本篇主要分享关于有向图的环和有向无环图（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。 ?...用有向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。...所以可以想到有向图中有向环的检测非常重要，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向环，那么这个问题肯定是无解的...有向环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，就找到了一个环，因为栈中表示的是一条有w-》v的路径，而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有向环。所以这个优先任务是有问题的。...这一篇讲清楚 阿里的OceanBase解密 #大数据和云计算技术#: "四有"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
2022-07-31：给出一个有n个点，m条有向边的图， 你可以施展魔法，把有向边，变成无向边， 比如A到B的有向边，权重为7。施展魔法之后，A和B通过该边到达彼此的代价都是7。...求，允许施展一次魔法的情况下，1到n的最短路，如果不能到达，输出-1。 n为点数, 每条边用(a,b,v)表示，含义是a到b的这条边，权值为v。...点的数量 边的数量 边的权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31： 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充，边扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力的解 // 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 fn min1(n: i32, roads...// 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647
首先，介绍一下有向无环图。 从字面上理解: 为有向图 无环 举例， 有向的二叉树是特殊的有向无环图。 如图（关键部分） ?...对于有向图来说，深度优先遍历下，若从head出发到结束时出现一条从head的下级节点mid开始指向head的一条路径，则必定此图有环。 拓扑排序 首先，拓扑排序的对象肯定是有向无环图中左右的点。...其次，若存在路径从a指向b，则拓扑排序结果中a一定在b的前面。 最后，拓扑排序的排序规则（没有那么抽象），依次将入度为零的点拿出去，并抹掉它的出度线。 ? 有图为例 经过第一次筛选得 A ?...第四次筛选的 C，F（若无特殊要求，C,F的顺序是随机的）（这里我们按照字母表来） ?
因公司业务需要，在表单中每个字段都会配置自动计算，但自动计算公式中会引用到其他字段中的值。所以希望可以根据计算公式，优先计算引用的公式。所以最终使用了无回路有向图的扩扑排序来实现。.../** * 无回路有向图(Directed Acyclic Graph)的拓扑排序 * 该DAG图是通过邻接表实现的。...ENode { int ivex; // 该边所指向的顶点的位置 ENode nextEdge; // 指向下一条弧的指针 } /**...* 拓扑排序 * * 返回值： * -1 -- 失败(由于内存不足等原因导致) * 0 -- 成功排序，并输入结果 * 1 -- 失败(该有向图是有环的...).firstEdge; // 将与"node"关联的节点的入度减1； // 若减1之后，该节点的入度为0；则将该节点添加到队列中。
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, 导致图看不清楚: 要是这个样子, 还不如不用图清楚呢, 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-线组成的图是一有个学名的: directed acyclic graph, 例如这样: 无非我这个图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 结点之间是有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++可以使用的图绘制算法库..., 比较常见的有Graphviz, OGDF, Boost Graph 根据这个问题(http://stackoverflow.com/questions/2751826/which-c-graph-library-should-i-use
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！...今天和大家聊的问题叫做 无向图中连通分量的数目，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/number-of-connected-components-in-an-undirected-graph...给定编号从 0 到 n-1 的 n 个节点和一个无向边列表（每条边都是一对节点），请编写一个函数来计算无向图中连通分量的数目。 示例 ?...find_father(f, x[1]); if(p==q) continue; else f[p]=q; } //找一共有多少个不同的老大...，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。
题目 给你一个正整数 n ，它表示一个 有向无环图 中节点的数目，节点编号为 0 到 n - 1 （包括两者）。...给你一个二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [fromi, toi] 表示图中一条从 fromi 到 toi 的单向边。...如果 u 通过一系列边，能够到达 v ，那么我们称节点 u 是节点 v 的 祖先 节点。...- 节点 1 有 1 个祖先 0 。 - 节点 2 有 2 个祖先 0 和 1 。 - 节点 3 有 3 个祖先 0 ，1 和 2 。 - 节点 4 有 4 个祖先 0 ，1 ，2 和 3 。...= toi 图中不会有重边。 图是 有向 且 无环 的。
PS:本文内容大部分借(chao)鉴(xo)自yhqz 树的删边游戏 给出一个有 N个点的树，有一个点作为树的根节点。游戏者轮流从树中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。...结论 叶子节点的SG值为0；中间节点的SG值为它的所有子节点的SG值加1后的异或和。 无向图的删边游戏 一个无相联通图，有一个点作为图的根。...游戏者轮流从图中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。 谁无路可走谁输。...结论 对于这个模型，有一个著名的定理——Fusion Principle 我们可以对无向图做如下改动：将图中的任意一个偶环缩成一个新点，任意一个奇环缩成一个新点加一个新边；所有连到原先环上的边全部改为与新点相连...这样的改动不会影响图的SG 值。 这样的话，我们可以将任意一个无向图改成树结构，“无向图的删边游戏”就变成了“树的删边游戏”。
题目 给定编号从 0 到 n-1 的 n 个节点和一个无向边列表（每条边都是一对节点），请编写一个函数来计算无向图中连通分量的数目。...[2, 3], [3, 4]] 0 4 | | 1 --- 2 --- 3 输出: 1 注意: 你可以假设在 edges 中不会出现重复的边...而且由于所以的边都是无向边，[0, 1] 与 [1, 0] 相同，所以它们不会同时在 edges 中出现。
图片图的中心性图的中心性是用来衡量图中节点的重要性或者中心程度的指标。它是通过计算节点在图中的关系网络中的特定位置、连接或交互方式来评估节点的重要性。...在介数中心性计算中，通过计算一个节点出现在所有最短路径中的次数来度量节点的中心性。...具体计算过程如下：对于有向图中的每对节点，计算它们之间的最短路径；对于每个节点，计算它是其他节点的最短路径的桥梁的次数；根据节点的最短路径桥梁数量对节点进行归一化，以便比较不同节点的中心性。...如何找到一个有向图中的最重要节点？要找到一个有向图中最重要的节点，可以使用介数中心性计算方法。计算每个节点的介数中心性，并选择具有最高介数中心性的节点作为最重要节点。...具体步骤如下：对于给定的有向图，计算所有节点的介数中心性；选择具有最高介数中心性的节点，作为最重要节点。下面以一个有向图为例，计算其节点的介数中心性。
例如，地图应用中必须存储单行道的信息，避免给出错误的方向。如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边，这个图就是有向图。如果有一个非有向无环图，且A点出发向B经C可回到A，形成一个环。...D就是可以合的点。 ? 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。...可以根据拓扑排序来计算有向无环图（的单源最短路径），因为拓扑排序正好是建立在无环的基础上，在这个图中没有负权重边以及回路边。...在Spark中的每一个操作生成一个RDD，RDD之间形成一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。...Spark计算的中间结果默认是保存在内存中的，Spark在划分Stage的时候会充分考虑在分布式计算中可流水线计算的部分来提高计算的效率，而在这个过程中Spark根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的
拓扑排序（Topological Sorting）是一种线性排序方法，适用于有向无环图（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有向边...(u, v)，顶点u在序列中出现在顶点v之前。...拓扑排序在许多实际应用中都有重要作用，如任务调度、课程安排、编译依赖等。本文将详细介绍拓扑排序的原理、实现及其应用。...queue：存储入度为0的节点。 result：存储拓扑排序结果。 初始化入度表，并计算每个节点的入度。 将入度为0的节点加入队列，处理队列中的节点，更新相邻节点的入度。...四、总结 拓扑排序是一种用于有向无环图（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。
问题提出背景：在非结构化三角形网格生成过程中，若采用前沿推进法，在推进过程中是不好构造三角形的（而且也没有要），最好在把所有的边都连好以后再找出所有三角形，于是提出了问题：在由三角形构成的平面无向图中如何找出所有三角形...要注意的是，这个无向图很特殊， 1.这个图在平面上。 2.这个图是由三角形构成的（如果不是由三角行构成，那这个网格就没有用处了）。...这两个函数的原理相同， uniqPointOfTriangle( )uniqPointOf2Points（）唯一的作用是 它的一个性质： 输出和输入参数的顺序无关。...如果没有这两个函数的判断，每个三角形会被输出6次，而有了这两个函数的限制后，强制在3个元素的6中排列中指定1种， 就消除了重复。...另外，这样输出的三角形中其内部可能有其他的点，若要消除，再加上一层过滤，去除掉那些”p有邻点在p,np,nnp三角形中的”情况即可， 这是因为这个图由三角形构成的特殊性质，如果有在p–np–nnp中有点
今天跟大家聊聊在项目中实现的基于有向无环图的工作流。 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有向无环图实现的工作流，通过有向无环图，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，有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。...但本文的目标是介绍其实现思想，所以在示例部分会以穿衣服的流程为例进行讲解。 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有向无环图的实现。...而穿鞋子则必须等待所依赖的裤子和袜子穿完后才能执行。下面我们就来看看如何实现这样的有向无环图的工作流。...有向图中的边还能表明两个节点哪个是前置节点，哪个是后置节点。后置节点需要等待前置节点的任务执行完成后才能执行。
本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。...inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向图...cgh'), 'g':set('fhi'), 'h':set('fgi'), 'i':set()} #查看结果 print(getDegrees(graph, 'h')) 上面代码对应的有向图结构如下图所示
上一篇：Dijkstra算法 如果加权有向图不含有向环，则下面要实现的算法比Dijkstra算法更快更简单。...它有以下特点： 能够在线性时间内解决单点最短路径问题 能够处理负权重的边 能够解决相关的问题，例如找出最长的路径 该方法将顶点的放松与拓扑排序结合起来，首先将distTo[s]初始化为0，其他distTo...按照拓扑排序放松顶点，就能在和V+E成正比的时间内解决无环加权有向图的单点最短路径问题。...int v: top.order()) relax(G,v); } //relax()、distTo()、hasPathTo()、pathTo()同Dijkstra算法 } 改实现中不需要...下一篇：Bellman-Ford算法（可以处理含有负权边的图，但不能含有负权环）
有向无环图（DAG）作为区块链的潜在竞争对手，能够在产生新加密货币的同时克服区块链技术固有的一些问题。 本文对DAG的出现以及它是否可以与区块链竞争进行了研究。...有向无环图是计算机科学领域的一个众所周知的数据结构，虽然对于非技术人员而言可能听起来很神秘且难以理解。DAG被认为可以揭露区块链的一些弊端。...2015年，Sergio Demian Lerner首次发布了一篇关于加密货币应用Dagcoin的摘要（虽然该产品还未成熟），但计算机科学家们甚至在本文发布之前都还一直在研究这一技术。...但是，通过将最新的交易存储在快速缓存中，并采用检查点使得较早的交易不被引用，系统就可以像比特币一样快甚至更快。...——Sergio Demian Lerner 目前，DAG是一项仍处于初级阶段的地下技术，在开发和应用上还有很多工作要做以达到区块链中的相应水准。
之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx...本篇文章就来谈谈datahub中的血缘图。...该血缘图的特性如下 上下游 自定义节点 节点可点击，操作 线的样式有多种 鼠标放置线上有辅助信息 可以展开上下游 最基本的放大，缩小视图 F12 节点的源码，发现使用的是SVG 实现的 标签的类前缀都是...vx，但直接搜没有搜到，于是去项目的package.json中寻找使用的库。...库，所有在图的布局算法，自定义接的，自定义线，或者图的交互 都不如g6做的丰富。
G2 struct MATCH { //int *dbMATCHqu; //存储DB中的节点id和与之match的QU中的节点id //int *quMATCHdb; //存储QU中的节点id和与之...match的DB中的节点id //使用map编程更方便，查找速度更快!...map dbMATCHqu; map quMATCHdb; }; 从文件中读取数据（主要是保证每个点的邻接边/点能够按照struct GRAPH正确存储）： vector...=dbG->vLabel[dbG_vID]) //如果两个点的label不同，则【一定不】满足feasibility rules { return false; } //其次，判断是不是每次...，第0个存的是(-1,-1) { //同时，与quVid相match的节点dbVid在dbG中的“第j个neighbor节点”正好是dbG_vID if( dbG->vAdjacencyEdge
云计算现在已经成为了几乎所有企业都必备的重要因素，将数据丰富的工作负载向基础设施即服务（IaaS）的迁移，是IT公司的首选。因此，IT公司面临的最大的一个挑战是在IT业务策略上构建云计算迁移。...以下是每个企业在云计算迁移计划中可能面临的3个挑战，以及解决这些挑战的3个途径，通过这些途径可以实现业界最佳的解决方案。 管理IT系统复杂性 越是复杂的结构，在不同环境之间迁移的过程中约是容易失败。...正是因为这些复杂性，关键的挑战就是确定产品落地需要做的工作，以及消除应用程序迁移到云计算中的不和谐因素。 Tip 1：在迁移之前就要想好解决方案。...云计算迁移中的数据重力是指很难在云端测试应用程序是否有效工作的情况，因为大多数基于复制（replication-based）的迁移工具需要先迁移数据。...此外，对异构环境中数据流的管理和控制也是一个巨大的挑战。例如，安全成为一个值得关注的话题。许多传统企业IT部门仍然关心存储在公有云中的数据，因为在不同的IT环境中缺乏多个数据存储库类似的控制。
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