「java关键路径」关键路径csdn

本篇文章给大家谈谈java关键路径，以及关键路径csdn对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、JAVA高手进啊，用AWT或者SWING来完成
• 2、Pascal语言在什么软件上编写？我是一点都不知道，比较菜鸟。。一直有个问题想问，JAVA和Pascal在什么上编
• 3、JAVA问题求解求速度 http://zhidao.baidu.com/question/206204688.html
• 4、关键路径怎么求？求详解。
• 5、想再JSP的一个界面显示一个JAVA的主程序结果 怎么办
• 6、性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是什么意思

JAVA高手进啊，用AWT或者SWING来完成

#include iostream #include cstdio using namespace std; int n,m,w[1001][1001],prev[1001],queue[1001],Time[1001],l=0,r=0,Pos[1001],path[1001]; void init() { int i,a,b,c; scanf("%d%d",n,m); for (i=1;i=m;i++) { scanf("%d%d%d",a,b,c); w[a][b]=c; prev[b]++; } } inline void Newq(int v) { r++; queue[r]=v; } inline void Del(int v) { int i; for (i=1;i=n;i++) if (w[v][i]) { prev[i]--; if (!prev[i]) Newq(i); } } void topo() { for (int i=1;i=n;i++) if (!prev[i]) Newq(i); while (rn) { l++; Del(queue[l]); } } void crucialpath() { int i,j; memset(Time,0,sizeof(Time)); for (i=1;i=n;i++) for (j=1;j=n;j++) if ((w[j][queue[i]]) (Time[j]+w[j][queue[i]]Time[queue[i]])) { Time[queue[i]]=Time[j]+w[j][queue[i]]; Pos[queue[i]]=j; } } void print() { printf("%d\n",Time[n]); int i=n,k=0; while (i!=1) { k++; path[k]=i; } for (i=k;i1;i--) printf("%d ",path[i]); printf("%d\n",path[1]); } int main() { init(); topo(); crucialpath(); print(); return 0; }

c++的 你凑合用下？

Pascal语言在什么软件上编写？我是一点都不知道，比较菜鸟。。一直有个问题想问，JAVA和Pascal在什么上编

我是一个搞NOIP竞赛的人 也搞过一点开发，你可以听听我的意见（全手打的，很累啊）

我学的就是Pascal语言，面向过程，用的是Free Pascal

如果是面向对象，就用Delphi

至于Java的编译器，可以试试NetBeans或者sun公司的jdk

像C也有面向过程和面向对象

面向过程是GCC

面向对象就是VC之类的了

Pascal的确是一个起步很好的语言，一开始就学C或C++会很累的

语言一般分3种：机器语言 汇编语言 高级语言

机器语言：能直接被CPU执行，效率极高，但是可移植性极差（换台电脑可能就不行了），写起来也很麻烦

汇编语言：不能直接被CPU执行，加入了一些人性化的东西，如加法用ADD、减法用SUB，但还是很麻烦

高级语言：效率最低，但是很人性化，可移植性很强 像Pascal C C++ JAVA都是高级语言

高级语言不能直接被计算机执行，所以就需要编译器来帮忙，把这些语句翻译一下，让CPU能执行

高级语言执行方式分两种：解释执行和编译执行

解释执行：编译器运行一句翻译一句，调试的时候就是这样的

编译执行：编译器将源文件编译成.exe的可执行文件，然后执行

像Free Pascal、Delphi、VB、VC这种，都是IDE

不仅可以编辑源代码，编译源代码，还可以调试程序等等

要学好编程，个人觉得分三块（把我下面讲的东西全学透，要1-2年）

①语法：学好语法是基础！学好了语法，才知道语言如何使用，这个不用我说吧

②数据结构（数据结构是脱离语言的，也就是说这些数据结构每个语言都好实现）：这是一个很抽象的东西，有 线性表、栈、队列、堆、数、图、串、集合 等等。

分为4种：线性结构（一对一，如 栈、队列）、树形结构（一对多，如 树）、离型结构（没有连接）、网状结构（多对多，如 图）

像栈就是一种FILO表，只运行在一头进行输入输出操作，应用在 表达式求值、撤销恢复操作上面

队列是FIFO表，允许在一头进行插入操作，另一头错删除操作

树 就复杂了 树和二叉树是两种概念，具体的自己去看书吧

二叉树有许多特殊形态，如满二叉树 完全二叉树 哈夫曼树 最优二叉树（哈夫曼树不等于最有二叉树！这点有许多人弄错。因为哈夫曼树不一定是二叉的）

二叉树的三种遍历方式一定要会：前序遍历（也称先根遍历）根左右， 中序遍历（也称中根遍历）左根右， 后序遍历（也称后根遍历）左右根

图就更复杂了，分 连通与不连通 带权与不带权 有向与无向，所以就有了 （不）连通有（无）向（不）带权图这种说法 还有什么强连通图，弱连通图的，自己看书吧！

③算法（算法是脱离语言的，也就是说这些算法每个语言都好写）：

1.低级算法（立意上的，就像初等数学和高等数学）：穷搜、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS，也称宽度优先搜索），是三种不同的遍历方式

2.高级算法:贪心，分支，动态规划（DP）。其他两个不介绍了，就介绍一下动态规划吧！

动态规划：记忆化搜索，利用以前搜索留下的数据，加快解决多阶段决策最优化问题的速度。要能动态规划，问题必须满足两个条件（我背了好长时间才背出来）

①：最优化原理（也称最优性原理）：无论过去的状态或决策如何，对于当前的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。

②：无后效性：一旦一个状态的决策确定，则此后过程的演变不再受此前各状态及决策的影响，当前状态时此前历史的完整总结，此前历史只能通过当前状态去影响过程未来的演变。

学DP一般从背包开始，背包一共有8个：01背包、完全背包、多重背包、混合三种背包、二维费用背包、分组背包、有依赖的背包、泛化物品背包。

然后再学树形动态规划

还有排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，堆排序，希尔排序，基数排序，序数排序，桶排序，鸽巢排序，二叉树排序（应用二叉排序树），鸡尾酒排序（就是双向冒泡，在一次初赛的完善程序里出现过）

还有数论算法（不展开介绍了）

图论算法：

最短路（顾名思义，就是一个点到另一个点的最短路程）：迪杰斯特拉（Dijkstra）、弗洛伊德（Floyd）、SPFA（国人设计的，很不错）等等 还会要解决SPFA的负权回路问题 这几个算法都是解决单源最短路径问题的，就是一个点到所有点的最短路)

最小生成树（应用在无向连通图中，就是拿掉一些边，在保证图连通的情况下，使得剩下的边权值之和最小）：普利姆（Prim）、克鲁斯卡尔（Kruskal）

关键路径（在生产生活中应用很广，注意关键路径之前一定要拓扑一次！）、拓扑排序（可用于是否有环路的检测）、网络流等等

如果以上你都会了，那么恭喜你，你已经可以算是一名初级程序员了！

可以继续学 双向深搜、双向广搜、周界搜索、迭代加深搜索、迭代加宽搜索、A*广度优先启发搜索、A*迭代加深搜索 等高级的算法。

JAVA问题求解求速度 http://zhidao.baidu.com/question/206204688.html

功能要求：

1. 选择一个算法（提供选择见下），利用各种方法（图形、动画等）演示算法的演示过程。

2. 可以进行手动演示，也可以自动步进式演示。

3. 允许用户设置算法的各个输入参数，以及自动步进式演示中的时间间隔。

4. 不同的算法输入要求见下。

界面要求：

1. 尽量使用图形界面实现，要符合日常软件使用规范来设计菜单和界面。

2. 如果无法实现图形界面，则在命令行方式下也需要提供菜单，方便用户操作。

其他要求：

1. 标识符命名遵循Windows命名规范。

2. 能够注意各种异常处理，注重提高程序运行效率。

提交内容：

1. 全部源代码。

2. 软件设计和使用说明书（UML类图；实现的功能、主要技术；使用帮助文档）

参考算法：

1. 最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法。允许以下方式输入一个图形：绘制图形、输入邻接矩阵、输入边及其关联的顶点。要求在图形方式下进行演示算法执行步骤。

2. 单源最短路算法：Dijkstra算法。允许以下方式输入一个图形：绘制图形、输入邻接矩阵、输入边及其关联的顶点。要求在图形方式下进行演示算法执行步骤。

3. 最优编码算法：Huffman编码算法。允许用户输入一段英文文字，或者打开一个txt文档（英文内容），据此文档内容进行编码。要求动态列出每个字符的出现概率统计结果以及对应编码。

4. 其他可供演示的具有一定难度的算法，如关键路径问题、有向图的极大连通分支等。

关键路径怎么求？求详解。

关键路径的算法是建立在拓扑排序的基础之上的，这个算法中用到了拓扑排序。

1． 什么是拓扑排序？

举个例子先：一个软件专业的学生学习一系列的课程，其中一些课程必须再学完它的基础的先修课程才能开始。如：在《程序设计基础》和《离散数学》学完之前就不能开始学习《数据结构》。这些先决条件定义了课程之间的领先(优先)关系。这个关系可以用有向图更清楚地表示。图中顶点表示课程，有向边表示先决条件。若课程i是课程j的先决条件，则图中有弧i,j。若要对这个图中的顶点所表示的课程进行拓扑排序的话，那么排序后得到的序列，必须是按照先后关系进行排序，具有领先关系的课程必然排在以它为基础的课程之前，若上例中的《程序设计基础》和《离散数学》必须排在《数据结构》之前。进行了拓扑排序之后的序列，称之为拓扑序列。

2． 如何实现拓扑排序？

很简单，两个步骤：

1． 在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出。

2． 从图中删除该顶点和以它为尾的弧。

重复上述两步，直至全部顶点均已输出，或者当前图中不存在无前驱的顶点为止。后一种情况则说明有向图中存在环。

3． 什么是关键路径？

例子开头仍然，图1是一个假想的有11项活动的A0E-网。其中有9个事件v1,v2......，v9，每个事件表示在它之前的活动一完成，在它之后的活动可以开始。如v1表示整个工程的开始，v9表示整个工程结束，v5表示a4和a5已完成，a7和a8可以开始。与每个活动相联系的数是执行该活动所需的时间。比如，活动a1需要6天，a2需要4天。

由于整个工程只有一个开始点和一个完成点，故在正常情况(无环)下，网中只有一个入度为零的点(称作源点)和一个出度为零的点(叫做汇点)。

那么该工程待研究的问题是：1.完成整项工程至少需要多少时间？2.哪些活动是影响工程进度的关键？

由于在AOE-网中有些活动可以并行进行，所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度(这里所说的路径长度是指路径上各活动持续时间之和，不是路径上弧的数目)。路径长度最长的路径叫做关键路径(Critical path)。

假设开始点是v1，从v1到vi的最长路径叫做时间vi的最早发生时间。这个时间决定了所有以vi为尾的弧所表示的活动的最早开始时间。我们用e(i)表示活动ai的最早开始时间。还可以定义一个活动开始的最迟时间l(i)，这是在不推迟整个工程完成的前提下，活动ai最迟必须开始进行的时间。两者之差l(i)-e(i)意味着完成活动ai的时间余量。当这个时间余量等于0的时候，也即是l(i)=e(i)的活动，我们称其为关键活动。显然，关键路径上的所有活动都是关键活动，因此提前完成非关键活动并不能加快工程的进度。

因此，分析关键路径的目的是辨别哪些是关键活动，以便争取提高关键活动的功效，缩短整个工期。

4． 如何实现关键路径？

由上面的分析可知，辨别关键活动就是要找e(i)=l(i)的活动。为了求得e(i)和l(i)，首先应求得事件的最早发生时间ve(j)和最迟发生时间vl(j)。如果活动ai由弧j,k表示，其持续时间记为dut(j,k)，则有如下关系

e(i) = ve(j)

l(i) = vl(k) - dut(j,k)

求解ve(j)和vl(j)需分两个步进行：

1） 从ve(0)=0开始向前推进求得ve(j)

Ve(j) = Max{ve(i) + dut(i,j) };i,j属于T，j=1,2...,n-1

其中T是所有以第j个顶点为头的弧的集合。

2） 从vl(n-1) = ve(n-1)起向后推进求得vl(j)

vl(i) = Min{vl(j) - dut(i,j};i,j属于S，i=n-2,...,0

其中，S是所有以第i个顶点为尾的弧的集合。

这两个递推公式的计算必须分别在拓扑有序和逆拓扑有序的前提先进行。也就是说，ve(j-1)必须在vj的所有前驱的最早发生时间求得之后才能确定，而vl(j-1)必须在Vj的所有后继的最迟发生时间求得之后才能确定。因此可以在拓扑排序的基础上计算ve(j-1)和vl(j-1)。

具体算法描述如下：

1． 输入e条弧j,k，建立AOE-网的存储结构。

2． 拓扑排序，并求得ve[]。从源点V0出发，令ve[0]=0,按拓扑有序求其余各顶点的最早发生时间ve[i]。如果得到的拓扑有序序列中顶点个数小于网中顶点数n，则说明网中存在环，不能求关键路径，算法终止；否则执行步骤3。

3． 拓扑逆序，求得vl[]。从汇点Vn出发，令vl[n-1] = ve[n-1]，按逆拓扑有序求其余各顶点的最迟发生时间vl[i]。

4． 求得关键路径。根据各顶点的ve和vl值，求每条弧s的最早开始时间e(s)和最迟开始时间l(s)。若某条弧满足条件e(s) = l(s)，则为关键活动。

为了能按逆序拓扑有序序列的顺序计算各个顶点的vl值，需记下在拓扑排序的过程中求得的拓扑有序序列，这就需要在拓扑排序算法中，增设一个栈，以记录拓扑有序序列，则在计算求得各顶点的ve值之后，从栈顶到栈底便为逆拓扑有序序列。

package graph;

import java.util.*;

public class Grph_CriticalPath 

{

Graph_AdjList adjList;

StackInteger T = new StackInteger(); 

int ve[];

int vl[];

final int max = 10000;

public Grph_CriticalPath(Graph_AdjList adjList)                   //图的存储结构是用的邻接表

{

this.adjList = adjList;

int length = adjList.vetexValue.length;

ve = new int[length];

vl = new int[length];

for(int i=0;ilength;i++)

{

ve[i] = 0;

vl[i] = max;

}

}

public void getCriticalPath()

{

topologicalOrder();

int t = T.pop();

T.push(t);

vl[t] = ve[t];

while(!T.isEmpty())

{

int j = T.pop();

for(Graph_AdjList.ArcNode p = adjList.vetex[j].firstArc; p!=null ;p = p.next)

{

int k = p.adjvex;

if(vl[k]-p.weightvl[j])

{

vl[j] = vl[k]-p.weight;

}

}

}

for(int i=0;ive.length;i++)

{

for(Graph_AdjList.ArcNode p = adjList.vetex[i].firstArc; p!=null ;p = p.next)

{

int k = p.adjvex;

int ee = ve[i];

int el = vl[k]-p.weight;

if(ee==el)

{

System.out.print(i+","+k+"     ");

}

}

}

}

public void topologicalOrder()

{

StackInteger S = new StackInteger();

S.push(0);

int count = 0;

while(!S.isEmpty())

{

int j = S.pop();

T.push(j);

count++;

Graph_AdjList.ArcNode p = null;

for(p = adjList.vetex[j].firstArc; p!=null ;p = p.next)

{

int k = p.adjvex;

if(--adjList.degree[k]==0)

{

S.push(k);

}

if(ve[j]+p.weightve[k])

{

ve[k] = ve[j]+p.weight;

}

}

}

if(countadjList.vetexValue.length)

{

System.out.println("图中存在环路！");

return;

}

}

public void print()

{

while(!T.isEmpty())

{

System.out.print(T.pop()+"     ");

}

}

public void printVel()

{

System.out.println();

for(int i=0;ive.length;i++)

{

System.out.print(ve[i]+"    ");

}

System.out.println();

for(int i=0;ivl.length;i++)

{

System.out.print(vl[i]+"    ");

}

}

}

转自：

想再JSP的一个界面显示一个JAVA的主程序结果 怎么办

具体不知道你使用的是什么框架，比如你使用的是struts2框架，如果你想在jsp页面上显示“path”这个变量，比如他是String类型的，那么:

1.你在你的类中声明一个私有变量“private String path”，然后给这个path相应的get和set的javabean方法.

2.在struts2的xml配置文件中配置方法

3.然后在你的jsp页面中某个div中显示就用struts2的标签divs:property value="path"//div

这样就OK了。。。有关strut2具体的用法你如果不熟悉的话还是看看struts2的相关资料吧。

性能指标公式平均每个用户发出的请求数量R=u*C*T/VU公式中u是什么意思

PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下：

一．系统吞度量要素：

一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间

QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量

并发数： 系统同时处理的request/事务数

响应时间： 一般取平均响应时间

（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）

理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：

QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间

一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。

QPS = 1000/(30*60) 事务/秒

平均响应时间为 = 5*60 秒

并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7

一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

决定系统响应时间要素

我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。

系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；

关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

二．系统吞吐量评估：

我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。

通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量

java关键路径的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于关键路径csdn、java关键路径的信息别忘了在本站进行查找喔。