数据结构-拓扑排序介绍

数据结构-拓扑排序介绍
数据结构-拓扑排序介绍

14信计2015-2016(一)

数据结构课程设计

设计题目拓扑排序

设计时间2016.1.11——2016.1.15

学生姓名冯佳君

学生学号20140401105

所在班级14信计1

指导教师刘风华

徐州工程学院数学与物理科学学院

一、需求分析

1.问题描述

本次课程设计题目是:用邻接表构造图然后进行拓扑排序,输出拓扑排序序列。

拓扑排序的基本思想为:

1)从有向图中选一个无前驱的顶点输出;

2)将此顶点和以它为起点的弧删除;

3) 重复1)、 2)直到不存在无前驱的顶点;

4) 若此时输出的顶点数小于有向图中的顶点数,则说明有向图中存在回路,否则输出的顶点的顺序即为一个拓扑序列。

2.拓扑排序有向图拓朴排序算法的基本步骤如下:

1)从图中选择一个入度为0的顶点,输出该顶点;

2)从图中删除该顶点及其相关联的弧,调整被删弧的弧头结点的入度(入度-1);

3)重复执行1)、2)直到所有顶点均被输出,拓朴排序完成或者图中再也没有入度为0的顶点(此种情况说明原有向图含有环)。

3.基本要求

(1)输入的形式和输入值的范围;

首先是输入要排序的顶点数和弧数,都为整型,中间用分隔符隔开;再输入各顶点的值,为正型,中间用分隔符隔开;然后输入各条弧的两个顶点值,先输入弧头,再输入弧尾,中间用分隔符隔开,输入的值只能是开始输入的顶点值否则系统会提示输入的值的顶点值不正确,请重新输入,只要继续输入正确的值就行。

(2)输出的形式;

首先输出建立的邻接表,然后是最终各顶点的出度数,再是拓扑排序的序列,并且每输出一个顶点,就会输出一次各顶点的入度数。

(3) 程序所能达到的功能;

因为该程序是求拓扑排序,所以算法的功能就是要输出拓扑排序的序列,在一个有向图中,若用顶点表示活动,有向边就表示活动间先后顺序,那么输出的拓扑序列就表示各顶点间的关系为反映出各点的存储结构,以邻接表存储并输出各顶点的入度。

二、概要设计

1. 算法中用到的所有各种数据类型的定义

在该程序中用邻接表作为图的存储结构。首先,定义表结点和头结点的结构类型,然后定义图的结构类型。创建图用邻接表存储的函数,其中根据要求输入图的顶点和边数,并根据要求设定每条边的起始位置,构建邻接表依次将顶点插入到邻接表中。

拓扑排序的函数在该函数中首先要对各顶点求入度,其中要用到求入度的函数,为了避免重复检测入度为零的顶点,设置一个辅助栈,因此要定义顺序栈类型,以及栈的函数:入栈,出栈,判断栈是否为空。

2.各程序模块之间的层次调用关系

第一部分,void ALGraph *G函数构建图,用邻接表存储。这个函数没有调用函数。

第二部分,void TopologicalSort(ALGraph *G)输出拓扑排序函数,这个函数首先调用FindInDegree(G,indegree)对各顶点求入度indegree[0……vernum-1];然后设置了一个辅助栈,调用InitStack(&S)初始化栈,在调用Push(&S,i)入度为0者进栈,while(!StackEmpty(&S))栈不为空时,调用Pop(&sS,&n)输出栈中顶点并将以该顶点为起点的边删除,入度indegree[k]--,当输出某一入度为0的顶点时,便将它从栈中删除。

第三部分,主函数,先后调用void CreatGraph(ALGraph *G)函数构建图、void TopologicalSort(ALGraph *G)函数输出拓扑排序实现整个程序。

3.设计的主程序流程(见附页)

流程图:

三、详细设计

(实现概要设计中定义的所有数据类型,对每个操作写出伪码算法;对主程序和其他模块也都需要写出伪码算法(伪码算法达到的详细程度建议为;按照伪码算法可以在计算机键盘直接输入高级程序设计语言程序);写出出函数和过程的调用关系。)

1.实现概要设计中定义的所有数据类型

#include

#include

#define MAX_VEXTEX_NUM 100

#define STACK_INIT_SIZE 100

#define STACKINCREMENT 10

#define OK 1

#define M 100

#define ERROR 0

typedef int ElemType;

typedef struct ArcNode

{

int adjvex;

struct ArcNode *nextarc;

}ArcNode;

typedef struct VNode

{

int data;

ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VEXTEX_NUM];

typedef struct

{

AdjList vertices;

int vexnum, arcnum;

}ALGraph;

typedef struct

{

ElemType *base;

ElemType *top;

int stacksize;

}SqStack;

2.算法和各模块的代码

程序中各函数算法思想如下:

2.1 void InitStack(SqStack *S)

初始化栈将栈的空间设为 STACK-INIT-SIZE。

2.2 int Pop(SqStack *S,ElemType *e)

出栈操作,若站不空,删除S的栈顶元素,用e返回其值,并返回OK;否则返回ERROR。

2.3 void Push(SqStack *S,ElemType e)

进栈操作,插入元素e为新的栈顶元素。

2.4 int StackEmpty(SqStack *S)

判断栈是否为空,语句if (S->top=S->base )判断,若栈不为空,则删除S 的栈顶元素,并返回OK;否则返回ERROR。

2.5 void CreatGraph (ALGraph *G)

构建图,用邻接表存储,首先定义邻接表指针变量,输入顶点数和弧数,初始化邻接表,将表头向量域置空,输入存在弧的点集合,当输入顶点值超出输入值的范围就会出错,否则依次插入进邻接表,最后输出建立好的邻接表。

2.6 void FindInDegree(ALGrap G, int indegreee[])

求入度操作,设一个存放各顶点入度的数组indegreee[],然后

indegreee[i]=0赋初值,for循环indegreee[]++,存储入度数。

2.7 void TopologicalISort(ALGraph G)

输出拓扑排序函数。其思路是若G无回路,则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK,否则返回ERROR。首先由于邻接表的存储结构入度为零的顶点即为没有前驱的顶点,我们可以附设一个存放个顶点入度的数组,调用FindInDegree( G, indegreee[])对各顶点求入度;为了避免重复检测入度为零0的顶点,设置一个栈,调用InitStack(&S)初始化栈,在调用Push(&S,i)入度为0者进栈,while(!StackEmpty(&S))栈不为空时,调用Pop(&sS,&n)输出栈中顶点并将以该顶点为起点的边删除,入度indegree[k]--,当输出某一入度为0的顶点时,便将它从栈中删除。

3.算法的时间复杂度和空间复杂度

拓扑排序实际是对邻接表表示的图G进行遍历的过程,每次访问一个入度为零的顶点,若图G中没有回路,则需扫描邻接表中的所有边结点,在算法开始时,为建立入度数组D需访问表头向量中的所有边结点,算法的时间复杂度为

O(n+e)。

四、测试与分析

输入:

结果如下:

五、总结

拓扑排序就是对一个有向无环图(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 ∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。

在进行课程设计中,更好的认识了拓扑排序。理清了各个模块之间算法之间的条理。认识了伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal,C,Java,etc)实现。因此,伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好,并且类似自然语言。介于自然语言与编程语言之间。它是一种让人便于理解的代码。不依赖于语言的,用来表示程序执行过程,而不一定能编译运行的代码。在数据结构讲算法的时候用的很多。

在设计中,我们遇到了程序正确,却对某些无向图无法进行拓扑排序的问题。多次对程序进行修改后,才可以进行拓扑排序。问题出在调用函数的错误理解,模块之间的联系模糊不清。

附录:源程序:

#include

#include

#define MAX_VEXTEX_NUM 100

#define STACK_INIT_SIZE 100

#define STACKINCREMENT 10

#define OK 1

#define M 100

#define ERROR 0

typedef int ElemType;

typedef struct ArcNode

{

int adjvex;

struct ArcNode *nextarc;

}ArcNode;

typedef struct VNode

{

int data;

ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VEXTEX_NUM];

typedef struct

{

AdjList vertices;

int vexnum, arcnum;

}ALGraph;

typedef struct

{

ElemType *base;

ElemType *top;

int stacksize;

}SqStack;

void InitStack(SqStack *);

int Pop(SqStack *, ElemType *);

void Push(SqStack *,ElemType );

int StackEmpty(SqStack *);

void CreatGraph(ALGraph *);

void FindInDegree(ALGraph , int * );

void TopologicalSort(ALGraph );

void InitStack(SqStack *S)

{

S->base=(ElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType)); if(!S->base)

{

printf("内存分配失败,请检查储存位置,再见");

exit(1);

}

S->top=S->base;

S->stacksize=STACK_INIT_SIZE;

}

int Pop(SqStack *S,ElemType *e)

{

if(S->top==S->base)

{

return ERROR;

}

*e=*--S->top;

return 0;

}

void Push(SqStack *S,ElemType e)

{

if(S->top-S->base>=S->stacksize)

{

S->base = (ElemType *)realloc(S->base,(S->stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType)); if(!S->base)

{

printf("内存分配失败,请检查储存位置,再见");

exit(1);

}

S->top = S->base+S->stacksize;

S->stacksize+=STACKINCREMENT;

}

*S->top++=e;

}

int StackEmpty(SqStack *S)

{

if(S->top==S->base)

return OK;

else

return ERROR;

}

void CreatGraph(ALGraph *G)

{

int m, n, i;

ArcNode *p;

printf("请输入顶点数和边数:");

scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum);

for (i = 1; i <= G->vexnum; i++)

{

G->vertices[i].data = i;

G->vertices[i].firstarc = NULL;

}

for (i = 1; i <= G->arcnum; i++)

{

printf("\n请输入存在边的两个顶点的序号,先输入弧尾,再输入弧头:"); scanf("%d%d",&n,&m);

while (n < 0 || n > G->vexnum || m < 0 || m > G->vexnum)

{

printf("输入的顶点序号不正确请重新输入:");

scanf("%d%d",&n,&m);

}

p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));

if (p == NULL)

{

printf("内存分配失败,请检查储存位置,再见");

exit(1);

}

p->adjvex = m;

p->nextarc = G->vertices[n].firstarc;

G->vertices[n].firstarc = p;

}

}

void FindInDegree(ALGraph G, int indegree[])

{

int i;

for (i = 1; i <= G.vexnum; i++)

{

indegree[i] = 0;

}

for (i = 1; i <= G.vexnum; i++)

{

while (G.vertices[i].firstarc)

{

indegree[G.vertices[i].firstarc->adjvex]++;

G.vertices[i].firstarc = G.vertices[i].firstarc->nextarc;

}

}

}

void TopologicalSort(ALGraph G)

{

int indegree[M];

int i, k, n,b,j=0;

int a[20];

int count = 0;

ArcNode *p;

SqStack S;

FindInDegree(G, indegree);

InitStack(&S);

for ( i = 1; i <= G.vexnum; i++)

{

if (!indegree[i])

Push(&S,i);

}

while(!StackEmpty(&S))

{

Pop(&S,&n);

a[j]=G.vertices[n].data;

j++;

count++;

for (p = G.vertices[n].firstarc; p != NULL; p = p->nextarc) {

k = p->adjvex;

if (!(--indegree[k]))

{

Push(&S,k);

}

}

}

printf("\n");

if (count < G.vexnum)

{

printf("该有向图有环\n");

}

else

{

printf("排序成功\n");

printf("进行拓扑排序输出顺序为:"); for (b=0;b

{

printf("%4d",a[b]);

}

printf("\n");

}

}

int main(void)

{

ALGraph G;

CreatGraph(&G);

TopologicalSort(G);

system("pause");

return 0;

}

计算机专业基础综合数据结构(排序)-试卷2

计算机专业基础综合数据结构(排序)-试卷2 (总分:56.00,做题时间:90分钟) 一、单项选择题(总题数:16,分数:32.00) 1.单项选择题1-40小题。下列每题给出的四个选项中,只有一个选项是最符合题目要求的。(分数: 2.00)__________________________________________________________________________________________ 解析: 2.采用简单选择排序,比较次数与移动次数分别为( )。 (分数:2.00) A.O(n),O(log 2 n) B.O(log 2 n),O(n 2 ) C.O(n 2 ),O(n) √ D.O(nlog 2 n),O(n) 解析:解析:简单选择排序的关键字比较次数KCN与对象的初始排列无关。第i趟选择具有最小关键字对象所需的比较次数总是n—i—1次(此处假定整个待排序对象序列有n个对象)。因此,总的关键字比较次 最坏情况是每一趟都要进行交换,总的对象移动次数为RMN=3(n一1)。 3.就排序算法所用的辅助空间而言,堆排序、快速排序、归并排序的关系是( )。 (分数:2.00) A.堆排序<快速排序<归并排序√ B.堆排序<归并排序<快速排序 C.堆排序>归并排序>快速排序 D.堆排序>快速排序>归并排序 解析:解析:此题考查的知识点为排序的空间复杂性。堆排序辅助空间为O(1),快速排序为O(log 2 n),归并排序为O(n)。应选A。 4.一组记录的关键码为(25,48,16,35,79,82,23,40,36,72),其中,含有5个长度为2的有序表,按归并排序的方法对该序列进行一趟归并后的结果为( )。 (分数:2.00) A.16,25,35,48,23,40,79,82,36,72 √ B.16,25,35,48,79,82,23,36,40,72 C.16,25,48,35,79,82,23,36,40,72 D.16,25,35,48,79,23,36,40,72,82 解析:解析:对于(25,48,16,35,79,82,23,40,36,72),(25,48)和(16,35)归并的结果为(16,25,35,48)。(79,82)和(23,40)归并后的结果为(23,40,79,82),余下的两个记录不归并,所以一趟归并后的结果为(16,25,35,48,23,40,79,82,36,72),本题答案为A。 5.已知10个数据元素为(54,28,16,34,73,62,95,60,26,43),对该序列按从小到大排序,经过一趟冒泡排序后的序列为( )。 (分数:2.00) A.16,28,34,54,73,62,60,26,43,95 B.28,16,34,54,62,73,60,26,43,95 √ C.28,16,34,54,62,60,73,26,43,95 D.16,28,34,54,62,60,73,26,43,95 解析:解析:冒泡排序每趟经过比较、交换,从无序区中产生一个最大的元素,所以选B。 6.用某种排序方法对线性表(25,84,21,47,15,27,68,35,20)进行排序时,元素序列的变化情况如下: (1)25,84,21,47,15,27,68,35,20 (2)20,15,21,25,47,27,68,35,84 (3)15,20,21,25,35,27,47,68,84 (4)15,20,21,25,27,35,47,68,84 其所采用的排序方法是( )。(分数:2.00) A.直接选择排序√

数据结构课程设计(内部排序算法比较_C语言)

数据结构课程设计 课程名称:内部排序算法比较 年级/院系:11级计算机科学与技术学院 姓名/学号: 指导老师: 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。

第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并 打印出结果。 (2)选择2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

数据结构排序习题

07排序 【单选题】 1. 从未排序序列中依次取出一个元素与已排序序列中的元素依次进行比较,然后将其放在已排序序列的合适位置,该排序方法称为(A)排序法。 A、直接插入 B、简单选择 C、希尔 D、二路归并 2. 直接插入排序在最好情况下的时间复杂度为(B)。 A、O(logn) B、O(n) C、O(n*logn) D、O(n2) 3. 设有一组关键字值(46,79,56,38,40,84),则用堆排序的方法建立的初始堆为(B)。 A、79,46,56,38,40,80 B、84,79,56,38,40,46 C、84,79,56,46,40,38 D、84,56,79,40,46,38 4. 设有一组关键字值(46,79,56,38,40,84),则用快速排序的方法,以第一个记录为基准得到的一次划分结果为(C)。 A、38,40,46,56,79,84 B、40,38,46,79,56,84 C、40,38,46,56,79,84 D、40,38,46,84,56,79 5. 将两个各有n个元素的有序表归并成一个有序表,最少进行(A)次比较。 A、n B、2n-1 C、2n D、n-1 6. 下列排序方法中,排序趟数与待排序列的初始状态有关的是(C)。 A、直接插入 B、简单选择 C、起泡 D、堆 7. 下列排序方法中,不稳定的是(D)。 A、直接插入 B、起泡 C、二路归并 D、堆 8. 若要在O(nlog2n)的时间复杂度上完成排序,且要求排序是稳定的,则可选择下列排序方法中的(C)。 A、快速 B、堆 C、二路归并 D、直接插入 9. 设有1000个无序的数据元素,希望用最快的速度挑选出关键字最大的前10个元素,最好选用(C)排序法。 A、起泡 B、快速 C、堆 D、基数 10. 若待排元素已按关键字值基本有序,则下列排序方法中效率最高的是(A)。 A、直接插入 B、简单选择 C、快速 D、二路归并 11. 数据序列(8,9,10,4,5,6,20,1,2)只能是下列排序算法中的(C)的两趟排序后的结果。 A、选择排序 B、冒泡排序 C、插入排序 D、堆排序 12. (A)占用的额外空间的空间复杂性为O(1)。 A、堆排序算法 B、归并排序算法 C、快速排序算法 D、以上答案都不对

数据结构拓扑排序课程设计

课题二拓扑排序 2.1 问题的提出2.1 问题的提出 任务:编写函数实现图的拓扑排序。 程序所实现的功能:建立对应的邻接表,对该图进行拓扑排序,并显示排序 结果。 输入: 顶点数, 边数及各顶点信息(数据格式为整形) 输出: 拓扑排序结果。 2. 2 概要设计 1.拓扑排序是指由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序。更直观地讲,一个偏序是自反的、反对称的,用图表示时每个点都有环且只有单向边。拓扑排序的任务是在这个偏序上得到一个全序,即得到一个完成整个项目的各步骤的序列。 2.解决拓扑排序的方法如下: (1)在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出之。 (2)从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧。 重复上述两步,直至全部顶点均已输出,或者当前图中不存在无前驱的顶点为止。后一种情况则说明有向图中存在环。具体的算法实现参照源程序。 3.构造邻接表图:typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; }Graph;//邻接表图 4.为了避免重复检测入度为零的顶点,源程序中设了一个栈,暂存所有入度为零的顶点:typedef struct stack{ int *base; int *top; int stacksize;

}sqstack;//栈的结构,存储图的顶点序号 2.3 流程图2.根据算法思想,画流程图如下:

2.4 源代码 //采用尾插法创的邻接图 #include using namespace std; const int MAX=20; const int STACK_INIT_SIZE=100; const int ERROR=0; typedef struct stack{ int *base; int *top; int stacksize; }sqstack;//栈的结构,存储图的顶点序号 typedef struct lnode { int adjvex; struct lnode *next; }ArcNode;//弧结点 typedef struct node2 { char data; ArcNode *fristarc; }VNode,AdjList[MAX];//顶点数组,fristarc指向与顶点邻接的第一条弧 typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; }Graph;//邻接表图 void Initstack(sqstack &s) { s.base=new int;

数据结构各种排序方法的综合比较

数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序,希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分,有三类排序方法: 时间复杂度为O(nlogn)的方法有:快速排序、堆排序和归并排序,其中以快速排序为最好;时间复杂度为O(n2)的有:直接插入排序、起泡排序和简单选择排序,其中以直接插入为 最好,特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此; 时间复杂度为O(n)的排序方法只有,基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时,直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言,这是最不好的情况,此时的时间性能蜕化为O(n2),因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括:直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1); 2. 快速排序为O(logn),为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多,其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针,则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是,对于两个关键字相等的记录,它们在序列中的相对位置,在排序之前和经过排序之后,没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时,必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法,只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法

数据结构实验八内部排序

实验八内部排序 一、实验目的 1、掌握内部排序的基本算法; 2、分析比较内部排序算法的效率。 二、实验内容和要求 1. 运行下面程序: #include #include #define MAX 50 int slist[MAX]; /*待排序序列*/ void insertSort(int list[], int n); void createList(int list[], int *n); void printList(int list[], int n); void heapAdjust(int list[], int u, int v); void heapSort(int list[], int n); /*直接插入排序*/ void insertSort(int list[], int n) { int i = 0, j = 0, node = 0, count = 1; printf("对序列进行直接插入排序:\n"); printf("初始序列为:\n"); printList(list, n); for(i = 1; i < n; i++) { node = list[i]; j = i - 1; while(j >= 0 && node < list[j]) { list[j+1] = list[j]; --j; } list[j+1] = node; printf("第%d次排序结果:\n", count++); printList(list, n); } } /*堆排序*/ void heapAdjust(int list[], int u, int v)

数据结构第七章图练习及答案

1.拓扑排序的结果不是唯一的,试写出下图任意2个不同的拓扑序列。 2.写出求以下AOE网的关键路径的过程。要求:给出每一个事件和每一个活动的最早开始时间和最晚开始时间。 【解析】解题关键是弄清拓扑排序的步骤 (1)在AOV网中,选一个没有前驱的结点且输出;(2)删除该顶点和以它为尾的弧;(3)重复上述步骤直至全部顶点均输出或不再有无前驱的顶点。 【答案】(1)0132465 (2)0123465 【解析】求关键路径首先求关键活动,关键活动ai的求解过程如下 (1)求事件的最早发生时间ve(j), 最晚发生时间vl(j); (2)最早发生时间从ve(0)开始按拓扑排序向前递推到ve(6), 最晚发生时间从vl(6)按逆拓扑排序向后递推到vl(0); (3)计算e(i),l(i):设ai由弧表示,持续时间记为dut,则有下式成立 e(i)=ve(j) l(i)=vl(k)-dut() (4)找出e(i)-l(i)=0的活动既是关键活动。 【答案】

关键路径为:a0->a4->a6->a9 7.1选择题 1.对于一个具有n个顶点和e条边的有向图,在用邻接表表示图时,拓扑排序算法时间复杂度为(B) A)O(n) B)O(n+e) C)O(n*n) D)O(n*n*n) 2.设无向图的顶点个数为n,则该图最多有(B)条边。 A)n-1 B)n(n-1)/2 C)n(n+1)/2 D)n2 3.连通分量指的是(B) A)无向图中的极小连通子图 B)无向图中的极大连通子图 C)有向图中的极小连通子图 D)有向图中的极大连通子图 4.n个结点的完全有向图含有边的数目(D) A)n*n B)n(n+1) C)n/2 D)n*(n-1) 5.关键路径是(A) A)AOE网中从源点到汇点的最长路径 B)AOE网中从源点到汇点的最短路径 C)AOV网中从源点到汇点的最长路径 D)AOV网中从源点到汇点的最短路径 6.有向图中一个顶点的度是该顶点的(C) A)入度B)出度C)入度与出度之和D)(入度+出度)/2 7.有e条边的无向图,若用邻接表存储,表中有(B)边结点。 A) e B)2e C)e-1 D)2(e-1) 8.实现图的广度优先搜索算法需使用的辅助数据结构为(B)

数据结构课程设计:拓扑排序和关键路径复习进程

数据结构课程设计:拓扑排序和关键路径

1 ABSTRACT 1.1图和栈的结构定义 struct SqStack////栈部分 { SElemType *base;//栈底指针 SElemType *top;//栈顶指针 int stacksize;//栈的大小 int element_count;//栈中元素个素 }; /////////AOE网的存储结构 struct ArcNode //表结点 { int lastcompletetime;//活动最晚开始时间 int adjvex; //点结点位置 int info; //所对应的弧的权值 struct ArcNode *next;//指向下一个表结点指针 }; struct VNode //点结点 { VertexType data; //结点标志 int indegree; //该结点入度数 int ve; //记录结点的最早开始时间 int vl; //记录结点的最晚开始时间 struct ArcNode *first_out_arc; //存储下一个出度的表结点struct ArcNode *first_in_arc;//存储下一个入度的表结点 }; struct ALGraph

{ VNode *vertices; //结点数组 int vexnum; //结点数 int arcnum; //弧数 int kind; //该图的类型 }; 2系统总分析 2.1关键路径概念分析 2.1.1什么是关键路径 关键路径法(Critical Path Method, CPM)最早出现于20世纪50年代,它是通过分析项目过程中哪个活动序列进度安排的总时差最少来预测项目工期的网络分析。这种方法产生的背景是,在当时出现了许多庞大而复杂的科研和工程项目,这些项目常常需要运用大量的人力、物力和财力,因此如何合理而有效地对这些项目进行组织,在有限资源下以最短的时间和最低的成本费用下完成整个项目就成为一个突出的问题,这样CPM就应运而生了。对于一个项目而言,只有项目网络中最长的或耗时最多的活动完成之后,项目才能结束,这条最长的活动路线就叫关键路径(Critical Path),组成关键路径的活动称为关键活动。 2.1.2关键路径特点 关键路径上的活动持续时间决定了项目的工期,关键路径上所有活动的持续时间总和就是项目的工期。 关键路径上的任何一个活动都是关键活动,其中任何一个活动的延迟都会导致整个项目完工时间的延迟。

数据结构(本)期末综合练习

数据结构(本)期末综合练习 综合练习一 一、单项选择题 1.设有头指针为head的带有头结点的非空单向循环链表, 指针p指向其尾结点, 要删除头结点,并使其仍为单向循环链表,则可利用下述语句head =head->next ;()。 A.p =head; B.p=NULL; C.p->next =head; D.head=p; 2.在一个单链表中p指向结点a, q指向结点a的直接后继结点b,要删除结点b,可执行()。 A.p->next=q->next ; B.p=q->next; C.p->next=q; D.p->next=q; 3. 以下说法不正确的是 A. 线性表的链式存储结构不必占用连续的存储空间 B.一种逻辑结构只能有唯一的存储结构 C. 一种逻辑结构可以有不同的存储结构 D.线性表的顺序存储结构必须占用连续的存储空间 4.在一个单向链表中,在p所指结点之后插入一个s所指的结点时,可执行();和p->next=s; A.p= s; B.p->next=s->next; C.p=s->next; D.s->next=p->next; 5.把数据存储到计算机中,并具体体现( )称为物理结构。 A. 数据元素间的逻辑关系 B.数据的处理方法 C.数据的性质 D.数据的运算 6.设有一个长度为23的顺序表,要删除第8个元素需移动元素的个数为()。 A.16 B.14 C.15 D.13 7.链表所具备的特点之一是()。 A.可以随机访问任一结点B.需要占用连续的存储空间 C.插入元素的操作不需要移动元素D.删除元素的操作需要移动元素 8.设一棵有8个叶结点的二叉树,度数为1的结点有3个,则该树共有() 个结点。 A.20 B.18 C.17 D.16 9.图状结构中数据元素的位置之间存在()的关系。 A.一对一B.多对多 C.一对多D.每一个元素都有一个直接前驱和一个直接后继 10.一棵具有5层的完全二叉树,最后一层有4个结点,则该树总共有()个结点。 A.14 B.15 C.19 D.18 11.元素15,9,11,13按顺序依次进栈,则该栈的不可能输出序列是() (进栈出栈可以交替进行)。 A.13,11,9,15 B.15,9,11,13 C.13,11,15,9 D.9,15,13,11 12.设主串为“FABcCDABcdEFaBc”,以下模式串能与主串成功匹配的是()。 A. EFaBc B. ABCdE C. DABCC D .FAbcC 13.设有一个14阶的对称矩阵A(第一个元素为a1,1),采用压缩存储的方式,将其下三角部分以行序为主序存

数据结构中的内部排序算法及性能分析

数据结构中的排序算法及性能分析 一、引言 排序(sorting )是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。为了查找方便通常希望计算机中的表是按关键字有序的。因为有序的顺序表可以使用查找效率较高的折半查找法。 在此首先明确排序算法的定义: 假设n 个记录的序列为 { 1R ,2R ,…n R } (1) 关键字的序列为: { 1k ,2k ,…,n k } 需要确定1,2,…,n 的一种排列:12,n p p p ,…,使(1)式的序列成为一个按关键字有序的序列: 12p p pn k k k ≤≤≤… 上述定义中的关键字Ki 可以是记录Ri (i=1,2,…,n )的主关键字,也可以是记录i R 的次关键字,甚至是若干数据项的组合。若在序列中有关键字相等的情况下,即存在i k =j k (1,1,i n j n i j ≤≤≤≤≠),且在排序前的序列中i R 领先于j R 。若在排序后的序列中Ri 仍领先于j R ,则称所用的排 序方法是稳定的;反之若可能使排序后的序列中j R 领先于i R ,则称所用的排序方法是不稳定的。 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法的时间与算法中语句执行次数成正比,那个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n)。 在刚才提到的时间频度中,n 称为问题的规模,当n 不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此,我们引入时间复杂度概念。 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n 的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n 趋近于无穷大时,T (n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。

数据结构综合练习题

数据结构综合练习题

数据结构(一) 一、选择题 1.组成数据的基本单位是( C )。 (A) 数据项(B) 数据类型(C) 数据元素(D) 数据变量 2.设数据结构A=(D,R),其中D={1,2,3,4},R={r},r={<1,2>,<2,3>,<3,4>,<4,1>},则数据结构A 是( C )。 (A) 线性结构(B) 树型结构(C) 图型结构(D) 集合 3.数组的逻辑结构不同于下列( D )的逻辑结构。(A) 线性表(B) 栈(C) 队列(D) 树 4.二叉树中第i(i≥1)层上的结点数最多有(C )个。 (A) 2i (B) 2i(C) 2i-1(D) 2i-1 5.设指针变量p指向单链表结点A,则删除结点A的后继结点B需要的操作为(A )。 (A) p->next=p->next->next (B) p=p->next (C) p=p->next->next (D) p->next=p 6.设栈S和队列Q的初始状态为空,元素E1、E2、E3、E4、E5和E6依次通过栈S,一个元素出栈后即进入队列Q,若6个元素出列的顺序为E2、E4、E3、E6、E5和E1,则栈S的容量至少应该是( C )。 (A) 6 (B) 4 (C) 3 (D) 2

7.将10阶对称矩阵压缩存储到一维数组A中,则数组A 的长度最少为( C )。 (A) 100 (B) 40 (C) 55 (D) 80 8.设结点A有3个兄弟结点且结点B为结点A的双亲结点,则结点B的度数数为( B )。 (A) 3 (B) 4 (C) 5 (D) 1 9.根据二叉树的定义可知二叉树共有( B )种不同的形态。 (A) 4 (B) 5 (C) 6 (D) 7 10.设有以下四种排序方法,则( B )的空间复 杂度最大。 (A) 冒泡排序(B) 快速排序(C) 堆排序(D) 希尔排序 11、以下说法正确的是( A ) A.连通图的生成树,是该连通图的一个极小连通子图。 B.无向图的邻接矩阵是对称的,有向图的邻接矩阵一定是不对称的。 C.任何一个有向图,其全部顶点可以排成一个拓扑序列。 D.有回路的图不能进行拓扑排序。 12、以下说法错误的是 ( D ) A.一般在哈夫曼树中,权值越大的叶子离根结点越近 B.哈夫曼树中没有度数为1的分支结点 C.若初始森林中共有n裸二叉树,最终求得的哈夫曼树

数据结构课程设计(内部排序算法比较 C语言)

课题:内部排序算法比较 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分,也是在实际开发中易遇到的问题,所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决!该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序,冒泡排序,简单选择排序,快速排序,希尔排序,堆排序、二路归并排序等,以关键码的比较次数和移动次数分析其特点,并进行比较,估算每种算法的时间消耗,从而比较各种算法的优劣和使用情况!排序表的数据是多种不同的情况,如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。 第二章系统分析 界面的设计如图所示: |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------|

|-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式: 如上图所示该系统的功能有: (1):选择 1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (2)选择 2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 (3)选择0 打印“谢谢使用!!”退出系统的使用!! 第三章系统设计 (I)友好的人机界面设计:(如图3.1所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------| |******************************| (3.1) (II)方便快捷的操作:用户只需要根据不同的需要在界面上输入系统提醒的操作形式直接进行相应的操作方式即可!如图(3.2所示) |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----(1)随机取数-------| |-----(2)自行输入-------| |-----(0)退出使用-------|

数据结构第3阶段测试题

第三阶段测试卷 考试科目:《数据结构》第五章至第七章(总分100分)时间:90分钟______________学习中心(教学点)批次:层次: 专业:学号:身份证号: 姓名:得分: 一、选择题(每题3分,共30分) 1、m阶B树中的一个分支结点最多含(C)个关键字。 A、m-1B、mC、m+1D、[m/2]-1E、[m/2]F、[m/2]+1 2、设有k个关键字互为同义词,若用线性探测法把这k个关键字存入散列表,至少要进行(B)次探测。 A、k-1B、kC、k+1D、k(k-1)/2 3、设表中含100个数据元素,用折半查找法进行查找,则所需最大比较次数为(A)。 A、50B、25C、10D、7 4、设哈希表地址范围为0~19,哈希函数H(key)=key%17,使用二次探测再散列法处理冲突。若表中已存放有关键字值为6、22、38、55的记录,则再放入关键字值为72的记录时,其存放地址应为(D)。 A、2B、3C、4D、7E、8F、以上都不对 5、直接插入排序在最好情况下的时间复杂度为(D)。 A、O(logn)B、O(n)C、O(n*logn)D、O(n2) 6、将两个各有n个元素的有序表归并成一个有序表,最少进行(E)次比较。 A、nB、2n-1C、2nD、n-1 7、设有一组关键字值(46,79,56,38,40,84),则用快速排序的方法,以第一个记录为基准得到的一次划分结果为(D)。 A、38,40,46,56,79,84B、40,38,46,79,56,84 C、40,38,46,56,79,84D、40,38,46,84,56,79 8、外部排序是指(B)。 A、在外存上进行的排序方法 B、不需要使用内存的排序方法 C、数据量很大,需要人工干预的排序方法 D、排序前后数据在外存,排序时数据调入内存的排序方法 9、下述文件中适合于磁带存储的是(C)。

数据结构名词解释整理

Data Structure 2015 hash table散列表:存放记录的数组 topological sort拓扑排序:将一个DAG中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序(44) worst case 最差情况:从一个n元一维数组中找出一个给定的K,如果数组的最后一个元素是K,运行时间会相当长,因为要检查所有n 个元素,这是算法的最差情况(15) FIFO先进先出:队列元素只能从队尾插入,从队首删除(20)(P82)2014 growth rate增长率:算法的增长率是指当输入的值增长时,算法代价的增长速率(14) priority queue 优先队列:一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列(26) external sorting外排序:考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题,由于记录必须驻留在外存中,因此这些排序方法称为外排序(32) connected component连通分量:无向图的最大连通子图称为连通分量(40) 2013 stack栈:是限定仅在一端进行插入或删除操作的线性表(19)

priority queue 优先队列:一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列(26) BFS广度优先搜索:在进一步深入访问其他顶点之前,检查起点的所有相邻顶点(42) collision (in hashing)冲突:对于一个散列函数h和两个关键码值k1和k2,如果h(k1) =β= h(k2) ,其中β是表中的一个槽,那么就说k1和k2对于β在散列函数h下有冲(35) Chapter 1 Data Structures and Algorithms type类型:是指一组值的集合 data type数据类型:一个类型和定义在这个类型上的一组操作abstract data type (ADT) 抽象数据类型:指数据结构作为一个软件构件的实现 data structure数据结构:是ADT的实现 problem问题:一个需要完成的任务,即对应一组输入,就有一组相应的输出 function函数:是输入和输出之间的一种映射关系 algorithm算法:是指解决问题的一种方法或者一个过程algorithm算法是解决问题的步骤,它必须把每一次输入转化为正确的输出;一个算法应该由一系列具体步骤组成,下一步应执行的步骤必须明确;一个算法必须由有限步组成;算法必须可以终止。computer program计算机程序:被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现

计算机专业基础综合数据结构(排序)历年真题试卷汇编1

计算机专业基础综合数据结构(排序)历年真题试卷汇编1 (总分:72.00,做题时间:90分钟) 一、单项选择题(总题数:15,分数:30.00) 1.下列序列中,( )是执行第一趟快速排序后所得的序列。【福州大学1998一、9(2分)】 A.[68,11,18,69] [23,93,73] B.[68,11,69,23] [18,93,73] C.[93,73][68,11,69,23,18] √ D.[68,11,69,23,18] [93,73] 枢轴是73。 2.适合并行处理的排序算法是( )。【西安电子科技大学2005一、8(1分)】【电子科技大学2005一、8(1分)】 A.选择排序 B.快速排序√ C.希尔排序 D.基数排序 3.一组记录的关键字为(46,79,56,38,40,84),则利用快速排序的方法,以第一个记录为基准得到的一次划分结果为( )。【北京交通大学2005一、8(2分)【燕山大学2001一、4(2分)】 A.(38,40,46,56,79,84) B.(40,38,46,79,56,84) C.(40,38,46,56,79,84) √ D.(40,38,46,84,56,79) 如何对一趟快速排序的结果在最短的时间内做出正确判断,这里给出建议:首先84应该不动,所以D排除了;接着40应调到序列首,所以A排除了;接着79应调到移走40的空位上,B排除了。选择答案C,不必再继续做了(假定确有唯一正确答案)。 4.下列排序算法中,( )算法可能会出现下面的情况:初始数据有序时,花费的时间反而最多。【中南大学2005一、4(2分)】 A.快速排序√ B.堆排序 C.希尔排序 D.冒泡排序 5.将一组无序的数据重新排列成有序序列,其方法有:( )。【武汉理工大学2004一、8(3分)】 A.拓扑排序 B.快速排序√ C.堆排序√ D.基数排序√ 6.就平均性能而言,目前最好的内排序方法是( )排序法。【西安电子科技大学1998一、9(2分)】 A.冒泡 B.希尔插,A C.交换 D.快速√ 7.如果只想得到1000个元素组成的序列中第5个最小元素之前的部分排序的序列,用( )方法最快。【清华大学1998一、2(2分)】 A.起泡排序 B.快速排列 C.Shell排序 D.堆排序√ E.简单选择排序

南邮数据结构上机实验四内排序算法的实现以及性能比较

实验报告 (2015 / 2016学年第二学期) 课程名称数据结构A 实验名称内排序算法的实现以及性能比较 实验时间2016 年 5 月26 日 指导单位计算机科学与技术系 指导教师骆健 学生姓名耿宙班级学号B14111615 学院(系) 管理学院专业信息管理与信息系统

—— 实习题名:内排序算法的实现及性能比较 班级 B141116 姓名耿宙学号 B14111615 日期2016.05.26 一、问题描述 验证教材的各种内排序算法,分析各种排序算法的时间复杂度;改进教材中的快速排序算法,使得当子集合小于10个元素师改用直接插入排序;使用随即数发生器产生大数据集合,运行上述各排序算法,使用系统时钟测量各算法所需的实际时间,并进行比较。系统时钟包含在头文件“time.h”中。 二、概要设计 文件Sort.cpp中包括了简单选择排序SelectSort(),直接插入排序InsertSort(),冒泡排序BubbleSort(),两路合并排序Merge(),快速排序QuickSort()以及改进的快速排序GQuickSort()六个内排序算法函数。主主函数main的代码如下图所示: 三、详细设计 1.类和类的层次设计 在此次程序的设计中没有进行类的定义。程序的主要设计是使用各种内排序算法对随机 生成的数列进行排列,并进行性能的比较,除此之外还对快速排序进行了改进。下图为主函 数main的流程图:

——

main() 2.核心算法 1)简单选择排序: 简单选择排序的基本思想是:第1趟,在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[1]交换;第2趟,在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[2]交换;以此类推,第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[i]交换,使有序序列不断增长直到

《数据结构》习题汇编07 第七章 图 试题

第七章图试题 一、单项选择题 1.在无向图中定义顶点的度为与它相关联的()的数目。 A. 顶点 B. 边 C. 权 D. 权值 2.在无向图中定义顶点 v i与v j之间的路径为从v i到达v j的一个()。 A. 顶点序列 B. 边序列 C. 权值总和 D. 边的条数 3.图的简单路径是指()不重复的路径。 A. 权值 B. 顶点 C. 边 D. 边与顶点均 4.设无向图的顶点个数为n,则该图最多有()条边。 A. n-1 B. n(n-1)/2 C. n(n+1)/2 D. n(n-1) 5.n个顶点的连通图至少有()条边。 A. n-1 B. n C. n+1 D. 0 6.在一个无向图中,所有顶点的度数之和等于所有边数的 ( ) 倍。 A. 3 B. 2 C. 1 D. 1/2 7.若采用邻接矩阵法存储一个n个顶点的无向图,则该邻接矩阵是一个 ( )。 A. 上三角矩阵 B. 稀疏矩阵 C. 对角矩阵 D. 对称矩阵 8.图的深度优先搜索类似于树的()次序遍历。 A. 先根 B. 中根 C. 后根 D. 层次 9.图的广度优先搜索类似于树的()次序遍历。 A. 先根 B. 中根 C. 后根 D. 层次 10.在用Kruskal算法求解带权连通图的最小(代价)生成树时,通常采用一个()辅助结构, 判断一条边的两个端点是否在同一个连通分量上。 A. 位向量 B. 堆 C. 并查集 D. 生成树顶点集合 11.在用Kruskal算法求解带权连通图的最小(代价)生成树时,选择权值最小的边的原则是该边不能 在图中构成()。 A. 重边 B. 有向环 C. 回路 D. 权值重复的边 12.在用Dijkstra算法求解带权有向图的最短路径问题时,要求图中每条边所带的权值必须是 ()。 A. 非零 B. 非整 C. 非负 D. 非正 13.在一个连通图中进行深度优先搜索得到一棵深度优先生成树,树根结点是关节点的充要条件是它至少 有()子女。

数据结构课程设计:拓扑排序和关键路径

1 ABSTRACT 1.1图和栈的结构定义 struct SqStack////栈部分 { SElemType *base;//栈底指针 SElemType *top;//栈顶指针 int stacksize;//栈的大小 int element_count;//栈中元素个素 }; /////////AOE网的存储结构 struct ArcNode //表结点 { int lastcompletetime;//活动最晚开始时间 int adjvex; //点结点位置 int info; //所对应的弧的权值 struct ArcNode *next;//指向下一个表结点指针 }; struct VNode //点结点 { VertexType data; //结点标志 int indegree; //该结点入度数 int ve; //记录结点的最早开始时间 int vl; //记录结点的最晚开始时间 struct ArcNode *first_out_arc; //存储下一个出度的表结点 struct ArcNode *first_in_arc;//存储下一个入度的表结点}; struct ALGraph { VNode *vertices; //结点数组 int vexnum; //结点数 int arcnum; //弧数 int kind; //该图的类型 };

2系统总分析 2.1关键路径概念分析 2.1.1什么是关键路径 关键路径法(Critical Path Method, CPM)最早出现于20世纪50年代,它是通过分析项目过程中哪个活动序列进度安排的总时差最少来预测项目工期的网络分析。这种方法产生的背景是,在当时出现了许多庞大而复杂的科研和工程项目,这些项目常常需要运用大量的人力、物力和财力,因此如何合理而有效地对这些项目进行组织,在有限资源下以最短的时间和最低的成本费用下完成整个项目就成为一个突出的问题,这样CPM就应运而生了。对于一个项目而言,只有项目网络中最长的或耗时最多的活动完成之后,项目才能结束,这条最长的活动路线就叫关键路径(Critical Path),组成关键路径的活动称为关键活动。 2.1.2关键路径特点 关键路径上的活动持续时间决定了项目的工期,关键路径上所有活动的持续时间总和就是项目的工期。 关键路径上的任何一个活动都是关键活动,其中任何一个活动的延迟都会导致整个项目完工时间的延迟。 关键路径上的耗时是可以完工的最短时间量,若缩短关键路径的总耗时,会缩短项目工期;反之,则会延长整个项目的总工期。但是如果缩短非关键路径上的各个活动所需要的时间,也不至于影响工程的完工时间。 关键路径上活动是总时差最小的活动,改变其中某个活动的耗时,可能使关键路径发生变化。可以存在多条关键路径,它们各自的时间总量肯定相等,即可完工的总工期。 关键路径是相对的,也可以是变化的。在采取一定的技术组织措施之后,关键路径有可能变为非关键路径,而非关键路径也有可能变为关键路径。 2.2关键路径实现过程 2.2.1结构选取 首先要选取建图的一种算法建立图,有邻接矩阵,邻接表,十字链表,邻接多重表等多种方法,要选取一种适当的方法建立图,才能提高算法效率,降低时间复杂度和空间复杂度。两个相邻顶点与它们之间的边表示活动,边上的数字表示活动延续的时间。对于给出的事件AOE网络,要求求出从起点到终点的所有路径,经分析、比较后找出长读最大的路径,从而得出求关键路径的算法,并给出计算机上机实现的源程序。完成不同路径的活动所需的时间虽然不同,但只有各

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