使用boost::graph模块演示GGCL边缘接口编程

最新推荐文章于 2024-11-21 02:07:58 发布

ByteWhiz

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteWhiz/article/details/132934296

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本文介绍了如何使用boost::graph库和GGCL边缘接口进行图形编程。首先，文章讲解了如何安装配置boost库，接着展示了一个创建无向图、添加顶点和边缘的示例代码。通过遍历和访问边缘，展示了如何打印输出图的结构。最后，强调了boost::graph库在图形处理中的应用价值和潜力。

boost::graph是一个功能强大的C++图形库，提供了许多图形算法和数据结构。其中的GGCL（Generic Graph Component Library）是一个用于构建和操作图形的通用组件库。在本文中，我们将使用boost::graph模块和GGCL边缘接口来演示图形编程的基本概念和用法。

首先，我们需要安装和配置boost库。确保在编译和运行代码时，boost库已正确安装并可访问。

接下来，让我们开始编写示例代码。我们将创建一个简单的无向图，并使用GGCL边缘接口来添加和访问图的边缘。

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>

int main

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使用boost::graph模块实现分布式压缩稀疏行图类型测试

DevNinja的博客

08-26

142

在本文中，我们将介绍如何使用boost::graph模块实现分布式压缩稀疏行图类型的测试。我们先来看一下，什么是稀疏矩阵。而在实际应用中，很多情况下需要处理大规模的稀疏矩阵，在如此大型的数据集上，常规的矩阵存储方式显然会出现问题，这个时候我们就需要考虑采用压缩稀疏矩阵的存储方式。在上述代码中，我们使用了boost::compressed_sparse_row_graph类来创建一个压缩稀疏行图类型的对象g。总之，boost::graph模块提供了一种有效的方法来处理图形数据结构，其中包括压缩稀疏矩阵。

使用boost::graph模块实现平面图的最大平面化

SVIPCODE的博客

09-11

112

平面图是一种特殊的图，其中没有两条边会相交。在计算几何和图论中，平面图有着广泛的应用。在本文中，我们将使用C++的boost::graph模块来实现从一个连接的平面图开始，并添加边以使图最大平面化。请注意，上述代码只是一个简单的示例，用于说明如何使用boost::graph模块实现平面图的最大平面化。实际应用中，您可能需要根据具体情况进行更复杂的操作和算法。在上面的代码中，我们首先包含了boost::graph模块中所需的头文件。如果是平面图，则输出相应的消息。类型，它是一个基于邻接表的无向图。

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Boost graph

Augusdi的专栏

04-25

2293

图论是一种数学抽象,它对于解决多种计算机科学问题是非常有用的,Boost.Graph提供了一个基于图论的通用编程接口. Boost.Graph是一个图的封装，在《数据结构》的教科书里，一般都会讲到数组、链表、队列、堆栈、堆、树、图论等。其中前面几个已经在C++标准库（STL）中实现了（如vector,list,stack,queue,heap等），却没有提供一个与树或图对应的实现，实在说不过去。于...

Boost库——Graph库学习（1）

IcarusXinchen的博客

06-03

2607

自己总结的boost图库BGL的内容

boost::graph模块演示 GGCL Edge 接口

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-04

459

boost::graph模块演示 GGCL Edge 接口实现功能C++实现代码实现功能 boost::graph模块演示 GGCL Edge 接口 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #include <iostream> #include <algorithm> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> using namespace std; using namespace

使用 GGCL Edge 接口演示 boost::graph 模块

CodeLancerX的博客

08-24

144

在本篇文章中，我们将演示如何使用 GGCL Edge 接口来创建和操作图形边缘。在这里，我们使用 GGCLGraph 类型来包装 boost::graph，从而使其具有 GGCL Edge 接口的功能。在这个例子中，我们创建了两个顶点 A 和 B，并使用 add_edge_with_property 函数将它们连接在一起，并赋予边缘一个权重值为 3。在这里，我们使用 edge 函数来获取连接节点 A 和 B 的边缘，然后使用 get_edge_property 函数来获取边缘的权重值。

Boost Graph Lib库的基本使用(一)

youlinhuanyan的博客

11-21

1542

Boost库的介绍及使用，见这里BGL 支持的算法BGL算法包括一个算法模式（实现为范型算法）的核心集合，以及大量的图算法。算法介绍广度优先搜索深度优先搜索成本一致搜索这些算法模式自身并不对图计算任何有意义的量；他们仅仅为构造图算法建筑基石。算法介绍Dijkstra 最短路径Bellman-Ford最短路径Johnson所有节点对间最短路径Kruskal最小生成树(Kruskal’s Minimum Spanning Tree)Prim最小生成树连通区域强连通区域。

Error starting daemon: error initializing graphdriver: driver not supported

本博客纯属个人学习记载，不对外负责，若有错误，请批评指正

04-24

3261

背景 Linux内核升级后，docker服务启动失败，报驱动不支持。 jwlLinux docker # systemctl status docker ● docker.service - Docker Application Container Engine Loaded: loaded (/lib/systemd/system/docker.service; enabled; vendor preset: enabled) Active: failed (Result: exit-c

【C++】开源：Boost库常用组件配置使用

DevFrank的博客

07-28

4268

boost常用组件使用

boost_graph: Boost::Graph in Python-开源

04-28

boost_graph试图用Python包装C ++ Boost Graph库，提供了诸如广度优先搜索，DFS，最短路径，拓扑排序之类的图算法。该项目已死（http://bayleshanks.com/pamv1）

boost_graph_cookbook_1：Boost.Graph食谱1：基础知识

01-30

Boost.Graph库是C++编程中用于图形算法和数据结构的强大工具，它提供了丰富的接口和功能，使得在程序中操作复杂图形变得简单而高效。首先，我们需要了解什么是图数据结构。在计算机科学中，图是一种非线性的数据...

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Boost-Graph：Boost-Graph的发行历史

02-05

6. **与其他Boost库的集成**：Boost.Graph与其他Boost库（如Property Map、Multithreading、Test等）有良好的集成，使得开发者可以轻松利用Boost生态系统的强大功能。在"Boost-Graph-master"这个压缩包中，你将...

boost_graph_cookbook_2:Boost.Graph食谱2

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本教程提供了使用Boost.Graph的示例，这些示例是：按时间顺序排列概念逐渐增加复杂性显示完整的代码 Boost.Graph是一部分的C ++库。我要贡献！参见CONTRIBUTING.md 。其他资源 Siek，Jeremy G.，Lie-Quan ...

ngraph.toedgelist:将ngraph.graph保存到边缘列表

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ngraph.toedgelist 将保存到边列表中。用法 // let's say your graph has three edges: var graph = require ( 'ngraph....边缘列表作为字符串您也可以将边列表另存为字符串： var str = toEdgeList . asString

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【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）的风电-水电（含抽水蓄能）联合优化调度展开研究，旨在通过Matlab代码实现该优化模型的复现。研究重点在于利用粒子群算法求解多能源系统中的调度问题，综合考虑风电的不确定性与水电（尤其是抽水蓄能电站）的调节能力，构建联合调度模型，以实现电力系统运行的经济性、低碳性与稳定性目标。文中详细阐述了模型构建思路、算法实现流程及关键参数设置，并通过仿真验证了方法的有效性与可行性，属于EI级别论文的复现工作。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握粒子群算法在电力系统优化调度中的具体应用方法；②理解风电-水电联合调度的建模思路与实现过程；③复现并改进已有EI论文中的优化模型，用于学术研究或实际工程参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码同步学习，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数调优部分，同时可尝试将该方法迁移至其他多能源协同优化场景中进行拓展研究。

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12-20

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（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx

12-20

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