必知的Spark SQL几种Join实现

图表的拓扑排序是对其顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。图8显示了顶点(1、2、3、5、4、6、7、8)的拓扑排序示例。可以看到，顶点5应在顶点2和3之后。同样，顶点6应该在顶点4和5之后。

算法：

• 卡恩算法
• 基于深度优先算法

应用：

• 用于指令调度
• 用于数据序列化
• 用于确定要在生成文件中执行的编译任务的顺序
• 用于解析链接器中的符号依赖关系

8.图着色
 

如果图表中的每个顶点都能通过其他顶点到达，那么这个图就是强连通的。图7包含三个强连接分量，顶点分别用红色、绿色和黄色表示。

算法：

• Kosaraju算法
• Tarjan强连通分量算法

应用：

• 用于计算Dulmage Mendelsohn分解，是二分图表边的一种分类。
• 用于社交网络中，根据共同爱好，发现并推荐具有密切联系的人。

7.拓扑排序
 

最小生成树是图表边的子集，它连接所有边权值最小和的顶点，不包含任何循环。图6是一个获得最小生成树过程的动画。

算法：

• 普林演算法
• 克鲁斯卡尔算法

应用：

• 用于在计算机网络中构建广播树
• 用于基于图表的聚类分析
• 用于图像分割
• 用于社会地理领域的区域化，将区域划分为相邻区域。

6.强连通分量

（编辑：阳江站长网）

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