1.原理说明有向无环图：如果一个有向图无法从任意顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）在Spark中对任务进行排队，形成一个集合就是DAG图，每一个顶点就是一个任务，每一条边代表一个依赖关系通过DAG可以对计算流程进行优化，比如将单一节点的计算操作合并，对涉及shuffle操作的步骤划分stage等DAG生成的重点是对Stage的划分，划分依据是RDD的依赖关系，对宽依
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2023-06-11 14:53:29
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给定一个有向无环图（DAG）和一个源点，求从该源点到其他所有的顶点的最短路径。如果是无负权（即权值为负），可以用djistra算法完成。但如果存在负权，则不行。同时，djistra算法效率并不高，既然是有向无环图（DAG），则可以利用拓扑排序的结果求出给定源点的最短路径。其时间复杂度是线性时间复杂度O（V+E）。关于拓扑排序，本文就不再给出具体说明，可以参考相关的资料。首先给出一个有向无环图及它的
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2023-10-10 21:16:51
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c/c++ 有向无环图 directed acycline graph概念：图中点与点之间的线是有方向的，图中不存在环。用邻接表的方式，实现的图。名词：顶点的入度：到这个顶点的线的数量。顶点的出度：从这个顶点出发的线的数量。实现思路：1，计算出每个顶点的入度，存放到辅助数组cnt中2，找到入度为0的顶点集合。3，从入度为0的顶点集合，拿出一个顶点，这个顶点就是第一个顶点（不唯一）。4，找到与以3处
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2024-06-11 00:29:01
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总结一下判断图是否有环的所有方法，先只给出描述，后面有时间之后给出代码实现。一、无向图方法1、 我们知道对于环1-2-3-4-1，每个节点的度都是2，基于此我们有如下算法（这是类似于有向图的拓扑排序）：求出图中所有顶点的度，删除图中所有度<=1的顶点以及与该顶点相关的边，把与这些边相关的顶点的度减一如果还有度<=1的顶点重复步骤2最后如果还存在未被删除的顶点，则表示有环；否则
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2023-12-15 11:59:59
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对图的深度遍历与对树的深度遍历思想类似，采用的是递归函数的办法。 如果是非连通图，则DFS遍历所有顶点即可。//Graph 图
//vertex 顶点，用一个int型变量表示
//返回有向图G中顶点v的第一个邻接点，如没有返回-1
int FirstNeighbor(Graph G, int v)
{
//(......具体实现细节)
return w;
}
/
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2023-09-08 13:57:01
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DAG - 在图论中，如果一个有向图从任意顶点出发无法经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图。 其实就是指一个没有回路的有向图。因为有向图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成环，因此有向无环图未必能转化成树，但任何有向树均为有向无环图。说起DAG就不得不说区块链，两者的目的都是为了形成可以信任的数据库。目前币圈很多的分布式数据库的记账方式都在区块链和DAG之间选择。
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2023-08-21 01:59:42
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基于《算法4》的描述，在之前有向图数据结构基础上，实现有向无环图(DAG)、拓扑排序、强连通分量(Kosaraju)算法；一些概念有向无环图(DAG)：不含有环的有向图；拓扑排序： 给定一幅有向图，使得有向边均从排在前面的元素指向排在后面的元素； 当且仅当，有向无环图才可以做拓扑排序；  
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2023-08-18 22:08:17
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图的定义和术语G= (V，E) 表示 :V 是顶点 (vertex) 集合 , E 是边 (edge) 的集合 完全图 (complete graph) 稀疏图 (sparse graph) 稀疏度（稀疏因子） 边条数小于完全图的5% 密集图 (dense graph)无向图边涉及顶点的偶对无序 , 实际上是双通,(v, w) ，顶点之间的连线是没有方向区分的，则称这样的边是无向边，简称边
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2024-08-11 20:52:52
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有向无环图及其应用一.有向无环图的概念二.拓扑排序(AOV网)1.概念2.偏序与全序a).偏序b).全序c).偏序与全序的区别3.拓扑有序4.拓扑排序的过程三.关键路径(AOE网)1.概念2.实现a).最早发生时间Ve(j)b).最晚发生时间Vl(j)c).e(i)d).l(i)四.代码1.AOV2.AOE 一.有向无环图的概念一个无环的有向图称作有向无环图。简称DAG图。DAG图是相较于有向树
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2023-10-09 15:31:38
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2023-06-11 15:58:19
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一、有向无环图Directed Acyclic Graph，DAG，有向无环图。如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。接触过算法数据结构和离散数学的，基本都知道这个东西。图论是一个专门的数学分支这里不进行讨论，DAG的应用范围非常广，常见的如算法和数据结构中的最短路径问题，区块链的共识相关，包括本文要讲的任务调度问题。看一个基本的有向无环图的：
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2023-10-02 22:57:57
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工作流如下图所示,要求每一个任务只执行一次,不重复执行,要求任务的所有前置任务必须完成才能往后执行,例如任务7必须在任务13,2,3三个任务完成之后才能执行,而任务13,2,3属于独立的任务,可以并发执行 根据多线程求得出6个路线数据每个线程可以独立执行,所有线程相同的任务不能重复执行,当前任务必须在前置任务完成之后才能执行,路线:[1, 2, 7, 10, 12] 路线:[1, 13,
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2023-08-16 22:00:17
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一、有向无环图一个无环的有向图称做有向无环图（Directed Acyclic Graph）。简称DAG 图。在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。因为有向图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成环，因此有向无环图未必能转化成树，但任何有向树均为有向无环图。使用有向无环图解题时，要先判断是否是有向无环题。如果任务x必须在任务y之前完
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2023-08-13 19:11:59
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遍历有向无环图，寻找最优路径：1、假设我们从A点走到B点，可以经过不同的地方，分别用1,2,3,4,5,6表示，A用0表示，B用7表示，从一个地方到另一个地方，中间的路好走的程度用w表示，w越大表示越好走，因此我们可以建立数学模型如下图1所示：图12、根据数学模型，我们判断这是一个有向无环图遍历问题，有向无环图遍历有两种方法，（1）、广度优先（BFS）、（2）、深度优先（DFS）而我们需要的结果是
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2023-09-13 13:20:05
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拓扑序列：可以用来判断一个有向图是否有环！ 拓扑排序可以判断有向图是否存在环。我们可以对任意有向图执行上述过程，在完成后检查A序列的长度。 若A序列的长度小于图中点的数量，则说明某些节点未被遍历，进而说明图中存在环。拓扑排序是结合bfs框架来实现的，每次从入度为0的点开始搜索；所以需要先预处理出来所有入度为0的节点，入队，然后去遍历这些入度为0的点，每次将这些点进行逻辑上的删除，然后更新它的直接邻
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2023-11-26 08:44:27
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文章目录一、题目1、原题链接2、题目描述二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、知识风暴拓扑排序 一、题目1、原题链接3696. 构造有向无环图2、题目描述给定一个由 n 个点和 m 条边构成的图。不保证给定的图是连通的。图中的一部分边的方向已经确定，你不能改变它们的方向。剩下的边还未确定方向，你需要为每一条还未确定方向的边指定方向。你需要保证在确定所有边的方向后，生成的图是一个有
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2024-08-18 14:24:57
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定义 边有向，无环。 英文名叫 Directed Acyclic Graph，缩写是 DAG。 性质 能 拓扑排序 的图，一定是有向无环图； 如果有环，那么环上的任意两个节点在任意序列中都不满足条件了。 有向无环图，一定能拓扑排序； （归纳法）假设节点数不超过 \(k\) 的 有向无环图都能拓扑排序
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2020-07-25 19:34:00
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补充：也适用于有向图的回路判断，因为下面算法是基于邻接矩阵的。总体思路：（1）通过广度遍历（BFS）访问图的所有点，对于每个点，都检测和已访问过的点是否有边（除了和它连接的上层节点）。（1.1）如果有边，说明有回路（有环）。如果对于每个点，都没有和已访问过的点有边，说明从该点出发的当前图没有回路（无环）。（2）如果从任意点开始的BFS，以上操作（1）均说明无回路，则没有回路。适用范围：（1）判断图
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2024-04-16 18:20:35
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一 用到二个工具： 1.回溯法的算法思想 2.顺序表（主要用到了删除操作）二 程序设计步骤： 1.读入图； 这里我没有用严格的图结构。而是用邻接矩阵来表示图，邻接矩阵放在一个txt文件中。（见后文） 读入图就是指读入这
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2023-11-28 15:11:46
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目录1 拓扑序列——AOV 网1.1 手工运算拓扑序列1.2 手工运算逆拓扑序列1.3 代码实现拓扑序列1.4 代码实现逆拓扑序列（DFS 算法）2 关键路径——AOE 网2.1 所有事件的最早发生时间 ve(vk)2.2 所有事件的最迟发生时间 vl(vk)2.3 所有活动的最早发生时间 e(ai)2.4 所有活动的最迟发生时间 l(ai)2.5 所有活动的时间余量 d(ai)3 有向无环图（D
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2023-07-19 10:12:52
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