有向无环图DAG

	有向无环图（Directed Acyclic Graphs），简称为DAG.
	用于SAT相关文献——查询 Directed Acyclic Graphs SAT 结果 Neng-Fa Zhou, Ruiwei Wang, Roland H. C. Yap: A Comparison of SAT Encodings for Acyclicity of Directed Graphs. SAT 2023: 30:1-30:9 Using Directed Acyclic Graphs to Coordinate Propagation and Search for Numerical Constraint Satisfaction Problems. ICTAI 2004: 72-81 2003
	MerkleDAG作为IPFS中的一种创新的数据结构，通过有向无环图的方式连接数据块，实现了高效的数据查找和验证。它具有数据的唯一性和完整性、高效的数据查找和良好的可扩展性等优势。在IPFS中，MerkleDAG被广泛应用于文件存储和传输、数据存储和传输等方面。尽管面临一些挑战，但MerkleDAG的发展前景广阔，有望推动分布式存储和数据交换的发展。             区块链研究中把DAG作为一种去中心化的压缩存储结构。相关资料网址： https://docs.ipfs.tech/ https://docs.ipfs.tech/concepts/merkle-dag/#further-resources   可以安装专门的APP： Install the IPFS Desktop App https://docs.ipfs.tech/install/ipfs-desktop/#windows IPFS桌面(打开新窗口)是IPFS的官方桌面客户端。它带有一个内置的IPFS节点，可以让你锁定文件，并给你一个共享文件的链接。这是开始将您的文件固定到IPFS的最简单的方法之一。   Measuring the IPFS network https://docs.ipfs.tech/concepts/measuring/#kpis https://probelab.io/tools/ ProbeLab团队正在开发工具，以持续监控IPFS网络几个关键部分的性能。可以找到当前的工具集，以及详细的描述和链接。
	merkle-dag专门知识：   Merkledag 关系和数据分开存储 在分布式存储系统中，Merkle DAG（Merkle-Dagorier）是一种数据结构，用于表示数据的分层图。在Merkle Dag中，节点被分为两类：数据节点和链接节点。数据节点包含数据块，而链接节点用于链接数据节点，创建一个DAG（有向无环图）。 在Merkle DAG中，关系和数据是分开存储的。每个数据节点包含数据本身及其Merkle哈希值，而链接节点仅包含链接信息和链接到的数据节点的Merkle哈希值。 以下是一个简单的Python示例，演示如何在Merkle DAG中存储和检索数据： import hashlib class MerkleNode: def __init__(self, data): self.data = data self.hash = self.calc_hash(data) self.links = [] def calc_hash(self, data): return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest() def add_link(self, node): self.links.append(node.hash) def __repr__(self): return f"MerkleNode(hash='{self.hash}', data='{self.data}', links={self.links})" # 创建节点 node1 = MerkleNode("data1") node2 = MerkleNode("data2") node3 = MerkleNode("data3") # 添加链接 node1.add_link(node2) node1.add_link(node3) # 打印节点信息 print(node1) print(node2) print(node3) 在这个例子中，每个MerkleNode实例代表一个数据节点。add_link方法用于添加指向其他节点的链接。hash属性是通过对数据内容进行哈希计算得到的。关系（链接）是在links数组中存储对应节点的哈希值。 在实际的分布式存储系统中，这些节点可以被分布在不同的节点上，而每个节点只需要存储自己的数据和链接信息，不需要存储所有数据本身。这样的设计使得数据可以被高效地分布式存储和检索。   IPFS的数据结构——Merkle DAG https://www.jianshu.com/p/a1614566936f
	DAG拓扑结构存储区块 在区块链技术中，DAG（有向无环图）是一种数据结构，通常用于比特币和以太坊的区块链中，以存储交易信息和区块引用。在这种结构中，每个块都可以指向一个或多个前驱块，但没有前驱可以指向它，因此形成了一个复杂的网络。 在Python中，可以使用字典来存储DAG拓扑结构，其中键是块的哈希值，值是一个列表，包含了所有直接前驱的哈希值。 以下是一个简单的示例，展示了如何在Python中创建和操作这样的DAG拓扑结构： # 初始化一个空的DAG dag = {} # 添加块和它们的前驱 def add_block(block_hash, predecessors): dag[block_hash] = predecessors # 获取一个块的直接前驱 def get_predecessors(block_hash): return dag.get(block_hash, []) # 示例用法 add_block('block1', ['block0']) # block1有一个前驱block0 add_block('block2', ['block1', 'block3']) # block2有两个前驱block1和block3 add_block('block3', []) # block3没有前驱 # 打印出来看看 print(dag)     这个简单的代码段展示了如何初始化一个DAG，如何添加新的块和它们的前驱，以及如何检索给定块的前驱。在实际的区块链应用中，你可能还需要处理并发冲突、路径验证等问题，但这些都是在正确实现DAG数据结构的基础上进行的。
	使用NetworkX绘制深度神经网络结构图（Python） https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/88095710?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-88095710-blog-135422176.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base1&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3
	面向DAG任务的联合调度算法   在IT领域，特别是分布式计算和操作系统的设计中，调度算法扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨标题和描述中提到的“federated scheduling”（联邦调度）以及它如何与并行性、DAG（有向无环图）任务、调度算法和操作系统相关联。 让我们了解“并行性”。并行性是指在同一时间处理多个任务或计算，以提高系统的效率和性能。在现代计算机系统中，这通常通过多核处理器、分布式计算集群或者GPU并行计算实现。并行性可以分为任务级并行性和数据级并行性。任务级并行性涉及将整个工作分解为独立的任务，而数据级并行性则涉及同时处理大量数据的不同部分。 DAG（有向无环图）是一种图形结构，用于表示任务之间的依赖关系。在DAG中，每个节点代表一个任务，边则指示任务的执行顺序。这种表示法非常适合于描述具有任务内并行性的任务，因为它们可以清晰地显示哪些任务可以并行运行，哪些必须在其他任务完成后才能开始。在分布式系统中，DAG被广泛应用于工作流管理和任务调度，以确保任务的正确执行顺序。 “面向DAG任务的联合调度算法”是解决这类任务调度问题的一种策略。联合调度，也称为全局调度，是一种在分布式环境中协调多个独立调度器的方法。在这种方法中，各个节点（或调度器）负责一部分任务，但它们协同工作以优化整体性能。联合调度的目标是有效地分配资源，减少任务等待时间和通信开销，同时确保任务的正确性和完成时间。 调度算法是实现这些目标的关键。针对DAG任务的调度算法需要考虑任务间的依赖关系、资源约束以及可能的并行性。一些常见的DAG调度算法包括：拓扑排序调度、优先级调度、基于延迟的调度和资源感知调度。 这些算法在决定任务的执行顺序时会综合考虑任务的依赖、资源需求、预期执行时间等因素。 在操作系统层面，调度器是内核的一部分，负责决定哪个进程或线程应该在何时获取CPU时间片。对于DAG任务，操作系统调度器需要扩展以理解任务间的依赖关系，并能够进行有效的资源分配和任务调度。例如，分布式操作系统可能包含特定的DAG调度组件，用于处理复杂的任务依赖和并行执行。 "federated scheduling"结合了并行性、DAG任务表示和调度算法，旨在优化分布式环境中的任务执行。 这种技术在大规模数据处理、科学计算、云计算服务等领域有着广泛的应用。通过智能地调度任务，可以最大化利用硬件资源，缩短总体计算时间，从而提高系统的效率和生产力。对这些概念的理解和应用是提升现代计算系统性能的关键。