C++ 实现关键路径算法
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更新于2024-09-16
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"C++ 关键路径的实现与AOE网算法"
在软件工程和项目管理中,关键路径(Critical Path)是一种分析方法,用于确定一个项目中最长的完成路径,这条路径决定了项目的最短可能完成时间。在C++编程中,我们可以利用数据结构和算法来实现关键路径的计算。本资源主要涉及的是如何使用C++编程实现关键路径算法,特别是应用到活动-on-edge (AOE) 网络中。
AOE网是项目计划图的一种表示方式,其中节点代表活动,边代表活动之间的依赖关系,边的权重通常表示完成一个活动所需的时间。通过AOE网,我们可以找到关键路径,即那些一旦延误就会导致整个项目延期的活动序列。
首先,代码定义了两个结构体,`edgenode` 和 `vexnode`。`edgenode` 结构体表示边,包含相邻顶点(adjvex)、边的时耗(dut)以及指向下一个边的指针(next)。`vexnode` 结构体表示顶点,包含项目名称(projectname)、顶点ID(id)以及指向边链表的指针(link)。
在`CreateGraphic`函数中,初始化了一个AOE网。该函数接受项目总数(projectnumber)和活动总数(activenumber)作为参数,然后创建一个对应的图形映射(Graphicmap),并允许用户输入每个活动的起始顶点、结束顶点和时耗。输入的数据被用来构建AOE网的边,并更新各顶点的ID,表示有多少条边与之相连。
在构建AOE网后,我们可以通过Dijkstra算法、拓扑排序或Bellman-Ford算法等寻找关键路径。这些算法可以找出从源顶点到目标顶点的最短路径,而在这个问题中,目标顶点是所有活动完成的顶点。关键路径就是具有最大总时耗的路径。
在C++中,实现这些算法的关键步骤包括:
1. 初始化距离数组,所有顶点距离源点的初始距离设为无穷大,源点距离设为0。
2. 使用优先队列(如二叉堆)存储未处理的顶点,按距离从小到大排序。
3. 在每次迭代中,取出当前距离最小的顶点,检查其所有邻接边,更新邻接顶点的距离值。
4. 当优先队列为空或已处理所有顶点时,算法结束。
对于关键路径,我们需要额外关注那些最早开始且最晚结束的活动,这些活动对项目总时耗的影响最大。在找到关键路径后,我们可以识别出哪些活动的延迟将直接影响项目完成时间,从而优化项目计划。
这个资源提供了一个基础的C++框架,用于实现AOE网和关键路径的计算。通过对输入数据的处理和特定算法的实现,我们可以解决实际项目管理中的时间安排和优化问题。为了进一步完善这个程序,你可能需要添加寻找关键路径的代码,以及错误处理和输入验证功能。
2010-07-26 上传
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2012-10-05 上传
2014-09-07 上传
2011-01-03 上传
hunima
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