spark根据宽依赖进行DAG视图的划分. 1.窄依赖:每个父RDD的partition 最多被一个子RDD的 partition使用. 窄依赖分为两类:第一类是一对一的依赖关系,在Spark中用OneToOneDependency来表示父RDD与子RDD的依赖关系是一对一的依赖关系,如map.filter.join with inputs co-partitioned:第二类是范围依赖关系,在Spark中用RangeDependency表示,表示父RDD与子RDD的一对一的范围内依赖关系,如u

拓扑排序O(E), bellman O(VE)   , 使用邻接表的dfs O(V+E) ,floyd O(N*N*N) bellman算法只能判断是否存在负环. 所以可以先把权值全部设为-1 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> #include <stack> using namespace std; + ; <<; struct node { int u,v,wei

前言 我什么都不会,菜的被关了起来. 有标号的DAG图I Solution 考虑递推,设\(f_i\)表示i个点的答案,显然这个东西是可以组合数+容斥递推? 设\(f_i\)表示i个点的答案,我们考虑假设现在有j个点入度为1,那么可以选出的点就是一个组合数\(C_i^j\),边的可能性有两种,对应的就是\(2^{j*(i-j)}\),然后接着搞,肯定这样子算会有重复的,所以容斥一下然后和以前的答案乘起来就好了. \(f_i=\sum_{j=1}^{i}f_{i-j}*-1^{j-1}*C_i^j

题目背景 缩点+DP 题目描述 给定一个n个点m条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大.你只需要求出这个权值和. 允许多次经过一条边或者一个点,但是,重复经过的点,权值只计算一次. 输入输出格式 输入格式: 第一行,n,m 第二行,n个整数,依次代表点权 第三至m+2行,每行两个整数u,v,表示u->v有一条有向边 输出格式: 共一行,最大的点权之和. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 2 2 1 1 1 2 2 1 输出样例#1: 复制 2 说明 n<=10^

<编译原理>画 DAG 图与求优化后的 4 元式代码- 例题解析 DAG 图(Directed Acylic Graph)无环路有向图 (一)基本块 基本块是指程序中一顺序执行的语句序列,其中只有一个入口语句(第一个语句)和一个出口语句(最后一个语句) 对于一个基本块来说,执行时只能从其入口语句进入,从其出口语句退出 语句 出口语句 任何控制转移四元式 入口语句 所转向的目标语句 (二)划分基本块的步骤 1.求四元式序列中各个基本块的入口语句. ① 程序的第一个语句 ② 能由条件或无条件转移语

### 洛谷 P2656 题目链接 ### 题目大意: 小胖和ZYR要去ESQMS森林采蘑菇. ESQMS森林间有N个小树丛,M条小径,每条小径都是单向的,连接两个小树丛,上面都有一定数量的蘑菇.小胖和ZYR经过某条小径一次,可以采走这条路上所有的蘑菇.由于ESQMS森林是一片神奇的沃土,所以一条路上的蘑菇被采过后,又会长出一些新的蘑菇,数量为原来蘑菇的数量乘上这条路的“恢复系数”,再下取整. 比如,一条路上有4个蘑菇,这条路的“恢复系数”为0.7,则第一~四次经过这条路径所能采到的蘑菇数量分别

(点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权值最大者为多少,如下图,加粗的为权值最大者: 解题思路 这是在一个无起点.终点的图中的求最长路的问题,因此无法像一般的最长路问题那样求解. 首先,因为图中只存在点权,为了方便,我们一般将点权转化为边权:取每条边的权值为其终点的权值,将点权转化为边权. 然后,由于我们每条路径都是以入度为0的点开始,以

[合集]有标号的DAG图计数(合集) orz 1tst [题解]有标号的DAG计数1 [题解]有标号的DAG计数2 [题解]有标号的DAG计数3 [题解]有标号的DAG计数4

题意: 出租车公司有M个订单. 订单格式:     hh:mm  a  b  c  d 含义:在hh:mm这个时刻客人将从(a,b)这个位置出发,他(她)要去(c,d)这个位置. 规定1:从(a,b)到(c,d)所花的时间为:abs(a-c)+abs(b-d). 规定2:一辆出租车如果要接单,必须在客人出发前1分钟(包括)以前接单. 问,最少派出多少辆出租车,可以完成所有任务. 思路: 把每一笔单看成一个点,如果完成第i个单后可以接到第j个单,则 i->j连上线. 则题为:求这个DAG图的最小路

题意: 有一个城镇,它的所有街道都是单行(即有向)的,并且每条街道都是和两个路口相连.同时已知街道不会形成回路. 可以在任意一个路口放置一个伞兵,这个伞兵会顺着街道走,依次经过若干个路口. 问最少需要投放几个伞兵,使得每个路口都被伞兵拜访过.并且要满足每个路口只能被一个伞兵拜访过. 思路: 裸DAG图的最小路径覆盖. DAG图的最小路径覆盖数 = 节点数 - 二分图最大匹配 代码: vector<int> graph[125]; int cx[125],cy[125]; bool bmask[

题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/356788 Airports Time Limit: 3000MS 问题描述 An airline company offers flights out of n airports, conveniently labeled from 1 to n. The flight time tij from airport i to airport j is known for every i and j. It

点击打开链接 有向无环图的最小路径覆盖 = 顶点数- 最大匹配 #include <queue> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn = 150; int g[maxn][maxn]; int n, m; int link[maxn]; bool used[

为什么有人永远渴望旅行,或许就因为,巧合和温暖会在下一秒蜂拥而至吧. 一直想去旅游的天天决定在即将到来的五一假期中安排一场环游世界的旅行.为此,他已经提前查阅了很多资料,并准备画一张旅游路线图.天天先将所有可能会去的 nn 个旅游城市依次编号标记为 1,2,⋯,n1,2,⋯,n.如果从城市 AA 到城市 BB 有一条直达的铁路线路,他就会在图上画上一条从 AA 向 BB 的有向线段.因为天天不喜欢把时间浪费在往返的乘车上,因此他设计的旅游地图路线是一个有向无环图. 天天身在 11 号城市,他每到

#include<cstdio> #include<cstring> #include<vector> #include<queue> using namespace std; const int maxn=100+10; int n,m; vector<int> G[maxn];//G[i]表示i节点所指向的所有其他点 int in[maxn];//节点入度 bool topo()//判断该图是否可拓扑排序 { queue<int>

Spark1.0.0公布一个多月,有多少行代码就(Line of Code, LOC)? watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYW56aHNvZnQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> 注意:代码统计不包括测试,sample. 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载.

比赛的时候写了个记忆化搜索,超时了. 后来学习了一下,这种题目应该用拓扑排序+DP来做. dp[][]保存走到[第i个节点][走过j个点]时所用的最短时间. pre[][]用前驱节点求路径 然后遍历一下dp[n][],求满足t范围的最大下标. #include <iostream> #include <queue> #include <cstdio> #include <vector> #include <stack> #define N 505

题目描述: 期末考试考完了,分数也出来了,大家准备吃糖庆祝一下,为了鼓励同学们下学期能取得更好的成绩,司马红豆同学让n个同学站成一排,如果某个同学的分数比相邻的一个同学要高,那么他得到的糖果就会比这个分数较低的相邻的同学多,每个人至少能得到一个糖果.现在司马红豆想要知道最少需要多少个糖果能完成分糖任务. 输入格式: 第一行输入一个整数n, (1≤n≤100000) 第二行输入n 个整数,依次表示排成一排后每位同学的分数ai, (1≤ai≤1000). 输出格式: 输出一个整数,表示最少需要的糖果

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

DAG 中文名有向无环图.它不是spark独有技术.它是一种编程思想 ,甚至于hadoop阵营里也有运用DAG的技术,比如Tez,Oozie.有意思的是,Tez是从MapReduce的基础上深化而来的分布式计算框架.其核心思想是将Map和Reduce两个阶段分成更多的函数,各个函数之间可自由组合,形成DAG dependencies链,延迟计算.可见DAG思想适合多阶段的分布式计算,如果是MapReduce,Map本身就是InputStream,Reduce本身就是OutputStream,根本

DAG,有向无环图,Directed Acyclic Graph的缩写,常用于建模. Spark中使用DAG对RDD的关系进行建模,描述了RDD的依赖关系,这种关系也被称之为lineage,RDD的依赖关系使用Dependency维护,参考Spark RDD之Dependency,DAG在Spark中的对应的实现为DAGScheduler. DAGScheduler 作业(Job)调用RDD的一个action,如count,即触发一个Job,spark中对应实现为ActiveJob,DAGSch