AOE网上的关键路径
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题目描写叙述
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,例如以下图所看到的:
如上所看到的,共同拥有11项活动(11条边),9个事件(9个顶点)。整个project仅仅有一个開始点和一个完毕点。即仅仅有一个入度为零的点(源点)和仅仅有一个出度为零的点(汇点)。
关键路径:是从開始点到完毕点的最长路径的长度。路径的长度是边上活动耗费的时间。如上图所看到的,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。
输入
这里有多组数据,保证不超过10组,保证仅仅有一个源点和汇点。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。
输出
关键路径的权值和,而且从源点输出关键路径上的路径(假设有多条,请输出字典序最小的)。
演示样例输入
9 111 2 61 3 41 4 52 5 13 5 14 6 25 7 95 8 76 8 48 9 47 9 2
演示样例输出
181 22 55 77 9
最长路+记录字典序最小路径(即假设有多条最长路输出字典序最小的那条 比方 1->2->4 和 1->3->4 都符合最长路,那么输出1->2->4 ) 主要实现就是在松弛时,当dis[v]==dis[u]+w 时,推断一下路径的字典序来决定是否更新路径,眼下还是仅仅会暴力推断QAQ
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