判断无向图是否有环:无向图中当顶点的数量和边的数量很大的时候,使用dfs存在大量的递归,会导致栈溢出。使用下面的方法可以有效的避免。判断无向图中是否存在回路(环)的算法描述如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。算法: 第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。&nbs
小猹的图论笔记关联次数:是点和边之间的概念。有一个环,该点的关联次数就加2。关联矩阵中的元素就是关联次数,纵向和必定是2,可以找到这条边关联的顶点。横向和是该点的度,对应各个关联边任何图中,奇点的个数一定是偶数(握手定理)若无向图中恰有两个奇点,则这两个奇点必连通:每一个连通分支都是一个单独的图,而图的奇度顶点是偶数个,所以图G中的两个奇度顶点必在同一连通分支内,所以这两个奇度顶点必然连通强连通图
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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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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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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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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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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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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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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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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问题:有向无环图的拓扑排序题目描述 由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作被称为拓扑排序。偏序和全序的定义分别如下: 若集合X上的关系R是自反的、反对称的和传递的,则称R是集合X上的偏序关系。 设R是集合X上的偏序,如果对每个x,y∈X必有xRy或yRx,则称R是集合X上的全序关系。 由偏序定义得到拓扑有序的操作便是拓扑排序。 拓扑排序的流程如下:在有向图中选一个没有前驱的顶点并且
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2023-08-25 23:08:19
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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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文章目录1. DFS(1) 判断环的存在(2) 输出环路2. BFS(1) 判断环的存在(2) 输出环路3. Union-Find(1) 原理讲解(2) 代码实现 本文针对无向图的判环问题进行论述。无向图判断环的存在很容易。注意,这里不要求无向图是连通图,如果无向图中的任一连通分量中有环,就说无向图中存在环。1. DFS对于无向图来说,如果深度优先遍历过程中遇到回边,即指向已经访问过的顶点的边,
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2024-04-25 20:40:45
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在计算机科学中,无向无环图(Undirected Acyclic Graph, DAG)是一种重要的数据结构,常用于表达任务之间的关联关系。在Java中处理这种图的相关问题,特别是在调度、资源分配等场景下,有着广泛的应用。接下来,我们将探讨如何在Java中解决无向无环图的问题,从环境准备到实战应用,逐步深入。
## 环境准备
在开始之前,我们需要准备好我们的开发环境,包括Java环境及相关依赖
Union-Find思路给定无向图如下。 1.初始时,将无向图的n个节点作为n个子树(每个子树里面只有一个点,原文叫subset,但我觉得叫子树能更好理解),有一个n大小的parent数组,存每个节点的父节点是谁,初始时都为-1。 2.算法会遍历图中每条边,然后将该边的两个点所在的子树合并成一个新的子树。 3.合并子树时,先判断两个点的所在子树的根节点(若子树只有一个节点,则根节点就是它自己
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2023-11-26 20:22:16
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从解决一个更简单的问题开始:给定一个DAG中的两个点A和B,你能计算出所有以A开头,以B结束的路径吗?(“路径”定义为边的列表,其中一个边的结束节点等于下一个的开始节点。)听起来很难。我们能简化它吗?在很明显,最简单的情况是A和B实际上是同一个节点。在这种情况下,因为图是无环的,所以没有路径。在假设A和B是不同的。WOLOG假设A有两个邻居C和D,它们都不是B。从A到B的路径数必须等于从C到B的路
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2023-11-16 22:31:46
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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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1. 无向图
如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。
n算法:
第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。
第二步:将度数变为1的顶点排入队列,
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2024-08-29 21:43:33
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无向图找环
1.用记录深度的方法
void dfs(int u,int s){
d[u]=s;
for(int i=h[u];i;i=e[i].nt){
int v=e[i].to;
if(d[v]){ //如果有深度说明之前访问过,可能存在环.
ans=max(ans,d[v]-d[u]+1);
}
else dfs(v,s+1);
}
}
如果vvv是uuu的前驱结点的话不受影响,因为d[v]+1=d[u]d[v]+1=d[u]d[v]+1=d[u]
所以d[v]−d[u
原创
2021-08-10 09:13:48
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