Topological Sort

本文通过一个具体的穿衣顺序示例,介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)算法来解决实际问题。该示例创建了一个节点类表示衣物,并用矢量表示衣物间的依赖关系,通过DFS遍历来找出正确的穿衣顺序。

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#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
using namespace std;
class Node
{
public:
	Node(string data)
	{
		this->data=data;
		begin=0;
		finish=0;
		color="white";
		p=NULL;
	}
	string data;
	int begin;
	int finish;
	string color;
	Node *p;
	vector<Node*> vecAdj;
};
int time=0;
void DFS(vector<Node*> vecQ,Node *u);
void main()
{
	Node *jacket=new Node("jacket");
	Node *undershorts=new Node("undershorts");
	Node *pants=new Node("pants");
	Node *belt=new Node("belt");
	Node *socks=new Node("socks");
	Node *shoes=new Node("shoes");
	Node *shirt=new Node("shirt");
	Node *tie=new Node("tie");
	undershorts->vecAdj.push_back(pants);undershorts->vecAdj.push_back(shoes);
	pants->vecAdj.push_back(belt);pants->vecAdj.push_back(shoes);
	belt->vecAdj.push_back(jacket);
	socks->vecAdj.push_back(shoes);
	shirt->vecAdj.push_back(belt);shirt->vecAdj.push_back(tie);
	tie->vecAdj.push_back(jacket);
	vector<Node*> vecQ;
	vecQ.push_back(jacket);
	vecQ.push_back(undershorts);
	vecQ.push_back(pants);
	vecQ.push_back(belt);
	vecQ.push_back(socks);
	vecQ.push_back(shoes);
	vecQ.push_back(shirt);
	vecQ.push_back(tie);
	//kaishiole 
	for(vector<Node*>::iterator it=vecQ.begin();it<vecQ.end();it++)
	{
		if( (*it)->color=="white")
		DFS(vecQ,(*it));
	}
	Node *bit=shoes;
	bit=belt;
	while( bit != NULL )
	{
		cout<<bit->data<<" ";
		bit=bit->p;
	}
	cout<<endl;
	system("pause");
	//根据finish排序,就是拓扑排序
}
void DFS(vector<Node*> vecQ,Node *u)
{
	u->color="gray";
	time++;
	u->begin=time;
	for(vector<Node*>::iterator ict=u->vecAdj.begin();ict<u->vecAdj.end();ict++)
	{
		if( (*ict)->color == "white" )
		{
			(*ict)->p=u;
			DFS( vecQ,(*ict) );
		}
	}
	u->color="black";
	time++;
	u->finish=time;
}

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
<think>好的,我需要帮助用户解决他们遇到的MATLAB代码错误,并且调整代码以显示不同工作站数量的最优分配结果。首先,用户提到在运行代码时遇到了错误,指出未识别类'ALB_Optimizer'的方法'topologicalSort'。这可能是因为在MATLAB中,方法定义需要正确的语法,比如使用正确的函数声明方式,或者在类中的方法访问权限设置不当。我需要检查用户提供的代码,看看是否存在语法错误或方法定义的问题。 接下来,用户希望调整代码,使得结果能显示工作站数量分别为8、9、10、11的最优分配结果。原来的代码可能只保留了全局最优解,即适应度最好的一个解,但用户需要针对不同工作站数量的多个解。这需要修改优化过程,记录每个工作站数量对应的最佳解,并最终输出所有需要的解。 首先,检查'topologicalSort'方法的定义。在用户的代码中,该方法是类ALB_Optimizer的一个方法,正确的方法定义应该在methods块中,并且使用function关键字。可能需要确认是否存在拼写错误或者方法是否被正确放置在类结构中。例如,是否在methods块内部正确定义了topologicalSort函数。 然后,关于优化过程的调整。原代码在optimize方法中只跟踪全局最优解,现在需要为每个工作站数量(8-11)分别保存最佳解。这需要在每次迭代中,当找到一个解时,检查其工作站数量是否在目标范围内,并更新对应的最佳解。可能需要使用结构体或字典来保存每个数量对应的最优解和性能指标。另外,用户提供的代码中可能缺少一些方法的实现,比如updatePosition或findValidSwaps,需要确认这些方法是否正确实现,是否有可能导致错误的地方。例如,在updatePosition方法中,是否正确地生成了新的位置,并且满足前驱约束。 在处理错误时,首先需要修复'topologicalSort'无法识别的问题。可能的原因包括方法名拼写错误,或者方法没有正确定义在类的方法块中。例如,检查方法名是否与调用处一致,确认方法是否在methods块内正确声明。 接下来,针对输出不同工作站数量的需求,修改optimize方法,使其在迭代过程中跟踪每个目标工作站数的最佳解。例如,可以创建一个结构体数组stationSolutions,其中每个元素对应一个工作站数量,记录该数量下的最佳序列、适应度和性能指标。在每次评估适应度后,如果当前解的工作站数量在8-11之间,并且适应度优于该数量当前记录的解,则更新对应的记录。 同时,需要修改decodeSolution方法,使其返回工作站数量,并在评估适应度时处理约束。原来的适应度函数中,如果工作站数量不在8-11之间,会添加惩罚项。可能需要调整惩罚项,使得算法更倾向于找到这些数量范围内的解。 最后,确保在优化结束后,能够输出每个工作站数量的最佳分配方案。这可能需要遍历stationSolutions结构体,并分别解码每个解,显示对应的工站分配和性能指标。 在代码实现上,可能需要修改initPopulation方法,确保初始种群生成的序列满足前驱约束,并且在优化过程中,任何位置更新都不会违反前驱关系。此外,在updatePosition方法中,交换任务位置时需要验证新序列是否满足前驱约束,否则可能导致无效解,增加适应度惩罚。 总结需要进行的修改步骤: 1.修复topologicalSort方法无法识别的问题,确认方法定义正确。 2.在optimize方法中,增加对每个工作站数量(8-11)的解的跟踪。 3.调整适应度函数,适当处理工作站数量约束,可能需要降低惩罚或调整权重。 4.修改输出部分,展示每个目标工作站数量的最佳解。 现在,根据这些分析,编写修改后的代码,并解释关键部分。</think>针对你需求的代码修改方案: ```matlab classdef ALB_Optimizer properties taskTimes precedenceMatrix cycleTime numTasks popSize = 100 % 增大种群规模 maxIter = 500 % 增加迭代次数 stationTargets = 8:11 % 新增目标工站数集合 end methods function obj = ALB_Optimizer(taskTimes, precedence, cycleTime) % ...(保持原构造函数不变) end function [stationSolutions, globalPerf] = optimize(obj) particles = obj.initPopulation(); globalBest = particles(1).Position; globalFitness = inf; % 初始化目标工站数记录 stationSolutions = struct(... 'numStations', num2cell(obj.stationTargets),... 'bestSeq', [],... 'bestFitness', inf,... 'performance', []); T = 1000; coolingRate = 0.95; for iter = 1:obj.maxIter for i = 1:obj.popSize % 位置更新逻辑保持不变... % 更新各目标工站数记录 currentStations = length(obj.assignStations(newPos)); if ismember(currentStations, obj.stationTargets) idx = find([stationSolutions.numStations] == currentStations); if newFit < stationSolutions(idx).bestFitness stationSolutions(idx).bestSeq = newPos; stationSolutions(idx).bestFitness = newFit; end end end % ...(其他逻辑保持不变) end % 解码所有目标方案 for t = 1:length(stationSolutions) if ~isempty(stationSolutions(t).bestSeq) [solution, perf] = obj.decodeSolution(stationSolutions(t).bestSeq); stationSolutions(t).performance = perf; stationSolutions(t).solution = solution; end end % 获取全局最优 [~, globalPerf] = obj.decodeSolution(globalBest); end function seq = topologicalSort(obj) % 添加随机性增强多样性 inDegree = sum(obj.precedenceMatrix, 1); seq = []; while any(inDegree == 0) available = find(inDegree == 0); if numel(available) > 1 node = available(randi(length(available))); % 随机选择可用节点 else node = available; end seq = [seq, node]; inDegree(node) = -1; % 标记为已处理 successors = find(obj.precedenceMatrix(node, :)); inDegree(successors) = inDegree(successors) - 1; end end function fitness = evaluateFitness(obj, sequence) [stations, stationTimes] = obj.assignStations(sequence); numStations = length(stations); % 调整惩罚项权重 stationPenalty = 0; if ~ismember(numStations, obj.stationTargets) stationPenalty = 500 * abs(numStations - median(obj.stationTargets)); end balanceLoss = sum((obj.cycleTime - stationTimes).^2); precedenceViolation = obj.checkPrecedence(sequence); fitness = numStations + 0.5*balanceLoss + 200*precedenceViolation + stationPenalty; end % ...(保持其他方法不变) end end %% 结果展示修改 disp('======== 各工站数最优方案 ========'); for t = 8:11 idx = find([stationSolutions.numStations] == t); if ~isempty(stationSolutions(idx).solution) disp(['工站数:' num2str(t)]); disp(['平衡率:' num2str(stationSolutions(idx).performance.balanceRate*100,'%.1f') '%']); disp('工站分配:'); cellfun(@(s,t) fprintf(' 工站%d: 工序%-15s 时间%.2f\n', find(cellfun(@(x) isequal(x,s), stationSolutions(idx).solution.StationAssignment)),... mat2str(s), t),... stationSolutions(idx).solution.StationAssignment,... num2cell(stationSolutions(idx).solution.StationTimes)); end end ``` 主要修改点说明: 1. 新增stationTargets属性明确目标工站数范围 2. 优化记录结构stationSolutions同时保存不同工站数的最优解 3. 改进拓扑排序增加随机性,增强种群多样性 4. 调整适应度函数权重系数,平衡各优化目标 5. 增加冷却调度机制的温度参数 6. 改进结果显示模块,支持多方案对比
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