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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我很长时间对直接无环(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
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,则会判断为它有环,(A->C->B中的B已被标记过),但其实该没有环。 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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文章目录前言一、Spark GraphX概述1.1的相关术语1.2计算模式二、Spark GraphX 基础2.1 GraphX 架构2.2存储模式2.3核心数据结构 前言Spark GraphX是一个分布式处理框架,它是基于Spark平台提供对计算和挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式处理的需求。一、Spark GraphX概述GraphX是一个新的Spark API,
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
学习相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树 目录学习相关的算法(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、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
世间总是一胜过千万言!下面的8幅来自于 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:  &
一、概述  对一个有向无环(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
题外话:(发现原定的周一更新咕了)此文是用于传授"动态规划"的本质,公司面试题目可能会略低于本篇文章所讲,会提到各类优化算法到底"应该去优化什么"。阅读时间约10分钟。(如滚动数组、各种数据结构/CDQ分治优化等)问题开始之前,先谈谈一些定义:有向 , 点的集合为 , 边的集合为 。 边的表示形式为三元组的形式 :代表
基本概念类(Class Diagram): 类是面向对象系统建模中最常用和最重要的,是定义其它的基础。类主要是用来显示系统中的类、接口以及它们之间的静态结构和关系的一种静态模型。常用来描述系统中所包含的类以及它们之间的相互关系,帮助人们简化对系统的理解,它是系统分析和设计阶段的重要产物,也是系统编码和测试的重要模型依据。如何创建一个类第一步:选择file-->new model,
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雷达又被叫做蜘蛛网,适用于显示三个或更多的维度的变量。大家最熟悉的莫过于游戏中的数据分析(如下图)。雷达是以在同一点开始的轴上显示三个或更多个变量的二维图表形式来显示多元数据的方法,其中轴的相对位置和角度通常是无意义的。雷达的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线,所有的轴之间的夹角相等,同时每个轴有相同的刻度,将轴到轴的刻度用网格线链接作为辅助元素,连接每个变量在其各自的轴线的数据点成一条
前面分别介绍了邻接表有向的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表有向。邻接表有向的介绍邻接表有向是指通过邻接表表示的有向。上面的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
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,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,也就是DAG。有了计算的DAG,Spark内核下一步的任务就是根据DAG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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操作如同RDDs有如同map,filter和reduceByKey这些基本操作,属性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。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
数据分析离不开数据可视化。我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形、散点图、饼、直方图等等。而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、mat
01 什么是DAGDAG:Directed Acyclic Graph,中文意为「有向无环」。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
# Spark的DAG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)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
原创 10月前
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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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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
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