这篇博客介绍了如何使用C++实现关键路径算法。通过AdjGraph模板类的ModifyTopSort和CriticalPath函数，实现对有向无环图（AOE网）的拓扑排序，计算各个顶点事件的最早和最迟发生时间，并找出关键活动。文章详细展示了代码实现过程，包括统计顶点入度、拓扑排序、计算最迟发生时间和确定关键路径。
template<class EdgeType>
bool AdjGraph<EdgeType>::ModifyTopSort(int VE[100],int SortArray1[100])//对图进行拓扑排序,获得各个顶点事件的最早发生时间,将序列存放在数组SortArray中
{
int n=vertexNum;
int indegree[100];//创建一个数组记录各个顶点的入度
int v;
for(v=0;v<n;v++)//各个顶点的入度初始化为0,访问状态标记为未访问
{
indegree[v]=0;
Mark[v]=0;
VE[v]=0;
}
for(v=0;v<n;v++)//统计各个顶点的入边信息
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(matrix[v][i]!=1000)
indegree[i]++;
}
}
for(int i=0;i<
bool AdjGraph<EdgeType>::ModifyTopSort(int VE[100],int SortArray1[100])//对图进行拓扑排序,获得各个顶点事件的最早发生时间,将序列存放在数组SortArray中
{
int n=vertexNum;
int indegree[100];//创建一个数组记录各个顶点的入度
int v;
for(v=0;v<n;v++)//各个顶点的入度初始化为0,访问状态标记为未访问
{
indegree[v]=0;
Mark[v]=0;
VE[v]=0;
}
for(v=0;v<n;v++)//统计各个顶点的入边信息
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(matrix[v][i]!=1000)
indegree[i]++;
}
}
for(int i=0;i<
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