拓扑排序算法

拓扑排序算法
拓扑排序算法

图的拓扑排序操作

一、实验内容

题目:实现下图的拓扑排序。

5

二、目的与要求

(一)目的

1、了解拓扑排序的方法及其在工程建设中的实际意义。

2、掌握拓扑排序的算法,了解拓扑排序的有向图的数据结构。

(二)要求

用C语言编写程序,实现图的拓扑排序操作。

三、设计思想

首先对有向图,我们采取邻接表作为数据结构。且将表头指针改为头结点,其数据域存放该结点的入度,入度设为零的结点即没有前趋。

在建立邻接表输入之前,表头向量的每个结点的初始状态为数据域VEX(入度)为零,指针域NXET为空,每输入一条弧< J, K > 建立链表的一个结点,同时令k 的入度加1,因此在输入结束时,表头的两个域分别表示顶点的入度和指向链表的第一个结点指针。

在拓扑排序的过程之中,输入入度为零(即没有前趋)的顶点,同时将该顶点的直接后继的入度减1。

(1)、查邻接表中入度为零的顶点,并进栈。

(2)、当栈为空时,进行拓扑排序。

(a)、退栈,输出栈顶元素V。

(b)、在邻接表中查找Vj的直接后继Vk,将Vk的入度减一,并令入度减至零的顶点进栈。

(3)、若栈空时输出的顶点数不是N个则说明有向回路,否则拓扑排序结束。为建立存放入度为零的顶点的栈,不需要另分配存储单元,即可借入入度为零的数据域。一方面,入度为零的顶点序号即为表头结点的序号,另一方面,借用入度为零的数据域存放带链栈的指针域(下一个入度的顶点号)。

四、具体算法设计

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

#define MAX 9999

stackmystack;

int indegree[MAX];

struct node

{

int adjvex;

node* next;

}adj[MAX];

int Create(node adj[],int n,int m)//邻接表建表函数,n代表定点数,m代表边数{

int i;

node *p;

for(i=0;i<=n-1;i++)

{

adj[i].adjvex=i;

adj[i].next=NULL;

}

for(i=0;i<=m-1;i++)

{

cout<<"请输入第"<

int u,v;

cin>>u>>v;

p=new node;

p->adjvex=v;

p->next=adj[u].next;

adj[u].next=p;

}

return 1;

}

void print(int n)//邻接表打印函数

{

int i;

node *p;

for(i=0;i<=n-1;i++)

{

p=&adj[i];

while(p!=NULL)

{

cout<adjvex<<' ';

p=p->next;

}

cout<

}

}

void topsort(node adj[],int n)

{

int i;

node *p;

memset(indegree,0,sizeof(indegree));

for(i=0;i<=n-1;i++)

{

p=adj[i].next;

while(p!=NULL)

{

indegree[p->adjvex]++;

p=p->next;

}

}

for(i=0;i<=n-1;i++)

{

if(indegree[i]==0)

mystack.push(i);

}

int count=0;

while(mystack.size()!=0)

{

i=mystack.top();

mystack.pop();

cout<

count++;

for(p=adj[i].next;p!=NULL;p=p->next)

{

int k=p->adjvex;

indegree[k]--;

if(indegree[k]==0)

mystack.push(k);

}

}

cout<

if(count

}

int main()

{

int n;

int m;

cout<<"请输入顶点数及边数:";

cin>>n>>m;

Create(adj,n,m);

cout<<"输入的邻接表为:"<

print(n);

cout<<"拓扑排序结果为:"<

topsort(adj,n);

system("pause");

return 0;

}

五、程序的演示

六、实验总结

通过本次实验掌握拓扑排序的算法,了解拓扑排序的有向图的数据结构。

使用Visio从Excel生成网络拓扑图

使用Visio从Excel生成网络拓扑图 东北欧网络技术服务部郭辉略 摘要:在工程实施中,微波传输网络拓扑是制定项目实施计划的一个重要输入,需要及时共享给项目组的各个模块。很多项目中我们的传输网络拓扑是用Pathloss,Mapinfo等软件绘制,不利于其它模块同事的阅读。本文提供一个方法可以用Visio软件生成简洁明了的传输网络拓扑关系图。 关键字:Visio 网络拓扑图 一.输入信息的准备: 本方法的输入信息是一个站点列表及每个站点对应的上行站点,另外的信息可以附加。 此信息的来源可以是微波网规从Pathloss输出的链路列表(注意在做链路规划的时候保持画链路总是从下行站划往上行站,这样在输出链路列表时就能保持所有近端站是下行站点,远端站是上行站点,这里不再详述)。 在R项目中是客户提供的一个站点连接关系表,从左到右表示了下行方向。本文以此为例说明生成拓扑图的步骤。 从这些信息中我们可以做出所有站点的列表及其对应的上行站点,同时加上一些希望在图上体现的信息。如下:

二.使用Visio生成拓扑图 此方法是使用Microsoft Visio 2003从Excel表格生成组织结构图的功能。 1.运行Microsoft Visio 2003 2.“文件”-“新建”-“组织结构图”-“组织结构图向导”

3.选择“使用向导输入的信息”

4.选择一个Excel文件用来存储站点信息。注意这个文档并非刚才做好的站点列表。点击 “下一步”并确定。 5.Visio会自动打开一个Excel模板,把前面准备好的站点列表信息复制入模板,存档并 关闭Excel表格。

拓扑-网络连通性算法

网络连通性算法 网络定义 节点与支路的集合,该集合中的节点与支路的连接关系可通过一节点-节点关联矩阵A 充分表达: A =[a ij ]n ×n i,j=1,2,…,n 式中:a ij =???间有支路直接相连。 与节点,当节点间无支路直接相连,与节点,当节点j i 1j i 0 n —网络节点数 连通性算法 理论算法: 称矩阵A 为网络一级连通矩阵,A 2为二级连通矩阵,…,A n-1为n-1级连通矩阵。 A 2=AA =[a 2ij ]n ×n i,j=1,2,…,n 式中:a 2ij =???相连。节点间有支路直接或经第 与节点,当节点相连,节点间无支路直接且经第与节点,当节点k 3j i 1 3j i 0k k=1,2,…,n ,k ≠i,j …… A n-1= 个1-?n A AA =[a n-1ij ]n ×n i,j =1,2,…,n 式中: a n-1ij =???-?-?个节点相连。,,,间有支路直接或经其它 与节点,当节点个节点相连,,,,间无支路直接且经其它与节点,当节点221j i 1 221j i 0n n 矩阵A n-1的每一线性无关的行或列中“1”元素对应的节点均处于同一连通子集中。 实际算法: 若矩阵A 第i (i=1,2,…,n )行元素与第j (j=i+1,i+2,…,n )行元素中第k 列元素a ik 和a jk 同为“1”,则第j 行中的其它“1”元素均填入第i 行的相应列中。结果矩阵A 第i 行中所有“1”元素对应的节点处于同一连通子集中。 数据定义 Nc —元件数 Nd —节点数 NOD (Nc,3)—每个元件的节点编号i 、j 、k KND (Nc )—每个元件的种类(断路器、隔离开关、母线、线路、变压器……) CNT (Nc )—每个开关元件的分、合状态(逻辑型,例如:合为“真”,分为“假”) NDS0(Nd )—每个节点初始所在连通子集编号 NDS (Nd )—每个节点所在连通子集编号 NCT0(Nc )—每个元件初始所在连通子集编号

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法研究

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法 研究 作者姓名:孙茜 指导教师:刘军副教授 单位名称:信息科学与工程学院 专业名称:通信工程 东北大学 2011 年6月

Research on Topology Control Algorithm in Ad Hoc Networks Based Directional Antenna By Sun Qian Supervisor:Associate Professor Liu Jun Northeastern University June 2011

东北大学毕业设计(论文)毕业设计(论文)任务书 毕业设计(论文)任务书毕业设计(论文)题目: 基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法研究 设计(论文)的基本内容: 论文主要提出了一种无线自组网的异构拓扑控制算法。算法借鉴了现存的网络拓扑控制算法DRNG,在其基础上提出一种基于定向天线的K-DRNG拓扑控制算法,采用定向天线能够降低网络中的节点平均能耗,提高无线资源空间复用性,改善网络性能。 毕业设计课题研究的内容主要包括以下几个方面: 1.深入了解无线自组网的拓扑控制算法; 2.学习了定向天线的基本知识及基于定向天线的拓扑控制算法; 3.提出一种适于异构网络基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法; 4.利用NS2网络模拟软件对算法进行了测试,进行性能分析; 5.撰写毕业论文。 毕业设计(论文)专题部分: 题目: 设计或论文专题的基本内容: 学生接受毕业设计(论文)题目日期 第周指导教师签字 年月日

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法研究 摘要 拓扑控制技术是改善无线自组织网络性能的重要手段之一,然而随着网络大规模、多应用和泛在化的发展,定向天线的高增益,节省功率和抗干扰等特点日益引起关注,对采用定向天线的异构自组织网络进行拓扑控制成为研究热点。 提出一种基于定向天线的异构无线自组网拓扑控制算法K-DRNG。算法主要包括三个阶段:信息收集阶段,节点控制发射功率,通过扇区转换机制收集邻域拓扑信息;拓扑构建阶段,节点在邻域内构建定向邻近图,初步确定在所生成拓扑内的邻居节点;拓扑优化阶段,节点间通过删除和添加方向性链路,确保生成拓扑的双向连通性。 使用NS2网络模拟软件对所提出的拓扑控制算法进行测试,结果证明,K-DRNG算法相比基于UDG和DRNG图的拓扑控制算法,能够降低网络中的节点平均能耗,提高无线资源空间复用性,改善网络性能。 关键词:无线自组织网络;拓扑控制;定向天线;异构;NS2

拓扑排序

拓扑排序 摘要 拓扑排序是求解网络问题所需的主要算法。管理技术如计划评审技术和关键路径法都应用这一算法。通常,软件开发、施工过程、生产流程、程序流程等都可作为一个工程。一个工程可分成若干子工程,子工程常称为活动。活动的执行常常伴随着某些先决条件,一些活动必须先于另一活动被完成。利用有向图可以把这种领先关系清楚地表示出来。而有向图的存储可以用邻接表和逆邻接表做存储结构来实现。最后用拓扑排序表示出来就可以了。拓扑排序有两种,一种是无前趋的顶点优先算法,一种是无后继的顶点优先算法,后一种的排序也就是逆拓扑排序。 关键词:拓扑排序;逆拓扑排序;有向图;邻接表;逆邻接表

THE OPERATOR ORDERING PROBLEM IN QUANTUM HAMITONIAN FOR SOME CONSTRAINT SYSTEMS ABSTRACT Topological sort is the main method to solve network problems. Management techniques such as PERT and critical path method is the application of this algorithm. Typically, software development, the construction process, production processes, procedures, processes, etc. can be used as a project. A project can be divided into several sub-projects, often referred to as sub-project activities. The implementation of activities often associated with certain preconditions, some of the activities must be completed before another activity. Use has lead to the relationship of this figure can be expressed clearly. While storage can be used to map the inverse adjacency list and adjacency table to do storage structures. Finally, topological sort that out on it. Topological sort, there are two, one is the predecessor of the vertex without first algorithm, a successor of the vertex is no priority algorithm, the latter sort is the inverse topological sort. Key words:topological sort; inverse topological; have to figure; adjlink; inverse adjlink

图论在网络拓扑发现算法中的应用

小 型 微 型 计 算 机 系 统 Journal of Chinese Computer Systems
2008 年 月 第 期 Vol.28 No. 2008
?
图论在网络拓扑发现算法中的应用
路连兵 1+,胡吉明 2,姜 岩 1
1,2
,2
(河海大学 计算机及信息工程学院,江苏 南京
210098)
E-mail :famioo@https://www.360docs.net/doc/405872994.html,

要:网络拓扑发现技术已经广泛地应用在各种项目软件中。然而,随着网络结构复杂度升级,这给拓扑发现带来了
挑战。所以我们越来越需要一种高效,准确的网络拓扑算法自动发现网络拓扑结构。目前的拓扑算法主要集中在:(1)路 由层的发现。这个层面的发现算法在技术上比较简单,只需要寻找路由与路由之间,或路由端口与子网之间的连接关系, 利用路由器的自身特性,很容易实现。(2)链路层的发现。直到目前为止,已有的厂商工具很难准确发现网络拓扑,已发 表的理论文献知识也只是理论上阐述,实际应用难度比较大。本论文,提出一种基于图论的骨架树数据存储结构算法,可 以高效推断网络的拓扑关系。 关键词:骨架树;子网;地址转发表;图论;信任节点
Topology Discovery in Networks Based on Graph Theory*
LU Lian-Bing1+, HU Ji-Ming2,Jiang Yan1,2
1,2
(School of Computer Science and Information, Hohai University, Nanjing Jiangsu 210098, China)
Abstract: Topology discovery systems are starting to be introduced in the form of easily and widely deployed software. However, Today's IP network is complex and dynamic. Keeping track of topology information efficiently is a difficult task. So, we need effective algorithms for automatically discovering physical network topology. Earlier work has typically focused on: (1) Layer-3 (network layer) topology, which can only router-to-router interconnections and router interface-to-subnet relationships. This work is relatively easy and has lots of systems can do it. (2)Layer-2(link layer), till now, no tools can discovery the network topology exactly because of bad algorithm. In this paper, Skeleton-tree based on Graph theory is proposed to infer the connections between network nodes. Key words: Skeleton-tree; subnets; Address Forwarding Table; Graph Theory;Trust Node
作者简介: 路连兵(1979-),男,江苏泗洪人,硕士。 主要研究网络自拓扑,软件项目管理,Perl 研究;胡吉明(1967-),男,硕导,副教授,主要研究 领域为计算机应用技术,网络安全,数据挖掘,Z 语言; 姜岩(1979-),男,硕士研究生,主要研究方向,网络应用,中间件

Salama网络拓扑随机生成算法Matlab源码

Salama网络拓扑随机生成算法Matlab源码(2007-03-0610:19:00) %Salama博士的网络拓扑随机生成算法 %Border_length----正方形区域的边长,单位:km %Node_amount------网络节点的个数 %Alpha------------网络特征参数,Alpha越大,短边相对长边的比例越大 %Beta-------------网络特征参数,Beta越大,边的密度越大 %Sxy--------------用于存储节点的序号,横坐标,纵坐标的矩阵 %Cost-------------用于存储边的费用的邻接矩阵,费用在[2,10]之间随机选取,无边的取无穷大 %Delay------------用于存储边的时延的邻接矩阵,时延等于边的距离除以三分之二光速,无边的取无穷大 function[Sxy,Cost,Delay]=Net_Create(Border_length,Node_amount,Alpha,Beta) %参数初始化 Sxy=zeros(3,Node_amount); Cost=zeros(Node_amount,Node_amount); Delay=Cost; %在正方形区域内随机均匀选取Node_amount个节点 for i=1:Node_amount Sxy(2,i)=Border_length*rand; Sxy(3,i)=Border_length*rand; end %按横坐标由小到大的顺序重新为每一个节点编号 temp=Sxy; Sxy2=Sxy(2,:); Sxy2_sort=sort(Sxy2); for i=1:Node_amount pos=find(Sxy2==Sxy2_sort(i)); if length(pos)>1 error('仿真故障,请重试!'); end temp(1,i)=i; temp(2,i)=Sxy(2,pos); temp(3,i)=Sxy(3,pos); end Sxy=temp; %在节点间随机产生边,并构造延时矩阵和费用矩阵 for i=1:(Node_amount-1)

数据结构拓扑排序实验报告

拓扑排序 [基本要求] 用邻接表建立一个有向图的存储结构。利用拓扑排序算法输出该图的拓扑排序序列。 [编程思路] 首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意有向是不需要对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,几乎和图的创建一样,图的顶点定义时加入int indegree,关键在于indegree 的计算,而最好的就是在创建的时候就算出入度,(没有采用书上的indegree【】数组的方法,那样会增加一个indegree算法,而是在创建的时候假如一句计数的代码(G.vertices[j].indegree)++;)最后调用拓扑排序的算法,得出拓扑序列。 [程序代码] 头文件: #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define STACKSIZE 30 #define STACKINCREMENT 10 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1 #define OVERFLOW -2 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef int Status; typedef int InfoType; typedef int Status; typedef int SElemType; /* 定义弧的结构*/ typedef struct ArcNode{ int adjvex; /*该边所指向的顶点的位置*/ struct ArcNode *nextarc; /*指向下一条边的指针*/ InfoType info; /*该弧相关信息的指针*/

IP网络拓扑自动发现------------------------------------------------------算法比较经典---已读

IP网络拓扑自动发现 自从20世纪90年代以来,越来越多的企业及个人在加入Internet网,使网络规模持续扩大。为了适应越来越多的流量,新节点、新链路不断的被引进到网络上,从而使手工维护很难跟上网络的变化,给网络管理带来困难。 网络由一起工作的大量实体构成,向用户提供某种服务。这些实体功能由硬件和软件执行,一些出现在真实网络中实体的例子有路由器、服务器、普通主机、链路等,所有这些都影响着网络运行的方式及提供给最终用户的服务质量。例如,如果一个应用服务器(Web Server)出现宕机而从网络上剥离下来,那么用户将得不到他们所期望的服务(浏览网页)。提到拓扑发现,一般是指发现完成最终用户服务所涉及到的所有实体,不仅要发现实体,而且要发现实体在网络中所起的作用及实体间互相连接的方式。 网络拓扑对网络管理、网络规划非常有用。例如,网络故障、流量瓶颈等重要信息能直接显示在网络拓扑上,这样网络管理员对当前的网络状况就有一个清楚的认识,对哪里发生了故障一目了然。如果网络拓扑上显示一条链路总处于满负荷传输状态,那么扩大该条链路的容量对提高网络性能将有很大帮助。此外,网络拓扑对网络仿真也十分重要,要仿真能否在现有网络上新开放一种应用,必须首先有正确的网络拓扑。 获得网络拓扑的最简单的方法莫过于让管理员根据实际网络手工绘出其拓扑,但现在网络越来越复杂,越来越庞大,并一直在膨胀,而且实体在网络中担负的功能也越来越复杂,要跟踪这样一个网络需要花费很多时间或精力,而且网络一旦有所改变所有工作必须重做。网络拓扑自动发现正是基于这个原因发展起来的,本文对能用于拓扑发现的一些常用的工具和技术作了简要的介绍,并基于笔者的实践提供了一个简单的算法实现,该算法主要针对同一个管理机构下的IP网络的拓扑自动发现,更复杂的拓扑发现算法可在此基础上进一步扩展。 一、用于拓扑发现的工具 1. Ping

有向图拓扑排序算法的实现

数据结构课程设计 设计说明书 有向图拓扑排序算法的实现 学生姓名 学号 班级 成绩 指导教师魏佳 计算机科学与技术系 2010年2月22日

数据结构课程设计评阅书 注:指导教师成绩60%,答辩成绩40%,总成绩合成后按五级制记入。

课程设计任务书 2010—2011学年第二学期 专业:信息管理与信息系统学号:姓名: 课程设计名称:数据结构课程设计 设计题目:有向图拓扑排序算法的实现 完成期限:自2011 年 2 月22 日至2011 年 3 月 4 日共 2 周 设计内容: 用C/C++编写一个程序实现有向图的建立和排序。要求建立有向图的存储结构,从键盘输入一个有向图,程序能够自动进行拓扑排序。 设计要求: 1)问题分析和任务定义:根据设计题目的要求,充分地分析和理解问题,明确问题要求做什么?(而不是怎么做?)限制条件是什么?确定问题的输入数据集合。 2)逻辑设计:对问题描述中涉及的操作对象定义相应的数据类型,并按照以数据结构为中心的原则划分模块,定义主程序模块和各抽象数据类型。逻辑设计的结果应写出每个抽象数据类型的定义(包括数据结构的描述和每个基本操作的功能说明),各个主要模块的算法,并画出模块之间的调用关系图; 3)详细设计:定义相应的存储结构并写出各函数的伪码算法。在这个过程中,要综合考虑系统功能,使得系统结构清晰、合理、简单和易于调试,抽象数据类型的实现尽可能做到数据封装,基本操作的规格说明尽可能明确具体。详细设计的结果是对数据结构和基本操作做出进一步的求精,写出数据存储结构的类型定义,写出函数形式的算法框架; 4)程序编码:把详细设计的结果进一步求精为程序设计语言程序。同时加入一些注解和断言,使程序中逻辑概念清楚; 5)程序调试与测试:采用自底向上,分模块进行,即先调试低层函数。能够熟练掌握调试工具的各种功能,设计测试数据确定疑点,通过修改程序来证实它或绕过它。调试正确后,认真整理源程序及其注释,形成格式和风格良好的源程序清单和结果; 6)结果分析:程序运行结果包括正确的输入及其输出结果和含有错误的输入及其输出结果。算法的时间、空间复杂性分析; 7)编写课程设计报告; 以上要求中前三个阶段的任务完成后,先将设计说明数的草稿交指导老师面审,审查合格后方可进入后续阶段的工作。设计工作结束后,经指导老师验收合格后将设计说明书打印装订,并进行答辩。 指导教师(签字):教研室主任(签字): 批准日期:2011年2月21 日

拓扑排序课程设计报告

拓扑排序 一问题描述 本次课程设计题目是:编写函数实现图的拓扑排序 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 CreatGraph(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

拓扑排序课程设计报告

沈阳航空航天大学 课程设计报告 课程设计名称:数据结构课程设计 课程设计题目:拓扑排序算法 院(系):计算机学院 专业:计算机科学与技术(嵌入式系统方向) 班级:14010105班 学号:2011040101221 姓名:王芃然 指导教师:丁一军

目录 1 课程设计介绍 (1) 1.1课程设计内容 (1) 1.2课程设计要求 (1) 2 课程设计原理 (2) 2.1课设题目粗略分析 (2) 2.2原理图介绍 (2) 2.2.1 功能模块图 (2) 2.2.2 流程图分析 (3) 3 数据结构分析 (7) 3.1存储结构 (7) 3.2算法描述 (7) 4 调试与分析 (12) 4.1调试过程 (12) 4.2程序执行过程 (12) 参考文献 (14) 附录(关键部分程序清单) (15)

1 课程设计介绍 1.1 课程设计内容 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。若在图一的有向图上人为的加一个表示V2<=V3的弧(“<=”表示V2领先于V3)则图一表示的亦为全序且这个全序称为拓扑有序,而由偏序定义得到拓扑有序的操作便是拓扑排序。在AOV网中为了更好地完成工程,必须满足活动之间先后关系,需要将各活动排一个先后次序即为拓扑排序。编写算法建立有向无环图,主要功能如下: 1.能够求解该有向无环图的拓扑排序并输出出来; 2.拓扑排序应该能处理出现环的情况; 3.顶点信息要有几种情况可以选择。 1.2 课程设计要求 1.输出拓扑排序数据外,还要输出邻接表数据; 2.参考相应的资料,独立完成课程设计任务; 3.交规范课程设计报告和软件代码。

连续体结构拓扑优化方法及存在问题分析

编号:SY-AQ-00556 ( 安全管理) 单位:_____________________ 审批:_____________________ 日期:_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 连续体结构拓扑优化方法及存 在问题分析 Topology optimization method of continuum structure and analysis of existing problems

连续体结构拓扑优化方法及存在问 题分析 导语:进行安全管理的目的是预防、消灭事故,防止或消除事故伤害,保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中,虽然都是为了达到安全管理的目的,但是对生产因素状态的控制,与安全管理目的关系更直接,显得更为突出。 文章深入分析国内外连续体结构拓扑优化的研究现状,介绍了拓扑优化方法的发展及实现过程中存在的问题。对比分析了均匀化方法,渐进结构优化法,变密度法的优缺点。研究了连续体结构拓扑优化过程中产生数值不稳定现象的原因,重点讨论了灰度单元,棋盘格式,网格依赖性的数值不稳定现象,并针对每一种数值不稳定现象提出了相应的解决办法。 结构拓扑优化设计的主要对象是连续体结构,1981年程耿东和Olhof在研究中指出:为了得到实心弹性薄板材料分布的全局最优解,必须扩大设计空间,得到由无限细肋增强的板设计。此研究被认为是近现代连续体结构拓扑优化的先驱。 目前,国内外学者对结构拓扑优化问题进行了大量研究,这些

研究大多数建立在有限元法结构分析的基础上,但由于有限元法中单元网格的存在,结构拓扑优化过程中常常出现如灰度单元,网格依赖性和棋盘格等数值不稳定的现象。本文介绍了几种连续体结构拓扑优化方法及每种方法存在的问题,并提出了相应的解决办法。 1.拓扑优化方法 连续体结构拓扑优化开始于1988年Bendoe和Kikuchi提出的均匀化方法,此后许多学者相继提出了渐进结构优化方法、变密度法等拓扑优化数学建模方法。 1.1.均匀化方法 均匀化方法即在设计区域内构造周期性分布的微结构,这些微结构是由同一种各向同性材料实体和孔洞复合而成。采用有限元方法进行分析,在每个单元内构造不同尺寸的微结构,微结构的尺寸和方向为拓扑优化设计变量。1988年Bendsoe研究发现,通过在结构中引入具有空洞微结构的材料模型,将困难的拓扑设计问题转换为相对简单的材料微结构尺寸优化问题。 很多学者发展了均匀化方法,Suzhk进行了基于均匀化方法结

拓扑排序算法

图的拓扑排序操作 一、实验内容 题目:实现下图的拓扑排序。 5 二、目的与要求 (一)目的 1、了解拓扑排序的方法及其在工程建设中的实际意义。 2、掌握拓扑排序的算法,了解拓扑排序的有向图的数据结构。 (二)要求 用C语言编写程序,实现图的拓扑排序操作。 三、设计思想 首先对有向图,我们采取邻接表作为数据结构。且将表头指针改为头结点,其数据域存放该结点的入度,入度设为零的结点即没有前趋。 在建立邻接表输入之前,表头向量的每个结点的初始状态为数据域VEX(入度)为零,指针域NXET为空,每输入一条弧< J, K > 建立链表的一个结点,同时令k 的入度加1,因此在输入结束时,表头的两个域分别表示顶点的入度和指向链表的第一个结点指针。 在拓扑排序的过程之中,输入入度为零(即没有前趋)的顶点,同时将该顶点的直接后继的入度减1。 (1)、查邻接表中入度为零的顶点,并进栈。 (2)、当栈为空时,进行拓扑排序。 (a)、退栈,输出栈顶元素V。 (b)、在邻接表中查找Vj的直接后继Vk,将Vk的入度减一,并令入度减至零的顶点进栈。 (3)、若栈空时输出的顶点数不是N个则说明有向回路,否则拓扑排序结束。为建立存放入度为零的顶点的栈,不需要另分配存储单元,即可借入入度为零的数据域。一方面,入度为零的顶点序号即为表头结点的序号,另一方面,借用入度为零的数据域存放带链栈的指针域(下一个入度的顶点号)。

四、具体算法设计 #include #include #include #include #include using namespace std; #define MAX 9999 stackmystack; int indegree[MAX]; struct node { int adjvex; node* next; }adj[MAX]; int Create(node adj[],int n,int m)//邻接表建表函数,n代表定点数,m代表边数{ int i; node *p; for(i=0;i<=n-1;i++) { adj[i].adjvex=i; adj[i].next=NULL; } for(i=0;i<=m-1;i++) { cout<<"请输入第"<>u>>v; p=new node; p->adjvex=v; p->next=adj[u].next; adj[u].next=p; } return 1; } void print(int n)//邻接表打印函数 { int i; node *p; for(i=0;i<=n-1;i++) { p=&adj[i]; while(p!=NULL) { cout<adjvex<<' '; p=p->next; } cout<

拓扑优化

结构拓扑优化设计现状及前景 目前, 最优化设计理论和方法在机械结构设计中得到了深入的研究和广泛的应用。所谓优化设计就是根据具体的实际问题建立其优化设计的数学模型, 并采用一定的最优化方法寻找既满足约束条件又使目标函数最优的设计方案。根据优化问题的初始设计条件, 目前结构优化技术有四大领域: 1) 尺寸优化; 2) 形状优化; 3) 拓扑与布局优化; 4) 结构类型优化。结构尺寸优化是在结构的拓扑确定的前提下, 首先用少量尺寸对结构的某些变动进行表达, 如桁架各单元的横截面尺寸、某些节点位置的变动等, 然后在此基础上建立基于这些尺寸参数的数学模型并采用优化方法对该模型进行求解得到最优的尺寸参数。在尺寸优化设计中, 不改变结构的拓扑形态和边界形状, 只是对特定的尺寸进行调整, 相当于在设计初始条件中就增加了拓扑形态的约束。而结构最初始的拓扑形态和边界形状必须由设计者根据经验或实验确定, 而不能保证这些最初的设计是最优的, 所以最后得到的并不是全局最优的结果。结构形状优化是指在给定的结构拓扑前提下, 通过调整结构内外边界形状来改善结构的性能。以轴对称零件的圆角过渡形状设计的例子。形状设计对边界形状的改变没有约束,和尺寸优化相比其初始的条件得到了一定的放宽,应用的范围也得到了进一步的扩展。拓扑优化设计是在给定材料品质和设计域内,通过优化设计方法可得到满足约束条件又使目标函数最优的结构布局形式及构件尺寸。拓扑设计的初始约束条件更少, 设计者只需要提出设计域而不需要知道具体的结构拓扑形态。拓扑设计方法是一种创新性

的设计方法, 能为我们提供一些新颖的结构拓扑。目前, 拓扑设计理论在柔性受力结构、MEMS 器件及其它柔性微操作机构的设计中得到了广泛的研究。 结构拓扑优化的发展概况 结构拓扑优化包括离散结构的拓扑优化和连续变量结构的拓扑优化。近10 年来, 结构拓扑优化设计虽然取得了一些进展, 但大部分是针对连续变量的, 关于离散变量的研究为数甚少。由于离散变量优化的目标函数和约束函数是不连续、不可微的, 可行域退化为不连通的可行集, 所以难度远大于连续变量优化问题。在离散结构中, 桁架在工程中的应用较为广泛, 由于其重要性, 也由于其分析比较简单, 桁架结构的拓扑优化在文献中研究得最多. 结构拓扑优化的历史可以追溯到1904 年Michell提出的桁架理论, 但这一理论只能用于单工况并依赖于选择适当的应变场, 不能应用于工程实际。1964 年Dorn、Gomory、Greenberg 等人提出基结构法( ground structure approach) , 将数值方法引入该领域, 此后拓扑优化的研究重新活跃起来, 陆续有一些解析和数值方面的理论被 提出来。所谓基结构就是一个由结构节点、荷载作用点和支承点组成的节点集合, 集合中所有节点之间用杆件相连的结构。该方法的基本思路是: 从基结构的模型出发, 应用优化算法( 数学规划法或准则法) , 按照某种规划或约束, 将一些不必要的杆件从基结构中删除, 例如截面积达到零或下限的杆件将被删掉, 并认为最终剩下的杆件 决定了结构的最优拓扑。因此应用基结构, 可以将桁架拓扑优化当作

拓扑控制

拓扑控制 1 拓扑控制的意义 无线网络一般具有环境复杂、节点资源受限、网络拓扑不稳定的特点. 不同于有线网络,无线网络可以通过改变各个网络节点传输功率以改变网络的拓扑结构,这就是拓扑控制的实现技术基础。由节点的位置和其无线传输范围所确定的网络拓扑结构对网络的性能有着重大的影响. 如果拓扑结构过于松散,就容易产生网络分区以及增大端到端的时延;相反的,非常密集的拓扑不利于空间重利用,从而减小网络的容量[2]。拓扑管理和控制主要研究如何为节点分配功率以获得具有某种性质的拓扑结构和优化一些网络目标函数,其目的就是提高网络的性能, 降低通信干扰和延长网络的生存时间。 拓扑控制技术是无线网络中最重要的技术之一。在由无线传感器网络生成的网络拓扑中,可以直接通信的两个结点之间存在一条拓扑边。如果没有拓扑控制,所有结点都会以最大无线传输功率工作。在这种情况下,一方面,结点有限的能量将被通信部件快速消耗,降低了网络的生命周期。同时,网络中每个结点的无线信号将覆盖大量其他结点,造成无线信号冲突频繁,影响结点的无线通信质量,降低网络的吞吐率。另一方面,在生成的网络拓扑中将存在大量的边,从而导致网络拓扑信息量大,路由计算复杂,浪费了宝贵的计算资源。因此,需要研究无线传感器网络中的拓扑控制问题,在维持拓扑的某些全局性质的前提下,通过调整结点的发送功率来延长网络生命周期,提高网络吞吐量,降低网络干扰,节约结点资源。 拓扑控制主要研究如何在保证网络连通性的前提下,设计高效的算法为节点分配功率以获得具有某种性质的拓扑结构和优化一些网络目标函数,其目的就是节约节点的发射功率,延长网络的生存时间,提高网络的性能。拓扑控制是无线网络设计和规划的重要组成部分。 拓扑控制技术保证覆盖质量和连通质量,能够降低通信干扰、节省能量,提高MAC(media access control)协议和路由协议的效率。进一步,也可为网络融合提供拓扑基础;此外,拓扑控制还能够提高网络的可靠性、可扩展性等其他性能.总之,拓扑控制对网络性能具有重大的影响,因而对它的研究具有十分重要的意义。 无线网络的特点使拓扑控制成为挑战性研究课题,同时,这些特点也决定了拓扑控制在无线网络研究中的重要性。

拓扑排序(算法与数据结构课程设计)

拓扑排序 一、问题描述 在AOV网中为了更好地完成工程,必须满足活动之间先后关系,需要将各活动排一个先后次序即为拓扑排序。拓扑排序可以应用于教学计划的安排,根据课程之间的依赖关系,制定课程安排计划。按照用户输入的课程数,课程间的先后关系数目以及课程间两两间的先后关系,程序执行后会给出符合拓扑排序的课程安排计划。 二、基本要求 1、选择合适的存储结构,建立有向无环图,并输出该图; 2、实现拓扑排序算法; 3、运用拓扑排序实现对教学计划安排的检验。 三、算法思想 1、采用邻接表存储结构实现有向图;有向图需通过顶点数、弧数、顶点以及弧等信息建立。 2、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G) 中,先输出入度为零的顶点,而后输出新的入度为零的顶点,此操作可利用栈或队列实现。考虑到教学计划安排的实际情况,一般先学基础课(入度为零),再学专业课(入度不为零),与队列先进先出的特点相符,故采用队列实现。 3、拓扑排序算法void TopologicalSort(ALGraph G),大体思想为: 1)遍历有向图各顶点的入度,将所有入度为零的顶点入队列; 2)队列非空时,输出一个顶点,并对输出的顶点数计数; 3)该顶点的所有邻接点入度减一,若减一后入度为零则入队列; 4)重复2)、3),直到队列为空,若输出的顶点数与图的顶点数相等则该图可拓扑排序,否则图中有环。 4、要对教学计划安排进行检验,因此编写了检测用户输入的课程序列是否是拓扑序列的算法void TopSortCheck(ALGraph G),大体思想为: 1)用户输入待检测的课程序列,将其存入数组; 2)检查课程序列下一个元素是否是图中的顶点(课程),是则执行3),否则输出“课程XX不存在”并跳出; 3)判断该顶点的入度是否为零,是则执行4),否则输出“入度不为零”并跳出; 4)该顶点的所有邻接点入度减一; 5)重复2)、3)、4)直到课程序列中所有元素均被遍历,则该序列是拓扑序列,否则不是拓扑序列。

Internet网络拓扑建模

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/405872994.html, Journal of Software, Vol.20, No.1, January 2009, pp.109?123 https://www.360docs.net/doc/405872994.html, doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03390 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved. Internet网络拓扑建模? 周苗1+, 杨家海2, 刘洪波2, 吴建平1 1(清华大学计算机科学与技术系,北京 100084) 2(清华大学网络研究中心,北京 100084) Modeling the Complex Internet Topology ZHOU Miao1+, Y ANG Jia-Hai2, LIU Hong-Bo2, WU Jian-Ping1 1(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) 2(Network Research Center, Tsinghua University, Beijing 100084, China) + Corresponding author: E-mail: zhoum05@https://www.360docs.net/doc/405872994.html, Zhou M, Yang JH, Liu HB, Wu JP. Modeling the complex Internet topology. Journal of Software, 2009,20(1): 109?123. https://www.360docs.net/doc/405872994.html,/1000-9825/3390.htm Abstract: This paper presents the basic concept of topology’s properties and modeling metrics; categorizes and analyzes both AS-level models and router-lever models. Moreover, this paper summarizes current research achievements on Internet topology’s modeling, especially at the router-level. Finally, it identifies future directions and open problems of the topology modeling research. Key words: Internet topology; AS-level modeling; router-level modeling; topology properties; metrics 摘要: 首先概述Internet网络拓扑建模的意义和分类;总结现阶段已发现的主要网络拓扑特性与度量指标;然后分析、讨论自治域级和路由器级的Internet网络拓扑建模与最新的研究成果;最后针对目前拓扑建模中存在的难点和问题给出总结,并展望未来的研究发展方向. 关键词: Internet网络拓扑;自治域级拓扑建模;路由器级拓扑建模;拓扑特性;度量指标 中图法分类号: TP393文献标识码: A 近年来,大规模的复杂Internet网络拓扑分析研究引起了计算机及物理、数学等多个领域研究人员的兴趣[1?6].然而,Internet网络自身具有复杂性和多变性,导致直接将其作为实验对象进行研究和分析变得十分困难.因此,人们希望根据真实网络数据和关键特征对Internet网络拓扑进行模型抽象,以拓扑模型代替真实Internet 网络作为实验对象进行研究分析,达到通过拓扑建模认识Internet基本特性并指导实际网络建设的目的[1,2,6?10]. 针对Internet网络拓扑建模的研究历程和未来发展方向,张宇[11]、曾伟[12]都曾对网络拓扑建模问题作过综述.但是,上述工作均只针对自治域级(AS(autonomous system)-level)拓扑建模,极少涉及路由器级(router-level)的拓扑建模.可是,作为Internet网络拓扑建模的重要方面,人们已开始越来越关注路由器级的网络拓扑建模[1,3,13].相对自治域级网络拓扑结构,路由器级拓扑更大程度上受到网络服务提供商(ISP)各自的技术水平和用户需求等相关因素的影响.并且,已有研究成果[2,14]表明,路由器级别的Internet网络拓扑特性极有可能存在与自治域级 ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473083 (国家自然科学基金) Received 2008-01-08; Accepted 2008-05-05

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