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)。 关键路径:是从开始点到完成点的最长路径的长度。路径的长度是边上活动耗费的时间。如上图所示,1 到2 到 5到7到9是关键路径(关键路径不止一条,请输出字典序最小的),权值的和为18。
Input
这里有多组数据,保证不超过10组,保证只有一个源点和汇点。输入一个顶点数n(2<=n<=10000),边数m(1<=m <=50000),接下来m行,输入起点sv,终点ev,权值w(1<=sv,ev<=n,sv != ev,1<=w <=20)。数据保证图连通。
Output
关键路径的权值和,并且从源点输出关键路径上的路径(如果有多条,请输出字典序最小的)。
题解:Bellman_Ford 算法可以用来求存在负权回路的最短路问题,对于一般的最短路用迪杰斯特拉算法就可以,但是如果存在了负环,那样可能会求出错误的最短路。Bellman_Ford 算法总来的来说思路我感觉差不多,就像是变形。详见Bellman_Ford算法。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node
{
int u,v,w;
}a[50010];
int path[50010];
int dist[50010];
int from[50010];
int to[50010];
void bellman_ford(int s, int n, int m)
{
memset(path,0,sizeof(path));
memset(dist,0,sizeof(dist));
int f = 0;
for(int i = 2; i <= n; i ++)
{
f = 0;
for(int j = 1; j <= m; j ++)
{
int u = a[j].u;
int v = a[j].v;
int w = a[j].w;
if(dist[u] < dist[v] + w || (dist[u] == dist[v] + w && v < path[u]))
{
dist[u] = dist[v] + w;
path[u] = v;
f = 1;
}
}
if(f == 0) break;
}
// cout << s <<endl;
printf("%d\n",dist[s]);
int k = s;
while(path[k] != 0)
{
printf("%d %d\n",k,path[k]);
k = path[k];
}
}
int main()
{
int n,m,u,v,w,s;
while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
{
memset(a,0,sizeof(a));
memset(from,0,sizeof(from));
memset(to,0,sizeof(to));
for(int i = 1; i <= m; i ++)
{
scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
a[i].u = u;
a[i].v = v;
a[i].w = w;
from[u] ++;
to[v] ++;
}
for(int i = 1; i <= n; i ++)
{
if(to[i] == 0)
{
s = i;
break;
}
}
bellman_ford(s,n,m);
}
return 0;
}