我很长时间对直接无环图(DAG)感兴趣，在阅读维基百科的拓扑排序之后，我没有发现任何涉及 layers numbering 的方法的特别提及(尽管图中广泛提到了绘图) . 使用这种方法，图形在技术上不是拓扑排序的，但是知道每个节点包含层(级别)的正确数字，我们总是可以判断特定节点"bigger"是否在拓扑上 . 另一方面，只要我们没有有序列表，我们就无法在拓扑上枚举节点(尽管这可以通过比较节点级别
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2023-12-03 09:52:59
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算法思想：假如单纯使用DFS判断某节点邻接链表中的点是否已被标注，得不出正确结果。比如：A->B,A->C->B,我们用DFS来处理这个图，则会判断为它有环，（A->C->B中的B已被标记过），但其实该图没有环。 因此可以对DFS稍加变化来解决这个问题。解决的方法如下：对于图中的一个节点，根据其C[V]的值，有三种状态：C[V] = 0，表示此节点没有被访问过C[V
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2023-09-19 22:57:27
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学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树 目录学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树相关定义最小生成树Prim算法Kruskal算法 相关定义由于太饿了，相关定义(加权图、生成树、最小生成树)已经被吃掉了，所以麻烦您自行搜索一下哈(～￣▽￣)～ 下面就直奔主题最小生成树先来看一个简单的情况，两个节点的最小生成树(最小生成树定义允许存在权重为
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2024-09-30 18:46:20
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类的基本概念类是现实世界抽象为数据集合的一种表达工具，在程序中我们把类作为数据、及数据操作的容器，是一种自定义数据类型。 类具有类型本身的属性，也具有实例属性。类变量和实例变量都叫成员变量 ，类变量也叫静态成员变量(static修饰符标志)；类方法和实例方法都叫成员方法，类方法也叫静态方法(static修饰符标志)。实例也是实际的例子，类似“int a”咱们就叫做变量a是类
Java学习 之 画图板 ONE画板在窗体JFrame上添加组件在面板JPanel上添加组件在画板上添加菜单栏画笔鼠标监听器接口MouseListener接口MouseMotionListener创建监听器类绘制一根直线绘制多边形橡皮擦使用更多颜色画图 画板画板为创建的窗体在窗体JFrame上添加组件public void initUI(){
JFrame jf=new JFrame();
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2024-10-12 16:13:09
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世间总是一图胜过千万言!下面的8幅图来自于 Program Creek 的 Java教程 ,目前这是该网站最受欢迎的文章.希望本文能帮你回顾你已经知道的那些知识。如果图片讲解的不够清晰,你可能需要阅读详细的文章或者进行搜索。1. String对象不可改变的特性(详情请点击上面的标题查看)下图显示了如下代码运行的过程:
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一、概述 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若<u，v> ∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。 通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(TopoiSicai Order)的序列，简称拓扑序列。注意： ①若将图中顶
前面分别介绍了邻接表有向图的C和C++实现，本文通过Java实现邻接表有向图。邻接表有向图的介绍邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图。上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了",,,,,,,,"共9条边。上图右边的矩阵是G2在内存中的邻接表示意图。每一个顶点都包含一条链表，该链表记录了"该顶点所对应的出边的另一个顶点的序号"。例如，第1个顶点(顶点B)包含的链表所包
图操作如同RDDs有如同map，filter和reduceByKey这些基本操作，属性图也有一些基本操作可以接受用户自定义函数转化属性和结构从而生成新图。优化应用的核心操作定义在Graph中，简便操作是核心的集合并定义在GraphOps中。由于Scala的隐式性GraphOps中的操作可自动的在Graph中获得。例如我们可以计算每个点（定义在GraphOps）的入度如下：val graph: Gr
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应
DAG在spark里每一个操作生成一个RDD，RDD之间连一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算（节点进行真正的计算）。Spark计算的中间结果默认是保存在内
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2024-07-27 15:53:42
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概念： DAG图 就是有向无环图. （也可以看做一棵有向树）[注意图不一定是连通的]。 一般要么是题目中给你提供这样的图，分辨也很简单就是 有向边并且无环 （重边的话要考虑会不会影响就够了），要么就是 用强连通分量scc+缩点来自己构建一个DAG图。 因为DAG有很多性质并且结构简单，所以能够化为DAG图当然首选。如果题目给了一个DAG图，可以考虑如下方向 ： 1 > . topo序来维护
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2023-12-31 15:27:39
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01 什么是DAG？DAG：Directed Acyclic Graph，中文意为「有向无环图」。DAG原本是计算机领域一种常用数据结构，因为独特的拓扑结构所带来的优异特性，经常被用于处理动态规划、导航中寻求最短路径、数据压缩等多种算法场景。我们直观点来理解：这就要从太阳系说起了，了解太阳系的运转方式有利于大家更加直观的了解什么是DAG。上学时候老师教我们银河系中的星球都是围绕着太阳旋转的，还在课
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2024-01-17 12:33:35
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# Spark的DAG图分析
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它能够有效地处理大规模数据。Spark的核心特性之一是其DAG（有向无环图）执行引擎，DAG是Spark进行任务调度和资源优化的基础。本文将对Spark的DAG图进行深入分析，并给出相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一重要概念。
## Spark中的DAG概念
在Spark中，当你提交一个应用程序时，Spar
关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. *
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2024-09-23 19:04:35
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Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。Task
基本概念拓扑排序的英文名是 Topological sorting。拓扑排序要解决的问题是给一个图的所有节点排序。有向无环图才有拓扑排序，非有向无环图没有。换句话说，拓扑排序必须满足以下条件图必须是一个无环有向图。序列必须满足的条件：每个顶点出现且只出现一次。若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。实战我们已 leetcode 上面的一道算法题目作为
# 深入理解有向无环图（DAG）及其在Java中的实现
## 什么是有向无环图（DAG）？
有向无环图（DAG）是一种图论中的重要概念。DAG是一个有向图，其中的边有方向，并且不会有环路。这意味着从任何一个节点出发，无法重新回到该节点。这种结构广泛应用于任务调度、数据处理、版本控制等领域，主要是因为其可以有效地表示依赖关系。
## DAG的构成
DAG由一组顶点（节点）和一组边（连接节点的
# DAG（有向无环图）在Java中的实现
在计算机科学中，“有向无环图”（DAG, Directed Acyclic Graph）是一种重要的数据结构，广泛应用于任务调度、版本管理、编译中的依赖关系等场景。对于刚入行的小白，理解DAG的基本概念并实现其核心功能是非常重要的。本篇文章将一步一步指导你如何在Java中实现一个简单的DAG，包含相关代码及详细注释。
## 文章流程
为便于理解DA
当用户使用工作流编辑器进行定义工作流程文件的时候，不可避免的会出现环路，而对流程文件要求是有向无环图，所以在用户保存流程文件的时候要检测是否存在环路对于有向无环图的概念是：一个无环的有向图称作有向无环图（Directed Acycline Praph)。简称DAG图。DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图，下图给出了有向树，DAG图和有向图的例子。有向无环图是描述含有公共子式表达式的有效工具。例
