Kosaraju-Sharir 算法使用预处理时间和空间与 V + E 成比例，以支持有向图中的常数时间强连通性查询。 传递闭包。...真或假：如果我们修改 Kosaraju-Sharir 算法，在有向图 G 中运行第一个深度优先搜索（而不是反向有向图 G^R），并在 G^R 中运行第二个深度优先搜索（而不是 G），那么它仍然会找到强连通分量...定向混合图中的边以使其无环。 混合图是具有一些有向边和一些无向边的图。设计一个线性时间算法来确定是否可以定向无向边，使得结果有向图是无环的。...定向混合图中的边以形成有向循环。 混合图是具有一些有向边和一些无向边的图。设计一个线性时间算法来确定是否可以定向无向边，使得结果有向图具有有向循环。 应用：确定最大流是否唯一。...我困惑为什么(a | b)*匹配所有的 a 和 b 的字符串，而不仅仅是所有 a 的字符串或所有 b 的字符串？ A. *操作符复制正则表达式（而不是匹配正则表达式的固定字符串）。
强烈推荐： 尼古拉斯·克里斯塔基斯 （一小时讲座） 我们将学到什么: 用正式的术语来描述一个网络 以此来确定它的性质 可视化不同的网络 以编程方式操作网络 找到重要节点和社区 发现或帮助他人发现 更多...基本概念: 图的符号: G = (V,E) -V:节点或顶点 -E:连接或边缘 |V|=N图的大小 |E|=连接数L 典型符号变化： 你会发现G用(N,A)表示,这是典型的有向图,意思是“节点，弧” 你会发现...-|V|用n或n表示 -|E|用m、m或L表示 有向图与无向图: 在无向图中 -E是一个对称关系 在有向图中，也称为"有向图" -E不是对称关系 我们将使用的示例图: 网络 |V| |E| Zachary...-连接总数L由 平均度 在有向网络中: 我们区分入度和出度 -分别是传入和传出连接 度是两者之和 计算连接总数： 度分布： 如果有k度的Nk个节点 度分布: 平均度是 度分布；两个小图:...ER网络中的连通性: ER网络随着的增加而增加: 当=0时：孤立 当<1时：断开 当>1时：强连通分量 当=N–1完全图 显然，必须有一个强连接，=1，ER在1959
邻接矩阵的优点是查询两个节点之间是否有连接的时间复杂度为 O(1)，但是缺点是当图中节点的数量很大时，矩阵的存储空间会非常庞大。...在有向图中，顶点的度为出度和入度之和。出度是以该顶点为起点的有向边的数目。入度是以该顶点为终点的有向边的数目。...若从顶点v到顶点u之间是有路径的，则说明v和u之间是连通的，若无向图中任意两个顶点之间都是连通的，则称为连通图。 强连通图的强连通分量 针对有向图。...若有向图任意两个顶点间都相互存在路径，则称为强连通图。有向图中的极大联通子图称为其强联通分量。...拓扑序列可能不是唯一的，一个图可以有多个拓扑序列。可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等算法来生成拓扑序列。
强连通图、强连通分量：在有向图中，若从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v之间都有路径，则称这两个顶点是强连通的。若图中任何一对顶点都是强连通的，则称此图为强连通图。...但是，要确定图中有多少条边，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。...又生成树T中所有边可以看做一个等价类，每次添加新的边的过程类似于求解等价类的过程，由此可以采用并查集的数据结构来描述T，从而构造T的时间复杂度为O(|E|log₂|E|) ，因此克鲁斯卡尔算法适合边稀疏而顶点多的图...image.png 若使用邻接矩阵表示，它的时间复杂度为O(|V|²)；若使用邻接表表示，其时间复杂度仍为O(|V|²) 如果边上带有负权值，Dijkstra算法不适用 2....弗洛伊德算法同样也适用与带权无向边 关键路径 带权有向图中，以顶点表示事件，有向边表示活动，边上的权值表示完成该活动的开销，则称这种有向图为用边表示活动的网络，简称为AOE网。
否则，可以使用轻巧、快速的并查集数据结构来检查。 有向图的连通性 无论是在有向图或无向图中，都不可能改变连通这个概念。...有向图中，如果一个节点能通过单向通道到达另一个节点，可认为这两点之间是连通的。如下图中，4->1、2->4->1是连通的，而2-3是不连通的。讨论连通的局部性没有太大意义，有向图中讨论的是强连通性。...我们已知在无向图中计算连通分量的算法。那么在有向图中如何计算机强连通分量？ 算法界有一句名言：没有暴力算法不能解决的问题。有向图中查找强连通子量，同样可以使用深度搜索或广度搜索。...直接使用广度或深度搜索，毫无疑问属于暴力算法。虽然这是一条康庄大道，但是，不一定是一条捷径之路。好吧，现在让我们去发现是否有捷径小道。 2....回溯到1号节点后，会开始第二条分支，在再次搜索到4号节点时，同样会发现4号节点也被访问。难道说4号节点和1号节点在同一个强连通分量上吗？4->2是回边，而1->4是横叉边。
etcd 是一个高可用强一致性的键值仓库在很多分布式系统架构中得到了广泛的应用，其最经典的使用场景就是服务发现。...一种查找和连接服务的机制。通过在 etcd 指定的主题（由服务名称构成的服务目录）下注册的服务也能在对应的主题下查找到。 etcd的核心组件 ?...Raft算法使用随机Timer来初始化Leader选举流程。...比如说在上面三个节点上都运行了Timer（每个Timer的持续时间是随机的），第一个节点率先完成了Timer，随后它就会向其他两个节点发送成为Leader的请求，其他节点接收到请求后会以投票回应然后第一个节点被选举为...很简单，假设总结点数是N，那么多数节点 Majority=N/2+1，不过在etcd中使用的术语是 Quorum而不是 Majority。所以界定多数节点的公式是 Quorum=N/2+1。
beforeUpdate updateddestroy阶段：vue实例被销毁 beforeDestroy：实例被销毁前，此时可以手动销毁一些方法 destroyeddata为什么是一个函数而不是对象因为对象是一个引用数据类型...通过路由属性中的name来确定匹配的路由，通过params来传递参数4....我做过测试，输出包含v-model模板的组件渲染函数，发现它会被转换为value属性的绑定以及一个事件监听，事件回调函数中会做相应变量更新操作，这说明神奇魔法实际上是vue的编译器完成的。...组件的缓存也是基于VNode节点的而不是直接存储DOM结构。...强缓存策略和协商缓存策略在缓存命中时都会直接使用本地的缓存副本，区别只在于协商缓存会向服务器发送一次请求。它们缓存不命中时，都会向服务器发送请求来获取资源。
zk基于zab强一致性协议来实现，而chubby是基于paxos协议来实现的。为了实现zk的高可用，其集群必须是奇数个节点（3、5、7），一般是建议5个。...它的api文档不是太好，有些要去看其cli的实现。 4、Spotify Spotify 使用的是DNS来做服务发现，而不是引入一个新的技术方案。之前说过DNS实现有优雅的方案，就是说它。...它巧妙的使用了DNS中的SRV记录，你看看DNS中的SRV记录便知他为什么能做到这点，如下： 接下来客户单只需要使用一些DNS库进行封装即可完成服务发现及其后续的调用操作。...其实NSQ本来不是作为服务发现和服务注册系统来设计的，不过Bitly结合自己的业务需求增加了一个组件(Nsqlookupd)使之满足了服务发现和服务注册的功能。...3）app或者cgi向该实例发起业务请求。 4）请求完成后，app或者cgi把访问的状态信息上报给L5_agent 5）L5_agent继续根据时间算法进行运算确定下次访问的最优实例。
使用DFS对图进行遍历时，对于每条边(u,v)，当该边第一次被发现时，根据到达节点 v 的颜色来对边进行分类(正向边和交叉边不做细分)： (1)白色表示该边是一条树边； (2)灰色表示该边是一条反向边；...collections模块中的deque，即双端队列(double-ended queue)，它一般是使用链表来实现的，这个类有extend、append和pop等方法都是作用于队列右端的，而方法extendleft...6，不难发现，分支之间边的指向都是从完成时间大的指向完成时间小的，换句话说，总是由完成时间晚的强连通分支指向完成时间早的强连通分支！...结合前面两个图的分析，既然强连通分支图是有向无环图，而且总是由完成时间晚的强连通分支指向完成时间早的强连通分支，如果我们将边反转，虽然我们得到的强连通分支不变，但是分支之间的指向变了，完成时间晚的就不再指向完成时间早的了...因为每次得到的强连通分支都没有办法指向其他分支了，也就是确定了一个强连通分支之后就停止了。
强连通图:在有向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是强连通图。...**强连通分量：**有向图G的极大强连通子图称为G的强连通分量。 **极大强连通子图：**该子图是G的强连通子图，将D的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再是强连通的。...利用邻接矩阵实现DFS 利用邻接表进行DFS DFS算法效率分析 (1)用邻接矩阵来表示图，遍历图中每一个顶点都要从头扫描该顶点所在行，时间复杂度为O(n2)。...(2)用邻接表来表示图，虽然有 2e 个表结点，但只需扫描 e 个结点即可完成遍历，加上访问 n个头结点的时间，时间复杂度为O(n+e)。...(2)用邻接表来表示图，虽然有2e个表结点，但只需扫描e个结点即可完成遍历，加上访问n个头结点的时间，时间复杂度为O(n+e)。
然而，组件的选择(和组件的数量)会影响准确性，但我们的研究不是关注确定IC的最佳数量，而是使用可用的组件，让模型决定任务依赖的组件。区域分割：最先进的方法对不同的数据集使用不同的预处理管道。...对ML方法的输入是相同的ICA时间过程，而不是FNC矩阵。我们没有发现任何使用ICA成分作为使用基于ROIs的数据的显著方法对HCP进行性别分类的显著研究。我们使用表2中的ROI来比较结果。表2....1)维度数量（）远高于被试数量（），从而产生了维度诅咒（>>），2)ML方法不计算图结构来估计网络/组件之间的连接，而主要使用独立的网络/组件。...图中清楚地显示了与现有文献相匹配的网络内连接。方向显然很重要，因为视觉组件会影响其他组件，但并不是相反的方式。CC网络和SM网络之间的边缘方向也具有重要意义。...我们的模型发现了组件/节点之间的非负相关关系，我们考虑的是依赖性或相关性，而不是相关性。然而，我们知道FC和FNC中的负相关也是有帮助的，并提供了描述性信息。
节点表示图中的元素，而边则表示节点之间的关系。图可以分为有向图和无向图，具体取决于边是否有方向性。此外，带权图表示边上带有权重信息。 节点（Vertex）： 图中的基本元素，可以代表实体、事件等。...边（Edge）： 连接两个节点的线，可以是有向的或无向的。 有向图（Directed Graph）： 边有方向，从一个节点指向另一个节点。...邻接矩阵： 使用二维数组表示节点之间的连接关系，适用于稠密图。 邻接表： 使用链表或数组列表表示每个节点的邻居，适用于稀疏图。 通过选择合适的表示方法，我们能够更高效地存储和处理图的信息。...5.2 强连通分量 强连通分量是有向图中的极大强连通子图，其中任意两个节点都可以相互到达。在一些实际问题中，识别强连通分量可以帮助理解图的整体结构。...算法步骤： 使用深度优先搜索（DFS）对图进行两次遍历。 第一次遍历得到节点的完成时间（finish time）。 将图中的边反向。 第二次遍历，按照完成时间的逆序，访问图的各个强连通分量。
有了这个图和对应的表格，整个概率图模型就变得十分明确，这个图模型可以帮助完成很多事情，读者可以使用它在概率图模型的小世界中完成各种各样的推断，例如： 计算联合概率（Joint Probability）。...有了方向，整个概率图中概率或者信念（belief）的流动方向就可以确定，读者就能明白一个个随机变量之间的依赖关系，例如在上面的例子中，好几个因素和投资都有依赖关系，所以在求解时，投资这个因素需要首先明确...CPD中所有的概率和为1，而Factor里所有的entry没有和并不为1。 和不为1对于读者并不是很好理解，概率的基本原则不就是需要所有事件发生的概率和为1吗？...看完了上面对有向图模型和无向图模型的介绍，读者也许会问，为什么会有无向图和有向图这两类图模型，两者能不能合二为一？...它的形式如下所示： 从图中可以观察出，它确实没有只包含X的Factor。模型的条件概率通过计算联合概率和边际概率得到，而边际概率又是通过联合概率得到，这样难以建模的边际概率就通过联合概率得到解决。
在这个有向图中，main顶点可达的对象都处于可达状态，垃圾回收机制不会回收它们；如果某个对象在这个有向图中处于不可达状态，那么就认为这个对象不再被引用。...在有向图中可以从起始顶点导航到该对象，那么它就处于可达状态，程序可以通过引用变量来调用该对 象的属性和方法。...每次对Old代执行垃圾回收都需要更长的时间来完成。...处于这种考虑，可能有些开发者会考虑使用finalize()方法来进行资源清理。 实际上，将资源清理放在finalize()方法中完成是非常拙劣的选择。...考虑使用SoftReference 当程序需要创建长度很大的数组时，可以考虑使用SoftReference来包装数组元素，而不是直接让数组元素来引用对象。
下图中的a和b分别为无向图和有向图的邻接矩阵的样例，对于不存在的边可以赋值为无穷或0。 ?...以上图中的无向图为例，只需要将b图依次转化为c图中的邻接表。省略掉不存在的边，可以大大优化稀疏表的空间性能。...而下一层的节点我们预先是不知道的，是需要由上一层节点的边来确定，那么我们就需要一个队列将上一层节点保存下来，此时队列中的节点的深度为k，将深度为k的节点扩展后的节点深度为k+1，将这些点中之前未被访问过的插入到队列后方...这里为每个顶点v都记录了被发现的和访问完成的时刻。至于为什么要用两个记录，这是为了判断在有向图中是否为强连通量的问题，这里我们先不解释，大家有兴趣可以查阅一下资料。...（忽略了函数的调用用的时间）综合而言，深度优先搜索算法也可在O(n + e)时间内完成。 下为一个7点，10边的有向图进行DFS的详细过程，大家可以研究下。 ? ?
一面 先完成笔试题 1、实现一个函数，判断输入是不是回文字符串。 ? 2、两种以上方式实现已知或者未知宽度的垂直水平居中。 ?...Q3 现在有那么一个团队，假如让你来做技术架构，你会怎么做？...对于协商缓存，第一次请求缓存且保存缓存标识与时间，重复请求向服务器发送缓存标识和最后缓存时间，服务端进行校验，如果失效则使用缓存。...Cache-control：max-age，表示该资源多少时间后过期，解决了客户端和服务端时间必须同步的问题， 协商缓存方案 If-None-Match/ETag：缓存标识，对比缓存时使用它来标识一个缓存...，我们就需要将组件的状态提升到父组件当中，让父组件的状态来控制这两个组件的重渲染，当我们组件的层次越来越深的时候，状态需要一直往下传，无疑加大了我们代码的复杂度，我们需要一个状态管理中心，来帮我们管理我们状态
含有n个顶点的无向完全图有n(n-1)/2条边。 在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。含有n个顶点的有向完全图有n×(n-1)条边。...在有向图G中，如果对于每一对vi、vj∈V、vi≠vj，从vi到vj和从vj到vi都存在路径，则称G是强连通图。有向图中的极大强连通子图称做有向图的强连通分量。...图中有子图，若子图极大连通则就是连通分量，有向的则称强连通分量。 无向图中连通且n个顶点n-1条边叫生成树。有向图中一顶点入度为0其余顶点入度为1的叫有向树。...因此，AOE网是要建立在活动之间制约关系没有矛盾的基础之上，再来分析完成整个工程至少需要多少时间，或者为缩短完成工程所需时间，应当加快哪些活动等问题。...这也就是我们为什么对快速排序优化时，增加了一个阀值，低于阀值时换作直接插入排序的原因。 因此对于数据量不是很大而记录的关键字信息量较大的排序要求，简单排序算法是占优的。
但邻接矩阵的好处就是可以快速判断两个点是否相连，而邻接表如果想要判断，就需要遍历一串链表，但当判断某一个点向外连接了哪些顶点时，邻接矩阵的效率就相对低了，因为他要遍历二维矩阵的一整行来判断，时间复杂度就是...，用邻接表也不是不行，但是邻接矩阵用起来比较符合大部分人的图使用习惯，所以后面实现的算法都是用邻接矩阵来实现的。...最小生成树其实就是将图中的所有顶点通过边连通起来，我们当然可以选择任意条不超过图中边总数的边来将各个顶点连接起来，但最小生成树指的是在无向连通图中选择顶点个数-1条边将所有顶点连接起来，同时这些边的权值之和是连通所有顶点需要边的权值之和中最小的...(先不谈是有向还是无向)，因为如果不是连通图，顶点是一定没有办法通过边来连通起来的，一定会有顶点是孤立的岛，所以最小生成树算法的使用前提是连通图必须是连通图，通常是用于无向的连通图，有向连通图也可以使用...kruskal算法的本质是贪心算法，在上面了解最小生成树的概念之后，你其实会发现求解最小生成树过程的核心工作其实就是挑选边，在一个无向连通图中所有的边中挑选出来n-1条权值之和最小的边，而kruskal
进入U集 接着遍历与C连接的的点,更新V-U中各顶点到U的最短直接路径,我们发现C到F的距离为8,比无穷大小,更新值为8,把F中的相邻结点记为C 注意:在找最小的结点时,要忽略已经进入U集的结点的值,...（1）在有向图中选一个没有前驱的顶点输出(选择入度为0的顶点)； （2）从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧(修改其它顶点入度) 。...2.AOE网 AOE网研究的问题： （1） 完成整项工程至少需要多少时间； （2） 哪些活动是影响工程进度的关键。 1.(顶点）事件vi的最早发生时间ve(vi)：从开始点到vi的最长路径长度。...(顶点）事件vi允许的最迟开始时间vl(vi) = 完成点（汇点）vn的的最早发生时间ve(vn)减去vk到vn的最长路径长度。...如果有多个后继结点,对每个结点的值求最小即可 4.确定了顶点vi的最迟开始时间后，确定所有以vi为弧头的活动ak的最迟开始时间l(k)：表示在不推迟整个工程完成的前提下，活动ak最迟必须开始的时间。
有向图是由点(“节点”)和连接其中一些点的箭头(“边”)组成的集合。重要的是节点之间的关系, 哪个节点连接，哪个节点不连接，而不是它们在图上的确切位置，所以你可以以任何方式布局相同的关系。...为了避免因同一队列中的多个事务多次检查同一个锁而造成N^2的损失，使用了锁的DFS——标记已访问的锁，而不是标记已访问的事务或资源。...而属于未阻塞事务的边最终会从“密集图”中消失，因此在有限的时间内“稀疏图”将不得不选择形成死锁循环的边。...因此，稀疏图中的红色边只会随着时间的增长而增长，并且随着它的边界（受Tnum限制）到来，它最终必须停止增长。 让我们快进这一刻。...如果路径停止在没有输出边的节点中，则意味着在有限的时间内，最后一个节点将完成（路径会变短，或者节点在更新之前会变小）或将请求一个资源，在这种情况下，路径可能会变长，但是第一个计数器将必须删除，从字典上来说也会更小
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