所谓有权图，就是图中的每一条边上都会有相应的一个或一组值。通常情况下，这个值只是一个数字如：在交通运输网中，边上的权值可能表示的是路程，也可能表示的是运输费用(显然二者都是数字)。不过，边上的权值也有可能是其它东西，比如说是一个字符串，甚至是一个更加复杂的数据包，里面集合了更多的数据克鲁斯卡尔算法的核心思想是：在带权连通图中，不断地在边集合中找到最小的边，如果该边满足得到最小生成树的条件，就将其构
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2024-07-15 07:53:32
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大二学习了数据结构，期末复习时做总结，由于学习数据结构时主要学了c语言和java语言，所以选择用java语言表示，并且由于java语言源代码对大部分数据结构有实现，所以可以作为参考，这样既复习了javase，也复习了数据结构的知识。顺序表结构主要结构有三项：底层数组，最大表长和当前表长。底层数组：顺序表使用数组作为底层存储容器最大表长：就是顺序表底层数组有大小，也就是顺序表最多能存的元素当前表长：
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2024-02-20 15:19:38
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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，若边(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(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序.线性结构概念总的
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2024-06-27 17:46:19
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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
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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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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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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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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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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目录一、什么是AOE网？1.1 AOE网的定义和性质1.2 AOE网的应用二、什么是关键路径？2.1 关键路径和关键活动的定义2.2 寻找关键活动2.2.1 事件的最早发生时间ve[i]2.2.2 事件的最晚发生时间vl[i]2.2.3 活动的最早开始时间ee[i] 2.2.4 活动的最晚开始时间el[i] 三、关键路
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2023-11-06 17:01:01
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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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1. 引言有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向图的一种，字面意思的理解就是图中没有环。常常被用来表示事件之间的驱动依赖关系，管理任务之间的调度。拓扑排序是对DAG的顶点进行排序，使得对每一条有向边(u, v)，均有u（在排序记录中）比v先出现。亦可理解为对某点v而言，只有当v的所有源点均出现了，v才能出现。下图给出有向无环图的拓扑排序：下图给出的顶点排序不是拓
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2024-08-28 21:21:52
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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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一、介绍1.有向无环图（DAG）2.拓扑排序1.偏序2.全序3.拓扑有序4.拓扑排序3.AOV(Activity On Vertex 顶点表示活动的网)概念举例应用4.AOE(Activity On Edge 边表示活动的网)概念举例性质5.关键路径概念举例二、实现拓扑排序算法思想 算法实现1.DAG的创建2.拓扑排序3.全部代码代码执行结果三、实现求关键路径算法思想算法实现有向图类：得
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2023-10-11 15:07:14
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4-9 无向图的环检测如果在遍历的过程中，发现某个顶点有一条边指向已经访问过的顶点，且这个已访问过的顶点不是当前顶点的父节点（这里的父节点表示DFS遍历顺序中的父节点），则说明图包含环。如图中：从0开始DFS（深度优先遍历），0->6->4->5，此时顶点5的一条边指向顶点0，顶点0已经访问过，但却不是顶点5的父节点（顶点4），说明出现了环。package
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2023-11-15 20:10:29
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有向图无环（DAG，Directed Acyclic Graph）是一个重要的数据结构，常用于建模具有依赖关系的系统，比如任务调度、数据流动等。然而，处理有向图无环的问题常常充满挑战。本文将围绕“Java有向图无环”的问题，逐步展开分析与解决过程。
### 背景定位
在众多业务场景中，我们经常需要处理任务调度。例如，在一个在线教育平台中，一个视频课程模块可能依赖于“课程介绍”、“课程大纲”等多
# Java无向图判断环的实现
无向图是一种常见的数据结构，广泛应用于网络、社交媒体等领域。在无向图中，判断是否存在环路是一个重要的任务。本文将通过代码示例和流程图为大家讲解如何在Java中实现无向图判断环的算法。
## 1. 无向图的表示
无向图通常使用邻接表或邻接矩阵进行表示。这里，我们使用邻接表来表示无向图，采用`List`的结构来存储每个节点的邻接节点。
## 2. 环的判断算法
1.Kahn 算法Kahn 算法实际上用的是贪心算法思想，思路非常简单、好懂。定义数据结构的时候，如果 s 需要先于 t 执行，那就添加一条 s 指向 t 的边。所以，如果某个顶点入度为 0， 也就表示，没有任何顶点必须先于这个顶点执行，那么这个顶点就可以执行了。 我们先从图中，找出一个入度为
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2023-11-26 10:24:36
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# 有向无环图（DAG）概述及其Java实现
有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）是一种常见的数据结构，在计算机科学中被广泛应用。DAG由一组顶点（节点）和有向边组成，并且没有环路，即从一个节点出发不能回到自身。DAG的应用场景包括任务调度、版本控制系统、数据流分析等。
## DAG的基本性质
1. **无环性**：DAG最重要的特性是没有循环，这保证了每个
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。 第二步：将度数变为1的顶点排入队列，并从该队列中取出一个顶点重复步骤一。 &nb
