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拓扑排序实现循环依赖判断 | 京东云技术团队

本文记录如何通过拓扑排序,实现循环依赖判断 前言 一般提到循环依赖,首先想到的就是Spring框架提供的Bean的循环依赖检测,相关文档可参考: https://blog.csdn.net/cristianoxm/article/details/113246104 本文方案脱离Spring Bean的管理,通过算法实现的方式,完成对象循环依赖的判断,涉及的知识点包括:邻接矩阵图、拓扑排序、循环依赖。本文会着重讲解技术实现,具体算法原理不再复述 概念释义 1. 什么是邻接矩阵? 这里要总结的邻接矩阵是关于图的邻接矩阵;图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图;一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息; 图分为有向图和无向图,其对应的邻接矩阵也不相同,无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵,就是一个对称的二位数组,a[i][j] = a[j][i]; 邻接矩阵可以清楚的知道图的任意两个顶点是否有边;方便计算任意顶点的度(包括有向图的出度和入度);可以直观的看出任意顶点的邻接点; 本案例中,有向邻接矩阵图为进行拓扑排序的必要...

Q-learning 入门:以 Frozen Lake 游戏环境为例

编者按:近年来,强化学习在游戏和机器人控制等领域取得了较大的进步。如何设计一种强化学习算法,使机器人或Agent能够在复杂环境中学习最优策略(Optimal Policy)并作出最优的决策,这成为一个重要课题。 我们今天为大家带来的这篇文章,作者指出可以通过设计并训练Q-learning算法来解决强化学习中的决策问题。 作者首先以Frozen Lake游戏为例导入问题。然后详细介绍Q-learning的设计思路,包括构建Q-table、定义value更新公式、设置reward机制、添加epsilon-greedy探索策略等方法。最后作者通过代码示例详细展示了如何从零开始实现Q-learning算法,并取得不错的实验效果。 本文内容详实,示例代码易于理解,对于读者学习和应用强化学习算法具有一定的参考价值。 作者 | Maxime Labonne 编译|岳扬 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 本文的目标是教会人工智能如何使用强化学习算法解决❄️Frozen Lake游戏环境。我们将从头开始,尝试自己重新创建Q-learning算法。我们不仅...

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