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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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
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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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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# 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
在软件工程中，**有向无环图（DAG）**是一种重要的数据结构，广泛用于表示依赖关系、任务调度等场景。在这篇博文中，我将详细探讨如何在Java中实现DAG，涉及背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
### 背景描述
在过去十年中，DAG作为一种高效的任务调度方式日渐受到关注。尤其是在数据处理和分布式计算领域，如Apache Spark和Airflow等工具都广泛采用D
在这篇文章中，我们将深入探讨如何用Java实现有向无环图（DAG）。在计算机科学中，DAG被广泛应用于任务调度、数据处理等场景，其独特的结构使得它在一定情况下具有不可替代的优势。下面，我们将逐步进行分析和探讨。
### 背景描述
在处理复杂的任务调度和依赖关系时，DAG提供了一种有效的方式来管理任务之间的关系。它特别适用于那些需要遵循某种顺序的情况。在本文中，我们将通过以下步骤来详细介绍DAG
链表工作原理问题1:虚拟结点的使用，为什么要使用虚拟结点？ 虚拟结点就是C数据结构中所说的头指针，它的next指针指向第一个结点（当然Java中是没有指针的）；使用了虚拟结点，在删除第一个结点时不会误删导致整个链表丢失，有利于维护链表。同时，使用虚拟结点可以简化逻辑，头结点作为链表的第一个结点无论是在删除和添加上都需要特别对待，虚拟结点可以使头结点一般化，简化它的删除和添加操作。问题2:链表中未使
最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台，这里记录下实现上的一些思路。任务编排工作流任务编排是什么意思呢，顾名思义就是可以把 "任务" 这个原子单位按照自己的方式进行编排，任务之间可能互相依赖。复杂一点的编排之后就能形成一个 workflow 工作流了。我们希望这个工作流按照我们编排的方式去执行每个原子 task 任务。如下图所示，我们希望先并发运行 Task A 和 Task
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2023-07-10 11:55:30
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# DAG流程编排 Java实现
在现代软件开发中，数据流的处理和任务的调度是至关重要的。无论是在数据挖掘、机器学习，还是在大数据处理的场景中，DAG（有向无环图）作为一种有效的任务调度模型已经被广泛使用。本篇文章将介绍如何使用Java实现DAG流程编排，并配以示例代码和图示，帮助读者更好地理解DAG的概念及其实现方式。
## 什么是DAG？
DAG，全称为有向无环图（Directed Ac
原创
2024-08-01 05:01:39
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随着大数据和分布式计算的快速发展，许多公司和组织开始意识到任务调度的重要性。DAG（有向无环图）任务调度器在这方面提供了一种高效的解决方案，使得复杂的工作流能够更好地管理和执行。DAG的核心在于其有向无环结构，可以很好地处理任务之间的依赖关系。以下我将详细阐述如何用Java实现DAG任务调度，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
```mermaid
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此文章出自官方文档在对调度系统架构说明之前，我们先来认识一下调度系统常用的名词1.名词解释DAG： 全称Directed Acyclic Graph，简称DAG。工作流中的Task任务以有向无环图的形式组装起来，从入度为零的节点进行拓扑遍历，直到无后继节点为止。举例如下图：dag示例 流程定义：通过拖拽任务节点并建立任务节点的关联所形成的可视化DAG流程实例：流程实例是流程定义
一 、Github项目地址：https://github.com/mushan520/Four-fundamental-rules-java.git 或  
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
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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