Testen Sie Gemini 1.5-Modelle, unsere neuesten multimodalen Modelle in Vertex AI, und erfahren Sie, was Sie mit einem 1 Mio. Tokenkontextfenster erstellen können.Tesen Sie Gemini 1.5-Modelle, unsere neuesten multimodalen Modelle in Vertex AI, und erfahren Sie, was Sie mit einem 1 Mio. Tokenkontextfenster erstellen können.
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Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Generieren Sie Docstrings und Kommentare für Python-Funktionen.
Sie können ein Modell direkt abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse testen, wenn Sie verschiedene Parameterwerte mit der Cloud Console oder durch direkten Aufruf der Vertex AI API verwenden.
def dfs(node):
if node in on_stack:
return False # Back-edge found (cycle)
if node in visited:
return True
on_stack.add(node)
visited.add(node)
for neighbor in graph.get(node, []):
if not dfs(neighbor):
return False
on_stack.remove(node)
return True
return all(dfs(node) for node in graph)
Antwort
def is_dag_dfs(graph):
"""
Checks if a given directed graph is a Directed Acyclic Graph (DAG) using Depth-First Search (DFS).
Args:
graph: A dictionary representing the graph, where keys are nodes and values are lists of their respective neighbor nodes.
Returns:
True if the graph is a DAG, False otherwise.
"""
visited = set()
on_stack = set() # Track nodes on recursion stack
def dfs(node):
"""
Performs Depth-First Search starting from a given node to detect cycles.
Args:
node: The node to start the search from.
Returns:
True if no cycles are detected from this node, False otherwise.
"""
if node in on_stack:
return False # Back-edge found (cycle)
if node in visited:
return True
on_stack.add(node)
visited.add(node)
for neighbor in graph.get(node, []):
if not dfs(neighbor):
return False
on_stack.remove(node)
return True
return all(dfs(node) for node in graph)
