所谓有权图，就是图中的每一条边上都会有相应的一个或一组值。通常情况下，这个值只是一个数字如：在交通运输网中，边上的权值可能表示的是路程，也可能表示的是运输费用(显然二者都是数字)。不过，边上的权值也有可能是其它东西，比如说是一个字符串，甚至是一个更加复杂的数据包，里面集合了更多的数据克鲁斯卡尔算法的核心思想是：在带权连通图中，不断地在边集合中找到最小的边，如果该边满足得到最小生成树的条件，就将其构
大二学习了数据结构，期末复习时做总结，由于学习数据结构时主要学了c语言和java语言，所以选择用java语言表示，并且由于java语言源代码对大部分数据结构有实现，所以可以作为参考，这样既复习了javase，也复习了数据结构的知识。顺序表结构主要结构有三项：底层数组，最大表长和当前表长。底层数组：顺序表使用数组作为底层存储容器最大表长：就是顺序表底层数组有大小，也就是顺序表最多能存的元素当前表长：
对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序.线性结构概念总的
工作流如下图所示,要求每一个任务只执行一次,不重复执行,要求任务的所有前置任务必须完成才能往后执行,例如任务7必须在任务13,2,3三个任务完成之后才能执行,而任务13,2,3属于独立的任务,可以并发执行 根据多线程求得出6个路线数据每个线程可以独立执行,所有线程相同的任务不能重复执行,当前任务必须在前置任务完成之后才能执行,路线:[1, 2, 7, 10, 12] 路线:[1, 13,
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2023-08-16 22:00:17
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目录一、什么是AOE网？1.1 AOE网的定义和性质1.2 AOE网的应用二、什么是关键路径？2.1 关键路径和关键活动的定义2.2 寻找关键活动2.2.1 事件的最早发生时间ve[i]2.2.2 事件的最晚发生时间vl[i]2.2.3 活动的最早开始时间ee[i] 2.2.4 活动的最晚开始时间el[i] 三、关键路
目录1 拓扑序列——AOV 网1.1 手工运算拓扑序列1.2 手工运算逆拓扑序列1.3 代码实现拓扑序列1.4 代码实现逆拓扑序列（DFS 算法）2 关键路径——AOE 网2.1 所有事件的最早发生时间 ve(vk)2.2 所有事件的最迟发生时间 vl(vk)2.3 所有活动的最早发生时间 e(ai)2.4 所有活动的最迟发生时间 l(ai)2.5 所有活动的时间余量 d(ai)3 有向无环图（D
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2023-07-19 10:12:52
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一、有向无环图一个无环的有向图称做有向无环图（Directed Acyclic Graph）。简称DAG 图。在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。因为有向图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成环，因此有向无环图未必能转化成树，但任何有向树均为有向无环图。使用有向无环图解题时，要先判断是否是有向无环题。如果任务x必须在任务y之前完
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2023-08-13 19:11:59
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拓扑序列：可以用来判断一个有向图是否有环！ 拓扑排序可以判断有向图是否存在环。我们可以对任意有向图执行上述过程，在完成后检查A序列的长度。 若A序列的长度小于图中点的数量，则说明某些节点未被遍历，进而说明图中存在环。拓扑排序是结合bfs框架来实现的，每次从入度为0的点开始搜索；所以需要先预处理出来所有入度为0的节点，入队，然后去遍历这些入度为0的点，每次将这些点进行逻辑上的删除，然后更新它的直接邻
文章目录一、题目1、原题链接2、题目描述二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、知识风暴拓扑排序 一、题目1、原题链接3696. 构造有向无环图2、题目描述给定一个由 n 个点和 m 条边构成的图。不保证给定的图是连通的。图中的一部分边的方向已经确定，你不能改变它们的方向。剩下的边还未确定方向，你需要为每一条还未确定方向的边指定方向。你需要保证在确定所有边的方向后，生成的图是一个有
遍历有向无环图，寻找最优路径：1、假设我们从A点走到B点，可以经过不同的地方，分别用1,2,3,4,5,6表示，A用0表示，B用7表示，从一个地方到另一个地方，中间的路好走的程度用w表示，w越大表示越好走，因此我们可以建立数学模型如下图1所示：图12、根据数学模型，我们判断这是一个有向无环图遍历问题，有向无环图遍历有两种方法，（1）、广度优先（BFS）、（2）、深度优先（DFS）而我们需要的结果是
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2023-09-13 13:20:05
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1. 引言有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向图的一种，字面意思的理解就是图中没有环。常常被用来表示事件之间的驱动依赖关系，管理任务之间的调度。拓扑排序是对DAG的顶点进行排序，使得对每一条有向边(u, v)，均有u（在排序记录中）比v先出现。亦可理解为对某点v而言，只有当v的所有源点均出现了，v才能出现。下图给出有向无环图的拓扑排序：下图给出的顶点排序不是拓
一、介绍1.有向无环图（DAG）2.拓扑排序1.偏序2.全序3.拓扑有序4.拓扑排序3.AOV(Activity On Vertex 顶点表示活动的网)概念举例应用4.AOE(Activity On Edge 边表示活动的网)概念举例性质5.关键路径概念举例二、实现拓扑排序算法思想 算法实现1.DAG的创建2.拓扑排序3.全部代码代码执行结果三、实现求关键路径算法思想算法实现有向图类：得
有向无环图及其应用一.有向无环图的概念二.拓扑排序(AOV网)1.概念2.偏序与全序a).偏序b).全序c).偏序与全序的区别3.拓扑有序4.拓扑排序的过程三.关键路径(AOE网)1.概念2.实现a).最早发生时间Ve(j)b).最晚发生时间Vl(j)c).e(i)d).l(i)四.代码1.AOV2.AOE 一.有向无环图的概念一个无环的有向图称作有向无环图。简称DAG图。DAG图是相较于有向树
4-9 无向图的环检测如果在遍历的过程中，发现某个顶点有一条边指向已经访问过的顶点，且这个已访问过的顶点不是当前顶点的父节点（这里的父节点表示DFS遍历顺序中的父节点），则说明图包含环。如图中：从0开始DFS（深度优先遍历），0->6->4->5，此时顶点5的一条边指向顶点0，顶点0已经访问过，但却不是顶点5的父节点（顶点4），说明出现了环。package
文章目录一、有向无环图1.判断2.应用①表达式共享②AOV网二、拓补排序1.拓补排序算法2.数据结构的实现三、关键路径1.参数介绍2.具体算法 一、有向无环图 即DAG(Directed Acycline Graph)，为图中无环的有向图。 1.判断①深度优先搜索： 可以使用DFS，找出是否存在环：从某个顶点出发，进行DFS，若存在一条从顶点到已访问顶点的回边（即遍历到同一个点两次），则有
1.Kahn 算法Kahn 算法实际上用的是贪心算法思想，思路非常简单、好懂。定义数据结构的时候，如果 s 需要先于 t 执行，那就添加一条 s 指向 t 的边。所以，如果某个顶点入度为 0， 也就表示，没有任何顶点必须先于这个顶点执行，那么这个顶点就可以执行了。 我们先从图中，找出一个入度为
目录前言一、拓扑排序二、关键路径总结前言一个无环的有向图称为有向无环图，简称DAG图。 有向无环图也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 解决的实际问题： 1.一是工程能否顺利进行；------------------------ 拓扑排序 2.二是估算整个工程完成所必须的最短时间。 ---------关键路径一、拓扑排序1.什么是拓扑排序？由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序的操作
一、问题描述前两天一个学金融的小伙伴找我帮忙写计算机课的作业，因为英语不好，以为是让求两点间的最大路径，之前自己实现过dijkstra算法，觉得可能不难就答应了。但是只想到了用穷举法枚举出所有路径的笨方法二、思路阐述 既然是图，就要先把图的关系表示出来，咱们用Vertex.java来表示结点，结点维护着与它相连的边，Edge.java来表示边，GraphIn
文章目录1. DFS(1) 判断环的存在(2) 输出环路2. BFS(1) 判断环的存在(2) 输出环路3. Union-Find(1) 原理讲解(2) 代码实现 本文针对无向图的判环问题进行论述。无向图判断环的存在很容易。注意，这里不要求无向图是连通图，如果无向图中的任一连通分量中有环，就说无向图中存在环。1. DFS对于无向图来说，如果深度优先遍历过程中遇到回边，即指向已经访问过的顶点的边，
总结一下判断图是否有环的所有方法，先只给出描述，后面有时间之后给出代码实现。一、无向图方法1、 我们知道对于环1-2-3-4-1，每个节点的度都是2，基于此我们有如下算法（这是类似于有向图的拓扑排序）：求出图中所有顶点的度，删除图中所有度<=1的顶点以及与该顶点相关的边，把与这些边相关的顶点的度减一如果还有度<=1的顶点重复步骤2最后如果还存在未被删除的顶点，则表示有环；否则
