Boost库中的filtered_graph是一个非常有用的图形算法,它可以通过过滤操作来处理图形。本文将介绍如何使用Boost库的filtered_graph,同时提供一个基于filtered_graph的测试程序。
首先,我们需要了解filtered_graph的基本概念和用法。在Boost库中,filtered_graph是由两个图形组成的:源图形和目标图形。源图形是一个完整的图形,而目标图形是由源图形经过过滤器筛选后得到的子图形。因此,filtered_graph可以视为一种图形变换器,它可以将满足特定条件的节点和边从源图形中删除,生成新的子图形。
接下来,我们将使用filtered_graph来实现一个简单的图形过滤器。具体来说,我们将根据指定的节点权重阈值来过滤图形中的节点。在本例中,我们将过滤掉权重小于3的节点。
下面是基于filtered_graph的测试程序代码:
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/filtered_graph.hpp>
using namespace boost;
int main()
{
typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS,
property<vertex_index_t, int>,
property<edge_weight_t, double> > Graph;
typedef gr
本文介绍了Boost库中的filtered_graph,它通过过滤操作处理图形。文章提供了一个基于节点权重阈值过滤图形的测试程序,展示了如何利用filtered_graph筛选源图形中权重小于3的节点,帮助理解filtered_graph的用法和原理。
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