;j++)
{
if (G.arc[i][j]==1)
{
//创建空的边表结点
e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
//邻接序号为j
e->adjvex=j;
// 将当前顶点上的指向的结点指针赋值给e
e->next=(*GL)->adjList[i].firstedge;
//将当前顶点的指针指向e
(*GL)->adjList[i].firstedge=e;
(*GL)->adjList[j].in++;
}
}
}
}
/*3.拓扑排序. 若AOV网图无回路则输出拓扑排序的序列并且返回状态值1,若存在回路则返回状态值0*/
/*拓扑排序:解决的是一个工程能否顺序进行的问题!*/
Status TopologicalSort(GraphAdjList GL){
EdgeNode *e;
int i,k,gettop;
//用于栈指针下标
int top=0;
//用于统计输出顶点的个数
int count=0;
//建栈将入度为0的顶点入栈(目的:为了避免每次查找时都要遍历顶点表查找有没有入度为0的顶点)
int *stack=(int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int) );
//1.遍历邻接表-顶点表,将入度in为0的顶点入栈
/*参考图1> 此时stack栈中应该成为0,1,3.即V0,V1,V3的顶点入度为0*/
for(i = 0; i<GL->numVertexes; i++)
//将入度为0的顶点入栈
if(0 == GL->adjList[i].in)
stack[++top]=i;
printf("top = %d\n",top);
//2.循环栈结构(当栈中有元素则循环继续)
while(top!=0)
{
//出栈
gettop=stack[top--];
printf("%d -> ",GL->adjList[gettop].data);
//输出顶点,并计数
count++;
//遍历与栈顶相连接的弧
for(e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next)
{
//获取与gettop连接的顶点
k=e->adjvex;
//1.将与gettop连接的顶点入度减1;
//2.判断如果当前减1后为0,则入栈
if( !(--GL->adjList[k].in) )
//将k入栈到stack中,并且top加1;
stack[++top]=k;
}
}
/*思考:3 -> 1 -> 2 -> 6 -> 0 -> 4 -> 5 -> 8 -> 7 -> 12 -> 9 -> 10 ->13 -> 11
这并不是唯一的拓扑排序结果.
分析算法:将入度为0的顶点入栈的时间复杂度为O(n), 而之后的while 循环,每个顶点进一次栈,并且出一次栈. 入度减1, 则共执行了e次. 那么整个算法的时间复杂度为O(n+e)*/
printf("\n");
//判断是否把所有的顶点都输出. 则表示找到了拓扑排序;
if(count < GL->numVertexes)
return ERROR;
else
return OK;
}
关键路径(AOE)
AOE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,我们称之为AOE 网(Activity On Edge Network)
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;
由于⼀个⼯程, 总有一个开始,一个结束.所以正常情况下,AOE⽹网只有一个源点和⼀个汇点.
AOE网关键名词解释:
- 路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度
- 从源点到汇点具有最大的路径叫关键路径
- 在关键路径上的活动叫关键活动
关键路径求解过程中几个核心参数:
- 事件最早发⽣的时间 etv (earliest time of vertex): 即顶点Vk 的最早发生时间;
- 事件最晚发生时间 ltv (latest time of vertex): 即顶点Vk 的最晚发生时间,也就
是每个顶点对应的事件最晚需要开始的时间,超出此时间将会延误整个工期; - 活动的最早开工时间 ete (earliest time of edge); 即弧Ak 的最早发生时间;
- 活动的最晚开工时间 lte (earliest time of edge); 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
AOE网的存储(邻接表)
AOE
代码:
//2.将邻近矩阵转化成邻接表
void CreateALGraph(MGraph G,GraphAdjList *GL){
int i,j;
EdgeNode *e;
*GL = (GraphAdjList)malloc(sizeof(graphAdjList));
(*GL)->numVertexes=G.numVertexes;
(*GL)->numEdges=G.numEdges;
//读入顶点信息,建立顶点表
for(i= 0;i <G.numVertexes;i++)
{
(*GL)->adjList[i].in=0;
(*GL)->adjList[i].data=G.vexs[i];
//将边表置为空表
(*GL)->adjList[i].firstedge=NULL;
}
//建立边表
for(i=0;i<G.numVertexes;i++)
{
for(j=0;j<G.numVertexes;j++)
{
if (G.arc[i][j]!=0 && G.arc[i][j]<INFINITYC)
{
e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
//邻接序号为j
e->adjvex=j;
e->weight=G.arc[i][j];
//将当前顶点上的指向的结点指针赋值给e
e->next=(*GL)->adjList[i].firstedge;
//将当前顶点的指针指向e
(*GL)->adjList[i].firstedge=e;
(*GL)->adjList[j].in++;
}
}
}
}
/* 关于AOE网图的存储代码段-End! */
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*/
//拓扑排序
Status TopologicalSort(GraphAdjList GL){
//若GL无回路,则输出拓扑排序序列且返回状态OK, 否则返回状态ERROR;
EdgeNode *e;
int i,k,gettop;
//栈指针下标;
int top = 0;
//用于统计输出的顶点个数.作为拓扑排序是否存在回路的判断依据;
int count = 0;
//建栈,将入度in = 0的顶点入栈;
int *stack = (int *)malloc(GL->numVertexes * sizeof(int));
//遍历顶点表上入度in �= 0 入栈
for (i = 0; i < GL->numVertexes;i++) {
//printf("%d %d\n",i,GL->adjList[i].in);
if ( 0 == GL->adjList[i].in ) {
stack[++top] = i;
}
}
//* stack2 的栈指针下标
top2 = 0;
//* 初始化拓扑序列栈
stack2 = (int *)malloc(sizeof(int) * GL->numVertexes);
//* 事件最早发生时间数组
etv = (int *)malloc(sizeof(GL->numVertexes * sizeof(int)));
//* 初始化etv 数组
for (i = 0 ; i < GL->numVertexes; i++) {
//初始化
etv[i] = 0;
}
printf("TopologicSort:\t");
while (top != 0) {
gettop = stack[top--];
printf("%d -> ", GL->adjList[gettop].data);
count++;
//将弹出的顶点序号压入拓扑排序的栈中;
stack2[++top2] = gettop;
//例如gettop为V0 ,那么与V0相连接的结点就有etv[1] = 3; etv[2] = 4;
//例如gettop为V1 ,那么与V1连接的结点就有etv[4]= 3+6=9; etv[3] = 8;
//例如gettop为V2 ,那么与V2连接的结点就有etv[5]= 4+7=11; etv[3] = 12;
//例如gettop为V3 ,那么与V3连接的结点就有etv[4]= 12+3=15;
for(e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next)
{
k = e->adjvex;
//将i顶点连接的邻接顶点入度减1,如果入度减一后为0,则入栈
if(!(--GL->adjList[k].in))
stack[++top] = k;
//求各顶点事件的最早发生的时间etv值
//printf("etv[gettop]+e->weight = %d\n",etv[gettop]+e->weight);
//printf("etv[%d] = %d\n",k,etv[k]);
if ((etv[gettop] + e->weight) > etv[k]) {
etv[k] = etv[gettop] + e->weight;
}
}
}
printf("\n");
//打印etv(事件最早发生时间数组)
// for (i = 0; i < GL->numVertexes; i++) {
// printf("etv[%d] = %d\n",i,etv[i]);
// }
// printf("\n");
if(count < GL->numVertexes)
return ERROR;
else
return OK;
return OK;
}
//求关键路径, GL为有向网,则输出G的各项关键活动;
void CriticalPath(GraphAdjList GL){
EdgeNode *e;
int i,gettop,k,j;
//声明活动最早发生时间和最迟发生时间变量;
int ete,lte;
//求得拓扑序列,计算etv数组以及stack2的值
TopologicalSort(GL);
//打印etv数组(事件最早发生时间)
printf("etv:\n");
for(i = 0; i < GL->numVertexes; i++)
printf("etv[%d] = %d \n",i,etv[i]);
printf("\n");
//事件最晚发生时间数组
ltv = (int *)malloc(sizeof(int) * GL->numVertexes);
//初始化ltv数组
for (i = 0; i < GL->numVertexes; i++) {
//初始化ltv数组. 赋值etv最后一个事件的值
ltv[i] = etv[GL->numVertexes-1];
//printf("ltv[%d] = %d\n",i,ltv[i]);
}
//计算ltv(事件最晚发生时间) 出栈求ltv
while (top2 != 0) {
//出栈(栈顶元素)
gettop = stack2[top2--];
//找到与栈顶元素连接的顶点; 例如V0是与V1和V2连接
for (e = GL->adjList[gettop].firstedge; e; e = e->next) {
//获取与gettop 相连接的顶点
k = e->adjvex;
//计算min(ltv[k]-e->weight,ltv[gettop])
if (ltv[k] - e->weight < ltv[gettop]) {
//更新ltv 数组
ltv[gettop] = ltv[k] - e->weight;
}
}
}
//打印ltv 数组
printf("ltv:\n");
for (i = 0 ; i < GL->numVertexes; i++) {
printf("ltv[%d] = %d \n",i,ltv[i]);
}
printf("\n");
//求解ete,lte 并且判断lte与ete 是否相等.相等则是关键活动;
//2层循环(遍历顶点表,边表)
for(j=0; j<GL->numVertexes;j++)
{
for (e = GL->adjList[j].firstedge; e; e = e->next) {
//获取与j连接的顶点;
k = e->adjvex;
//ete 就是表示活动 <Vk, Vj> 的最早开工时间, 是针对这条弧来说的.而这条弧的弧尾顶点Vk 的事件发生了, 它才可以发生. 因此ete = etv[k];
ete = etv[j];
//lte 表示活动<Vk, Vj> 的最晚开工时间, 但此活动再晚也不能等Vj 事件发生才开始,而是必须在Vj 事件之前发生. 所以lte = ltv[j] - len<Vk, Vj>.
lte = ltv[k]-e->weight;
//如果ete == lte 则输出j,k以及权值;
if (ete == lte) {
printf("<%d-%d> length:%d\n",GL->adjList[j].data, GL->adjList[k].data, e->weight);
}
}
}
}
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