java入度的简单介绍

今天给各位分享java入度的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Java爬虫方向怎么样？
• 2、任务调度-DAG和Oozie基础
• 3、如何用java构建网络节点的入度和出度的结构
• 4、编写java程序:输入一组整数存放在数组中,比较并输出其中最大值和最小值,并将数组
• 5、数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些
• 6、数据结构工程规划问题 请解释一下代码是什么意思

Java爬虫方向怎么样？

截止到 2007 年底，Internet 上网页数量超出 160 亿个，研究表明接近 30%的页面是重复的；动态页面的存在：客户端、服务器端脚本语言的应用使得指向相同 Web 信息的 URL 数量呈指数级增长。 上述特征使得网络爬虫面临一定的困难，主要体现在 Web 信息的巨大容量使得爬虫在给定时间内只能下载少量网页。 Lawrence 和 Giles 的研究表明没有哪个搜索引擎能够索引超出 16%的Internet 上 Web 页面，即使能够提取全部页面，也没有足够的空间来存储 [1] 。

为提高爬行效率，爬虫需要在单位时间内尽可能多的获取高质量页面，是它面临的难题之一。 当前有五种表示页面质量高低的方式[1]：Similarity（页面与爬行主题之间的相似度）、Backlink（页面在 Web 图中的入度大小）、PageRank（指向它的所有页面平均权值之和）、Forwardlink（页面在 Web 图中的出度大小）、Location（页面的信息位置）；Parallel（并行性问题）[3]。 为了提高爬行速度，网络通常会采取并行爬行的工作方式，随之引入了新的问题：重复性（并行运行的爬虫或爬行线程同时运行时增加了重复页面）、质量问题（并行运行时，每个爬虫或爬行线程只能获取部分页面，导致页面质量下降）、通信带宽代价（并行运行时，各个爬虫或爬行线程之间不可避免要进行一些通信）。 并行运行时，网络爬虫通常采用三种方式：独立方式（各个爬虫独立爬行页面，互不通信）、动态分配方式（由一个中央协调器动态协调分配 URL 给各个爬虫）、静态分配方式（URL 事先划分给各个爬虫） [1] 。

任务调度-DAG和Oozie基础

本文主要内容

有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是有向图的一种，特点是图中没有环。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。亦可理解为对某点v而言，只有当v的所有源点均出现了，v才能出现。

为了描述一个Job内所有Task相互依赖关系，可以将Job中的每个Task对应为一个节点，将一个Job描述为一张有向无环图DAG

有向无环图对于构造一个任务必须发生在另一个任务之前的这种依赖模型特别有效。

入度：进入该顶点的边的个数称为该顶点的入度。

出度：从该顶点发出的边的个数。

任何一个有向无环图中必定至少存在一个入度为0的顶点，至少存在一个出度为0的顶点，否则图中必存在环。

偏序：图中的任意一对顶点要么有先后关系，要么没有关系，不存在互相矛盾的关系（环路）

全序：图中的任意一对顶点都有明确的关系

由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（Topological sorting）。

算法实现片段：

precode class="Python"

def kahn_topological(graphNodes):

"""

L← Empty list that will contain the sorted elements

S ← Set of all nodes with no incoming edges

:return: L list

"""

L = []

S = []

S =getZeroIncomingDegreeNode(graphNodes,S)

while len(S)0:

zeroNode = S.pop()

L.append(zeroNode)

S = getZeroIncomingDegreeNode(graphNodes,S,zeroNode=zeroNode)

return L

/code/pre

Cloudera公司开源，Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。它其实就是一个运行在Java Servlet容器（比如Tomcat）中的Javas Web应用。对于Oozie来说，工作流就是一系列的操作（比如Hadoop的MR，以及Pig的任务），这些操作通过有向无环图的机制控制。这种控制依赖是说，一个操作的输入依赖于前一个任务的输出，只有前一个操作完全完成后，才能开始第二个。以xml的形式写调度流程，可以调度mr，pig，hive，shell，jar

C/S架构（具体解释可参考 10种常见的软件架构模式 ）

Oozie简化架构图

img src=""/

图论-有向无环图的拓扑排序

拓扑排序的原理及其实现

浅谈工作流调度系统

如何用java构建网络节点的入度和出度的结构

入度就是有多少条边指向这个点，出度就是从这个点出发有多少条边，这个不难吧 点 入度 出度 1 2 1 2 2 2 3 1 3 4 3 0 5 2 3 6 1 2 邻接矩阵就是一个二维数组，行列都是顶点，行表示开始，列表示结束，这是一个无权图，如果行到列有指向的边

编写java程序:输入一组整数存放在数组中,比较并输出其中最大值和最小值,并将数组

public class Arr{

    //数组

    int[] arr = {3,1,6,4,5,10,2};

    //对数组进行简单的排序

    java.util.Arrays.sort(arr);

    //输出最大值、最小值

    System.out.println("最大值：" + arr[arr.length-1] +"\n最小值：" + arr[0]);

    //从小到大输出

    System.out.println(java.util.Arrays.toString(arr));

}

数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：

（1）执行时间

（2）存储空间

（3）编程工作

对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：

一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换

二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置

三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中

四、壳（Shell）排序——缩小增量

五、归并排序

六、快速排序

七、堆排序

八、拓扑排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------

void BubbleSortArray()

{

for(int i=1;in;i++)

{

for(int j=0;in-i;j++)

{

if(a[j]a[j+1])//比较交换相邻元素

{

int temp;

temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;

}

}

}

}

-------------------------------------------------Code------------------------------------------------

效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------

void SelectSortArray()

{

int min_index;

for(int i=0;in-1;i++)

{

min_index=i;

for(int j=i+1;jn;j++)//每次扫描选择最小项

if(arr[j]arr[min_index]) min_index=j;

if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置

{

int temp;

temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;

}

}

}

-------------------------------------------------Code-----------------------------------------

效率O（n²），适用于排序小的列表。

三、插入排序

--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------

void InsertSortArray()

{

for(int i=1;in;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分

{

int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素

int j=i-1;

while (j=0 arr[j]temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/

{

arr[j+1]=arr[j];

j--;

}

arr[j+1]=temp;

}

}

------------------------------Code--------------------------------------------------------------

最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表

若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。

四、壳（Shell）排序——缩小增量排序

-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------

void ShellSortArray()

{

for(int incr=3;incr0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例

{

for(int L=0;L(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表

{

for(int i=L+incr;in;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序

{

int temp=arr[i];

int j=i-incr;

while(j=0arr[j]temp)

{

arr[j+incr]=arr[j];

j-=incr;

}

arr[j+incr]=temp;

}

}

}

}

--------------------------------------Code-------------------------------------------

适用于排序小列表。

效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。

壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。

五、归并排序

----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------

void MergeSort(int low,int high)

{

if(low=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止

else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/

MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分

MergeSort(mid+1,high);

int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素

for(int i=low,j=mid+1,k=low;i=mid j=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/

{

if (arr[i]=arr[j];)

{

B[k]=arr[i];

I++;

}

else

{ B[k]=arr[j]; j++; }

}

for( ;j=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表

B[k]=arr[j];

for( ;i=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中

B[k]=arr[i];

for(int z=0;zhigh-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中

arr[z]=B[z];

}

-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------

效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。

适用于排序大列表，基于分治法。

六、快速排序

------------------------------------Code--------------------------------------------

/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}

int Partition(int [] arr,int low,int high)

{

int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素

while (low high)

{

//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素

while (low high arr[high] = pivot)

{

--high;

}

//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分

swap(arr[low], arr[high]);

//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素

while (low high arr [low ]=pivot )

{

++low ;

}

swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分

}

return low ;//返回枢纽元素所在的位置

}

void QuickSort(int [] a,int low,int high)

{

if (low high )

{

int n=Partition (a ,low ,high );

QuickSort (a ,low ,n );

QuickSort (a ,n +1,high );

}

}

----------------------------------------Code-------------------------------------

平均效率O（nlogn），适用于排序大列表。

此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。

基于分治法。

七、堆排序

最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。

思想：

(1)令i=l,并令temp＝ kl ;

(2)计算i的左孩子j=2i+1;

(3)若j＝n－1，则转(4),否则转(6);

(4)比较kj和kj+1,若kj+1kj,则令j＝j＋1，否则j不变；

(5)比较temp和kj，若kjtemp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)

(6)令ki等于temp，结束。

-----------------------------------------Code---------------------------

void HeapSort(SeqIAst R)

{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。

堆排序与直接插入排序的区别:

直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。

堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

八、拓扑排序

例 ：学生选修课排课先后顺序

拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。

方法：

在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出

从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧

重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。

---------------------------------------Code--------------------------------------

void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/

{

int indegree[M];

int i,k,j;

char n;

int count=0;

Stack thestack;

FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]

InitStack(thestack);//初始化栈

for(i=0;iG.num;i++)

Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);

for(i=0;iG.num;i++)

{

if(indegree[i]==0)

Push(thestack.vertices[i]);

}

Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");

while(thestack.Peek()!=null)

{

Pop(thestack.Peek());

j=locatevex(G,n);

if (j==-2)

{

Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");

exit();

}

Console.Write(G.vertices[j].data);

count++;

for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)

{

k=p.adjvex;

if (!(--indegree[k]))

Push(G.vertices[k]);

}

}

if (countG.num)

Cosole.WriteLine("该图有环，出现错误，无法排序。");

else

Console.WriteLine("排序成功。");

}

----------------------------------------Code--------------------------------------

算法的时间复杂度O（n+e）。

数据结构工程规划问题 请解释一下代码是什么意思

import java.io.BufferedReader;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStreamReader;

public class test

{

public static void main(String[] args) throws IOException

{

System.out.print("输入圆盘的个数：");

BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));

String str=br.readLine();

int m=Integer.parseInt(str);

System.out.println("移动步骤:");

hanoi(m,'A','B','C');

}

关于java入度和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。