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数据结构与算法之关键路径

数据结构与算法之关键路径

作者: 大大纸飞机 | 来源:发表于2018-11-28 12:08 被阅读2次

    梳理活动的顺序仅仅是拓扑排序可以完成的功能之一,更有价值的是估量完成整个事件的最短时间。比如生产一辆汽车,虽然安排员工、准备原始材料是先行条件,但是组装各种零部件是可以同时进行的,例如制造轮子和发动机、外壳等是可以同时进行的,这样可以大大减少生产时间。这种场景我们称为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,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)。

    我们的目标就是在这样的AOE网中,确定它的最短完成时间,而具备最短时间的路径就是关键路径。

    把路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度,从起点到终点具有最大长度的路径叫关键路径,在关键路径上的活动叫关键活动。

    那么我们怎么确定一个活动是不是关键活动呢?以做饭为例,我们可以同时烧水、炒菜和熬粥,其中烧水只需要3分钟,炒菜需要10分钟,熬粥需要20分钟。那么很显然至少需要20分钟才能完成全部工作,也就是说在这20分钟时间里,熬粥必须从一开始就进行,而烧水则可以从开始进行,也可以等17分钟后再进行,炒菜也可以从开始进行,或者最晚等10分钟后进行。这里没有空闲时间的活动就是关键活动。

    例如下图就是一个AOE网,其中权值表示活动需要的时间:

    AOE网

    以从v0->v3为例,假设权值表示的时间单位为分钟,可选的路径有v0->v1->v3,需要8分钟,或者v0->v2->v3,需要12分钟。要尽快到达v3,则v2必须一开始立刻启动,而v1可以在最开始,或者等待4分钟之后再启动,所以v0->v2->v3是关键路径。按照此方式,可以得到此AOE网的关键路径如下:

    关键路径

    那么接下来,我们只需要确认每个顶点的最早开始时间和最晚开始时间,判断它们的时间差,如果没有时间差就是关键路径。

    代码实现

    首先,我们需要对AOE网进行拓扑排序,在排序的同时还可以得到每个顶点事件的最早发生时间,代码如下所示:

    public <T> boolean topoSort(ATGraph<T> atGraph,int[] earlestTimeVertex,Stack<ATVertex<T>> stack2) {
        int count = 0;
        Queue<ATVertex<T>> queue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < atGraph.getLen(); i++) {
            if (atGraph.getVertex(i).getIn() == 0) {
                queue.offer(atGraph.getVertex(i));
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()) {
            ATVertex<T> vertex = queue.poll();
            System.out.print(vertex.getData() + "->");
            //将排序的数据push到stack2中
            stack2.push(vertex);
            count++;
            //获取第一条边
            ATEdge<T> next = vertex.getNext();
            while (next != null) {
                //获取
                ATVertex<T> nextVertex = next.getVertex();
                nextVertex.setIn(nextVertex.getIn() - 1);
                if (nextVertex.getIn() == 0) {
                    queue.offer(nextVertex);
                }
    
                // 计算每个顶点可以执行的最早时间
                // 获取弧尾顶点下标
                int topIndex = atGraph.getVertexIndex(vertex);
                // 获取弧头顶点下标
                int index = atGraph.getVertexIndex(nextVertex);
                // 更新当前顶点可以发生的最早时间
                if (earlestTimeVertex[topIndex] + next.getWeight() > earlestTimeVertex[index]) {
                    earlestTimeVertex[index] = earlestTimeVertex[topIndex] + next.getWeight();
                }
                next = next.getNext();
            }
        }
    
        return count >= atGraph.getLen();
    }
    

    现在我们得到了最早发生时间,并且将全部顶点按照访问的先后顺序压进了一个栈中,这是为了方便进行计算最晚发生时间。从前向后计算最晚发生时间是复杂的,但是反过来却很简单,对于最后一个顶点,它的最晚发生时间和最早发生时间一定一致,而它前面的顶点,就必须在此时间点之前完成。参考代码如下:

    for (int i = 0; i < atGraph.getLen(); i++) {
        // 先将最晚发生时间都设置为最长时间
        latestTimeVertex[i] = earlestTimeVertex[atGraph.getLen()-1];
    }
    
    // 从后向前,更新每个顶点的最晚发生时间
    while (!stack2.isEmpty()){
        ATVertex<T> vertex = stack2.pop();
        ATEdge<T> next = vertex.getNext();
        while (next!=null){
            ATVertex<T> nextVertex = next.getVertex();
            int nextIndex = atGraph.getVertexIndex(nextVertex);
            int index = atGraph.getVertexIndex(vertex);
            if (latestTimeVertex[nextIndex]-next.getWeight()<latestTimeVertex[index]){
                latestTimeVertex[index] = latestTimeVertex[nextIndex]-next.getWeight();
            }
    
            next = next.getNext();
        }
    }
    

    最后,只要按照顺序比对这两个时间是否相等,就可以得到完整的关键路径了,完整代码如下:

    public <T> void criticalPath(ATGraph<T> atGraph){
        Stack<ATVertex<T>> stack2 = new Stack<>();
        int[] earlestTimeVertex = new int[atGraph.getLen()];
        int[] latestTimeVertex = new int[atGraph.getLen()];
    
        topoSort(atGraph,earlestTimeVertex,stack2);
        for (int i = 0; i < atGraph.getLen(); i++) {
            // 先将最晚发生时间都设置为最长时间
            latestTimeVertex[i] = earlestTimeVertex[atGraph.getLen()-1];
        }
    
        // 从后向前,更新每个顶点的最晚发生时间
        while (!stack2.isEmpty()){
            ATVertex<T> vertex = stack2.pop();
            ATEdge<T> next = vertex.getNext();
            while (next!=null){
                ATVertex<T> nextVertex = next.getVertex();
                int nextIndex = atGraph.getVertexIndex(nextVertex);
                int index = atGraph.getVertexIndex(vertex);
                if (latestTimeVertex[nextIndex]-next.getWeight()<latestTimeVertex[index]){
                    latestTimeVertex[index] = latestTimeVertex[nextIndex]-next.getWeight();
                }
    
                next = next.getNext();
            }
        }
    
        int ete,lte;
        for (int i = 0; i < atGraph.getLen(); i++) {
            ATVertex<T> vertex = atGraph.getVertex(i);
            ATEdge<T> next = vertex.getNext();
            while (next!=null){
                ATVertex<T> nextVertex = next.getVertex();
                int nextIndex = atGraph.getVertexIndex(nextVertex);
                lte = latestTimeVertex[nextIndex]-next.getWeight();
                ete = earlestTimeVertex[i];
                if (ete==lte){
                    System.out.println("路径:"+atGraph.getVertex(i).getData()+"->"+atGraph.getVertex(nextIndex).getData()+", 长度:"+ next.getWeight());
                }
                next = next.getNext();
            }
        }
    }
    

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