认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的时间,则称这样的AOV网为AOE网,如下图: 图中,顶点表示事件(能被触发,两特征属性:最早发生时间Ve(j);最晚发生时间Vl(j)),边表示活动(能被开始,两特征属性:最早开始时间e(i):最晚开始时间l(i)),权表示活动持续时间,通常用AOE网来估算工程完成的时间 两条原则: Ø  只有某顶

前面我们说过的拓扑排序主要是为解决一个工程能否顺序进行的问题,但有时我们还需要解决工程完成需要的最短时间问题.如果我们要对一个流程图获得最短时间,就必须要分析它们的拓扑关系,并且找到当中最关键的流程,这个流程的时间就是最短时间. 在前面讲了AOV网的基础上,来介绍一个新的概念.在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,用边上的权值表示活动的持续时间,这种有向图的边表示活动的网,称之为AOE网(Activity On edge Network).由于一个工程,总有一个开始,一

[1]关键路径 在我的经验意识深处,“关键”二字一般都是指临界点. 凡事万物都遵循一个度的问题,那么存在度就会自然有临界点. 关键路径也正是研究这个临界点的问题. 在学习关键路径前,先了解一个AOV网和AOE网的概念: 用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向图: 称为顶点表示活动的网(Activity On Vertex Network),简称为AOV网. 与AOV网对应的是AOE(Activity On Edge)网即边表示活动的网. AOE网是一个带权的有向无环图. 网中只有一个入度

//_DataStructure_C_Impl:CriticalPath #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include"SeqStack.h" //图的邻接表类型定义 typedef char VertexType[4]; typedef int InfoPtr; //定义为整型,为了存放权值 typedef int VRType; #define MaxSize 5

声明:图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/BV1BZ4y1T7Yx?from=articleDetail 原理 AOE网 关键路径 数据结构 核心代码 TopologicalSort /* TopologicalSort用于实现拓扑排序 参数:result用来保存处理过的拓扑排序顶点:count用来保存处理过的拓扑排序顶点的个数 功能:进行拓扑排序,将找到的拓扑顶点序号存入result数组(result可以看成一个栈,count可以看成是栈顶指针) 增加的

求关键路径,只需理解顶点(事件)和边(活动)各自的两个特征属性以及求法即可: Ø  先根据首结点的Ve(j)=0由前向后(正拓扑序列)计算各顶点的最早发生时间 Ø  再根据终结点的Vl(j)等于它的Ve(j)由后向前(逆序拓扑)依次求解各顶点的最晚发生时间 Ø  根据边的ee(i)等于它的发出顶点的Ve(j)计算各边的最早开始时间(最早开始,对应最早发生) Ø  根据边的ll(i)等于它的到达顶点的Vl(j)减去边的权值计算各边的最晚开始时间(最晚开始,对应最晚发生) #include<iost

原文链接:http://blog.csdn.net/wang379275614/article/details/13990163 本次结合系统分析师-运筹方法-网络规划技术-关键路径章节,对原文链接描述不准确的地方做了修正. 认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV(Activity On Vertex)网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的时间,则称这样的AOV网为AOE(

AOV网,顶点表示活动,弧表示活动间的优先关系的有向图. 即如果a->b,那么a是b的先决条件. AOE网,边表示活动,是一个带权的有向无环图, 其中顶点表示事件,弧表示活动,权表示活动持续时间. 按我理解,你要求拓扑序列就是AOV,求关键路径就是AOE 具体是要实现 计算一个电力网络的东西 有很多节点互相连接 有一个现成的算法可以计算节点之间断路的风险现在算法已经弄好了 但是网状的结构如何在c++中实现?我不是学计算机的,因为会一点编程被人赶鸭子上架来干这个...希望指出一点思路就可以了 c/

AOE网上的关键路径 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如

AOV网:所有的工程或者某种流程可以分为若干个小的工程或阶段,这些小的工程或阶段就称为活动.若以图中的顶点来表示活动,有向边表示活动之间的优先关系,则这样活动在顶点上的有向图称为AOV网. 拓扑排序算法: (1)从AOV网中选择一个没有前驱的顶点(该顶点入度为0)并且输出它. (2)从网中删去该顶点,并且删去从该顶点发出的全部有向边. (3)重复上述两步,知道剩余的网中不再存在没有前驱的顶点为止. 拓扑排序:v2,v5,v1,v4,v3,v7,v6 AOE图:若在带权的有向图中,以顶点表示事件,

#include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> char explode( char * str , char symbol ); double distance ( int x1 , int y1 , int x2 , int y2 ); // 求平面上2个坐标点的直线距离 double circle_area( double radius ); // 求圆面积. radius 半径 double tw

C语言--求根:计算机只识别0和1,那么问题来了,作为计算工具如何解决数学问题?其实,计算机是死东西,都是程序员用计算机的的思维去加数学公式计算数学题的.听起来好高端的样子,其实啊,也就那么回事儿, 请看~~求平方根,也许你会说,这还不简单直接调用square函数就好了,这个还用说么?可是我若问你那么square函数是如何实现求平方根的呢?怎么样是不是没那么简单呢?且看: 牛刀小试~ 迭代法求平方根  数学公式为X(n+1)=1/2*(X(n)+a/X(n)); 算法如下: 1)设定一个X0的值

最大公约数与最小公倍数的求解是很多初学C的人所面临的一道问题.当然这道问题并不难解答,也有很多人已经写过相关的博客,我在此书写此篇博客,一是为了让自己能够夯实基础,另外就是希望能够帮到和我一样的初学者. 当然,在写这篇博客之前,我已经做过相关资料的调查,可能读者会发现此篇博客会与其他人的博客有所重复,但是,我保证绝未抄袭.好了,进入正题! 问题:请从键盘上输入两个数值 x,y,请用C语言求出这两个数值的最大公约数与最小公倍数. 首先,我们要想解决这道问题,就要了解什么是最大公约数与最小公倍数.

关于AOE网络的基本概念可以参考<数据结构>或者search一下就能找到,这里不做赘述. 寻找AOE网络的关键路径目的是:发现该活动网络中能够缩短工程时长的活动,缩短这些活动的时长,就可以缩短整个工程的时长.因此,寻找关键路径就是寻找关键活动. 接下来开始寻找一个工程中的关键路径(关键活动). 寻找关键路径,每本教材都会提及四个特征属性:Ve[],Vl[],e[],l[],此处可能还补充一个属性:活动ai的时间余量,也就是l[i]-e[i],当某个活动的时间余量=0时,该活动就是关键活动.所以

c语言求回文数的三种算法的描述 题目描述 注意:(这些回文数都没有前导0) 1位的回文数有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 共10个: 2位的回文数有11,22,33,44,55,66,77,88,99 共9个: * 请问:n位的回文数有多少个?请编写一个递归函数来解决此问题!!! [输入形式]一行一个正整数,代表多少位 [输出形式]一行一个正整数,代表回文诗的个数 [样例输入]2 [样例输出]9 输入: 3 输出: 90 输入: 5 输出: 900 输入: 10 输出: 90000 输入

用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了. 如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了. 我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19) t.test(newbomb)得到的结果如下   如果要求任意置信度下的置信区间

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有11项活动(11条边),9个事件(9个顶点).整个工程只有一个开始点和一个完成点.即只有一个入度为零的点(源点)和只有一个出度为零的点(汇点).    关键

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/showproblem.php?pid=2498&cid=1304 题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有11项活动(11条边),9个