什么是DAG(只讲概念不讲算法)

什么是DAG(只讲概念不讲算法)

前提知识

中间表达

编译器的目的是将源程序编程目标代码(汇编)放入计算机执行。
在这里插入图片描述
这里有一个问题,世界上有很多不同架构的CPU,比如x86,ARM等。不同架构的CPU有不同的汇编。于是上图带来的问题是直接从源程序翻译成不同架构CPU的目标代码工作量太大且容易出错。正确的做法是在源程序目标代码中间加一层中间表示作为桥梁,将其衔接起来。

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名词解释

DAG: Directed Acycle Graph

中文:无环有向图

通过名字就知道,该图不是闭合的,但是内部有方向。

重点:

  • DAG叶子节点对应原子运算分量。
原子运算:每次只进行一次操作
  • 在DAG中一个结点N表示一个公共子表达式,但N可能有多个父节点。比如

    a*(b-c)+(b-c)*d
    

    b-c作为一个表达式,其表达式树为

       _
      / \
     b   c
    

    但该子树有2个父节点

    *    *
     \  /
      -
     /  \
    b    c
    

    整个表达式的变化过程为:

    1. 形成a*(b-c)(b-c)*d的子树组合
       *   *
      / \ / \  
     a   -   d
        / \
       b   c  
    
    1. +将二者合并
           +
          / \
         *    *
        / \  / \
       a   -    d
          / \
         b   c
    

举例说明

在这里插入图片描述

语法制导和编码

语法制导算法将源文件表达式转成DAG。具体实现参见《编译原理(第二版)》6.1,关于如何对DAG的节点进行编码参见6.2.

用途

用于产生三地址代码,三地址代码很容易转成对应平台的汇编指令

<think>嗯,用户想了解DAG图的概念和实现方式。首先,我需要回忆一下DAG的定义。DAG是有向无环图,也就是有方向但没有循环的图。这在数据结构中应该属于图的一种特殊类型。 用户提到了几个引用,比如引用[1]提到DAG用于提升吞吐量,但可能有确认时间的问题。引用[2]到了邻接表的存储方式,顶点用数组,边用链表。引用[3]则涉及AOV网和拓扑排序的应用。所以需要结合这些信息来回答。 首先,DAG的基本概念需要解释清楚:有向边,没有环路。然后,实现方式应该包括邻接矩阵和邻接表两种常见方法。根据引用[2],邻接表的具体实现是顶点数组加边链表,这样可以节省空间,尤其适合稀疏图。需要比较邻接矩阵和邻接表的优缺点,比如空间复杂度和查询效率的区别。 应用方面,引用[3]提到的拓扑排序和任务调度是DAG的重要应用,比如编译器的依赖管理或者项目管理中的任务排序。可能还需要提到其他应用,比如数据流分析、版本控制系统中的依赖关系等。 然后,用户可能需要相关的扩展问题,比如如何检测环,或者DAG的存储优化方法。根据引用中的内容,可能需要生成相关问题,比如DAG的应用场景,如何检测环,或者与普通有向图的区别。 要注意回答的结构,先概念,再实现方式,最后应用场景。确保每个部分都清晰,并且引用对应的引用资料。例如,在邻接表部分提到引用[2]的顶点数组和边链表结构,应用部分提到引用[3]的拓扑排序。 另外,用户可能想知道如何在实际中实现DAG,比如代码结构。可能需要给出邻接表的代码示例,比如顶点和边的结构体定义,或者Python中的类实现。例如,引用[2]中提到顶点表包含index、vertex和edge列表,边表包含到达顶点、下一条边和权值,这些可以作为代码结构的参考。 还需要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,中文回答,生成相关问题。所以回答中如果有公式,比如邻接矩阵的表示,需要用正确的LaTeX格式。例如,邻接矩阵中的元素$a_{ij}$表示边是否存在,可以用$a_{ij} = 1$来表示有边。 总结一下,回答的结构应该是: 1. DAG概念:定义,有向无环的特性。 2. 实现方式:邻接矩阵和邻接表,各自的优缺点,可能结合引用中的存储结构。 3. 应用场景:拓扑排序、任务调度、数据流等,引用[3]中的AOV网。 4. 代码示例:比如用Python类实现邻接表。 5. 相关问题:如应用场景,环检测,与普通图的区别等。 需要确保每个部分都自然引用对应的引用资料,比如在应用时提到引用[3],在存储结构时提到引用[2]。 可能还需要检查是否有遗漏的重要点,比如DAG的拓扑排序算法步骤,或者如何检测环的方法(比如DFS)。虽然用户的问题主要是概念和实现,但相关的问题可能会涉及这些,所以在生成的问题中可以包括这些内容。 总之,需要组织信息,确保准确引用,结构清晰,并且符合用户的格式要求。</think>### DAG图(有向无环图)的概念与实现 #### 一、DAG概念 **DAG(Directed Acyclic Graph)** 是一种特殊的有向图,其核心特性为: 1. **有向性**:边具有方向,用 $<V_i, V_j>$ 表示从顶点 $V_i$ 指向 $V_j$; 2. **无环性**:图中存在任何路径使得从某一顶点出发最终回到该顶点[^1]。 DAG常用于描述具有依赖关系的场景,例如任务调度、数据流分析等。其无环特性保证了操作的可终止性,例如在编译优化中依赖关系会形成死循环[^3]。 --- #### 二、DAG的实现方式 DAG的实现主要基于图的两种经典存储结构:**邻接矩阵**和**邻接表**。 ##### 1. 邻接矩阵 - **原理**:用二维数组 $A[n][n]$ 表示顶点间的连接关系,若存在边 $<V_i, V_j>$,则 $A[i][j] = 1$,否则为 $0$。 - **特点**: - 优点:快速判断两顶点是否相邻,时间复杂度为 $O(1)$; - 缺点:空间复杂度为 $O(n^2)$,适合稀疏图[^2]。 ##### 2. 邻接表(更常用) - **原理**:由**顶点表**和**边表**组成: - **顶点表**:数组存储顶点信息,每个顶点包含数据域 `vertex` 和指向第一条邻接边的指针; - **边表**:单链表存储顶点的邻接关系,每条边记录目标顶点下标、权值(可选)及下一条边的指针[^2]。 - **代码示例(Python类实现)**: ```python class Vertex: def __init__(self, index, data): self.index = index # 顶点下标 self.data = data # 顶点数据 self.edges = [] # 邻接边列表 class Edge: def __init__(self, target, weight=None): self.target = target # 目标顶点下标 self.weight = weight # 权值(可选) class DAG: def __init__(self): self.vertices = [] # 顶点表 def add_vertex(self, data): new_vertex = Vertex(len(self.vertices), data) self.vertices.append(new_vertex) return new_vertex def add_edge(self, source_idx, target_idx, weight=None): edge = Edge(target_idx, weight) self.vertices[source_idx].edges.append(edge) ``` --- #### 三、DAG的应用场景 1. **拓扑排序(AOV网)** 将工程活动抽象为DAG顶点,边表示活动的依赖顺序,通过拓扑排序生成合理的执行序列[^3]。 $$ \text{拓扑序列需满足:若存在边}<V_i, V_j>\text{,则}V_i\text{在序列中位于}V_j\text{之前} $$ 2. **数据流分析** 编译器利用DAG表示表达式的计算顺序,优化中间代码生成。 3. **版本控制系统** Git通过DAG管理提交历史,确保分支合并的无环性。 --- #### 四、DAG的局限 - **交易确认时间可预测**:在异步系统中,DAG可能因节点间状态一致导致交易确认时间确定[^1]; - **操作顺序一致**:分布式场景下无法保证所有节点对操作顺序达成一致[^1]。 ---
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