7-11 关键活动

本文介绍了一种用于工程项目中任务调度的算法实现,该算法能够判定给定任务调度方案的可行性,并计算出完成整个工程项目所需的最短时间。同时,文章详细阐述了如何确定哪些任务是关键活动,对于理解工程项目管理和软件开发流程具有重要的参考价值。

假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行。“任务调度”包括一组子任务、以及每个子任务可以执行所依赖的子任务集。

比如完成一个专业的所有课程学习和毕业设计可以看成一个本科生要完成的一项工程,各门课程可以看成是子任务。有些课程可以同时开设,比如英语和C程序设计,它们没有必须先修哪门的约束;有些课程则不可以同时开设,因为它们有先后的依赖关系,比如C程序设计和数据结构两门课,必须先学习前者。

但是需要注意的是,对一组子任务,并不是任意的任务调度都是一个可行的方案。比如方案中存在“子任务A依赖于子任务B,子任务B依赖于子任务C,子任务C又依赖于子任务A”,那么这三个任务哪个都不能先执行,这就是一个不可行的方案。

任务调度问题中,如果还给出了完成每个子任务需要的时间,则我们可以算出完成整个工程需要的最短时间。在这些子任务中,有些任务即使推迟几天完成,也不会影响全局的工期;但是有些任务必须准时完成,否则整个项目的工期就要因此延误,这种任务就叫“关键活动”。

请编写程序判定一个给定的工程项目的任务调度是否可行;如果该调度方案可行,则计算完成整个工程项目需要的最短时间,并输出所有的关键活动。

输入格式:

输入第1行给出两个正整数N()和M,其中N是任务交接点(即衔接相互依赖的两个子任务的节点,例如:若任务2要在任务1完成后才开始,则两任务之间必有一个交接点)的数量。交接点按1~N编号,M是子任务的数量,依次编号为1~M。随后M行,每行给出了3个正整数,分别是该任务开始和完成涉及的交接点编号以及该任务所需的时间,整数间用空格分隔。

输出格式:

如果任务调度不可行,则输出0;否则第1行输出完成整个工程项目需要的时间,第2行开始输出所有关键活动,每个关键活动占一行,按格式“V->W”输出,其中V和W为该任务开始和完成涉及的交接点编号。关键活动输出的顺序规则是:任务开始的交接点编号小者优先,起点编号相同时,与输入时任务的顺序相反。

输入样例:

7 8
1 2 4
1 3 3
2 4 5
3 4 3
4 5 1
4 6 6
5 7 5
6 7 2

输出样例:

17
1->2
2->4
4->6
6->7
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define MAXVER 105
#define INFINITY 65535

int G[MAXVER][MAXVER];  //图
int early[MAXVER];      //最早发生时间
int late[MAXVER];      //最迟发生时间
int in[MAXVER];        //入度
int out[MAXVER];       //出度
int nv,ne;            //顶点数目 ,边数目

void CreatGraph();
int EarlyTime();
void LateTime(int Scost);
int FindMax( int a,int b);
int FindMin( int a,int b);

int main()
{
    int flag;
    int i,j;
    scanf("%d %d",&nv,&ne);

    CreatGraph();
    flag = EarlyTime();
    if( flag==-1)
    {
        printf("0\n");
    }
    else
    {
        printf("%d\n",flag);
        LateTime( flag );
        for( i=1; i<=nv; i++)
        {
            if(early[i] != late[i])
                continue;
            for( j=nv; j>=1 ; j--)
            {
                if( G[i][j]>=0 && early[j]==late[j] &&late[j]-G[i][j]==early[i])
                {
                    //i,j均在关键路径上且相邻
                    printf("%d->%d\n",i,j);
                }
            }
        }

    }
    return 0;
}

void CreatGraph()
{
    int i,j;
    int s,d,cost;

    for( i=1; i<=nv; i++)
    {
        for( j=1; j<=nv; j++)
        {
            G[i][j] = -1;
        }
        early[i] = 0;
        late[i] = INFINITY;
        in[i] = 0;
        out[i] = 0;
    }
    for( i=0; i<ne; i++)
    {
        scanf("%d %d %d",&s,&d,&cost);
        G[s][d] = cost;   //有向边
        in[d] ++;
        out[s]++;
    }

}

int EarlyTime()
{
    int queue[nv];
    int first =-1,rear = -1;
    int count=0;
    int i;
    int temp,ret=0;

    for( i=1; i<=nv; i++)
    {
        if( in[i]==0)
        {
            //如果入度为0则入队
            queue[++rear] = i;
        }
    }

    while( first<rear)    //判断队是否为空
    {
        temp = queue[++first];   //出队
        count++;
        for( i=1; i<=nv; i++)
        {
            if( G[temp][i]>=0 )
            {
                in[i]--;
                early[i] = FindMax( early[i],early[temp]+G[temp][i]);
                if( in[i]==0)
                {
                    queue[++rear] = i;
                }
            }
        }
    }
    if( count!=nv)
    {
        ret = -1;
    }
    else
    {
        ret = early[1];
        for( i=2; i<=nv; i++)
        {
            if(early[i] > ret)
            {
                //找出最大的early[i]
                ret = early[i];
            }
        }
    }

    return ret;
}

void LateTime(int Scost)
{
    int i;
    int queue[MAXVER];
    int first=-1,rear=-1;
    int temp;

    for( i=1; i<=nv; i++)
    {
        if( out[i]==0)
        {
            queue[++rear] = i;
            late[i] = Scost;
        }
    }

    while( first<rear )
    {
        temp = queue[++first];
        for( i=nv; i>=1; i--)
        {
            if( G[i][temp]>=0)
            {
                late[i] = FindMin( late[i],late[temp]-G[i][temp]);
                out[i]--;
                if(out[i]==0)
                {
                    queue[++rear] = i;
                }
            }
        }

    }

}
int FindMax( int a,int b)
{
    if( a>b )
    {
        return a;
    }
    else
    {
        return b;
    }
}
int FindMin( int a,int b)
{
    if( a>b )
    {
        return b;
    }
    else
    {
        return a;
    }
}

7-11 关键活动 分数 30 作者 DS课程组 单位 浙江大学 假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行。“任务调度”包括一组子任务、以及每个子任务可以执行所依赖的子任务集。 比如完成一个专业的所有课程学习和毕业设计可以看成一个本科生要完成的一项工程,各门课程可以看成是子任务。有些课程可以同时开设,比如英语和C程序设计,它们没有必须先修哪门的约束;有些课程则不可以同时开设,因为它们有先后的依赖关系,比如C程序设计和数据结构两门课,必须先学习前者。 但是需要注意的是,对一组子任务,并不是任意的任务调度都是一个可行的方案。比如方案中存在“子任务A依赖于子任务B,子任务B依赖于子任务C,子任务C又依赖于子任务A”,那么这三个任务哪个都不能先执行,这就是一个不可行的方案。 任务调度问题中,如果还给出了完成每个子任务需要的时间,则我们可以算出完成整个工程需要的最短时间。在这些子任务中,有些任务即使推迟几天完成,也不会影响全局的工期;但是有些任务必须准时完成,否则整个项目的工期就要因此延误,这种任务就叫“关键活动”。 请编写程序判定一个给定的工程项目的任务调度是否可行;如果该调度方案可行,则计算完成整个工程项目需要的最短时间,并输出所有的关键活动。 输入格式: 输入第1行给出两个正整数N(≤100)和M,其中N是任务交接点(即衔接相互依赖的两个子任务的节点,例如:若任务2要在任务1完成后才开始,则两任务之间必有一个交接点)的数量。交接点按1N编号,M是子任务的数量,依次编号为1M。随后M行,每行给出了3个正整数,分别是该任务开始和完成涉及的交接点编号以及该任务所需的时间,整数间用空格分隔。 输出格式: 如果任务调度不可行,则输出0;否则第1行输出完成整个工程项目需要的时间,第2行开始输出所有关键活动,每个关键活动占一行,按格式“V->W”输出,其中V和W为该任务开始和完成涉及的交接点编号。关键活动输出的顺序规则是:任务开始的交接点编号小者优先,起点编号相同时,与输入时任务的顺序相反。 输入样例: 7 8 1 2 4 1 3 3 2 4 5 3 4 3 4 5 1 4 6 6 5 7 5 6 7 2 输出样例: 17 1->2 2->4 4->6 6->7 代码长度限制 16 KB 时间限制 400 ms 内存限制 64 MB 栈限制 8192 KB使用c++
最新发布
11-21
这是一个典型的 **关键路径(Critical Path)问题**,要求我们: 1. 判断任务调度是否可行(即图中是否有环) 2. 若可行,计算整个工程的最短完成时间(即最长路径长度) 3. 输出所有构成关键路径的任务(关键活动--- ### ✅ 解题思路 #### 1. 基本概念 - 每个“交接点”是一个事件节点(顶点),编号从 1 到 N - 每条“子任务”是一条有向边:`u -> v`,耗时为 `w` - 工程开始于入度为0的节点,结束于出度为0的节点 - 整个项目的最短完成时间 = 从起点到终点的 **最长路径(关键路径)** - 关键活动:位于关键路径上的边,其延迟会导致整体工期延长 #### 2. 算法步骤 1. **拓扑排序**: - 构建邻接表和入度数组 - 使用队列进行 BFS 式拓扑排序 - 若不能访问所有节点 → 存在环 → 输出 `0` 2. **计算最早发生时间 `ve[]`**(Vertex Earliest): - 在拓扑序中,对每个出边更新目标点: `ve[v] = max(ve[v], ve[u] + w)` 3. **计算最晚发生时间 `vl[]`**(Vertex Latest): - 初始化 `vl[i] = ve[sink]`(汇点的最晚时间等于最早时间) - 按逆拓扑序遍历,反向松弛: `vl[u] = min(vl[u], vl[v] - w)` 4. **找关键活动**: - 对每条边 `u->v`,权值为 `w` - 如果满足:`ve[u] == vl[u] && ve[v] == vl[v] && ve[u] + w == ve[v]` - 或更直接地:该边的 **边的最早开始时间 = 最晚开始时间** - 即:`e = ve[u]`, `l = vl[v] - w`, 若 `e == l` → 是关键活动 5. **输出顺序**: - 所有关键活动按“起点编号小者优先;起点相同时,按输入顺序的**逆序**” - 所以我们要记录每条边的输入顺序,并在最后排序时使用 --- ### ✅ C++ 实现代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 105; struct Edge { int u, v, w, id; }; int main() { int N, M; cin >> N >> M; vector<vector<pair<int, int>>> graph(N + 1); // graph[u]: {v, w} vector<int> indegree(N + 1, 0); vector<Edge> edges; // 保存原始边及其输入顺序 for (int i = 0; i < M; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; graph[u].push_back({v, w}); indegree[v]++; edges.push_back({u, v, w, i}); // 记录输入顺序 i } // Step 1: Topological sort and compute ve[] vector<int> ve(N + 1, 0); // earliest time for each event vector<int> topo; queue<int> q; for (int i = 1; i <= N; ++i) { if (indegree[i] == 0) { q.push(i); } } while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); topo.push_back(u); for (auto& edge : graph[u]) { int v = edge.first; int w = edge.second; ve[v] = max(ve[v], ve[u] + w); indegree[v]--; if (indegree[v] == 0) { q.push(v); } } } // Check feasibility if (topo.size() != N) { cout << 0 << endl; return 0; } // Step 2: Compute vl[] (latest time) vector<int> vl(N + 1, INT_MAX); int sink = *max_element(topo.begin(), topo.end(), [&](int a, int b) { return ve[a] < ve[b]; }); // Actually, the sink(s) are nodes with max ve[], but we can set all vl to max ve int project_time = ve[sink]; for (int i = 1; i <= N; ++i) { if (ve[i] == project_time) { // If multiple sinks, they should have same vl vl[i] = project_time; } else { vl[i] = project_time; } } // But better: initialize all vl as project_time fill(vl.begin(), vl.end(), project_time); // Reverse topological order reverse(topo.begin(), topo.end()); for (int u : topo) { for (auto& edge : graph[u]) { int v = edge.first; int w = edge.second; if (vl[v] != INT_MAX) { vl[u] = min(vl[u], vl[v] - w); } } } // Step 3: Find critical activities vector<Edge> criticals; for (const auto& e : edges) { int u = e.u, v = e.v, w = e.w; int early_start = ve[u]; int late_start = vl[v] - w; if (early_start == late_start) { criticals.push_back(e); } } // Sort criticals: by u ascending, then by input id descending (reverse order) sort(criticals.begin(), criticals.end(), [](const Edge& a, const Edge& b) { if (a.u != b.u) return a.u < b.u; return a.id > b.id; // reverse input order }); // Output cout << project_time << endl; for (const auto& e : criticals) { cout << e.u << "->" << e.v << endl; } return 0; } ``` --- ### 🔍 代码解释 | 步骤 | 功能 | |------|------| | `graph` 和 `indegree` | 建图并统计入度 | | 拓扑排序 | 同时计算 `ve[]`(最早事件时间) | | `vl[]` 初始化 | 所有节点初始化为总工期 | | 逆拓扑序更新 `vl[]` | `vl[u] = min(vl[u], vl[v] - w)` | | 关键活动判断 | 边 `(u,v)` 的最早开始时间 = `ve[u]`,最晚开始时间 = `vl[v] - w`,若相等则是关键活动 | | 排序规则 | 起点升序,同起点按输入顺序逆序 | --- ### 🧪 示例验证 输入: ``` 7 8 1 2 4 1 3 3 2 4 5 3 4 3 4 5 1 4 6 6 5 7 5 6 7 2 ``` - 关键路径:`1→2→4→6→7`,总长:4+5+6+2=17 - 输出: ``` 17 1->2 2->4 4->6 6->7 ``` ✅ 完全匹配样例! 另一个情况如果存在环,则 `topo.size() != N` → 输出 `0` --- ### ⚠️ 注意事项 - 顶点编号从 `1` 开始!注意数组边界 - 多个源点或汇点也能处理(`ve` 和 `vl` 正确初始化即可) - 逆拓扑序必须是原拓扑序列的反转 - 排序时要保留原始输入 ID 用于逆序输出 --- ###
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