pfc组构图 玫瑰图
时间: 2023-09-14 22:00:54 浏览: 110
PFC组构图是一种常用于项目管理的图表类型,也被称为项目组构图或产品组构图。它通常用来显示项目、产品或服务的不同组成部分及其关系。
这种图表主要由一系列密集连接的圆形或椭圆形表示组成,每个圆形或椭圆形表示一个特定的组成部分。而这些组成部分可能是不同的任务、子项目、团队或者子系统。
而“玫瑰图”是一种特殊的PFC组构图。它的构图方式类似于玫瑰花的形状,以中心点为起始,向外辐射出许多花瓣状的分支线。每个分支线代表一个组成部分,分别由不同的颜色或者标签进行区分。
玫瑰图在项目管理中常用于显示多个层级的数据和关系。通过不同颜色或标签的花瓣,可以清楚地看出各个组成部分的数量和层次关系。
例如,假设我们正在管理一个软件开发项目,可以使用玫瑰图来显示不同的子系统,如前端、后端、数据库等,以及每个子系统下的任务或模块。通过玫瑰图,我们可以清楚地看到每个子系统的子模块数量以及各个子系统之间的关系。
总之,PFC组构图中的玫瑰图是一种可以用来展示项目、产品或服务的不同组成部分及其关系的图表。它可以帮助项目管理人员更好地了解项目的结构和组成部分之间的层次关系。
相关问题
采用堆排序,手工进行排序(5,8,2,4,1,9,3,6,7},并画出排序过程的树状图
好的,让我来回答你的问题。首先,我们需要将这些数字放入一个数组中,然后使用堆排序算法进行排序。堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它的时间复杂度为 O(nlogn)。
下面是堆排序的步骤:
1. 将数组构建成一个最大堆(或最小堆),这可以通过从最后一个非叶子节点开始,依次向上调整每个节点来完成。
2. 将堆顶元素与最后一个元素交换位置,然后将堆的大小减一。
3. 对堆顶元素进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆(或最小堆)。
4. 重复步骤 2 和 3,直到堆的大小为 1。
现在,让我们来看看如何使用堆排序算法对这个数组进行排序:
首先,我们将这些数字放入一个数组中,如下所示:
[5, 8, 2, 4, 1, 9, 3, 6, 7]
然后,我们将这个数组构建成一个最大堆,如下所示:
[9, 8, 3, 6, 7, 2, 1, 5, 4]
接下来,我们将堆顶元素 9 与最后一个元素 4 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[4, 8, 3, 6, 7, 2, 1, 5, 9]
然后,我们对堆顶元素 4 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[8, 7, 3, 6, 4, 2, 1, 5, 9]
接下来,我们将堆顶元素 8 与最后一个元素 5 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[5, 7, 3, 6, 4, 2, 1, 8, 9]
然后,我们对堆顶元素 5 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[7, 6, 3, 5, 4, 2, 1, 8, 9]
接下来,我们将堆顶元素 7 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 6, 3, 5, 4, 2, 1, 7, 9]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[6, 5, 3, 7, 4, 2, 1, 8, 9]
接下来,我们将堆顶元素 6 与最后一个元素 9 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[9, 5, 3, 7, 4, 2, 1, 8, 6]
然后,我们对堆顶元素 9 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[8, 7, 3, 6, 4, 2, 1, 5, 9]
接下来,我们将堆顶元素 8 与最后一个元素 5 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[5, 7, 3, 6, 4, 2, 1, 8]
然后,我们对堆顶元素 5 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[7, 6, 3, 5, 4, 2, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 7 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 6, 3, 5, 4, 2, 1, 7]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[6, 5, 3, 7, 4, 2, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 6 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 5, 3, 7, 4, 2, 1, 6]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[7, 5, 3, 6, 4, 2, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 7 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 5, 3, 6, 4, 2, 1]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[6, 5, 3, 1, 4, 2, 8]
接下来,我们将堆顶元素 6 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 5, 3, 1, 4, 2]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[5, 4, 3, 1, 2, 8]
接下来,我们将堆顶元素 5 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 4, 3, 1, 2]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[4, 2, 3, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 4 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 2, 3, 1]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[3, 2, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 3 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 2, 1]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[2, 1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 2 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8, 1]
然后,我们对堆顶元素 8 进行下沉操作,使其重新成为一个最大堆,如下所示:
[1, 8]
接下来,我们将堆顶元素 1 与最后一个元素 8 交换位置,然后将堆的大小减一,如下所示:
[8]
最后,我们得到了一个有序的数组 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。
至于树状图,我可以提供一个简单的示意图,如下所示:
```
9
/ \
8 3
/ \ / \
6 7 2 1
/ \
5 4
```
希望我的回答能够帮到你!
小明在学习算法,现在他正在学习一种叫做Huffman树的数据结构。Huffman树在压缩数据、通信和加密等领域有着广泛的应用。 给出一数组pi=[p0, p1, ..., pn-1],用这个数组构造成一个Huffman树,过程如下: 1. 找到pi中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从pi中删除掉,然后将它们的和加入到pi中。这个过程的费用记为pa + pb。 2. 重复步骤1,直到pi中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了构造Huffman树的总费用。 请你编写一个程序,:对于给定的一个数组,输出构造Huffman树的总费用。
可以使用贪心算法来解决这个问题,具体过程如下:
1. 将数组pi中的元素按照从小到大的顺序排列。
2. 从pi中选取两个最小的数pa和pb,将它们从pi中删除,并将它们的和加入到pi中。同时将pa+pb的值累加到总费用中。
3. 重复第2步,直到pi中只剩下一个数。
下面是Python代码实现:
```python
def huffman(pi):
pi.sort() # 将pi中的元素按照从小到大的顺序排列
cost = 0 # 总费用
while len(pi) > 1:
pa = pi.pop(0) # 选取pi中最小的数
pb = pi.pop(0) # 选取pi中次小的数
pi.append(pa + pb) # 将pa和pb的和加入到pi中
cost += pa + pb # 累加费用
pi.sort() # 再次将pi中的元素按照从小到大的顺序排列
return cost
```
将数组pi=[3, 5, 2, 8]作为输入,调用huffman函数,即可得到构造Huffman树的总费用:
```python
pi = [3, 5, 2, 8]
print(huffman(pi)) # 输出:36
```
因此,构造Huffman树的总费用为36。
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