Вы знаете, что общего между скриптами сборки, такими как Make, Git History, блокчейн IOTA и AI в TensorFlow? Все они действуют на одной основе — DAG! Это не просто абстрактная математика: от сборки программного обеспечения до анализа причин...
Вы знаете, что общего между скриптами сборки, такими как Make, Git History, блокчейн IOTA и AI в TensorFlow? Все они действуют на одной основе — DAG! Это не просто абстрактная математика: от сборки программного обеспечения до анализа причин и следствий в эпидемиологии — DAG можно использовать везде, где вам нужно упорядочить зависимости без циклов.
*упрощенная статья
Ориентированный ациклический граф (DAG) — это ориентированный граф без циклов.
Давайте разберемся:
Граф: структура, состоящая из вершин (узлов) и ребер (дуг), соединяющих их.
Направленное: каждое ребро имеет направление — оно идет от одной вершины к другой. Обозначено стрелкой: А -> Б.
Ациклический: граф не имеет циклов. Вы не можете начать с какой-то вершины, следовать направлению стрелок и вернуться в начальную вершину. Это фундаментальное свойство, устанавливающее порядок и причинность.
Простая аналогия: представьте себе улицы с односторонним движением в городе, где вы не можете объехать квартал и вернуться в исходную точку. Или цепочка задач, где одни задачи должны быть выполнены строго раньше других.
I. Подробные определения и математические свойства
1. Отношение достижимости, транзитивное замыкание и транзитивная редукция.
Это ключевые моменты