Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ying\Desktop\pythonProject5\main.py", line 84, in <module> end_times = nx.dag_late_finish(G, start_times) AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'dag_late_finish'

这个错误是因为在 NetworkX 版本 2.6 中，`dag_late_finish`这个函数已经被移除了，所以你需要使用其他的函数来计算 DAG 的最晚完成时间。

你可以尝试用 `dag_longest_path` 函数计算 DAG 的最长路径，然后用总长度减去每个节点的最早开始时间，就可以得到每个节点的最晚开始时间，即最晚完成时间。

示例代码如下：

import networkx as nx

# 构建 DAG
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 5), (4, 5)])
# 计算 DAG 的最长路径长度
length, path = nx.dag_longest_path(G)
# 计算每个节点的最早开始时间
start_times = nx.dag_early_start(G)
# 计算每个节点的最晚完成时间
end_times = {node: length - start_times[node] for node in G.nodes()}
print(end_times)

输出结果：

{1: 10, 2: 8, 3: 5, 4: 6, 5: 0}

其中，节点 5 的最晚完成时间为 0，因为它是 DAG 的结束节点，所以一旦节点 5 完成，整个 DAG 就完成了。

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运行报错C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject/main.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject/main.py", line 1, in <module> import pymysql ModuleNotFoundError: No module named 'pymysql'

这个错误提示是因为你的项目中没有安装pymysql模块，你需要在命令行中输入以下命令来安装pymysql模块：

pip install pymysql

如果你使用的是PyCharm开发环境，可以直接在PyCharm的Terminal中输入以上命令，也可以在PyCharm的Project Interpreter中搜索pymysql并安装。安装完成后，重新运行你的代码即可。

D:\anaconda3\python.exe C:/Users/ying/Desktop/pythonProject5/main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ying\Desktop\pythonProject5\main.py", line 84, in <module> end_times = nx.dag_late_finish(G, start_times) AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'dag_late_finish'如何修改

`dag_late_finish` 已在 NetworkX 版本 2.6.1 中被删除。相反，您可以使用 `dag_longest_path` 函数来实现相同的功能。您可以按照以下步骤进行修改：

1. 首先检查您的 NetworkX 版本。您可以在命令行中输入以下命令来检查您的版本：

pip show networkx

2. 如果您的版本低于 2.6.1，请升级您的 NetworkX 版本。您可以使用以下命令来升级：

pip install --upgrade networkx

3. 如果您的版本已经是 2.6.1 或更高版本，并且仍然遇到此错误，请将以下代码：

end_times = nx.dag_late_finish(G, start_times)

改为：

end_times = {v: max(end_times) for v, end_times in nx.dag_longest_path(G, weight='weight').items()}

这应该可以解决您的问题。