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检测

RDD之间依赖关系是靠有(DAG)表达,下面看下有基本理论和算法。 02 — 有(DAG) 在图论,边没有方向称为,如果边有方向称为有。...在基础上,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,称为有(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...05 — 有如何检测有、环? 那么,如何检测一个有是否是DAG呢?...有检测,首先对照着检测来理解,在图中,我们要检测一个图中间是否存在环,需要通过深度优先或广度优先方式,对访问过元素做标记。如果再次碰到前面访问过元素,则说明可能存在环。...因此,有检测,需要同时借助两个限制条件: 对访问过元素做标记 当前节点是否位于递归栈onStack 在上图基础上,增加节点7和8,如下图所示,可以预见,按照深度优先搜索到节点4时,会找到子节点

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----实现

术语表: 多重图:将含有平行边称为多重图。 简单:将没有平行边和自环称为简单。 相邻:当两个顶点通过一条边相连时,称这两个顶点相邻,并称这条边依附于这两个顶点。...(有权则为边权重和) 连通:从任一顶点能够达到另一个任意顶点。...API: public class Graph Graph(int V)        创建一个含有V个顶点但不含有边 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)        和v相邻所有顶点 String...为此,我们会为相关任务创建相关类,然后采用组合方式,在算法类组合使用数据结构类。在接下来深度优先遍历和广度优先遍历可以看到相关实现。

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Spark|有(DAG)检测

RDD之间依赖关系是靠有(DAG)表达,下面看下有基本理论和算法。 02 — 有(DAG) 在图论,边没有方向称为,如果边有方向称为有。...05 — 有如何检测有、环? 那么,如何检测一个有是否是DAG呢?...有检测,首先对照着检测来理解,在图中,我们要检测一个图中间是否存在环,需要通过深度优先或广度优先方式,对访问过元素做标记。如果再次碰到前面访问过元素,则说明可能存在环。...因此,有检测,需要同时借助两个限制条件: 对访问过元素做标记 当前节点是否位于递归栈onStack 在上图基础上,增加节点7和8,如下图所示,可以预见,按照深度优先搜索到节点4时,会找到子节点...总结,以上就是有有环,检测算法基本思想。关于有有环判断检测java版源码请参考github之spark文件夹directedCycle类(代码参考princeton源码)。

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环和有

本篇主要分享关于有环和有(DAG,估计做大数据同学到处都可以看到),所以相关概念我就不做详细介绍了。 ?...用有图中各个节点代表着一个又一个任务,而其中方向代表任务执行顺序。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。...所以可以想到有图中有检测非常重要,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,要是一个优先级限制问题中存在有环,那么这个问题肯定是无解...有检测理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈,就找到了一个环,因为栈中表示是一条有w-》v路径,而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有环。所以这个优先任务是有问题。...简单梳理跨数据中心数据库 云观察系列:漫谈运营商公有云发展史 云观察系列:百度云一波三折 云观察系列:阿里云战略观察 超融合方案分析系列(7)思科超融合方案分析

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B 酱 题解

B 酱 题解 [mdx_warning]本题目有版权,禁止复制[/mdx_warning] 题目描述 B 酱有n个节点,初始时图中没有边。...他依次图中加入了m条边,并询问你加入每条边后图中桥个数是多少。被删除后能使图中连通块个数增加边就称为桥。注意图中可能会出现重边及负环。...输入格式 输入第一行为三个正整数n,m, p, p 含义将在输出格式中介绍。 接下来 m 行,每行两个正整数 u, v,表示新加入一条边。...1\leq n,m\leq 5 \times 10^5 思路 对于每一条边,如果加入后环,那么将其塞入树,并标出每个点深度与父亲。...如果是一条非树边,那么就暴力求出他们LCA(直接选择深度大往上跳),并且把路径上所有点用并查集缩起来,每个时刻上树上还没有被缩起来边就是桥。

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回路有拓扑排序

因公司业务需要,在表单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值。所以希望可以根据计算公式,优先计算引用公式。所以最终使用了无回路有扩扑排序来实现。.../** * 回路有(Directed Acyclic Graph)拓扑排序 * 该DAG是通过邻接表实现。...* 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(该有是有环...j是顶点序号 int j = queue.poll().intValue(); // 将该顶点添加到tops,tops是排序结果...).firstEdge; // 将与"node"关联节点入度减1; // 若减1之后,该节点入度为0;则将该节点添加到队列

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拓扑排序

首先,介绍一下有。 从字面上理解: 为有 环 举例, 有二叉树是特殊。 如图(关键部分) ?...对于有来说,深度优先遍历下,若从head出发到结束时出现一条从head下级节点mid开始指向head一条路径,则必定此有环。 拓扑排序 首先,拓扑排序对象肯定是有环图中左右点。...其次,若存在路径从a指向b,则拓扑排序结果a一定在b前面。 最后,拓扑排序排序规则(没有那么抽象),依次将入度为零点拿出去,并抹掉它出度线。 ? 有图为例 经过第一次筛选得 A ?...第四次筛选 C,F(若无特殊要求,C,F顺序是随机)(这里我们按照字母表来) ?

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自动布局算法

最近业余在做一个基于结点编辑工具玩, 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...(手动整理结果): 当然, 手动整理的话, 每个人弄出来结果都不一样....自动算法肯定没有100%完美的, 但是总是能方便不少 在google了一会儿后, 发现这种结点-线组成是一有个学名: directed acyclic graph, 例如这样: 无非我这个结点上连接点是有限制...因为布局只需要大体考虑每个结点位置 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 结点之间是有基本层次关系对齐 基于这些限制条件, google到一个比较有名算法...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算法库 C++可以使用绘制算法库

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(DAG)温故知新

例如,地图应用必须存储单行道信息,避免给出错误方向。如果图中任意两个顶点之间边都是有边,这个就是有。如果有一个非有,且A点出发向B经C可回到A,形成一个环。...将从C到A边方向改为从A到C,则变成有,即DAG。 按照数学上定义,DAG是一个没有有循环、有限。...D就是可以合点。 ? 因为有图中一个点经过两种路线到达另一个点未必形成环,因此有未必能转化成树,但任何有树均为有。...可以根据拓扑排序来计算有单源最短路径),因为拓扑排序正好是建立在基础上,在这个图中没有负权重边以及回路边。...在Spark每一个操作生成一个RDD,RDD之间形成一条边,最后这些RDD和他们之间边组成一个有,这个就是DAG。

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amos中路径p值_输出路径

其中,本文主要对输出全部参数加以整体性质介绍,而对于与模型拟合程度相关模型拟合参数,大家可以在博客3、博客4查看更详细解读。...2.5 Assessment of normality   这里是对模型变量正态分布检验,对应着当初“Output”我们勾选“Test for normality and outliers”选项...2.6 Observation farthest from the centroid (Mahalanobis distance)   这里是对模型变量异常值检验,同样对应着当初“Output”我们勾选...如有必要,Amos会为我们尚未命名任何参数命名,且这一名称将与我们提供名称一起出现在标签列。   ...Minimization History”表示每一次迭代,误差函数数值。

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Go实战 | 基于有并发执行流实现

今天跟大家聊聊在项目中实现基于有工作流。 01 工作流(workflow)概述 工作流,是对工作流程工作按一定规则组织在一起并按其进行执行一种模型。...本文介绍了一种基于有实现工作流,通过有,可以解决两个问题:从逻辑上,对各个节点依赖关系进行了组织;从技术上,有依赖关系节点需要等待执行,依赖关系可以并发执行。...但本文目标是介绍其实现思想,所以在示例部分会以穿衣服流程为例进行讲解。 02 工作流实现 下面我们以早上起床穿衣所发生事件为例来讲解有实现。...而穿鞋子则必须等待所依赖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工作流。...(func() { wf.done <- struct{}{}}) 04 总结 有是一种解决节点依赖关系利器。

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加权有----环情况下最短路径算法

上一篇:Dijkstra算法 如果加权有不含有环,则下面要实现算法比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 能够处理负权重边 能够解决相关问题,例如找出最长路径 该方法将顶点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成正比时间内解决无环加权有单点最短路径问题。...int v: top.order()) relax(G,v); } //relax()、distTo()、hasPathTo()、pathTo()同Dijkstra算法 } 改实现不需要...下一篇:Bellman-Ford算法(可以处理含有负权边,但不能含有负权环)

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C++ 不知系列之基于链接表最短路径搜索

链接表相比较邻接矩阵存储方案,使用起来更方便,对于空间使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费。理解起来,也较简单。 本文将以链接表方式存储结构,在此基础上实现最短路径搜索。 1....在无权图中找到最短路径相对简单。 在有加权图中,会以附加在每条边上权重数据含义来衡量。...权重可以是时间、速度、量程数…… 2.1 无权最短路径算法 查找图中任意两个顶点间最短路径长度,可以直接使用广度搜索算法。如下图求解 A0 ~ F5 最短路径。...但如果是有加权,可能不会称心如愿。因有加权图中边是有权重。故对于有加权则需要另择方案。 3....总结 本文讲解了如何使用链表存储数据结构,以及使用广度搜索算法实现无权重图中顶点之间路径搜索。

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(DAG)是区块链新竞争对手吗?

(DAG)作为区块链潜在竞争对手,能够在产生新加密货币同时克服区块链技术固有的一些问题。 本文对DAG出现以及它是否可以与区块链竞争进行了研究。...有是计算机科学领域一个众所周知数据结构,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一些弊端。...但是,通过将最新交易存储在快速缓存,并采用检查点使得较早交易不被引用,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相应水准。...IOTA 一种自称完全没有交易费用硬件无关系统。 使用了一种用于反垃圾邮件检测次级PoW确认模式。 昭示了一个具有诱人特点未来路线图。 适用于:IOT(物联网),M2M(机器对机器)通信。

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