【PTA】关键活动 (30 分)

该博客主要介绍了如何使用C++实现关键路径算法。首先通过拓扑排序确定任务顺序,然后计算每个任务的最早开始时间和最迟完成时间,最后找出关键路径。代码中包含了数据结构如栈、队列和图的使用,以及关键路径的查找过程。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>
#define MAXN 110
using namespace std;

struct Node
{
    int v;
    int weight;
    Node(int _v,int _weight):v(_v),weight(_weight){}
};

int N,M;
vector<Node> Adj[MAXN];

stack<int> TopOrder;
int vl[MAXN],ve[MAXN];
int Indegree[MAXN];
int TopSort(){
    int LeastTime=0;
    queue<int> q;
    fill(ve,ve+N,0);
    for(int i=0;i<N;i++){
        if(Indegree[i]==0){
            q.push(i);
        }
    }
    while(!q.empty()){
        int u=q.front();
        q.pop();
        TopOrder.push(u);//保存了序列,就不需要再用cnt了

        for(int i=0;i<Adj[u].size();i++){
            int v=Adj[u][i].v;
            if(--Indegree[v]==0){
                q.push(v);
            }
            if(ve[u]+Adj[u][i].weight>ve[v]){
                ve[v]=ve[u]+Adj[u][i].weight;
            }
            if(ve[v]>LeastTime) LeastTime=ve[v];
        }

    }
    if(TopOrder.size()!=N) return 0;
    else       return LeastTime;
}

void CriticalPath(){
    int LeastTime=TopSort();
    printf("%d\n",LeastTime);
    if(LeastTime==0) return;
    fill(vl,vl+N,LeastTime);

    while(!TopOrder.empty()){
        int u=TopOrder.top();
        TopOrder.pop();

        for(int i=0;i<Adj[u].size();i++){
            int v=Adj[u][i].v;

            if(vl[v]-Adj[u][i].weight<vl[u]){
                vl[u]=vl[v]-Adj[u][i].weight;
            }
        }
    }

    for(int u=0;u<N;u++){
        for(int i=Adj[u].size()-1;i>=0;i--){//边起点升序,边终点按输入逆序
            int v=Adj[u][i].v;
            int w=Adj[u][i].weight;

            int e=ve[u];
            int l=vl[v]-w;
            if(e==l){
                printf("%d->%d\n",u+1,v+1);
            }
        }
    }

}



int main(){
    scanf("%d %d",&N,&M);
    
    int tmp1,tmp2,tmpl;
    for(int i=0;i<M;i++){
        scanf("%d %d %d",&tmp1,&tmp2,&tmpl);
        Adj[tmp1-1].push_back(Node(tmp2-1,tmpl));
        Indegree[tmp2-1]++;//入度在输入时初始化
    }

    CriticalPath();
   
    return 0;
}

### 浙江大学数据结构PTA关键活动习题解析 在浙江大学的数据结构课程中,关键路径算法用于解决项目管理中的时间安排问题。对于给定的任务网络图,通过计算各个顶点事件的最早发生时间和最迟允许发生时间来确定哪些边代表的关键活动决定了整个项目的工期长度[^1]。 #### 定义与概念 在一个AOE网(Activity On Edge Network)里,节点表示事件而弧线则代表着具体的任务或是活动,并且每条边上都附有一个权值用来表明该活动所需的时间开销。如果存在一条从起点到终点最长路径,则这条路径即为所谓的“关键路径”,其上的所有活动都是关键活动。任何一项关键活动延迟都会造成整体工程进度延后。 #### 解决方案概述 为了找到所有的关键活动,需要执行如下操作: - 计算每个顶点所对应事件能够发生的最小可能时刻(称为ve(v),Vertex Earliest time) - 同样地也要求得这些事件最晚应该何时结束而不影响全局计划(vl(v), Vertex Latest time) 当某项活动ai由结点j指向k构成时,只有满足条件`e(i)=l(i)`才说明它是关键性的;这里定义: - `e(i)` 表示此活动中最早的启动时机; - `l(i)` 则指明它最后可被推迟至何刻仍不会拖慢总体流程的速度。 ```python def find_critical_activities(graph, weights): n = len(graph) # 初始化 ve 和 vl 数组 ve = [float('inf')] * n vl = [0] * n # 执行拓扑排序并计算 ve[] order = topological_sort(graph) ve[order[0]] = 0 for node in order: for neighbor in graph[node]: if ve[node] + weights[(node, neighbor)] < ve[neighbor]: ve[neighbor] = ve[node] + weights[(node, neighbor)] # 反向遍历更新 vl[] 值 vl[-1] = ve[-1] critical_edges = [] for i in reversed(order[:-1]): for j in graph[i]: if (ve[i] == vl[j] - weights.get((i,j))): critical_edges.append((i,j)) vl[i] = min(vl[i], vl[j]-weights.get((i,j))) return critical_edges ``` 上述代码实现了寻找关键活动的功能,其中包含了两个主要部:一是正向传播以获取每个节点上事件能尽早开始的时间;二是逆序处理得到最晚截止期限。最终返回的是那些符合条件的关键边列表。
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