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有向无环图（DAG）的温故知新

DAG 的拓扑排序 拓扑排序是一个可以把所有的顶点排序的算法，它排序的依据是深度优先搜索算法的完成时间。...对于一个DAG，可以这样确定一个图中顶点的顺序：对于所有的u、v，若存在有向路径u-->v，则在最后的顶点排序中u就位于v之前。这样确定的顺序就是一个DAG的拓扑排序。...拓扑排序的特点如下：（1）所有可以到达顶点v的顶点u都位于顶点v之前；（2）所有从顶点v可以到达的顶点u都位于顶点v之后。 另外，只有有向无环图才存在拓扑排序，一个图的拓扑顺序不唯一。...，dist[s] = 0 是单源顶点 2)创建所有定点的拓扑排序 3) 对拓扑排序中的每个顶点u 做如下处理，即处理u 的每个相邻顶点：if (dist[v] > dist[u] + weight(u...具体地，对于当前的节点v，在拓扑序列中向前查找，可能找到一些可以到达该顶点的其他节点，然后利用 dist[v] = min{dist[u] + w[u][v] | u 可以到达v}来进行动态规划的递推。

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Flink 作业生成②：StreamGraph -> JobGraph

由前文我们知道，StreamGraph 表示一个流任务的逻辑拓扑，可以用一个 DAG 来表示（代码实现上没有一个 DAG 结构），DAG 的顶点是 StreamNode，边是 StreamEdge，边包含了由哪个...1.3、JobEdge 它相当于是 JobGraph 中的边（连接通道），这个边连接的是一个 IntermediateDataSet 跟一个要消费的 JobVertex。...决定了在上游节点（生产者）的子任务和下游节点（消费者）之间的连接模式 ALL_TO_ALL：每个生产子任务都连接到消费任务的每个子任务 POINTWISE：每个生产子任务都连接到使用任务的一个或多个子任务...); return edge; } 通过上述的构建过程，就可以实现上下游 JobVertex 的连接，上游 JobVertex ——> 中间结果集合 IntermediateDataSet ——>...其中： IntermediateDataSet 和 JobEdge 是用来建立上下游 JobVertex 之间连接的配置 一个 IntermediateDataSet 有一个 producer，可以有多个消费者

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    Spark内部原理

    Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，这期间涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等，所以说Shuffle是整个应用程序运行过程中非常昂贵的一个阶段...与MapReduce 中的Shuffle类似 在DAG阶段以shuffle为界，划分Stage，上游为 map task，下游为reduce task 每个map task将计算结果数据分成多份，每一份对应到下游...所有的partition数据写在一个文件里，并且通过一个索引文件记录每个partition的大小和偏移量。这样并行运行时每个core只要2个文件，一个executor上最多2m个文件。。...B ->G 中的join是窄依赖，因为之前的groupby已经将B中的数据通过shuffle进行了分区 所以join操作已有窄依赖已有宽依赖 如何判断是宽依赖还是窄依赖 每个RDD对象都有一个dependencies...Spark中一共有两个共享变量：Broadcast Variables、Accumulators Broadcast Variables 广播变量是一个只读变量，存放后，在集群中任何节点都可以访问

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    算法-最短路径：DAG、Dijkstra、Bellman-Ford

    基本原理 DAG上一定存在拓扑排序，且若在有向图 G 中从顶点 u -> v有一条路径，则在拓扑排序中顶点 u 一定在顶点 v 之前，而因为在DAG图中没有环，所以按照DAG图的拓扑排序进行序列最短路径的更新...分析： 首先点权图转边权图； 直接对每条边赋值，值为终点的点权值； 没有入度的点，添加一个顶点，连接一条有向边，使之边权等于该点点权。 ? ? 1.4. 特性分析 时间复杂度：O(n+m)； 2....前置条件 所有边的权重一定是非负的； 图中可以包含环； 2.2. 基本思路 (1) 找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点。 (2) 更新该节点对应的邻居节点的开销。...(3) 重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。 (4) 计算最终路径。 2.3. 程序代码 ? ? 2.4. 动画展示 ? 2.5. 特性分析 时间复杂度：O(n^2)； 3....基本思路 将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] <-- ∞, d[s] <-- 0; 反复对边集 E 中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点 v 的最短距离估计值逐步逼近其最短距离（

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    Flink 资源分配和并行度深度剖析

    在重新分配交换中，元素之间的顺序仅保留在每对发送和接收子任务中 四、Flink 的 task 和 subtask 如何划分？...五、如何在 flink 的 ui 界面上查看任务的 task 和 subTask 如下图我们点击任务的详情页面，右上角的 4 就是 task 总数，DAG 中的每一个矩形代表一个独立的 task，点击每一个...其条件还是很苛刻的： 上下游的并行度一致 下游节点的入度为1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入） 上下游节点都在同一个 slot group 中（下面会解释 slot group） 下游节点的...chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS） 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接...，即所有的 JobVertex 的 task 都可以共用一个 slot 注意： 1.默认设置上游算子设置了SlotSharingGroup，下游的算子也会集成上一个算子使用相同的，SlotSharingGroup

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （356）-- 算法导论24.2 2题

    证明 在 DAG（有向无环图）中，由于不存在环，我们可以对图进行拓扑排序。拓扑排序保证了对于任意一条从顶点 u 到顶点 v 的边， u 在排序中都出现在 v 之前。...拓扑排序确实按照依赖关系的顺序处理顶点。 2. 在前|V|-1个顶点中，每个顶点的所有前驱节点都已经被处理过。 3. 更新最短路径的操作是正确的。...该算法的核心思想是利用拓扑排序来保证在处理每个顶点时，其所有前驱节点都已经被处理过，从而可以计算出正确的最短路径长度。 原始的DAG-SHORTEST-PATHS算法通常包含以下步骤： 1....遍历拓扑排序后的顶点列表，对于每个顶点v，更新其所有后继节点的距离，即如果通过v到达某个后继节点u的距离比当前记录的距离更短，则更新u的距离。...正确性：由于图是DAG，任何最短路径不会包含循环，因此不会经过拓扑排序中的最后一个顶点两次。这意味着任何从源点出发到其他顶点的最短路径在到达最后一个顶点前就已经确定。 2.

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    GraphSAGE: GCN落地必读论文

    2.GraphSAGE框架 本文提出 GraphSAGE 框架的核心是如何聚合节点邻居特征信息，本章先介绍 GraphSAGE 前向传播过程（生成节点 embedding ），不同的聚合函数设定；然后介绍无监督和有监督的损失函数以及参数学习...（因为邻居没有顺序，聚合函数需要满足排序不变量的特性，即输入顺序不会影响函数结果） a.平均聚合：先对邻居 embedding 中每个维度取平均，然后与目标节点embedding 拼接后进行非线性转换。...归纳式聚合：直接对目标节点和所有邻居 emebdding 中每个维度取平均（替换伪代码中第5、6行），后再非线性转换： ? c....有监督损失：无监督损失函数的设定来学习节点 embedding 可以供下游多个任务使用，若仅使用在特定某个任务上，则可以替代上述损失函数符合特定任务目标，如交叉熵。...设置 K=2，聚合两跳内邻居特征 S1=25，S2=10：对一跳邻居抽样 25 个，二跳邻居抽样 10 个 RELU 激活单元 Adam 优化器 对每个节点进行步长为 5 的 50 次随机游走 负采样参考

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （358）-- 算法导论24.2 4题

    拓扑排序：首先对图进行拓扑排序，这样可以确保在处理每个节点时，它的所有前驱节点都已经处理完毕。 2. 动态规划数组：定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示从起点节点到节点 i 的路径总数。 3....通过这种方法，我们可以高效地计算有向无环图中从某个起点到所有节点的路径总数。 讯飞星火： 要计算有向无环图（DAG）中的路径总数，我们可以使用动态规划的方法。首先，我们需要找到图中的所有拓扑排序。...对图进行拓扑排序，以确保在遍历每个节点时，其所有前驱节点都已经被遍历过。 2. 对于每个节点，计算从该节点出发到达终点（或任意一个叶子节点）的路径数。 3....智谱清言： 为了计算一个有向无环图（DAG）中的路径总数，我们可以使用动态规划的方法。以下是算法的步骤： 1. 对图进行拓扑排序。由于是有向无环图，所以一定可以进行拓扑排序。 2....天工： 算法描述：计算有向无环图（DAG）中的路径总数 算法步骤： 1. 拓扑排序：首先对有向无环图进行拓扑排序。这一步可以确保我们从没有任何前驱的节点开始，逐步向后计算路径数。 2.

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    Spark的Shuffle原理及调优

    Spark在DAG调度阶段将job划分成多个stage，上游stage做map操作，下游stage做reduce操作，其本质还是MR计算架 构。...与MapReduce计算框架⼀样，spark的shuffle实现⼤致如下图所⽰，在DAG阶段以shuffle为界，划分stage，上游stage 做map task，每个map task将计算结果数据分成多份...，每⼀份对应到下游stage的每个partition中，并将其临时写到磁盘，该过程就叫做shuffle write；下游stage叫做reduce task，每个reduce task通过⽹络拉取指定分区结果数据...举例：上游stage有100个map task，下游有1000个reduce task，那么这100个map task中每个maptask都会得到1000份数据，⽽这1000个reduce task中的每个...调优建议：由于sort shuffleManager默认会对数据进⾏排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使⽤默认的sort ShuffleManager就可以；但是如果你的业务逻辑不需要对数据进

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    「自然语言处理(NLP)」卡内基梅隆（基于语言知识的循环神经网络（RNN优化））

    模型方法简介 利用未增广序列中固有的顺序将图分解为多个有向无环图(DAGs)，并采用拓扑排序。我们将内存引入非循环图编码RNN (MAGERNN)框架，在只接触每个节点一次的情况下计算这些图的表示。...在一个节点上最多有一个特定类型的单一输入边的情况下，它减少为一个内存扩充的常规RNN，其内存访问由一个符号信号决定。...对于每一个DAG，其节点在一个序列中都存在一个拓扑排序，使得图中的所有边都从前一个节点指向序列中的下一个节点。对于一个序列 ? ，那么它的反向序列为 ? 。...MAGE-GRUs 在共同引用的情况下，或者在任何节点上最多有一个特定类型的传入边的任何关系中，DAG可以分解为一个独立链的集合。...然后，可以将for e in range(2)的更新简单地组合成一个常规的GRU更新，如图2所示. ? 图2 多序列情况 在某些应用程序中，我们有多个序列，它们的元素通过已知的关系相互作用。

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （357）-- 算法导论24.2 3题

    对于DAG中的最长路径问题（权重在节点上），一个常见的方法是使用拓扑排序和动态规划。我们将基于这个思路来实现Go代码。...步骤 2: 动态规划计算最长路径 在拓扑排序的基础上，我们可以从源节点开始，逐步计算到达每个节点的最长路径。...在这个函数中，我们首先构建了邻接表，然后使用拓扑排序算法对图进行排序。最后，我们按照拓扑排序的顺序更新每个节点的最长路径。...在FindLongestPath函数中，我们利用拓扑排序的结果，遍历每个结点来更新到达该结点的最长路径长度。最后，我们遍历所有的maxLen来找到最长的路径。...在这种情况下，我们通常使用拓扑排序，然后反向遍历图来计算每个节点的最长路径。这里是一个使用Go语言实现的算法： 1. 拓扑排序：首先对图进行拓扑排序，确保每个节点在其依赖的节点之后被处理。 2.

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    共识算法解读:泛化的中本聪共识PHANTOM

    举图2中最大3-cluster的例子，蓝色的块构成的DAG图就是最终找到的MCS3。很容易验证任何一个蓝色的块都满足|anticone(B)|≤3,比如anticone(G)=B，I，F。...并且可以看出k=3时，实际上保证了每一个出块间隔内最多产生3+1个块（因为不同阶段的明显可以通过引用关系直接确定），也就是说k决定了每个出块间隔最多出k+1个块。...整个DAG区块的序按照如下方式确定： 1.确定好MCSk，然后把它标记为蓝色的，其他的块标记为红色的2.对MCSk按照拓扑排序（也就是DAG图中从创世区块开始，根据边的关系，后面被访问到的就排后面），这样就确定了一个主链...；然后再对蓝色块中，没有在主链上的逐个加入到序列中；最后把红色的区块，按照拓扑排序加入进来。...M 3.排序 1.根据任意的拓扑排序算法确定蓝色集合的序，比如Genesis,D,E,C,I,H,K,M2.将红色区块进行拓扑排序并加在后面，逐个加上B,F,L,J 4.因此总体的序为：Genesis,

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    更快更稳更易用: Flink 自适应批处理能力演进

    在传统 Flink 执行中，执行拓扑是静态的，作业提交过程中即已知所有节点的并行度，因此上游在执行时即可为下游每一个消费它的执行节点划分单独的数据子分区。下游启动时只需读取对应数据子分区即可获取数据。...但是在动态并发度的情况下，上游执行时下游并发度还未确定，因此需要解决的主要问题是使上游节点的执行与下游节点的并发度解耦。...任何执行实例结束后，调度器会识别是否有其他相关的执行实例也在运行中，如果有，则将其主动取消。 结束的实例产出的数据会被展现给下游，并触发下游节点调度。...如果上游已经启动并且与下游建立了连接，内存中的数据即可通过网络层空对空直接传输给下游，无需进行落盘；而如果下游还未启动并且上游产出的数据已经将内存填满，数据也可以 Spill 到磁盘上，使上游可以继续产出数据...Hybrid Shuffle 模式不再要求上下游必须同时运行，同时，如果下游连接时上游数据已经落盘，下游仍然可以在上游往 partition 中写数据的同时读取已经落盘的数据。

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    华为、华三、思科高级网络工程师必经之路(7)我们的爱如同TCP连接，始终可靠，永不掉线——基于华为ENSP的MGRE通用路由封装、NHRP协议保姆级别详解

    与传统的GRE隧道只支持两点到点连接不同，MGRE支持多点连接，适用于复杂的网络拓扑结构。 MGRE可以通过一个单一的隧道接口支持多个目的地，从而简化了路由配置，减少了所需的隧道数量。...动态更新与自动发现： DSVPN 通过 NHRP 协议动态解决目标站点的下一跳地址，避免了传统VPN中必须手动配置每对站点间隧道的问题。一旦拓扑发生变化，NHRP 可以快速自动更新路由映射。...每个路由器维护一张路由表，表中记录了到达不同网络的“跳数”（hop count，简称跳数）。跳数越少，路由越优选。 跳数限制： 在 RIP 协议中，路由的跳数是衡量路径优劣的唯一标准。...每经过一个路由器就算一次跳数。RIP 协议最多支持 15 跳（hop）。如果到达目标的跳数超过 15 跳，表示该目标不可达（即 "无限跳"）。...路由器收到更新信息后，会根据新收到的路由信息更新自己的路由表。 路由表： 路由表中每个条目包含目标网络地址、下一跳路由器的地址以及到达该网络的跳数。

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    Kafka和Redis的系统设计

    系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。 性能SLA限制执行数据到流的验证，转换和丰富，并排除任何批处理。 本文介绍了我在项目中采用的方法。...链式拓扑中的Kafka主题用于提供可靠，自平衡和可扩展的摄取缓冲区。使用一系列Kafka主题来存储中间共享数据作为摄取管道的一部分被证明是一种有效的模式。...自定义富集组件处理来自上游“原始”Kafka主题的传入数据，查询其本地存储以丰富它们并将结果写入下游Kafka主题“丰富”以进行验证。...Redis 选择Redis作为参考数据存储的原因： 提供主节点和辅助节点之间的数据复制。 可以承受故障，因此可以提供不间断的服务。 缓存插入速度快，允许大量插入。...java中的客户端。我们选择Lettuce over Jedis来实现透明的重新连接和异步调用功能。 该系统具有以分布式方式运行的多个处理器，并且每个节点都需要可靠的本地缓存。

    2.6K00

    RandomWalk在GraphEmbedding中的应用

    图上游走特点：“多快好省” 多：游走产生序列蕴含信息丰富 图上节点可以用从它出发的游走序列来描述，每个节点游走到达的节点集合不完全相同。...好：图上游走方法科学有效 随机游走序列中节点共现与句子中单词共现均服从幂律分布，可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。...随机游走策略介绍 游走的关键问题在于如何选择下一跳节点，即选点策略。 选点策略具体可以用转移概率来表示，我们通常按转移概率是否相等可以将游走分为无权(unbias)和 加权(bias)两类。...uniform：一视同仁的游走 uniform的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率相等，转移概率为1/节点出度数。...结构化随机游走则是根据节点的结构相似性重新定义节点的”邻居节点“，如果两个节点在局部具有类 似的拓扑结构，那么这两个节点也可以是相似节点。

    1.1K20

    拓扑排序 bfs与dfs实现

    拓扑排序 拓扑排序：对一个有向图的顶点进行"排序"。着重点在于图中各个顶点的连接关系，这种连接关系也叫拓扑关系。...如果这个图不是 DAG，那么它是没有拓扑序的；如果是 DAG，那么它至少有一个拓扑序；反之，如果它存在一个拓扑序，那么这个图必定是 DAG。 1.207....题解： 1.bfs实现 找到所有入度为0的点，从所有入度为0的节点开始出发，依次bfs，对其出度节点的入度进行减减，如果此时度为0，表示上游无依赖，可以放入队列中，依次bfs。...最后，根据bfs的拓扑序判断，如果长度等于课程数量/节点数量，那么有拓扑序，否则存在环，无拓扑序。...没办法邀请所有员工参与会议，因为员工 2 没办法同时坐在 0，1 和 3 员工的旁边。 注意，公司也可以邀请员工 1，2 和 3 参加会议。 所以最多参加会议的员工数目为 3 。

    1.1K20

    Flink面试通关手册

    Window：窗口函数，根据某些特性将每个key的数据进行分组（例如：在5s内到达的数据） 十、说说你知道的Flink分区策略？ 什么要搞懂什么是分区策略。分区策略是用来决定数据如何发送至下游。...RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。这里有点难以理解，假设上游并行度为2，编号为A和B。下游并行度为4，编号为1，2，3，4。...那么A则把数据循环发送给1和2，B则把数据循环发送给3和4。假设上游并行度为4，编号为A，B，C，D。下游并行度为2，编号为1，2。那么A和B则把数据发送给1，C和D则把数据发送给2。...BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。...group） 下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS） 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接

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    Flink面试通关手册

    Window：窗口函数，根据某些特性将每个key的数据进行分组（例如：在5s内到达的数据） 十、说说你知道的Flink分区策略？ 什么要搞懂什么是分区策略。分区策略是用来决定数据如何发送至下游。...RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。这里有点难以理解，假设上游并行度为2，编号为A和B。下游并行度为4，编号为1，2，3，4。...那么A则把数据循环发送给1和2，B则把数据循环发送给3和4。假设上游并行度为4，编号为A，B，C，D。下游并行度为2，编号为1，2。那么A和B则把数据发送给1，C和D则把数据发送给2。...BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。...group） 下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS） 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接

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    Nvidia-IB 路由器架构和功能-RDMA子网-GID-LID

    在常见用例中，您可以在彼此隔离的多个节点以及其他计算子网之间共享存储网络。...3.4 现在支持存储隔离目标是在 2017 年大规模运行 MPI单跳拓扑(SINGLE HOP TOPOLOGIES)单跳拓扑是假设 2 个子网之间需要每条 L3 连接的网络拓扑，它们必须至少由一台路由器连接...当流量需要多个路由器跃点才能从一个路由器到达另一个路由器时，我们称拓扑为多跳。...自 2016 年 5 月起，在 IB 路由下，这些子网将无法相互通信图 1-单跳拓扑图 2 - 具有两个子网的多跳拓扑 不支持这些子网之间的 L3 路由网络拓扑设计在本节中，我们提供一些设计拓扑的基本规则...一旦解决，连接请求就可以发送到远程节点 （通过 QP1）以发起连接。 驻留在另一个子网节点上的连接管理器 (CM) 通常要求将从其节点到请求发起者的反向 PathRecord 嵌入到连接请求中。

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