在图论中,检查有向图是否是非循环的可以通过拓扑排序算法来实现。拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法,它可以找出图中的所有节点并按照它们之间的依赖关系进行排序。
以下是检查有向图是否是非循环的步骤:
拓扑排序算法的实现通常使用队列和入度列表。具体步骤如下:
如果队列中的节点数量小于图中的节点数量,则说明图中存在循环。
总之,检查有向图是否是非循环的可以通过拓扑排序算法来实现。
之前做数据仓库的运维,上线部署时需要处理很多任务的依赖关系,所谓任务,就是一个一个 shell 脚本或者存储过程等批处理任务,他们之间是有依赖关系的,由于数据仓库的任务超级多,约 3000 多个任务,这么多的任务是无法使用一张有向无环图来表示...,因此依赖关系除了使用直观的有向连线来配置,还使用了隐藏式的配置,就是依赖关系无法使用有向线条来直观的看到。...假如你准备面试先进数通这家公司,说你可以为该产品增加一项检查否有循环依赖的功能,我想这一定是个加分项。 那问题来了,如何编码检查任务依赖关系是否有循环依赖?...答案很简单,就是构造一个有向图,进行拓扑排序,如果拓扑排序后没有未访问的点,那就没有环,否则就有环。 下面,我用 Python 来演示这一解决过程,带你彻底掌握拓扑排序。...继续循环,直到所有的节点都被访问。如果循环结束,仍有节点未被遍历,说明存在循环依赖,无论如何他们的入度也不可能为 0。
拓扑排序 拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序:如果存在一条vi到vj的路径,则vj排在vi后面(因为只要满足这个特性就是拓扑序列,所以它不一定是唯一的)。...虽然有圈图没有拓扑序列,但是我们可以利用拓扑排序的算法来判断一个有向图是否有圈。 算法描述如下: 1. 将所有入度为0的顶点放入队列; 2....否则,说明总 有顶点入度不为0,没有放入队列中,即该有向图有圈。...DFS 关于DFS的介绍请戳我,通过稍微修改DFS,利用递归的特点,也可以判断有向图是否有圈。...\n"); } return 0; } 上述利用DFS判断有向图是否有圈实际上是利用了深度优先生成树的性质:有向图无圈当且仅当其深度优先生成树没有回退边, 而上述算法中的vis[graph
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 一条有向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: 使用邻接表来表示有向图,其中v->w表示为顶点...有向图API: public class Digraph Digraph(int V) 创建一个含有V个顶点但不含有边的有向图 int V() 顶点数 int E()... 边数 void addEdge(int v,int w) 向图中添加一条边v--w Iterable adj(int v) 由v指出的边所连接的所有顶点...Digraph reverse() 该图的反向图 String toString() 对象的字符串表示 实现: public class Digraph { private...public Iterable adj(int v){return adj[v];} //有向图的反转 public Digraph reverse() { Digraph
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API: public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...API: public class EdgeWeightedDigraph EdgeWeightedDigraph(int v) 含有V个顶点的空有向图 int V() ...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示
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
如何检查文件是否有Python的符号链接? 1、对于python 3.4及更高版本,可以使用Path类。...只要命名对象是符号链接,即使链接的目标不存在,它也会返回True。 ln -s ../nonexistentfile flnk 以上就是检查文件是否有Python符号链接的方法,希望对大家有所帮助。
* 有向图的拓补排序 * 步骤1、找到一个没有后继的顶点 * 步骤2、从图中删除这个顶点,在列表的前面插入顶点标记 */ public class TopoApp { //测试...,那就是有环的情况,所以需要判断是否为环 */ /** * @author hasee * @TIME 2017年5月4日 * 保存顶点信息的类 */ class Vertex{ public...(char lab){ vertxList[nVert++] = new Vertx(lab); } /** * @param start * @param end * 邻接矩阵,和之前的无向图区分...].lable; deleteVertx(currentVerts);//在图中删除这个顶点 } //如果没有环就输出所有的有向图顶点 for(...,在外层循环中,沿着每一行考察每个顶点 * 在每一行中,用内层循环扫描值为1的列,如果找一个就说明顶点后面有后继,然后跳出内层循环考察下一个顶点 * 只有一整行都没有找到,则说明这个顶点没有后继,并返回它的行号
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 } /**...* 创建图(用已提供的矩阵) * * 参数说明: * vexs -- 顶点数组 * edges -- 边数组 */ public FieldListDG...* 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
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) ?
二、有向图的Label Propagation算法 1、有向图 有向图是指图中的边是带有方向的图。...对于有向图,每两个节点之间的边的条数是两条,分别为流出的边和流入的边,其流出边的总数为出度,流入边的总数为入度,如下图的有向图: ?...对于更多的有向图的知识,可参阅相关图论的书。...2、对于Label Propagation算法的修正 要使得Label Propagation算法能够求解有向图的社区划分,问题即变为如何将有向图转换成无向图。...即如何定义有向图中两个节点之间的边的权重。
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
为了避免这些异常,您可以使用 MemoryFailPoint 类型来检查是否有足够的内存资源来执行操作。 在 .NET 7 中,MemoryFailPoint 类型仍然可用。...以下是一个示例,演示如何确定方法在执行时所需的内存量: try { // 估算出业务逻辑需要多大的内存 // Determine the amount of memory needed...Insufficient memory exception: " + e.Message); // 等待垃圾回收,或者是释放一些业务 } 使用 MemoryFailPoint 可以在执行一个操作之前检查是否有足够的内存资源...推荐使用 MemoryFailPoint 场景是: 当应用程序需要分配大量的托管内存(例如,处理大型文件、图像或数据集)时,可以使用 MemoryFailPoint 来检查是否有足够的内存资源,避免出现...以上就是我为你编写的关于 MemoryFailPoint 的博客,希望对你有帮助。
在日常开发中,作为一个JavaScript开发者,我们经常需要检查对象中某个键是否存在。这看似简单,但其实有多种方法可供选择,每种方法都有其独特之处。...本文将介绍几种检查JavaScript对象键的方法,并比较它们的性能。...问题背景 假设我们有一个简单的对象: const user = { name: 'John', age: 30 }; 我们想在访问name键之前检查它是否存在: if (user.name)...} 直接访问一个不存在的键会返回undefined,但是访问值为undefined的键也是返回undefined。所以我们不能依赖直接键访问来检查键是否存在。...然而,这种方法有几个缺点: 需要额外的操作(typeof)而不是直接比较 比较冗长且需要否定检查(!
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 由于无敌的凡凡在2005年世界英俊帅气男总决选中胜出,Yali Company总经理Mr.Z心情好,决定给每位员工发奖金。...公司决定以每个人本年在公司的贡献为标准来计算他们得到奖金的多少。 于是Mr.Z下令召开 m 方会谈。 每位参加会谈的代表提出了自己的意见:“我认为员工 a 的奖金应该比 b 高!”...Mr.Z决定要找出一种奖金方案,满足各位代表的意见,且同时使得总奖金数最少。 每位员工奖金最少为100元,且必须是整数。 输入格式 第一行包含整数 n,m,分别表示公司内员工数以及参会代表数。
在终端安装完后一个模块后基本都会输出“Successfully installed xxx”之类的文本来告知用户安装成功,如果还不放心,可以输入python进入python代码使用两种方式来确定是否安装成功...1、第一种方式是直接在python中尝试导入(import)该模块,看是否能正常使用: 是否能导入 如果能导入,则会正常进入下一行,如果不能,就会说没有这个module,如图所示。...2、第二种方式是大范围的,直接查看python下安装了哪些模块,全部列出来,自己在里面找是否有你要的模块就行了,方法是在python中输入help('modules')命令: 查看python中安装的所有模块
有用并查集做的。我这里用传递闭包做。 有向图的传递闭包采用Floyd思想,可以判断任意两点之间是否有通路。...PS:Floyd思想:对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比已知的路径更短。如果是更新它。...int len = strlen(str); map[str[0]][str[len-1]] = 1; } } return 0; } 自己犯的错误...传递闭包自己写的,来一个错误例子 bg ga am….自己写这个显然可以找到反例。这个应该没问题。 另外数组下标是可以char类型的。
在本文中,我们将讨论如何在MySQL中检查列是否为空或Null,并探讨不同的方法和案例。...案例2:条件更新假设我们有一个产品表,我们想要将某些产品的描述字段更新为"无描述",如果描述字段为空或Null。我们可以使用条件语句来实现这个目标。...结论在本文中,我们讨论了如何在MySQL中检查列是否为空或Null。我们介绍了使用IS NULL和IS NOT NULL运算符、条件语句和聚合函数来实现这一目标。...我们还提供了案例研究,展示了在不同情境下如何应用这些技巧来检查列是否为空或Null。通过合理使用这些方法,我们可以轻松地检查MySQL中的列是否为空或Null,并根据需要执行相应的操作。...希望本文对你了解如何检查MySQL中的列是否为空或Null有所帮助。通过灵活应用这些方法,你可以更好地处理和管理数据库中的数据。祝你在实践中取得成功!
DAG,Directed Acyclic Graph即「有向无环图」。 ? 从计算机的视角来看,DAG 是一个图,图与数组、队列、链表等一样,都是是一种数据结构。...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。...将从C到A的边方向改为从A到C,则变成有向无环图,即DAG。 按照数学上的定义,DAG是一个没有有向循环的、有限的有向图。...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。...Spark 执行时的处理流程如下: 1)用户代码定义RDD的有向无环图 RDD上的操作会创建新的RDD,并引用它们的父节点,这样就创建了一个图。
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.../** * Kahn算法实现拓扑排序 * @param {Object} graph - 图的邻接表表示 * @return {string[]} - 拓扑排序结果 */ function kahnTopologicalSort...if (inDegree[neighbor] === 0) { queue.push(neighbor); } } } // 检查是否存在环 if (result.length...最终检查是否存在环,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。
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