开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

沿DAG的顶点行

是指在有向无环图（DAG）中，沿着图的顶点行进行操作或遍历的过程。

DAG是一种由顶点和有向边组成的图结构，其中顶点表示任务或操作，有向边表示任务之间的依赖关系。在沿DAG的顶点行过程中，我们按照任务之间的依赖关系顺序执行或处理任务，确保每个任务的依赖任务已经完成。

沿DAG的顶点行在云计算中具有重要的应用场景，特别是在任务调度和并行计算中。通过合理地组织和调度任务，可以提高计算效率和资源利用率。

在腾讯云中，可以使用腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）来实现沿DAG的顶点行。TKE是一种高度可扩展的容器管理服务，可以帮助用户快速部署、管理和扩展容器化应用。通过在TKE中定义任务之间的依赖关系，可以实现沿DAG的顶点行，确保任务按照正确的顺序执行。

更多关于腾讯云容器服务的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/tke

相关搜索:根据DAG中的顶点名称获取“顶层”边 DAG中两个顶点之间的最大路径长度基于行索引沿轴应用Numpy 气流，从dag调用dag会导致重复的dag运行 pandas中沿DataFrame行轴的布尔索引如何在DAG中找到两个顶点之间的最大权重路径？顶点交互式网格-行中的新行沿轴应用Numpy并获取行索引顶点缓冲区在较早的顶点之前渲染较晚的顶点沿维度的点积沿轴的TensorFlow乘法气流DAG的任务超时与n个其他顶点的距离最小的顶点 Dag依赖关系视图未显示Airflow 2.1.3中的Dag列表确定根顶点和末端顶点之间的路径？具有最快相关顶点的Gremlin有序顶点列表生成球体的顶点在STM32H7上的GPIO上检测上升沿的最短下降沿和上升沿之间的时间尝试在气流DAG中引发异常并获得“已损坏的DAG”如何查找与其他顶点共享多个连接的顶点

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

算法精解：DAG有向无环图

DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链图图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括：无向图，结点的简单连接有向图，连接有方向性加权图，连接带有权值加权有向图，连接既有方向性，又带有权值图是由

06

有向无环图（DAG）的温故知新

当我们学习数据结构的时候，总是觉得很枯燥，而当我们解决实际问题的时候，又往往因为对数据结构了解的匮乏而束手无策。从问题中来，到问题中去，在某一点上的深入思考并且不断的实践积累，或许是个笨办法，但笨办法总是比没办法好一些。本文是老码农对DAG的随手笔记，积累成文。

02

Rolling and Unrolling RNNs

当输入序列被馈送到这样的网络中时，向后的箭头在稍后的步骤将关于早先输入值的信息反馈回系统。我没有在上篇文章中描述的一件事是如何训练这样的网络。所以在这篇文章中，我想介绍一种训练RNN的方法，称为展开（unrolling）。

02

5.4.3拓扑排序

AOV网：如果用DAG图表示一个工程，其顶点表示活动，用有向边<Vi，Vj>表示活动Vi必须先于活动Vj进行的这样一种关系，则将这种有向图称为顶点表示活动的网络，记为AOV网。在AOV网中，活动Vj是活动Vi的直接后继，这种前驱和后继关系具有传递性，且任何活动Vi不能以它自己作为自己的前驱或后继。

02

数据结构：图

无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。

04

揭开「拓扑排序」的神秘面纱

上篇文章的投票让我有点无奈，大家是不是都商量好了？那就。。anyway 这篇先来拓扑排序～

02

拓扑排序简介

图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：

02

二分图匹配详解

二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)G=(V,E)是一个无向图。如顶点集VV 可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图GG 为二分图。我们将上边顶点集合称为XX 集合，下边顶点结合称为YY 集合，如下图，就是一个二分图。

03

算法-最短路径：DAG、Dijkstra、Bellman-Ford

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，一定能求出最短路径。

02

拓扑排序

在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：

02

复杂场景数据处理的 OLTP 与 OLAP 融合实践

Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的系统，经过反复测试无误后进行了发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。也欢迎大家来详细了解下：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.1/graph-computing/0.deploy-controller-analytics/。

02

浅谈什么是图拓扑排序

在工程实践中,一个工程项目往往由若干个子项目组成。这些子项目间往往有两种关系: （1）先后关系，即必须在某个项完成后才能开始实施另一个子项目。（2）子项目间无关系，即两个子项目可以同时进行,互不影响。

06

基于DAG的任务编排框架/平台

最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台，这里记录下实现上的一些思路。

02

python 多重继承之拓扑排序

在图论中，拓扑排序(Topological Sorting) 是一个有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph) 的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：

02

Spark|有向无环图（DAG）检测

01 — Spark背景介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，中文翻译弹性分布式数据集，是一个容错的、

08

基于 DAG 的任务编排框架/平台

最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台，这里记录下实现上的一些思路。

02

有向无环图检测

本文介绍了有向无环图（DAG）的相关概念和应用，包括弹性分布式数据集（RDD）和DAG图理论。文章还通过一个例子说明了DAG图的应用，并介绍了如何检测有向图是否存在环路。最后，文章展望了DAG图在机器学习领域的应用前景。"，"label":"技术社区

07

每周学点大数据 | No.31拓扑排序

No.31期拓扑排序 Mr. 王：很好，你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的大数据算法策略，叫作时间前向处理方法。在这种策略中，我会讲解求解最大独立集的方法。先介绍一个时间前向独立集的其

07

区块链全方位的并行处理

PTE（Parallel Transaction Executor，一种基于 DAG 模型的并行交易执行器）的引入，使 FISCO BCOS 具备了并行执行交易的能力，显著提升了节点交易处理的效率。

01

区块链的革新——DAG及其应用

最准确的报道，最理性的分析，最深刻的解读目前大多数的数字货币都是基于区块链技术。然而数字加密货币发展到现在，已经有了3代的更新。第一代，区块链+PoW。第二代，区块链+PoS。第三代，DAG(有向无环图，属于数学中的图论部分)。第一代的数字货币以比特币、莱特币、以太坊（大都会分叉之前）等为典型，都是基于区块链技术，交易的确认通过工作量来证明（PoW），也就是通过挖矿的方式来实现。第二代的数字货币以升级后的以太坊（大都会分叉之后）为典型，同样基于区块链技术，但是工作证明采取权益证明的方式(PoS)

07

和大家唠唠关于图的基础知识（一）

图里最基本的单元是顶点（vertex），相当于树中的节点。顶点之间的关联关系，被称为边（edge）。而边可以分配一个数值（正负都ok），这个数值就叫做权重。

03

数据结构实验之图论十一：AOE网上的关键路径【Bellman_Ford算法】

一个无环的有向图称为无环图（Directed Acyclic Graph），简称DAG图。 AOE(Activity On Edge)网：顾名思义，用边表示活动的网，当然它也是DAG。与AOV不同，活动都表示在了边上，如下图所示：

01

DAG算法在hadoop中的应用

大学里面数据结构里面有专门的一章图论，可惜当年没有认真学习，现在不得不再次捡起来。真是少壮不努力，老大徒伤悲呀！什么是DAG（Directed Acyclical Graphs），先来看下教科书上的定义吧：如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点。让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。 Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架，是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成In

08

史上全网最清晰后缀自动机学习（六）后缀自动机杂题

后缀自动机系列最后一发——后缀自动机和博弈的小综合~ hihocoder #1466 : 后缀自动机六·重复旋律9

02

PHP数据结构（十） ——有向无环图与拓扑算法

PHP数据结构（十）——有向无环图与拓扑算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、有向无环图概念有向无环图又称为DAG图。与其对应的还有有向树、有环图。如下图所示。二、、拓扑排序拓扑排序

使用NetworkX绘制深度神经网络结构图（Python）

本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。

03

拓扑排序

拓扑排序：如果图中从v到w有有一条有向路径，则v一定要排在w之前。满足此条件的顶点序列称为一个拓扑序。获得拓扑序的过程就是拓扑排序。

02

LeetCode第207题--Course Schedule

LeetCode第207题–Course Schedule 原题给出课程总数，用不同整数编号表示不同课程，用一个二维数组表示多组先修课程的顺序对。比如：有2门课，要学课程1必须先学课程0，这是有效的。 2, [[1,0]] 如果有2门课，要学课程1必须先学课程0，要学课程0必须先学课程1，这是无效的。 2, [[1,0],[0,1]] 需要完成的就是这个方法： public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {

04

PowerJob 分布式任务调度简介

PowerJob（原OhMyScheduler）是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：

00

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 StreamNode 依赖哪个 StreamNode。本文我们主要介绍一个 StreamGraph 是如何转换成一个 JobGraph。

03

如何计算图的最短路径？

)。对于有向图来讲，假设有两个顶点，v1,v2，他们之间只有4种连接情况，依次类推

01

图机器学习入门：基本概念介绍

图机器学习（Graph Machine Learning，简称Graph ML）是机器学习的一个分支，专注于利用图形结构的数据。在图形结构中，数据以图的形式表示，其中的节点（或顶点）表示实体，边（或链接）表示实体之间的关系。

01

EKT多链技术谈 | 闪电网络、多链、分片、DAG——区块链的横向扩展

前言：认真来说，传统的BFT共识机制是一种效率不高的算法，由于每笔交易都要通过所有节点验证，验证结果需要被广播到网络，换句话说，一笔交易要先被广播到网络一次，然后每个节点都要再广播一次，这就导致了一笔交易有O(N^2)的消息复杂度。计算机背景的同学都知道，O(N^2)是一个很低效的方案，直接导致BFT在大于1000个节点之后同步能力明显下降。对于比特币的POW，因为任何矿工节点发现符合当前难度的块之后，把交易打包进块里，向全网(N)广播，然后网络上的所有的全节点验证这个交易的哈希，即可证伪，所以实际上是一种一对多且不需要回复的共识机制，也即O(N)的复杂度。目前共识算法研究的前沿是如何实现O(1)算法，叫做横向扩展(scale-out)，也即一笔交易不广播到全网，或者说，有的交易有的节点并不知道，这样就可以解决区块链的可扩展性问题。目前出现在大家视野里的O(1)共识算法有off-chain(链下通道)，sharding(分片)，DAG(有向无环图)，multi-chain(多链)等等，每种算法都有其特点和长处，本文将解读这类横向扩展的解决方案。

03

记录一道有趣的算法题——图转换与spfa

先来说说题目的来源，这是帮外国留学生做的一个作业题目，其实很多时候我都会先去chegg这个相当于外国作业帮的地方搜，要是没有再自己做，一般也学不到啥，但是今天遇到一个搜不到又不得不做的题，和同学们请教后也是终于明白了，决定写一篇博客和大家分享一下。

01

普林斯顿算法讲义（三）

一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。

01

图

图由两个部分组成，一是点node，二是边edge。图的表示方法由邻接表法和邻接矩阵法。当然还有其他的方式。如下所示，有一无向图，其邻接表和邻接矩阵示意图为：

01

数据结构–图

1.图图G由顶点集V和关系集E组成,记为:G=(V,E),V是顶点(元素)的有穷非空集，E是两个顶点之间的关系的集合。若图G任意两顶点a,b之间的关系为有序对,∈E, 则称为从a到b的一条弧/有向边；其中： a是的弧尾，b是的弧头；称该图G是有向图。若图G的任意两顶点a,b之间的关系为无序对(a,b), 则称(a,b)为无向边(边）,称该图G是无向图。无向图可简称为图。 2.完全图 3.网:带权的图 4.子图:对图 G=(V,E)和G’=(V’,E’)，若V’

04

爱彼迎19年社招java面试题求DAG图中每个点的祖先个数

例如上图, 则H的祖先个数是3个（包括它自己哈），分别是和. 而N的祖先个数是4（）。

04

算法：拓扑排序（TopologicalSort）

有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向图的一种。常常被用来表示事件之间的驱动依赖关系，管理任务之间的调度。拓扑排序是对DAG的顶点进行排序，使得对每一条有向边(u, v)，均有u（在排序记录中）比v先出现。

03

拓扑排序（不整虚的实例带你分析含indegree）

上实例：写出此DAG的一个拓扑排序并且分析indegree print 和栈中的元素究竟怎么变化的

03

2022-05-15：N个学校之间有单向的网络，每个学校得到一套软件后，可以通过单向网络向周边的学校传输。

2022-05-15：N个学校之间有单向的网络，每个学校得到一套软件后，可以通过单向网络向周边的学校传输。

01

2022-05-15：N个学校之间有单向的网络，每个学校得到一套软件后，可以通过单向网络向周边的学校传输。

2022-05-15：N个学校之间有单向的网络，每个学校得到一套软件后，可以通过单向网络向周边的学校传输。

04

Python数据结构与算法笔记（5）

邻接矩阵优点是简单，对于小图，很容易看到哪些节点连接到其他节点。但是大多数单元格是空的，即稀疏。

03

HDOJ 1285 确定比赛名次(拓扑排序)

Problem Description 有N个比赛队（1<=N<=500），编号依次为1，2，3，。。。。，N进行比赛，比赛结束后，裁判委员会要将所有参赛队伍从前往后依次排名，但现在裁判委员会不能直接获得每个队的比赛成绩，只知道每场比赛的结果，即P1赢P2，用P1，P2表示，排名时P1在P2之前。现在请你编程序确定排名。

02

拓扑排序实例C++实现

图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：

03

【数据结构】总结面试最常用的55道填空题

树是由n个结点所构成的有限集合，当n=0时，称为空树树的表示法有4种，分别为：文氏图表示法、凹入图表示法、广义表表示法以及树形表示法结点的度是指结点所拥有子树的数目二叉树是一种特殊的树，它的每个结点最多只有两颗子树，并且这两课子树也是二叉树在一棵二叉树中，若其所有结点或叶结点，或左、右子树都非空，且所有叶结点都在同一层，则称这棵二叉树为满二叉树在二叉树的第i层上至多有2i个结点(i≥0) 深度为h(h≥0)的二叉树上至多含2h-1个结点对于任何一棵二叉树，若其叶结点的个数为n0,度为2的结点个数

03

7.5 有向无环图

1、一个无环的有向图称做有向无环图（directed acycline graph），简称DAG图，DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图。

数据结构高频面试题-图

图的基础概念图的基础算法1. 图的遍历深度优先搜索遍历(DFS)广度优先搜索遍历(BFS)2. 单源最短路径问题(Dijkstra算法)3. 拓扑排序4. 最小生成树Kruskal算法(加边法)Prim算法(加点法)经典面试题1.克隆图2.课程表II3.网络延迟问题4.除法求值5.最小高度树6.重新安排行程7. 冗余连接

02

7.5 有向无环图

1、一个无环的有向图称做有向无环图（directed acycline graph），简称DAG图，DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图。

算法与数据结构之图

图中的“对象”称为结点(Node)或者顶点(Vertex)，通常用圆来表示。“关系”表示顶点与顶点之间的关系，称为边(Edge)。圆与圆之间的关系用连线或者箭头来表示。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭