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Code  ›  networkx 有向图_networkx有向图_python networkx 有向图 -
有向图
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面冷心慈的李子
2 年前
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有 向 图 ---- 有 向 图 的实现

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() void addEdge(int v,int w) 向 图中添加一条边v--w Iterable<Integer> 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 public class Digraph { private { adj[v].add(w); E++;} //顶点v所关联的所有顶点 public Iterable<Integer> adj(int v){return adj[v];} // 有 向 图 的反转

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    有 向 图 的环和 有 向 无环 图

    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

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