# 教你实现Java状态机有向无环图（DAG）
状态机是计算机科学中一种行为模型，用于设计系统的行为和状态转换。有向无环图（DAG）是一种特殊的状态机，它没有循环，可以有效地表示状态转换。在Java中实现状态机DAG，可以帮助我们更好地管理复杂的状态逻辑。
## 1. 状态机DAG的基本概念
在状态机DAG中，每个节点代表一个状态，节点之间的有向边代表状态之间的转换。状态机DAG的特点是没有
一、有限状态机定义有限状态机（Finite-State Machine，FSM），又成为有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。笔者常在电机控制、通信协议解析等应用场景下应用FSM。 本文所讲的是基于硬件描述语言Verilog HDL的有限状态机的编写技巧及规范。众所周知FPGA以其并行性和可重构性为世人所知，而在当今的电子世界，基本所有的器件都
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2023-09-18 18:14:41
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工作流如下图所示,要求每一个任务只执行一次,不重复执行,要求任务的所有前置任务必须完成才能往后执行,例如任务7必须在任务13,2,3三个任务完成之后才能执行,而任务13,2,3属于独立的任务,可以并发执行 根据多线程求得出6个路线数据每个线程可以独立执行,所有线程相同的任务不能重复执行,当前任务必须在前置任务完成之后才能执行,路线:[1, 2, 7, 10, 12] 路线:[1, 13,
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2023-08-16 22:00:17
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有向无环图及其应用一.有向无环图的概念二.拓扑排序(AOV网)1.概念2.偏序与全序a).偏序b).全序c).偏序与全序的区别3.拓扑有序4.拓扑排序的过程三.关键路径(AOE网)1.概念2.实现a).最早发生时间Ve(j)b).最晚发生时间Vl(j)c).e(i)d).l(i)四.代码1.AOV2.AOE 一.有向无环图的概念一个无环的有向图称作有向无环图。简称DAG图。DAG图是相较于有向树
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2023-10-09 15:31:38
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目录1 拓扑序列——AOV 网1.1 手工运算拓扑序列1.2 手工运算逆拓扑序列1.3 代码实现拓扑序列1.4 代码实现逆拓扑序列（DFS 算法）2 关键路径——AOE 网2.1 所有事件的最早发生时间 ve(vk)2.2 所有事件的最迟发生时间 vl(vk)2.3 所有活动的最早发生时间 e(ai)2.4 所有活动的最迟发生时间 l(ai)2.5 所有活动的时间余量 d(ai)3 有向无环图（D
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2023-07-19 10:12:52
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目录一、什么是AOE网？1.1 AOE网的定义和性质1.2 AOE网的应用二、什么是关键路径？2.1 关键路径和关键活动的定义2.2 寻找关键活动2.2.1 事件的最早发生时间ve[i]2.2.2 事件的最晚发生时间vl[i]2.2.3 活动的最早开始时间ee[i] 2.2.4 活动的最晚开始时间el[i] 三、关键路
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2023-11-06 17:01:01
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拓扑序列：可以用来判断一个有向图是否有环！ 拓扑排序可以判断有向图是否存在环。我们可以对任意有向图执行上述过程，在完成后检查A序列的长度。 若A序列的长度小于图中点的数量，则说明某些节点未被遍历，进而说明图中存在环。拓扑排序是结合bfs框架来实现的，每次从入度为0的点开始搜索；所以需要先预处理出来所有入度为0的节点，入队，然后去遍历这些入度为0的点，每次将这些点进行逻辑上的删除，然后更新它的直接邻
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2023-11-26 08:44:27
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一、有向无环图一个无环的有向图称做有向无环图（Directed Acyclic Graph）。简称DAG 图。在图论中，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，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。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。使用有向无环图解题时，要先判断是否是有向无环题。如果任务x必须在任务y之前完
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2023-08-13 19:11:59
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遍历有向无环图，寻找最优路径：1、假设我们从A点走到B点，可以经过不同的地方，分别用1,2,3,4,5,6表示，A用0表示，B用7表示，从一个地方到另一个地方，中间的路好走的程度用w表示，w越大表示越好走，因此我们可以建立数学模型如下图1所示：图12、根据数学模型，我们判断这是一个有向无环图遍历问题，有向无环图遍历有两种方法，（1）、广度优先（BFS）、（2）、深度优先（DFS）而我们需要的结果是
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2023-09-13 13:20:05
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文章目录一、题目1、原题链接2、题目描述二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、知识风暴拓扑排序 一、题目1、原题链接3696. 构造有向无环图2、题目描述给定一个由 n 个点和 m 条边构成的图。不保证给定的图是连通的。图中的一部分边的方向已经确定，你不能改变它们的方向。剩下的边还未确定方向，你需要为每一条还未确定方向的边指定方向。你需要保证在确定所有边的方向后，生成的图是一个有
一、介绍1.有向无环图（DAG）2.拓扑排序1.偏序2.全序3.拓扑有序4.拓扑排序3.AOV(Activity On Vertex 顶点表示活动的网)概念举例应用4.AOE(Activity On Edge 边表示活动的网)概念举例性质5.关键路径概念举例二、实现拓扑排序算法思想 算法实现1.DAG的创建2.拓扑排序3.全部代码代码执行结果三、实现求关键路径算法思想算法实现有向图类：得
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2023-10-11 15:07:14
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1.原理说明有向无环图：如果一个有向图无法从任意顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）在Spark中对任务进行排队，形成一个集合就是DAG图，每一个顶点就是一个任务，每一条边代表一个依赖关系通过DAG可以对计算流程进行优化，比如将单一节点的计算操作合并，对涉及shuffle操作的步骤划分stage等DAG生成的重点是对Stage的划分，划分依据是RDD的依赖关系，对宽依
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2023-06-11 14:53:29
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文章目录一、有向无环图1.判断2.应用①表达式共享②AOV网二、拓补排序1.拓补排序算法2.数据结构的实现三、关键路径1.参数介绍2.具体算法 一、有向无环图 即DAG(Directed Acycline Graph)，为图中无环的有向图。 1.判断①深度优先搜索： 可以使用DFS，找出是否存在环：从某个顶点出发，进行DFS，若存在一条从顶点到已访问顶点的回边（即遍历到同一个点两次），则有
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2023-10-02 12:55:20
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1.Kahn 算法Kahn 算法实际上用的是贪心算法思想，思路非常简单、好懂。定义数据结构的时候，如果 s 需要先于 t 执行，那就添加一条 s 指向 t 的边。所以，如果某个顶点入度为 0， 也就表示，没有任何顶点必须先于这个顶点执行，那么这个顶点就可以执行了。 我们先从图中，找出一个入度为
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2023-11-26 10:24:36
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目录前言一、拓扑排序二、关键路径总结前言一个无环的有向图称为有向无环图，简称DAG图。 有向无环图也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 解决的实际问题： 1.一是工程能否顺利进行；------------------------ 拓扑排序 2.二是估算整个工程完成所必须的最短时间。 ---------关键路径一、拓扑排序1.什么是拓扑排序？由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序的操作
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2024-01-02 16:36:32
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4-9 无向图的环检测如果在遍历的过程中，发现某个顶点有一条边指向已经访问过的顶点，且这个已访问过的顶点不是当前顶点的父节点（这里的父节点表示DFS遍历顺序中的父节点），则说明图包含环。如图中：从0开始DFS（深度优先遍历），0->6->4->5，此时顶点5的一条边指向顶点0，顶点0已经访问过，但却不是顶点5的父节点（顶点4），说明出现了环。package
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2023-11-15 20:10:29
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定义 边有向，无环。 英文名叫 Directed Acyclic Graph，缩写是 DAG。 性质 能 拓扑排序 的图，一定是有向无环图； 如果有环，那么环上的任意两个节点在任意序列中都不满足条件了。 有向无环图，一定能拓扑排序； （归纳法）假设节点数不超过 \(k\) 的 有向无环图都能拓扑排序
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2020-07-25 19:34:00
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补充：也适用于有向图的回路判断，因为下面算法是基于邻接矩阵的。总体思路：（1）通过广度遍历（BFS）访问图的所有点，对于每个点，都检测和已访问过的点是否有边（除了和它连接的上层节点）。（1.1）如果有边，说明有回路（有环）。如果对于每个点，都没有和已访问过的点有边，说明从该点出发的当前图没有回路（无环）。（2）如果从任意点开始的BFS，以上操作（1）均说明无回路，则没有回路。适用范围：（1）判断图
给定一个有向无环图（DAG）和一个源点，求从该源点到其他所有的顶点的最短路径。如果是无负权（即权值为负），可以用djistra算法完成。但如果存在负权，则不行。同时，djistra算法效率并不高，既然是有向无环图（DAG），则可以利用拓扑排序的结果求出给定源点的最短路径。其时间复杂度是线性时间复杂度O（V+E）。关于拓扑排序，本文就不再给出具体说明，可以参考相关的资料。首先给出一个有向无环图及它的
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2023-10-10 21:16:51
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c/c++ 有向无环图 directed acycline graph概念：图中点与点之间的线是有方向的，图中不存在环。用邻接表的方式，实现的图。名词：顶点的入度：到这个顶点的线的数量。顶点的出度：从这个顶点出发的线的数量。实现思路：1，计算出每个顶点的入度，存放到辅助数组cnt中2，找到入度为0的顶点集合。3，从入度为0的顶点集合，拿出一个顶点，这个顶点就是第一个顶点（不唯一）。4，找到与以3处
