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本篇主要分享关于(DAG,估计做大数据的同学到处都可以看到),所以相关概念我就不做详细介绍了。 ?...用图中各个节点代表着一个又一个的任务,而其中的方向代表的任务的执行顺序。而方向代表着这个在执行这个任务之前必须完成其他节点,例如上图中在5执行必须执行3和0 节点。...所以可以想到图中有的检测非常重要,例如上面 要是5之前 3要执行,3之前4要执行,4之前5要执行,那么着三个限制条件永远事不可能被执行的,要是一个优先级限制的问题中存在有,那么这个问题肯定是无解的...的检测的理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈中,就找到了一个,因为栈中表示的是一条w-》v的路径,而v-》w正好补全了这个。也就是存在有。所以这个优先任务是问题的。...这一篇讲清楚 阿里的OceanBase解密 #大数据和云计算技术#: "四"社区介绍 大数据和云计算技术周报(第56期) 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 《大数据架构详解》第2次修订说明

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7.5

01 1、一个无称做(directed acycline graph),简称DAG,DAG是一类较有树更一般的特殊。...2、是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个是否存在要比无复杂。...对于无来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在,而对于来说,这条回边可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。

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    7.5

    01 1、一个无称做(directed acycline graph),简称DAG,DAG是一类较有树更一般的特殊。...2、是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用,则可实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。 4、检查一个是否存在要比无复杂。...对于无来说,若深度优先遍历过程中遇到回边,则必定存在,而对于来说,这条回边可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。...5、也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程,而这些子工程之间,通常受着一定条件的约束。

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    检测

    RDD内部可以许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records)。 RDD之间的依赖关系是靠(DAG)表达的,下面看下有的基本理论和算法。...02 — (DAG) 在图论中,边没有方向的称为无,如果边有方向称为。...在无的基础上,任何顶点都无法经过若干条边回到该点,则这个就没有环路,称为(DAG),如下图所示,4->6->1->2是一个路径,4->6->5也是一条路径,并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点...所以不能有环路,这个是不正确的。所以,这个必须为! 05 — 如何检测、无? 那么,如何检测一个是否是DAG呢?...检测,首先对照着无检测来理解,在无图中,我们要检测一个图中间是否存在,需要通过深度优先或广度优先的方式,对访问过的元素做标记。如果再次碰到前面访问过的元素,则说明可能存在

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    ----检测和拓扑排序

    拓扑排序:给定一幅,将所有顶点排序,使得所有的边均从排在前面的元素指向排在后面的元素(或者说明无法做到这一点)。...先来解决检测问题: 采用深度优先遍历来解决这个问题:用一个栈表示“当前”正在遍历的路径上的顶点。...一旦找到一条边v->w,并且w已经存在于栈中,那么就找到了一个;如果没有找到这条边,那么就是无。...DepthFirstOrder(G); order = dfs.reversePost(); } } public Iterable order(){return order;} } 一幅的拓扑排序即为所有顶点的逆后序排序...使用深度优先搜索对进行拓扑排序需要的时间和V+E成正比。 下一篇:的强连通分量问题

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    启动优化 -

    答案肯定是有的,使用。它可以完美解决先后依赖关系。 重要概念 (Directed Acyclic Graph, DAG)是的一种,字面意思的理解就是图中没有。...若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面 由于有这个特点,因此常常用的数据结构用来解决依赖关系。...否则,存在 实例讲解 下图所示的,采用入度表的方法获取拓扑排序过程。...O(n+e) DFS 算法 从上面的入度表法,我们可以知道,要得到的拓扑排序,我们的关键点要找到入度为 0 的顶点。...小结 的拓扑排序其实并不难,难度中等。通常,我们一般使用 BFS 算法来解决,DFS 算法比较少用。

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    了解及其应用

    在软件开发中,(Directed Acyclic Graph,简称DAG)是一种特殊的结构,其中的节点和边代表了任务和任务间的依赖关系。...在有图中,所有的边都有一个方向,而且图中不存在任何从一个节点开始最终回到该节点的循环路径。这种特性使得DAG成为了表示一系列有依赖关系的任务的理想选择。...总的来说,是一种强大的工具,可以用来描述和管理具有依赖关系的任务。在软件开发中,它们被用来管理复杂的任务流程,优化代码,处理数据流,以及管理版本控制系统。...go实现示例: 这个例子中我们将使用 Go 语言实现一个简单的数据结构,并展示如何检测是否为(DAG)。 首先,让我们定义一个 Node 结构和一个 Graph 结构。...我们假设的节点使用整数值来表示。我们还需要一个函数 AddEdge 来在两个节点之间添加一个边,以及一个 IsDAG 函数来检查是否为

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    Spark|(DAG)检测

    RDD内部可以许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records)。 RDD之间的依赖关系是靠(DAG)表达的,下面看下有的基本理论和算法。...02 — (DAG) 在图论中,边没有方向的称为无,如果边有方向称为。...所以不能有环路,这个是不正确的。所以,这个必须为! 05 — 如何检测、无? 那么,如何检测一个是否是DAG呢?...检测,首先对照着无检测来理解,在无图中,我们要检测一个图中间是否存在,需要通过深度优先或广度优先的方式,对访问过的元素做标记。如果再次碰到前面访问过的元素,则说明可能存在。...总结,以上就是,无检测算法的基本思想。关于判断检测的java版源码请参考github之spark文件夹中的directedCycle类(代码参考princeton源码)。

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    Android 启动优化(一) -

    答案肯定是有的,使用。它可以完美解决先后依赖关系。 重要概念 (Directed Acyclic Graph, DAG)是的一种,字面意思的理解就是图中没有。...若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面 由于有这个特点,因此常常用的数据结构用来解决依赖关系。...否则,存在 实例讲解 下图所示的,采用入度表的方法获取拓扑排序过程。 ? ! 首先,我们选择入度为 0 的顶点,这里顶点 1 的入度为 0,删除顶点 1 之后,变成如下。 ?...O(n+e) DFS 算法 从上面的入度表法,我们可以知道,要得到的拓扑排序,我们的关键点要找到入度为 0 的顶点。...小结 的拓扑排序其实并不难,难度中等。通常,我们一般使用 BFS 算法来解决,DFS 算法比较少用。

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    算法精解:DAG

    是一幅有方向性的,由一组顶点和边组成。所以,大白话来讲,是包括箭头来代表方向的。 常见的例如食物链,网络通信等都是的结构。... 不包含有就是,DAG,Directed Acyclic Graph。...上面我们循序渐进的介绍了,本节开始介绍,概念也已经给出,可以看出有的一种特殊结构。那么第一个问题就是 如何监测图中没有,也就是如何确定一个DAG。...寻找 基于上面的问题,我们要做一个寻找的程序,这个程序还是依赖DFS深度优先搜索算法,如果找不到,则说明这个是DAG。...总结 本文循序渐进地从,详细地介绍了相关术语,api代码实现,也补充入了背包和栈的代码实现,重点研究了的深度优先搜索算法以及寻找算法。

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    的自动布局算法

    最近业余在做一个基于结点的编辑工具玩, 遇到一个问题, 就是结点和连线多了, 经常会出现重叠交叉的问题, 导致看不清楚: 要是这个样子, 还不如不用清楚呢, 所心就需要找一个方法来进行自动布局, 理想情况是这样的...自动的算法肯定没有100%完美的, 但是总是能方便不少的 在google了一会儿后, 发现这种结点-线组成的是一个学名的: directed acyclic graph, 例如这样: 无非我这个结点上的连接点是有限制的...因为布局只需要大体考虑每个结点的位置 那么, 这个算法需要满足几个条件:  结点之间不能有重叠 连线之间尽量减少交差 结点之间是基本的层次关系对齐的 基于这些限制条件, google到一个比较有名的算法...Sugiyama's layout algorithm 初步看了一上, 这个算法比较复杂, 是多种算法的集合 自己不是很熟悉这方面的理论知识, 所以还是决定采用第三的算法库 C++可以使用的绘制算法库..., 比较常见的Graphviz, OGDF, Boost Graph 根据这个问题(http://stackoverflow.com/questions/2751826/which-c-graph-library-should-i-use

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    ----的实现

    术语定义: 一个顶点的出度为由该顶点指出的边的总数 一个顶点的入度为指向该顶点的边的总数 一条边的第一个顶点称为它的头,第二个顶点称为它的尾 数据结构: 使用邻接表来表示,其中v->w表示为顶点...API: public class Digraph Digraph(int V)        创建一个含有V个顶点但不含有边的 int V()        顶点数 int E()...        边数 void addEdge(int v,int w)        图中添加一条边v--w Iterable adj(int v)           由v指出的边所连接的所有顶点...Digraph reverse()        该的反向 String toString()        对象的字符串表示 实现: public class Digraph { private...{ adj[v].add(w); E++;} //顶点v所关联的所有顶点 public Iterable adj(int v){return adj[v];} //的反转

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    【JavaScript 算法】拓扑排序:的应用

    拓扑排序(Topological Sorting)是一种线性排序方法,适用于(DAG, Directed Acyclic Graph),它能够为图中的节点安排一个线性序列,使得对于图中的每一条边...重复步骤1,直到所有节点都被输出,或者图中仍存在入度不为0的节点(此时图中存在,无法进行拓扑排序)。 常用的两种实现拓扑排序的方法是Kahn算法和深度优先搜索(DFS)。...kahnTopologicalSort(graph)); // 输出: [ 'A', 'B', 'D', 'C', 'E', 'F', 'H', 'G' ] 方法二:深度优先搜索(DFS) DFS方法通过递归遍历,...最终检查是否存在,返回拓扑排序结果。 DFS方法: visited:记录已访问的节点。 stack:存储拓扑排序结果。 递归遍历节点,将访问过的节点存入栈中,最终返回栈的逆序。...四、总结 拓扑排序是一种用于(DAG)的线性排序方法,通过Kahn算法和DFS方法可以实现拓扑排序,广泛应用于任务调度、课程安排、编译依赖和数据处理等场景。

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    (DAG)的温故知新

    DAG,Directed Acyclic Graph即「」。 ? 从计算机的视角来看,DAG 是一个与数组、队列、链表等一样,都是是一种数据结构。...如果图中任意两个顶点之间的边都是边,这个就是。如果有一个非有,且A点出发向B经C可回到A,形成一个。将从C到A的边方向改为从A到C,则变成,即DAG。...因为图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成,因此未必能转化成树,但任何树均为。...可以根据拓扑排序来计算(的单源最短路径),因为拓扑排序正好是建立在无的基础上,在这个图中没有负权重边以及回路边。...另外,只有才存在拓扑排序,一个的拓扑顺序不唯一。 实现拓扑排序主要有两种方法:入度表和DFS。

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    PHP数据结构(十) ——与拓扑算法

    PHP数据结构(十)——与拓扑算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概念 又称为DAG。与其对应的还有树、。如下图所示。...http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7714519 拓扑排序是在上述DAG图为前提的,也就是说是无法进行拓扑排序,拓扑排序仅针对、...4)检查图中是否还存在弧,如果还存在,说明该不是,拓扑排序失败。否则将顶点的结果集输出,就是拓扑排序的结果。 4、关键路径 1)AOV网 用顶点表示活动,用弧表示活动时间的。...5、PHP实现拓扑排序 输入:一个,包括五个节点,编号0-4,其中0指1、2,1指向3、4,2指向3,3指向4,4没有指向。...is_array($arrGraph)){ return'请输入!'

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    Go实战 | 基于的并发执行流的实现

    今天跟大家聊聊在项目中实现的基于的工作流。 01 工作流(workflow)概述 工作流,是对工作流程中的工作按一定的规则组织在一起并按其进行执行的一种模型。...本文介绍了一种基于实现的工作流,通过,可以解决两个问题:从逻辑上,对各个节点的依赖关系进行了组织;从技术上,依赖关系的节点需要等待执行,无依赖关系的可以并发执行。...02 工作流的实现 下面我们以早上起床穿衣所发生的事件为例来讲解的实现。穿衣流程中包含的事件穿内裤、穿裤子、穿袜子、穿鞋、戴手表、穿衬衣、穿外套等。...下面我们就来看看如何实现这样的的工作流。 2.1 定义工作流结构 根据上图,我们可以看出一个相对完整的工作流包含开始节点(从哪里开始)、边(经过哪些节点)、结束节点(到哪里结束)。...我们来看下WorkFlow的interruptDone的实现: wf.alreadyDone = true wf.s.Do(func() { wf.done <- struct{}{}}) 04 总结 是一种解决节点依赖关系的利器

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