使用boost::graph模块读取图形文件的测试程序

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本文展示了如何使用Boost C++库的graph模块读取.graph格式的图形文件,创建图形数据结构,并输出图形的基本信息。示例程序读取一个包含5个节点和7条边的图形文件,通过adjacency_list类型存储并打印图形的大小和节点数。

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使用boost::graph模块读取图形文件的测试程序

在计算机科学领域中,图形数据结构通常用于描述各种现实世界中的问题,并且它们被用于解决广泛的应用程序,如网络分析、路线规划等。对于图形问题的求解,通常需要实现一个能够读取指定格式的图形文件,并将其转换为内部数据结构来进行进一步处理和分析的程序。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Boost C++库中的graph模块来实现这样一个程序,以读取一组经典的.graph文件格式来描述图形。

为了方便,我们在这里提供了一个示例图形文件test.graph:

// test.graph
5 7
0 1 1
0 2 1
1 3 2
2 4 3
3 4 1
0 3 3
2 3 1

该文件描述了一个包含5个节点和7条边的图形,其中每行表示一条边的来源节点、目标节点和权重。我们的任务是将这个文件读取到Boost库中的图形数据结构中,并输出一些基本信息,例如图的大小、边数和节点数等等。

下面是代码实现:

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

using namespace boost;

int main() {
    std::ifstream ifs("test.graph");
    if (!ifs.is_open()) {
        std::cerr << "Failed to open file!" << std::endl;
   
### C++ 中蛋白质预测算法或库的相关探讨 在 C++ 编程环境中,虽然 Python 更常被用于生物信息学和机器学习领域,但仍有一些优秀的 C++ 工具和库可以支持蛋白质相关的预测任务。以下是几个值得考虑的方向: #### 1. BioPP (Bioinformatics Preprocessing Pipeline) [^1] BioPP 是一个基于 C++ 的高性能生信预处理管道框架,它提供了许多基础功能模块来操作 DNA/RNA/Protein 数据序列。尽管其核心并不直接涉及高级别的预测建模,但是它可以很好地完成诸如读取 FASTA 文件、计算 k-mer 频率分布等前期准备工作,从而为进一步深入分析奠定坚实的基础。 ```cpp #include <biopp/core/io/fasta_reader.hpp> using namespace biopp; int main(){ FastaReader reader("input.fasta"); while(auto record = reader.nextRecord()){ std::string seqId = record->id(); std::string sequence = record->sequence(); // 对序列做进一步处理... } } ``` 此代码片段演示了如何使用 BioPP 来解析标准格式的核酸或者肽链文件内容以便后续加工改造之用。 #### 2. Eigen Library with Customized Algorithms [^2] Eigen 是一种广泛使用的线性代数模板库,非常适合用来编写高效的数值运算程序。如果打算自己动手实现某些特定类型的软填补(Soft Imputation),比如之前提到过的基因表达谱重建过程,则完全可以借助此类强大而灵活的工具箱加速开发周期并提高运行效率。 下面给出一段简单的例子展示怎样运用 eigen 构造稀疏矩阵以及执行基本算术操作: ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> typedef Eigen::MatrixXd Matrix; typedef Eigen::VectorXd Vector; void exampleSparseMatrixOperations() { const int size = 5; // 创建随机生成器种子 srand(time(NULL)); // 初始化稀疏观察值矩阵 M 和对应位置指示符 P Matrix M(size,size); for(int i=0;i<size*size;++i){ double val=(rand()%10)/10.; if(val>0.3){M(i%size,i/size)=val;} else{M(i%size,i/size)=0;} } cout << "Observed matrix:"<< endl<<M<<endl; // 定义遮罩 Mask 及其他必要变量 Matrix mask=M.unaryExpr([](double d){return d!=0?1.:0.;}); ... } // 继续补充完整逻辑直至达成预期目标为止。 ``` 这里只是简单模拟了一个部分缺失情况下的原始观测数据形式,并未详尽描述整个流程细节,请根据实际情况自行完善剩余部分。 #### 3. Boost Graph Library(BGL) For Network Analysis [^3] 当面对像蛋白质相互作用网络这样的复杂拓扑结构时,Boost.Graph 成为了不可或缺的好帮手之一。凭借内置丰富的图论算法组件,我们可以方便快捷地探索节点间的连通特性或是寻找关键枢纽区域等等重要特征指标。 举个实例来说就是采用 Kruskal MST 方法找出全局最优解路径连接所有成员单元形成一棵最小代价树形子网路图形表示如下所示: ```cpp #include<boost/graph/adjacency_list.hpp> #include<boost/graph/kruskal_min_spanning_tree.hpp> struct EdgeProperties{ float weight; }; using GraphType=boost::adjacency_list< boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS, no_property, EdgeProperties>; std::vector< std::pair<int,int>> getEdges(const GraphType& g){ typedef graph_traits<GraphType>::edge_iterator edge_iter ; std::vector<std::pair<int,int>> edges; for(edge_iter ei=edges_begin(g),ee=edges_end(g);ei!=ee;++ei){ auto v=source(*ei,g); auto u=target (*ei,g); edges.emplace_back(v,u); } return edges; } float totalWeight(const GraphType&g,std::set<EdgeProperties>&mstSet){ float sum=0.f; for(auto &[v,u]:getEdges(g)){ if(mstSet.find({g[v][u].weight})!=mstSet.end())sum+=g[v][u].weight; } return sum; } int main(){ GraphType G; add_edge(0,1,G,{0.6f}); add_edge(0,2,G,{0.3f}); add_edge(1,2,G,{0.2f}); add_edge(1,3,G,{0.4f}); add_edge(2,3,G,{0.9f}); std::vector<graph_traits<GraphType>::edge_descriptor>mst; kruskal_minimum_spanning_tree(G,std::back_inserter(mst)); set<EdgeProperties>mstEdgeProps; for(auto e:mst)mstEdgeProps.insert(G[source(e,G)][target(e,G)]); printf("Total Weight:%f\n",totalWeight(G,mstEdgeProps)); } ``` --- ###
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