DAG图在算法可视化中的优势
在阐述算法，尤其是机器学习模型训练流程时，有向无环图 (DAG) 的可视化效果常常优于流程图。这是因为DAG图更有效地展现了算法的执行顺序和依赖关系。
算法，特别是机器学习模型训练，是由一系列步骤组成的过程，这些步骤之间存在严格的先后顺序和依赖关系。DAG图的“无环”特性完美地满足了这种单向依赖。每个节点代表一个步骤，有向边表示步骤间的依赖，箭头指示数据或结果的流向。由于无环，算法的执行路径是唯一的，避免了无限循环的歧义。
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相比之下，流程图允许循环，虽然也能表达包含迭代或循环的算法，但可读性和理解性会显著下降。流程图中的循环部分需要重复绘制，导致可视化结果冗余且混乱，难以清晰地展现算法流程和步骤间的依赖。DAG图则避免了这种冗余，它将整个算法流程展现为清晰的线性结构。即使算法包含迭代，DAG图也能用多个节点表示迭代过程中的不同步骤，保持图的清晰易懂。这使得读者更容易理解算法的整体结构、步骤间的关系以及数据的流动，从而更透彻地掌握算法的运行机制。
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